Делимся подборкой кейсов по использованию ИИ в продажах.
Ссылки на источники кейсов в конце статьи.
Только кейсы со значимым эффектом, как в B2B, так и в B2C.
И только GenAI / агентские кейсы, без классического ML.
В чем разница: genAI/агенты - это предобученные универсальные модели, которые генерируют контент и сами выполняют многошаговые действия по запросу на естественном языке, тогда как классический ML - это узкая модель, натренированная под одну задачу предсказания/классификации на размеченных данных.
Скорость внедрения первых измеряется в неделях, а внедрения ML в месяцах.
Зато в стоимость обслуживания первых включается плата за запросы в LLM, а в ML модель полностью ваша и ответ модели практически бесплатен.
Начнём издалека с мировых кейсов, а потом посмотрим, что есть интересного у нас в России.
💡Несмотря на то, что наши Гигачат и Яндекс GPT пока не догнали Anthropic и OpenAI, результаты по кейсам с ценным эффектом не отстают.
Реальную бизнес‑ценность, измеряемую в выручке / конверсии, приносят агенты, которые обеспечивают мгновенный ответ лиду, квалификацию клиента, генерацию адаптированного под запрос клиента красивого КП, дожимание клиента, который ещё думает.
SaaStr получил доп выручку 1 миллион долларов за квартал
Медиа-платформа SaaStr за 6 месяцев развернула 20+ специализированных AI-агентов: для исходящих продаж, квалификации входящих, генерации презентаций и т.д
Исходящий ИИ сейлз отправил по тёплым клиентам 15 000 сообщений за 100 дней со средним откликом 6%.
Входящий ИИ сейлз квалифицирует лидов на сайте и автоматически бронирует встречи, передаёт контекст продажникам.
Отказались от услуг агентств, автоматизировав ключевые процессы.
Инвестировали более $500 тыс за год на управление ИИ-системами, при этом получили $1,5 млн выручки за два месяца полной эксплуатации агентов.
Asymbl сэкономила 1.5 миллиона долларов
Компания упёрлась в возможности традиционного найма продажников. В России сейчас похожая ситуация. Никто не хочет активно продавать :)
На базе платформы Agentforce запустили ИИ-агента для квалификации, назначения звонков и исходящего поиска.
Итоговый эффект: экономия $1.5 миллиона долларов.
Reevo увеличила продуктивность продажников в 5 раз в B2B продажах
Ребята сделали набор из 5 агентов под каждую из перечисленных ежедневных задач менеджера по продажам, они помогают готовиться к звонку с клиентами, вести заметки, продвигать сделку, подготавливая уникальные под клиента напоминалки, которые сейлзу остаётся только немного докрутить и отправить клиенту. Также есть агенты, которые следят за гигиеной данных, снимают административные задачи, и есть даже те, которые также менторят менеджера для развития навыков.
Сами звонки и отношения с клиентами (ради чего, мы собственно, нанимаем продажника) остаются человеку.
Результат работы агентов: количество клиентов, с которыми менеджер может работать, увеличилось в 5 раз.
Агенты Podium в B2C продажах увеличивают конверсию
На базе Open AI Podium строят специализированных под конкретные отрасли агентов-продажников для малого и среднего бизнеса. Фокус на отраслях: автобизнес, инженерные услуги, индустрия красоты и розничная торговля. Клиент Podium может настроить тон агента, полноценно обучить его продуктам и процессам, так чтобы он отвечал лучше, чем средний продажник-человек. При необходимости передача человеку со всем контекстом общения.
У Podium сейчас 10 тыс клиентов.
Ключевые возможности, которые дают такие агенты:
Быстрые ответы, которые напрямую влияют на выручку (+45% конверсии в контракт)
Возможно отвечать даже в нерабочее время (цитирую “Крупная автомобильная группа США увидела, что число записей в нерабочее время выросло на 80 %, получив возможности для продаж и обслуживания, которые раньше доставались конкурентам”)
Напоминания и “дожимание” клиента до сделки в чате, смс, звонках
Кейс сети ресторанов El Jannah
Австралийская фастфуд сеть на базе AgentForce от Salesforce построила систему обработки данных и поверх неё чатбота, который отвечает на типовые вопросы и заодно продаёт клиентам.
Это позволило 60% входящих запросов увести на ИИ, и в результате клиентские команды высвободили время для более стратегической работы.
Что дало внедрение?
Привлечь 16 тыс новых клиентов
LTV выросло на 55%
Теперь давайте рассмотрим российские кейсы ИИ в продажах
ИИ‑продажник для МСБ Intly AI
Это ИИ‑агент для МСБ, работающий на Гигачате, дает ответы на частые вопросы клиентам, квалифицирует лидов в множестве каналов (мессенджеры, VK, Avito, WB, Ozon), делает расчёт стоимости и оформляет заказ в CRM.
Агент позволил снизить стоимость обработки запроса на 70%, переведя этот поток с человека на ИИ.
Что дает:
Рост конверсии на 32%
Сокращение времени ответа с 7 минут до 5 секунд
Сервис генерации более продающих КП от V.PAGE
Сервис получает на вход PDF или данные из CRM с контекстом запроса клиента и выдаёт персонализированное КП в формате веб страницы.
