Генеративный ИИ трансформирует бизнес-процессы в продажах, хотя это и не быстрый процесс. Многие аналитические и формальные, административные функции уже сегодня имеет смысл передавать нейросетям. Однако ни управлять продажами, ни участвовать в них самостоятельно ИИ еще долго не будет: к AI-агентам клиенты не готовы, а для компаний это рискованный эксперимент, полагает Иван Павлов, руководитель отдела по работе с ключевыми клиентами «Телфин».
Искусственный интеллект в продажах начали использовать очень давно: еще в 2016-2018 годах крупные компании стали внедрять нейросети для анализа клиентов и предсказания спроса, а также впервые создавать контент с помощью ИИ для привлечения целевой аудитории и создания воронок продаж. Примерно тогда же бизнес задействовал возможности ИИ в коммуникации с клиентами: все началось с таких элементарных вещей, как оптимизация времени отправки электронных писем. Сегодня спектр применений ИИ в продажах расширился, однако нельзя сказать, что он стал активным участником процесса: пока его роль — снижать рутину и усиливать человеческий интеллект.
ИИ-администратор
Самое простое и в то же время нужное, что может делать ИИ-ассистент, — самостоятельно вводить данные в CRM и помогать менеджерам ВетИС-карточки, обновляя информацию в них. Представим, что менеджер в день создает 10-15 карточек: это значит, что существенная часть его рабочего времени уходит на выполнение рутинной задачи, не требующей ни высоких компетенций, ни эмоциональной вовлеченности. Поэтому такую работу многие компании уже поручают роботам. С развитием технологии ИИ нейросети смогут сами формировать и вносить в карточки данные о клиенте сразу после того, как менеджер закончит разговор, включая контакты и основные ожидания. Кроме того, ИИ будет на основе диалога самостоятельно генерировать драфт коммерческого предложения и предлагать его менеджеру. Это станет настоящим прорывом в уничтожении рутины продажника. Как и автоматизация рассылок по электронной почте, обработки первичных заявок, идентификации и классификации лидов.
ИИ — второй пилот менеджера
В отделах продаж используются ИИ-ассистенты, которые помогают менеджерам быстро искать информацию в CRM и базах знаний. Такие решения не просто ускоряют поиск по ключевым словам: наиболее продвинутые виртуальные помощники умеют отвечать на вопросы клиентов, создавая собственные формулировки. При этом они используют информацию из внутренних источников, то есть все те данные, которые есть в распоряжении бизнеса. Оператору, который общается с клиентом, достаточно быстро проверить ответ: это всегда проще, чем готовить его самостоятельно. Однако если компания продает сложный технологический продукт, например услуги телефонии, то всё немного сложнее. В этом случае даже большим языковым моделям не удастся полноценно помочь менеджеру, когда ему необходимо выяснить потребности потенциального покупателя и предложить ему оптимальное решение. Слишком много нюансов приходится выяснять в ходе разговора (например, существует большое количество тарифов, которые подходят разным компаниям) и слишком много факторов сопоставлять. Однако ИИ-ассистент может оказать менеджеру незаменимую помощь, например, в отработке возражений. Отрабатывая возражения, важно действовать в соответствии с методиками. Обычно есть 5-6 наиболее распространенных причин, по которым клиент не принимает решение о покупке и выходит из разговора. Именно их необходимо «отбивать», используя стандартные приемы. Какие именно и в какой момент — может подсказать ИИ-ассистент в чате или в виде всплывающих на экране сообщений.
Еще одна роль ИИ-ассистентов — помогать менеджерам составлять коммерческие предложения и деловые письма. Нейросеть полностью создает текст, а менеджер может просто его проверить и исправить недочеты. В то же время нельзя злоупотреблять использованием ИИ: письма должны быть написаны обычным языком, без присущих нейросетям штампов и легко узнаваемого неестественного стиля. Кроме того, в переписке с клиентами необходимо стремиться к персональному подходу.
Также ИИ-программы полезны при постобработке диалогов. Они умеют делать качественные саммари, выжимки разговоров, которые необходимы для составления КП, и самостоятельно формировать тезисы.
ИИ-инструменты используются и для проверки качества работы менеджеров по продажам и сотрудников отделов поддержки. Такие задачи решаются с помощью сервисов речевой аналитики. Они анализируют качество разговоров: соответствие стандартам и даже умение менеджеров продавать, их вовлеченность и эмпатию. Если топ-менеджер поставит цель оценить качество коммуникаций с клиентами без использования ИИ, ему придется потратить гораздо больше времени на прослушивание записей, а общие выводы могут быть искаженными (потому что ему удастся обработать слишком небольшой срез информации).
