ИИ для коммерческих предложений: КП по вашему шаблону и прайсу, пока клиент ещё помнит, что спрашивал

Почему КП пишутся долго и с ошибками

Коммерческое предложение собирается из частей, которые лежат в разных местах: запрос клиента в почте или мессенджере, позиции и цены в прайсе или 1С, условия и скидки в голове у руководителя, оформление в старом файле, который каждый менеджер правит по-своему. В результате КП готовится часами, уходит с опечатками в ценах и устаревшими условиями, а клиент к этому времени уже получил предложение от конкурента.

Публичные нейросети здесь помогают слабо: они умеют красиво написать текст, но не знают ваш прайс, остатки, правила скидок и историю клиента. Поэтому «составить КП с помощью ИИ» в чате даёт текст, который всё равно нужно переделывать.

Что делает ИИ-агент для коммерческих предложений

Откуда агент берёт данные

Границы: что агент решает сам, а что нет

• Сам: подбор позиций по прайсу, расчёт по правилам, оформление, уточняющие вопросы, напоминания о сроке действия КП.
• С подтверждением менеджера: отправка клиенту. Всегда. КП — обязательство компании, и последнее слово за человеком.
• С согласованием руководителя: скидки сверх правил, нестандартные условия оплаты, позиции не из прайса. Агент формирует запрос на согласование с обоснованием.
• Никогда: не придумывает цены и сроки, не меняет правила, не обещает того, чего нет в данных.

Такое распределение ответственности описано в статье «Human-in-the-loop». Для КП оно важнее, чем для большинства процессов: ошибка в цене становится обязательством.

Для каких компаний это работает

Для тех, у кого КП много и они похожи по структуре: оптовая торговля и дистрибуция, производство под заказ со стандартной номенклатурой, поставщики оборудования и расходных материалов, сервисные и строительные компании с типовыми сметами, B2B-услуги с прайсом. Если у вас три КП в месяц и каждое уникально, агент не окупится, и мы скажем об этом на аудите. Для тендерных предложений с разбором документации заказчика есть отдельное решение: ИИ для тендеров и госзакупок.

Как измеряем результат

Три числа до и после: время от запроса клиента до отправки КП, время менеджера на одно КП и доля КП с ошибками в ценах и условиях, найденными при проверке или клиентом. Через два-три месяца добавляется четвёртое: конверсия КП в сделку по данным CRM, которую агент считает по типам клиентов и условиям. До запуска прогоняем агента на пятидесяти реальных запросах, менеджеры оценивают черновики, порог приёмки фиксируется в проектном документе. Методика — в статье «Как оценить качество AI-агента».

Этапы и стоимость

1. Аудит, 5-7 рабочих дней. КП за месяц, время на каждое, ошибки, источники данных, правила скидок, шаблоны. Расчёт эффекта.
2. Правила и шаблон. Единый шаблон, формализованные правила расчёта и согласования, словарь номенклатуры и синонимов.
3. Сборка, 3-4 недели. Подключение CRM, прайса или 1С, почты; подбор, расчёт, оформление, согласование.
4. Проверка и запуск. Прогон на реальных запросах, оценка менеджерами, опытная эксплуатация, затем сопровождение.

Обращения к модели оплачиваются по объёму. Что входит в смету и как сравнивать предложения подрядчиков, разобрано в статье «Смета на AI-агента под ключ».

Что подготовить до старта

Двадцать-пятьдесят КП за последние месяцы вместе с запросами клиентов, по которым они готовились: по ним мы считаем время и проверяем качество черновиков. Актуальный прайс или доступ к номенклатуре в 1С. Правила скидок и согласования в том виде, в каком они есть, пусть даже это переписка с руководителем. И два-три менеджера, готовые оценить черновики на этапе проверки. Как готовить данные для проектов с ИИ в целом, описано в статье «Подготовка данных перед внедрением ИИ».

Хорошее КП отличается не текстом, а тем, что в нём верные позиции, верные цены и оно пришло первым. Агент отвечает за первые два пункта и помогает с третьим.