Как AI чат-боты помогают обрабатывать Influence-трафик? Обзор Chatterfy.ai. Павел Бейня
▶ 43:12

Как AI чат-боты помогают обрабатывать Influence-трафик? Обзор Chatterfy.ai. Павел Бейня

YOSA:топы рынка в топ шоу | Арбитраж | Манимейкинг
YOSA:топы рынка в топ шоу | Арбитраж | Манимейкинг • 26 октября 2024 • 43:12 • 🎤 Интервью
👁 7 855 на YouTube 👍 124 💬 2 📊 12 на aff.top

О чём это видео

Павел Бейня рассказывает о Chatterfy.ai — CRM и AI-боте для обработки influence-трафика в Telegram, который заменяет часть ручных обработчиков и помогает вести диалоги, пушить лидов и трекать эффективность по воронке. По словам автора, сервис уже поддерживает Telegram, работу с постбеками и вебхуками, несколько нейронок, а также режимы ручной и автоматической обработки. Команда потратила на разработку более 500 тысяч долларов, а в бета-тесте участвовало около 30 команд. Отдельно обсуждаются интеграции с Facebook, планы на Instagram и WhatsApp, а также практика масштабирования через конструктор скриптов, а не “золотую кнопку” без настройки.

ДА Редактор саммари: Давид Артов · обновлено 14 июля 2026

Ключевые тейки

  • AI-бот заменяет большую часть обработчиков
    Chatterfy.ai закрывает первичную обработку лидов в Telegram: бот ведёт диалог, дожимает до депозита и возвращает в ручной режим только нужные кейсы. По словам автора, это может сократить число обработчиков примерно на 90%.
  • Сервис — не чатик, а CRM-конструктор
    Платформа сочетает CRM, распределение прав, общие workspace, анализ диалогов, задачи, кастомные поля, постбеки и вебхуки. Чтобы она работала, команду нужно не просто подключить, а собрать под свой скрипт и процессы.
  • Универсальных скриптов не бывает
    Вместо готовой “кнопки” сервис предлагает конструктор сценариев: нужно описать цели, вопросы и ветки ответа под свой оффер и гео. Автоматизация эффективна только после того, как команда уже понимает, как обрабатывать лидов вручную.
  • Главная ценность — пуши и дожим
    Бот не ограничивается одним ответом: он умеет напоминать о себе через сообщения, голосовые и кружки, возвращая лидов в воронку после пауз. Именно длинный дожим и серия пушей помогают добирать депозиты спустя дни и недели.
  • Запуск через сервис дешевле, чем свой стек
    Автор утверждает, что собрать аналогичный продукт своими силами дорого и долго: более 500 тысяч долларов уже ушло только на разработку. Для молодой команды попытка быстро сделать своё решение может обернуться лишними затратами и потерей времени.
  • Сначала ручная обработка, потом автоматизация
    Гость советует не начинать с ИИ сразу. Сначала нужно понять свою воронку, качество трафика и рабочие скрипты, а уже потом переводить повторяемые действия в автоматический режим. Иначе автоматизация будет только усиливать ошибки.

Главы видео

  1. 0:00 Краткое промо
  2. 1:58 Интро
  3. 2:39 Как пришла идея создания сервиса?
  4. 4:14 Из чего технически состоит сервис?
  5. 6:50 Работа через сервис vs работа с AI вручную
  6. 7:52 По какому принципу строятся диалоги в чат-боте?
  7. 14:42 Стоит ли использовать сервис без опыта в Influence?
  8. 18:45 “Палит” ли сервис связку баера?
  9. 20:49 Как сервис влияет на ROI?
  10. 22:39 Какая модель оплаты сервиса?
  11. 23:25 Каким командам подойдет сервис?
  12. 24:38 Какие планы на развитие сервиса после выхода в паблик?
  13. 26:52 Как появилось агентство по Influence-маркетингу?
  14. 30:24 Кто ЦА агентства?
  15. 35:35 Стоит ли медиабаинговым командам закупать трафик через блогеров?
  16. 37:57 Youtube-каналы под блогеров

Вопросы и ответы

Чем Chatterfy.ai помогает influence-трафику?
Сервис автоматизирует первичную обработку лидов в Telegram: ведёт диалоги, дожимает до целевого действия, пушит молчащих пользователей и собирает аналитику по каждому этапу воронки.
Это просто чат-бот или полноценная CRM?
Это полноценная CRM-конструктор с правами доступа, командами, общими workspace, задачами, кастомными полями, вебхуками, постбеками и синхронизацией с Telegram.
Можно ли просто написать свой промт в ChatGPT и не брать сервис?
Можно, но этого обычно мало: нужен не только текст ответа, а интеграция с Telegram, контроль скорости, статусов, ограничений и всей логики диалога. Поэтому и нужен отдельный инструмент.
Сколько стоит разработка и почему не сделать свой аналог?
По словам Павла, на разработку уже ушло более полумиллиона долларов. Свой аналог требует большой команды, времени и облачной инфраструктуры, поэтому для многих команд это слишком дорого.
Когда есть смысл подключать AI-обработку?
Когда у команды уже есть рабочая ручная воронка, понятны скрипты и узкие места в обработке. Тогда AI помогает масштабировать то, что уже приносит результат, а не заменять непонятный процесс.
Поделиться
Telegram X
Обновлено: 14 июля 2026