ИИ-агент для отдела продаж: какие задачи закрывает и как внедрить

По данным опроса Сбер2B Аналитики, 70% российских компаний автоматизируют документооборот и обработку заявок, а 39% уже используют ИИ-агентов или ИИ-ассистентов. ИИ в продажах помогает быстрее обрабатывать обращения и работать с CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»). Рассказываем, какие задачи можно передать ИИ в продажах, как запустить пилот и по каким метрикам оценить результат и окупаемость.

Содержание:

• Какие задачи можно автоматизировать с помощью ИИ-агента для отдела продаж
• Как ИИ-агент работает с CRM и заявками
• Как внедрить ИИ-агента в отдел продаж
• Чего ждать от внедрения: результаты и окупаемость
• Частые вопросы

Какие задачи можно автоматизировать с помощью ИИ-агента для отдела продаж

По данным исследования ВШЭ, 45% компаний, которые внедряют ИИ, отмечают рост производительности труда. Чаще всего ИИ применяют в маркетинге и продажах — такие сценарии используют 55,9% организаций. Для сравнения:

• в управлении организацией ИИ применяют 39,9% компаний;
• в логистике и транспорте — 17,4%;
• в работе с персоналом — 16,5%.

ИИ справляется с повторяющимися операциями:

• обработкой входящих обращений;
• оценкой потенциальных клиентов;
• подготовкой сообщений;
• обновлением CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»);
• сбором аналитики.

Например, отдел продаж может использовать ИИ-агента на платформе GigaCowork (ГигаКоворк) для квалификации лидов (от англ. lead — «вести, приводить»), подготовки персонализированных коммерческих предложений, подсказок по следующим действиям в CRM, транскрибаций онлайн-встреч и составления резюме по их итогам.

Сотруднику-человеку остаются сложные, стратегические и критически важные задачи: переговоры по крупным сделкам, работа с ключевыми клиентами, согласование нестандартных скидок и условий.

Основные задачи ИИ в продажах

Как ИИ-агент работает с CRM и заявками

70% российских компаний автоматизируют документооборот и обработку заявок. Для этого используют CRM-системы (42% компаний), чат-ботов (42%), ИИ-агентов и ИИ-ассистентов (39%).

Интеграция с CRM и телефонией

ИИ-агента можно встроить в работу CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»). Например, после заявки с сайта агент определяет продукт, проверяет данные в системе, находит или создаёт контакт и заполняет карточку сделки. Если информации не хватает, он задаёт уточняющие вопросы, назначает ответственного и фиксирует следующий шаг. После общения — обновляет данные в CRM.

На платформе GigaCowork (ГигаКоворк) есть интеграции с системами amoCRM и Bitrix24. ИИ-агенты могут работать с контактами, компаниями, сделками, задачами и звонками.

• Через коннектор к amoCRM доступны поиск и создание контактов и компаний, обновление сделок и задач, работа с обзвонами и примечаниями к звонкам.
• Через коннектор к Bitrix24 агент может работать с лидами (от англ. lead — «вести, приводить»), холодными контактами, компаниями, сделками, задачами и звонками.

Права доступа зависят от учётной записи, через которую подключается CRM. Если пользователь может только читать карточки клиентов, агент тоже не сможет их редактировать или создавать.

База знаний агента и сценарии диалога

ИИ-агент может отвечать по заданной базе знаний и утверждённому сценарию. В чате он может вести диалог с клиентом, отвечать на вопросы и уточнять необходимые данные. Такая функция подходит для типовых вопросов о продукте, сроках, комплектации, доставке и условиях.

Сценарий может определять, какие вопросы агент должен задать клиенту и какие данные сохранить в CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»). Если информации для ответа или следующего шага недостаточно, агент может запросить её у клиента.

Когда агент передаёт клиента менеджеру

Часть обращений можно обрабатывать автоматически, но сложные случаи агент передаёт менеджеру. ИИ может предварительно собрать данные, зафиксировать контекст и подготовить информацию к работе человека. После квалификации тёплого лида агент также может передать его человеку для дальнейшей работы.

