Искусственный интеллект изменил сферу продаж. По данным Gartner, менеджеры, эффективно работающие с инструментами на базе этой технологии, в 3,7 раза чаще выполняют план. А в Bain & Company утверждают, что ИИ помогает командам выигрывать на 30+% больше сделок.
Впрочем, не каждая попытка внедрить искусственный интеллект успешна. Как команда, которая разрабатывает и совершенствует AI-решения, мы знаем, как результативно интегрировать эту технологию в работу отдела продаж. В этой статье мы разберем, что действительно работает, какие вызовы стоят на пути внедрения и какие тренды будут определять развитие AI в продажах в ближайшие годы.
Что дает AI командам продаж
Искусственный интеллект уже стал частью ежедневной рутины многих сейлзов. Это не просто очередной инструмент в стеке, а новый этап эволюции продаж. Он берет на себя часть рутины, анализирует данные, подсвечивает риски и дает рекомендации. А значит, помогает быстрее принимать решения, не полагаясь только на интуицию или выборочные данные.
В результате у менеджеров появляется больше времени на взаимодействие с клиентами, и они работают продуктивнее. А их руководители оперируют более точными прогнозами для обоснованных решений и лучше контролируют работу отдела.
Но там, где данные неполные или некачественные, нет дисциплины в работе с CRM или навыков интерпретировать сигналы алгоритмов, AI не работает».
Где использование AI приносит реальную пользу
Самые эффективные решения на базе ИИ можно разделить на четыре категории: анализ разговоров, автоматизация, прогнозы, персонализация аутрича.
Аналитика разговоров
Инструменты на базе ИИ меняют подход к оценке звонков и демо. Без их помощи руководитель может прослушать лишь очень ограниченную выборку записей. Искусственный интеллект способен проанализировать каждый разговор по десяткам параметров, транскрибировать его, подвести итоги и оценить настроение собеседников. Именно такие возможности, например, дает речевая аналитика с AI от Ringostat. Кроме того, языковой барьер перестает быть проблемой — система понимает более 50 языков, транскрибирует разговоры на выбранном языке или переводит их на английский.
С этими инсайтами руководитель может давать обоснованный фидбек и обучать команду, работая над ошибками и масштабируя успешные решения. И при этом не тратить время на анализ звонков. Например, Ringostat AI экономит руководству Бюро продаж Андрея Крупкина около восьми часов рабочего времени в неделю.
Автоматизация
Умные системы берут на себя рутинные задачи: фиксируют результаты звонков, обновляют поля в CRM, планируют напоминания и т.д. По данным HubSpot, экономия времени — одно из самых существенных преимуществ использования искусственного интеллекта в продажах. 64% специалистов по продажам отмечают, что ИИ экономит им от одного до пяти часов в неделю.
Это означает, что у команды есть больше времени на работу с клиентами, которое можно инвестировать в увеличение продаж и, как результат, доходов компании.
Поиск инсайтов и прогнозы
80% менеджеров по продажам, которые используют ИИ, отмечают, что им легко получить инсайты о покупателях, что помогает закрывать сделки. Для команд без AI этот показатель составляет всего 54%. Опрошенные Salesforce специалисты отметили, что благодаря AI повышаются точности прогнозов.
Например, эта технология может анализировать данные из CRM, чтобы определить сделки в зоне риска: лиды давно не выходили на связь, мало взаимодействий, застряли на одном этапе. Или определить вероятность и время закрытия сделки на основе исторических данных — имейлы, звонки, размер сделки, вовлеченность лиц, принимающих решения, и т.д.
Соответственно, руководители отделов продаж могут корректировать свои целевые показатели, направлять ресурсы на более перспективные сделки или вмешаться в ситуации, где есть риск потерять клиента. Таким образом, AI превращает «сырые» данные в стратегические рекомендации.
Персонализация сейлз-питчей
Согласно отчету HubSpot The State of AI in Sales, 42% менеджеров по продажам используют генеративный ИИ для коммуникации с потенциальными клиентами. Это позволяет им лучше персонализировать свои сообщения, не тратя дополнительное время.
Например, AI может быстро проанализировать основные моменты из предыдущего общения с клиентом, его страницу в LinkedIn и упоминания о нем на сайте компании. И на основе этого написать персонализированный текст электронного письма с предложением.
Такой подход не только экономит время команды, но и повышает эффективность ее работы, о чем свидетельствует упомянутое исследование. 70% сейлзов, использующих ИИ для аутрича, утверждают, что использование AI позволило им повысить процент ответов (response rate).
Распространенные вызовы
Несмотря на значительный потенциал технологии, ее интеграция в существующие сейлз-процессы далеко не всегда проходит без проблем. Вот несколько основных препятствий и советы, как с ними бороться:
- Недостаточная обученность персонала. 33% специалистов по продажам, опрошенных Salesforce, пожаловались на отсутствие у их команд нужных навыков для использования «умных» инструментов.
Как решить: создайте структурированные программы обучения. За основу можно взять существующие образовательные инициативы, например, бесплатный «Курс по искусственному интеллекту: от новичка до эксперта», разработанный при поддержке группы компаний Fractal.
