RFQ Intake

EU-parts — европейский дистрибьютор промышленных компонентов с клиентами в Европе, США и Бразилии. В его мастер-данных 130 000 поставщиков, 20 000 брендов и около 2 млн SKU. В ящик отдела продаж приходит около 1000 писем в день, из них 200–300 — запросы коммерческого предложения (RFQ, request for quotation). До RFQ Intake каждое письмо проходило одни и те же ручные шаги: прочитать; понять, что это — запрос, спам или вредоносное письмо; найти клиента; определить бренд и артикулы; затем запросить цены по каждому бренду и подготовить предложение. Первые пять шагов — чтение и перепечатка. Из-за них предложения готовились долго, напоминания отрывались от исходного запроса, в базе появлялись дубли клиентов и неверные SKU, а для аналитики продаж не оставалось структурированных данных.

Запросы приходят в любом виде: список в тексте письма, вложение Excel или PDF, когда в самом письме написано только «see attached», фото стёртого шильдика, форма с сайта, напоминание с цитатой вчерашнего запроса. Названиям брендов нельзя доверять: покупатель пишет «Siemens Electric», не зная точно, какой производитель имеется в виду, или называет бренд, который раньше не запрашивал. В тот же ящик приходят рекламные рассылки с теми же брендами, заказы и письма с опасными ссылками или вложениями.

Команда YYTECH построила сквозную обработку писем — от почтового ящика до CRM. Коннектор отслеживает ящик Gmail в реальном времени; можно загрузить и отдельный файл .eml. Языковые модели классифицируют каждое письмо (запрос, напоминание, заказ, спам, вредоносное или прочее) и извлекают клиента, бренды, артикулы и количества из текста письма, вложений PDF, Word и Excel и изображений. У каждой задачи своя цепочка промптов: GPT (OpenAI) отвечает за понимание текста и извлечение данных, Claude (Anthropic) — за сложные рассуждения и разбор документов. Клиент сопоставляется с клиентской базой, бренды и артикулы — с каталогом. Напоминания привязываются к существующему запросу, а не создают новый; каждое обработанное письмо попадает в журнал со ссылкой на созданную по нему заявку.

Все запросы собираются в одну очередь со статусом, брендами, числом позиций и регионом. Обзор заявки показывает оценку спама и состояние каждого бренда: READY, REVIEW, NEW_BRAND или UNRESOLVED. На вкладке Details распознанный клиент показан с идентификатором из CRM; менеджер может открыть профиль или назначить другого клиента. Строки сгруппированы по брендам и сопоставлены с позициями каталога. Если совпадение неточное, RFQ Intake помечает бренд как спорный, предлагает подходящие позиции или новую позицию для каталога, а решение принимает менеджер; строки можно искать, править, удалять и добавлять вручную. Когда все строки подтверждены, менеджер утверждает заявку, и RFQ Intake создаёт запросы по брендам для расценки.

После утверждения клиент, бренды и строки передаются в учётную систему без перепечатки. RFQ Intake поддерживает основные CRM и ERP, в том числе Salesforce, SAP, Microsoft Dynamics 365, NetSuite, Oracle ERP Cloud, Acumatica и Workday. Обработка 1000 писем стоит $15–25 в день; стоимость зависит от длины писем, числа и размера вложений и количества позиций в заявке. Обследование заняло 2–3 дня. Первая версия была готова за 1–2 недели; её показали заказчику и адаптировали к его бизнес-процессу. Затем RFQ Intake подключили к почтовому ящику, мастер-данным и CRM; продукт сопровождается и дополняется новыми типами запросов.

Точность распознавания спама — 99%; 60–70% входящих писем отсеиваются автоматически, и разбирать их вручную не нужно. В работу попадает на 5–10% больше заявок, чем при ручном приёме, а ручной ввод занимает у команды около 30 минут в день. Отдел продаж начинает работу с готового структурированного запроса, а не с почтового ящика, и в CRM попадают чистые данные.