Nikolay Sekachev AI-agent müügis ja klienditeeninduses
Ühenda AI-agent CRM-i, päringute ja kliendiandmetega. LLM-i tööpõhimõtetest seadistatud müügipipeline'ini.
Kontaktintensiiv · 2 moodulit × 4 akadeemilist tundi 1 nädal · 2 kontaktõpet Müügijuhid, account manager'id ja klienditoe tiimid
Kellele
Teil on AI-agent (OpenClaw, Claude Code või analoog) juba paigaldatud. Nüüd tuleb panna ta tööle teie andmete ja protsessidega: lead’ide kvalifitseerimine, päringute käsitlemine ja kliendisuhtluse toetamine.
Te ei pea olema programmeerija. Kuid just teie tunnete müügiprotsessi kõige paremini ning seetõttu saate agendi päris tööks õigesti seadistada.
Miks vundament on oluline
Tööriistad vahetuvad iga paari kuu tagant. OpenClaw, Claude, GPT on erinevad kihid samade põhimõtete peal. Me ei õpeta nuppude vajutamist, vaid kuidas agent mõtleb, et saaksite seadistada ka järgmist tööriista, mis turule tuleb.
Mida te saate
- Arusaama kolmest tasemest: LLM -> Agent -> Agentic AI ja iga taseme mõjust kvaliteedile.
- Seadistatud agendi, mis on ühendatud teie andmete ja CRM-iga.
- Töötavad promptid ja skills’id müügi- ja toe-stsenaariumide jaoks.
- Oskuse agenti diagnoosida ja parandada ilma IT pideva abita.
Moodul 1. Vundament ja andmed (4 akadeemilist tundi)
Plokk 1. Kuidas agent töötab - kolm taset
- LLM: tokenid, kontekst, temperatuur; miks agent võib hallutsineerida ja kuidas seda kontrollida.
- Agent = LLM + Tools + Loop: kuidas promptist saab tegevus, mis on ReAct-tsükkel ja miks human-in-the-loop on oluline.
- Agentic AI: multi-agent süsteemid (OpenClaw, ClawHub), mis ühendavad skills’id ja tööriistad.
Plokk 2. Kliendiandmete ühendamine
- Praktika: ühendame agendi CRM-i, tabelite ja päringubaasidega MCP kaudu.
- Agendi kontekst: milliseid andmeid anda, milliseid mitte, ja kuidas teadmistebaas struktureerida.
- Turvalisus: isikuandmed, ligipääsupiirangud ja tegevuste audit.
Plokk 3. Lead’ide kvalifitseerimine ja päringute käsitlemine
- Skills’id inbound lead’ide automaatseks kvalifitseerimiseks.
- Prioriseerimine: kuidas agent järjestab päringuid kiireloomulisuse ja väärtuse järgi.
- Praktika: seadistame pipeline’i sissetulevast päringust vastuseni müügijuhile.
Plokk 4. Esimesed automatiseerimised
- Automaatvastused ja mallipõhine suhtlus agendi kaudu.
- FAQ-bot teie teadmistebaasi põhjal.
- Nädalaülesanne: käivitada üks reaalne protsess ja koguda tulemused.
Moodul 2. Silumine ja skaleerimine (4 akadeemilist tundi)
Plokk 5. Tulemuste analüüs
- Mis töötas, mis läks katki ja miks.
- Levinud veamustrid ja parandusviisid läbi vundamendi (kontekst, tokenid, prompt).
- Skills’ide ja promptide korrigeerimine pärisandmete põhjal.
Plokk 6. Keerukad stsenaariumid
- Vastuväidete ja mittestandardsete päringute käsitlemine.
- Mitmeastmelised dialoogid täpsustavate küsimuste ja harudega.
- Eskaleerimine: kuidas agent annab keerulised juhtumid inimesele üle.
Plokk 7. Aruandlus ja analüütika
- Agent-analüütik: automaatsed funneli aruanded ja päringumustrid.
- Dashboard’id ja reaalaja teavitused.
- Kuidas lugeda agendi logisid ja mõista otsuste põhjuseid.
Plokk 8. Skaleerimine
- Uute stsenaariumide lisamine olemasolevaid rikkumata.
- Kvaliteedi kontrollnimekiri: millal agent on valmis väiksema järelevalvega tööks.
- Ühest protsessist osakonna automatiseerimissüsteemini.
Formaat
- Kontaktõpe koos praktilise tööga osalejate reaalsete andmete põhjal.
- 2 moodulit (igaüks 4 akadeemilist tundi) ühe kalendrinädala jooksul.
- Moodulite vahel praktiline ülesanne päris protsessidel.
- Grupid kuni 12 osalejat.