ИИ для продаж: как использовать искусственный интеллект в бизнесе

Коротко о главном

ИИ для продаж берёт на себя рутину менеджеров: поиск и проверку потенциальных клиентов, черновики писем и коммерческих предложений, сортировку заявок и анализ данных CRM, а переговоры и решения остаются за людьми.

Продажи — это не только общение с клиентами и заключение сделок. Менеджерам приходится искать потенциальных покупателей, изучать компании, готовить коммерческие предложения, отвечать на заявки и заполнять CRM. На все это уходит немало времени, хотя часть задач вполне можно автоматизировать.

Например, ИИ способен собрать информацию о потенциальном клиенте, подготовить письмо для первого контакта или распределить входящие обращения по категориям. Сотруднику останется проверить результат и решить, как действовать дальше.

Такая автоматизация нужна не только крупным компаниям. Даже в небольшом бизнесе она может освободить несколько часов в неделю, которые можно потратить на общение с клиентами и работу со сделками.

Разберемся, какие задачи стоит передать ИИ, как это делают другие компании и с чего начать внедрение.

Содержание:

• Что такое ИИ для продаж
• Кому подходит ИИ для продаж
• Как использовать ИИ для продаж: 5 практических сценариев
• Реальные примеры: как компании используют ИИ и автоматизацию
• Как внедрить ИИ в продажи
• Почему ASCN.ai: ИИ-агенты для продаж
• Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ для продаж

ИИ для продаж — это инструменты, которые помогают искать клиентов, работать с обращениями, готовить документы и анализировать информацию о сделках.

Представим, что менеджеру нужно связаться с 50 компаниями. Прежде чем писать каждой из них, желательно изучить ее деятельность и понять, чем продукт может быть полезен именно этому бизнесу. Если делать все вручную, подготовка займет немало времени.

ИИ может собрать доступные сведения о компаниях и подготовить первые варианты писем. Менеджеру останется проверить информацию, поправить формулировки и определить, с кем стоит связаться в первую очередь.

Отдельно стоит выделить AI-агентов. В отличие от обычного чат-бота, который преимущественно отвечает на вопросы, агент может выполнять несколько последовательных действий. Например, найти компании нужной отрасли, проверить их по заданным критериям и составить список потенциальных клиентов.

Впрочем, многое зависит от самого инструмента. Если агенту недоступны нужные источники данных или интеграции, часть работы все равно придется выполнять вручную. И, конечно, сам факт внедрения ИИ не означает, что продажи автоматически вырастут. Важно, какую именно задачу решает инструмент и насколько хорошо он справляется с ней.

Кому подходит ИИ для продаж

Сильнее всего автоматизация помогает там, где сотрудники регулярно выполняют одинаковые действия. Но у каждой компании свои задачи.

Малому бизнесу. В небольшой команде один человек может одновременно искать клиентов, общаться с ними и заниматься документами. ИИ поможет сократить время на подготовку предложений, поиск контактов и обработку заявок. Для начала не нужно нанимать отдельного специалиста по автоматизации или перестраивать всю работу компании.

Среднему бизнесу. По мере роста команды усложняется контроль над продажами. Менеджеры могут по-разному вести переговоры, хранить информацию о клиентах в разных системах и забывать о повторных контактах. Автоматизация отдельных этапов помогает привести процессы к единому формату и уменьшить количество ручной работы.

B2B-компаниям и SaaS-сервисам. Здесь часто приходится заранее изучать бизнес потенциального клиента, искать лиц, принимающих решения, и готовиться к нескольким этапам переговоров. ИИ может ускорить сбор информации и подготовку к общению.

Начинать лучше с конкретной проблемы. Если менеджеры тратят слишком много времени на изучение компаний или сортировку заявок, стоит сначала проверить, можно ли автоматизировать именно эти задачи.

Как использовать ИИ для продаж: 5 практических сценариев

1. Поиск потенциальных клиентов

Прежде чем связываться с компанией, нужно понять, соответствует ли она портрету целевого клиента. Для этого менеджер изучает сайт, проверяет сферу деятельности, ищет контакты и заносит информацию в таблицу.

Если таких компаний десятки или сотни, работа быстро становится рутинной. ИИ может взять на себя часть исследования: искать организации по заданным параметрам, анализировать доступные сведения и собирать результаты в единый список.

В ASCN.AI есть готовый сценарий — агент для поиска B2B-лидов. Он может пригодиться компаниям, которым нужно регулярно пополнять базу потенциальных клиентов или выходить на новые рынки.

Но автоматически найденные контакты не стоит сразу добавлять в рассылку. Информация может оказаться устаревшей, а соответствие компании заданным критериям еще не означает, что ей нужен ваш продукт. Результаты лучше проверять перед началом работы.

