Пре-кваліфікація орендарів скоротила час переглядів на 60%

Виклик

Брокеридж спалював години, показуючи площі орендарям, які ніколи б не підписали. Брокер блокував півдня, їхав через усе місто й проводив двогодинний тур, щоб наприкінці дізнатися, що бюджет удвічі менший за вартість об'єкта, метраж не той або локація взагалі не підходить.

Нічого з цього не з'ясовувалося наперед, бо кваліфікувати орендаря як слід по телефону й пошті було повільно й непослідовно, а брокери під тиском заповнити календар записували покази на надію, а не на відповідність.

Ціна, не лише змарновані пообіддя, а й кваліфіковані орендарі, які чекали слот довше, бо журнал був забитий невідповідностями.

Рішення

Тепер AI-агент попередньої кваліфікації перевіряє кожного орендаря ще до запису на показ, тож брокери зустрічаються лише з тими, хто справді може підписати:

• Структурований збір вимог, Агент кваліфікації орендарів збирає бюджет, потрібну площу, цільовий район і строки заїзду в керованій розмові у WhatsApp і Email, замінюючи повільне ручне листування.
• Підбір об'єктів із Бази знань, доступний портфель лежить у Базі знань з Agentic Search, тож агент фільтрує до об'єктів, які реально підходять, і ніколи не везе на невідповідність.
• У календарі лише кваліфіковані покази, коли вимоги й об'єкт збігаються, агент ставить показ у Google Calendar брокера, тож журнал наповнюється лише реальними кандидатами.
• Кваліфіковані ліди в CRM, кожен кандидат записується в CRM через create_crm_lead із вимогами й нотатками щодо відповідності, а lead_chat_link додає кваліфікаційну розмову, щоб брокер прочитав її перед зустріччю.
• Передача у потрібний момент, кваліфіковані, записані орендарі переходять брокеру через Hand-off Control із повним контекстом, тож людський час іде на закриття, а не на відсів.

Час на покази впав на 60%, бо брокери перестали возити невідповідності, а кваліфіковані орендарі стали потрапляти на огляд швидше.

Що було впроваджено