ИИ для отдела продаж и 7 готовых сценариев, которые работают

Вы вкладываетесь в рекламу и приводите заявки, но часть из них всё равно теряется. Менеджеры не всегда отвечают вовремя, забывают вернуться к клиенту, не фиксируют договорённости после звонка, а сделки неделями находятся со статусом «клиент думает». При этом руководителю сложно понять, где проседает конверсия по продажам и насколько хорошо менеджеры вообще работают с клиентами.

Во Флайск мы с 2019 года помогаем компаниям выстраивать и автоматизировать продажи в amoCRM. За это время реализовали более 500 внедрений и видим, какие задачи отдела продаж сегодня имеет смысл отдавать ИИ.

Ниже семь практических сценариев, от мгновенного ответа на новую заявку и разбора звонков до автоматического follow-up и возвращения зависших сделок в работу.

Сценарий 1. Первый ответ на заявку без задержки

Лид пришёл в 22:30, менеджер увидит его только утром, но к утру клиент уже может уйти к конкуренту, который ответил первым.

ИИ-агент может подключаться сразу после заявки, отвечать клиенту в мессенджере или чате, задавать квалифицирующие вопросы, уточнять задачу и записывать ответы в CRM.

Например, агент может узнать какая услуга или продукт нужны, насколько срочно нужно решить задачу, какой бюджет рассматривает клиент, кто принимает решение, когда клиент готов продолжить разговор.

Уже горячую заявку агент передает менеджеру, а если заявка нецелевая, то можно настроить агента так, чтобы он отправлял подобные заявки по другому сценарию.

Утром менеджер открывает amoCRM и видит уже готовую карточку клиента: кто, что ему нужно и какой следующий шаг.

Для бизнеса, где нужно клиентов записывать на конкретное время, например, салоны, клиники, фитнес, образование, автосервисы и другие, процесс можно упростить и автоматизировать ещё дальше. Клиент, сразу как обратился, может выбрать свободное время и специалиста через систему записи клиентов в amoCRM. Запись попадёт в CRM, а Salesbot сможет автоматически отправить подтверждение и напоминание о визите.

Сценарий выглядит так:

Заявка
Первый ответ
Квалификация
Выбор времени
Запись в amoCRM
Напоминание клиенту
Менеджер подключается там, где нужен

Подробнее о таких сценариях на странице внедрения ИИ-агентов Флайск.

Сценарий 2. Транскрибация и разбор звонков

Менеджер провёл 15 звонков за день, руководитель хочет понять, почему несколько потенциальных сделок не двигаются дальше к продаже.

Переслушивать все разговоры вручную очень долго, а если в отделе десять менеджеров, то это превращается в отдельную работу, на это нужно куча времени.

ИИ здесь сократит время в десятки раз, он переводит разговор в текст и автоматически готовит краткое резюме:

о чём говорили;
чего хочет клиент;
какие возражения возникли;
о чём договорились;
какой должен быть следующий шаг.

Флайск для этого использует виджет распознавания звонков для amoCRM - FlySense AI. После звонка в карточке сделки появляется расшифровка с разделением по спикерам и таймкодами, саммари разговора, анализ тональности, а также теги и классификаторы, например, темы разговора, продукты и возражения клиента.

Это полезно и менеджерам и руководителям. Менеджеру не приходится держать договорённости в голове или вручную заполнять заметки после каждого звонка.

Руководителю проще находить проблемные разговоры и видеть повторяющиеся паттерны, какие возражения возникают чаще, где клиенты становятся негативными, о каких продуктах спрашивают и на каком этапе разговор начинает идти не туда.

Конечно, просто расшифровать разговор мало. Необходимо регулярно разбирать проигранные и выигранные сделки, и делать это проще, если есть возможность быстрой транскрибации разговора.

Сценарий 3. Квалификация лидов до менеджера

Не все заявки приходят целевые, кто-то выбирает между двумя поставщиками и готов принять решение, а кто-то оставил заявку просто поинтересоваться, другой просто изучает рынок, а третий оставил заявку по ошибке. И на них менеджер уделяет равное количество времени. Из-за этого потока легко потерять перспективные сделки.

ИИ может провести первичную квалификацию клиента и отдать менеджеру уже готовую карточку клиента. И уже потом подключится менеджер. В простых продажах это могут быть бюджет, услуга и срок.

В сложных B2B-продажах:

вышли ли мы на ЛПР;
кто реально принимает решение;
известен ли бюджет;
есть ли конкретный дедлайн;
какая задача стоит перед компанией;
почему её нужно решать именно сейчас;
кто ещё участвует в выборе поставщика.

Качество работы сейла лучше оценивать не только по количеству звонков и встреч, а по тому, насколько качественно он продвигает сделку.

Если после трёх встреч менеджер всё ещё не знает, кто принимает решение, какой бюджет у проекта и когда клиент собирается покупать, формально активность есть, но сама продажа может никуда не двигаться.

ИИ поможет собирать эти данные в CRM и тогда не нужно будет все хранить в голове у менеджера.

Сценарий 4. Подготовка к встрече за 5 минут

Перед встречей менеджеру нужно подготовиться и вспомнить всё о клиенте, чем занимается компания, кто участвует в сделке, о чём говорили раньше, какие были возражения, что уже отправляли клиенту и о чём договорились на прошлом созвоне.

Если общение с клиентом длится несколько месяцев, то на подготовку можно потратить 20-30 минут, если информации много. ИИ может собрать краткое досье автоматически за 2 минуты:

историю переписки;
резюме предыдущих звонков;
данные из карточки CRM;
договорённости и следующие шаги;
информацию о компании из открытых источников;
список вопросов, которые ещё нужно уточнить.

