Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяКейсы116Думаете, дело в менеджерах? Мы прочитали 1,37 миллиона сообщений и нашли настоящую причину
Думаете, дело в менеджерах? Мы прочитали 1,37 миллиона сообщений и нашли настоящую причину

Думаете, дело в менеджерах? Мы прочитали 1,37 миллиона сообщений и нашли настоящую причину

Главное, что показал этот проект

Мы искали плохих продавцов, а нашли плохой трафик.

«Владислава» продаёт женскую верхнюю одежду через мессенджеры: покупательницы пишут в Telegram, WhatsApp и Instagram*, менеджеры отвечают из amoCRM. Обращений много, продаж меньше, чем хочется, а почему — никто не знает. Отчётов нет, причины отказов в CRM написаны формально.

Обычно в такой ситуации начинают с людей: кто плохо работает, кого учить, кого менять. Мы забрали всю переписку и всю CRM за четыре года, разобрали и посчитали. Дело оказалось не в людях.

* Instagram принадлежит компании Meta, признанной в России экстремистской и запрещённой.

Что было на входе

Что Сколько
сообщений в переписке 1 375 109
чатов с покупателями 48 675
разговоров внутри этих чатов 68 492
обращений в CRM за два года 101 305
событий CRM: смены этапов, задачи, действия ботов 2 961 882
контактов 140 074
период май 2022 — сентябрь 2026

Переписка шла через четыре разных сервиса, часть чатов была привязана не к сделкам, а к карточкам покупателей, и не всё выгружалось программно.

Как собирали

Это самая недооценённая часть работы, поэтому расскажем честно.

Сделки, контакты и события забрали через программный доступ amoCRM. Здесь мы ошиблись в первый раз: выгрузка по месяцам упиралась в ограничение сервиса и молча теряла начало каждого месяца. Двенадцать месяцев из двадцати пяти не выгрузились вовсе. Заметили по провалу в графике, который выглядел как падение спроса. Перевыгрузили по неделям: вместо 1,17 миллиона событий получили 2,96 миллиона. В первой попытке терялось около 60% данных.

Тексты переписки программным путём не отдаются: сервис чатов выгружает историю только партнёрам, а не владельцу аккаунта. Забрали их из интерфейса CRM, с записью сразу на диск. Полсотни тысяч карточек, 52 минуты, ни одной ошибки.

Дальше началась сборка. Один чат в CRM живёт годами: в него попадают все обращения человека, все рассылки и повторные покупки. Медианная «длина чата» больше ста суток — считать по чатам бессмысленно.

Что пришлось сделать, чтобы цифры стали правдой Один чат в CRM живёт годами и вбирает всё подряд. Считать по чатам бессмысленно. 1 375 109 сообщений выгружено из переписки за четыре года 179 939 эпизодов — разговоры, разделённые паузой больше трёх суток 68 492 настоящих разговора: клиент писал и ему отвечали 62 846 продающих — без рассылок и сервиса после покупки Остальное — рассылки, обслуживание после покупки, розыгрыши и спам. На них статистику продаж не строят.Что пришлось сделать,чтобы цифры стали правдойОдин чат в CRM живёт годамии вбирает всё подряд.1 375 109сообщений выгруженоза четыре года179 939эпизодов — разговоры,разделённые паузой68 492настоящих разговора:клиент писал, ему отвечали62 846продающих — без рассылоки сервиса после покупкиОстальное — рассылки, сервис после покупки,розыгрыши и спам.

Четыре раза мы ошиблись и пересчитали

Это не лирика, а часть метода. В работе с чужими данными ошибается тот, кто проверяет только один раз.

Первое. Этап «Успешно реализовано» и этап «Валидирован» в разных воронках имеют один и тот же внутренний номер. Приняли второе за покупку и завысили число продаж на треть. Нашли, когда сверили с карточками покупателей.

Второе. «40% клиентов остались без ответа» — так показал первый расчёт. Оказалось, в эту долю попали рассылки, где первым писал магазин. После разделения «кто написал первым» реально проигнорированных живых людей оказалось 2,2%. Это защита менеджеров, а не обвинение.

Третье. Почти 40% «выигранных разговоров» были обслуживанием после покупки: трек-номер, «получили заказ?», просьба оставить отзыв. Пока их не убрали, конверсия разговора выглядела в полтора раза лучше реальной — 4,8% вместо честных 3,0%.