К этой странице прикручен анализ поведенческой аналитики (что смотрели больше, где кликали).
Это позволяет непрерывно улучшать каждое следующее КП на основе этой аналитики.
Что дает: рост +30% конверсии из КП в контракт
Сокращение цикла сделки в Юздеск
Коллеги сделали на базе OpenAI + локальной open-source модели + RAG ИИ-агента в собственной поддержке.
Он выдаёт подсказки, которыми пользуются отделы продаж и поддержки.
Это освободило часть команды поддержки, которую перераспределили в продажи.
В результате цикл сделки сократился с 3 месяцев до одного.
Сеть ломбардов (пожелавшая остаться анонимной) автоматизирует сделку по выдаче займа с помощью ИИ-агента
Глобальная цель была полностью заменить сотрудников КЦ агентами. При этом агенты должны были обеспечивать 24% конверсии, как у топовых продавцов.
Используемый стек: Codex + OpenAI API.
Чтобы пройти требования 152‑ФЗ, делали обфускацию персональных данных.
Для этого переопределили процесс, 4 месяца ушло на подготовку данных, визуализацию дашбоардов и пульта управления агентами.
Несколько месяцев параллельно жили 2 процесса (один с людьми и второй с агентами).
Приходилось периодически переключать каналы обратно на людей, и снова на бота, в случае просадки.
В итоге: 8 продавцов уволили (но экономия ФОТ это лишь тактический эффект), а самое важное, что это разлочило возможность дальнейшего кратного роста.
Производитель тюнинга BMS Engineering автоматизировал с помощью ИИ-бота обработку ночных заявок
Компания теряла лиды, приходившие в нерабочее время на собственный сайт или через Drom.ru и Авито. Внедрили ИИ-ассистента для круглосуточной работы первой линии.
Подготовили базу знаний: собрали примеры успешных диалогов, квалифицирующие и типовые вопросы, возражения, данные о компании. На основе этого обучили ИИ-ассистента.
Подключили ИИ-бота к базе данных с информацией о товарах и услугах компании (детали для тюнинга, стоимость, модели внедорожников). Интегрировали ИИ-бота с площадками клиента: сайтом компании, Drom.ru и Авито, используя «открытые линии» в Битрикс.
Обучили нейросеть делать записи в CRM.
Провели внутреннее тестирование, проверили работу интеграций и корректность диалогов.
Организовали расширенное тестирование с небольшой выборкой лидов, анализировали качество ответов и корректировали тон общения.
После двух этапов тестирования запустили ИИ-бота в работу.
Используемый стек: Claude от Anthropic
Итоговый эффект: конверсия в лид выросла на 12%
Кейс ИИ-анализа диалогов для повышения продаж
В Ингосстрах ИИ проанализировал более 20 тыс. диалогов по 30+ параметрам и выявил факторы успешных продаж. Самое простое и эффективное решение, к примеру, было более частое использование имени клиента в разных сценариях.
Что дал этот анализ и доработка сценариев:
дополнительные продажи на 15%,
удовлетворенность клиентов выросла на 25%
ИИ-агент для подготовки к переговорам в B2B
В Билайн агент помогает менеджерам B2B-продаж готовиться к встречам: формирует бриф о клиенте, персонализированный сценарий беседы и коммерческое предложение на основе данных из внутренних и внешних источников. Кейс схож с западным кейсом Reevo.
Цифры эффекта компания не раскрывает, но пилот признан успешным и масштабируется.
Заключение
Обратите внимание, что мировые и российские кейсы схожи по эффектам.
По законодательству персданные должны храниться и обрабатываться только в России, поэтому при использовании западных моделей обязательна обфускация персданных (к примеру, превращение номера телефона или ФИО в теги [phone] и [name]).
По нашему опыту на западных моделях эффект можно получить значительно быстрее: там окно контекста 1-2 млн токенов (Claude - Gemini), а это на порядок больше, чем у отечественных (128K), у них возможности по размышлению у модели шире. А также можно легко прикрутить готовые навыки (skills.sh) и переиспользовать наработки по созданию, оценке, улучшению навыков агента.
Подписывайтесь на наш канал Адаптивная стратегия в Телеграм и Макс. В нем делимся инструментами как быстро собрать / обновить стратегию, сплотить команду топов, применять ИИ в стратегии и трансформации бизнес-процессов.
Чтобы понять, где и как ИИ может дать вашей компании значимый бизнес-эффект, свяжитесь с нами.
При начале сотрудничества мы проводим диагностику и за 2 дня отвечаем на ключевой вопрос: готова ли компания к ИИ-трансформации и что делать прямо сейчас. Оцениваем ИИ-готовность, считаем потенциальный ROI, сканируем конкурентов, строим приоритизированный roadmap.
После этого выбираем 1 функцию для трансформации бизнес-процессов с помощью ИИ и проживаем этот путь вместе с вами от целей до результата. Детали по ссылке https://ai.adaptivestrategy.ru/