- Ограниченные ресурсы. Треть участников вышеупомянутого исследования утверждают, что их командам не хватает персонала или бюджета для поддержки новой технологии.
Как решить: Начните с малого. Запустите пилотные проекты, которые продемонстрируют быструю окупаемость новой технологии. Это может быть, например, автоматизация логирования звонков или скоринга лидов. Инвестируйте сэкономленное время и деньги в расширенное внедрение.
- Неуверенность в данных. По данным Salesforce, большинство специалистов по продажам сомневаются в их качестве в своей компании.
Как решить: внедрите непрерывный процесс управления данными. Регулярно очищайте записи в CRM, установите правила валидации и назначьте ответственных за качество данных. Грамотная «дата-гигиена» напрямую повышает точность моделей и уверенность продавцов в полученных инсайтах.
- Фрагментированные системы. Если CRM, телефонные платформы и аналитические инструменты не связаны между собой, это ограничивает возможности AI.
Как решить: сделайте интеграцию приоритетом. Выбирайте платформы с открытыми API или нативными коннекторами для CRM. Сначала сведите данные о сделках и взаимодействиях с лидами воедино, а уже потом добавляйте решения на базе ИИ.
Альтернатива — омниканальная система с интегрированными AI-инструментами. Такое решение, в частности, предлагает Ringostat. Ваша команда сможет видеть звонки, сообщения и информацию о звонящих клиентах в одном приложении.
Кроме того, они получат полезные инсайты для кросс-сейла и апсейла. Результат — меньше потерянных обращений и более высокая конверсия. А вы, как руководитель, сможете легко отслеживать эффективность работы отдела продаж, в том числе с помощью речевой аналитики с ИИ.
- Сопротивление изменениям. Многие продавцы привыкли полагаться на опыт и интуицию и могут воспринимать ИИ как препятствие, а не помощника.
Как решить: делайте акцент на первых достижениях. Покажите, как AI уменьшает объем рутинной работы и помогает быстрее закрывать сделки. Продемонстрируйте лучшим сейлзам выгоду от использования новых инструментов, чтобы превратить их в AI-амбассадоров.
Четыре совета по выбору AI-инструментов
Основные критерии выбора ИИ-инструментов для отдела продаж — соответствие бизнес-задачам и отдача от инвестиций. Самые успешные решения органично интегрируются в существующие процессы и доказывают свою ценность в течение первых месяцев использования.
Ниже мы подобрали советы, как найти лучший инструмент для ваших потребностей.
- Начните с четких бизнес-целей. Определите, какую проблему должен решить новый инструмент: уменьшение времени на ручную работу, повышение точности прогнозов или сокращение цикла сделки. Без конкретного сценария внедрения проект теряет фокус и затягивается. В таком случае команда не видит четкой пользы от AI и не применяет его, а ROI невозможно измерить.
- Рассчитайте полную стоимость. Внедрение ИИ — это не только покупка конкретного продукта, но и затраты на интеграцию, подготовку данных и обучение пользователей. Учтите, сколько времени и усилий потребуется, чтобы использовать инструмент и поддерживать его в рабочем состоянии. Более дешевые, но «сырые» решения могут обойтись вам дороже в долгосрочной перспективе.
- Обратите внимание на прозрачность работы AI. Выбирайте системы, которые раскрывают логику принятия решений: почему стоит обратить внимание на определенного лида, на основе чего сделан тот или иной прогноз, или рекомендация. Это позволяет выстроить доверие и ускоряет внедрение.
- Оцените масштабируемость и управление данными. Выбирайте решение, которое можно легко расширить на большее количество пользователей и другие сценарии использования. Спрашивайте у вендоров, как они управляют правами собственности на данные, тренируют алгоритмы и обеспечивают соответствие законодательству. Ваша команда должна сохранять контроль над данными и процессами по мере того, как система будет расти.
Как измерить эффективность AI
Чтобы понять, действительно ли новая технология приносит результаты, продумайте, какие метрики вы будете использовать еще на этапе внедрения. В частности, вы можете обратить внимание на:
- изменения в продуктивности: сэкономленное время на одного сотрудника или на определенный процесс, например, внесение данных в CRM, длительность закрытия сделки;
- точность прогнозов, сравнить показатели до и после внедрения ИИ;
- динамику конверсии, процента выигранных сделок, процента ответов на аутрич-сообщения и т.д., в зависимости от того, как именно используется новый инструмент.
Есть несколько способов доказать связь между изменением общих показателей и внедрением ИИ. На первом этапе можно провести эксперимент с пилотной группой сейлзов. Они получают AI-инструмент и пользуются им шесть-восемь недель. Их результаты за этот период сравнивают с аналогичным периодом до запуска и с результатами остальной части команды.
Уже после масштабирования системы можно оценить, как часто менеджеры по продажам взаимодействуют с ИИ-функциями, например, прогнозированием, рекомендациями, автоматическими заметками. Затем эти данные сопоставляют с результативностью, в частности процентом выигранных сделок. Преимущество этого подхода в том, что он не требует вмешательства в привычную работу отдела.
