Направление · Продажи

ИИ для отдела продаж

Ставим искусственный интеллект туда, где отдел продаж теряет деньги: звонки записываются и разбираются автоматически, менеджер получает подсказку и готовое сообщение клиенту, входящие лиды квалифицирует агент до того, как их возьмёт человек, а бот следит, чтобы ни одно обращение не осталось без ответа дольше десяти минут. Всё поверх вашей CRM — amoCRM, Битрикс24, RetailCRM — и телефонии. Для компаний с отделом продаж от трёх менеджеров, где РОП узнаёт о проблемах из отчёта в конце месяца. Начинаем с аудита CRM: за неделю показываем, где именно уходят сделки, и считаем, что вернёт пилот.

Обсудить задачу Написать в Telegram

Для кого

B2B и B2C с отделом продаж от трёх менеджеров, где сделки живут в CRM неделями, звонки никто не слушает, а «не отвечает» висит месяцами.

Что получаете

Каждый звонок разобран, каждая заявка с ответственным и таймером, РОП видит воронку по менеджерам в реальном времени, а не в пятницу.

Первый результат

Аудит CRM за неделю с цифрами: медиана дозвона, потерянные лиды, мёртвые статусы. Пилот на одном сценарии — 14–21 день с замером до и после.

Типовые задачи

Что делает ИИ в отделе продаж

Пять сценариев, которые дают эффект быстрее всего. Обычно начинаем с одного.

Запись и разбор звонков

Каждый звонок транскрибируется, оценивается по вашему чек-листу и попадает в карточку сделки с резюме и следующим шагом. РОП слушает не всё подряд, а только то, что подсветил ИИ.

ИИ-суфлёр менеджеру

Подсказка, что сказать на этом этапе, и готовое сообщение клиенту на подтверждение. У дистрибутора косметологии конверсия на отдельных этапах выросла с 5 до 47 %.

Агент-квалификатор

Голосовой или чат-агент принимает входящие, задаёт квалифицирующие вопросы, отрабатывает типовые возражения и передаёт менеджеру тёплого клиента с резюме. Ночью и в выходные тоже.

Контроль ответов и SLA

Бот определяет ответственного по обращению, напоминает, эскалирует руководителю, если ответа нет 30 минут, вечером присылает сводку. Норматив — ваш, хоть 10 минут.

Дашборд продаж и реактивация базы

Воронка по менеджерам, дозвоны, «висяки», план-факт на экране в отделе. ИИ-разбор базы: живое ядро клиентов отдельно от мёртвого груза, персональные предложения спящим.

Как это устроено

Как выглядит внедрение

Три этапа. Каждый заканчивается работающим результатом, а не презентацией, и после каждого можно остановиться.

5–7 рабочих дней · от 35 000 ₽

Аудит CRM и звонков

Считаем по API, а не по ощущениям: медиану дозвона, долю сделок без следующего шага, потери по этапам, мёртвые статусы. Слушаем выборку звонков.

Цифры по воронке и дозвонам
Разбор выборки звонков
Мёртвые статусы и поля
Что вернёт пилот, в рублях

14–21 день · от 70 000 ₽

Пилот на одном сценарии

Разбор звонков, контроль ответов или суфлёр — один сценарий в бою с интеграцией в CRM и телефонию и замером по согласованной метрике.

Сценарий работает в CRM
Обучение менеджеров и РОПа
Замер «до / после»
Решение: масштабировать или нет

от 25 000 ₽/мес

Сопровождение и масштабирование

Следующие сценарии, дообучение подсказок под ваши скрипты, ежемесячный отчёт по метрикам. Для крупных проектов — часть оплаты от прироста.

Следующие сценарии по приоритету
Дообучение под ваши скрипты
Отчёт по метрикам раз в месяц
Опция: оплата от прироста со стоп-критерием

Цены — ориентиры «от», смета после аудита. Для больших проектов возможна схема с частью оплаты от прироста выручки и стоп-критерием: не достигли согласованного минимума — проект закрывается без долгов.

Кейсы

Кейсы в продажах

Все кейсы

Клиентов не называем. Ниша, размер отдела, что стояло, что подключили и что изменилось.

Дистрибутор премиальной косметологии · школа и франшиза

Оцифровка воронки и ИИ-суфлёр в продажах

PythonAnthropic APIWhisperTelegram Bot APIComputer Vision

Контекст: Продажи шли через семинары и личные встречи, воронка жила в головах менеджеров. Где именно теряются деньги — не видел никто, а уникальная методика бренда не превращалась в цифровой продукт.

Что сделали: Оцифровали воронку до этапа и увидели, где уходят клиенты. Подключили ИИ-суфлёра: подсказывает менеджеру, что и когда сказать, и готовит сообщение клиенту на подтверждение. Все звонки записываются и разбираются. Публичный лид-магнит — калькулятор состояния кожи по селфи; для врачей-партнёров — ассистент, который собирает персональное предложение в логике методики.

5 → 47 %

конверсия на отдельных этапах воронки

+15 %

средний чек

B2B-дистрибутор в косметологии · ~100 млн ₽/год · 3 менеджера

Аудит amoCRM: где теряются повторные продажи

amoCRM API1С:УТPython

Контекст: Продажи в amoCRM, учёт в 1С:УТ, две системы не связаны, отчётность собирали руками в Excel. Собственники честно говорили: «ноль компетенций в технологическом масштабировании».

