#10Продажі

Розрахунок комерційних пропозицій

Розрахунок комерційних пропозицій автоматизує процес формування ціни та генерації КП у відділі Продажів і досягає ефекту: прибирає помилки в цінах, скорочує розрахунок з годин до хвилин. AI-агент приймає параметри угоди з CRM або форми, звіряє їх із прайс-листом і правилами знижок, збирає структуровану пропозицію і повертає готовий документ менеджеру для перевірки. Рішення підходить для консалтингу, агентств, SaaS-компаній і будь-якого горизонтального бізнесу з багатопараметричними розрахунками. Автоматизація прибирає типові джерела помилок: ручне введення даних, застарілі прайси, забуті правила знижок, неузгоджені формати документів. Менеджер отримує чернетку КП, яку залишається погодити й надіслати, замість того щоб збирати її з нуля з трьох таблиць і старого шаблону. Grow2.ai вибудовує інтеграцію між CRM, файловим сховищем і логікою розрахунку на low-code платформі. Впровадження вкладається в 2-4 тижні за наявності готової бази прайсів, шаблонів і описаних правил знижок.

Очікуваний ефект

Усуває помилки в цінах, скорочує розрахунок з годин до хвилин

Складність
Тиждень (1-5 днів)
Інструмент
Low-code
ROI
Економія часу
Індустрії
Professional services, Агентство, SaaS / Tech, Інше / Універсально
Інтеграції
File storage, CRM
Patterns
Аналіз та insight (data → narrative), Генерація контенту (чернетки)

Що робить

Автоматизація закриває цикл від запиту на розрахунок до готової комерційної пропозиції. AI-агент бере параметри угоди, застосовує правила ціноутворення та збирає документ за шаблоном — без перемикання між таблицями, CRM і поштою. Менеджер отримує чернетку КП і зосереджується на перевірці та комунікації з клієнтом.

Конкретний процес виглядає так:

  1. Менеджер фіксує запит клієнта в CRM або запускає розрахунок через внутрішню форму.
  2. Агент зчитує параметри угоди: склад послуг, обсяг, термін, сегмент клієнта.
  3. Система звіряє параметри з актуальним прайс-листом у файловому сховищі.
  4. Застосовуються правила знижок: за обсягом, за сегментом, за тривалістю контракту, за типом оплати.
  5. Формується структурована пропозиція з підсумковою ціною та розшифруванням за позиціями.
  6. Документ збирається із шаблону у файловому сховищі через merge-поля.
  7. Чернетка КП прикріплюється до картки угоди в CRM, менеджер отримує сповіщення.
  8. Опційно агент готує текст супровідного листа з урахуванням контексту угоди.

Що автоматизація НЕ робить

  • Не приймає рішення про індивідуальну знижку — відхилення від прайсу погоджує менеджер або керівник відділу продажів.
  • Не надсилає КП клієнту автоматично: фінальна перевірка цін, розшифрування та реквізитів завжди за людиною.
  • Не замінює переговорний процес — агент готує коректний розрахунок, а не веде діалог з клієнтом.

Де виникає ефект

Автоматизація знімає два головні джерела помилок зі списку больових точок відділу продажів: ручне введення параметрів і неконсистентне застосування правил знижок. Менеджер, який збирає КП вручну, копіює ціни зі старої пропозиції, перераховує за застарілим прайсом або забуває застосувати знижку за обсягом. Автоматизація усуває ці патерни через єдине джерело правди — прайс-лист у файловому сховищі з регламентом оновлення.

У компаніях з багатопараметричними послугами — консалтинг, агентства, SaaS з тарифними планами — ручний розрахунок займає значну частину робочого дня менеджера. Після впровадження час розрахунку скорочується до хвилин, а помилки в цінах усуваються завдяки перевіреній логіці. Менеджер звільняє час на переговори, кваліфікацію лідів і роботу з запереченнями — на завдання, які безпосередньо впливають на конверсію в продаж.

Як працює

Автоматизація побудована на low-code платформі та збирає ланцюжок між CRM, файловим сховищем і AI-агентом. Центральний елемент — оркестратор на workflow-рушії або аналогу, який приймає тригер із CRM і веде угоду через етапи розрахунку.

