продуктов в одном боте
Туры, экскурсии, eSIM, обмен валют, страховки и ещё семь направлений.
← Ко всем кейсам
Travel · Telegram
Travel-бот в Telegram, CRM-админка и AI-канал лидов из публичных чатов
Бот для тех, кто отдыхает в Таиланде: подбор тура, экскурсии, eSIM, обмен валют, страховки, бонусы и розыгрыши. У бизнеса — отдельная CRM-админка для управления контентом, сегментами, рассылками и партнёрской программой. Плюс канал лидгена: парсер слушает публичные TG-чаты, нейросеть отбирает вопросы туристов и превращает их в потенциальных клиентов.
01screen
02screen
03screen
Что было больно
- Клиенту нужно метаться между сайтом, Instagram, мессенджерами и Google-таблицами, чтобы получить тур.
- Лиды теряются: блогер привёл — а кто оплатил и в какой канал — никто не помнит.
- Подписка на рассылку — либо «всем подряд», либо ничего: нет сегментов по интересам.
- Контент бота приходится править руками: каждое сообщение, фото, видео — отдельная задача разработчику.
- Розыгрыши делаются вручную: списки участников, ссылки, объявление победителя.
- Остальные турагентства ждут, пока клиент сам напишет в Direct. Можно ли активно искать клиентов в Telegram самим?
Что сделали
- Бот в Telegram с 12+ продуктами: туры, экскурсии, eSIM, обмен валют, страховки, отели, трансферы, бесплатные гайды, розыгрыши.
- Подбор тура и экскурсий пошаговыми сценариями: клиент за несколько тапов получает индивидуальный прайс от оператора.
- Отдельная CRM-админка на веб-интерфейсе (Next.js + React) для всего что внутри бота: правка контента, шаблоны сообщений с медиа, рассылки по сегментам, лейблы пользователей, лог отправок, статистика, управление розыгрышами и партнёрской программой — без помощи разработчика.
- Сегментация пользователей через систему лейблов: можно делать рассылки только тем, кто интересовался Пхукетом, или только тем, кто уже покупал.
- Партнёрская программа: уникальные ссылки блогеров, автоматический учёт продаж и расчёт выплат без Excel.
- Конструктор розыгрышей в админке: создаём активный розыгрыш, бот сам собирает участников и фиксирует победителей.
- Идея, которую мы сами предложили клиенту: отдельный канал лидгена через парсинг публичных Telegram-чатов с прогоном вопросов через нейросеть. Парсер слушает чаты вживую, AI определяет «вопрос потенциального туриста», оператор получает готовый лид с контекстом.
—
Что получили в итоге
админка без разработчика
Контент, рассылки, сегменты, розыгрыши, партнёрка — всё руками оператора.
лидгена без оператора
Бот, рассылки и AI-парсер работают круглосуточно.
лидов из публичных чатов
AI находит вопросы туристов в открытых TG-чатах и предлагает оператору.
—
Что мы построили
- 01
Travel-бот в Telegram
12+ продуктов в одном боте — туры, экскурсии, eSIM, обмен валют, страховки, отели, трансферы, гайды, розыгрыши.
- 02
Сценарии подбора тура и экскурсий
Пошаговый отбор курорта и формата отдыха, индивидуальный прайс от оператора.
- 03
CRM-админка
Контент бота, шаблоны сообщений с медиа, рассылки по сегментам, лейблы пользователей, лог отправок, управление розыгрышами и партнёрской программой — всё через UI без разработчика.
- 04
Партнёрская программа
Уникальные ссылки блогеров, автоматический учёт продаж и расчёт выплат.
- 05
Сегментированные рассылки
Лейблы пользователей (Пхукет, Паттайя, купившие) — рассылка точечно.
- 06
Розыгрыши
Конструктор активных розыгрышей, авто-сбор участников и фиксация победителей.
- 07
AI-парсер TG-чатов
Слушает публичные чаты, AI находит вопросы туристов, оператор работает с готовым лидом.
— такой же проект для вас
Бот как точка продаж — и канал лидов из тг-чатов?
Соберём бота с CRM-админкой и канал лидогенерации в Telegram под ваш бизнес. Расскажите задачу — вернёмся с архитектурой и сметой за пару дней.
← Ко всем кейсам
Telegram bot · CRM-admin · AI lead-gen
Travel-бот, CRM-админка и MTProto-парсер публичных чатов с LLM-классификацией
Три связанных продукта в одной системе: travel-бот на node-telegram-bot-api (polling), CRM-админка для управления контентом и операционкой, real-time MTProto-парсер публичных TG-чатов на gramjs с фоновым LLM-воркером (Gemini 2.0-flash, рядом готовый локальный Qwen 2.5 1.5B на FastAPI). PostgreSQL держит схему из 13 таблиц — от пользователей и продаж до сегментов, шаблонов и логов. Идея AI-канала лидгена была предложена нами и встроена в архитектуру вместе с ботом.