Что сделали: Прошли историю сделок по API. Медиана дозвона по статусу «не отвечает» — 96 дней. 261 потерянная сделка в год. Исторический win-rate повторных продаж — 92 %, но этап давно не двигается. По цифрам собрали план: связка 1С и amoCRM, авто-дозвон, разбор звонков, follow-up-цепочки, реактивация спящих — с четырьмя вариантами оплаты от «всё сразу» до «часть от прироста» и стоп-критерием. Отдельно предупредили клиента, что рынок отрасли падает, и объяснили, как считать эффект на падающем рынке.

96 дней

медиана дозвона по «не отвечает»

261

потерянная сделка в год

92 %

win-rate повторных продаж, который не использовали

Вендор POS-систем для ресторанов · Великобритания · 1 SDR

Лиды с поводом для звонка вместо списков из реестров

Google Places APIFSA APICompanies HousePostgreSQL.NET + SvelteKit

Контекст: Один SDR делал около трёх лидов в неделю. 80 % выданных ему телефонов оказались стационарными в ещё не открывшихся помещениях, результаты звонков никто не логировал — обратная связь не замыкалась.

Что сделали: Четыре измеренных прогона от 100 до 3 000 заведений. Гипотеза «лицензии и новые юрлица = новые открытия» не подтвердилась: реестры давали давно работающие места с медианой 79 отзывов. Рабочим источником оказались карты с фильтром «≤ 5 отзывов»: 89 % найденного не было в базе, 48 % номеров — мобильные против ~20 % у реестров. Договорились не на объём, а на 50 проверенных лидов в неделю.

167

заведений в шорт-листе после верификации телефонов

48 %

мобильных номеров против ~20 % из реестров

$2,78

стоимость данных за все четыре прогона

Результат

Первое демо забронировано по нашему списку на первой неделе звонков.

Бизнесы с большим объёмом звонков

Голосовые ИИ-агенты: телефон, который сам квалифицирует клиента

Телефония (SIP)Whisper / DeepgramLLMСинтез речиTelegram Bot API

Контекст: Живые операторы тонут в однотипных звонках: первичная квалификация, типовые вопросы, обзвон базы. Дорого, медленно, персонал выгорает.

Что сделали: Запустили голосовых ИИ-агентов на обычных телефонных номерах: принимают и совершают звонки живым голосом, ведут диалог по сценарию и квалифицируют клиента до того, как его возьмёт менеджер. Рядом — Telegram-боты, которые принимают заявки, подбирают варианты под запрос и собирают отзывы из голосовых сообщений.

Результат

Рутинные звонки закрывает машина, живые сотрудники подключаются там, где нужен человек, — и освобождаются под сложные и дорогие сделки.

Вопросы

Частые вопросы

РОП физически слушает 2–5 % звонков, ИИ — все. Каждый разговор получает резюме, оценку по вашему чек-листу и следующий шаг прямо в карточке сделки, а РОП — список звонков, где что-то пошло не так. Разбор становится сплошным вместо выборочного, и исчезает «я не помню, о чём договорились».

Будут, если ИИ добавляет им работы. Поэтому начинаем с того, что её убирает: заполнение карточки после звонка, готовое сообщение клиенту, напоминание вместо выговора. Контроль включаем вторым шагом, когда польза уже видна. Отдельно учим РОПа использовать отчёты для разбора, а не для наказания.

amoCRM, Битрикс24, RetailCRM и большинство CRM с API. Телефония — Манго, UIS, Zadarma, Sipuni, Билайн и другие с доступом к записям по API. Если записи есть только в личном кабинете без API, скажем на аудите, что понадобится поменять.

Аудит CRM и звонков — от 35 000 ₽, пилот на одном сценарии — от 70 000 ₽ за 14–21 день, сопровождение — от 25 000 ₽ в месяц. Для больших проектов возможна схема с частью оплаты от прироста выручки и стоп-критерием: не достигли согласованного минимума — проект закрывается без долгов.

Записи и транскрипты хранятся в вашем контуре или в согласованном облаке. В модель уходит текст без лишних персональных данных, маршруты данных фиксируем письменно. Работаем и с российскими, и с зарубежными моделями — выбор зависит от ваших требований по 152-ФЗ.

С аудита: за неделю по API считаем медиану дозвона, долю сделок без следующего шага, мёртвые статусы и лиды без источника. В одном из аудитов 271 заказ из 300 был без источника, а 9 из 12 статусов «согласования» оказались способами доставки. Такие цифры сами показывают, что чинить первым.

Кто делает

«Хороший ИИ видно в отчёте о прибыли. Всё остальное — просто красивые презентации».

Илья Потоцкий — основатель Floxio. Сам ведёт аудит и архитектуру каждого проекта, собирает решения на Claude Code. До этого — 10 лет в крупнейших банках страны и собственный e-commerce с выручкой 1 млрд ₽. Пишет о внедрениях без прикрас в Telegram-канале.

Об авторе

Обсудить задачу

Расскажите, где отдел продаж теряет сделки, — за неделю вернёмся с цифрами по CRM и планом пилота

Или напишите в Telegram — отвечает Илья, не бот