AI-ЗаказB2B (1)

1. AI-модуль обработки заказов клиентов «AI-ЗаказB2B»

Актуальность проблемы
• До 70% B2B-покупателей предпочитают
цифровые каналы взаимодействия
(McKinsey).
• До
30–40%
времени
менеджеров
тратится на ручной ввод и корректировку
заказов (Deloitte).
• Ошибки
при
ручной
обработке
увеличивают издержки компании на 15–
25%.
• Рынок B2B e-commerce ежегодно растет
более чем на 15% (Statista).
Как решается сейчас?
Заказы поступают через email, Excel,
мессенджеры
Менеджер вручную переносит данные в
CRM/1С
Проверка наличия через склад или
бухгалтерию
Подтверждение клиенту вручную
Вытекают проблемы:
• Высокая нагрузка
• Ошибки в документах
• Медленная обработка
• Потеря клиентов
Предлагаемое решение
AI-модуль, который автоматически распознаёт заказы
из email, PDF, Excel и мессенджеров, формирует заказ
в CRM/1С и уведомляет клиента о статусе.
Благодаря нему должно:
• Сократиться временя обработки до 50%
• Снизится количество ошибок
• Повысится лояльность клиентов

2.

Этап
HADI
Описание
(применительно к
вашему продукту)
Метрики успеха
(ключевые показатели)
Формули
рование
гипотезы
(H)
Мы предполагаем, что менеджеры по продажам в компаниях оптовой торговли строительными материалами
испытывают перегрузку и потери времени из-за ручной обработки заказов, и для них будет ценно
автоматическое распознавание и занесение заказов в CRM, что мы можем проверить с помощью проведения
10 демо-показов прототипа и измерения конверсии в заявку на пилотное внедрение.
-
Действие
(A)
1. Разработать упрощенный прототип (MVP) модуля: загрузка PDF / Excel заказа, автоматическое
распознавание данных формирование карточки заказа. Прототип должен демонстрировать полный цикл
обработки заказа: от автоматического распознавания до формирования карточки в CRM и выдачи
менеджеру четкой рекомендации по дальнейшим действиям.
2. Привлечение аудитории:
• Разместить таргетированную рекламу в строительных СМИ и тематических Telegram-каналах с
предложением «Протестировать бесплатно систему обработки заказов».
• 50 персонализированных писем компаниям оптовой торговли
Запущен работающий прототип.
• Получено не менее 500
уникальных переходов на целевую
страницу.
• Не менее 50 менеджеров
протестировали демо-симуляцию.
Сбор
данных
(D)
Сбор количественных и качественных данных:
1. Конверсия в заявку: Количество компаний / менеджеров, которые после демо-презентации прототипа:
оставили контактные данные (email, телефон, ФИО), запросили коммерческое предложение, согласились на
пилотное тестирование, попросили расчет экономического эффекта.
2. Качественная обратная связь. Зафиксировать все отзывы, вопросы и сомнения, возникшие во время или
после демо-показа(«Как модуль распознает нестандартные формы заказов?», «Можно ли интегрировать
систему с нашей 1С?», «Как часто система ошибается при распознавании?», «Сколько времени займет
внедрение?»)
3. Вовлеченность: Время, проведенное на странице с демо-панелью, количество кликов по функциям (загрузка
файла, просмотр рекомендаций), досмотр презентации до конца, количество вопросов во время демонстрации
Ключевая метрика:
Конверсия
в
заявку
≥
5%
(25 заявок при 500 переходах на
демо-страницу)
≥ 70% опрошенных подтверждают
наличие проблемы ручной обработки
≥ 30% заинтересованы в пилотном
тестировании
Среднее время на странице демо > 3
минут
Выводы
(I)
Если:
• ≥ 70% подтверждают проблему, ≥ 30% готовы тестировать → продолжаем разработку и масштабирование;
• Проблема подтверждена, но интерес < 20% → дорабатываем ценностное предложение;
• Проблема не подтверждена → меняем ЦА (например, крупные компании вместо средних)
Продолжить

3. MVP стартапа и развитие по шкале TRL

MVP стартапа
Цель MVP: проверить возможность автоматической
обработки заказов клиентов с помощью AI.
Финансы
• разработка MVP
• тестирование
• пилотное
внедрение
Функции MVP:
распознавание заказов из email, PDF и Excel
извлечение данных заказа (товар, количество, цена)
автоматическое создание заказа в CRM / 1С
уведомление менеджера о созданном заказе
проверка корректности данных
Целевая аудитория:
компании оптовой торговли строительными материалами.
Команда
AI разработчик
backend-разработчик
специалист
по
интеграциям
продукт-менеджер
Технологии
• AI / машинное обучение
• NLP
• OCR-распознавание документов
• интеграция CRM / 1С