Эволюция бизнесаДиагностика
Система управленияКлючевые решения для структуры, команды, исполнения и контроля.
Система управления13 решений
Организующая схемаДолжностные инструкцииНайм и адаптацияСистема мотивации персоналаАдаптация ТОП-менеджераКорпоративный университетРитуалы управленияЗадачникРегламентыОтдел контроля качестваУправленческие дашбордыУправленческий учётCRM и данные продаж
Другие направленияСтратегия, ИИ, акселерация и специальные задачи.
Стратегия и развитие1 решение
Стратегия и развитие
Акселерация и бизнес-трекинг4 решения
Акселерация и бизнес-трекингАкселерационные программыБизнес-трекингКейс ФНТИ
Внедрение ИИ7 решений
Внедрение ИИИИ-ассистентыИИ в продажахИИ в маркетингеИИ в финансахИИ в логистикеИИ в HR
Антикризисное управление1 решение
Антикризисное управление
Масштабирование и сделки4 решения
Масштабирование и сделкиФранчайзингM&AАссортимент и ценообразование
Не знаете, с какого контура начать? Определим приоритеты на диагностике.Все решенияДиагностика →
ПОСобственные продукты для финансового моделирования, управленческого учёта и ИИ-поддержки.
Финансовые моделиСценарии, план-факт, прогнозы
Сценарии и прогнозыПлан-фактУправленческие решения
Управленческий учётУчёт, проверка данных, отчётность
Ведение учётаПроверка данныхОтчётность
ИИ Бизнес-консультант24/7 эксперт от Эволюции бизнеса
Анализ бизнесаРекомендацииПодобрать формат
Не знаете, какое ПО нужно вашей компании? Начните с диагностики.Все продуктыДиагностика →
Отрасли и типы бизнесаВыберите блок и раскройте список направлений.
Производство и промышленность5 направлений
Производство и промышленностьМашиностроение и оборудованиеПищевая промышленность и FMCGАгро и переработкаМеталлургия, сырьё и материалы
Строительство и инфраструктура5 направлений
Строительство и подрядИнжиниринг и проектные организацииНедвижимость и девелопментЛогистика, транспорт и складЭнергетика и инфраструктура
Торговля и клиентский бизнес5 направлений
Опт и дистрибуцияРозница и торговые сетиE-commerce и маркетплейсыHoReCa и hospitalityТуризм и travel
Решения, IT и сетевые модели5 направлений
B2B-решения и проектный бизнесIT, SaaS и цифровые продуктыТелеком, медиа и digitalОбразование, медицина и решенияФранчайзинг, филиалы и сети
Не нашли свою отрасль? Начните с диагностики — определим управленческую задачу.Все отраслиДиагностика →
Академия «Эволюция бизнеса»Курсы, практические программы и разные уровни сопровождения.
ГлавноеАкадемия, флагман и тарифы
АкадемияСистема управления бизнесомФорматы и тарифыКаталог программ
Тематические курсы7 программ
Стратегия и приоритетыФинансы и показателиПродажи и CRMОргструктура и ролиКоманда и мотивацияПроцессы и регламентыЦифровое управление и ИИ
Отдельное решениеНе продукт Академии клиента
Корпоративный университет клиентаПройти диагностику
Академия обучает клиентов. Корпоративный университет создаётся внутри компании клиента.Вся АкадемияВыбрать формат →
О насКомпания, команда, методология, результаты и первый контакт.
КомпанияКто мы и как работаем
О компанииКомандаКак мы работаем
МетодологияДиагностика, проектирование, внедрение
МетодологияДиагностикаВнедрение
Результаты и контактКейсы, изменения, связь
Результаты клиентовКонтактыПервый разговор
Посмотрите результаты клиентов или начните с диагностики управленческой системы.Результаты клиентовДиагностика →
ДИАГНОСТИКА
ВНЕДРЕНИЕ ИИ В ПРОДАЖИ

Внедрение ИИ в продажи, которое усиливает выручку и управляемость

Встраиваем ИИ в работу отдела продаж: обработка заявок, заполнение CRM, подготовка коммерческих предложений, контроль коммуникаций, прогноз выручки и обучение менеджеров.

Подход сформирован на опыте внедрения решений более чем в 500 компаниях.