Технічний потік:

  1. Тригер: менеджер створює угоду в CRM або змінює її статус на «Підготовка КП».
  2. Webhook передає дані угоди до оркестратора: клієнт, послуги, обсяг, строк, сегмент.
  3. Агент підвантажує актуальний прайс-лист із файлового сховища (Google Drive, Dropbox, SharePoint).
  4. Застосовується матриця знижок: правила зчитуються з того самого файлового сховища або з конфігурації в CRM.
  5. AI-агент на AI-моделі обробляє контекст угоди та готує розшифровку: обґрунтування підсумкової ціни, коментарі щодо складу послуг, типові заперечення.
  6. Шаблон КП (docx або Google Docs) заповнюється через merge-поля: реквізити клієнта, склад, ціни, строки.
  7. Готовий файл зберігається до папки угоди у файловому сховищі.
  8. Посилання на КП прикріплюється до картки угоди в CRM, менеджер отримує повідомлення.
  9. Опційно агент готує текст супровідного листа, який менеджер перевіряє перед відправкою.

Типові варіанти налаштування

  • Простий варіант: фіксований прайс, 3-5 правил знижок, один шаблон КП. Впровадження займає 2-4 тижні.
  • Середній варіант: кілька сегментів клієнтів, окремі прайси за продуктами, конфігуратор із 10-15 параметрів. 6-10 тижнів на впровадження та налагодження.
  • Складний варіант: багаторівневе ціноутворення, інтеграція з ERP, мультимовні шаблони, узгодження знижок у Slack. 12-16 тижнів на проект.

Компоненти рішення

Шар

Призначення

CRM

Джерело параметрів угоди та місце зберігання готового КП

File storage

Прайси, шаблони, матриця знижок, готові документи

Оркестратор (workflow-рушій, low-code)

Зв'язок між системами, обробка webhook, послідовність кроків

AI-агент (мовна модель)

Формування розшифровки, супровідного листа, обробка нестандартних випадків

Альтернативні підходи

Повністю кодове рішення на Python із LangChain дає більше гнучкості, але потребує команди розробки та кількох місяців на впровадження. Готові CPQ-системи (Configure-Price-Quote) закривають завдання коробково, але дорожчі в підписці та слабо інтегруються з локальними CRM. Low-code шлях Grow2.ai — золота середина: швидке впровадження, прозора логіка, яку може доопрацьовувати внутрішній аналітик без залучення розробників.

Безпека та compliance

Дані угод не виходять за контур компанії: прайси та шаблони залишаються в корпоративному файловому сховищі, оркестратор працює в приватному середовищі. AI-агент отримує лише контекст, необхідний для генерації розшифровки, без вивантаження клієнтської бази. За потреби компонент із AI-обробкою замінюється на локальну модель або пропускається повністю — і система працює як детермінований калькулятор на правилах.

Що потрібно

Для запуску автоматизації потрібна базова цифрова інфраструктура та кілька артефактів від команди продажів.

Дані та системи

  • CRM із сутністю «Угода» та відкритим API або webhook: HubSpot, Salesforce, amoCRM, Bitrix24.
  • Файлове сховище з розмежуванням прав: Google Drive, Dropbox Business, SharePoint.
  • Актуальний прайс-лист у структурованому вигляді — таблиця, не PDF.
  • Шаблон КП у редагованому форматі (docx, Google Docs) з зрозумілою системою merge-полів.
  • Опис матриці знижок: які знижки, за якими умовами, хто їх затверджує.

Готовність команди

  • Керівник відділу продажів, готовий формалізувати поточний процес розрахунку.
  • Менеджер-власник автоматизації всередині компанії — людина, яка тестує КП на першій хвилі угод.
  • IT-спеціаліст або інтегратор для доступу до CRM та файлового сховища на етапі налаштування.

Процесна готовність

  • Прайс-лист не змінюється щотижня — якщо ціни плавають, спочатку потрібен регламент оновлення.
  • Шаблон КП затверджено юристом: автоматизація тиражує документ, а не переписує його під кожного клієнта.
  • Менеджери заповнюють угоду в CRM коректно — некоректні дані на вході дають некоректні КП на виході.

