ИИ в продажах малого бизнеса: что можно отдать нейросети уже сейчас

Новые разборы о том, как малый бизнес отдаёт ИИ звонки, переписку и CRM, выходят в нашем Telegram-канале.

Как малый бизнес использует ИИ в продажах сейчас?

Почти половина владельцев бизнеса работает с нейросетями, но ответы клиентам им отдают редко. Т-Бизнес секреты опросили больше 400 предпринимателей и сотрудников, которые пользуются услугами Т-Банка. Нейросети в работе применяют 49% владельцев бизнеса. Большинство пользователей, от 55 до 65%, делают с их помощью тексты, фото и видео. Поддержка клиентов оказалась среди самых редких задач. В опросе «ЮKassa» среди 100 с лишним организаций на консультации клиентов и ответы на обращения пришлось 7% задач, которые отдают нейросетям.

Главный барьер в тех же опросах - недоверие к ответам. По данным Т-Бизнес секретов, ошибок и искажения фактов боятся 35% пользователей ИИ, а в опросе «ЮKassa» 36% называют главным минусом необходимость проверять результат.

На каких участках продаж ИИ уже работает?

Цифры в таблице - результаты конкретных бизнесов. У вас они будут зависеть от ниши, потока заявок и того, как устроены продажи сейчас. Сумма у застройщика - это выявленные упущенные сделки, которые раньше никто не видел.

Почему начинают с первого ответа и переписки?

На странице о внедрении ИИ в бизнес мы ставим первыми обработку входящих заявок и переписку с клиентами. Там результат виден быстрее всего. Клиент пишет вечером или в выходные, менеджер отвечает утром, а за это время человек успевает купить у того, кто ответил первым.

ИИ-агент-продавец - это программа на нейросети, которая сама ведёт переписку с клиентом до записи, брони или оплаты. У сети студий танцев Your Way, нашего клиента, время ответа после запуска ИИ-продавца сократилось с 35 минут до 3 секунд, а конверсия в запись выросла с 31,4% до 58%.

В переписке наш ИИ-продавец также выясняет, подходит ли клиент компании. У производителя одежды он отделяет оптовиков от розницы: обрабатывает розничные обращения отдельно, а в отдел продаж передаёт только оптовиков с понятной задачей. Компания получает пять и больше оптовых лидов в день дешевле 400 рублей за лид. В Webcom Mobi наш ИИ-бот отсеивал неподходящие обращения с Авито, и отдел из восьми человек перешёл на работу с целевыми клиентами.

Готовые ИИ-агенты для переписки появились и в массовых CRM, системах учёта клиентов и сделок. Агент amoCRM, как сказано в справке, отвечает по базе знаний, квалифицирует клиента, переводит сделку с этапа на этап и передаёт диалог менеджеру при заданных условиях. В той же справке сказано, что если менеджер ответит раньше, чем агент закончит обработку, агент всё равно отправит свой ответ, а полностью остановить его можно кнопкой в карточке сделки.

Как поделить переписку между нейросетью и менеджером, мы разобрали в статье «ИИ-агент или живой менеджер по продажам», а как выбрать способ создания такого бота - в статье о создании ИИ-бота для бизнеса.

Первым берут участок, где бизнес теряет больше всего. Звонки здесь важны не меньше переписки. На бесплатном аудите мы разбираем продажи целиком, находим три узких места и считаем эффект каждого в деньгах.

Как нейросеть считает цену, возвращает замолчавших и находит повторные продажи?

В нашем проекте для строительной компании ИИ-агент-продавец уточнял у покупателя бюджет, участок, сроки и метраж, делал предварительный расчёт по данным компании и записывал на замер, а точную смету готовил менеджер. Этот же агент несколькими сообщениями возвращал в разговор тех, кто замолчал. Конверсия обращений в лиды выросла с 10-15% до 25% в первый месяц и до 32% во второй, и прирост во втором месяце во многом был связан с возвратом замолчавших.