Четвёртое. Разрыв между продавцами мы сначала посчитали с поправкой на канал, взятый из тегов CRM. Теги врут: тег с названием магазина выглядел как WhatsApp, а на деле это ВКонтакте. На честных каналах разрыв между людьми оказался в четыре с половиной раза меньше, чем мы посчитали сначала.

Каждая цифра в итоговом отчёте сопровождается правилом счёта. Это позволяет собственнику защищать её перед своей командой, а не верить на слово.

Решает не мессенджер, а трафик, который в него идёт

Канал решает больше, чем продавецДоля обращений, закончившихся покупкой. Канал определён по технической пометке переписки.24,7%Telegram12 970 обращений16,0%WhatsApp через второй сервис6 27514,7%Instagram8 3733,8%WhatsApp основной27 633 — больше всехКанал решает больше, чем продавецДоля обращений, закончившихся покупкой. Каналопределён по технической пометке переписки.Telegram12 970 обращений24,7%WhatsApp через второй сервис6 27516,0%Instagram8 37314,7%WhatsApp основной27 633 — больше всех3,8%

Сравните две строки с WhatsApp. Один и тот же мессенджер, разница в четыре раза. Значит дело не в самом канале связи, а в том, какой трафик приходит в конкретное подключение. Видно и по месяцам: в апреле 2026 в основной WhatsApp пришли 4 458 обращений с нулевой конверсией — это заливка рекламы, которая привела людей, не собиравшихся покупать.

Самый большой канал компании оказался самым слабым по отдаче.

Перекрыть его и ждать, что люди придут в сильный канал, не получится. Из 45 062 покупателей только 39 человек писали больше чем в один канал. Аудитории не пересекаются: это разные люди, а не одни и те же, выбирающие мессенджер.

Один и тот же продавец в разных каналах

Один и тот же человек в разных каналахКонверсия одного менеджера. Так у каждого сотрудника без исключения.14,3%В Telegram2 061 разговор1,7%В WhatsApp3 658 разговоровОдин и тот же человек в разныхканалахКонверсия одного менеджера. Так у каждогосотрудника без исключения.В Telegram2 061 разговор14,3%В WhatsApp3 658 разговоров1,7%

Возьмём любого менеджера. В Telegram он продаёт 14,3%, в основном WhatsApp — 1,7%. Так у всех шести продавцов без исключения: разница от шести до тринадцати раз.

А между самими продавцами внутри одного Telegram разброс — 2,3 раза (от 7,7% до 17,8%). То есть канал влияет на результат сильнее, чем то, кто именно ведёт разговор.

В расчёт не брали служебную учётную запись, на которую падают нераспределённые заявки: это накопитель, а не сотрудник. Считали по разговорам, а не по обращениям — это другая база, поэтому проценты ниже, чем в таблице каналов.

В слабом канале отвечают не на то, что спросили

Разгадка нашлась в текстах. В основной WhatsApp приходят с конкретным вопросом: 17% сразу спрашивают цену, 12% просят каталог. А в ответ получают совсем другое.

Что получает тот, кто спросил ценуПервый ответ магазина в самом слабом канале. Всего спросили цену 4 953 человека.68%Шаблонное приветствие3 355 человек16%Цену772 человекаЧто получает тот, кто спросил ценуПервый ответ магазина в самом слабом канале.Всего спросили цену 4 953 человека.Шаблонное приветствие3 355 человек68%Цену772 человека16%

Что это даёт, видно в Telegram, где выборка чистая: те, кто спросил цену и получил цену, покупают втрое чаще тех, кому ответили шаблоном — 6,7% против 2,4%.

А вот в самом слабом канале не спасает даже правильный ответ. Там покупают 0,1% из тех, кому цену назвали. Это важная честная оговорка: в этом канале сломан не только скрипт ответа, но и сам трафик. Чинить надо и то и другое, причём начинать дешевле со скрипта.

Продаёт длина разговора, а не скорость ответа

Продаёт длина разговораДоля разговоров, закончившихся покупкой, по числу сообщений от магазина.1,3%1–3 сообщения16 920 разговоров1,5%4–715 4022,4%8–1513 7417,5%16 и больше13 860Продаёт длина разговораДоля разговоров, закончившихся покупкой, почислу сообщений от магазина.1–3 сообщения16 920 разговоров1,3%4–715 4021,5%8–1513 7412,4%16 и больше13 8607,5%

А скорость ответа сама по себе продажи не двигает: ответ за пять минут даёт худший результат, чем ответ через час — 3,3% против 6,5%. Потому что быстрый ответ это почти всегда бот или шаблон, а ответ через час — живой человек, который успел разобраться. Критично только не пропасть совсем: ответ позже суток даёт 3,0%.

