Как использовать ИИ и нейросети в продажах

ИИ в продажах: примеры применения

Нейросети реализуют три ключевых изменения: обеспечивают глубокую аналитику каждой сделки, позволяют персонализировать предложения под клиента и систематизируют рабочие процессы. Это даёт возможность тщательнее контролировать качество звонков и оценивать эффективность менеджеров.

Как применяют ИИ в продажах:

• Автоматическое ведение CRM: система сама вносит данные о звонках, встречах и договорённостях после проверки диалога.
• Приоритизация лидов: нейросеть анализирует входящие заявки и определяет, с какими клиентами менеджеру стоит связаться в первую очередь.
• Генерация сопровождающих писем: ИИ-ассистент для продаж создаёт персонализированные сообщения после созвона, учитывая контекст разговора.
• Составление скриптов для разговора по телефону: большая языковая модель (LLM) составляет тексты и фразы, которым может следовать сотрудник.

Нейросети для отдела продаж могут составить штат «цифровых сотрудников», которые отвечают за свой фронт работ:

1. Аналитик данных. Обрабатывает массивы информации: историю покупок, взаимодействия с сайтом, активность в соцсетях, рыночные тренды. Выявляет скрытые закономерности и формирует отчёты для дальнейшей стратегии.

2. Менеджер по работе с клиентами. В отличие от ботов с шаблонными ответами, ИИ-менеджер понимает контекст и ведёт простые диалоги, а также решает до 80% типовых вопросов клиента без участия человека.

3. Таргетолог. Системы на базе нейронных сетей способны автоматически оптимизировать рекламные кампании, прогнозировать отклик аудитории на разные креативы и распределять бюджет между каналами для максимального результата.

Но «цифровому сотруднику» подвластна не каждая профессия. Кейс шведской финтех-компании Klarna доказывает, что искусственный интеллект не способен полностью заменить человека там, где важны эмпатия, стратегия и сложные переговоры.

В период с 2022 по 2024 год организация сократила 10% от общего числа сотрудников — более 700 человек — из службы поддержки и call-центра. Разные системы на основе ИИ отвечали на клиентские запросы, генерировали контент, выполняли переводы и другие операционные задачи. К началу 2025 года качество сервиса резко упало, и жалоб от клиентов накопилось так много, что компания приняла решение вернуть людей на эти позиции.

В нашем материале подробнее рассказали об истории нейросетей и в каких сферах они применяются уже сегодня.

Прогнозирование продаж с помощью ИИ

Методы прогнозирования эволюционируют, и сегодня недостаточно полагаться только на личный опыт или стандартные расчёты, которые не принимают во внимание контекст и не могут захватить много информации. Современные ИИ-системы учитывают большой объём данных, что помогает строить более подробные прогнозы в продажах.

Алгоритм анализирует:

• Внутренние данные: историю сделок по сезонам, эффективность менеджеров, длительность циклов продаж.
• Внешние данные: макроэкономические показатели, активность конкурентов, погодные условия для некоторых отраслей.
• Данные по воронке: текущее количество и качество лидов на разных стадиях.

Объединяя эту информацию, система ИИ для анализа продаж может:

• Спрогнозировать вероятность закрытия каждой сделки по этапам.
• Предсказать отток клиентов и выделить «группы риска» — тех, кто вероятнее откажется от продукта.
• Смоделировать, как изменение цены, запуск новой рекламной кампании или выход на новый рынок повлияет на выручку.

Это позволяет руководителям перейти к проактивному управлению, заранее выделять ресурсы на перспективные подходы и минимизировать риски. 

Автоматизация и обучение: как ИИ помогает клиентам Скорозвона

AI-тренер продаж

Сегодня адаптация и обучение сотрудников играет значительную роль в выходе на целевую конверсию. Чем быстрее новичок получит необходимые навыки общения с контрагентами, тем быстрее он сможет влиться в рабочий процесс и достичь ключевых бизнес-показателей. В этом помогает тренажёр на основе ИИ — симулятор, где менеджер ведёт диалог с виртуальным клиентом. 

Такой тренажёр может:

• сгенерировать сценарии разной сложности — от холодного звонка до сложных переговоров по цене;
• моделировать разные типажи клиентов: агрессивного, дружелюбного или придирчивого;
• анализировать ответы менеджера в реальном времени и давать мгновенную обратную связь.

Инструмент значительно ускоряет обучение новичков и помогает опытным сотрудникам оттачивать навыки без дополнительного стресса и риска потери реального клиента. 