2. Персонализация сообщений и коммерческих предложений

Одинаковые письма удобно отправлять массово, но они редко учитывают особенности конкретного бизнеса. Из-за этого обращение может выглядеть формальным и не объяснять, зачем потенциальному клиенту вообще отвечать.

ИИ позволяет подготовить сообщение с учетом информации о компании. Например, для одного клиента можно сделать акцент на сокращении ручной работы, а для другого — на скорости обработки заявок. По тому же принципу можно готовить черновики коммерческих предложений на основе утвержденных цен, услуг и условий.

При этом нейросеть не должна самостоятельно придумывать преимущества продукта или обещать клиенту то, чего компания не может обеспечить. Готовый текст все равно стоит проверить перед отправкой.

Подробнее о таком подходе можно прочитать в статье «Нейросети для коммерческих предложений: как ИИ автоматизирует продажи».

3. Обработка входящих заявок

Когда обращений становится много, менеджеры тратят время не только на ответы, но и на сортировку сообщений. Нужно разобраться, чего хочет клиент, определить срочность запроса и передать его нужному сотруднику.

ИИ может анализировать содержание обращений, распределять их по категориям и предлагать варианты ответов. Если инструмент подключен к CRM и другим необходимым сервисам, можно автоматизировать и дальнейшие действия: например, создавать задачи или направлять заявку ответственному менеджеру.

Допустим, один человек оставил заявку на демонстрацию продукта, а другой обратился с вопросом по уже подключенному сервису. Эти обращения требуют разного подхода, поэтому их можно сразу направить в отдел продаж и техническую поддержку соответственно.

Полностью отдавать обработку всех сообщений на откуп ИИ не стоит. Вопросы по нестандартным ситуациям, жалобы и обсуждение условий сделки часто требуют участия сотрудника.

4. Подготовка к переговорам

Перед встречей с потенциальным B2B-клиентом полезно разобраться в его бизнесе. Чем занимается компания, какие продукты предлагает, с какими проблемами может столкнуться? Ответы на эти вопросы помогают подготовиться к разговору и не тратить первые десять минут встречи на общую информацию.

ИИ-агент может собрать доступные сведения о компании и контактном лице, подготовить краткую справку и предложить вопросы для переговоров. Это особенно удобно, когда у менеджера несколько встреч в день и времени на самостоятельное исследование почти не остается.

Для подобного сценария в ASCN.AI предусмотрен Sales Researcher — AI-агент, который помогает изучать компанию и контакт перед B2B-звонком.

Полученную справку можно использовать как основу для подготовки к встрече. Перед разговором менеджеру остается проверить ключевые факты, выбрать подходящие вопросы и определить, какие задачи клиента стоит обсудить.

5. Анализ продаж и клиентской базы

В CRM постепенно накапливаются данные о сделках, звонках, переписках и причинах отказов. Проблема в том, что сама по себе эта информация не всегда помогает понять, где именно компания теряет клиентов.

ИИ может обобщать историю общения, группировать причины отказов и находить повторяющиеся проблемы на разных этапах воронки. На основе результатов менеджер или руководитель сможет сформулировать гипотезы и проверить их на практике.

Например, если многие клиенты перестают отвечать после получения коммерческого предложения, стоит разобраться, в чем причина. Возможно, предложение недостаточно понятно объясняет ценность продукта или условия не соответствуют ожиданиям аудитории.

При наличии необходимых интеграций ИИ также может готовить черновики повторных писем и помогать менеджерам не забывать о следующих шагах по сделкам.

Здесь многое зависит от качества данных. Если сотрудники нерегулярно заполняют CRM или фиксируют результаты переговоров по-разному, система может сделать неправильные выводы. Поэтому перед изменением процесса продаж рекомендации ИИ нужно проверять.

Пять сценариев в одной таблице:

Реальные примеры: как компании используют ИИ и автоматизацию

Посмотрим на три компании, которые рассказывали о результатах автоматизации. Их опыт показывает, что технологии можно применять на разных этапах работы с клиентами — от организации отдела продаж до обработки обращений.

Grubhub: рост активности продаж на 25%

Grubhub — американская платформа доставки еды, которая работает с большим количеством ресторанов-партнеров.

По мере развития бизнеса компании требовалось эффективнее организовать работу с данными о продажах, маркетинге и взаимодействии с партнерами. Для этого Grubhub объединила соответствующие процессы в Salesforce и использовала инструменты платформы для автоматизации работы.

В официальном кейсе Salesforce компания приводит следующие результаты:

• активность отдела продаж выросла на 25%;
• продуктивность менеджеров по продажам увеличилась на 20%;
• экономия на технологических расходах превысила $1 млн благодаря объединению решений.