ИИ в маркетинге
Наконец, даже более широкое применение, чем в отделах продаж, AI-решения, особенно генеративные, находят в маркетинге. Здесь они используются для генерации контента (написания постов, создания фото и видео), построения воронок продаж, предсказания спроса в системах предиктивной аналитики, динамического ценообразования. Нейросети могут предлагать варианты лид-магнитов, а маркетологу остается только выбрать наиболее интересую идею. Кроме того, ИИ может генерировать на выбор различные варианты кросс-продаж и апсейлов, предсказывать эффективность промо-инструментов. Помимо этого, нейросети умеют находить и предлагать новые целевые аудитории и подходящие им воронки продаж. Использование AI-моделей дает бизнесу возможность создавать персонализированные предложения и повышать лояльность целевой аудитории за счет уникальных скидок и оптимальных условий продаж.
Коммуникации под запретом
Непосредственные коммуникации с клиентами передавать роботам пока рано. Особенно в B2B-продажах. К общению с голосовыми помощниками большинство людей не готово, тем более — к принятию решений о серьезной покупке после такого разговора. Существующие модели не способны предоставить информацию и тем более сделать человеку адекватное предложение хоть сколько-нибудь сложного продукта. Стоит помнить и о важности невербальных сигналов, которые ИИ недоступны, между тем эмоции в межличностных продажах играют большую роль.
IVR-меню и голосовые роботизированные системы не должны быть слишком сложными для клиентов, и им всегда нужна возможность перейти на оператора при первом затруднении в диалоге. Более того: если необдуманно использовать ИИ в диалогах с клиентами, можно столкнуться с неприятными последствиями. Например, в ноябре 2023 года пассажир авиакомпании Air Canada обратился за консультацией на горячую линию компании. Он хотел срочно приобрести билеты, чтобы слетать на похороны бабушки. В общение с ним вступил голосовой бот авиакомпании, который пообещал, что если пассажир купит билет из Ванкувера в Торонто по обычной цене, то сможет в течение 90 дней подать заявку на возврат части этой суммы. Однако, когда пассажир действительно обратился с таким заявлением, то получил отказ. Компания ссылалась на то, что чат-бот предоставил неверную информацию. Пассажир подал иск и выиграл, так как суд посчитал, что авиакомпания должна отвечать за ошибки нейросети, которую использует.
Приведенный пример доказывает, что пока ИИ-ассистенты должны оставаться скорее на роли второго пилота в продажах. Полностью полагаться на ответственность и безошибочность чат-ботов ошибочно и чревато убытками и репутационными потерями.
Топ-лист: какие функции пора отдавать ИИ
В разных сферах бизнеса внедрение ИИ отличается и по темпам, и по тем функциям, которые можно в первую очередь отдавать на откуп нейросетям. Если говорить о сфере продаж, то абсолютным «мастхэв» является частичная автоматизация с помощью ИИ внесения данных в базы, обновления информации, квалификации лидов, обработки первичных заявок, общения с клиентами на первой линии (ответы на типичные вопросы). Использование предиктивной аналитики в маркетинге с целью повышения персонализации тоже стало почти обязательным для компаний, занимающихся продажами, однако во многих случаях оно остается рамках экспериментов. На разных рынках также свои подходы к внедрению ИИ: например, в продажах недвижимости стали почти обязательными виртуальные туры для удаленных показов, которые создаются с помощью нейросетей, а вот участие ИИ в переговорах с клиентами в том или ином виде остается в границах плотных проектов. В телекоме и автопродажах очень активно используется предиктивная аналитика для прогнозирования оттока клиентов и кастомизации предложений, а также используются чат-боты в клиентской поддержке (но пока не в продажах).
При выборе ИИ-инструментов стоит ориентироваться на опыт коллег и здравый смысл: например, если компания продает технические сложные продукты ограниченному кругу клиентов, вряд ли для нее критично важны ИИ-ассистенты, которые будут подключаться к разговору, даже если такие возможности у ИИ появятся. Но вот руководителю такого отдела продаж абсолютно точно нужны нейросети, которые многократно повысят эффективность оценки работы всех сотрудников.
Фото: предоставлено автором
