Я давно выступаю за супер-персонализацию предложений при поиске новых клиентов, но сейчас наткнулся на гайд ИИ-саязкой, на котором точно можно поучиться, давайте разберем как это сделано у них, кейс с условной продажей солнечных батарей.
Представьте, что вам нужно продать солнечные батареи, бассейн во двор или кровлю для клиента как можно большему количеству людей, чему будем учить агента:
➡️Сбор данных API (Apify, Google Solar API, публичные реестры недвижимости) собираем адреса и параметры домов в нужном районе.
➡️Квалификация: исключаешь тех, у кого уже есть панели, оставляешь только "горячих" потенциальных клиентов.
➡️Рендер (ИИ-снимок): Берешь спутниковый снимок дома и с помощью GPT Image 2 (или аналога) дорисовываешь результат работы: наши солнечные батареи, бассейн во дворе или что-то другое.
➡️Отправка предложения: пишем персонализированное письмо через ИИ + 2 картинки с «до» и «после».
Сложного здесь ничего нет, пара подключенных API + MCP-связка с вашим Claude для генерации картинок, а результат может быть супер-крутой.
Многим покажется, что кейс очевидный, но на самом деле интерпретировать данный принцип можно на огромное количество сфер: от приусадебной дачной истории до продажи персональных гайдов по стилю через генерацию изображений человека в правильных образов и автоматизацию отправки предложений.
Вайб Working — канал, где простым языком рассказываем как оптимизировать свои рабочие процессы с помощью ai.