В этом кейсе — реальный сценарий внедрения мультиагентной системы Swarm AI в отделе продаж B2B-интегратора.
Задача
Команда из 12 sales-менеджеров получала ~400 входящих лидов в месяц. Квалификация занимала до двух дней — и часть лидов «остывала», не дождавшись звонка.
Решение
На Swarm AI собрали трёх агентов:
- Researcher — собирает по компании-лиду открытые данные (сайт, выручка, отрасль).
- Qualifier — сопоставляет с ICP и присваивает оценку A/B/C.
- Briefer — пишет менеджеру короткий бриф: что за компания, что предложить, на что обратить внимание.
Лид → Researcher → Qualifier → Briefer → CRM (карточка)Результат за 2 месяца
| Метрика | Было | Стало |
|---|---|---|
| Время до 1-го звонка | 38 ч | 6 ч |
| Цикл сделки | 21 д | 15 д |
| Конверсия лид → MQL | 22% | 31% |
Что усвоили
- Агент-исследователь нужен до оценки, а не после — иначе оценка получается «на глаз».
- Briefer должен писать очень кратко (3–4 предложения) — иначе менеджеры не читают.
- Полный отказ от ручной квалификации не сработал — оставили A-лидов на ручную проверку.
Не пытайтесь автоматизировать сразу всё. Найдите 1 шаг в воронке, где теряется время, и автоматизируйте его.