Как внедрить ИИ-агента в отдел продаж

Внедрение стоит начинать с одного понятного сценария и ограниченного набора полномочий. Сначала компания проверяет инструмент, оценивает результат и только после этого расширяет его роль.

Шаг № 1: выбрать один сценарий и цель

Для пилота лучше выбрать один измеримый процесс. Так компания сможет сравнить показатели до и после внедрения ИИ и оценить эффект. Это может быть:

• обработка входящих заявок;
• квалификация потенциальных клиентов;
• подготовка резюме звонков.

Сначала нужно описать действия менеджера и определить, где он принимает решения. Затем — разделить операции между агентом и сотрудником.

До запуска стоит зафиксировать показатели для оценки результата: скорость ответа, конверсию, стоимость обработки обращения, долю успешно завершённых действий или число ошибок.

Шаг № 2: подготовить базу знаний и правила работы

ИИ-агенту нужны источники с актуальной информацией о продуктах, тарифах, типовых вопросах клиентов и сценариях общения. Кроме того, компании нужно задать границы полномочий искусственного интеллекта. Например, разрешить ему самостоятельно отвечать на типовые вопросы, но передавать менеджеру запросы на скидку или изменение условий договора.

Для настройки можно использовать платформы для создания и управления ИИ-агентами. Они позволяют подключать корпоративные данные, задавать инструкции и автоматизировать повторяющиеся операции. На основе данных воронки ИИ также может прогнозировать вероятность закрытия сделки.

Шаг № 3: настроить инструмент и запустить пилот

Ниже — пример настройки корпоративного ИИ-агента для отдела продаж на платформе GigaCowork (ГигаКоворк).

Сначала создают отдельное рабочее пространство, например «Отдел продаж». В нём можно объединить документы готовых агентов, а затем пригласить участников команды.

Агенту добавляют навыки — инструкции для выполнения конкретных задач. Например, он может квалифицировать входящие заявки, готовить черновики писем или анализировать разговоры с клиентами по заданным критериям.

Инструкция задаётся на естественном языке, без программирования. После настройки агент применяет навык в подходящих задачах. В GigaCowork (ГигаКоворк) доступны готовые навыки для работы с Excel, PowerPoint, PDF-файлами, Word, полнотекстовым и семантическим поиском по базе знаний.

Источник: cowork.ru

Также для работы агентов можно подключить корпоративные системы. GigaCowork (ГигаКоворк) работает с ними через MCP (от англ. model context protocol — «протокол контекста модели»). Пользователям доступны готовые коннекторы к 1С, Microsoft Outlook, Kaiten, Битрикс24, МойСклад и другим сервисам.

Для отдела продаж через такие интеграции агент может получать данные из CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»), находить контакты и сделки, проверять статусы и записывать результаты работы. Администратор задаёт доступные действия и права.

Конструктор позволяет настроить помощника без программиста. Источник: cowork.ru

Затем агенту ставят тестовую задач, например:

• обработать входящую заявку;
• определить потребность клиента;
• найти контакт в CRM;
• подготовить черновик ответа менеджеру.

Если навыки и коннекторы уже настроены, подключать их заново не нужно. Агент использует их автоматически, если это предусмотрено инструкцией. Например, если агенту задано обращаться к CRM, он будет работать с системой через ранее подключённый коннектор.

Загруженные материалы агент использует как базу знаний. Для этого применяется архитектура RAG (от англ. retrieval-augmented generation — «генерация с расширением за счёт поиска»): система ищет релевантную информацию в подключённых документах и передаёт её языковой модели. Это позволяет формировать ответы с учётом корпоративных данных.

Источник: cowork.ru

Повторяющиеся сценарии можно сохранить как быстрые команды. Например, ежедневное формирование сводки по новым клиентам или анализ сделок без активности. Для запуска достаточно выбрать нужную команду из списка.

