Сеть кофеен: приём B2B-заявок на кейтеринг

Городская сеть из полутора десятков кофеен с собственным кондитерским цехом. Кроме розницы компания активно продаёт офисный кейтеринг, корпоративные завтраки и торты на заказ, и именно эти B2B-заказы приносят самые крупные чеки. Заявки на них приходили вперемешку по всем каналам сразу: почта, Instagram Direct, WhatsApp и звонки на общий номер. Разбирал их фактически один менеджер вручную, и в загруженный день первый ответ клиенту мог занять до трёх часов.

Мы выгрузили переписку и журнал звонков за полтора месяца и разобрали, куда уходит время. Больше трети рабочего дня менеджера съедала ручная отправка одних и тех же презентаций меню и условий доставки. В праздники, когда заявок втрое больше обычного, линия перегружалась: часть звонков срывалась, а заявки из разных каналов терялись, потому что единого списка просто не было. Каждая упущенная заявка на кейтеринг это не мелочь, а крупный корпоративный чек, ушедший к конкуренту.

Задача была не «повесить чат-бота для галочки», а закрыть настоящую квалификацию. Ассистент должен сам уточнить дату, формат мероприятия, число гостей и бюджет, свериться с реальной загрузкой цеха и сразу собрать черновую смету, при этом звучать по-человечески и в тоне бренда. В идеале менеджеру остаётся только проверить детали и подтвердить бронь, а не вести всю переписку с нуля.

Собрали ассистента, который работает в Telegram и Instagram Direct как единая точка входа для B2B. В диалоге он аккуратно собирает параметры мероприятия, обращается к таблице загрузки кондитерского цеха и проверяет, потянет ли команда заказ на нужную дату. Затем формирует персональное предложение с предварительной сметой и, если клиент готов, фиксирует заявку в общей базе и передаёт менеджеру карточку со всеми деталями. Тон общения задан примерами из реальной переписки бренда, поэтому ассистент звучит как живой сотрудник, а не как безликая форма, и не выдумывает цены, которых нет в прайсе.

Проект занял около шести недель. Сначала оцифровали меню, тарифы кейтеринга и правила загрузки цеха, чтобы боту было на что опираться. Затем подключили его к таблицам и настроили расчёт предварительной сметы. Отдельную неделю потратили на то, чтобы ограничить «фантазию» ассистента: строгие рамки формулировок, никаких обещаний сверх прайса. После этого обкатали сценарий на части входящих заявок, поправили тон и формулировки по живым диалогам и только затем вывели ассистента на весь поток.

После стабилизации ассистент сам ведёт первичную обработку почти всех входящих B2B-заявок. Время от обращения до готовой сметы упало с нескольких часов до пары минут, а доля потерянных заявок в пиковые дни снизилась примерно втрое, потому что всё теперь падает в один список, а не растворяется между каналами. Менеджер перестал работать «разборщиком входящих» и занимается тем, что реально приносит деньги: ведёт тёплые сделки, согласует крупные заказы и развивает партнёрскую сеть. Средний чек по кейтерингу при этом не просел.