КЕЙС / AI & B2B-ПРОДАЖИ

SDR перестали тратить
60–70% на ручной research.
До 50 000 компаний в месяц — автоматически.

Как мы построили AI Prospecting & Qualification систему, которая находит компании с реальными intent-сигналами вместо «парсинга всего подряд».

AI / SaaS / agencies
B2B outbound
Multi-agent pipeline
MVP за 3–4 недели
50K
компаний в месяц
анализируется автоматически
−70%
времени SDR
на ручной research
5×
быстрее подготовка персонализированного сообщения
5
AI-агентов в связке: sourcing → routing
Ситуация до проекта

SDR тратили 60–70% времени на research, а outreach был generic

Классическая боль outbound: SDR тратили большую часть времени на ручной поиск компаний, проверку, написание холодных сообщений.

Outreach был generic и давал низкий response rate. Системы, которая автоматически находит компании с признаками реальной потребности в automation-решениях, просто не существовало.

Менеджеры вручную анализировали десятки источников данных в день — и всё равно большая часть найденных лидов не соответствовала ICP.

  • Цифры до проекта
  • Время SDR на research: 60–70%
  • Generic outreach → низкий reply rate
  • Большая часть лидов не соответствовала ICP
  • Анализ десятков источников вручную
  • Intent-сигналы — не отслеживались системно
Что мы построили

Multi-agent AI Prospecting System — пять агентов в связке

Мы построили не «парсер LinkedIn», а multi-agent pipeline, где каждый AI-агент отвечает за свой этап воронки — от поиска до передачи менеджеру.

🔍
Sourcing AI
Анализирует LinkedIn, Product Hunt, Reddit, Google Maps, 2GIS, job boards, сайты компаний.
📊
Enrichment AI
Обогащает компании через Clay, Apollo, enrichment APIs.
🎯
Qualification AI
Выявляет intent signals: hiring patterns, expansion, operational bottlenecks, growth indicators.
✉️
Outreach AI
Генерирует персонализированные сообщения на основе real business signals.
📋
CRM Routing AI
Классифицирует ответы, передаёт горячих в HubSpot / amoCRM / Pipedrive.
Архитектура системы
Sources LayerLinkedIn / Reddit / Google Maps / 2GIS
↓
Collection & EnrichmentClay / Apollo / scraping
↓
AI Qualificationintent / ICP / pain detection
↓
Outreach Layeremail / LinkedIn / Telegram
↓
CRM & RoutingHubSpot / amoCRM / dashboards
Стек:  Claude / GPT • n8n • Clay / Apollo • Smartlead / Instantly • ZeroBounce
Результат

Что получили

МетрикаБылоСтало
Объём анализируемых компаний сотни в месяц до 50 000 / месяц
Время SDR на research 60–70% в разы меньше
Релевантность outreach generic на основе real signals
Подготовка персонального сообщения минуты вручную в разы быстрее
Экономика проекта

Первые результаты появились уже в пилотной фазе после запуска outreach и qualification flows.

Главная ценность не в объёме рассылок, а в том, что SDR начали работать только с приоритизированными лидами — что напрямую влияет на скорость сделок и стоимость лида. Команда из 2–3 SDR покрывает рынок, на который раньше потребовался бы найм 8–10 человек.

Как звучит AI-агент

Outreach на основе сигналов

AI → ICP-компании
Вижу, вы активно нанимаете SDR и недавно расширили sales team. Обычно на этом этапе компании начинают сталкиваться с проблемами lead routing и follow-up.
Клиент
Да, сейчас как раз пытаемся это систематизировать.
AI
Мы как раз внедряем AI-системы для автоматизации outbound и CRM workflows. Могу показать похожие кейсы.

AI отличается от обычного outbound тем, что ссылается на конкретные сигналы компании,
а не на абстрактные «решения». Это даёт принципиально другой response rate.

Мы перестали искать лидов вручную. AI сам находит компании с признаками роста и потенциальной потребностью в автоматизации.

— Founder, M.O.B. AI Solutions
Что было самым сложным

Отделить buying signals от информационного шума

Самой сложной задачей оказался не scraping и не генерация сообщений, а построение системы выявления качественных intent signals. Большинство решений на рынке умеют «парсить и слать» — но захлёбываются в информационном шуме.

Мы научили AI отличать реальные buying signals от фоновой активности: hiring patterns (какие именно роли открыты), expansion signals (что говорит CEO в подкастах и постах), operational bottlenecks (упоминания «болей» в Reddit / G2 / отзывах).

В итоге система минимизирует ложноположительные лиды и даёт SDR действительно качественный pipeline.

Хотите такой же outbound pipeline для своего B2B?

Покажем, как multi-agent AI-система может заменить команду из 5–10 SDR на одного оператора + автоматику.

Написать в Telegram → ← Все кейсы
Made on
Tilda