Истории клиентов
Федор Жилкин
22 июл. 2026 г.
·
Обновлено
22 июл. 2026 г.
Индустрия: Системный консалтинг и построение отделов продаж · Применение: API-интеграция, автоматический скоринг качества встреч, корпоративная база знаний
«Я хочу всё это писать — иначе как обработать столько встреч? Без транскриптов mymeet.ai в моём календаре жизни нет.»
— Павел, B2Boost
О компании
B2Boost — компания системного консалтинга, которая строит для клиентов отделы продаж. УТП: не дать рекомендации и уйти, а полностью погрузиться в проект и довести до результата — от аудита через дорожную карту до работающего отдела активных продаж. Средний проект — 5 месяцев. Целевые клиенты — компании с миллиардными оборотами: крупный ритейл и производственные предприятия. Команда — почти все бывшие коммерческие директора; сегодня 8 человек активно работают через mymeet.ai, включая обоих основателей и партнёрского менеджера.
619 встреч за апрель · около 200 часов экономии в месяц у команды · 98% оцифровки
Задача
У Павла в B2Boost — до 9 клиентских встреч в день, каждая по разному клиенту: только что был ритейл с миллиардными оборотами, через час — производственное предприятие. Между встречами нужно полностью переключаться на другой бизнес, другую стадию проекта, другую команду на стороне клиента. Удержать в голове детали с позапрошлой встречи невозможно — она уже вытеснена более актуальным контекстом.
До mymeet.ai рабочий процесс выглядел так: спросить разрешение, включить запись, дождаться обработки 5–10 минут после звонка, скачать запись, загрузить в другой сервис транскрибации, ждать 20 минут на расшифровку, получить конспект — и только потом с ним работать. Это десятки минут после каждой встречи; при девяти встречах в день — рабочая смена, потерянная на постобработку.
Параллельно росла другая потребность. Больше года назад команда начала системно встраивать нейросети в работу: значительная часть текстов готовится через GPT и проверяется человеком. Чтобы нейросеть выдавала релевантные результаты, ей нужен контекст — много данных по клиенту. А для этого все встречи должны быть в текстовом виде, в одном месте, с атрибуцией по говорящим.
«Я заходил в Zoom, спрашивал разрешение, включал запись, ждал, пока всё обработается, скачивал, заливал в другой сервис транскрибации, ждал ещё 20 минут — и получал конспект, с которым можно было хоть как-то работать.»
— Павел, B2Boost
Решение
Сегодня в B2Boost mymeet.ai работает как платформа, на которой команда собрала через API собственную AI-инфраструктуру.
Слой 1 — обработка встреч параллельным потоком. mymeet.ai интегрирован с календарём и приходит на каждую встречу автоматически. После встречи через API в Telegram приходит короткий разбор: что обсуждали, какие задачи на стороне B2Boost, какие — на стороне клиента. Параллельно система сравнивает с предыдущими встречами и подсвечивает, какие договорённости с прошлого раза сбылись, а какие нет. Обработка идёт во время следующей встречи — линейная цепочка «встреча → 20 минут расшифровки» превратилась в параллельный поток.
Слой 2 — автоматический скоринг качества встреч. Каждая встреча руководителя проекта получает оценку по корпоративной методологии — например, 86% соблюдения. В основе — две группы параметров с весами; версия скоринга ведётся в репозитории и постепенно дорабатывается.
Слой 3 — командная аналитика по периодам. Раз в месяц система выдаёт отчёт по каждому проджект-менеджеру: сколько минут в зумах, сколько встреч, средняя длительность, распределение по будним дням. По периодам отслеживаются сильные и слабые стороны каждого руководителя — как сигнальная система для роста команды.
Дополнительно через mymeet.ai команда вытаскивает из транскриптов методологические нарушения и новые потребности клиентов, которых ещё нет в текущей дорожной карте проекта. Вся инфраструктура собрана силами одного человека через Codex, без отдельной IT-команды.
«mymeet.ai в моём кейсе — это часть роли ассистента. Я его буквально называю секретарь "Митя"»
— Павел, B2Boost
Результат
619 встреч за апрель 2026 обработала команда из 8 человек — средняя встреча 49,6 минуты, более 31 000 минут разговоров по всей команде
Около 200 часов в месяц команда возвращает себе из постобработки — эквивалент полной рабочей смены семи человек в месяц
98% всех встреч оцифрованы — каждая клиентская встреча и внутренняя сессия попадают в архив и общую базу знаний по проекту
Главный качественный сдвиг — B2Boost перестали вести «учёт встреч» и начали строить корпоративный AI-актив. Каждый клиент в системе — это не один документ, а полный архив разговоров, к которому можно обратиться запросом: «найди методологические нарушения за апрель», «сними динамику по проекту за квартал». Это позволяет одному руководителю одновременно вести несколько проектов компаний с миллиардными оборотами.
Параллельно у mymeet.ai в B2Boost появился побочный эффект: клиенты видят бот на встречах, спрашивают «а это что?» — и заводят такой же у себя. Из инструмента mymeet.ai стал частью партнёрского предложения B2Boost.
«У нас эта история тиражируется сама. Клиенты видят бот mymeet.ai на встречах — и реакция одна: "я тоже такое хочу".»
— Павел, B2Boost
B2Boost использует mymeet.ai через API для автоматической обработки более 600 встреч в месяц, скоринга качества работы руководителей проектов и построения корпоративной базы знаний по клиентам. B2Boost — партнёр mymeet.ai.
Федор Жилкин
22 июл. 2026 г.