Этот пример показывает, что улучшить работу отдела продаж можно не только с помощью генеративного ИИ. Иногда заметный эффект дает организация данных и автоматизация процессов, которые раньше выполнялись вручную.

Однако результаты Grubhub нельзя автоматически переносить на другие компании. Эффект зависит от масштаба бизнеса, исходных процессов и того, какие именно изменения были внедрены.

Crexi: до пяти часов в день на административных задачах

Crexi — платформа для рынка коммерческой недвижимости. Ее сотрудникам приходилось изучать потенциальных покупателей, готовить письма и оформлять заметки после звонков.

Компания внедрила инструменты Salesforce с генеративным ИИ, чтобы уменьшить объем административной работы.

Согласно официальному кейсу Salesforce, сотрудники экономят до пяти часов в день на таких задачах.

Для небольших компаний здесь важен сам принцип. Необязательно сразу автоматизировать переговоры или принятие решений. Иногда достаточно ускорить поиск информации, подготовку документов и фиксацию результатов общения с клиентами.

Высвободившееся время менеджеры могут потратить на задачи, где действительно нужен человек: переговоры, работу с возражениями и развитие отношений с клиентами.

Klarna: автоматизация клиентских обращений

Klarna — международная финтех-компания, которая внедрила AI-ассистента на основе технологий OpenAI для работы службы поддержки.

Этот пример связан прежде всего с обслуживанием клиентов, а не с поиском новых покупателей. Тем не менее он хорошо иллюстрирует, как ИИ справляется с большим потоком повторяющихся обращений.

В официальном сообщении Klarna компания сообщила, что за первый месяц ассистент:

• обработал 2,3 млн диалогов;
• взял на себя около двух третей чатов службы поддержки;
• сократил среднее время решения обращения примерно с 11 минут до менее чем двух;
• помог снизить количество повторных обращений на 25%.

Позднее Klarna также сообщила об экономии около $39 млн за 2024 год благодаря AI-ассистенту и связанным изменениям в обслуживании клиентов.

Стоит учитывать, что Klarna работает в совершенно других масштабах, чем небольшой бизнес. У нее больше данных, ресурсов и возможностей для интеграции технологий. Поэтому повторить эти показатели один в один вряд ли получится.

Но сам подход вполне применим: определить типовые обращения, проверить, какие из них можно передать ИИ, а затем сравнить скорость и качество работы до и после внедрения.

Что общего у этих трех примеров? Компании автоматизировали конкретные процессы, а не внедряли ИИ просто ради новой технологии. Это хороший ориентир для любого бизнеса: сначала найти задачу, результат которой можно измерить, и только потом выбирать инструмент.

Как внедрить ИИ в продажи

Чтобы попробовать ИИ в работе отдела продаж, необязательно сразу менять привычные процессы. Можно начать с одной задачи и постепенно расширять автоматизацию, если первые результаты окажутся полезными.

1. Выберите задачу.

Посмотрите, на что менеджеры тратят больше всего времени. Возможно, они вручную ищут потенциальных клиентов, долго готовят коммерческие предложения или постоянно сортируют входящие заявки.

Лучше начать с повторяющегося процесса, для которого можно заранее определить ожидаемый результат.

2. Определите, что хотите улучшить.

Перед внедрением зафиксируйте текущие показатели. Например, сколько времени уходит на подготовку информации о клиенте или сколько заявок менеджеры обрабатывают за день.

Затем сформулируйте цель. Допустим, вы хотите сократить подготовку справки о клиенте с 30 до 10 минут. Так будет проще понять, принесла ли автоматизация реальную пользу.

3. Подберите инструмент.

Для подготовки текстов и анализа информации может хватить обычного AI-ассистента. Если нужно выполнить несколько действий подряд, например найти компании, проверить их по критериям и сформировать список, имеет смысл рассмотреть AI-агента.

Если вы планируете автоматизировать более сложные процессы, полезно разобраться, какие задачи могут выполнять ИИ-агенты для бизнеса и как выбрать подходящий сценарий.

4. Проверьте решение на практике.

Начните с небольшой выборки реальных задач. Сравните результат работы ИИ с тем, как сотрудники выполняли ту же работу раньше.

Учитывайте не только скорость генерации ответа, но и время, которое менеджер тратит на проверку и исправление ошибок. Если на контроль уходит столько же времени, сколько раньше на всю задачу, от автоматизации может быть мало пользы.

5. Оцените результаты и решите, что делать дальше.

В зависимости от задачи можно отслеживать время обработки обращений, стоимость выполнения операций, качество лидов и конверсию между этапами воронки.

