В начале эпохи нейросетей открывшиеся возможности искусственного интеллекта казались безграничными. Со временем люди распробовали нейронки, интегрировали их в быт и рабочие процессы, внедрили в разных индустриях и в бессчетном количестве сценариев. Рассмотрим, как возможности нейросетей можно реализовать в управлении продажами.
Как встроить ИИ в бизнес-процессы отдела продаж
Перечислю четыре области применения, где нейросети могут стать стандартными рабочими инструментами для продавцов.
1. Работа с базой знаний через чат с нейросетью
При обращении к ИИ, обученному на корпоративной базе знаний, пользователь задает вопрос через чат (например, через бота в Телеграм). Вместо ссылок на статьи, как было бы в случае классического поиска, он получает осмысленный развернутый ответ прямо в чате.
Полезность такого внедрения малоочевидна для компаний, работающих с простым продуктом, но может сэкономить тысячи человеко-часов в год для среднего и крупного бизнеса, где все особенности продуктов, с которыми приходится работать продажнику, запомнить в принципе невозможно. Например, это может быть актуально в сфере страхования.
2. Нейросуфлер
Это следующая ступень сложности того, что описано выше. Нейросеть обучается на корпоративной базе знаний, после чего в ходе диалога менеджера с клиентом «на лету» расшифровывает звонок и во всплывающем окне поверх интерфейса CRM высвечивает максимально релевантные варианты ответа.
Тут уже используется связка из двух нейросетей – одна для транскрибации, другая – для быстрого подбора релевантных ответов в базе знаний.
3. Нейротренер
ИИ-агент, тренирующий новых менеджеров по продажам, отрабатывает с ними в игровой форме сценарии диалогов с клиентом. По сути, следующая ступень эволюции нейросуфлера, но используемая в образовательных сценариях, а не в текущей работе.
4. Контроль качества работы отдела продаж
Актуально для бизнеса любого размера, в котором коммуникация с клиентами в основном представляет собой созвоны, а не переписку в мессенджерах, и где в штате есть хотя бы четыре продажника. Цифру «4» считаю пороговым числом, потому что слушать и корректировать звонки двух либо трех менеджеров руководитель отдела продаж (РОП) может успевать. Когда в подчинении уже 4 человека, скорей всего объем их ежедневных звонков превышает рабочее время, доступное на прослушку, и тут пригодится контроль качества.
Нейросеть делает примерно то же, что и живой менеджер контроля качества, который, в большинстве случаев, сотрудник на удаленке за 50-80 тыс. рублей в месяц:
- Помещает транскрибацию звонка в таблицу, рядом пишет ошибки и спорные моменты, которые удалось выявить при прослушке.
- Постит рекомендации – что продажнику имеет смысл исправить в своей работе.
- Сегментирует ошибки продавцов по типам, отмечая строчки в таблице определенным цветом.
- Может выкладывать информацию в одну из BI-систем, внутри которой можно дальше строить любой отчет и смотреть на данные в любом разрезе.
- Ставит задачу менеджеру в CRM на основании того, о чем он договорился с клиентом.
И главное, что нейросеть не спит, не болеет, не ленится, не увольняется, слушает 100% звонков. И стоит существенно дешевле зарплаты контролера, благодаря чему затраты на внедрение отдела контроля качества (ОКК) на ИИ в любой компании окупаются в течение 1-2 лет и далее приносят чистую прибыль за счет одной лишь прямой экономии на ФОТ. На деле момент окупаемости наступает раньше – благодаря прибыли со сделок, которые живой контролер пропустил бы из-за человеческого фактора, а нейросеть отрабатывает задачу полностью.
Как будет работать искусственный интеллект в роли менеджера по продажам
Теперь поговорим про самую главную и коммерчески выгодную задачу для ИИ в области управления продажами, которая на текущем уровне развития технологии пока не достижима, но от реализации которой нас отделяет лишь время. Я имею в виду прямую замену менеджера по продажам на искусственный интеллект.