Таймлайн

Проект зі складністю «week» укладається в 2-4 тижні за наявності готової бази прайсів, шаблонів та описаних правил. Перший тиждень — аудит процесу та підготовка артефактів. Другий — налаштування оркестратора та інтеграцій. Третій — пілот на 10-15 угодах із коригуванням логіки. Четвертий — запуск у бойовому режимі та передача менеджерам.

Болі

  • Помилки в ціноутворенні
  • Ручне введення даних

FAQ

Скільки часу займає впровадження?

Типовий проект укладається в 2-4 тижні за наявності готової бази прайсів, шаблонів і формалізованих правил знижок. Перший тиждень — аудит процесу й збір артефактів. Другий-третій — налаштування low-code оркестратора, інтеграцій з CRM і файловим сховищем. Четвертий — пілот на живих угодах і коригування. Якщо прайси або шаблони потрібно спочатку привести до ладу, строк збільшується на 1-2 тижні.

Що робити, якщо у нас немає CRM або прайс-лист лише у PDF?

Автоматизація потребує CRM з API і прайс у структурованому вигляді — таблиця, а не PDF. Якщо CRM немає, першим кроком Grow2.ai допомагає обрати й впровадити відповідну систему через Auspex. Якщо прайс лише у PDF, перед стартом його переводять у Google Sheets або Excel з єдиною структурою колонок. Ці підготовчі кроки збільшують загальний строк проекту.

Що може зламатися після запуску?

Основні точки відмови: застарілий прайс-лист у сховищі, зміни в структурі шаблону КП, оновлення API CRM. Автоматизація моніторить доступність джерел і сповіщає власника при помилках. Grow2.ai закладає регламент оновлення прайсів і шаблонів у документацію проекту. Більшість збоїв — це не поломка автоматизації, а розсинхрон між людьми й системою, який вловлюється на етапі перевірки КП менеджером.

Чи працює це у нашій індустрії?

Рішення підходить для консалтингу, агентств (маркетинг, розробка, дизайн), SaaS-компаній і будь-якого горизонтального бізнесу з багатопараметричними розрахунками. Головний критерій — наявність повторюваної структури КП і прайс-листа. Якщо кожна пропозиція унікальна й збирається з нуля під клієнта, автоматизація дає менший ефект: її цінність — в усуненні ручної праці на типових розрахунках.

Хто відповідає за знижки та кастомні умови?

Автоматизація застосовує лише ті правила знижок, які формалізовані й затверджені. Нестандартні умови та індивідуальні знижки залишаються за менеджером або керівником відділу продажів. AI-агент готує чернетку за базовою логікою, а складні кейси відправляє на ручну перевірку з підказкою: «параметри угоди виходять за межі прайсу, потрібна оцінка менеджера».

Чи можна надсилати КП клієнту автоматично?

Технічно — так, але Grow2.ai за замовчуванням залишає відправлення за менеджером. Готове КП прикріплюється до угоди в CRM, менеджер перевіряє розшифровку й ціни, після чого надсилає через звичний канал: пошта, месенджер, портал клієнта. Автовідправлення налаштовується для простих типових запитів з невисоким чеком, але потребує окремого узгодження процесу й рівня довіри до логіки розрахунку.

Хочете таку автоматизацію в своєму бізнесі?

Запишемо безкоштовний аудит — покажемо, як це працюватиме саме для вас.

Схожі автоматизації

#01 · Продажі

Кваліфікація вхідних лідів

Кваліфікація вхідних лідів автоматизує процес сортування, збагачення та маршрутизації нових звернень у відділі продажів і досягає скорочення часу до першого контакту на 60–70%. AI-агент збирає дані з форм, чатів і пошти, перевіряє профіль компанії через CRM, оцінює інтент за скоринговою моделлю і передає гарячих лідів менеджеру в Slack або Telegram. Холодні та нерелевантні запити потрапляють у nurture-послідовність. Автоматизація закриває три типові болі SMB-продажів: ліди губляться між формами, календарем зустрічей і поштою; follow-ups забуваються; клієнт чекає відповіді занадто довго і йде до конкурента. Grow2.ai збирає low-code сценарій на workflow-рушії або Zapier за вихідні, підключаючи CRM і канали комунікації. Базова версія працює без дата-сайентиста — правила скорингу задаються в таблиці, AI-агент відповідає за вилучення сутностей з тексту звернення і класифікацію за сегментами. У SaaS і tech-командах, де звернення надходять із сайту та демо-форм, менеджер отримує пріоритизований список з початку робочого дня.

