Кейс должен показывать не “мы красиво сделали сайт”, а какую потерю бизнеса убрали: задержанный счет, медленный ответ, дубли заказов, сбой 1С или трафик без оплат.
| Блок | Что писать | Почему это важно для SEO/AEO |
|---|---|---|
| Проблема | Какая бизнес-боль была до проекта: задержка счета, дубли заказов, медленный саппорт, потери лидов | AI-поиск понимает контекст и связывает страницу с болью пользователя |
| Решение | Какие модули внедрены: RAG, очередь, API, CRM-роботы, 1С-адаптер, аналитика | Страница становится экспертным ответом, а не рекламным описанием |
| Эффект | Часы, деньги, скорость ответа, снижение ошибок, рост конверсии, SLA | BOFU-пользователь видит доказательство и быстрее оставляет заявку |
Проблема: заказы и счета не синхронизировались между CRM и 1С вовремя, а при зависании 1С появлялись дубли.
Решение: очередь событий, idempotency keys, retry каждые 5 минут, Telegram-уведомления админу и журнал обмена.
Эффект: в реальном кейсе сюда добавляются операционные часы до/после, количество ошибок, скорость выставления счета и стоимость устраненной потери.
Проблема: горячие лиды ждали ответа в нерабочее время, а менеджеры тратили время на одинаковые вопросы.
Решение: RAG по PDF, прайсам и регламентам, правила запрета скидок, создание сделки в CRM и передача человеку.
Эффект: сюда добавляются скорость ответа, доля закрытых типовых вопросов, число созданных сделок и снижение нагрузки на команду.
Проблема: реклама давала лиды, но компания не видела, какие заявки дошли до счета и оплаты.
Решение: UTM-метки, CRM-статусы, webhook оплаты, сверка с 1С и дашборд стоимости привлеченного рубля.
Эффект: в финальной версии фиксируются CPL, конверсия в оплату, доля потерянных лидов и окупаемость связки.
Дайте вводные: бизнес-боль, стек, что изменилось после внедрения и какие цифры можно раскрывать. Мы упакуем кейс в формат, понятный ЛПР и AI-поиску.