Разработка чат-бота для бизнеса под ключ
Делаем чат-ботов не «по шаблону», а под конкретный сценарий: квалификация лидов, первая линия поддержки, бот-консультант по каталогу, HR-скрининг резюме. Бот понимает контекст диалога, помнит историю клиента, умеет звать менеджера, заводит сделку в CRM и пишет краткое резюме разговора.
Сценарии применения
Что мы реально внедряем под этой услугой — и какие задачи закрываем.
Бот для продаж и квалификации лидов
Принимает входящие из Telegram, WhatsApp и сайта, задаёт квалификационные вопросы, заводит карточку в Битрикс24/amoCRM с тегами, передаёт горячих менеджеру.
Бот первой линии поддержки
Отвечает на типовые вопросы по вашей базе знаний (RAG), оформляет тикет в Helpdesk, эскалирует сложные обращения с готовой сводкой контекста.
Бот-консультант по товарам/услугам
Отвечает по каталогу, считает цену с учётом конфигуратора, отправляет КП в PDF, оформляет заказ в 1С — без участия менеджера.
Внутренний бот для сотрудников
Отвечает на вопросы по регламентам, согласует отпуска, заводит заявки в Service Desk, отвечает на HR-вопросы. Хранит историю в вашем контуре.
Стек
- GPT-4o / Claude Sonnet / GigaChat
- RAG на pgvector / Qdrant
- Function calling, tool use
- Telegram Bot API, WhatsApp Cloud API
- Веб-чат на React + websocket
Интеграции
- Битрикс24, amoCRM, RetailCRM
- 1С: УТ, ERP, Документооборот
- Helpdesk: Jira, OkDesk, Yandex.Tracker
- Email, Telegram, WhatsApp
- Любые REST/GraphQL API клиента
Готовые модули по теме
Если задача типовая — у нас есть продукт, который можно подключить за 1–2 недели.
Разработка чат-бота для бизнеса: что входит в услугу
Под разработкой чат-бота для бизнеса мы понимаем индивидуальную сборку диалогового AI-агента под конкретный сценарий компании: квалификация лидов, первая линия поддержки, бот-консультант по каталогу, HR-скрининг, помощник сотрудникам. В отличие от конструкторов и no-code-платформ, кастомный чат-бот учитывает специфику вашего бизнеса, интегрируется с CRM/ERP/1С через API и обучается на ваших данных.
Разработка и внедрение чат-ботов под ключ
Полный цикл разработки чат-бота занимает 2–4 недели: 3 дня — аудит и техническое задание, 1–2 недели — прототип на ваших данных, 1 неделя — интеграции, тестирование и запуск в проде. После релиза остаются 30–60 дней технической поддержки в подарок, дальше — retainer от 19 900 ₽/мес или почасовая ставка.
В каких каналах работают наши чат-боты
- Telegram-бот для бизнеса — для квалификации лидов, поддержки клиентов, внутренних коммуникаций. Самый популярный канал в РФ.
- WhatsApp Cloud API — через официальную интеграцию Meta. Для входящих обращений и массовых рассылок.
- Чат-бот для сайта — встраиваемый виджет на React/JS с поддержкой websocket и стриминга ответов.
- Голосовой чат-бот — для входящих звонков с распознаванием речи через Whisper или Yandex SpeechKit и синтезом ответа.
- Внутренние мессенджеры: Slack, MS Teams, Mattermost, VK Teams — для корпоративных сценариев.
Создать чат-бота для бизнеса с интеграциями
Основная ценность кастомного бота — глубокая интеграция с системами компании. Мы подключаем чат-бот к Битрикс24, amoCRM, RetailCRM, Megaplan, 1С:УТ/ERP/Документооборот, к helpdesk-системам (Jira, OkDesk, Yandex.Tracker), к телефонии (Mango, UIS, Sipuni) и к любым REST/GraphQL API клиента. Это превращает бота из «справочного окна» в полноценного участника процесса: заводит сделку, выставляет счёт, оформляет заявку, обновляет статус.
Стоимость разработки чат-бота
Цена разработки чат-бота в NeuralOps начинается от 99 000 ₽ за готовый модуль (1–2 канала, до 5 сценариев, интеграция с одной CRM) и от 199 000 ₽ за индивидуальный бот с RAG-поиском по корпоративной базе и multi-channel-маршрутизацией. Точная стоимость фиксируется после бесплатного 3-дневного аудита. Подробнее на странице цен.
ИИ чат-бот vs обычный чат-бот по сценариям
Классический чат-бот по сценариям (rule-based) работает по дереву условий и спотыкается на любом нестандартном вопросе. ИИ-чат-бот на LLM понимает свободный текст, помнит контекст диалога, умеет вызывать внешние функции (tool use) и формирует ответы из вашей базы знаний через RAG. По нашей статистике, при переходе с rule-based на LLM-бот доля автоматически закрытых обращений растёт с 25–40% до 60–85%, а NPS пользователей — на 15–25 пунктов.
Частые вопросы
Самые частые вопросы об этой услуге. Не нашли ответ — спросите при бесплатном аудите.
Подбираем под задачу: GPT-4o/Claude Sonnet — где нужно качество и tool use; GigaChat/YandexGPT — где требуется разместить модель в РФ-контуре по 152-ФЗ; локальные open-source (Llama, Qwen) — для on-prem, банков и медицины. Часто в проде работает связка: маршрутизатор отдаёт простые запросы дешёвой модели, сложные — премиальной.
Да, это RAG — векторный поиск по вашим документам (PDF, Word, Confluence, Notion, сайт). Бот отвечает только тем, что есть в базе, и всегда указывает источник. Защищает от галлюцинаций.
Обычно 2–8 ₽ за один диалог при использовании GPT-4o mini / Claude Haiku и 8–30 ₽ при GPT-4o / Claude Sonnet. В админке видно расход в рублях по каждой модели и по каждому сценарию — лимиты выставляются вручную.
По умолчанию деплой в ваш контур (on-prem/private cloud). LLM-вызов — через прокси с маскированием ПДн или через российские модели (GigaChat/YandexGPT). Подписываем договор на обработку, есть готовый комплект документов под 152-ФЗ.
Похожая задача в вашем бизнесе?
30 минут с архитектором. Расскажем, как решали похожие задачи, и дадим оценку срока и бюджета.