Как увеличить продажи с помощью ИИ?

В условиях высокой конкуренции компании вынуждены искать новые подходы к привлечению и удержанию клиентов. Всё больше требуется полноценный интеллектуальный помощник, который анализирует данные, прогнозирует поведение ^[1] клиентов, помогает продавать эффективнее, обслуживать точнее и быстрее. Такой переход от «системы учета» к «системе принятия решений» стал возможен благодаря развитию ИИ-моделей и инструментов, способных обрабатывать большие объемы информации и выявлять сложные взаимосвязи.

Согласно результатам опроса наших клиентов, прежде всего, с помощью ИИ компании пытаются избавиться от рутины, погрузиться в тренды и максимально эффективно интегрировать их.

Как результат, в нашей CRM ^[2] ИИ меняет всё: от лидогенерации и продаж до поддержки и маркетинга.

В этой статье мы расскажем, какие есть возможности уже сейчас, как и в каких задачах их можно использовать и какие перспективы развития ИИ в продажах разного цикла и сложности.

Почему бизнесу необходим ИИ в составе CRM?

Прежде, чем погружаться в детали, стоит верхнеуровнево обозначить, в каких направлениях ИИ действительно может быть полезен. Это:

✓ Увеличение производительности

Встроенные инструменты помогут сократить время на рутину и сосредоточиться на стратегически важных задачах.

✓ Актуальность прогнозов

Аналитические инструменты повышают точность планирования и помогают принимать взвешенные управленческие решения.

✓ Оптимизация процессов

Возможность обеспечить стабильность и высокую производительность платформы для решения разного рода задач.

ИИ-инструменты

Что есть сегодня в BPMSoft?

Целый набор ML инструментов ^[3], охватывающих ключевые задачи работы с данными. Среди них — предиктивный скоринг лидов, прогнозирование оттока клиентов, классификация обращений, анализ похожести текстов, а также ассистент по базе знаний в формате чат-бота в Telegram. Дополняет экосистему LLM-модель для резюмирования массивных переписок с контрагентами и анализа тональности сообщений, что помогает быстрее выявлять проблемы в коммуникации.

В одном из ближайших релизов планируем добавить функцию кластеризации на базе ML и LLM. Машинное обучение ^[4] будет выявлять паттерны, а языковая модель описывать сегменты — например, «корпоративные клиенты с циклом покупки 90 дней». Эти сегменты можно будет сразу использовать в маркетинговых кампаниях без ручной доработки.

В дополнение ко всем функциональным улучшениям есть один классный момент, о котором стоит упомянуть: недавно мы ввели систему гибкого лицензирования, чтобы компаниям не приходилось переплачивать за функциональность ИИ в коробке, которая точно использоваться не будет. Теперь можно выбрать одну или несколько нужных моделей и платить только за них.

Варианты:

1. Модель предиктивного скоринга прогнозирует вероятности совершения какого-либо события. Она помогает сформировать понимание, какие лиды с большей вероятностью перейдут в продажу или какие продажи завершаться победой.

Предиктивная аналитика на основе алгоритмов ML позволяет прогнозировать тенденции, поведение ^[5] клиентов и потенциальные риски, что способствует принятию более информированных решений и проактивной настройке процессов. Это позволяет сфокусироваться на максимально перспективных вариантах и оперативно взять их в работу, увеличить тем самым качество и скорость обработки, а также абсолютную и относительную конверсии в продажи.

2. Модель рекомендаций поможет формировать перечень товаров и услуг для подготовки персонализированных предложений клиентам. С ее помощью можно увеличить количество и частоту повторных продаж, а также средний чек.

3. Модель прогнозирования оттока работает непосредственно с данными клиента в системе. Модель заранее оповестит о том, что с конкретными клиентами наблюдаются определенные проблемы, они перемещаются из зоны пониженного в зону повышенного оттока.

Модель включает в себя множество переменных, на основании которых формируется прогноз. Она относится непосредственно к моделям машинного обучения, которые можно настраивать самим, правда здесь требуется соответствующая компетенция. Можно выбирать параметры самостоятельно, на основании которых есть мнение, что данный контрагент может быть в зоне оттока. Есть возможность анализировать, какие параметры являются наиболее релевантными для принятия решения. Также по умолчанию в модели учитывается базовый параметр, благодаря которому она делает вывод, что данный контрагент перемещается в зону оттока.

Ответственные за контрагентов смогут быстрее среагировать на изменения и определить, как в каждой конкретной ситуации действовать дальше. С помощью удобных дашбордов руководитель сможет видеть, какие контрагенты находятся в каждой из зон оттока и какие у них ответственные. Для каждого контрагента формируется прогнозируемое значение оттока, оценка в баллах.

4. Модель прогнозирования числовых и справочных значений используется для полей соответствующих типов. Например, для числовых полей в модуле «Управление продажами ^[6]» модель прогнозирует сумму сделки, а в справочных полях модуля «Управление сервисом ^[7]» помогает определить группы ответственных или приоритеты обработки поступивших обращений.

5. Модель схожести текстов анализирует закрытые обращения клиентов, что дает возможность выбрать наилучшие варианты решения однотипных проблем и задач. Как результат, повышается скорость и качество обработки новых обращений.

6. ИИ-ассистент по базе знаний. Данная модель помогает оперативно найти информацию в базах знаний, в том числе пользовательских, и в формате краткого резюме предоставить ответ на справочные запросы.

Любое наше решение с ИИ может быть дополнено отраслевыми модулями, кастомными и типовыми процессами, специализированными сценариями и т.д., которые разработаны нашими партнерами и  представлены в Магазине приложений ^[8]. Это также позволяет сократить общий объем доработок и ускорить внедрение ИИ.

Что в перспективе?

С помощью CRM можно будет автоматизировать не только отдельные задачи, но и целые цепочки принятия решений, полноценные бизнес-процессы, используемые в продажах любой сложности. В этом смысле будущее — за интеграцией CRM c ИИ-агентами, то есть цифровыми исполнителями, которые самостоятельно формируют результат, взаимодействуют с другими системами и не требуют ручного запуска и постоянного контроля. Они автономны и адаптивны, логика ^[9] и последовательность действий сравнима с работой человека, только ИИ-агент выполняет работу быстрее, не отвлекаясь на несвязанные задачи и отдых.

Но пока в большинстве сценариев ИИ-агенты работают под контролем человека. Это связано с ограничениями больших языковых моделей — рисками галлюцинаций или генерации некорректных данных, отсутствием эмпатии и нюансами контекстного понимания. Это всемирная проблема, даже самых передовых мировых моделей. Тем не менее, направление развивается быстро и многообещающе.

Подводя итоги

Искусственный интеллект ^[10] в составе CRM-решения – это своего рода must have, особенно для среднего и крупного бизнеса. Компании, которые используют или в ближайшем времени планируют использовать ИИ — с большей вероятностью вырастут и преуспеют на фоне конкурентов.

Мы будем рады рассказать о возможностях и полезных функциях более подробно и при необходимости проведем демонстрацию системы, предложив идеи по использованию ИИ в проекции потребностей ^[11] вашей компании.

Вместе с вами мы разберём реальные сценарии применения искусственного интеллекта для вашей отрасли, которые гарантированно помогут увеличить продажи; обсудим ключевые тренды и перспективы развития ИИ-технологий. Оставьте заявку на нашем сайте ^[12] – мы свяжемся с вами в течение одного рабочего дня.