Аналитика диалогов менеджеров

Что на самом деле происходит во время разговора менеджера с клиентом, какие фразы помогают в продажах? Раньше ответ на эти вопросы складывался из отчётов самих сотрудников и выборочных ручных проверок. Сегодня ИИ для анализа продаж предоставляет объективную и глубокую аналитику с помощью речевой аналитики.

Технология расшифровывает и анализирует 100% звонков. При разборе учитываются:

• Эмоциональный тон диалога: был ли клиент заинтересован, раздражён, настроен доброжелательно или скептически.
• Говорение/слушание: сколько времени менеджер говорил сам, как долго и внимательно слушал клиента.
• Использование ключевых фраз и скриптов: какие формулировки привели к успеху, а какие, наоборот, «сорвали» сделку.
• Возражения: какие возражения возникли, насколько эффективно менеджер их отработал.

Руководитель получает не субъективную оценку от оператора контроля качества, а конкретные данные и рекомендации по развитию навыков каждого сотрудника.

Робот для звонков

Холодные звонки — один из самых трудоёмких и рутинных процессов в продажах. Чтобы снять эту нагрузку с менеджеров и повысить эффективность отдела продаж, можно использовать голосового робота на основе ИИ. Он автоматически выявляет «тёплых» клиентов, информирует об акциях, событиях и статусах заявок, а также собирает данные из разговоров (ключевые слова/фразы, тон разговора и темп речи, контекст).

Что ещё умеет интеллектуальный помощник:

• Вести осмысленный диалог, понимать реплики клиента и отвечать на простые вопросы.
• Определять заинтересованность по интонации и содержанию речи.
• Задавать уточняющие вопросы и квалифицировать лид.
• Заносить контакт в CRM, чтобы сотрудник впоследствии обработал его.

Результат такого внедрения — значительное увеличение охвата аудитории, освобождение времени менеджеров для работы с «тёплыми» лидами и автоматизация звонков.

ИИ для написания скриптов продаж

Скрипты — значительный элемент в разговоре, их создание и актуализация отнимают много времени. Кроме того, один жёсткий скрипт не может отвечать требованиям и потребностям всех клиентов, в общении важна гибкость. ИИ для скриптов продаж предлагает динамический и адаптивный подход.

Чтобы создать скрипт, менеджер или маркетолог задаёт нейросети ключевые параметры. Пример:

• Целевая аудитория: «B2B, директора небольших IT-компаний».
• Продукт: «Облачный сервис для хранения данных с повышенной безопасностью».
• Цель звонка/письма: «Запись на демонстрацию».
• Основные боли аудитории: «Риск утечек данных, сложность управления доступом».

На основе этих данных ИИ сгенерирует несколько вариантов диалога и предложит разные сценарии развития беседы, варианты ответов на частые возражения, убедительные формулировки, которые донесут ценность продукта. Вы также сможете оперативно адаптировать скрипт под другого клиента, в зависимости от сферы деятельности и запроса.

Как обучить сотрудников использовать нейросети

Технологии — это только инструменты, они бесполезны без людей, которые умеют с ними работать. Поэтому обучение команды — ключевой этап внедрения любых ИИ-решений. 

Программа обучения должна включать:

1. Базовое погружение в тему: что такое ИИ и нейросети, как они работают, какие задачи решают. 
2. Работа со страхами: многие сотрудники боятся, что их заменят роботы. Объясните, что ИИ — это помощник, который устраняет рутину и позволяет сосредоточиться на общении с клиентами.
3. Гайды по конкретным инструментам: как использовать CRM с ИИ-аналитикой, интерпретировать данные от системы прогнозирования.
4. Формирование новой культуры данных: принятие решений должно основываться не на интуиции, а на результатах и рекомендациях системы. 

Результат успешного обучения — команда, которая не боится технологий, а видит в них союзника для достижения целей. 

Ключом к успеху становится комплексный подход. Не стоит внедрять разрозненные инструменты: они не приносят ожидаемой ценности и создают дезорганизованность в работе. Согласно исследованию BCG, около 74% компаний не могут выйти за рамки пилотных проектов с ИИ и извлечь из них реальную ценность. Отсутствие единых процессов или фрагментация данных — вероятные причины неудач.

Начните с аудита процессов, определите самые болезненные точки (холодные звонки, низкая конверсия, неточные прогнозы), подберите под них конкретные решения и инвестируйте в обучение команды. Так вы сможете полностью раскрыть потенциал нейронных сетей и получить максимальный результат: рост продаж, повышение лояльности клиентов и эффективности каждого сотрудника.