Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Не секрет, что большинство бизнесов в России хотят внедрить ИИ для повышения своих показателей. Однако, к сожалению, многие не понимают, как использовать эту технологию по-настоящему эффективно. Чаще всего ИИ ассоциируют с генерацией смешных картинок, текстов и других развлекательных элементов. Но на самом деле он может стать бесценным помощником именно в аналитике — причём не просто помощником, а полноценной опорой для принятия решений.
Сегодня ставки на специалистов по аналитике серьёзно выросли. Например, мой знакомый, работающий в банковской сфере,, рассказывал, что в их банке аналитикам приходится платить зарплаты, которые превышают $5000 в месяц — просто потому, что хороших кадров не хватает. Аналитики на рынке — товар штучный и дорогой.
Так вот, искусственный интеллект позволяет заменить значительную часть рутинной работы аналитиков и выстроить эффективную систему аналитики для вашего бизнеса, так чтобы даже малый бизнес смог себе позволить выстроить прозрачную аналитику и принимать решения на основе данных. Давайте подробнее разберёмся, как именно это можно реализовать с помощью искусственного интеллекта.
Сферы, где ИИ может применяться в аналитике
Для начала определимся: в каких сферах аналитики может быть полезен ИИ? Если говорить кратко, с помощью систем автоматизации, например n8n или Make.com, можно вытягивать данные из любой базы вашей компании — будь то CRM, 1С, SQL-база или даже Excel-файлы. Далее эти данные можно фильтровать, обрабатывать и автоматически строить на их основе нужные отчёты.
То есть, вместо того чтобы отправлять аналитику десятки страниц Excel и просить его «сделай, пожалуйста, сводку по товарным остаткам», вы просто подключаете систему автоматизации к вашему серверу, вытягиваете данные и передаёте их в нейросеть — например, в ChatGPT-4 или GPT-5. Он уже сам посчитает остатки на складе, сравнит их с прошлым кварталом, визуализирует тренды и даже может предложить вам выводы на уровне стратегических решений.
Такие задачи раньше были доступны только крупным компаниям с целыми отделами BI-аналитиков. Теперь это можно сделать за пару часов при правильной настройке автоматизации и ИИ.
ИИ в аналитике для прогнозирования спроса
Один из самых очевидных и при этом мощных способов — это прогнозирование спроса. Искусственный интеллект умеет не просто анализировать, но и предсказывать. И в некоторых случаях делает это лучше, чем опытный аналитик, особенно если у него нет доступа ко всем нужным данным или он просто предвзято относится, скажем, к отдельному региону (ну вдруг у кого-то личная неприязнь к Краснодарскому краю, всякое бывает).
Если говорить по делу, то через системы автоматизации, такие как n8n, можно выгружать в ИИ большие объёмы данных. Например, вы производитель скамеек и урн. Ваша специфика — пик продаж летом. Вам нужно заранее определить, в каких регионах в следующем году спрос будет выше, чтобы зимой успеть запустить там рекламу, подготовить предложения, выйти на потенциальных заказчиков и, как итог, увеличить поступления на расчётный счёт.
Как это реализуется?
Вы автоматически выгружаете данные по тендерам на благоустройство, которые были объявлены в прошлом году. Все мы знаем, что благоустройство — это история небыстрая: от подачи заявки до установки проходит часто год или больше. А значит, если тендер только стартовал, скамейки и урны закупать будут ближе к концу проекта.
Дальше вы сравниваете эти данные с результатами ваших прошлогодних продаж. Добавляете сюда данные из Яндекс.Вордстата — частотность запросов вроде “установка урн”, “скамейка парковая” и так далее, по регионам. И вот уже ИИ на основании всех этих данных делает прогноз. Например: “В Красноярском крае ожидается рост спроса на урны на 15% по сравнению с прошлым годом. Причина — активные работы по благоустройству, при этом тендеры на малые архитектурные формы ещё не разыграны”.
А по Мурманску, наоборот, предсказывается падение спроса на 7% — потому что там ни крупных тендеров, ни поисковой активности сейчас не видно. Ещё раз подчеркну: никого не хочу обидеть — просто привожу пример. ИИ не подвержен эмоциям и выводит сухую логику из цифр, что нам, людям, порой бывает непросто.
Важно: чем больше данных вы загрузите, тем точнее будет прогноз. А главное — он будет стабильно точнее, чем у аналитика, который может быть в отпуске, устал или просто в плохом настроении.
Искусственный интеллект для маркетинговой аналитики
Второе направление — маркетинговая аналитика. И тут ИИ вообще звезда. Представьте: вы загружаете в нейросеть информацию из Яндекс.Директа, данные с телефонии и систем коллтрекинга — включая UTM-метки, по которым понятно, по каким объявлениям и ключевым словам пришли клиенты. Далее — данные из CRM: кто из них купил, кто нет.