Обсудить внедрение ИИ → Что внедряем
Начинаем с коммерческой задачи: где теряются заявки, скорость реакции, конверсия, маржа и контроль сделок. Внедрение привязывается к KPI отдела продаж: скорость реакции, конверсия, цикл сделки, качество CRM, прогноз выручки и нагрузка менеджеров.
КАРТА ВНЕДРЕНИЯ

Что можно автоматизировать в продажах

Каждый сценарий внедряется не отдельно, а как часть коммерческой системы: CRM, телефония, почта, мессенджеры, BI, база знаний, регламенты и KPI.

Скоринг лидов и квалификация

  • приоритеты для менеджеров
  • автоматическая квалификация
  • сигналы горячих лидов

ИИ-ассистент менеджера

  • скрипты и подсказки
  • следующий лучший шаг
  • письма и задачи после контакта

КП и коммерческие материалы

  • быстрее подготовка КП
  • персонализация
  • единый стандарт

CRM-дисциплина

  • меньше ручного ввода
  • лучше данные
  • прозрачность воронки

Анализ звонков и переписок

  • контроль качества
  • разбор работы менеджеров
  • единая база лучших практик

Прогноз продаж

  • оценка риска сделки
  • прогноз выручки
  • ранние сигналы просадки

Кросс-продажи и допродажи

  • персональные предложения
  • рост LTV
  • связка продаж и сервиса

ИИ-агенты первого контакта

  • 24/7 первичная обработка
  • меньше потерь заявок
  • быстрая маршрутизация
ЧЕТЫРЕ УРОВНЯ РЕШЕНИЯ

От помощника менеджера до ИИ-системы продаж

Можно начать с одного сценария, но проектировать нужно так, чтобы ИИ постепенно стал частью всей коммерческой системы.

Оценить текущую воронку →
1

ИИ-ассистент менеджера

Помогает готовиться к звонкам, писать письма, формировать КП, фиксировать итоги и не забывать следующие шаги.

2

ИИ-ассистент РОПа

Показывает риски воронки, отклонения по менеджерам, качество CRM, слабые этапы и рекомендации по управлению.

3

ИИ-агенты продаж

Выполняют ограниченные задачи: квалификация, первичный контакт, сбор информации, запись на встречу, маршрутизация.

4

ИИ-коммерческая система

Связка CRM, телефонии, почты, мессенджеров, BI и базы знаний с правилами, ролями и KPI.

ЧТО МЫ ИСПРАВЛЯЕМ В ПРОДАЖАХ

ИИ нужен не вместо отдела продаж, а для снятия ручных потерь

Слабое место большинства коммерческих систем — не отсутствие “умного чата”, а разрывы в данных, действиях менеджеров и управленческом контроле.

Лиды обрабатываются неравномерно

Часть обращений уходит без быстрой реакции, приоритета и понятного следующего шага.

CRM не отражает реальность

Менеджеры заполняют поля постфактум, руководитель не видит качество сделок и риски.

КП, письма и следующие шаги делаются вручную

Команда теряет часы на типовые материалы и не успевает персонализировать коммуникацию.

Прогноз продаж строится на ощущениях

Прогноз продаж зависит от ручной оценки менеджера, а не от сигналов по сделке и истории.

Руководитель не видит качество диалогов

Звонки, письма и встречи не превращаются в систему обучения и контроля стандартов.

Новички долго входят в продукт

Знания разбросаны по файлам, чатам и голове сильных менеджеров. Скорость адаптации падает.

Кейсы

Кейсы внедрения ИИ в продажах

Исходная ситуация, сценарий внедрения, параметры пилота, методика измерения, ограничения и зафиксированный результат.

127 → 34 мин

Первичная обработка входящих заявок

Классификация лидов и подготовка черновика первого ответа для менеджера.

  • Исходная ситуация: 800 входящих заявок в месяц; 18% оставались без реакции в течение рабочего дня.
  • Сценарий: ИИ определял приоритет, собирал контекст из CRM и готовил черновик ответа без автоматической отправки.
  • Пилот: 5 менеджеров, 6 недель, контрольная группа на сопоставимом потоке заявок.
  • Измерение: Время реакции, доля обработанных лидов, конверсия во встречу.
  • Ограничения: Сезонность и изменение рекламного трафика исключались из расчёта.
  • Результат: Медианное время реакции сократилось на 73%; обработка в день обращения выросла с 82% до 94%; конверсия во встречу — с 21,4% до 25,8%.
6 недель · 5 менеджеров
31% → 12%

Контроль следующего шага после звонка

Расшифровка звонков, резюме договорённостей и заполнение CRM.

