Генерация предложений через ИИ: как использовать Telegram для создания офферов на основе истории чата

Поздний вечер, тишина, за окном мокрый снег да редкие машины шуршат. В Telegram стучится новый клиент: «Сколько стоит внедрить автоматизацию, и можно ли под CRM?» Ты пролистываешь переписку, ловишь его боли между строк, лепишь коммерческое предложение на ходу, теряешь пару нюансов, обещаешь доправить завтра. Завтра, конечно, уже другая воронка, другие задачи, новый клубок вопросов. А если включить голову и перестать играть в живую копировальную машинку, то оффер можно генерировать прямо в чате, из истории сообщений, за 30 секунд и без героизма. Я, Артур Хорошев, однажды так и сделал, а потом стало смешно: почему не раньше.

Идея проста как чай в стакане. Мы берём историю чата, прогоняем через нейросеть для генерации предложений, собираем аккуратный оффер и отсылаем клиенту туда же, в Telegram, или на почту. Кнопка, небольшая пауза, готово. Никакого открытого файла с кривыми отступами. Смысл в том, что генерация коммерческого предложения не начинается с пустого листа, она начинается с контекста: что спрашивал человек, какой у него бизнес, чем болит сегодня и чего он хочет добиться через неделю. История чата уже хранит эти ответы, нужно просто научиться смотреть на неё как на источник данных, а не переписку «для галочки».

Бот для Telegram, принимающий запросы на оффер — Бот в Telegram, который сам собирает ввод и запускает генерацию оффера

Почему именно Telegram и почему сейчас

Telegram в России стал рабочим мессенджером не хуже, чем почта. Клиенты пишут сюда, подрядчики сюда же, а иногда и договоры согласовываются в ветке чата, не осуждаем. Если внедрить в эту среду бот, который понимает команды, запрашивает недостающие детали и запускает генерацию предложений, то путь от вопроса до коммерческого становится коротким и предсказуемым. Плюс не нужно учить команду новым интерфейсам, чуть аккуратнее сформулировал и отправил. По цифрам тоже приятно: внедрение генеративных моделей даёт рост производительности поддержки на 30-45% и подкидывает маркетингу 5-15% эффективности, и это без сверхусилий. А если честно отнестись к шаблонам и данным, то конверсия отклика растёт, потому что оффер наконец звучит в голос клиента, а не в голос отдела «шаблонов и скобочек».

Как это устроено на Make.com без кода

Скелет решения выглядит здраво. Сначала создаётся Telegram-бот, который принимает сообщения или команду вроде /offer и тянет последние N сообщений диалога вместе с метаданными. Далее поток летит в Make.com, тот самый, который раньше назывался Integromat и прекрасно дружит с месенджерами и ИИ. Сценарий в Make собирает историю, чистит лишние цитаты, превращает хаос фраз в краткую сводку и лишь потом подаёт в языковую модель, чтобы нейросеть для генерации коммерческого предложения не гадала, а работала по делу. На выходе мы формируем понятный документ: блоки боли, решение, сроки, этапы, стоимость, опционально FAQ, и всё это можно вернуть в Telegram карточкой, PDF на почту или записью в CRM. Рабочая цепочка получается тихой: без лишних табов, без скачиваний, без щёлканья мышью в три окна. Хотите потрогать вживую и собрать свой сценарий на готовых кубиках – зарегистрируйтесь на Make по ссылке здесь.

Make AI агент и инструменты автоматизации — Внутри Make сценарии аккуратно связывают бота, ИИ и вашу CRM

История чата как топливо персонализации

Сырые сообщения обычно полны воды и эмоций, но в них очень чётко прячутся факты. Человек пишет «мы устали руками выгружать из 1С, а бухгалтер уже злится», и это не просто жалоба, это маркер процесса, сроков, рисков. Make берёт последние 20-40 сообщений, выделяет сущности вроде отрасли, ассортимента, бюджета, географии, упоминаемых систем, а затем готовит компактный бриф в два абзаца. Уже на этой стадии отбрасываются вещи, которые не стоит тащить в документ, ведь генерация предложений из слов без структуры рождает мутные тексты. Нормально, если бот переспросит одну недостающую деталь – например, «нужна ли интеграция с Битрикс24» или «счёт в рублях или мультивалюта». Этот маленький проактивный вопрос спасает от 3-4 раундов уточнений после отправки КП.

