СитуациятаThe situation
Всяко запитване беше малък проект: търговецът разчита имейла (често свободен текст или PDF спецификация с десетки позиции), намира артикулите в номенклатурата, проверява цени, отстъпки и наличности и чак тогава сглобява оферта в Word. Средно — два дни. При 25–30 запитвания дневно на опашката винаги имаше чакащи, а най-старите изстиваха.Every enquiry was a small project: the salesperson deciphers the email (often free text or a PDF spec with dozens of items), finds the SKUs in the catalogue, checks prices, discounts and stock, and only then assembles a quote in Word. Two days on average. With 25–30 enquiries a day the queue always had a backlog, and the oldest ones went cold.
Проследяването беше още по-зле: изпратената оферта потъваше и никой нямаше време да пита „взехте ли решение“. Фирмата дори не знаеше колко оферти губи просто от мълчание.Follow-up was even worse: a sent quote sank and nobody had time to ask “have you decided”. The company didn't even know how many quotes it lost to plain silence.
Какво направихмеWhat we did
1. Разпознаване на позициитеLine-item recognition — Gemini чете имейла и прикачените файлове и съпоставя всяка позиция с артикул от номенклатурата — включително при разговорни описания.Gemini reads the email and attachments and maps every item to a catalogue SKU — even from conversational descriptions.
2. Цени и наличности от ERP-тоPrices and stock from the ERP — цената идва от ценовата група на клиента, наличността — от склада, срокът на доставка — от доставчика. Нищо не се помни наизуст.the price comes from the client's price group, stock from the warehouse, lead time from the supplier. Nothing is memorised.
3. Оферта за един прегледA quote for one review — готов документ с фирмения шаблон; несигурните позиции са маркирани и чакат избор на търговеца, не гадаене на AI.a finished document on the company template; uncertain items are flagged and wait for the salesperson's choice, not the AI's guess.
4. Автоматично проследяванеAutomatic follow-up — без отговор след 5 дни агентът подготвя учтиво напомняне; след второто мълчание офертата се маркира за обаждане.no reply after 5 days and the agent drafts a polite reminder; after a second silence the quote is flagged for a call.
5. Затворен кръг с поръчкатаClosed loop with the order — приетата оферта става поръчка в ERP-то с един клик — без ново въвеждане и без разминаване между оферирано и фактурирано.an accepted quote becomes an ERP order in one click — no re-entry and no gap between quoted and invoiced.
Скоростта спечели повече от точността на модела: в този пазар първата разумна оферта често взима поръчката. AI не преговаря и не дава отстъпки — той просто премахва двата дни четене, търсене и преписване между запитването и офертата.Speed won more than model accuracy: in this market the first reasonable quote often takes the order. The AI doesn't negotiate and doesn't give discounts — it simply removes the two days of reading, searching and retyping between enquiry and quote.
РезултатътThe result
Офертите тръгват същата сутрин, а не „до края на седмицата“. Процентът приети оферти се покачи — не защото офертите станаха по-добри, а защото пристигат първи и никоя вече не потъва без напомняне. Търговците спряха да сглобяват документи и започнаха да правят това, което движи продажбите: да говорят с клиенти.Quotes go out the same morning instead of “by the end of the week”. The acceptance rate climbed — not because the quotes got better, but because they arrive first and none sinks without a reminder. Salespeople stopped assembling documents and started doing what actually moves sales: talking to customers.
Какво не проработи от първия пътWhat didn't work the first time
Съпоставянето на позиции удари таван при жаргонните описания („онези черните колена като миналия път“) — моделът предлагаше уверено грешни артикули. Решението беше памет по клиент: какво е поръчвал преди и как го нарича. Второ: първите проследяващи имейли звучаха като маркетинг и дразнеха. Пренаписахме ги като едно изречение от търговеца — и отговорите тръгнаха.Item matching hit a ceiling on jargon descriptions (“those black elbows like last time”) — the model confidently suggested wrong SKUs. The fix was per-client memory: what they ordered before and what they call it. Second: the first follow-up emails read like marketing and annoyed people. We rewrote them as a single sentence from the salesperson — and replies started coming.
По темата: Автоматизирани оферти и Автоматизация на входящи запитвания. Целият подход — на страницата услуга AI интеграция.Related reading: Automated quotes and Automating inbound enquiries. The full approach — on the AI Integration service page.