Пока эта задача никем и нигде не решена. Единичные проблески будущего решения проглядываются в работе автоинформаторов крупных банков, которые уже способны подключать / отключать услуги на основании голосовых запросов пользователя, позвонившего в поддержку. Но до полноценного осмысленного диалога пока «как пешком до луны».
По сути, перечисленные выше четыре области, где ИИ применяется в управлении продажами, построены на едином фундаменте: способности нейросети работать с информацией из базы знаний на том же уровне, что и квалифицированный профильный специалист. А основная задача человека состоит в правильной подготовке и разметке данных для обучения нейросети, чтобы та могла выполнить свою работу. Человек нужен будет и дальше: данные устаревают – их необходимо актуализировать и по мере необходимости дообучать модель.
Когда нейронка обучила новичка, отвечает на его запросы по базе знаний, подсказывает ему, что лучше сказать в ходе созвона с клиентом и проверяет качество его работы – менеджер по продажам начинает смахивать на «придаток» нейросетки, или на «прокладку» между ней и клиентом компании.
Почему нельзя написать нейронке промпт в формате «ты – талантливый менеджер по продажам продукта Х. Твоя задача – продать максимальное количество товара клиентам из своей базы с максимально возможной прибылью для компании. Построй свое общение с ними таким образом, чтобы ежемесячно реализовывать эту цель» – и наслаждаться результатом?
Что мешает нейросети напрямую общаться с клиентом без людей
Препятствий два:
- Недостаток узкоспециализированных данных.
- Отсутствие технологического стека, позволяющего «на лету» расшифровывать голос абонента, формировать ответ и отвечать голосом со скоростью, привычной для человека, и с естественной интонацией.
Первое преодолевается путем подготовки корпуса данных, достаточного для успешной работы ИИ в рамках конкретной компании и ее обучения на этих данных. Сценарии общения с B2B-клиентами в 99,9% случаев повторяются. Если транскрибировать все звонки отдела продаж, размечать данные в разрезе «правильная фраза / ошибка» и скармливать все это языковой модели – скорей всего за год в корпус данных попадут практически все возможные ситуации, встречающиеся в диалогах. И в режиме нейросуфлера нейронка начнет каждый раз выдавать вариант фразы, настолько близкий к идеальному, что менеджеру останется только озвучивать его естественной интонацией.
Второе препятствие решится достаточно быстро путем одновременного увеличения вычислительной мощности, доступной LLM-моделям и появления технологий, способных преобразовать сгенерированный нейронкой ответ в человеческую речь со скоростью, неотличимой от человеческой. От наступления этого момента нас отделяет лишь время.
Как приблизить будущее продаж
До этого года мой ответ на вопрос «может ли нейросеть заменить продажника в B2B» был сугубо отрицательным, теперь я поменял свою точку зрения на противоположную. Считаю, мы уже «почти там» и первый реально приносящий прибыль отдел продаж на нейронках увидим в ближайшие 10 лет.
Поскольку качество работы нейропродавцов относительно быстро поднимется до безупречного, передел рынка будет происходить по принципу «кто первый встал – того и тапки». И ключевым фактором выживания станет скорость внедрения этой технологии.
Основное, что следует делать компаниям, чтобы подготовить «сани летом» – формировать базу знаний, размечать данные и внедрять механики, которые описаны в начале статьи. Тогда в ситуации, когда вычислительные мощности и уровень развития технологии позволит заменить живого продавца на нейронку, компания будет готова осуществить такой переход и опередит конкурентов, которые «ждали у моря погоды».
В общем, если у вас в отделе есть хотя бы четыре аккаунт-менеджера или бизнес-девелопера, прибыль позволяет инвестировать в развитие, а значимый объем коммуникаций идет по телефону – начинайте сейчас.
