1. Что мешает малому бизнесу в Санкт-Петербурге конвертировать заявки в клиентов
Частые пустые окна, неявки на записи, разрозненные списки клиентов в заметках и Excel, потерянные заявки из соцсетей — всё это снижает выручку и тратит время владельца. Малые команды (1–30 сотрудников) не имеют времени и IT-ресурсов, чтобы вручную отвечать 24/7, поэтому лиды теряются ночью и в выходные.
Практический подход: описать ключевые сценарии, где теряются заявки — запись, уточнение услуги, отмена/перенос, подбор мастера, оплата и напоминание. Для каждого сценария фиксируем: входной канал (WhatsApp, Telegram, Instagram), обязательные поля лидa (имя, телефон, дата, услуга), триггер создания лида в CRM и правила уведомлений команды.
Прогноз: формализованное ТЗ позволяет сократить потерю заявок на 30–50% и уменьшить ручные ответы на 60%, если затем реализовать автоматизацию через GPT/чат-бот и интеграцию с CRM.
- Короткий чек-лист для начала: каналы, целевые пользователи, обязательные поля, SLA на ответ, сценарии эскалации.
- Что сохранить в ТЗ: форматы сообщений, шаблоны напоминаний, политика обработки персональных данных (РФ).
2. Как AI (GPT и нейросети) трансформируют обработку заявок и лидогенерацию
Рутинные коммуникации можно передать AI: распознавание намерения, заполнение полей лида, предложение времени записи и обработка возражений. GPT-модель выстраивает естественный диалог, извлекает контакт и намерение и передаёт в CRM (например, Bitrix24) через API.
Технические требования в ТЗ: указать версию модели (GPT-4/4o или локальный LLM), правила prompt-инжиниринга, fallback-логика (перевод на менеджера), защита от нежелательных ответов, и лимиты на сессии. В случае медицины — отдельный блок с валидацией HIPAA/PД и запретом на диагнозы.
Ожидаемый эффект: автоматический первичный контакт в течение 3–20 секунд, предварительная квалификация лида, снижение ручной обработки до 20–40% и рост конверсии входящего трафика в записи на 15–35% в зависимости от ниши.
- Интенты и слоты: перечислите 8–12 основных интентов (запись, стоимость, график, акционные предложения, жалобы) и поля для захвата.
- Фоллбеки: правило, когда бот переводит в чат с менеджером (не понял запрос >2 попыток, сложный кейс, требование персонального менеджера).
3. Конкретные результаты и метрики после внедрения чат-бота
Сверстайте в ТЗ метрики для оценки эффекта: лиды/день, конверсия в запись, % неявок, среднее время ответа, стоимость лида. На реальных кейсах малых салонов и клиник внедрение чат-бота с интеграцией в Bitrix24 показало:
- Рост лидогенерации на 20–45% в первые 3 месяца (за счёт обработки сообщений 24/7).
- Снижение неявок на 25–35% при внедрении SMS/WhatsApp напоминаний и подтверждений.
- Уменьшение времени реакции до <3 секунд (автоответ), среднее время обработки лида человеком — с 10 до 4 минут.
- Снижение затрат на ручной приём заявок до 40% (экономия на зарплате/телефонных менеджерах).
В ТЗ укажите контрольные KPI и методики измерения: период отчётности, формула конверсии (лид→запись), и список событий, которые должны попадать в CRM (создание лида, подтверждение, оплата, отмена, перенесение).
4. Пошаговое внедрение: от ТЗ до запуска чат-бота в Санкт-Петербурге
Практический план в ТЗ должен включать этапы, сроки и ответственных. Примерный пошаговый план для малого бизнеса:
- Сбор требований (1–3 дня): опрос владельца, сбор каналов (WhatsApp, Telegram, Instagram), ключевых сценариев и данных для CRM (Bitrix24). Составьте таблицу user stories (пример ниже).
- Проектирование диалогов (2–5 дней): нарисуйте сценарии (flow-chart) для 6–8 основных сценариев: запись, уточнение услуги, промо-акция, отказ, жалоба, оплата.
- Интеграция с CRM (2–7 дней): опишите API-запросы: метод POST /crm.lead.add с полями TITLE, PHONE, UF_CRM_SOURCE, STATUS_ID. Укажите правила дублирования и маппинг полей.
- Настройка GPT/LLM (1–3 дня): подготовьте prompts и ограничьте ответы: не давать медицинских/юридических советов, запрашивать согласие на обработку ПД.
- Тестирование (3–7 дней): сценарные тесты, нагрузочные тесты на 50–200 сессий/сутки, проверка создания лидов в Bitrix24 и уведомлений менеджерам.
- Пилот и доработка (7–14 дней): запуск на 10–30% трафика, сбор метрик, правка сценариев и подсказок GPT.