Для повторных продаж в CRM есть готовые функции. По справке Битрикс24, функция «Повторные продажи с AI» каждый день ищет по истории сделок клиентов, которым пора купить снова, и создаёт по ним сделку с рекомендациями. Сценариев поиска пять: ежемесячные, полугодовые и ежегодные покупки, покупки к празднику или событию и любая покупка годичной давности.

В amoCRM сделки без активности находит фильтр «Требующие внимания»: система изучает, как обычно движутся сделки в аккаунте, и помечает те, что слишком долго стоят на одном этапе или давно без активности. Обе функции опираются на историю сделок, поэтому в пустой или полузаполненной CRM пользы от них мало.

С коммерческими предложениями осторожнее. По данным проектного офиса Сбер2В, на коммерческое предложение менеджер тратит до двух часов, а ИИ-агент компании для продаж сокращает это время до 10 минут. В блоге Callibri пишут, что без конкретики о клиентах ИИ напишет коммерческое предложение, но получится сухой текст из водянистых фраз, а скрипты продаж там советуют доверить людям.

Если бот пишет давним клиентам из базы, это может стать рекламной рассылкой. По статье 18 закона о рекламе реклама по сетям связи требует предварительного согласия абонента. Доказывать согласие должен тот, кто рассылает. Где проходит граница между ответом в разговоре, который начал клиент, и рекламной рассылкой, стоит заранее обсудить с юристом, особенно перед рассылкой всей базе.

Что нейросеть делает со звонками и карточками в CRM?

Встроенный ИИ Битрикс24, BitrixGPT, согласно справке расшифровывает звонки, пишет резюме звонков, чатов и писем и заполняет пустые поля карточки. Уже заполненное поле он без подтверждения менеджера не перезаписывает. Подробнее мы рассказали в разборе возможностей BitrixGPT.

Для контроля звонков в Битрикс24, Roistat и Calltouch есть речевая аналитика. Руководитель задаёт критерии проверки звонков по скрипту, а система оценивает каждый разговор и рассчитывает рейтинг менеджеров. Calltouch к тому же сразу сообщает о потере потенциально целевого лида.

У застройщика на amoCRM мы внедрили систему, которая слушала все звонки отдела продаж, проверяла соблюдение скрипта и сохраняла сводку о каждом разговоре в карточке amoCRM. Раньше нарушения всплывали через две-три недели на планёрке, теперь проблемный звонок руководитель видит за минуты, а всего система выявила упущенных сделок примерно на 45 млн ₽.

Другой путь выбрал дистрибьютор АКЪЮЛ, о котором писали Т-Бизнес секреты. В трёх его отделах продаж раньше вручную проверяли 30-50% звонков. Разбор звонка занимал неделю. Систему проверки компания собрала за четыре месяца силами своих разработчиков. Кадровых решений система там не принимает: она быстро находит аномалии и проблемные зоны, а исправляет их руководитель отдела продаж.

Всем этим инструментам нужны записи звонков. Чтобы разбор был виден в карточке клиента, записи должны быть привязаны к сделкам в CRM. Роман Магдаленко из SalesAI оценивает среднюю заполненность CRM в России в 35-40%, и в его проекте подготовка данных заняла три месяца.

Что в продажах лучше не отдавать ИИ?

