Агентные кейсы
Продажи, маркетинг и поддержка

Квалификация лидов и черновики писем в Make с HubSpot, Slack и Gmail

Автор туториала на Reddit показал ИИ-агента в Make, который изучает лидов из HubSpot, оценивает их и готовит персональные письма, а отдел продаж получает уведомления в Slack. Цифр и примеров оценок нет.

Сделано сMake

Что сделали

Автор описывает сценарий Make для автоматической квалификации лидов. Он связывает контакты из HubSpot со Slack, Gmail и Google Calendar. Агент изучает лидов, выставляет им оценку и сам готовит персональные ответы. Отдел продаж узнаёт обо всём через уведомления в Slack и может использовать черновики в Gmail и свободные слоты в календаре для дальнейшей связи.

Что получилось

По словам автора, отдел продаж может заниматься закрытием сделок, пока сценарий берёт на себя квалификацию и черновики писем. Цифр, примеров оценок и недостатков в показанном обсуждении нет.

На что обратить внимание

Главное ограничение в наборе сервисов. Нужны Make, доступ к HubSpot CRM, Slack, Gmail и Google Calendar. К посту приложен готовый шаблон сценария.

Пояснение

Квалификация лидов это отбор тех, кто реально может купить, чтобы продавцы не тратили время на остальных. HubSpot это популярная CRM для продаж и маркетинга.

Кому пригодится

Небольшим отделам продаж, которые не успевают разбирать входящих лидов и хотят быстрее отвечать подходящим.

Попробуйте сами с Make

Собери сценарий Make, который берёт новых лидов из [источник лидов, например Google Sheet или CRM], ищет в интернете информацию о каждой компании и контакте и ставит оценку от 1 до 10 по соответствию моему идеальному клиенту [описание идеального клиента]. Для лидов с оценкой [порог] и выше подготовь персональное письмо со ссылкой на что-то конкретное из найденного и сохрани его черновиком в [почтовый сервис]. Ничего не отправляй. Остановись, когда оценки и черновики будут готовы для первых [число] лидов, чтобы я их проверил.

Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗

Читать оригинал ↗

Источник: reddit.com ·

Похожие кейсы

Поиск потенциальных клиентов и поводов для продажи в n8n с несколькими агентами

Автор статьи на DEV собрал в n8n сценарий из нескольких ИИ-агентов. Он находит сайты компаний, скачивает их страницы и составляет по каждой компании список возможностей для продаж. Один общий промпт на всё давал плохой результат.

16 агентов на Claude Code и Codex ведут продажи бизнеса одного человека

Основатель-одиночка ведёт бизнес параллельно с основной работой с помощью примерно 16 агентов на Claude и Codex. Они ищут лидов, пишут холодные письма, ведут CRM и SEO и, по словам автора, сами нашли первого пилотного клиента.

Поиск местных компаний в Google Maps и персональные холодные письма с агентом n8n

Автор статьи на dev.to собрал в n8n два сценария, которые находят компании в Google Maps, дополняют данные через Owler и Apollo и пишут персональные холодные письма. Он заявляет больше 5000 лидов в день, но без подробностей.

Telegram-бот агентства недвижимости на своём агенте, который отбирает клиентов и записывает на просмотры

ИИ-ассистент агентства элитной недвижимости в Telegram расспрашивает клиентов, подбирает объекты, записывает на просмотры по календарю и заносит лидов в CRM. Результатов источник не приводит.

Свой агент