60-70%· Час до першого контакту
Вихідні (1-2 дні)Low-codeЕкономія часу
#02 · Продажі

Персоналізація холодних листів

Персоналізація холодних листів з AI-агентом перетворює outreach із масового розсилання шаблонів на індивідуальні повідомлення для кожного отримувача. Grow2.ai збирає low-code пайплайн, який читає профіль ліда з CRM, збагачує його публічними даними про компанію та роль контактної особи, готує чернетку листа з релевантним контекстом — а потім передає її менеджеру на перевірку або надсилає через поштовий канал автоматично. Ефект на боці отримувача відчутний: відповідають у 2–3 рази частіше, ніж на стандартні шаблони. Автоматизація підходить командам продажів у SaaS і Tech, а також універсально для будь-якої галузі, де холодні листи залишаються значущим каналом. Впровадження займає близько тижня на low-code стеку. AI-агент не вигадує стратегію outreach за команду і не гарантує відповідь — він пришвидшує підготовку чернеток, утримує follow-ups і звільняє менеджера для розмов, де рішення приймає людина.

2-3×· Частка відповідей
Тиждень (1-5 днів)Low-codeЗростання виручки
#03 · Продажі

Дозаповнення CRM

Дозаповнення CRM автоматизує введення та збагачення карток клієнтів у відділі Продажів і заощаджує відділу 5–10 годин на тиждень. AI-агент перехоплює дані з листів, розшифровок дзвінків, чатів і публічних джерел, витягує контакти, посади, розмір компанії та контекст останньої розмови, після чого оновлює відповідні поля в CRM. Менеджери перестають витрачати час на ручне перенесення інформації між каналами, а керівник відділу отримує повну й актуальну картину по угодах без нагадувань оновити картку. Рішення працює поверх HubSpot, Salesforce, Pipedrive або власної CRM через API. Підходить для команд від 3 продавців, де дані про клієнтів розкидані між поштою, месенджерами, нотатками та зустрічами. Збірка у форматі weekend — перший робочий контур запускається за 2–4 тижні на no-code стеку, без участі розробників. Рішення не замінює роботу продавця, не приймає рішення по угодах і не пише комунікацію за нього — воно звільняє час від ручного перенесення даних і тримає CRM у стані, на який можна спертися при аналізі воронки.

5-10 год/тиждень· Економія часу
Вихідні (1-2 дні)No-codeЕкономія часу
#04 · Продажі

Коротка довідка перед зустріччю

Коротка довідка перед зустріччю автоматизує процес підготовки менеджера до дзвінка у відділі Продажів і досягає ефекту готовності до зустрічі за 30 секунд замість 15 хвилин. AI-агент Grow2.ai збирає дані про контакт із CRM, минулих листів і повідомлень, витягує ключові факти з неструктурованого тексту та генерує короткий бриф — ім'я співрозмовника, контекст спілкування, останні дотики, відкриті питання, відомі вподобання. Менеджер відкриває картку зустрічі в календарі й одразу бачить стислу довідку замість ручного копання в історії взаємодії. Автоматизація підходить для SaaS і технологічних компаній, де робочий день продавця включає серію дзвінків і перемикання між інструментами з'їдає по 10–15 хвилин на кожну підготовку. Ядро рішення — сумаризація довгих переписок, витягування фактів і генерація короткої чернетки брифу. Ключові інтеграції — Calendar, Communications і CRM. Результат — менше втраченої інформації зі зустрічей і швидший відгук клієнтам.

Час підготовки
Тиждень (1-5 днів)Low-codeЕкономія часу
Пройти AI-аудит (2 хв)