Шаблоны, промпты и тот самый вкус оффера

Никто не любит однообразные письма, где вытирают ноги о здравый смысл. Поэтому я использую структурированные шаблоны, где каждому блоку даётся плотная инструкция. Например, в разделе решения запрещены общие слова, только конкретные операции и интеграции, в сроках не допускаются плавающие формулировки «2-3 недели», только точный календарь, в стоимости один вариант базовый и один расширенный, без леса тарифов. В Make это реализуется простым текстовым шаблоном и подсказками модели, которую можно обучить на ваших кейсах. Так те самые предложения для генерации ии стают живыми и уместными. Если надо, добавляем техническую вставку по безопасности данных и авторизованным доступам, чтоб юристы не нервничали. И да, в оффере нормально оставить место под опциональные блоки: интеграция с телефонией, чат-бот для Telegram, автоматизация соцсетей или интернет магазин с автоматической генерацией коммерческого предложения.

Русский, английский и клиент, который пишет «прив, можно прайс»

Жизнь редко переходит на литературный язык при разговоре о деньгах. Сообщения бывают обрывочные, на пол-английском, пол-русском. Поэтому генерация предложений на английском делается ровно так же: распознаём язык входа, при необходимости переведём бриф, а сам оффер генерируем сразу на нужном языке. Это удобно для экспорта, маркетплейсов и партнёров за рубежом. Если клиент попросил двуязычный вариант, добавляем второй блок, но меняем тональность, чтобы английская версия не звучала как калька. На реальных проектах это добавляет пару минут, зато снимает лишний круг согласований, а нервы, как известно, штука нежная, их желательно беречь.

Автоматическое создание страниц сайта на основе оффера — Из оффера в Telegram в страницу сайта или лендинг – один шаг

Один реальный сценарий целиком

Утро, маркетолог кидает в чат боту команду /offer и кратко пишет: «интернет-магазин, 500 SKU, нужна синхронизация с 1С и доставкой СДЭК, бюджет стартовый». Сценарий в Make берет последние 30 сообщений, чистит междометия, извлекает сущности, фиксирует боли и цели. Далее идёт нейросеть для генерации предложений, обученная на примерах этого агентства. На выходе получаем документ с тремя частями: боль и что мешает сейчас, решение по шагам с указанием инструментов, сроки и стоимость двумя пакетами. Документ собирается в HTML и конвертируется в PDF, копия уходит клиенту в Telegram, ещё одна летит на почту руководителю отдела продаж, а в CRM прикрепляется оффер и метки для задач. Если клиент отвечает «а можно под английский рынок и с рассылкой», у бота есть короткая команда, и генерация коммерческого предложения переигрывает текст с учётом нового условия. Приятный бонус – если раньше спрашивали, где скачать программу для генерации коммерческих предложений, теперь отвечать просто: ничего скачивать не нужно, всё работает в облаке и шевелится по нажатию одной кнопки.

Тонкие настройки, от которых зависит конверсия

Самые важные мелочи сидят не в заголовках, а в грязной работе. Логи промптов и версия сценария сохраняются, чтобы потом разобрать, почему один оффер отозвался на 40%, а другой на 12%. Внутри Make я часто делю генерацию на два шага: сначала краткая выжимка чата, потом сам оффер, иначе модель уходит в болтовню и начинает подменять факты фантазией. Плюс полезно A/B-тестировать тональность: где-то прямой и сухой стиль, где-то тёплый и чуть ироничный, иногда достаточно поменять то, как вы описываете риски. Обновления полезно ставить регулярно, потому что модели и коннекторы не стоят на месте. Если хочется без лишней боли, существуют готовые сценарии и заготовки. У меня для этого есть Блюпринты по make.com, они закрывают 80% типовых кейсов, а остальное докручиваем под вашу специфику.

Право, безопасность и здравый смысл

Любая работа с персональными данными начинается с согласия, и тут лучше один раз настроить форму и политику, чем каждый раз вспоминать в панике. В сценарии можно зашить правила хранения и автозатирания лишнего, ограничить доступы и исключить чувствительные поля из отправки в модель. Если строго, то это не просто красиво, это экономит деньги и время на объяснения. А оффер, к слову, от этого только выигрывает, потому что там остаются вещи, которые действительно нужны для принятия решения, а не переписка из серии «я потом пришлю реквизиты».

