CreatorHive
AI-квалификация лидов в Telegram

Обзор
CreatorHive - это AI-бот в Telegram, созданный для онлайн-сообщества коучинга, которое помогает людям запускать UGC-бизнес (пользовательский контент). Бот работает под персоной "Ava" - приветливый, неформальный комьюнити-менеджер, который вовлекает новых участников в живой диалог, оценивает их по четырехмерной модели квалификации и записывает на бесплатные стратегические созвоны без какой-либо ручной работы.
Под капотом CreatorHive использует гибридную архитектуру: конечный автомат (FSM) плюс LLM. Детерминированный FSM на базе aiogram 3 управляет потоком диалога через восемь основных состояний и три ответвления, а Claude Sonnet генерирует сам диалог. Каждый ответ LLM возвращает структурированный JSON с текстом сообщения, сигналами квалификации, обнаруженными возражениями и рекомендуемым переходом состояния, который FSM валидирует по строгой карте переходов перед выполнением. В итоге бот звучит по-человечески, но никогда не отклоняется от сценария.
24/7
Квалификация лидов
4-Axis
Модель оценки
0
Ручного аутрича
Задача
Skool-сообщество CreatorHive регулярно пополнялось сотнями участников, но масштабируемого способа отделить горячих лидов от случайных зевак не было. Команда вручную писала каждому новому участнику, пытаясь оценить интерес через переписку в Telegram - процесс непоследовательный, затратный по времени и невозможный при росте сообщества.
Квалифицированные лиды проваливались сквозь щели. Люди, реально готовые инвестировать в коучинг, не получали своевременного ответа, а часы уходили на тех, кто просто заглянул посмотреть. Сообществу нужна была система, способная мгновенно вовлекать каждого нового участника, квалифицировать по объективным критериям, грамотно отрабатывать возражения и направлять в отдел продаж только горячих лидов - и все это без ощущения робота или навязчивости.
Решение
Мы создали "Ava" - AI-бот в Telegram, который квалифицирует потенциальных клиентов через естественный диалог. Ключевая архитектура разделяет управление потоком и генерацию языка: детерминированный конечный автомат (FSM на aiogram 3) управляет прохождением диалога через состояния Приветствие, Выявление боли, Проверка срочности, Итог квалификации, Предложение записи и Обработка возражений, а Claude Sonnet генерирует контекстно-зависимые ответы в рамках промпт-ограничений каждого состояния. У каждого состояния четкие правила переходов: LLM может предложить переход, но FSM валидирует его по карте разрешенных переходов перед выполнением.
Квалификация использует четырехосевую модель оценки: финансовая готовность, интенсивность боли, срочность и мышление - каждый параметр от 1 до 5. LLM встраивает эти оценки как структурированные сигналы в каждый JSON-ответ, и лид должен набрать минимальный составной балл (12/20) с оценкой не ниже 2 по финансовой готовности, прежде чем получит предложение записаться. Обработка возражений ограничена двумя попытками на лида, после чего бот корректно переходит в состояние follow-up, а не давит.
Запись на созвон интегрируется с iClosed вместо Calendly, с системой подстановки URL, которая заменяет любые галлюцинированные ссылки LLM на реальный URL записи. Постобработка также убирает длинные тире и другие артефакты форматирования, которые Claude генерирует вопреки инструкциям в промпте.
Система работает на FastAPI с бэкендом на PostgreSQL, развернута на Railway через webhook-режим. Состояние FSM сохраняется в базу данных и автоматически восстанавливается после деплоев, что решает критичную проблему потери in-memory хранилища aiogram при каждом редеплое. Фоновые планировщики обеспечивают автоматические follow-up: через 2 часа после непринятого предложения записи, через 48 часов для лидов "думаю" и через 7 дней для nurture-цепочек.
Технологии
Результаты
Квалификация 24/7
Круглосуточный скрининг лидов без ручной работы
Естественные диалоги
AI-общение, неотличимое от живого человека
Автозапись на созвон
Стратегические созвоны через интеграцию с iClosed
Ноль ручного аутрича
Полностью автоматизированная воронка квалификации
Связанная услуга
Разработка AI-чатботов