Агенты · Продажи · Недвижимость
ИИ-агент подбирает объекты недвижимости по запросу покупателя
Система переводит запрос покупателя в критерии, сверяет их с базой объектов и готовит для менеджера короткую подборку с объяснением каждого совпадения.
Исходная задача
Менеджер вручную искал объекты по свободному описанию
Покупатель описывал пожелания в звонке или переписке: называл район, бюджет, число комнат, срок переезда и важные условия. Менеджер переносил сведения в CRM, открывал базу объектов и сравнивал варианты по нескольким полям.
Если точных совпадений не было, сотрудник вручную решал, чем можно поступиться: площадью, этажом, сроком сдачи или расстоянием до метро. Повторный подбор приходилось собирать заново после каждого уточнения клиента.
Решение
Агент ранжирует варианты, менеджер утверждает подборку
Обязательные условия отделены от пожеланий. Агент объясняет отклонения, но не отправляет объекты клиенту без проверки.
-
01
Разбор запроса
Сообщение или запись из CRM преобразуется в проверяемые критерии.
-
02
Проверка базы
Через API агент получает актуальные цены, статусы и параметры объектов.
-
03
Ранжирование
Точные совпадения идут первыми, допустимые отклонения объясняются рядом.
-
04
Подтверждение
Менеджер проверяет сведения, меняет состав и отправляет готовую подборку.
Демо-интерфейс · элементы можно нажимать
Запрос, совпадения и подборка собраны в одном окне
Выберите покупателя, отфильтруйте совпадения и добавьте объект в подборку. Все названия, адреса и данные вымышлены.
18 совпадений 2 в подборке
Результат поиска
Подходящие объекты
2 комнаты · 55–70 м² · до 24 млн ₽ · не дальше 12 минут от метро
Квартал «Речной сад»
2 комнаты · 63 м² · 7 этаж · готовая отделка
- 8 минут до метро
- Ключи в декабре
- Цена укладывается в бюджет
Дом «Ясный берег»
2 комнаты · 59 м² · 11 этаж · без отделки
- 10 минут до метро
- Ключи получены
- На 4 м² меньше первого варианта
Резиденция «Тихий двор»
2 комнаты · 67 м² · 5 этаж · готовая отделка
- 6 минут до метро
- Бюджет выше на 600 000 ₽
- Можно согласовать скидку
Интерфейс подготовлен Studio AI для демонстрации решения. Данные вымышлены, отправка клиенту и запись в CRM отключены.
Результат
Менеджер начинает с короткого списка и причин выбора
Запрос покупателя хранится в CRM как набор проверяемых критериев.
Актуальные объекты поступают из внутренней базы через API.
Точные совпадения отделены от вариантов с допустимым отклонением.
Причина ранжирования видна рядом с каждым объектом.
Повторный подбор пересчитывается после изменения критериев.
Менеджер подтверждает состав перед отправкой покупателю.
Инструменты
Подбор встроен между CRM и базой объектов
- CRM Хранит запрос, историю уточнений и готовую подборку.
- LLM Извлекает критерии из сообщения и объясняет совпадения.
- API Передаёт актуальные параметры, цены и статусы объектов.
- Правила подбора Разделяют обязательные условия и допустимые отклонения.
Экономика проекта
Модельная оценка — 1 500 000 ₽ в год
Это стоимость высвобождённого времени менеджеров, а не подтверждённый результат действующего заказчика.
- Срок внедрения
- 4–7 недель
- Стоимость внедрения
- 500 000–700 000 ₽
- Ценность
- 1 500 000 ₽ в год
Для одной базы объектов и действующей CRM.
Зависит от качества данных и состава интеграций.
Модельная стоимость сэкономленного времени менеджеров.
Модельный срок окупаемости при этих допущениях — 4–5,6 месяца. Фактический эффект нужно считать по замерам времени до и после запуска.
Ограничения
Подбор зависит от качества и свежести данных
Цена, статус продажи, срок сдачи и отделка должны регулярно обновляться в источнике. Перед отправкой менеджер проверяет ключевые сведения и отсутствие брони.
Агент может неверно понять неявное пожелание или предложить спорный компромисс. Он не оценивает юридические риски сделки, не обещает скидку и не принимает решение за покупателя.
Связанные материалы
Другие примеры автоматизации продаж
Посмотрите направления автоматизации, кейс единого окна заявок, кейс рабочего портала и каталог кейсов.
Следующий шаг
Проверим подбор на одной группе объектов
Покажите примеры запросов, поля CRM и выгрузку базы. Определим обязательные критерии и допустимые отклонения первой версии.