Кейс попроще, но показательный

Компания, которая продаёт софт, внедрила Telegram-бота, Make и ИИ-модель, наученную на их прошлых КП. Время подготовки коммерческих сократилось примерно вдвое, а конверсия выросла на двадцать процентов. Почему так? Потому что каждое письмо стало узнаваемым и своевременным: клиент видит свои слова, свои задачи и понятный план без вакуума. Там же сделали генерацию предложений на английском для партнёров, и ушла вечная история с «подождите перевода от коллеги». Всё это собрано на стандартных блоках Make и паре аккуратных шаблонов. Хотите сами собрать такой же или мощнее – приходите на моё Обучение по make.com. Если времени совсем мало, берите заготовки и докручивайте под себя, ссылку уже давал выше.

Автоматизация ведения соцсетей и офферы — Оффер, контент и последующие касания – всё в одной автоматике

Где посмотреть, что докрутить и как не потеряться

Чтобы не тонуть в чатах и гайдах, проще зайти от простого к полезному. Берёте базовый сценарий генерации, добавляете пару своих кейсов в обучающий набор, подключаете CRM и почту. Ставите ограничение на длину оффера, чтобы модель не раздувалась, и включаете логи. Дальше уже можно играться с форматами: короткий текст в Telegram, PDF на бланке, HTML в виде страницы, а при необходимости отправлять оффер в сайт и опубликовать как презентацию. Если хочется держать руку на пульсе автоматизаций и не пропускать новые фишки Make и моделей, у меня для этого есть спокойный, без спама, канал. Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал. А регистрироваться в Make удобнее всего тут – ссылка с быстрым стартом.

Немного про деньги и окупаемость

Когда речь про автоматизацию, любят спрашивать, когда это окупится. Окупается обычно незаметно, на второй неделе, когда команда перестаёт править одинаковые КП вручную и тратить по часу на форматирование. Плюс офферы перестают теряться в переписке: у бота всё пронумеровано, всё прикреплено к задачам, всё уходит адресно. Если хочется твердых цифр, не вопрос: ставите метки источника в CRM, сравниваете конверсию до и после, и становится ясно, где сценарий недокручивает. И ещё, да, я научу этому на курсе, потому что без замеров генерация предложений быстро превращается в «творим на глазок», а глазок нас часто обманывает.

FAQ

Можно ли обойтись без кода и собрать всё в пару вечеров

Да, если у вас есть Telegram-бот, доступ к Make и базовые тексты офферов. Вся логика делается на визуальных модулях, начинается с простого сценария и масштабируется по мере взросления процесса.

А где скачать программу для генерации коммерческих предложений

Скачивать ничего не нужно. Сборка работает в облаке: Telegram-бот + Make + языковая модель. Обновления прилетают сами, вы не зависите от установок на компьютере и можете управлять сценариями из браузера.

Как сделать генерацию предложений из слов, если клиент пишет короткими фразами

Сценарий сначала собирает историю чата и превращает её в краткий бриф. Если данных мало, бот уточняет 1-2 ключевых вопроса. Только после этого модель пишет оффер, так что короткие сообщения не проблема.

Работает ли генерация предложений на английском и можно ли двуязычно

Да, модель автоматически определяет язык и может генерировать сразу на английском. Двуязычные КП поддерживаются, для этого в шаблоне есть второй блок и отдельная тональность.

Как обучить нейросеть для генерации коммерческого предложения под наш бизнес

Нужно собрать несколько удачных КП, добавить описание продуктов, типовые возражения и структурировать всё в подсказки. В Make это подключается как библиотека примеров, и модель начинает писать в вашем стиле, а не в обезличенном.

Можно ли связать интернет магазин с автоматической генерацией коммерческого предложения

Да, сценарий подключается к CMS или CRM магазина, тянет карточки товара и параметры корзины, а затем формирует персональное КП и отправляет его в Telegram, на почту или в личный кабинет.

Сколько стоит Make и где зарегистрироваться

Тарифы зависят от количества операций. Для старта обычно хватает базового плана, а масштабирование делается по мере роста. Зарегистрироваться можно по ссылке make.com, там же есть бесплатный лимит на тесты.

Есть ли готовые сценарии, чтобы не собирать с нуля

Есть. Я собрал подписку на готовые схемы, где многое уже подключено и объяснено. Смотрите Блюпринты по make.com, а если хотите пройти путь с нуля до продакшна, приходите на Обучение по make.com.