Telegram: автоклассификация обращений с маршрутизацией и приоритетами
Telegram: автоклассификация обращений с маршрутизацией и приоритетами
Утро, понедельник, Telegram трещит как старый радиоприёмник. Клиенты пишут в общий аккаунт, сотрудники пингуют в рабочих чатах, один поставщик прислал голосовуху на 2 минуты с вопросом про отгрузку, кто-то спросил про прайс, кто-то ругнулся на доставку. Менеджер глотает холодный кофе и сортирует вручную: этому ответить сейчас, это позже, это унести в поддержку, это в продажи. Через полчаса уже невозможно вспомнить, где была первая жалоба, а где потенциальный оптовый заказ. И самое обидное – горячее обращение в итоге залипает между мемом и бухгалтерским вопросом про закрывающие.
Если вам кажется, что это завязка к трагикомедии, нет, это просто рабочий Telegram большинства команд. И да, раз в неделю там теряется заявка на приличный чек, просто потому что никакой человек не способен держать в голове весь этот поток. Вот тут и выручает автоклассификация обращений с маршрутизацией и приоритетами. Не из серии модных слов, а чтобы было по‑настоящему полезно: машина быстро определяет тему и срочность сообщения, решает, куда его отправить и кому подсунуть под нос прямо сейчас. Время отклика падает на треть или даже до половины, клиенты меньше раздражаются, и вы, внезапно, перестаёте врать себе, что всё под контролем.
Что именно делает автоклассификация и почему это не магия
Схема простая, но в деталях и кроется смысл. Сообщение прилетает в ваш Telegram-бот, сценарий на Make.com подхватывает событие и прогоняет текст через языковую модель. Модель берёт на себя роль внимательного модератора: понимает тему, тональность, вычленяет важные маркеры типа срочности, наличия негатива или намерения купить. Категорий обычно хватает 6-8: продажи, поддержка, бухгалтерия, партнёрство, вакансии, спам, повторные запросы, остальное. Для русского Telegram это критично: много просторечий, сарказма, голосовых и стикеров – всё это лучше доверить алгоритму, а не ключевым словам уровня «срочно».
Дальше включается маршрутизация. Если продажа – улетает в чат отдела и CRM, если ошибка оплаты – пинг в чат поддержки с высоким приоритетом, если бухгалтерия – добавляется тикет и аккуратный автоответ с формой реквизитов. На этапе маршрутизации добавляем приоритеты: список признаков, которые поднимают важность. Например, слова «сегодня», «не работает», «оплата не прошла», «срок горит», а также история пользователя – постоянный клиент из VIP сегмента получает доп. баллы. В итоге сообщение с критикой доставки не просто попадает к нужным людям, а всплывает красной карточкой, вызывает уведомление и, если тянется больше 30 минут, ещё раз шевелит ответственного. Да, этот бот тактично назойлив.
Как это собрать на Make.com без боли
Начинаем с мелочей. Регистрируемся на Make.com, создаём бота через BotFather, подключаем модуль Watch Updates для Telegram. Если сообщений много, лучше держать несколько сценариев: один ловит входящие, другой занимается классификацией и приоритизацией, третий – отправкой уведомлений и логированием. Внутри сценария добавляем блок с языковой моделью и даём ей очерченный словарь: какие есть категории, что считать высоким приоритетом, какие признаки спама, что делать, если сомнения. Фраза из разряда «если уверен меньше чем на 0.6 – ставь низкий приоритет и помечай на ручную проверку» спасает от ошибок в серых кейсах.
Нужны ещё два кирпича. Первый – хранилище для истории. Встроенный Data Store в Make прекрасно держит ID сообщений, статус, ответственного, сроки SLA и таймеры эскалаций. Это помогает не отвечать дважды, не терять цепочки и выстраивать статистику. Второй – интеграции: Bitrix24 или amoCRM для сделок, Google Таблицы для быстрой аналитики, Notion или ClickUp для задач, рабочие чаты в Telegram для уведомлений. И да, голосовые. Их можно распознавать на лету и классифицировать так же, как текст, иначе пропадает половина реальности русскоязычных чатов. Я однажды пытался жить без транскрибации – хватает на неделю, потом капитуляция.