  • Исходная ситуация: 1 600 звонков в месяц; 31% открытых сделок не имели зафиксированного следующего шага.
  • Сценарий: ИИ выделял договорённости, риски и next step, готовил follow-up и обновление карточки сделки.
  • Пилот: 18 менеджеров, 2 РОПа, 8 недель, группа сравнения без ИИ-подсказок.
  • Измерение: Полнота CRM, сделки со следующим шагом, win rate пилотной воронки.
  • Ограничения: Не учитывались сделки с циклом более 90 дней и нестандартные продукты.
  • Результат: Сделки без следующего шага сократились до 12%; полнота CRM выросла с 62% до 91%; win rate — с 24,0% до 28,1%.
8 недель · 18 менеджеров
78 → 29 мин

Подготовка коммерческих предложений

Черновик КП и follow-up на основе CRM, встречи и утверждённых условий.

  • Исходная ситуация: 140 КП в месяц; 24% предложений отправлялись клиенту только на следующий день.
  • Сценарий: ИИ собирал данные сделки, формировал структуру КП и письмо после встречи; менеджер проверял и отправлял.
  • Пилот: 6 менеджеров, 5 недель, только стандартные конфигурации продукта.
  • Измерение: Время подготовки КП, отправка в день встречи, конверсия КП в переговоры.
  • Ограничения: Тендерные и юридически сложные предложения в пилот не входили.
  • Результат: Подготовка КП ускорилась на 49 минут; отправка в день встречи выросла с 54% до 88%; конверсия в переговоры — с 32% до 36%.
5 недель · 140 КП/мес.
4,8% → 9,6%

Реактивация неактивной клиентской базы

Сегментация спящих лидов и персонализированные поводы для контакта.

  • Исходная ситуация: 11 400 неактивных контактов без приоритизации и системного сценария возврата.
  • Сценарий: ИИ выделял сегменты, вероятный повод для обращения и готовил персональный черновик сообщения.
  • Пилот: 2 менеджера, 8 недель, сегмент из 1 200 контактов с историей коммуникаций.
  • Измерение: Reply rate, встречи и созданный pipeline.
  • Ограничения: Исключались контакты без согласия на коммуникацию и записи без истории касаний.
  • Результат: Reply rate вырос до 9,6%; конверсия во встречу — с 1,9% до 4,3%; создан pipeline на 4,1 млн ₽.
8 недель · 1 200 контактов
+18% выручки

Допродажи действующим клиентам

Рекомендации следующего предложения по истории покупок и профилю клиента.

  • Исходная ситуация: 2 400 активных клиентов; менеджеры вручную охватывали гипотезами допродаж около 22% базы.
  • Сценарий: ИИ формировал next best offer, приоритет клиентов и аргументы для следующего контакта.
  • Пилот: 3 аккаунт-менеджера, 6 недель, 420 клиентов с историей покупок от 12 месяцев.
  • Измерение: Охват базы, конверсия в upsell, дополнительная выручка на клиента.
  • Ограничения: Оценивались только продуктовые линии со стабильной маржой.
  • Результат: Охват базы вырос до 81%; конверсия в upsell — с 6,2% до 10,5%; дополнительная выручка на клиента — на 18%.
6 недель · 420 клиентов
18,6% → 10,2%

Прогноз плана и риск зависших сделок

Скоринг риска и список сделок, требующих вмешательства руководителя.

  • Исходная ситуация: 370 активных сделок; прогноз строился субъективно, зависшие сделки выявлялись вручную.
  • Сценарий: ИИ оценивал вероятность закрытия, возраст сделки, отсутствие действий и отклонения от типового цикла.
  • Пилот: 2 РОПа, 7 недель, одна стабильная B2B-воронка.
  • Измерение: Ошибка прогноза, доля зависших сделок, время РОПа на разбор воронки.
  • Ограничения: Крупные тендерные и разовые проектные сделки исключались.
  • Результат: Ошибка прогноза снизилась до 10,2%; зависшие сделки — с 26% до 11%; время РОПа на разбор воронки сократилось на 42%.
7 недель · 370 сделок
3% → 100%

Автоматический контроль качества звонков

Оценка разговоров по чек-листу, нарушениям и точкам обучения команды.

  • Исходная ситуация: 1 900 звонков в месяц; вручную проверялось около 3%, обратная связь была нерегулярной.
  • Сценарий: ИИ оценивал все звонки по чек-листу, выделял критические нарушения и формировал темы для коучинга.
  • Пилот: 10 менеджеров, 6 недель, единый чек-лист ОКК и еженедельные разборы с РОПом.
  • Измерение: Охват QA, критические нарушения, конверсия из презентации решения в КП.
  • Ограничения: Сервисные звонки и обращения без коммерческой цели не учитывались.
  • Результат: Контроль распространился на 100% звонков; критические нарушения снизились на 28%; конверсия из презентации решения в КП выросла с 29% до 34,3%.
6 недель · 1 900 звонков/мес.
СЦЕНАРИИ ПО МОДЕЛЯМ БИЗНЕСА

Сценарии применения в разных моделях продаж

Сценарии отличаются по циклу сделки, числу контактов, данным, маржинальности и зрелости CRM.

