Как сделать ИИ-агента для вебинаров и онлайн-мероприятий

Что получится в результате

Соберем ИИ-агента, который помогает провести вебинар как управляемый процесс: собрать регистрации, разложить участников по сегментам, подготовить напоминания, обработать вопросы, посчитать вовлеченность, передать горячие лиды в CRM и собрать отчет после эфира.

Первая рабочая версия будет делать так:

1. событие создается в `event_queue`;
2. регистрации попадают в `registration_queue`;
3. агент нормализует профили участников в `attendee_profiles`;
4. вопросы до эфира и во время эфира попадают в `question_log`;
5. посещаемость и активность сохраняются в `attendance_log`;
6. scoring считается по правилам из `engagement_score_rules`;
7. follow-up сегменты создаются в `followup_queue`;
8. горячие лиды уходят в `crm_updates` как черновики;
9. идеи и частые вопросы попадают в `content_backlog`;
10. отчет по событию собирается в `event_report`;
11. спорные действия уходят в `review_queue`;
12. ошибки и история обработки пишутся в `error_log` и `audit_log`.

В первой версии агент не должен сам обещать скидки, менять оффер, отправлять массовые письма без проверки, раскрывать персональные данные участников и создавать сделки в CRM без approval.

Что понадобится

• n8n Cloud или self-hosted n8n.
• Вебинарная платформа: Zoom, YouTube Live, Webinar.ru, GetCourse, Teams или другая.
• Форма регистрации: Typeform, Tally, Google Forms, HubSpot forms или лендинг.
• Google Sheets для очередей, правил и логов.
• CRM или email-платформа для follow-up.
• LLM API для сегментации, Q&A summary и черновиков писем.
• 20-50 тестовых регистраций и 10-20 тестовых вопросов.
• Ответственные: маркетинг, sales, customer success, product, support.

Шаг 1. Выберите цель события

Не автоматизируйте одинаково продающий вебинар и обучающий эфир.

Для первого прототипа выберите сценарий:

маркетинговый вебинар для сбора и квалификации B2B-лидов

Входит:

• регистрационная форма;
• сегментация участников;
• напоминания;
• сбор вопросов;
• attendance tracking;
• scoring интереса;
• follow-up по сегментам;
• передача горячих лидов в продажи;
• отчет по событию.

Не входит:

• автоматическая скидка;
• отправка коммерческого предложения без менеджера;
• публикация персональных данных участников;
• массовая рассылка без согласия;
• автоматическое создание сделки без проверки;
• ответы от имени спикера без approval.

Проверка: вы можете назвать одну цель, одну аудиторию и один главный результат события.

Шаг 2. Создайте структуру папок

В Google Drive создайте:

Webinar AI agent
  event_brief
  registration_exports
  webinar_recordings
  q_and_a
  followup_drafts
  event_reports
  review_items
  test_data

Правила:

бриф события лежит в event_brief
черновики писем лежат в followup_drafts
итоговые отчеты лежат в event_reports
персональные данные не копируются в публичные документы

Проверка: команда знает, где искать бриф, записи, вопросы, follow-up и отчет.

Шаг 3. Создайте таблицу проекта

Создайте Google Sheet:

Webinar event AI agent

Добавьте листы:

event_queue
registration_queue
attendee_profiles
question_log
attendance_log
engagement_score_rules
followup_queue
crm_updates
content_backlog
review_queue
event_report
audit_log
error_log
test_cases
settings

Проверка: n8n имеет доступ к таблице на чтение и запись.

Шаг 4. Настройте event_queue

В `event_queue` добавьте колонки:

event_id
created_at
event_name
event_type
event_goal
webinar_platform
webinar_id
start_at
duration_minutes
status
owner_marketing
owner_sales
owner_cs
registration_url
recording_url
report_url
last_error
updated_at

Статусы:

draft
registration_open
reminders_ready
live
ended
processing
followup_ready
reported
done
error

Проверка: событие имеет ID, дату, цель, владельцев и ссылку на регистрацию.

