12 кейсов ИИ в продажах

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/