Маршрутизация, приоритеты и тонкая настройка
С приоритетами лучше не мудрить и держать 3 уровня: высокий, средний и низкий. Высокий – критика качества, проблемы с оплатой и доставкой, VIP клиенты, юридические вопросы с дедлайном. Средний – типичные запросы в поддержку и продажи. Низкий – всё, что терпит, от вежливых «а у вас есть скидка» до «посмотрите портфолио партнёра». В зависимости от уровня выбирайте скорость реакции, тип уведомления и дальнейшие шаги. Высокий приоритет – всплывающее уведомление ответственному и дежурному, запись таймера на 20-30 минут и повторный пинг, если нет ответа. Средний – просто в чат и в CRM. Низкий – автоответ с базовой информацией плюс отметка на плановый разбор.
Маршрутизация решает две задачи. Первая – сократить путь от клиента к реальному исполнителю. Вторая – убрать из головы менеджера лишнее. Например, всё, что связано с документами, идёт прямо к бухгалтерии и дублируется письмом на общий ящик. Вакансии автоматом уходят в HR и получают вежливый автоответ со ссылкой на форму. Партнёрские предложения отправляются раз в день на обзор ответственному и не мешают остальным. И отдельная радость – спам фильтруется на входе, маркируется и нигде не всплывает. Важно не забыть про исключения: если модель сомневается, лучше переслать человеку и поставить средний приоритет. Ошибиться можно, но сломать процесс уже сложнее.
Как это ощущается в реальной компании
В одном проекте у клиента в Telegram ежедневно падало 200-300 сообщений: розница, опт, доставка, гневные «где мой заказ». После внедрения сценариев на Make.com среднее время до первого ответа просело примерно на 40 процентов, а доля обращений, улетающих в никуда, буквально исчезла. Продажи перестали просыпать тёплые лиды, потому что заявки теперь приходят в правильный чат с заметкой «горячий» и ссылкой в CRM. Поддержка получила вменяемую очередь, где видно, что горит прямо сейчас, а что можно ответить через час. И самое земное – владелец перестал ночами листать чаты в надежде найти «что-то важное». Нашлось всё, на удивление.
Дополнительно мы подцепили созвоны в Meet, транскрибацию ключевых точек и автоматическое создание задач, а в рабочих чатах Telegram настроили ботов для фиксации поручений и дедлайнов. Вся эта махина не выглядит пафосно, зато экономит часы, а местами и дни. Если коротко, автоматизация не забирает работу людей – она честно съедает рутину, за которую никому не платят отдельно.
Нюансы, о которых обычно забывают
Русский язык любит сюрпризы. Если опираться только на ключевые слова, вы станете промахиваться по сарказму и обтекаемым формулировкам вроде «ну вы поняли, да». Модели такого класса справляются лучше, но им нужно объяснить контекст: чем занимается компания, какие категории важнее, как вы говорите с клиентами. Добавьте пару десятков реальных примеров из ваших переписок, и точность вырастет на те самые 20-25 процентов по сравнению с ручными правилами. Ещё полезно держать «ножнички для дублей»: фиксируйте ID сообщений и не реагируйте дважды, если клиент переслал один и тот же текст в разные чаты. А если клиент пишет ночью – можно вежливо ответить автошаблоном с информацией, что команда на связи в рабочие часы, и дать ссылку на базу знаний. Простейшая вещь, но нервы бережёт отлично.