Шаг 5. Создайте registration_queue

В `registration_queue` храните сырые регистрации.

Колонки:

registration_id
event_id
created_at
source_system
email
full_name
company
job_title
phone
answers_json
utm_source
utm_campaign
consent
status
last_error

Статусы:

new
normalized
duplicate
needs_review
synced
error

Проверка: новая регистрация из формы создает строку в `registration_queue`.

Шаг 6. Настройте сбор регистраций

Создайте workflow:

Webinar registration intake

Минимальные узлы:

1. `Webhook`, `Typeform Trigger`, `HubSpot Form`, `Google Sheets Trigger` или `HTTP Request`;
2. `Validate payload`;
3. `Generate registration_id`;
4. `Append registration_queue`;
5. `Find or create attendee profile`;
6. `Write audit_log`.

Если нет email:

status = needs_review
reason = missing_email

Проверка: тестовая регистрация попадает в таблицу без ручного копирования.

Шаг 7. Нормализуйте attendee_profiles

В `attendee_profiles` приведите участников к единому формату.

Колонки:

attendee_id
event_id
email
full_name
company
job_title
segment
lead_type
customer_status
crm_contact_id
crm_company_id
consent
main_question
interest_topic
utm_source
created_at
updated_at

Сегменты:

prospect
current_customer
partner
student
competitor
candidate
unknown

Проверка: один email не создает два разных профиля для одного события.

Шаг 8. Классифицируйте участника

Создайте LLM-узел `Classify attendee`.

Prompt:

Классифицируй участника вебинара.
Верни только JSON.
Не придумывай данные, которых нет в регистрации.

Формат:
{
  "segment": "prospect|current_customer|partner|student|competitor|candidate|unknown",
  "lead_type": "sales|customer_success|partner|education|ignore|unknown",
  "interest_topic": "",
  "confidence": 0.0,
  "reason": ""
}

Если уверенность ниже 0.65, ставьте `segment = unknown`.

Проверка: участник с корпоративным email, должностью и вопросом получает понятный сегмент.

Шаг 9. Создайте question_log

В `question_log` собирайте вопросы до эфира и во время эфира.

Колонки:

question_id
event_id
attendee_id
email
question_text
question_source
topic
priority
status
answer_draft
owner_role
created_at
answered_at

Каналы вопросов:

registration_form
webinar_chat
q_and_a_panel
email
post_event_form

Проверка: вопрос из формы регистрации не теряется к началу эфира.

Шаг 10. Подготовьте список вопросов спикеру

Создайте LLM-узел `Prepare speaker Q&A`.

Prompt:

Сгруппируй вопросы участников для спикера.
Верни JSON array:
{
  "topic": "",
  "questions": [],
  "priority": "high|medium|low",
  "why_important": "",
  "suggested_answer_points": []
}

Не отвечай от имени спикера окончательно.

Проверка: перед эфиром у спикера есть список тем и вопросов, а не сырая выгрузка.

Шаг 11. Настройте attendance_log

После эфира заберите посещаемость.

Колонки:

event_id
attendee_id
email
registered
attended
join_time
leave_time
attended_minutes
attendance_percent
asked_question
clicked_link
watched_recording
created_at

Правила:

no_show: registered=true and attended=false
partial: attended_minutes < 50% duration
attended: attendance_percent >= 50
high_engagement: attended >= 70% and asked_question=true

Проверка: участник, который не пришел, получает `no_show`, а активный участник получает высокий engagement.

Шаг 12. Создайте engagement_score_rules

В `engagement_score_rules` задайте scoring.

Колонки:

rule_id
condition
points
reason
owner_team
is_active

Первый набор:

attended_70 | attendance_percent>=70 | 20 | был почти весь эфир | marketing
asked_question | asked_question=true | 25 | задал вопрос | sales
enterprise_company | segment=prospect and company not empty | 15 | B2B-потенциал | sales
pricing_question | topic=price | 20 | интерес к цене | sales
integration_question | topic=integration | 15 | интерес к внедрению | presales
current_customer | segment=current_customer | 10 | клиентский follow-up | cs
no_show | attended=false | -10 | не пришел | marketing
no_consent | consent=false | -100 | нельзя писать | compliance

Проверка: scoring прозрачен и объясним, а не “модель решила”.