Конечно, можно оценить результаты команды до и после внедрения AI. Но этот вариант подходит скорее для больших отделов со значительной историей данных. Важно учесть сезонность, активные кампании и другие факторы — иначе оценка будет неточной.
Вспомогательный метод — опросы и аналитика CRM. Спросите у команды, сколько времени им сэкономил AI или были ли его подсказки полезными. Затем сопоставьте ответы с реальными показателями по каждому сейлзу или команде. Если и субъективная оценка, и объективные метрики коррелируют — ИИ действительно помогает.
Тренды в использовании AI в продажах
Искусственный интеллект продолжает эволюционировать, меняя то, как компании анализируют данные и взаимодействуют с клиентами. Gartner прогнозирует, что к 2027 году 95% рабочих процессов продавцов будут начинаться с ИИ по сравнению с менее чем 20% в 2024 году. Вот несколько трендов, которые, на наш взгляд, окажут наибольшее влияние на использование AI в продажах.
AI-агенты
Компании будут постепенно переходить от инструментов-помощников к автономным ИИ-агентам. Такие агенты уже сейчас могут находить потенциальных клиентов, запускать коммуникацию или готовить предложения. Со временем, вероятно, они будут способны управлять всем процессом, от первого контакта до закрытия сделки. Таким образом, продавец будет становиться все меньше «исполнителем» и все больше «стратегом», направляя работу агентов в нужное русло.
Что это значит для бизнеса:
- смена ролей в команде, часть функций SDR будут выполнять AI-агенты;
- создание стратегии контроля и проверки действий агентов;
- снижение стоимости одной продажи благодаря автоматизации;
- пересмотр KPI — уход от «количества звонков» к оценке эффективности взаимодействия человека и ИИ.
Гиперперсонализация
Искусственный интеллект уже сейчас позволяет создавать сообщения под определенного клиента, анализируя его поведение, рынок и контекст взаимодействия. В последующие годы этот процесс будет масштабироваться. Покупатели все чаще ожидают, что продавец понимает их реальные потребности, а не просто повторяет шаблон. AI будет генерировать контент и предложения, которые выглядят персональными, даже когда речь идет о тысячах клиентов.
Что это значит для бизнеса:
- масштабирование «человеческого подхода» без увеличения штата;
- повышение конверсии (особенно в B2B);
- особое внимание к качеству данных, например, информации в CRM — это основа эффективной персонализации;
- обучение продавцов, которые должны управлять процессом на уровне шаблонов, логики и контроля качества.
Прогнозирование в реальном времени
В традиционной системе прогнозирования продаж менеджеры собирают данные из CRM, формируют отчеты в Excel и анализируют тренды за прошедшие недели или месяцы. Но на момент принятия решения ситуация уже может измениться. Модели машинного обучения могут анализировать звонки, переписку, активность клиентов, обновления в CRM и другие данные в режиме реального времени. Таким образом, прогноз будет постоянно обновляться даже без участия человека.
Что это значит для бизнеса:
- больше закрытых сделок — руководителю, в частности, легче заметить рискованные сделки и вмешаться еще до того, как они застопорятся;
- более точное прогнозирование выручки, а также планирование ресурсов и бонусов;
- повышенное внимание к интеграции систем — CRM, календарей, почты, звонков — без которой у ИИ не будет полной картины.
Этика, доверие и регуляция работы AI
Чем глубже ИИ интегрируется в продажи и другие процессы, тем большее значение приобретают прозрачность его работы и защита данных. Новые законодательные требования, такие как AI Act, уже формируют новые стандарты ответственности. Компании, которые смогут объяснить, как работают их модели и почему они принимают определенные решения, укрепят доверие клиентов.
Что это значит для бизнеса:
- фокус на инструментах, которые не только эффективны, но и понятны (explainable AI);
- необходимость разработки и постоянного обновления внутренних политик работы с ИИ и данными, которые соответствовали бы международным нормам.
Как выиграть в новой реальности продаж
Искусственный интеллект в продажах — не просто тема для хайпа. Это действенный инструмент, который увеличивает продуктивность и эффективность сейлз-команды. Однако это не волшебная кнопка. Результат зависит от того, как компания интегрирует AI: есть ли качественные данные, обучены ли продавцы, понимает ли руководство, где именно новая технология генерирует ценность.
Уже сейчас ИИ помогает персонализировать предложения, генерировать контент для коммуникации, улучшать прогнозы и анализировать разговоры с клиентами. В последующие годы будет расти популярность гиперперсонализации, автономных агентов и прогнозирования в реальном времени. В этой ситуации выиграют те, кто мыслит стратегически: культивирует культуру данных, инвестирует в обучение персонала и прозрачность алгоритмов.
ИИ не заменяет сейлзов — он помогает им работать лучше, приумножая продажи и прибыль. А конкурентное преимущество будет у команд, которые сумеют лучше всего приспособить новые технологии к своим процессам и правильно использовать их сильные стороны.
