Sales Arsenal
Менеджер заполняет бриф — AI-агенты делают ресёрч клиента, подбирают похожие выигранные кейсы из CRM и собирают коммерческое предложение в фирменном шаблоне. Менеджер валидирует и отправляет.
Сборка B2B-предложения — это 2–3 дня менеджера, из которых 70% времени съедает рутина: ресёрч компании, выписки из CRM, форматирование под шаблон. Sales Arsenal забирает рутину, оставляя менеджеру тонкую настройку.
Карта возможности — для внутреннего use
Помимо клиентского КП, генерируется отдельный документ для менеджера: pains клиента, наш ракурс, риски, оценка вероятности сделки, упомянутые конкуренты с историей наших побед/поражений.
Пошаговая архитектура
Бриф
Менеджер заполняет: контрагент, потребность, бюджет, сроки, конкуренты, контакты ЛПР.
Discovery-агент
Парсит сайт клиента, новости, СПАРК, тендеры — собирает досье и выявляет pain points.
Match-агент
Из CRM достаёт 3–5 наиболее похожих выигранных сделок через embeddings + reranker.
Compose-агент
Генерирует секции КП в фирменном шаблоне DOCX/Google Doc с учётом данных первых двух агентов.
Карта возможности
Параллельно — внутренний документ менеджера: pains, риски, оценка вероятности сделки.
Стек, который не запирает
n8n как orchestrator — шаги discovery / match / compose параллелятся
Playwright для парсинга современных JS-сайтов
СПАРК / Контур.Фокус через REST API (на ваших credentials)
Embeddings + reranker для поиска похожих кейсов в CRM
GigaChat — 200K context, хватает на длинные КП (15–25 страниц)
python-docx + Google Docs API + WeasyPrint для финального рендера
Идеально для
- Системные интеграторы с большим pipeline (20+ КП/месяц)
- Консалтинг — стандартизация качества первичных предложений
- Engineering / EPC — длинные КП с архитектурой и сметами
- Аутсорсинговые продажники — производительность × 4
Границы кейса
- Не отправляет КП клиенту автоматически — это решение менеджера
- Не управляет sales pipeline (это CRM-функционал)
- Не подписывает / не согласовывает внутренне
- Не торгуется с клиентом и не отвечает на его вопросы
Частые вопросы
Да. Шаблон — DOCX с placeholders. Один раз настроили — дальше всё подставляется. Поддерживаются tables, картинки, спецификации.
Что ещё может пригодиться
Покажем на ваших данных
за 1-2 недели
Подключаемся к ограниченной выборке, разворачиваем PoC на ваших реальных кейсах. Оценка качества, точности и UX — на вашей специфике, не на наших красивых демо.