Шаг 13. Рассчитайте interest_score

Для каждого участника:

interest_score = сумма активных правил

Категории:

hot: >= 50
warm: 25-49
nurture: 1-24
no_followup: <= 0

Если `consent = false`, ставьте:

followup_segment = no_followup

Проверка: горячий лид имеет понятные причины scoring.

Шаг 14. Создайте followup_queue

В `followup_queue` добавьте колонки:

followup_id
event_id
attendee_id
email
followup_segment
interest_score
message_type
draft_subject
draft_body
status
approved_by
send_after
created_at

Сегменты:

hot_sales
warm_sales
customer_success
partner_followup
recording_only
no_show_recording
no_followup
manual_review

Проверка: no-show и hot lead получают разные черновики follow-up.

Шаг 15. Подготовьте черновики follow-up

Создайте LLM-узел `Draft event follow-up`.

Prompt:

Подготовь черновик follow-up после вебинара.
Не обещай скидку.
Не выдумывай персональные факты.
Не отправляй письмо сам.

Дано:
- сегмент участника
- присутствовал ли на эфире
- вопрос участника
- интересующая тема
- разрешение на коммуникацию

Верни JSON:
{
  "draft_subject": "",
  "draft_body": "",
  "needs_approval": true
}

Проверка: черновик можно проверить и отправить из email-платформы после approval.

Шаг 16. Создайте crm_updates

В `crm_updates` храните черновики изменений CRM.

Колонки:

crm_update_id
event_id
attendee_id
crm_contact_id
crm_company_id
update_type
draft_text
fields_to_update
status
approved_by
created_at

Что можно готовить:

• заметку “посетил вебинар”;
• интересующая тема;
• вопрос участника;
• scoring;
• задача sales;
• задача customer success;
• ссылка на запись;
• сегмент follow-up.

Проверка: CRM не меняется напрямую без approval.

Шаг 17. Создайте content_backlog

В `content_backlog` складывайте повторяющиеся вопросы и идеи.

Колонки:

backlog_id
event_id
topic
question_examples
frequency
recommended_content
owner_team
status
created_at

Типы контента:

faq_article
product_doc
demo_video
sales_enablement
support_article
next_webinar_topic

Проверка: вебинар помогает улучшать базу знаний и контент, а не только собирать лиды.

Шаг 18. Создайте review_queue

В `review_queue` отправляйте спорные действия.

Колонки:

review_id
event_id
attendee_id
reason
question
assigned_owner
status
decision
decision_comment
created_at
closed_at

Причины:

low_classification_confidence
missing_consent
competitor_detected
vip_customer
negative_question
manual_sales_review
personal_data_risk

Проверка: агент не отправляет сомнительный follow-up автоматически.

Шаг 19. Соберите event_report

В `event_report` создавайте итоговую строку и ссылку на документ.

Колонки:

event_id
event_name
registered_count
attended_count
attendance_rate
questions_count
hot_leads_count
warm_leads_count
no_show_count
top_topics
top_questions
recommended_actions
report_url
created_at

Отчет должен включать:

• сколько зарегистрировалось;
• сколько пришло;
• кто был активен;
• какие вопросы повторялись;
• какие лиды передать sales;
• какие клиенты требуют CS follow-up;
• какие темы вынести в следующий контент.

Проверка: отчет можно показать команде без ручной сборки из разных систем.

Шаг 20. Ведите audit_log

В `audit_log` добавьте колонки:

event_id
entity_id
event_type
actor
source
details
created_at

Логируйте:

• создание события;
• регистрацию участника;
• классификацию сегмента;
• импорт посещаемости;
• расчет scoring;
• создание follow-up draft;
• CRM draft;
• review decision;
• создание отчета;
• ошибку workflow.

Проверка: по участнику можно восстановить, почему он получил конкретный follow-up.

