Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Сегодня большинство компаний, которые стремятся развивать свой бизнес в России, уже слышали об искусственном интеллекте и хотят его использовать. Однако часто понимание ИИ ограничивается созданием мемов, картинок в стиле Хаяо Миядзаки и шутливых постов. Но как использовать ИИ для реального роста бизнеса — вопрос, на который мы ответим в этой статье.
Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для улучшения коммерческих процессов в любом бизнесе. Благодаря системам автоматизации он позволяет проводить несколько ключевых преобразований в отделе продаж. В первую очередь — это качественная аналитика, которая даёт возможность детально анализировать каждую поступающую сделку. Во-вторых, это персонализация, заключающаяся в способности ИИ понимать запрос клиента и формировать для него уникальное предложение. И наконец, это системное выстраивание процессов внутри отдела продаж, включая улучшение качества звонков, контроль за их соблюдением и контроль качества работы менеджеров по продажам.
В этой статье мы разберемся как применить ИИ для роста показателей продаж вашего бизнеса.
ИИ для автоматизации аналитики отдела продаж
Начнём с первого направления — аналитики. Благодаря системам автоматизации, таким как N8N, можно задействовать ИИ для анализа каждого поступающего лида. Например, искусственный интеллект может отслеживать источник происхождения лида, если он указан через UTM-метки, и анализировать поступающие данные.
В процессе анализа ИИ может не только фиксировать запрос клиента, но и расшифровывать полученные данные, а также проводить первичную фильтрацию. Например, клиент сообщил, что ему нужно купить детскую площадку для жилищного комплекса в Сочи. Искусственный интеллект расшифровывает эту информацию и автоматически прикрепляет её в CRM-систему, например, Bitrix.
На этом этапе можно настроить сегментацию клиентов. Если ваш отдел продаж перегружен заявками или запросами, ИИ поможет фильтровать их и выделять целевые, требующие приоритизации. Например, если к вам обращается клиент с целью получить начальную максимальную цену (НМЦ) для участия в торгах, такой лид часто неинтересен. Эти клиенты обычно просят выставить коммерческое предложение, затем отдают его на тендер, и их отдел закупок уже не беспокоит, кто выиграет. Такие лиды чаще всего оказываются бесперспективными для коммерческого отдела, так как они не предполагают долгосрочного сотрудничества и зачастую не приводят к заключению реальных сделок. Никого не хочу обидеть, просто привожу пример. В нашем бизнесе каждый третий лид — это НМЦ, у которых конверсия значительно меньше чем у остальных лидов, поэтому прекрасно понимаем актуальность проблемы.
Искусственный интеллект можно настроить так, чтобы он фильтровал подобные лиды или другие заявки, не являющиеся целевыми. Например, можно задать ИИ задачу выделять определённые ключевые слова, характерные для тендерных специалистов, и помечать такие лиды как нецелевые. Допустим, в разговоре упоминаются слова «начальная максимальная цена» или «тендер» — ИИ автоматически помечает такие лиды красным цветом и отправляет в отдельный список с низкой приоритизацией.
Кроме того, можно настроить фильтрацию по другим ключевым словам, которые указывают на высокую потенциальную доходность сделки. Например, если поступает запрос на благоустройство территории в Москве от крупного жилищного комплекса, это обычно означает значительный бюджет, что делает таких клиентов приоритетными. Искусственный интеллект может выявлять такие запросы по ключевым словам и присваивать им более высокий статус в CRM-системе.
Выгрузка данных о лидах, обработанных ИИ, может осуществляться различными способами. Например, вы можете настроить систему так, чтобы она выгружала ключевые лиды в Google Таблицу или отправляла их напрямую в CRM-систему, где они будут автоматически помечены как приоритетные. Это позволяет вашим менеджерам сосредоточиться на наиболее перспективных заявках, не тратя время на обработку низкоприоритетных лидов.
ИИ для анализа эффективности менеджеров и прослушки звонков
ИИ отлично подходит не только для анализа входящих заявок, но и для анализа работы вашего отдела продаж. Например, можно настроить речевую аналитику, которая будет записывать и расшифровывать разговоры менеджеров с клиентами. Система сравнивает текст разговоров с заранее установленными скриптами и фиксирует моменты, где менеджер отклоняется от рекомендованного сценария. Это позволяет выявить ошибки и слабые места в скриптах, а также оценить эффективность работы сотрудников.