B2B-услуги и консалтингИИ помогает готовить исследования, КП, аргументы под ЛПР и аналитику по сделкам с длинным циклом.
Производство и дистрибуцияПодбор номенклатуры, повторные заказы, кросс-продажи, контроль дебиторки и прогноз закупочного спроса.
Маркетплейсы и онлайн-торговляКарточки товаров, ответы на вопросы, рекомендации, анализ отзывов, персонализация и управление SKU.
Сервисные сети и франчайзингСкрипты, контроль качества, база знаний, обучение администраторов и единый стандарт обработки заявок.
Строительство и девелопментКвалификация заявок, подбор объектов, сопровождение сделки, документы, воронка брокеров и контроль коммуникаций.
Клиники и образованиеЗапись, консультация, повторные обращения, сегментация клиентов, сценарии удержания и сопровождения.
КАК ВНЕДРЯЕМ

Пять шагов от аудита до рабочей ИИ-системы продаж

Не внедряем всё подряд. Сначала находим процесс с понятной экономикой, затем внедряем, интегрируем и масштабируем решение на отдел продаж.

1

Аудит продаж

Разбираем воронку, CRM, источники лидов, скрипты, КП, отчётность, потери и ручные операции, которые тормозят команду.

2

Карта сценариев ИИ

Формируем сценарии внедрения, оцениваем эффект, сложность, требования к данным, риски и приоритет запуска.

3

Запуск первого решения

Внедряем приоритетный сценарий: скоринг лидов, подготовку КП, подсказки по следующему шагу, заполнение CRM или анализ звонков.

4

Интеграция в контур продаж

Связываем решение с CRM, телефонией, почтой, мессенджерами, BI, базой знаний, ролями команды и правилами работы.

5

Масштабирование и контроль

Закрепляем KPI, обучаем команду, настраиваем контроль качества и расширяем ИИ-сценарии на весь отдел продаж.

РЕЗУЛЬТАТ ВНЕДРЕНИЯ

Работающая ИИ-система продаж

К завершению проекта ИИ встроен в ежедневную работу отдела продаж: получает данные из действующих систем, выполняет согласованные операции, передаёт результат менеджеру или РОПу и фиксирует влияние на KPI.

Система введена в рабочий контур

Выбранные ИИ-сценарии подключены к процессу продаж, проходят контроль качества и используются командой в реальной работе.

CRM Телефония Почта Мессенджеры BI База знаний
01

ИИ-сценарии запущены

Настроены и работают выбранные сценарии: квалификация лидов, анализ звонков, заполнение CRM, подготовка КП, следующий шаг или прогноз сделок.

02

Интеграции подключены

ИИ связан с используемыми системами и каналами. Данные передаются автоматически, без ручного копирования между сервисами.

03

Данные и знания настроены

Определены источники, обязательные поля, база знаний, правила обновления данных и контекст, необходимый для корректной работы ИИ.

04

Контроль и безопасность работают

Настроены права доступа, подтверждение критических действий человеком, журнал ошибок и контроль качества результатов.

05

KPI измеряются

Руководитель видит влияние системы на скорость реакции, конверсию, качество CRM, прогноз, нагрузку менеджеров и потери воронки.

06

Команда работает в системе

Менеджеры и РОП обучены, роли закреплены, порядок работы понятен, а решение передано в регулярную эксплуатацию.

Вопросыдиректорапо продажам

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Встроим ИИ в продажи так, чтобы он работал на выручку

Разберём воронку, CRM, коммуникации и работу менеджеров. Покажем, где ИИ может ускорить обработку заявок, повысить дисциплину CRM, улучшить качество контактов и дать руководителю больше контроля над продажами.

  • найдём потери в заявках, сделках и работе менеджеров;
  • выберем направления, где ИИ быстрее всего усилит продажи;
  • подготовим план работ, показатели контроля и порядок масштабирования.
Обсудить внедрение ИИ Смотреть направления ИИ

Фокус — не на эксперименте ради эксперимента, а на изменении конкретных показателей продаж: скорости реакции, качества CRM, контроля сделок и выручки.