Прогноз: как может выглядеть «нейродесант» в 2035 году
Предполагаю, что в недалеком будущем работа по переводу компании на нейропродажников будет требовать наличия специализированных команд, работающих проектно. В задачи такой команды будет входить:
- Формирование базы знаний компании и разметка данных под ИИ.
- Обучение и дообучение нейронки по мере появления новых данных.
- Выполнение роли эталонных менеджеров по продажам, чтобы обучить LLM, заточенную под конкретную компанию, работать с клиентской базой максимально удачными способами.
То есть, «нейродесант» талантливых биздевов и аккаунт-менеджеров в связке с программистами и аналитиками данных, который «высаживается» в компании на несколько месяцев, изучает продукт и лучшие практики его продвижения, после чего «образцово-показательно» занимается продажей товара, чтобы сразу сделать нейронку «продавцом года».
Если этот прогноз сбудется, количество B2B-продажников сократится на порядки, останутся самые крутые и талантливые, а роль человека сведется к обучению программы выполнять ее работу наилучшим образом и последующему контролю.
Также читайте:
Вы правы, когда речь идет о сложном продукте и сложной проблеме.
А вот при массовом ширпотребе это не работает.
Вы же не будете вместо хлеба продавать «мы закроем вашу проблему голода»?
На маркетплейсах часто вижу в описании продуктов что-то типа эмоционального давления на покупателя, это только отпугивает, как будто продавец что-то скрывает от покупателей.
Но кроме простых и средних продуктов есть еще серединка, с ней сложнее, так с каждым случаем и покупателем персонально разбираться нужно.
Печально, но это так!
Я думаю, что интеллектуальный потенциал среднего человека давно исчерпан, и для повышения функциональной эффективности человека ему нужны интеллектуальные помощники в виде ИИ, например.
Думаю, что ИИ и появился с этой целью.
Ничего он не понимает, у него нет функции понимания, но вычислять может.
Скорее ИИ будет суфлером, а человек будет просто эмоционально озвучивать его слова.
Интересно, как будут чувствовать себя люди, делая это, и как много на это согласится?
именно примассовом ширпотребе это работает на отличненько. Когда нужно отвечать 100500 однотипных тупых вопросов, сохраняя при этом психику ресурсной. Именно поэтому самая востребованная услуга - внедрение чат-ботов. И они прекрасно настраиваются на подключение живого менеджера при сложных нестандартных вопросах.
когда хлеб надо продавать - он становится сложным продуктом. Но закрывается там совсем другая проблема. Продавать хлеб (убеждать в ценности) надо и в В2С при выведении новой разновидности хлеба на рынок. Но и в этом случае проблема там закрывается не про голод, а про другое.
Вы описали либо результат чьей-то некачественной работы, либо это просто ваше личное восприятие. Причем здесь частный случай, если мы говорим о глобальном тренде?
Отчего ж "печально"?) Это просто вопрос знания технологии и умения ее применять. Да, маркетологи новой волны в этом недокомпетентны по абсолютно объективным причинам. И что с того) Природа не терпит пустоты, как говорится)
Ой, вот только давайте не надо переносить на человеков и высокое)
Речь идет о вполне приземленных вещах - маркетинговых смыслах, которые банально не умеют извлекать. И владеть этим нужно отнюдь не всем человекам)
Человекам надо быть "квалифицированными потребителями" по заветам одного из новых Великих))) И с этой функцией они справляются великолепно)).
Мы тоже можем говорить "я тебя просчитал" или "я тебя вычислил", подразумевая "я тебя насквозь вижу". Какой смысл в этих филологических игрищах, если результат все равно тот что нужно - ИИ делает выводы абсолютно рабочие и нужные для конкретных решений.
Именно это я и сказала.
Лично я - великолепно) Кучу времени и нервов экономлю. Обычно остается только смайлики расставлять) Да и на шпаргалки от ИИ никто из продажников не жаловался еще)))
.