- Внедрение и обучение персонала (1–3 дня): инструкции для менеджеров, как работать с лидами и историей диалогов в CRM.
Пример user story для ТЗ: «Как посетитель Instagram, я хочу быстро записаться на стрижку через чат в Direct, чтобы выбрать время и мастера — бот должен спросить телефон, дату, услугу, предложить доступные слоты и создать лид в Bitrix24 с меткой Instagram.»
В ТЗ укажите также ограничения: бюджет, допустимые внешние сервисы (оплата, SMS), требования к хранению ПД и согласие пользователя на обработку данных (ФЗ-152) — это важно для клиник и медицинских услуг.
FAQ — ответы на быстрые вопросы по ТЗ на чат-бота
Что такое техническое задание на чат-бота для бизнеса?
ТЗ — это документ, который переводит бизнес-цели в технические требования: каналы, сценарии, интеграции (Bitrix24), требования к GPT/нейросети и KPI. Он нужен, чтобы разработка была понятной и контролируемой.
Как работает ТЗ для малого бизнеса в сфере услуг?
ТЗ задаёт сценарии записи, напоминаний и оплаты. Затем в реализации бот использует NLP (GPT) для понимания запросов и создаёт лиды в CRM по правилам, описанным в ТЗ.
Какие преимущества ТЗ перед устными инструкциями?
Письменное ТЗ сокращает ошибки, экономит время на согласованиях и позволяет чётко оценить результат по KPI — вы получите прогнозируемый эффект внедрения.
Сколько стоит внедрение чат-бота по ТЗ?
В среднем: простое no-code решение 30–120 тыс. ₽, интеграция с Bitrix24 и GPT — 80–250 тыс. ₽, поддержка от 10 тыс. ₽/мес. Точная смета в ТЗ зависит от объёма сценариев и каналов.
Как внедрить ТЗ в мой бизнес?
Шаги: собрать требования, описать user stories, согласовать интеграции (CRM Bitrix24), прописать KPI, протестировать и запустить пилот. ТЗ — главный документ на всех этапах.
Есть ли поддержка при использовании ТЗ и бота?
Да. Включите в ТЗ пост-поддержку: мониторинг метрик, доработка сценариев, обновление prompts и исправление ошибок интеграции с CRM.
Практические шаблоны и примеры (User stories, API, сценарии)
Ниже — несколько шаблонов, которые нужно включить в ТЗ прямо сейчас.
User story (пример)
Как клиент Instagram, я хочу записаться на массаж на следующую неделю, чтобы выбрать удобное время и подтвердить бронь — бот должен предложить доступные слоты, запросить контакт и создать лид в Bitrix24 с тегом «Instagram». Результат: лид создан, клиент получил сообщение-подтверждение.
Пример API-мэппинга для Bitrix24
POST https://your-bitrix24.ru/rest/crm.lead.add
Body:
{
"fields": {
"TITLE": "Запись: Массаж — 2025-01-05 18:00",
"NAME": "Иван",
"PHONE": [{"VALUE": "+7XXXXXXXXXX", "VALUE_TYPE": "WORK"}],
"UF_CRM_SOURCE": "Instagram",
"STATUS_ID": "NEW",
"COMMENTS": "Источник: Instagram, бот: auto, UTM: utm_campaign=promo"
},
"params": {"REGISTER_SONET_EVENT": "Y"}
}
Пример сценария диалога (сокращённый)
- Приветствие → запрос цели (запись/стоимость/вопрос)
- Если «запись» → спросить услугу и желаемую дату
- Показать 2–3 доступных слота, запросить подтверждение
- Запросить телефон → валидация → создать лид в CRM
- Отправка подтверждения и напоминание за 24/2 часа
Ограничения, безопасность и юридические требования
Важно честно прописать ограничения в ТЗ: GPT не заменяет специалиста в вопросах медицины или права, бот не должен выдавать диагностику, а только собирать первичные данные и переводить на живого специалиста. Укажите правила хранения и удаления персональных данных согласно ФЗ‑152, процедуру получения согласия на обработку ПД и шифрование при передаче данных в CRM.
Технические требования: TLS для API, логирование запросов с метками времени, ротация ключей доступа, доступ менеджеров к истории диалогов через CRM, и политика резервного копирования.
Контроль качества и критерии приёмки
В ТЗ пропишите acceptance criteria: какие тесты должны пройти сценарии (N тест-кейсов на интент), какие SLA по времени ответа, допустимый уровень ошибок NLP (<10% неверно распознанных интентов в пилоте), и требования по интеграции с Bitrix24 (каждый тестовый лид должен отображаться в CRM и иметь корректные поля).
Рекомендуемый набор тестов: 50 реальных диалогов по каждому ключевому сценарию, проверка fallback, проверка создания лидов, проверка напоминаний и трёх сценариев оплаты. Фиксируйте баги в трекере и включайте их в обязательный список до релиза.