Обсудить задачу

RadarLead: система, которая находит клиентов в открытых чатах

Собственная разработка. Парсер читает Telegram-чаты и выделяет людей, которым нужна услуга. AI-менеджер пишет им, уточняет ситуацию и передаёт человеку готовую заявку. Главный кейс системы — юридическая практика.

Тип
Собственная система
Главный кейс
Юридическая практика, с августа 2026
Моя роль
Продукт, логика, запуск, контроль качества
Статус
Работающая система

625 941

сообщение в чатах

  • Всем доброго утра!
  • Продам палеты, самовывоз
  • Кто сегодня в офисе?
  • Ищем менеджера на удалёнку
  • Скидка 20% на фулфилмент
  • Спасибо, помогло!
  • Реклама в нашем канале

6 546

запросов найдено

  • Налоговая прислала требование. Что отвечать?
  • Маркетплейс второй месяц не платит
  • Контрагент не возвращает долг, нужен юрист

141

заявка передана человеку

Новая заявка

Маркетплейсы

Невыплаты и штрафы, клиент готовит претензию

Согласился на консультацию

Схема работы. Тексты условные: реальные сообщения не публикуются.
625 941сообщение проанализировала система
6 546запросов на услугу найдено
7,6 минмедиана от сообщения в чате до карточки, с октября
141тёплая заявка передана юристу

01 / Проблема

Клиенты уже спрашивают, но компания об этом не знает

Предприниматели и селлеры каждый день задают вопросы в открытых Telegram-чатах. Сотни чатов вручную не прочитать, а ценность такого сообщения быстро падает: человека успевают найти другие.

Обычный поиск по словам здесь не работает. В тех же чатах много рекламы, вакансий и разговоров, где нужные слова есть, а потребности нет.

02 / Как работает

От потока сообщений до заявки

01

Чаты

Открытые Telegram-чаты выбранной ниши

02

AI-оценка

Есть ли реальный запрос и какая это тема

03

Скоринг

Оценка заявки, отсев мусора и дублей

04

AI-менеджер

Пишет первым и уточняет ситуацию

05

Карточка

Суть, сумма, сроки, способ связи

06

Человек

Принимает заявку и ведёт клиента

03 / Результат работы

Человек получает не сообщение из чата, а готовую заявку

Новая заявка

Категория
Маркетплейсы
Статус
Квалифицированный лид · клиент согласился на консультацию
Суть
Селлер сообщает о невыплатах от маркетплейса и штрафах, готовит досудебную претензию
Уже выяснено
Задержка около двух месяцев, переписка с поддержкой сохранена
Цель клиента
Вернуть удержанные выплаты
Услуга
Досудебная претензия, при необходимости иск
Связь
Telegram · ссылка на исходное сообщение

Структура повторяет настоящую карточку системы. Содержание изменено и обезличено: реальные данные клиентов не публикуются.

Менеджер сразу видит суть дела и что уже известно, поэтому разговор начинается не с нуля.

04 / Данные

Воронка главного кейса

625 941
сообщение проанализировано
6 546
запросов найдено
1 799
первых сообщений отправлено
653
ответили и продолжили диалог
141
заявка передана человеку

Данные с сервера системы, 14 августа – 7 ноября 2026. Шкала логарифмическая.

Заявок юристу в неделю: с 9 в сентябре до 22 в октябре

Заявки, которые AI-менеджер передал человеку. Светлые столбики — неполные недели.

Заявки по неделям
Неделя сЗаявок
24.08 (неполная неделя)7
31.081
07.099
14.0913
21.099
28.094
05.1022
12.1019
19.1026
26.1019
02.11 (неполная неделя)12

О чём спрашивают · доля найденных запросов

  • Маркетплейсы27%
  • Взыскание долгов19%
  • Налоги и ФНС17%
  • Корпоративное право11%
  • Судебные споры6%

Чаще всего спрашивают в будни днём: 48% запросов с 9 до 18

6 509 запросов по времени сообщения, московское время.

меньшебольше · максимум 132 в час

Как это сработало для бизнеса: кейс BetterCallStepan

05 / Устройство

Автоматизация с контролем

Защитные механизмы

  • Лимит новых контактов в день
  • Автопауза при сигнале Telegram о блокировке
  • Отказ человека от общения соблюдается
  • Сотрудник может перехватить диалог

Технологии

  • Python, Telethon (Telegram API)
  • LLM-классификация и диалоги
  • SQLite, журнал событий, резервные копии
  • Сервисы на облачном сервере, ежедневные отчёты

Моя роль

  • Постановка задачи и логика воронки
  • Запуск на сервере и доработки по данным
  • Проверка качества заявок

AI-инструменты

  • Код написан с помощью AI-агентов под моим руководством
  • Результат проверяется на реальных данных

06 / Развитие

Что улучшали по данным

  1. 14 августа 2026Запуск парсераМониторинг чатов и AI-оценка сообщений
  2. 27 августа 2026Запуск AI-менеджераПервый контакт, уточнение ситуации, передача заявки
  3. 4 ноября 2026Новая логика оценкиНа проверке 288 заявок число «сильных» снизилось со 176 до 145: отсеялись ложные срабатывания
  4. 5 ноября 2026Отключены пустые чаты12 чатов забирали около 15% запросов к модели и почти не давали заявок
  5. 6 ноября 2026Защита от блокировокПосле ограничения от Telegram первые контакты сами ставятся на паузу до утра

07 / Ограничения

Что ещё не решено

Экспертная проверка 100 карточек

  • 2 подошли
  • 13 спорные
  • 85 не подошли

Строгие коммерческие критерии: нужен крупный клиент, а не любой юридический вопрос.

  1. Найденный запрос ещё не клиентЭкспертная проверка 100 карточек по строгим коммерческим критериям: подошли 2, спорными оказались 13, остальные не подошли. Поэтому разрабатывается второй, более строгий фильтр. Пока он работает в тестовом режиме и не управляет заявками.
  2. Новые ниши требуют настройкиПилоты для бухгалтерии и WB-селлеров не равны готовому продукту. В первой проверке WB-чатов на 499 сообщений прямых запросов не нашлось.
  3. Лимиты TelegramОбъём первых сообщений ограничен, часть людей недоступна для контакта.
  4. Нужна правовая проверкаПеред внедрением оцениваем законность источников, контактов и обработки данных под конкретную задачу.

08 / Вывод

Подойдёт, если клиенты сами описывают проблему в открытых сообществах

Начинаем с диагностики: проверяем источники и реальный спрос на небольшом пилоте. Решение о полном внедрении принимаем по данным.

Юридические услугиБухгалтерияСервисы для селлеровB2B-услуги

Проверим спрос в вашей нише?

Расскажите, кто ваши клиенты и где они общаются — предложу, с чего начать.

Обсудить задачу