← Все кейсы

ИИ для отделов продаж: 5 реально рабочих инструмента [С ссылками]

22 НОЯБРЯ 2025

Я убежден, что у 98% компаний не получится достичь окупаемости ИИ в 2026-2027 году, так как нет культуры работы с данными. Те примеры, которые я покажу далее — это явные кейсы применения нейросетей, которые можно оцифровать..

1. Контроль отказов: ИИ-агент, который не даёт терять сделки

До 80% сделок менеджер закрывает в «Отказ»(это нормально, не все покупают). Пишет "не интересно" или вообще ничего не пишет. Через месяц выясняется — клиент просто хотел отложить покупку.

Решение: ИИ-агент проверяет каждую сделку перед закрытием. Анализирует переписку, звонки, историю касаний. Если видит шанс на возврат — не даёт закрыть сделку в отказ. Ставит тег "Реанимировать" и возвращает менеджеру с конкретными 3 действиями, чтобы дожать сделку.

Результат:

15-20% сделок возвращается из зоны "мёртвых"
Экономический эффект считается автоматически
РОП спит спокойно

Инструменты:

Yandex AI Studio — настраивает логику контроля через сценарии, с помощью интеграции с amoCRM / Битрикс24

Фишка: Ставьте KPI на реанимацию(при возврате сделки в воронку из отказа — пусть алгоритм ставит тег в сделку). Процент возвращённых сделок = выручка, которая была спасена ИИ — тот самый способ посчитать окупаемость инвестиций в автоматизацию.

2. Авто-квалификация заявок: То, что реально помогает в продажах, а не фантомный «ИИ продавец»!

Проблема: Входящая заявка. Менеджер должен позвонить за 15 минут (SLA), выяснить бюджет, потребность, ЛПР. Половина времени уходит на "не то": студентов, конкурентов, тех, кто "просто спросить".

Решение: ИИ берёт заявку в обработку первым. За 30 секунд обзванивает, задаёт квалифицирующие вопросы, определяет температуру лида. Горячих передаёт менеджеру немедленно, может довести клиента до целевого действия(консультация / тест-драйв / аудит, расчет КП). Холодных — отправляет в прогрев. Мусор — фильтрует.

Результат:

SLA соблюдается в 98% случаев
Менеджеры работают только с квалифицированными лидами
Отдел квалификации сокращается в 2-3 раза или вообще не нужен

Инструменты:

Aimylogic — голосовой робот для первичной квалификации

3. Автозаполнение полей CRM: данные, от которых зависит всё

Проблема: Спросите РОПа: "Какой канал приносит самых платёжеспособных клиентов?" Молчание. Потому что поля в CRM не заполнены. Источник, сегмент, бюджет, купленный продукт — пусто.

А без этих данных:

Маркетинг не знает, куда инвестировать бюджет
Аналитика строится на предположениях
Автоматизация в CRM не работает (нет данных для триггеров)

Решение: ИИ слушает звонки и читает переписку. Сам вытаскивает данные: источник трафика, потребность клиента, бюджет, сегмент, отрасль. Заполняет поля автоматически. Если чего-то не хватает — подсказывает менеджеру: "Спроси про бюджет".

Результат:

Заполненность полей CRM: 90-95% (вместо 20-30%)
Маркетинг видит, что работает, а что — нет
Автоматизация наконец-то работает – и далее это позволяет собирать аналитику.

Инструменты:

Битрикс24 CoPilot — встроенный ИИ для автозаполнения
n8n в связке с ChatGPT — ИИ для анализа звонков, расшифровки и заполнения данных в CRM

Фишка: Покажите маркетологам отчёт "до/после". Они будут в шоке, сколько денег сливали в нерабочие каналы. Все из-за наличия белых, пустых пятен в данных отдела продаж.

4. RAG для базы знаний: скорость адаптации менеджеров сокращается на 30% – а это новые продажи уже через 30 дней после найма

Проблема: Новый менеджер. Неделя обучения, месяц адаптации. Первые два месяца он задаёт 100 вопросов в день: "А как отвечать на это возражение?", "Где презентация по продукту?", "Какие у нас условия для застройщиков?".

Старички знают — но им некогда объяснять. РОПу трудно повторять одно и то же(часто, это люди, которые не любят рутину).

Решение: ИИ-ассистент на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation). Вы загружаете в него всё: регламенты, презентации, скрипты, кейсы, отработки возражений. Менеджер задаёт вопрос в чате — получает точный ответ за 3 секунды.

Результат:

Адаптация новичков: 2-3 недели вместо 2-3 месяцев
Скорость ответа клиентам ↑ (не нужно искать инфо в папках)
РОП не отвлекается на типовые вопросы

Инструменты:

Notion AI — база знаний + ИИ-поиск
Yandex AI Studio – ИИ агент для работы с RAG — для тех, кому нужны российские решения

Фишка: Добавьте туда записи лучших звонков топ-менеджеров. Пусть ИИ обучает новичков на реальных кейсах.

5. Речевая аналитика и NPS: как перестать терять клиентов после продажи

Проблема: Клиент купил. Ура! И... забыли про него. Менеджер не перезванивает, отвечает через час, может вообще не взять трубку. Клиент уходит к конкурентам, перестает покупать. А вы даже не знаете почему.

Знаете, что происходит с CAC/LTV? Он улетает в космос. Вы тратите деньги на привлечение, а клиенты сваливают через 2-3 месяца. Это не бизнес, когда нет накопления активной клиентской базы.

Решение: Речевая аналитика на базе ИИ. Слушает ВСЕ звонки (не выборочно, а все) — это значит не только от отдела продаж, но и сервисные / технические звонки.

Отслеживает:

Скорость ответа на звонок
Тон разговора (раздражён ли клиент?)
Упоминания конкурентов
Признаки намерения уйти

Если видит риск — шлёт уведомление РОПу: "Клиент ООО "Ромашка" недоволен, звонили 3 раза, никто не ответил".

Результат:

Отток снижается на 15-25%
LTV растёт (клиенты остаются дольше)
CAC/LTV возвращается в норму

Инструменты:

Яндекс SpeechSenseечение, а клиенты сваливают через 2-3 месяца. Это не бизнес, когда нет накопления активной клиентской базы.

Решение: Речевая аналитика на базе ИИ. Слушает ВСЕ звонки (не выборочно, а все) — это значит не только от отдела продаж, но и сервисные / технические звонки.

Отслеживает:

Скорость ответа на звонок
Тон разговора (раздражён ли клиент?)
Упоминания конкурентов
Признаки намерения уйти

Отток снижается на 15-25%
LTV растёт (клиенты остаются дольше)
CAC/LTV возвращается в норму

Инструменты:

Яндекс SpeechSense