Клиент уходит молча, а его догоняют упрёком

28% проигранных разговоров заканчиваются нашими сообщениями вида «вы мне ничего не ответили». Это 16 484 случая. Массового игнора при этом нет: без ответа остались 2,2% написавших.

Ещё одна находка: 34% состоявшихся покупок — это покупка другой вещи, чем спрашивали вначале. Но переключать надо на равноценную вещь, а не на аксессуар: среди покупок с одной позицией в чеке аксессуары встретились лишь 28 раз из 1 493.

Что работает в разговоре, а что мешает

Проверено с поправкой на длину разговора — иначе сравнение врёт: у купивших первые реплики это только начало, а у проигравших весь разговор.

Помогает Мешает
рассказать про доставку спросить «какой у вас размер» вместо ответа
предложить пошив под заказ давить акцией и подарком в начале
показать отзывы и видео, как вещь сидит вывалить описание товара абзацем
короткое первое сообщение догонять пингом «вы не ответили»

Самый недооценённый приём — пошив под заказ: когда нужного размера нет, фраза «нет в наличии» убивает сделку, а «отшиваем под ваш размер» её спасает.

Сомнение снимают доказательстваКлиент засомневался, подойдёт ли вещь. Доля покупок дальше.15,9%Показали отзывы и видео740 разговоров3,5%Не показали ничего1 439 разговоровСомнение снимают доказательстваКлиент засомневался, подойдёт ли вещь. Доляпокупок дальше.Показали отзывы и видео740 разговоров15,9%Не показали ничего1 439 разговоров3,5%

И про доставку: клиент, который сам спросил про сроки, покупает втрое чаще среднего. Но 57% спросивших не услышали стоимость доставки — им отвечали, просто не про цену.

Что покупатели думают о самих вещах

Переписка — это ещё и отзывы о товаре, только честные: человек пишет не в форму обратной связи, а живому менеджеру.

Мы собрали всё, что покупательницы говорят об изделиях, разобрали по темам и посчитали частоту каждой. Отделили единичные случаи от тех, что повторяются и до покупки как опасение, и после неё.

Эти данные переданы клиенту и ушли на производство. Что именно в них — в кейсе не приводим: это внутренняя кухня магазина, и раскрывать её публично мы не вправе.

Что сделали

  1. Сценарий для ИИ-продавца — не выдуманный, а собранный из реплик менеджеров этого же магазина, которые привели к покупке. Что писать, чего не писать, как отвечать на «дорого», «подумаю» и «нет моего размера».
  2. Презентацию собственнику — каждая цифра с методикой счёта.
  3. Точку отсчёта — пять метрик, зафиксированных до внедрения, чтобы через месяц было видно, сработало или нет.

Результат

Собственник согласовал выводы, и подписан договор на ИИ-продавца.

Эффект будем мерить теми же пятью метриками: доля разговоров, доживших до шестнадцати реплик; конверсия разговора; доля догоняющих пингов; конверсия слабого канала; число живых людей, оставшихся без ответа.

Прогнозов роста мы не давали и не даём. Вместо обещаний — замер до и замер после по одной и той же методике.

Чего такой разбор не покажет

Честно о границах, чтобы не продавать то, чего не поставим.

  • Переписку мимо CRM. Если менеджер общался с личного телефона, этого в данных нет.
  • Звонки и голосовые. В этот разбор они не входят.
  • Покупки без переписки. У «Владиславы» 42% покупок прошли через магазин и розницу, там разбирать нечего. Если у вас продажи идут в основном голосом или офлайн, такой разбор ответа не даст.
  • Причины, о которых молчат. Видно то, что люди написали. Тех, кто ушёл молча, в данных нет.

Думаете, у вас с продажами всё в порядке?

Это проверяется. Не опросом менеджеров и не ощущениями, а разбором того, что уже лежит в вашей CRM: переписок, сделок, причин отказов.

Разбор не требует ни интеграций, ни остановки работы. Нужен доступ на чтение и терпение: большая часть времени уходит не на выводы, а на проверку собственных расчётов. Зато на выходе вы знаете, как есть на самом деле — в том числе то, чего не ожидали услышать.

La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?