Такой анализ можно автоматизировать, настроив ИИ так, чтобы он формировал отчёты о качестве работы менеджеров. Например, система может присылать отчёты руководителю отдела продаж, выгружать их в Google Sheets или отправлять на почту. Это позволяет руководителям быстро получать обратную связь и вносить коррективы в работу своих бойцов.
Если раньше руководителям приходилось тратить часы на прослушивание звонков и анализ работы сотрудников, то теперь искусственный интеллект может делать это за считанные минуты и с гораздо большей точностью. Это значительно экономит время и позволяет сосредоточиться на более стратегических задачах.
Похвастаюсь, я лично (с молодым и очень талантливым специалистом — Екатериной) реализовал такое решение для моей компании. Система автоматизации n8n выгружает звонки из Битрикса, расшифровывает их (сохраняя всю конфиденциальность клиента) и оценивает качество работы менеджера по 10 бальной шкале.
Также, в результате транскрибации и анализа звонков, можно задействовать искусственный интеллект для создания идеальных скриптов. Это особенно полезно, когда у вас накопилась внушительная база звонков и взаимодействий с клиентами. Например, вы можете выгрузить все прошедшие звонки, и на их основе выписать возражения, которые чаще всего звучат от клиентов: недовольство ценой, сроками или регионом поставки. Искусственный интеллект анализирует эти данные и помогает создать скрипт, который будет рекомендовать вашим менеджерам, как лучше отработать такие возражения.
Например, в нашем бизнесе я загрузил в ИИ более 200 часов звонков и на основании общения с клиентами — искусственный интеллект сформировал идеальный скрипт для обработки и ‘дожатия» клиента до договора. Скрипт по каждой услуге в нашем бизнесе содержит ответы на все возражения (например, вопрос клиента, почему срок согласования проектов санитарно-защитных зон может занять до 2-х месяцев).
Искусственный интеллект для уникальной персонализации продаж
Теперь представьте себе другой сценарий. Представьте, Вы продаёте детские площадки, как один из наших клиентов.
К нашему заказчику обратился клиент из Сочи, который захотел заказать площадку для жилого комплекса. Искусственный интеллект транскрибировал звонок, проанализировал, что именно нужно клиенту.
Например, слова «Сочи», «детская площадка», «жаркий климат» говорят о том, что детская площадка должна быть устойчива к жаре, выдерживать высокие температуры и сохранять цвет под палящим солнцем. А ещё — передавать морской колорит.
На основании анализа звонка искусственный интеллект создаёт уникальное коммерческое предложение. Оно подчёркивает, что площадка, которую наш заказчик (для которого мы проектировали эту систему) предлагает клиенту, идеально подходит для условий Сочи: материалы выдерживают жару, конструкция защищена от выгорания, а дизайн передаёт атмосферу морского бриза, моря и отдыха. Более того, ИИ может тут же сгенерировать уникальную страницу на сайте с визуализацией площадки — загружая изображения из базы данных и сопровождая их соответствующим текстом.
И да, такую систему мы уже разработали для действующего клиента и у него выросли продажи на 15% за квартал.
Искусственный интеллект уникален тем, что он может подстраиваться под конкретные условия, показывая, почему именно ваше решение идеально подходит для клиента. ИИ дает целый уникальный механизм адаптации предложений под нужды конкретных людей.
Такая персонализация работает не только в B2B, но и в B2C-секторе.
Вот еще пример. Представьте, вы продаёте квартиры. Вы понимаете, что аудитория у вас разная: семьи с детьми, молодые пары, которые недавно взяли ипотеку, или, скажем, одинокие айтишники, ценящие комфорт и доступ к кофейне с высокоскоростным интернетом.
Искусственный интеллект может провести транскрибацию звонка и на её основе сформировать уникальное предложение для каждого сегмента аудитории. Например, если клиент — мама с детьми, ИИ подскажет менеджеру упомянуть наличие детской площадки, парка и школы рядом. Все эти моменты ИИ обозначить в уникальной презентации, которую создаст клиенту, опубликовав в ней описание преимуществ (например, парка, детской площадки, хорошей экологии). Презентацию ИИ оформит в фирменном стиле и допустим, выгрузит в PDF и отправит на почту клиенту.
В то же время, если клиент — молодой специалист, который больше интересуется технологиями и комфортом, искусственный интеллект предложит ему другую подачу. Например, наличие компьютерного клуба поблизости (для игры в CS GO 2), кальянной или высокоскоростного интернета, который никогда не сбоит. Это делает предложение максимально релевантным для каждого клиента.