Если решение стабильно справляется с задачей, можно подключать следующие процессы. Если результат не оправдывает ожиданий, лучше изменить настройки или попробовать другой подход, а не масштабировать неработающую автоматизацию.

Почему ASCN.ai: ИИ-агенты для продаж

В ASCN.AI можно использовать готовых ИИ-агентов для отдельных задач и настраивать автоматизацию под процессы компании. Это позволяет начать с небольшого сценария, не пытаясь сразу перестроить весь отдел продаж.

1. Подготовка к B2B-переговорам

Перед звонком менеджеру приходится изучать сайт потенциального клиента, разбираться в его бизнесе и готовить вопросы для разговора.

Sales Researcher — агент для подготовки к переговорам — собирает информацию о компании и контакте, анализирует доступные сведения и формирует справку перед B2B-звонком.

Такой инструмент особенно полезен, если менеджерам приходится регулярно общаться с новыми компаниями. Вместо того чтобы каждый раз начинать исследование с нуля, они могут использовать подготовленную информацию и уделять больше внимания самому разговору.

2. Работа с заявками и повторными контактами

Когда в работе много потенциальных клиентов, легко упустить сообщение или забыть вовремя вернуться к переговорам. При этом часть задач вполне предсказуема: разобрать входящие обращения, подготовить ответ или напомнить менеджеру о следующем контакте.

С помощью ASCN Agent можно организовать автоматизацию подобных процессов. Например, настроить классификацию обращений, подготовку черновиков ответов и напоминания о клиентах, с которыми давно не было контакта.

Конкретные возможности зависят от настроек агента и доступных интеграций. Перед запуском стоит определить, какие действия система может выполнять самостоятельно, а где необходимо подтверждение сотрудника.

3. Поиск потенциальных клиентов и персонализация сообщений

При выходе на новый рынок недостаточно просто собрать список компаний. Нужно еще понять, какие из них действительно подходят под портрет целевого клиента, и подготовить обращение с учетом их особенностей.

ИИ-агент может анализировать доступную информацию о компаниях, сопоставлять ее с заданными критериями и помогать составлять персонализированные сообщения.

Для начала можно выбрать одну отрасль или небольшую группу потенциальных клиентов и проверить качество результатов. Если агент находит подходящие компании и помогает ускорить подготовку писем, сценарий можно постепенно расширять.

Если вы хотите создать решение под собственную задачу, воспользуйтесь инструкцией по обучению и настройке ИИ-агента.

Что даёт платформа:

• Готовые агенты для продаж. Sales Researcher, агент B2B-лидогенерации и другие берутся из маркетплейса и запускаются за пару минут.
• Агент по описанию. Задачу пишут в чате обычными словами — агент сам собирает сценарий и предлагает подключить нужные сервисы.
• Ваши сервисы. Gmail, Google Таблицы, HubSpot, Notion и Slack подключаются в один клик, остальные — через API и MCP.
• Контроль. Агент видит только то, что вы разрешили, а рискованные действия выполняет после подтверждения.

Начните с готового агента: ИИ-агент для B2B лидогенерации находит компании по вашему портрету клиента, собирает email, пишет персональные письма и ведёт базу лидов в Google Таблицах. Free-тариф даёт 500 кредитов в неделю и 1 активного агента, платные тарифы — от $29 в месяц; работа 24/7 и по расписанию — с тарифа Start.

Часто задаваемые вопросы

Какой ИИ лучше использовать для продаж?

Все зависит от задачи. Для подготовки текстов, обработки информации и составления писем подойдет AI-ассистент. Если нужно выполнять несколько последовательных действий, стоит рассмотреть AI-агента с необходимыми инструментами и интеграциями.

Можно ли использовать ИИ для продаж в малом бизнесе?

Да. Можно начать с поиска потенциальных клиентов, подготовки коммерческих предложений или обработки заявок. Для этого не обязательно сразу создавать сложную систему автоматизации.

Может ли ИИ полностью заменить менеджера по продажам?

В отдельных стандартизированных задачах ИИ способен заменить часть ручной работы. Но сложные переговоры, работа с нестандартными запросами и принятие коммерческих решений часто требуют участия человека.

Как понять, окупается ли внедрение ИИ?

Сравните расходы на инструмент и контроль его работы с экономией времени и затрат. Если цель внедрения — увеличить продажи, дополнительно отслеживайте качество лидов, конверсию в сделки и другие показатели, на которые автоматизация должна влиять.

С чего начать внедрение AI-агентов?

Выберите одну повторяющуюся задачу, определите критерии успешного результата и протестируйте агента на небольшом объеме работы. После проверки качества можно постепенно подключать новые процессы.