01screen
02screen
03screen
—
Стек
- Bot
- Node.js · TypeScript 5 · node-telegram-bot-api v0.64 · polling · ESM
- CRM-админка
- Отдельное веб-приложение: Next.js · React · TypeScript · права админа по ADMIN_IDS · логи действий
- Parser
- gramjs (MTProto, telegram v2.26) · live-listener на NewMessage по сотням чатов · события приходят push'ом через MTProto, без polling'а
- AI
- Gemini 2.0-flash для классификации вопросов · резервный локальный LLM-сервис (FastAPI + Qwen 2.5 1.5B-Instruct через llama-cpp)
- Workers
- Node-воркер в отдельном контейнере · цикл 60 секунд · обновляет parsed.category
- Data
- PostgreSQL 15 · 13 таблиц · 25 индексов · 9 триггеров updated_at · JSONB для медиа-шаблонов
- Integrations
- Google Apps Script Web App (источники чатов парсера) · Google Sheets (CRM-выгрузки)
- Infra
- Docker Compose · 5 сервисов (postgres / bot / parser / worker / llm) · отдельный контейнер на каждую роль
—
Архитектурные решения
- 01
CRM-админка как отдельное веб-приложение
Отдельный web-UI на Next.js + React: управление контентом бота, рассылки, лейблы пользователей, розыгрыши и партнёрская программа.
- 02
Custom MessageFlowService вместо FSM-сцен
Polling-бот без серверных сессий: вместо Telegraf-сцен мы отслеживаем «блоки сообщений» (основное + связанные message_id), чистим их при навигации и помечаем persistent-сообщения, которые переживают возврат в меню.
- 03
MTProto-парсер на gramjs
Listener подписывается на UpdateNewChannelMessage / UpdateNewMessage, матчит чаты по chatId / username / title, фильтрует тексты со знаком «?», достаёт author через InputUserFromMessage и пишет в parsed(chat_id, message_id, text).
- 04
Тротлинг источников
Источники чатов хранятся во внешнем Web App; парсер обновляет их не чаще одного раза в 10 минут на чат — чтобы не упереться в FloodWait Telegram.
- 05
Двухстадийный AI-pipeline
Сначала parsed-таблица пополняется парсером. Каждые 60 секунд categoryWorker берёт необработанную запись, отправляет в Gemini 2.0-flash с русскоязычным prompt'ом («аптека, туры, экскурсии, обмен валют, другое»), сохраняет category и model в parsed.
- 06
Двухмодельная стратегия LLM
Gemini в облаке для качества классификации + рядом готовый локальный сервис на Qwen 2.5 1.5B-Instruct через llama-cpp (FastAPI с OpenAI-совместимым /v1/chat/completions). Можно переключаться без правки воркера.
- 07
Партнёрская программа на уровне БД
users.referral_code + bloggers с уникальным slug, sales.referred_by → bloggers_leads с автоматическим расчётом выплат. Никаких ручных Excel-сводок.
- 08
Лейблы как сегментация
user_labels(user_id, label) — composite PK, через таблицу делаем точечные рассылки: «все интересовавшиеся Пхукетом», «купившие в марте», «не купившие за 30 дней».
- 09
Шаблоны сообщений с медиа
message_templates.media_files в JSONB хранит набор Telegram file_id, шаблон бота резолвит их без повторной загрузки — экономит трафик и оставляет одну точку правки контента.
- 10
Изолированные роли в Docker Compose
postgres, bot, parser, worker и (опционально) llm — каждый в своём контейнере. Воркер можно горизонтально масштабировать без перезапуска бота.
—
Метрики проекта
12+продуктов внутри бота
13таблиц в схеме
25индексов
5Docker-сервисов
2LLM-провайдера в архитектуре
10 минтроттлинг источников парсера
60 секцикл AI-воркера
1 + 1разработчик + AI-интегратор
—
Что внутри системы
Polling-бот на node-telegram-bot-api
Без вебхуков, без серверных сессий — состояние через MessageFlowService + chat-id maps.
CRM-админка с правкой контента
Отдельный web-UI на Next.js + React. Управление всеми текстами, медиа и кнопками бота — без релиза. Доступ выдаётся по ADMIN_IDS.
Шаблоны сообщений с медиа
message_templates.media_files JSONB — переиспользование Telegram file_id для тяжёлого контента, одна точка правки.
Многосоставные рассылки
Draft-режим, медиа-группы, фильтры по лейблам, статистика отправок.
Сегментация через лейблы
user_labels с composite PK, рассылки по любым комбинациям тегов.
Партнёрская программа
bloggers, bloggers_leads, sales — автоматический учёт продаж и выплат с возможностью кастомизации на блогера.
Конструктор розыгрышей
giveaways + giveaway_winners, slug-маршрутизация участия через callback_data.
Real-time MTProto-парсер
gramjs слушает публичные чаты, фильтрует вопросы, пишет в parsed-таблицу с указанием chat_id и message_id.
AI-классификация вопросов
Воркер вызывает Gemini 2.0-flash, сохраняет category + model в parsed для дальнейшего отбора лидов.
Резервный локальный LLM
FastAPI-сервис на Qwen 2.5 1.5B-Instruct, OpenAI-совместимый — можно переключиться без правки воркера.
Google Sheets-интеграция
Источники чатов парсера и CRM-выгрузки идут через Google Apps Script Web App.
Логи в БД
logs-таблица с level/context — без отдельной системы наблюдаемости на старте.
— такой же проект для вас
Бот как точка продаж — и канал лидов из тг-чатов?
Соберём бота с CRM-админкой и канал лидогенерации в Telegram под ваш бизнес. Расскажите задачу — вернёмся с архитектурой и сметой за пару дней.