Авторизация
Сброс пароля
Агент, который сам собирает и верстает email- и push-рассылки
Заказчик: ООО "ТТ-Трэвел"

Создали систему, в которой агент по короткому ТЗ менеджера сам собирает данные с сайта и из внутренних источников, верстает рассылку в интерфейсе CRM-системы маркетинга и проставляет UTM-метки. Автоматизировали 95% рассылок туроператора.
1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
Fun&Sun — туроператор, для которого CRM-коммуникации (имейлы, пуши) — один из ключевых каналов продаж. Ежедневно отправляется несколько десятков рассылок, и несмотря на шаблонизацию, каждая собирается вручную: часть данных с сайта туроператора, часть — из внутренних источников, дальше — вёрстка в шаблоне, расстановка UTM-меток. Узкое горлышко в масштабировании. Усложняющий фактор: ключевые системы маркетинга, которыми пользовались коллеги, не предоставляют API для интеграции — обычная автоматизация невозможна.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Главное препятствие — отсутствие API у целевой CRM-системы маркетинга. Стандартный путь интеграции закрыт. Решение мы построили вокруг идеи «агент работает в интерфейсе как человек».
Архитектура получилась многослойной. Парсер сайта туроператора собирает актуальные данные о турах, ценах и направлениях — это обходит отсутствие API у клиентской стороны. Над парсером — диалоговый бот, который принимает у менеджера задачу на естественном языке, знает принятую в компании систему шаблонов и через function calling запрашивает у внутренних систем то, чего не хватает. И главный компонент — агент-верстальщик, который работает прямо в интерфейсе CRM-системы маркетинга через автоматизацию браузера: открывает шаблон, наполняет его данными, расставляет UTM-метки, отправляет на проверку.
Ключевой инсайт: когда у целевой системы нет API — это не блокер, а просто другой класс задачи. LLM-агент в браузере её решает.

3. Результаты сотрудничества
- 95% рассылок собирается автоматически — практически без участия менеджера
- Команда тем же составом увеличила общий объём рассылок
- Перешли от широких кампаний по ключевым направлениям к работе с микросегментами — это повышает релевантность каждой коммуникации и конверсию

4. Заключение
Кейс показывает класс задач, где LLM-агенты дают качественно новое решение: они не оптимизируют существующий процесс, а снимают ограничение «нет API — нет автоматизации». Агент работает в интерфейсе как человек — в десятки раз быстрее и без усталости.


