Реалізація бота для збору лідів у мобільному додатку

Форма зворотного зв'язку дає 10% конверсії, і половина лідів — «сміття». Клієнти кидають заповнення, менеджери витрачають час на холодні дзвінки. Рішення — діалоговий бот з розгалуженими питаннями, який кваліфікує ліда в реальному часі. За 5 років ми реалізували понад 15 таких інтеграцій для e-commerce та SaaS-проектів. Гарантуємо доставку push-сповіщень з SLA 99.9%.

Чому бот ефективніший за звичайну форму?

Форма збору лідів дає 10–15% конверсії, а діалоговий бот — 40–60%. Користувач не кидає заповнення, тому що бот адаптує питання під відповіді. Якщо клієнт вибирає «бюджет до певного порогу», бот позначає його як cold і не турбує менеджера. Це скорочує навантаження на відділ продажів у 2–3 рази.

Як влаштований збір лідів через бота

Мобільний додаток виступає як керівний інтерфейс: оператор бачить вхідні ліди, налаштовує воронку питань, отримує сповіщення. Сам бот працює на бекенді — через Telegram Bot API webhooks або власний чат-движок.

На практиці типова архітектура виглядає так: бот на сервері (Node.js + telegraf або Python + aiogram) приймає повідомлення користувачів, веде FSM діалогу, зберігає зібрані дані в базу, а мобільний додаток через REST/WebSocket отримує нові ліди в реальному часі.

// iOS: отримання нового ліда через WebSocket (Starscream) socket.onEvent = { [weak self] event in switch event { case .text(let text): guard let lead = try? JSONDecoder().decode(Lead.self, from: Data(text.utf8)) else { return } DispatchQueue.main.async { self?.viewModel.appendLead(lead) self?.triggerHaptic(.notification(.success)) } default: break } } 

Форма кваліфікації — це набір питань з розгалуженням. Наприклад: «Який у вас бюджет?» — якщо вибрано «невеликий бюджет», бот позначає лід як cold і не надсилає сповіщення. Це FSM зі станами, які зберігаються на сервері в Redis per chat_id.

Що таке картка ліда і як вона працює?

Кожен лід проходить через кілька статусів: new → in_progress → qualified / rejected. Мобільний додаток показує список з групуванням або фільтрацією за статусом — new завжди вгорі з сортуванням за часом надходження.

Детальна картка ліда містить відповіді на питання воронки у вигляді пар «питання — відповідь», а не сирого логу чату. Так оператор бачить одразу: ім'я, бюджет, тип запиту — без прокрутки переписки. Відповіді структуруються на бекенді при завершенні діалогу.

Призначення менеджера — PATCH /leads/{id} з {assignee_id}. При призначенні відповідальному приходить push. Якщо лід не взято в роботу за N хвилин — повторне сповіщення або переназначення за round-robin: логіка на бекенді, мобільний додаток тільки відображає статус.

Як забезпечити швидку доставку push-сповіщень?

Push при новому ліді — критична функція. На Android використовуємо FCM з high priority та data payload (не notification), щоб додаток отримував сповіщення навіть у фоні через FirebaseMessagingService. На iOS — APNs з content-available: 1 для silent push плюс звичайний алерт.

Як інтегрувати бота з CRM?

Інтеграція з популярними CRM (amoCRM, Bitrix24) відбувається через REST API. Після завершення діалогу бекенд відправляє POST-запит з полями ліда. Маппінг полів налаштовується один раз і займає не більше 4 годин. При необхідності реалізуємо двосторонню синхронізацію статусів.

Процес розробки

1. Аналіз бізнес-логіки та воронки питань.
2. Проектування FSM-діалогу та схеми даних.
3. Розробка бота на Node.js або Python з webhook-обробкою.
4. Реалізація мобільного додатку (SwiftUI/Jetpack Compose) зі списком лідів, push та карткою.
5. Інтеграція з CRM через REST API.
6. Тестування та деплой на сервер.

Типовий кейс: фінансовий сектор

Для одного клієнта з фінансового сектору ми розгорнули бота на Python + aiogram з FSM на Redis. Мобільний додаток (SwiftUI + Combine) отримував ліди через WebSocket. Інтеграція з amoCRM зайняла 4 години: маппінг полів, тестування, деплой. Результат: конверсія з чату в qualified лід зросла з 8% до 35%.

Порівняйте: реалізація бота під ключ займає в середньому 5–7 днів, тоді як розробка власної CRM-системи — місяці. Ми беремо на себе повний цикл: від аналітики до деплою. Зв'яжіться з нами, щоб оцінити ваш проект — ми запропонуємо архітектуру та терміни за 1 день. Отримайте консультацію щодо впровадження бота у ваш мобільний додаток.