Как создать команду в GigaCowork (ГигаКоворк). Источник: cowork.ru

К рабочему пространству можно пригласить коллег. Участники получают доступ к общим документам, навыкам и интеграциям, а изменения становятся доступны всей команде.

Источник: cowork.ru

Шаг № 4: проверить результат и масштабировать

Контроль за правильностью ответов — важная часть эксперимента. По данным McKinsey, почти треть опрошенных организаций, которые используют ИИ, сталкивались с проблемами из-за его неточности в ответах. Поэтому решение не стоит сразу запускать на весь поток клиентов. Сначала его нужно проверить в ограниченном режиме: он готовит ответ или действие, а менеджер оценивает результат и принимает решение.

Кроме того, большие языковые модели могут по-разному отвечать на одинаковые запросы, поэтому проверяют не только отдельный ответ, но и соблюдение заданных правил. Для этого используют два подхода:

• ручное тестирование — специалисты проверяют, соблюдает ли инструмент ограничения, не предлагает ли несуществующую скидку и не раскрывает ли конфиденциальную информацию;
• автоматическое тестирование — другая языковая модель оценивает диалоги по заданным критериям и проверяет, решил ли агент задачу и не содержит ли ответ недостоверных данных.

Если эксперимент проходит успешно, полномочия ИИ-агента расширяют. Сначала он получает доступ только к чтению данных и подготовке рекомендаций, затем — к отдельным действиям в системе: созданию задач, обновлению карточек или записи результатов общения.

Чего ждать от внедрения: результаты и окупаемость

По данным ВШЭ, 54,3% организаций, которые используют ИИ, отмечают повышение качества продукции или услуг, 51% — рост эффективности бизнес-процессов, 45% — производительности труда. В отделе продаж эффект может выражаться в ускорении обработки входящих заявок и снижении нагрузки на менеджеров.

По международным данным, рост выручки от ИИ чаще всего отмечают именно в маркетинге и продажах. Среди типовых сценариев: поиск и обработка информации, общение с клиентами, создание маркетингового контента и автоматизация клиентского сервиса.

Источник данных: mckinsey.com

В среднем в мире компании получают 3,7 доллара на каждый доллар, вложенный в ИИ. У 5% организаций отдача достигает в среднем 10 долларов на доллар инвестиций.

Эффект от внедрения ИИ оценивают по тому, как меняется работа отдела продаж. Для этого до запуска фиксируют исходные показатели, а после пилота сравнивают их с новыми значениями.

Какие метрики отслеживать

Компании следят за метриками:

• время до первого ответа;
• доля лидов (от англ. lead — «вести, приводить»), обработанных в срок;
• конверсия во встречу;
• конверсия встречи в сделку;
• долю заполненных карточек в CRM (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»);
• число просроченных задач;
• длительность цикла продаж;
• доля потерянных клиентов;
• время менеджера на административные операции;
• выручка и маржинальность по сделкам.

Как посчитать окупаемость

ROI (от англ. return on investment — «возврат инвестиций») ИИ-агента считают через экономический эффект и полную стоимость внедрения. Эксперты рекомендуют сначала определить текущую стоимость процесса, затем оценить, как агент меняет бизнес-показатели, а после этого — сопоставить эффект с затратами на решение.

Рентабельность рассчитывают по формуле:

Для отдела продаж в расчёт эффекта можно включить:

• экономию времени менеджеров — сколько часов раньше уходило на разбор заявок, заполнение CRM, письма и повторные контакты;
• рост пропускной способности — сколько дополнительных потенциальных клиентов отдел может обработать без расширения штата;
• рост конверсии — например, за счёт ускоренного ответа и меньшего числа потерянных потенциальных клиентов;
• снижение стоимости операции — сколько стоит обработка одной заявки, квалификация клиента или завершение типовой задачи до и после внедрения технологии.

Итоговая отдача зависит от существующей ИТ-архитектуры и качества интеграций. Чем сложнее связать ИИ-агента с текущими системами и процессами, тем выше могут быть затраты на внедрение и поддержку.

Частые вопросы