Про стоимость. Для малого бизнеса стартовая схема проживает 10-20 тысяч операций в месяц: это 2-5 модулей на одно обращение умножить на средний трафик. Если сообщений больше, разбивайте сценарии на очереди и не бойтесь оптимизировать: не класть лишние запросы в модель, объединять ветки, отключать лишние логи. Обычно рутина в деньгах оказывается дешевле одного пропущенного аванса. А если цифры внезапно растут, значит продажи тоже не стоят на месте, что вообще-то неплохая проблема.
Мини-гайд: из чего состоит рабочая схема
Бот принимает сообщения и передаёт их в Make. Сценарий записывает сырые данные в Data Store, чтобы не потерять нить. Дальше срабатывает классификация: текст, голосовое, фото с подписью – приводим к тексту и прогоняем через модель с вашими правилами. Результаты классификации превращаются в структуру: категория, приоритет, уверенность, следующий шаг. По этой структуре сценарий шлёт уведомления, создаёт сделки и задачи, ставит таймер SLA, эскалирует при необходимости, отправляет аккуратный автоответ клиенту. Всё логируется, всё прозрачно. Не всегда с первого раза идеально, но после недели-двух дообучения и пары правок фильтров наступает странное спокойствие: входящие больше не похожи на хаос из барабанов и трещоток.
Где пощупать, у кого спросить и как не тратить месяцы
Если хочется разобраться, но без фанатизма, удобнее всего начать с готовых сценариев и коротких уроков. Я собрал отдельный курс и подборку блюпринтов, которые можно развернуть за вечер и дальше докрутить под себя. Тут без продаванского пафоса, просто рабочие материалы, которые я сам использую и допиливаю.
Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал
Короткая контрольная карта на старт
Сформулируйте список категорий и что для вас «высокий приоритет». Подготовьте 20-30 реальных примеров сообщений для быстрой настройки модели. Подключите бота в Telegram и сценарий на Make.com, заложите хранилище и таймеры SLA. Свяжите с CRM и рабочими чатами, проверьте эскалации. Оставьте ручной режим для спорных кейсов и время на донастройку в первые две недели. После этого можно жить, а не тушить пожары.
FAQ
Нужна ли прям серьёзная модель или хватит ключевых слов
Ключевые слова годятся для наброска, но быстро ломаются на живой речи. Языковая модель лучше понимает намерение и эмоцию, особенно на русском. Комбинация работает идеально: сначала модель, потом лёгкие фильтры для очевидного спама и триггеров срочности.
Как быть с голосовыми и стикерами
Голосовые распознаём в текст и классифицируем дальше по общей схеме. Стикеры игнорируем, если нет подписи. Важные исключения добавляем вручную, если у вас есть фирменные «кодовые фразы» в комьюнити.
Данные клиентов где хранятся
Оперативные данные живут в самом Telegram и в подключённых сервисах, технические – в Data Store на Make. Чувствительную информацию не отправляйте в модель без нужды, маскируйте номера и почту, очищайте логи старше нужного срока. Это скучно, но полезно.
Сколько времени занимает внедрение
Пилотный сценарий под один отдел поднимается за 1-2 вечера. Полная схема с интеграциями в CRM, отчётами и эскалациями – 1-2 недели аккуратной настройки и тестов. Основные правки приходят в первую неделю эксплуатации.
Что делать, если модель ошиблась
Закладывайте уровень уверенности. Ниже порога – ручная проверка. В спорных кейсах сохраняйте кнопку «переклассифицировать», чтобы дообучить правила на реальных примерах. Через пару недель процент промахов падает ощутимо.
Можно ли автоматически отвечать клиенту
Да, но осторожно. Хорошо работают мягкие автоответы: принять обращение, обозначить срок ответа, дать ссылку на FAQ или оплату. Длинные тексты и сложные диалоги оставляем людям, иначе есть риск раздражать.
Справится ли схема с пиковыми нагрузками
Если разбить сценарии на очереди и отключить избыточные запросы к модели, обработка масштабируется норм. Сообщения не теряются, а при очереди выше порога включается эскалация и переключение приоритетов.