Не нужны десятки заметок, просто выгружаете короткий контекст перед встречей.

И здесь можно проанализировать пробелы в сделке, мы знаем ЛПР? Знаем бюджет? Понимаем дедлайн? Известны критерии выбора? Понятен следующий шаг?

Тогда ИИ помогает менеджеру понять, что именно нужно выяснить на следующей встрече, чтобы сделка двинулась дальше.

Сценарий 5. Автоматические follow-up после звонков и встреч

Встреча закончилась, клиент ждёт материалы, менеджер начинает готовить документ, потом приходит новый звонок, сообщение от другого клиента, внутренняя встреча и follow-up уходит вечером или на следующий день.

Хотя именно сразу после разговора, пока контакт ещё свежий, нужно направлять резюме и дублировать предложение. ИИ поможет взять расшифровку звонка или встречи и подготовить письмо сразу:

«Иван, спасибо за встречу. Зафиксировали три задачи... С нашей стороны отправляем... С вашей стороны ждём... Следующий созвон в четверг».

В эту же автоматизацию можно включить:

подготовку письма;
прикрепление нужных материалов;
постановку следующей задачи;
контроль ответа;
напоминание через несколько дней.

Менеджеру остаётся проверить текст и отправить его. Если процесс типовой, то отправку можно автоматизировать полностью.

Если следующий шаг после разговора - это запись на консультацию, демонстрацию, диагностику или другую услугу, клиенту можно сразу дать возможность выбрать свободный слот через систему записи для amoCRM. Запись будет связана со сделкой, а дальнейшие напоминания можно автоматизировать через Salesbot.

Так у менеджера становится меньше ручных действий, и больше времени на то, чтобы закрывать задачи, которые принесут результат в сделках.

Сценарий 6. Возвращение зависших сделок

Практически в любой CRM есть сделки, которые висят без движения неделю, две или месяц, в таком случае в комментарии пишут «Клиент думает» или «Ждём ответа».

Но иногда проблема в том, что менеджер просто давно не связывался с клиентом. ИИ-агент может автоматически отслеживать сделки, где слишком долго не было активности, и запускать следующий шаг автоматически.

Например:

Проверить историю сделки и последнюю договорённость.
Сформировать персональное сообщение с учётом контекста.
Напомнить клиенту о предложении.
Через несколько дней сделать ещё одно касание.
При ответе клиента вернуть сделку менеджеру.
Если интереса больше нет, зафиксировать результат в CRM.

Важное отличие от обычной автоматической рассылки, сообщение строится вокруг контекста конкретной сделки, оно не отправляется одинаковым текстом всей базе.

По статистике, большая часть сделок возвращается в работу и не нужно контролировать всё в ручную.

Сценарий 7. ИИ-агент как полноценный ассистент менеджера

В ИИ-агенте можно объединить несколько сценариев:

отвечает на новую заявку;
задаёт квалифицирующие вопросы;
заполняет CRM;
помогает записать клиента на встречу;
получает резюме звонков;
готовит follow-up;
ставит следующие задачи;
напоминает клиенту о договорённостях;
возвращает в работу зависшие сделки;
передаёт менеджеру ситуации, где действительно нужны переговоры и человеческое решение.

Тогда ИИ-агент становиться ассистентом менеджера, пока тот может заниматься сложными переговорами, диагностикой задачи, отношениями с клиентом и закрытием сделки.

Именно для этого создаются ИИ-агенты в продажах, которе будут не просто как чат-бот, который отвечает на вопросы, а целая система, чтобы выполнять действия в CRM и доводить конкретную задачу до результата.

С чего начать внедрение ИИ в отделе продаж

Не нужно сразу пытаться сделать ИИ-менеджера, который будет за вас делать всё, а менеджеры будут отдыхать. Начните с аналитики, посмотрите, где отдел теряет больше всего времени или клиентов:

долго отвечаете на новые заявки;
руководитель часами слушает звонки;
менеджеры плохо заполняют CRM;
после встреч забывают follow-up;
в воронке много зависших сделок;
непонятно, почему сделки выигрываются и проигрываются.

После этого выберите один сценарий. Чаще всего для начала работы выбирают либо первый ответ на заявку, либо транскрибация звонков. Они быстро встраиваются в рабочий процесс и уже можно увидеть эффект от внедрения за короткий срок работы.

А дальше уже следующие этапы:

Настройте базовую отчётность
Опишите клиентов и роли, которым продаёте. Какие у них задачи, боли и критерии выбора
Разберите выигранные и проигранные сделки. Найдите повторяющиеся причины
Выберите одну рутинную задачу для автоматизации
Закрепите новую механику внутри CRM. Через поля, задачи, автоматические действия и правила перехода по воронке

Через месяц посмотрите на результат и только после этого можете переходить к другим процессам и масштабировать автоматизацию.

Главное

ИИ снимает с отдела продаж значительную часть ежедневной рутины, помогает обрабатывать входящие, расшифровывать звонки, собирать контекст, готовить follow-up, квалифицировать клиентов и возвращать зависшие сделки в работу.

Но эффективная работа с ИИ получается там, где сначала задаются вопросом: как должен выглядеть хороший процесс продажи и какую его часть можно отдать нейросетям?

Если продукт, маркетинг, продажи и обучение сотрудников разорваны между собой, то компания зависит от отдельных менеджеров. Но если же есть понятная ценность продукта, единые правила квалификации, нормальная CRM-дисциплина, анализ выигранных и проигранных сделок и постоянное обучение команды, то с помощью ИИ можно усилить систему и масштабировать продажи.