Шаг 21. Настройте error_log

В `error_log` добавьте колонки:

error_id
event_id
attendee_id
workflow_name
node_name
error_type
error_message
input_snapshot
status
owner
created_at

Типы ошибок:

registration_payload_missing
webinar_id_missing
attendance_import_failed
llm_json_invalid
crm_contact_not_found
consent_missing
followup_draft_failed
crm_update_failed
report_generation_failed

Проверка: сбой не теряется в n8n execution history, а попадает в рабочий журнал.

Шаг 22. Создайте test_cases

В `test_cases` добавьте тестовых участников.

Колонки:

test_id
registration_payload
attendance_payload
expected_segment
expected_followup_segment
expected_score_range
expected_review_reason
last_run_at
last_result

Первый набор:

hot_enterprise_attendee
no_show_with_consent
no_consent_attendee
current_customer_question
competitor_registration
partner_registration
student_registration
pricing_question
integration_question
missing_email

Проверка: изменение prompt или правил scoring не ломает базовые сегменты.

Шаг 23. Прогоните полный путь на одном событии

Порядок:

1. создайте событие в `event_queue`;
2. отправьте тестовую регистрацию;
3. проверьте `registration_queue`;
4. проверьте `attendee_profiles`;
5. добавьте вопрос участника;
6. импортируйте посещаемость;
7. проверьте `interest_score`;
8. проверьте `followup_queue`;
9. проверьте `crm_updates`;
10. проверьте `content_backlog`;
11. сформируйте `event_report`;
12. проверьте `audit_log` и `error_log`.

Проверка: от регистрации до отчета процесс проходит без ручного копирования между формой, вебинарной платформой и CRM.

Минимальная проверка результата

Прототип работает, если выполняются все пункты:

• событие есть в `event_queue`;
• регистрация попадает в `registration_queue`;
• профиль создается в `attendee_profiles`;
• вопросы пишутся в `question_log`;
• посещаемость попадает в `attendance_log`;
• scoring считается по `engagement_score_rules`;
• follow-up сегменты создаются в `followup_queue`;
• CRM-изменения остаются черновиками в `crm_updates`;
• повторяющиеся вопросы попадают в `content_backlog`;
• спорные случаи уходят в `review_queue`;
• отчет появляется в `event_report`;
• история видна в `audit_log`;
• ошибки пишутся в `error_log`;
• `test_cases` проходят после изменения prompt.

Что нельзя автоматизировать в первой версии

• отправку массовых писем без approval;
• обещание скидок и специальных условий;
• создание сделки в CRM без проверки;
• передачу персональных данных не той команде;
• публикацию вопросов участников без согласия;
• автоматический ответ от имени спикера;
• удаление регистраций и посещаемости;
• scoring без объяснения;
• follow-up участникам без согласия на коммуникацию.

Частые вопросы

Можно ли начать без Zoom API?

Да. Для прототипа достаточно регистраций из формы и CSV с посещаемостью. Когда логика сегментации и follow-up проверена, можно подключить Zoom API или другую платформу.

Нужно ли отправлять follow-up автоматически?

В первой версии лучше готовить черновики и отправлять после approval. Так вы не разошлете письмо участникам без согласия или с неверным оффером.

Как определить горячего лида после вебинара?

Используйте прозрачные правила: присутствовал большую часть эфира, задал вопрос по цене или интеграции, подходит по сегменту, дал согласие на коммуникацию. Итоговый score должен объясняться строками из `engagement_score_rules`.

Что делать с теми, кто зарегистрировался, но не пришел?

Создайте отдельный `no_show_recording` follow-up: запись, краткое резюме и мягкий следующий шаг. Не отправляйте sales-сообщение как горячему участнику, если он не был на эфире.

Какой минимум нужен для запуска?

`event_queue`, `registration_queue`, `attendee_profiles`, `question_log`, `attendance_log`, `engagement_score_rules`, `followup_queue`, `crm_updates`, `event_report`, `audit_log`, `error_log` и 10 тестовых регистраций.