ИИ в отделе продаж: что он делает на каждом этапе сделки

Два режима: ИИ помогает менеджеру или говорит с клиентом сам

У фразы «ИИ в продажах» два разных смысла, и их часто путают в одном заголовке. Разница не в словах, а в том, кто на самом деле разговаривает с клиентом.

У нас есть решения для обоих режимов. Дальше — карта: что именно делает ИИ на каждом этапе сделки, от первого сообщения до повторной покупки.

Карта: что ИИ делает на каждом этапе сделки

Семь мест в отделе продаж, где ИИ уже применяют. У каждого — что берёт на себя программа, что остаётся за человеком, и одна честная граница.

1. 1. Первое сообщение и ответ клиенту

   ИИ отвечает клиенту первым — в чате на сайте или в мессенджере, круглосуточно. Он отвечает по документам компании — это называют базой знаний — и не выдумывает. Менеджер подключается, когда дошло до дела. Граница: вопрос за пределами базы знаний уходит человеку. Подробно — ИИ-продавец для чата и мессенджеров.

2. 2. Квалификация: кто из написавших — реальный клиент

   Программа отсеивает явно нецелевые обращения ещё до менеджера и передаёт ему подготовленный разговор. Лид — тот, кто написал в чат, но пока не подтверждён как покупатель. Подробности — в статье про квалификацию лидов ИИ-ботом.

3. 3. Подготовка менеджера: тезисы и коммерческое предложение

   Перед разговором программа поднимает историю по CRM — где на каждую сделку есть карточка с историей общения — и готовит бриф — короткую справку с тезисами. От 250 000 ₽, от двух недель. Сборка коммерческого предложения — часть продукта покрупнее: от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽/мес. Менеджер правит черновик сам. Граница: программа не выдумывает кейсы и цифры и не решает за менеджера про скидку. Решения: помощник B2B-продаж и коммерческие предложения под клиента.

4. 4. Скрипты и регламенты: опыт сильных менеджеров — всем

   ИИ разбирает переписки отдела и собирает из лучших приёмов рабочий скрипт и понятные правила. Входит в аудит процессов: 150 000 ₽, 2 недели. Граница: продаж пока десяток — разбирать нечего, проще написать правила руками. Решения: скрипты продаж и регламенты отдела продаж.

5. 5. Разбор переписок и звонков: контроль качества менеджеров

   Переписка и звонки менеджеров копятся, разбирать их некому. ИИ читает чаты, слушает звонки и присылает отчёт, кто отвечает вовремя. Полный разбор — часть аудита процессов: 150 000 ₽, 2 недели. Постоянная система по чатам — по кейсу 1 500 000 ₽, 3 недели: первый отчёт показал 27% ответов позже норматива 15 минут. Граница: в отчёте видна разбивка по сотрудникам, чинить процесс — дело человека. Решения: анализ переписок и звонков, кейс — «ИИ-контроль качества работы менеджеров».

6. 6. Прогноз: кто купит снова, а кто собирается уйти

   ИИ смотрит историю в CRM — покупки, реакции, паузы — и находит тех, кто готов купить снова, и тех, кто рискует уйти. От 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽/мес. Граница: нужна CRM с историей хотя бы за несколько месяцев. Решение: предиктивная аналитика CRM (предсказывающая — считает по прошлым данным, не гадает).

7. 7. Интернет-магазин: покупатель выбирает товар сам

   В интернет-магазине у ИИ другая задача — помочь выбрать товар прямо в чате, по каталогу и остаткам. У «Икорного» доля закрытых обращений выросла с 43% до 80% — закрытое обращение значит, что бот ответил по сути или передал его менеджеру, а не что клиент купил. От 250 000 ₽, от двух недель, сопровождение — от 50 000 ₽/мес. Граница: скидки и возврат сама не оформляет, сложные вопросы передаёт живому продавцу. Решение: помощник для интернет-магазина, кейс — «Икорный».

Кейс: заявка приходит на третьем сообщении

ФПК «Альтернатива» — федеральная юридическая компания, помогает людям с долгами и ведёт банкротство физических лиц. Их ИИ-продавец стоит в чате на сайте и передаёт заявки в amoCRM. Мы разобрали переписки и посчитали конверсию в заявку — долю разговоров, где человек оставил телефон, — по числу его сообщений.

Источник: кейс «ИИ-продавец в чате юридической компании», конверсия по числу сообщений от человека.

Почти все заявки пришли из разговоров, где человек написал три сообщения и больше. При одном-двух сообщениях заявки почти не бывает.

Конверсия росла и по месяцам: в пробный первый месяц — 10,3% из 29 диалогов, на третьем — 59,6% из 57 диалогов за 20 дней. Между ними не было замены модели — было чтение переписок. Это и назвали в кейсе главным выводом проекта.

Там же заметили: уклончивый ответ про цену давал конверсию 15% вместо средних 40% — уход от цифры обрывает разговор, а не переводит его на менеджера. Это пока наблюдение, а не проверенное правило: авторы кейса планируют научить бота называть хотя бы вилку цены и сравнить со вторым замером. Другую находку уже поправили: раньше бот просил телефон раньше, чем отвечал по сути, — правило «сначала ответ» подтверждено и работает. Формат номера (+7 вместо восьмёрки) — пока в планах.

ИИ-продавец для чата и мессенджеровОт 250 000 ₽. Разбор вашего потока обращений — бесплатно, 40 минут

Когда это не нужно

Не в каждом отделе продаж ИИ стоит ставить сразу.

• Заявок мало. Пять обращений в день менеджер закроет сам, внедрение не окупится.
• Продаж пока десяток. Скрипты и регламенты разбирать нечего — быстрее написать их руками.
• В CRM нет истории. Без нескольких месяцев покупок и обращений прогноз построить не из чего.

Сколько стоит и сколько занимает

Дольше всего идёт не настройка чата, а сбор базы знаний — ответов на вопросы, которые реально задают клиенты: прайс, условия, форма договора.

От вас нужно разное — зависит от этапа: чату — переписка и прайс, брифу — доступ к CRM, предложениям — десяток удачных прошлых КП, скриптам — какие сделки закрылись, а какие нет, прогнозу — история покупок за несколько месяцев. Настройку и каналы берём на себя.