Почему рекламная платформа взялась за обработку заявок: история партнерства SellerGPT и eLama

Для небольшого бизнеса реклама часто заканчивается там, где начинается самое важное. Клиент увидел объявление, перешел на сайт и оставил заявку. Деньги за привлечение уже потрачены, но дальше результат зависит от того, как быстро и качественно с обращением поработает менеджер.

Если сообщение приходит вечером, его могут увидеть только утром. За это время клиент успевает обратиться к конкуренту. В итоге рекламная кампания отработала, лид получен, а продажа потеряна уже после клика.

По наблюдениям SellerGPT, каждый час задержки с ответом может снижать конверсию примерно на 10%. Если компания работает с заявками только в рабочее время, часть потенциальных продаж просто не доходит до менеджера.

Где заканчивается работа рекламной платформы

eLama помогает бизнесу запускать и управлять рекламой. На маркетплейсе платформы уже есть инструменты для аналитики, коллтрекинга, антифрода, создания лендингов и других маркетинговых задач.

Но после того, как человек оставил заявку, написал в мессенджер или обратился на Avito, начинается уже другая часть работы. Нужно вовремя ответить клиенту, понять его потребность, выяснить готовность к покупке и передать обращение в продажи.

В сентябре 2026 года eLama и SellerGPT подписали соглашение о сотрудничестве на Moscow Startup Summit. Теперь решения SellerGPT для обработки обращений и автоматизации продаж доступны пользователям eLama через маркетплейс инструментов.

Получилась связка двух этапов: eLama помогает бизнесу привлекать клиентов через рекламу, а SellerGPT автоматизирует обработку обращений, которые приходят в результате этого продвижения.

Что можно подключить

Три решения закрывают разные задачи: работу с существующей базой, обработку посетителей сайта и входящие обращения.

ИИ-звонки помогают работать с базой контактов, которую раньше было сложно или дорого обзванивать вручную. Это могут быть старые клиенты, люди, которые когда-то оставили заявку, но не купили, или холодная база.

ИИ связывается с клиентами, выясняет их готовность к покупке, отвечает на типовые вопросы и передает менеджеру заинтересованные контакты. Это позволяет разгрузить отдел продаж и возвращаться к базе, до которой у менеджеров обычно не доходят руки.

По опыту SellerGPT, при реактивации старых баз конверсия в дальнейший диалог с менеджером может достигать 30%. На холодных базах она составляет до 3–5% и зависит от ниши, оффера и качества аудитории.

Есть здесь и экономический эффект. Менеджер может уделять обзвону только часть рабочего дня, поскольку у него остаются другие задачи. ИИ способен работать с базой значительно дольше и одновременно обрабатывать тысячи контактов. В результате компания получает возможность возвращаться к клиентам, которых раньше уже считала потерянными.

ИИ-продавец на сайте работает круглосуточно. Он отвечает посетителям в чате, помогает подобрать товар или услугу под конкретный запрос, отвечает на вопросы, снимает возражения и собирает контакты. Заявка передается в amoCRM или Битрикс24.

Проблема здесь не только в скорости ответа. Пользователи не всегда хотят оставлять стандартную форму на сайте, понимая, что после этого им может сразу позвонить менеджер. ИИ-продавец сначала консультирует человека и помогает ему разобраться в предложении, а уже потом предлагает оставить контакты.

По данным SellerGPT, около 10% посетителей вступают в диалог с ИИ, а примерно половина из них оставляет контакты. Это позволяет получать дополнительные заявки с того же объема трафика и при том же рекламном бюджете.

ИИ-менеджер работает с входящими обращениями в CRM, мессенджерах, на Avito и по электронной почте. Он отвечает в течение 30–60 секунд, задает уточняющие вопросы, выясняет потребность, квалифицирует обращение и заполняет карточку клиента.

Один из кейсов SellerGPT показывает, как это работает на практике. ПТК, магазин строительных материалов, получал до 10 000 обращений в месяц на Avito. Клиенты писали сразу нескольким поставщикам и часто выбирали того, кто отвечал первым и мог сразу дать нужную информацию по товару.

После внедрения ИИ-менеджера время ответа сократилось с 18–25 минут до 45–60 секунд. При этом ИИ не ограничивался шаблонными сообщениями: он определял, с какого объявления пришел клиент, получал актуальные цены, остатки и характеристики товаров, предлагал аналоги и сопутствующие позиции. Конверсия выросла с 12% до 16%, а количество заказов увеличилось на 15%.

Такой сценарий особенно актуален для компаний с большим потоком обращений. Менеджеры тратят много времени на однотипные диалоги, при этом часть клиентов все равно остается без своевременного ответа. ИИ берет на себя эту работу, а сотрудник подключается уже к квалифицированному обращению.

Совокупный эффект складывается на каждом этапе продаж: больше заявок с того же объема трафика, меньше потерь при обработке, быстрее первый ответ и меньше времени менеджеров на рутинные задачи. В результате бизнес может получать больше продаж из того же рекламного бюджета, не увеличивая пропорционально штат.

Когда автоматизация действительно нужна

Причины для автоматизации у компаний бывают разными. Одним не хватает менеджеров, другим нужно быстрее обрабатывать большой поток обращений, третьим мешают однотипные диалоги, которые отнимают время у продаж.

ИИ особенно полезен, когда заявок больше, чем успевает обработать команда, или когда значительная часть обращений приходится на вечер, ночь и выходные.

Но автоматизация нужна не только компаниям с большим отделом продаж. Некоторые бизнесы используют ИИ уже на старте, чтобы не нанимать отдельного сотрудника для обработки типовых обращений. Например, ИИ может отвечать на сообщения на Avito и в мессенджерах, принимать входящие обращения и проводить первичную квалификацию.

В этом случае компания может сразу автоматизировать обработку обращений, не нанимая отдельного сотрудника на эту работу. ИИ отвечает клиентам, проводит первичную квалификацию и передает менеджеру только обращения, с которыми уже нужно работать. 

Есть и другая ситуация. Компания уже заплатила за привлечение трафика, но стандартная форма на сайте дает мало заявок. Посетители уходят, не оставляя контактов, потому что не хотят сразу переходить к общению с менеджером. ИИ-продавец меняет сам сценарий взаимодействия: сначала отвечает на вопросы, помогает выбрать решение и снимает сомнения, а уже потом предлагает перейти к следующему шагу.

Поэтому вопрос не в том, нужен ли бизнесу ИИ вообще. Важно понять, на каком участке продаж сейчас возникают потери и можно ли закрыть этот участок автоматизацией.

Почему это партнерство интересно обеим компаниям

Для SellerGPT партнерство с eLama дает доступ к аудитории бизнеса, который уже использует инструменты для привлечения клиентов. Теперь в той же экосистеме можно автоматизировать следующий этап, обработку входящих обращений.

Для eLama это возможность дополнить рекламные инструменты решениями, которые помогают работать с клиентом уже после получения заявки. SellerGPT стало одним из таких партнерских продуктов.

Как говорит основатель SellerGPT Марк Березкин, бизнес платит за привлечение клиента, но может потерять его уже после получения заявки. Поэтому eLama помогает привлекать клиентов через рекламу, а SellerGPT берет на себя их дальнейшую обработку: отвечает на обращения, выясняет потребность, квалифицирует лидов и передает целевых клиентов менеджерам.

Рекламный бюджет окупается не в момент клика, а в момент продажи. Между ними находится этап обработки заявки, где компания может терять клиентов из-за медленного ответа, пропущенных обращений или слабой первичной квалификации. Автоматизация позволяет работать с этим этапом системно и получать больше результата от уже вложенного рекламного бюджета.