AI / CRM / SaaS
AI Lead Inbox
AI-платформа для управления входящими лидами, которая собирает приём заявок, квалификацию, движение по воронке и ответные сценарии в одном рабочем контуре.
Роль и вклад
Автор проекта · Продуктовое проектирование · UI/UX-дизайн · Full-stack разработка
Самостоятельно создал продукт: от идеи и пользовательских сценариев до дизайна интерфейса, frontend, backend и интеграций.
Платформа
Мульти-сценарная веб-платформа с операционной панелью, публичными формами приёма заявок, канбан-воронкой и коммуникацией по лидам.
Стек
React 19, Vite, Tailwind CSS, TanStack Query, NestJS, TypeORM, PostgreSQL, BullMQ, OpenAI API
Интерфейс и состояния
Галерея проводит по полному рабочему сценарию платформы: главная, проекты, управление внутри проекта, обработка лидов, профиль ИИ, публичная форма и обе стороны чат-сценария.
Главная
Проекты
Внутри проекта: обзор и аналитика
Каналы
Настройка уведомлений
Профиль ИИ: контекст бизнеса
Профиль ИИ: оценка и ответы
Настройки проекта
Следующие шаги
Канбан лидов со статусами
Открытый лид
Публичная форма заявки
Чат заявки пользователя
Чат заявки у владельца или сотрудника
Обзор
AI Lead Inbox создан для команд, которым нужна единая система для работы с входящими заявками. Она объединяет публичный приём заявок, сбор лидов из каналов, квалификацию, следующие действия и контроль владельца в одном рабочем пространстве.
Задача
Ключевая задача состояла в том, чтобы превратить разрозненные входящие заявки в дисциплинированный рабочий процесс. Лиды приходят из разных каналов, требуют быстрой квалификации и быстро становятся дорогими в обработке, если сценарий разбора и ответа остаётся фрагментированным.
Решение
Я собрал кейс вокруг полного цикла работы с лидом: заявки попадают в единый центр обработки, AI помогает с классификацией и приоритизацией, команда ведёт лид через этапы разбора и канбан-воронки, а коммуникация продолжается через внутренние и клиентские сценарии ответа.
Поток продукта
Переиспользуемая схема потока показывает, как пользователь или данные проходят через продукт от входа до результата.
Источник лида
Входящие
AI / Классификация
Разбор
Воронка / Канбан
Следующее действие
Ключевые функции
Входящие лиды
Канбан-сценарий
Фильтры и поиск
Карточка лида
Дашборд
Онбординг
Адаптивный мобильный сценарий
Архитектура / Технический обзор
Диаграмма остаётся высокоуровневой и не раскрывает чувствительные детали реализации.
Источники лидов
Веб-приложение
Бизнес-логика
Слой данных / Интеграции
Технические решения
- • Разделить frontend и backend на отдельные слои приложения, чтобы UI и операционная логика развивались независимо
- • Использовать NestJS с модульными доменами и TypeORM persistence, чтобы логика лидов, авторизации и рабочих сценариев оставалась структурированной
- • Поддержать асинхронные следующие действия, очереди задач и AI-вызовы через BullMQ, а не встраивать всё в request-response цепочку
Сложности
- • Сделать контроль владельца достаточно плотным для ежедневной операционки, но не перегрузить интерфейс
- • Сбалансировать AI-помощь при разборе лидов со сценарием работы, который остаётся предсказуемым и управляемым для команды
- • Связать приём заявок, воронку, дедлайны и ответы в один цикл, а не в набор разрозненных экранов
Результат
В результате получился цельный продукт для операционной работы с лидами: команда может принимать спрос, квалифицировать его, назначать ответственного, двигать по статусам и продолжать коммуникацию из одной адаптивной среды.
Следующий кейс
Evidra
Рабочее пространство для обработки счетов и сканов: извлечение данных, проверка полей, комментарии команды и экспорт подтверждённого результата.