Вся прелесть этого подхода в том, что искусственный интеллект способен подстраиваться под совершенно разные задачи и аудитории. Независимо от того, продаёте вы детские площадки, квартиры или промышленные услуги, ИИ может анализировать данные и выдавать уникальные коммерческие предложения, которые максимально подходят под запросы клиента.
Ниже сделал для вас схему, где рассказал как мы настроили такую систему для одного из клиентов с помощью целого ряда связок (n8n, ChatGtp, Gemini AI). Изображения я естественно заменил, чтобы соблюсти конфиденциальность Заказчика.
Какие сервисы использовать для внедрения ИИ в отдел продаж?
Лично мы для таких задач используем целый ряд инструментов.
В первую очередь на сервере разворачивается сервис N8N, в который вытягиваются данные по API (например, по API Bitrix выгружаются записи звонков для расшифровок).
N8N (или иные аналоги, например make.com и zapier) отправляют аудиорасшифровку в нейросеть (например, СhatGtp) для анализа звонка.
Далее данные можно передавать в другие «агенты» нейросетей (например, отправлять в DeepSeek для написание рекомендаций для менеджеров) и затем результат передавать по тому-же API обратно в CRM или в иные системы (например, на основании анализа звонка ИИ формирует КП для клиента, данные по товару берутся из базы SQL компании, а текст КП подгружается в форму КП и отправляется в Bitrix для отправки).
Проектирования системы внедрения ИИ в продажи штука очень индивидуальная. Необходимо детально продумать все аспекты, например, понять какие данные можно «вытягивать» через API и понять какие нейросетевые агенты с указанным типом данных справятся лучше.
Что ещё можно автоматизировать с помощью ИИ в отделе продаж?
Если вы думаете, что ИИ ограничивается только анализом звонков и созданием КП — спешу вас обрадовать: это только верхушка айсберга. Вот ещё несколько направлений, где искусственный интеллект может серьёзно упростить работу вашего коммерческого отдела и поднять конверсию.
- Подсказки менеджеру в реальном времен.
Представьте, ваш менеджер ведёт звонок, а у него сбоку — всплывает подсказка: какие боли чаще всего у этого типа клиента, какие возражения могут быть дальше и что лучше сказать, чтобы не потерять контакт. Это не фантастика — так работают связки между CRM, распознаванием речи и языковыми моделями. Например, если ИИ понимает, что клиент начинает говорить про цену, он сразу показывает скрипт с отработкой по ценовому возражению. - Автоматизация работы с просроченными лидами
В любом отделе продаж есть лиды, с которыми «что-то пошло не так». То не перезвонили, то не отправили КП, то просто забыли. ИИ может сканировать всю базу CRM и собирать в отдельный отчёт тех, кого стоит вернуть в работу. Более того, он может сам сгенерировать письмо или текст для WhatsApp, адаптированный под каждого клиента. - Прогнозирование воронки продаж. ИИ можно обучить анализировать вашу воронку продаж, выявляя слабые места. Например, если вы видите, что на этапе отправки КП у вас теряется 60% заявок — система подскажет, какие менеджеры сливаются, какие КП работают плохо, и даже предложит A/B-тестировать тексты или визуалы.
- Автоматическое распределение лидов. Часто в отделах продаж менеджеры получают заявки хаотично: кто-то грузится, кто-то отдыхает. Система на базе ИИ может автоматически распределять входящие заявки между менеджерами по параметрам: загруженность, специализация, вероятность успешного закрытия. Например, если пришёл лид по благоустройству — он сразу уходит тому, кто уже делал 5 сделок в этой теме.
- Контроль KPI менеджеров. ИИ может ежедневно (или еженедельно) формировать отчёт по каждому сотруднику: сколько звонков, какие темы поднимались, сколько раз говорилось «сейчас уточню», сколько раз не были заданы ключевые вопросы из скрипта. И, что важно — не просто цифры, а нормальные, человеческие рекомендации: вот где ты молодец, а вот где можно подтянуть.
Если честно, ИИ в продажах — это рождающаяся ex-machina. Компании, которые будут использовать ИИ в продажах — вырастут и преуспеют, поэтому я крайне рекомендую отнестись к внедрению ИИ всерьез. Для этого обратитесь к нам за бесплатной консультацией. Предложим несколько идей по автоматизации работы вашего отдела или поможем внедрить описанные выше концепции.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
