Пару месяцев мы в Турции разрабатывали штуку, которая на первый взгляд звучит просто, но на практике оказалась достаточно сложной автоматизацией. Робот, который анализирует все сделки в CRM и подсказывает менеджерам — с кем из лидов связаться в первую очередь, потому что именно этот лид с наибольшей вероятностью станет клиентом.
Как к этому пришли. У нас в турецком Битрикс тысячи сделок. Всего менеджеров 4, но за счёт внедрения этой системы двоих мы перевели чисто на поддержку клиентов — не теряя в эффективности продаж. То есть заявки обрабатывают 2 менеджера. И они физически не успевали обработать всех. Получается так — звонят тем кто сверху в списке, тем кто свежее, тем кого помнят. А лид, который реально готов стать клиентом, тихо остывает где-то внизу воронки. Деньги на его привлечение потрачены, а до него руки не дошли. Это очень частая проблема мелкого/среднего бизнеса.
Мы через Claude проанализировали тысячи наших сделок и стали искать закономерности. На каком этапе воронки лид чаще конвертируется в клиента. При каком количестве контактов. Через какое время после первого касания. Какие паттерны поведения отличают тех кто в итоге начинает работать от тех кто уходит в архив.
На основе этого собрали классификацию и настроили алгоритм приоритизации. Система сама определяет какие сделки горячие и подкидывает их менеджеру первыми. Не случайно, не по дате создания, а по вероятности конверсии. В каком-то плане это была исследовательская работа в которую я на два месяца погрузилося с энтузиазмом 🔬
Можно сказать что нужно обрабатывать всех клиентов одинаково. В теории — да. На практике — когда у тебя 2 менеджера на продажах и лиды летят каждый день, ты либо приоритизируешь, либо тратишь время на тех кто никогда не станет клиентом, пока реальные клиенты остывают.
На словах это звучит просто. По факту — два месяца работы. Каждую неделю по несколько раз сбор данных по лидам, сделкам, клиентам, анализ. Создание алгоритма, который формирует и распределяет напоминания в CRM. Отладка, поиск ошибок, корректировка весов. Это не «поставил и забыл», это живая система которую нужно калибровать. Самое сложное - не написать код (как можно догататься с помощью нейронок такую работу можно сделать очень легко), а именно вникнуть в процесс, разобрать его и определить алгоритм, который выберет наиболее вероятную сделку. А это уже сотни переписок с нейронками, отсеивание не рабочих сценариев и выбор подходящего.
Из интересного: больше всего радует результат. Вот динамика нетто (разница между новыми клиентами(водители такси) и ушедшими) по неделям:
Нед 12: −5
Нед 13: −2
— внедрили алгоритм —
Нед 14: +9
Нед 15: +18
Нед 16: +19
До внедрения мы несколько недель подряд были в минусе — теряли больше клиентов чем привлекали. После — три недели стабильного роста. Система не увеличила количество лидов. Она помогла двум менеджерам тратить время на тех кто реально конвертируется.
И вот что важно. Мы не наняли дополнительных людей. Наоборот — перевели двоих из четырёх на поддержку. Продажи при этом не упали, а выросли. Потому что дело было не в количестве менеджеров, а в том на кого они тратят время.
Здесь нет чудес искуственного интеллекта, который делает работу за менеджера. Здесь просто рабочий алгоритм, созданный с помощью анализа большого количества данных, который стал доступен малому бизенсу за счёт ИИ.