Классификация писем сделки: заказ или спам (AI)
Что делает
AI-робот анализирует переписку внутри сделки и определяет, является ли последнее письмо клиента реальным запросом или нерелевантным сообщением. Это позволяет автоматически ветвить бизнес-процесс: письмо-заказ — менеджеру на обработку, спам — в архив, сомнительное — на ручную проверку.
Работает в связке с почтовым ящиком, привязанным к сделке. Если клиент ответил на КП фразой «ок, делайте» — робот опознает это как заказ. Если пришло «отпишите меня от рассылки» — классифицирует как нерелевантное.
Сценарий: квалификация входящих в сделке
Оптовый поставщик стройматериалов ведёт переписку с 200+ клиентами в месяц. В каждой сделке накапливается от 5 до 40 писем: запросы цен, уточнения, рекламации, спам.
Настроили робота на этапе «Квалификация» — он анализирует последние 3 письма и принимает решение. Результат:
- За 2 недели обработано 1430 писем
- 67% классифицированы как «заказ» — сразу переданы менеджеру
- 22% — спам, автоматически удалены из воронки
- 11% — неопределённые, отправлены на ручную проверку
Менеджеры тратят на сортировку писем в 3 раза меньше времени.
Настройка
Параметры робота:
- ID сделки — из какой сделки брать письма
- Отбор писем — последние N писем или все с определённой даты
- Очистка текста — убрать подписи, цитаты, историю пересылок
- Параметры модели — при необходимости можно указать конкретную AI-модель
Ветвление после робота: если категория «Это заказ» → продолжить обработку; если «Это спам» → завершить с пометкой; иначе → ручная проверка.
Возвращаемые данные
| Поле | Назначение |
|---|---|
| Категория | «Это заказ» / «Это спам» |
| Уверенность | 0–1, порог для ручной проверки — 0.7 |
| Причина | Текстовое объяснение решения модели |
| Текст писем | Что именно анализировалось |
| Количество писем | Объём обработанной переписки |
| Сырой ответ ИИ | Полный ответ модели, если нужен для логирования |
Что может пойти не так
Если в сделке больше 50 писем — робот анализирует только последние 10 (ограничение модели по токенам). Если письмо на узкоспециализированную тему (например, обсуждение химических формул) — модель может ошибиться чаще обычного. В таких случаях повышайте порог ручной проверки.
Связанные роботы
- Классификация писем лида — фильтрация на этапе лида
- Письмо в текст — извлечение текста письма без AI-анализа
- Произвольный запрос к Битрикс24 — для сложной пост-обработки результата
Особенности
Требуется покупка токенов AI. Тарификация — в биллинге приложения.