Стоматологічна мережа · Київ · 2026
SmileClinic — AI pipeline скорочує час КП з 3 днів до 6 хвилин
Як стоматологічна мережа з 3 клініками, 15 лікарями та 3000+ пацієнтів автоматизувала FAQ, обробку лідів і генерацію персоналізованих КП.
// Контекст бізнесу
SmileClinic — мережа із 3 стоматологічних клінік у Києві (Печерськ, Поділ, Лівобережна). 15 лікарів, 4 адміністратори, ~150 нових пацієнтів на місяць, 3000+ активна база.
Конкуренція у Києві — 100+ преміум-стоматологій. Boards/Google Maps роблять вибір між клініками майже випадковим. Boт середній чек — 18,000-45,000 ₴ за програму, тому втрата ліда коштує дорого.
// Що боліло
- 4-5 годин/день адміністратори витрачали на однотипні питання у Telegram/Instagram («скільки коштує імплант», «коли запис», «чи приймаєте дітей»).
- Ліди з месенджерів губилися — не потрапляли у CRM, оброблялися «коли встигнемо». Конверсія Telegram-ліда у запис — лише 23%.
- КП для корпоративних клієнтів писалися вручну 2-3 дні: маркетолог + стоматолог-консультант + дизайнер. Дорого і повільно.
- Записи у неробочий час (вечір, вихідні) випадали взагалі — адмінів не було, ліди йшли до конкурентів.
// Як я думав над задачею
Перше, що я зробив, — не вибирав інструмент, а перерахував, де саме губляться гроші. Виявилось, що проблема не «немає бота», а «контекст пацієнта живе у трьох місцях і не доходить до рішення». Це змінює задачу: треба не чат-бот, а єдиний потік від повідомлення до запису в CRM.
Більшість стоматологій ставлять чат-ботів на готових платформах (BotHelp, ManyChat). Це швидко, але обмежено: бот «відповідає по шаблону», без розуміння контексту лікаря, ціни, графіка.
Тому рішення — Claude Code з кастомним skill: AI отримує доступ до бази клініки, графіка лікарів, прайсу. Може записати пацієнта, надіслати персональний прайс, навіть згенерувати корпоративне КП.
Все за один запуск — без переключень між платформами.
// Solution — що зробили
1. AI-агент у Telegram та Instagram
Бот відповідає на типові FAQ (ціна, графік, послуги), бронює слот напряму у Bitrix24 CRM, у складних випадках escalate до живого адміністратора з повним контекстом діалогу.
2. KP-pipeline для корпоративних клієнтів
Менеджер вводить назву компанії — pipeline робить OSINT (LinkedIn, Clutch, Google), визначає кількість співробітників і галузь, генерує персоналізований текст КП, рендерить PDF (через Puppeteer), слайди (через Gemini), збирає landing page з calendly-формою.
3. CRM-розширення
Bitrix24 розширили двома функціями: автоматичне створення ліда з месенджера + сповіщення лікаря у Telegram про новий запис із посиланням на історію пацієнта.
4. Stack
| Layer | Інструменти |
|---|---|
| Orchestration | Claude Code (Sonnet 4.6) + custom skill |
| CRM | Bitrix24 + REST API webhooks |
| Messaging | Telegram Bot API + Instagram Graph API |
| Document gen | Puppeteer (PDF), Gemini 2.5 (slides) |
| Hosting | Cloudflare Workers + R2 для зберігання PDF |
| Automation glue | Make.com для тригерів та notifications |
// Timeline
Інтерв'ю з адмінами, audit поточних процесів, mapping pipeline КП, специфікація skill
Telegram-бот для FAQ + Instagram inbox handler, базова інтеграція з Bitrix24
OSINT-розвідка → персоналізований текст → PDF → слайди через Gemini → landing page з аналітикою
Прогін на 30 реальних лідах, finetune промптів, training адміністраторів, live деплой
// Result — цифри
| Метрика | До | Після |
|---|---|---|
| Час на КП | 2-3 дні | 6 хвилин |
| Конверсія Telegram-лідів | 23% | 61% |
| Записи у неробочий час | 0 | +50,000 ₴/міс |
| Економія на адмінах | 0 | 432,000 ₴/рік |
| КП без правок | ~30% | 92% |
| Окупність проєкту | — | ~3 місяці |
// Що пішло не так — lessons learned
Перші версії pipeline генерували занадто generic тексти. Знадобилось ~5 днів finetune промптів і структури skill, щоб результат був на рівні живого маркетолога.
Bitrix24 webhooks мають rate limits (50 req/min). При тестуванні на 100+ лідах одночасно черга забивалася. Додали retry-with-backoff і Cloudflare Queues для буферизації.
Адміністратори спочатку ігнорували Telegram-сповіщення про escalation. Виправили додаванням @-mention і коротким контекстом одразу у preview message.
// FAQ
Скільки коштувало впровадження AI pipeline для SmileClinic? +
Загальний бюджет проєкту — 142,000 грн. Включає discovery, побудову OSINT-pipeline, інтеграцію з CRM, генерацію PDF/слайдів і testing з реальними лідами. Окупився за ~3 місяці завдяки економії на адміністраторах і збільшенню записів у неробочий час.
Чому Claude Code, а не ChatGPT або Make.com? +
ChatGPT — добрий для разових промптів, але без агентної логіки. Make.com — окей для простих ланцюжків (форма → email), але «душиться» на складних branching. Claude Code дозволяє писати кастомні skill-и: один запуск проганяє OSINT, генерує текст, рендерить PDF/слайди — все детерміновано.
Скільки часу займає така інтеграція? +
Discovery — 3-5 робочих днів. MVP — 2 тижні. Повний production-ready з testing — 3-4 тижні. Для SmileClinic ми вклалися у 21 день від першого дзвінка до live деплою.
Що буде, якщо AI помилиться у пропозиції клієнту? +
Pipeline має human-in-the-loop checkpoint: КП формується автоматично, але до відправки клієнту менеджер бачить превʼю та може правити. У SmileClinic 92% КП ідуть без правок, 8% мають мінорні корекції (формулювання, ціни). Жодних факт-помилок за 3 місяці роботи.
Чи буде AI агент масштабуватися на 10× обсяг? +
Так. Pipeline на Cloudflare Workers + Claude API — лінійне масштабування за вартістю токенів. Для 10× обсягу витрати на API виростуть приблизно у 8× (через batch-discount). Bitrix24 CRM витримує до 50× без міграції.
Автор кейсу
Андрій Мар'ясов
AI-консультант, засновник Auspex (CRM-автоматизація) та Grow2.ai (AI-агенти + community). Будую AI-стратегію для власників і команд; впровадження веду через власні бренди. 6+ років із системами автоматизації, останні 2 — фокус на агентних системах і Claude Code.
// Інші кейси
// Висновок
Результат дав не «бот», а правильно поставлена задача: спочатку зрозуміти, де губляться гроші, і лише потім обирати інструмент. Технологія тут — наслідок рішення, а не його заміна.
Реалізовано через Grow2.ai (AI-агенти й pipeline) та Auspex (CRM-автоматизація). Стратегію я будую особисто — впровадження веде команда відповідного бренду.
Цікаво, де AI дасть важіль саме вам?
Почнемо з розмови про вашу ситуацію. Стратегію будуємо разом, впровадження — через Auspex або Grow2.
Особистий advisory →