И вот уже перед вами отчёт: какие ключевые слова приводят к сделкам, а какие просто жрут бюджет. Да, подобное можно реализовать через сквозную аналитику, но не всегда есть возможность, ресурсы, настройка. А ИИ можно «натравить» на данные из разных источников, даже если у вас нет готовой связки. Он их сам сведёт и покажет суть.
Например, можно выгрузить из Яндекс.Метрики список возвратных пользователей, сопоставить их с ключевыми словами, по которым они пришли впервые — и вы поймёте, какие фразы не просто приводят трафик, а приводят клиентов, которые возвращаются и, возможно, совершают покупку на втором заходе.
А дальше — вы делаете ставку именно на эти ключи в Директе. Такой подход работает и для контекста, и для SEO, и даже для офлайн-маркетинга, если у вас есть хоть какая-то оцифровка.
Искусственный интеллект для анализа отзывов
Третье направление — анализ отзывов и обратной связи, как от клиентов, так и от сотрудников. ИИ может по API вытаскивать переписку из мессенджеров, email, корпоративных CRM и формировать отчёты. Он покажет, с какими менеджерами у клиентов чаще всего возникают конфликты, по каким товарам больше всего негатива, какая тональность в общении преобладает.
Это настоящая внутренняя правда, без фильтра и купюр. Вам не нужно обзванивать клиентов и спрашивать “всё ли вам понравилось” — достаточно автоматизированной выгрузки переписок и запуска нейросети, которая покажет, где у вас слабые места в сервисе. Это честнее, быстрее и эффективнее.
И, самое главное, это работает не на уровне гипотез, а на уровне живых данных — с которыми вы можете уже завтра пойти в отдел продаж или маркетинга и начать делать лучше.
Искусственный интеллект для анализа поведения покупателей
Ещё одно направление — анализ продаваемости и прогнозирование покупательского поведения. Допустим, вы владелец ритейл-сети и хотите понять: какие покупатели, из какого сегмента, что берут дополнительно. Например, мамы с детьми, помимо памперсов, могут взять вино вечером — чтобы просто немного выдохнуть. А молодые яппи-менеджеры берут энергетики и готовую диетическую еду, потому что хотят держать форму и не выпадать из продуктивности.
Вы можете установить камеры в магазине и, используя видеоаналитику, сегментировать покупателей по полу, возрасту, поведению. Система сможет определить, к каким полкам подходит определённый сегмент, где задерживается, что берёт, а что смотрит, но не покупает.
Если видеоаналитика кажется пока сложной — не страшно. Можно просто выгрузить данные по продажам, добавить к ним информацию о возрасте, поле и других параметрах из клиентской базы, и попросить ИИ предсказать: какие дополнительные товары купит, например, женщина 25–35 лет. Выгрузка регистраций, кассовые данные, немного Python — и нейросеть выдаст чёткий прогноз.
Таким образом можно формировать индивидуальные предложения, выстраивать витрины, создавать персонализированные рассылки и даже планировать ассортимент по регионам.
Искусственный интеллект для автоматизации отчетностей
Кроме того, искусственный интеллект отлично справляется с автоматизацией отчётности. Если ваши специалисты тратят часы на составление отчётов — это уже неэффективно. ИИ способен на основе данных из CRM, Excel, 1С и других источников сам формировать отчёты по каждому менеджеру: сколько звонков, сколько задач выполнено, сколько КП отправлено и сколько из них конвертировались в сделки. Всё — в виде таблицы, графиков и с готовыми выводами.
Решений, которые можно внедрить в аналитике с помощью ИИ — десятки. И в интернете действительно много примеров и вдохновляющих описаний. Но цель этой статьи — не вдохновить, а дать чёткую, рабочую схему.
Какие сервисы использовать для внедрения ИИ в отдел продаж?
Один из самых понятных путей — это развернуть нейросеть на своём сервере. Для этого потребуется программное обеспечение (например, n8n), сам сервер и доступ к данным.
Автоматизация строится так: вы подключаете n8n к вашим базам — это может быть Bitrix, 1С, SQL — и выгружаете оттуда нужную информацию. Далее данные очищаются, форматируются (чаще всего через скрипты на Python), например, сопоставляются покупки с полом и возрастом. Затем они загружаются в нейросеть — например, ChatGPT или DeepSeek.
Пример запроса: «Проанализируй, какие товары чаще всего покупают женщины 25 лет и на что они тратят больше всего». ИИ обработает данные, выделит группы товаров, рассчитает средний чек, частотность, тренды — и всё это выдаст в удобном формате.
Можно также настроить связку из нескольких нейросетей. Одна анализирует товары, вторая — источники трафика, третья — покупки через мобильные устройства. В итоге вы получите сводный отчёт, например: «Какие товары чаще всего покупают женщины 25 лет, совершающие покупки через iPhone».
Под такие задачи не бывает универсальных решений — всё проектируется под специфику бизнеса. Но мы как раз этим и занимаемся: настраиваем индивидуальные системы, которые потом экономят бизнесу сотни часов и тысячи рублей. Обратитесь к нам — консультация бесплатная.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