• Цены, скидки и гарантии. Павел Пушкарёв, гендиректор «КосмосСтар», советует брать цены, сроки и условия только из базы или учётной системы и передавать человеку жалобы, возвраты и нестандартные скидки. Его правило: чем ближе сообщение к цене, гарантии или обязательству компании, тем меньше свободы у нейросети. Интегратор на vc.ru описывал, как бот сам рассчитывал скидки по средним значениям, и бизнес терял контроль над ценами.
• Переговоры и ключевые клиенты. Директор по продажам 1С-Битрикс Юрий Николаев говорит, что в продажах другим компаниям крупные сделки держатся на личных связях, и нейросеть в них работает подсказчиком менеджера.
• Холодный обзвон роботом. Агентство Vagabond четыре месяца обзванивало базу голосовым роботом, потратило чуть больше 200 тысяч рублей и не получило ни одного нового клиента. Робот не различал интонации и игнорировал отказы. Часть проблемы, как потом поняли авторы, была в неподходящей базе. По их выводу, робот подходит для типовых услуг с понятной ценой, и сложную услугу для бизнеса массовым обзвоном продать трудно. Закон о рекламе при этом запрещает рекламу с автоматическим дозваниванием, а с 1 сентября 2025 года по закону о связи звонки компаний нужно маркировать.
• Решения о людях. Автоматическая оценка звонков помогает найти проблему. Штраф или увольнение по такой оценке - плохая идея, потому что статья 16 закона о персональных данных запрещает принимать решения только на основе автоматизированной обработки, если они влекут для человека юридические последствия или иначе затрагивают его права. Исключения - письменное согласие человека и случаи, которые прямо названы в законе. Как эта норма применяется к оценке сотрудников и отбору кандидатов в вашей компании, заранее уточните у юриста.

С какого участка начать и в каком порядке?

1. Найдите узкое место. Посмотрите переписку и звонки за месяц: где заявки ждут ответа, где клиенты пропадают, где менеджер тратит час в день на одинаковые вопросы.
2. Запишите исходные цифры: скорость первого ответа, долю обращений, ставших квалифицированным лидом (клиентом, который подходит под ваши критерии) или сделкой, долю проверенных звонков. Без этих цифр через месяц не с чем будет сравнить.
3. Назначьте одного ответственного. Тимур Яковлев, экспертный редактор бизнес-сообщества по искусственному интеллекту, советует поручить пробный запуск одному человеку. До запуска нужно рассчитать выбранный показатель и письменно указать, какого значения он должен достичь, чтобы запуск считался успешным.
4. Начните в ограниченном режиме. Мы запускаем агента на небольшой части обращений и разбираем диалоги. В материале Sber.pro тоже предлагают сначала проверить его на части потока, где он готовит ответ или действие, а решение принимает менеджер. Расширяйте права постепенно, как новому сотруднику. Об этом мы писали в статье о том, что такое ИИ-агент.
5. Сравните с исходными цифрами. Если доля обращений, ставших квалифицированным лидом или сделкой, выросла и ошибок стало меньше, переходите к следующему узкому месту.

Как понять, что ИИ в продажах окупается?

Тимур Яковлев в блоге на Sostav советует проверять выбор участка сроком оценки: если результат виден только через квартал, для старта выбрали не тот процесс.

Наш главный показатель - доля обращений, ставших квалифицированным лидом или сделкой. Мы рассчитываем окупаемость по этой доле, вашему среднему чеку и числу обращений. На аудите используем ваши цифры и делаем расчёт до договора.

Какие ошибки делают при внедрении ИИ в продажи?

• Не проверяют, что обещает бот. В разборе на vc.ru бот путал даты и акции и продавал сертификаты, которые учётная система не умела активировать. Первые недели читайте диалоги каждый день.
• Автоматизируют продажи без данных. Если нет прайса, этапов сделки в CRM и записей звонков, автоматизация быстрее множит те же ошибки. По словам Романа Магдаленко из SalesAI, ИИ не починит сломанную воронку.
• Делают из нейросети надсмотрщика. В опросе «Новофона» 16% менеджеров по продажам не хотят, чтобы их оценивал робот, а 31% считают технологии сырыми. Объясните команде, что система находит проблемы для разбора, и не назначайте штрафы на основании её оценок.
• Берут сразу всё. Когда пять участков запускают одновременно, по цифрам не понять, какой из них сработал.

Для начала выберите в таблице об окупаемости строку своего первого участка и выпишите его цифры за прошлый месяц, чтобы потом было с чем сравнить результат.