← Портфолио

AI · Lead-gen · Internal product

AI Lead Assistant — AI-виджет на сайт

Внутренний продукт WebMoon Moon AI: виджет на сайт, который общается с посетителями, квалифицирует лидов по бюджету / задаче / срокам, заполняет CRM-поля и передаёт ответственному менеджеру с готовым context. На стеке OpenAI / Anthropic с провайдер-абстракцией и mock-режимом для тестов.

  • AI
  • Widget
  • Lead qualifying
  • CRM hand-off
  • OpenAI
  • Anthropic
AI Lead Assistant — диалог в виджете на сайте + админ-панель с Lead qualified-бейджем, полями и confidence-score

Задача

Что решает продукт

Половина посетителей сайта уходит, не оставив контакт — стандартная форма «Получить консультацию» работает плохо. Чат-операторы дороги и спят ночью. AI Lead Assistant работает 24/7, отвечает на типовые вопросы, выясняет задачу, бюджет и срок, и передаёт менеджеру только квалифицированные лиды с готовым summary.

Решение

Из чего собран виджет

Чат-виджет

Лёгкий JS-виджет (~30kb), всплывающее окно справа-снизу, dark / light тема, mobile-friendly, не блокирует UI сайта.

AI диалог

Стек Moon AI: provider layer (OpenAI / Anthropic / mock) + orchestrator с системным промптом под бизнес. Streaming-ответы.

Quick replies

Кнопки быстрых ответов (Узнать цены / Получить бриф / Связаться) — снижают барьер первого сообщения.

Field extraction

Из диалога автоматически извлекаются Имя / Контакт / Бюджет / Срок / Задача с confidence-score для каждого поля.

CRM hand-off

Когда лид квалифицирован — авто-создание сделки в CRM с context, привязкой conversation_id, push в Telegram менеджеру.

Админка диалогов

Conversations Resource в Filament: история, статусы (active / qualified / handed_off), фильтры, повторное reaching out.

User flow

Как посетитель попадает в CRM

Посетитель открывает сайт → виджет приветствует «Расскажите про задачу» → клик по quick-reply или свободный ввод → AI задаёт уточняющие вопросы (бюджет, срок, контакт) → AI извлекает поля с confidence → если всех полей хватает и confidence ≥ threshold → marker «Lead qualified», отправка summary менеджеру в Telegram, создание сделки в CRM с готовыми полями. Если не хватает данных — AI продолжает диалог. Если посетитель просит human-handoff — AI открывает чат с реальным менеджером.

Роли пользователей

Кто и зачем заходит

Посетитель сайта

Получает быстрые ответы 24/7, может задать любой вопрос на естественном языке, получить ориентир по цене и сроку.

Менеджер

Видит Telegram-уведомление с готовым summary лида (имя / контакт / бюджет / задача) — не теряет время на квалификацию с нуля.

Маркетолог

Редактирует системный промпт, добавляет FAQ-knowledge, видит топ-вопросов посетителей и слабые места воронки.

Владелец

Сводный дашборд: conversations / qualified-rate / sent-to-CRM / cost per qualified lead, эффективность AI vs human-операторов.

Business value

Где помогает зарабатывать и экономить

Замена дорогого 24/7-операторского чата на AI с фиксированной ценой за токены. Рост конверсии посетителя в лид за счёт low-barrier диалога вместо холодной формы. Качественный hand-off в CRM с готовым context — менеджер тратит меньше времени на квалификацию, больше на продажу. Метрики: conversations / qualified-rate / cost per qualified lead / sales conversion из AI-лидов vs формы.

Архитектура

Как это устроено технически

Виджет

Vanilla JS / Svelte (~30kb gzipped), iframe-isolated, WebSocket / SSE для streaming, dark / light тема, мобильный layout.

AI orchestrator

Provider layer (OpenAI / Anthropic / mock) с одним интерфейсом, function-calling для извлечения полей, RAG над knowledge-base.

Backend

Laravel 11 + PostgreSQL, очереди под AI-запросы и hand-off, audit-log диалогов и token-cost-trace, rate-limit per visitor.

Admin

Filament-панель: WidgetConversationResource, MoonWidgetSettings (системный промпт, knowledge), KPI-дашборд.

MVP

Что в первый релиз

Базовый виджет на одном сайте с простым системным промптом, OpenAI-провайдером и hand-off в Telegram. Цель — проверить, что AI вытягивает поля и менеджеры готовы работать с AI-лидами.

Roadmap

Что добавить позже

Дальше

Хотите похожий продукт?

Расскажите задачу — соберём короткий план: что в первый релиз, какие интеграции, ориентир по бюджету и срокам.