Александр Лихтман — эксперт по коммуникациям и PR, основатель агентства ITCOMMS и автор weproject.media. Александр делится своими мыслями о PR, маркетинге, продажах и общении с клиентами. В прошлом материале он объяснял, как писать экспертные тексты, которые решают бизнес-задачи, а не просто заполняют медиапространство. В этой статье эксперт поделился, как он собрал для своего агентства три рабочих бота и каким образом это изменило логику затрат, процессов и рутины внутри команды.
Александр Лихтман, город — Алматы, основатель агентства ITCOMMS, @prandmore
Я хочу рассказать про три бота, которые закрывают разные боли, но выросли из одного раздражения: рынок слишком часто продает тебе либо корпоративный тариф за весь набор, который тебе целиком не нужен, либо ручной труд там, где машина справится ровнее.
Бот для Similarweb: данные, за которые я отказался платить $600
Нам постоянно нужны данные по трафику сайтов: для подбора площадок, конкурентного анализа, красивых честных отчетов для клиентов — Similarweb это все дает. Но так как у нас в команде 20 сотрудников, которые работают из разных стран, а на тарифе доступ только один, мы постоянно сталкивались с блокировками и необходимостью через техподдержку восстанавливать доступ. Мы могли бы использовать API Similarweb, но API открывается только на корпоративных тарифах — от $600 в месяц. Наш веб-доступ API не включает, а платить столько за сервис, который мы используем лишь время от времени — это решение для компании другого размера.
Так я решил собрать свой парсер и купил VPS — виртуальный сервер. Запустил headless-браузер, который логинится в Similarweb и по запросу открывает нужные страницы. Данные с них считывает не жесткий код, а Gemini, который распознает интерфейс как человек. Дальше структурированные данные отправляются в Telegram-бот. Claude развернул на сервере контейнер, написал код бота и логику вызова ИИ. Все.
Сложности стандартные — защита от ботов, капча, постоянно меняющаяся верстка. Но здесь как раз выиграл ИИ-подход: он устойчив к изменениям интерфейса, в отличие от классического парсинга. Система не идеальна, требует контроля, но стоит почти ничего и закрывает задачу.
Бот для Fireflies: чтобы сводки встреч писались сами
У нас в агентстве довольно много регулярных онлайн-встреч, которые записывал и расшифровывал Fireflies. Но проблема была в том, что решения или планы, возникающие из этих созвонов, никак не фиксировались. Плюс, чтобы записывать встречи, платный аккаунт нужно было купить каждому в команде. Это неэффективно для нашего размера и профиля пользования сервисом.
Тогда решил, что нам нужен один «сервисный» аккаунт, который будет на всех встречах и станет единой точкой сбора. Я сделал на том же сервере сервис, который проверяет Google Calendar, находит встречи с Google Meet и добавляет в них мастер-аккаунт Fireflies. После встречи бот получает webhook с транскриптом, забирает данные, оставляет только сотрудников компании и формирует итог.
Далее ИИ делает краткую сводку созвона, выделяет задачи, ответственных и отправляет результат участникам в Telegram. Дополнительно система сохраняет задачи в базу, а перед следующими встречами напоминает о старых задачах и оценивает качество встречи по шкале от 1 до 5 — как «скрам-мастер».
Теперь у нас всегда есть история встреч и список задач. И один платный аккаунт вместо множества.
OSINT по входящим лидам: чтобы менеджер шел на созвон подготовленным
Раньше каждый входящий запрос менеджер обрабатывал вручную: искал информацию о компании, изучал контекст, определял ЛПР. Теперь это делает робот. Раз в двадцать минут он читает нашу почту для входящих запросов, куда падают заявки с сайта, с помощью простого скрипта на Python. Он определяет, является ли письмо лидом, и, если да, запускает автоматический ресерч через открытые источники, веб-поиск, egov.kz для юридических лиц Казахстана, LinkedIn. Затем всё собирается в pre-brief и сохраняется в Google Docs, а ссылка отправляется в Telegram менеджеру.
Дешевая модель определяет тип лида, а более сложные модели подключаются только при необходимости. Стоимость процесса меньше $10 в месяц на десяток лидов. В сложных случаях используется браузерная автоматизация, но только как резерв.
Результат простой — менеджер приходит на встречу уже с контекстом: кто клиент, в какой ситуации находится компания и рынок, кто конкуренты, кто ЛПР и многое другое.
Помогает ли это выигрывать сделки? Пока не знаю. Но людям на встрече кажется, что мы понимаем в их бизнесе.
Экономит ли это время? Несомненно. Как минимум час работы по поиску и серфингу.
Успокаивает ли это меня как руководителя? Да, несомненно. Я точно знаю, что как минимум этот процесс поддерживается.
Вывод:
Ни один из этих ботов не заменил человека.
Бот для Similarweb не уволил аналитика — он избавил нас от лишнего контракта.
Fireflies не отнял ничью работу — он убрал ее нудную часть.
OSINT не принимает решений по сделкам — он экономит менеджеру час перед каждым разговором.
Для меня главный вывод здесь не про ИИ, а про дистанцию. Раньше между «нам это нужно» и «у нас это есть» лежал либо найм разработчика, либо корпоративный тариф, либо чужой продукт, который на восемьдесят процентов про чужие задачи. Сегодня этой дистанции почти нет.
И вот здесь начинается ваша часть. У вас тоже есть свой «контракт за сотни долларов» и своя «нудная работа руками». Сеть кофеен, которая вручную сводит остатки по точкам. Клиника, где администратор переписывает заявки из трех мессенджеров в одну таблицу. Логисты, собирающие раз в неделю одну и ту же сводку по копейке. Будь это сотрудник сети кофеен, администратор клиники или логист — всем им сегодня может помочь маленький бот. Не корпоративная система за сотни тысяч, а довольно простой инструмент ровно под ваш кусок задачи.
Важно понимать — такие вещи могут ломаться и требуют контроля.
Начинать стоит не с критичных процессов, а с тех, которые не страшно потерять, пока учишься. Возьмите одну задачу, которая регулярно и предсказуемо раздражает: опишите ее обычными словами, поговорите с Claude и посмотрите, что получится. Скорее всего, дистанция между «надо бы» и «уже работает» окажется короче, чем вы привыкли думать.
Дешево, точно под задачу и свое — для бизнеса любого размера — это и есть выгодная сделка.
