Можно ли оптимизировать затраты на отдел продаж и повысить его эффективность, внедрив ИИ-помощника: на примере онлайн-школы, завода и магазина техники

Когда нейросети только замаячили на горизонте, интернет всколыхнуло волной паники, мол, заменит нас всех искусственный интеллект. И только самые узконаправленные специалисты знали: им бояться нечего. Не сможет ИИ создать шедевр (и пойти на завод).

Сейчас ИИ продает курсы, айфоны и даже буровые рукава. Уже стоит бояться?

Привет! Я Егор, создатель AI-сервиса Solo — ассистента, который встраивается в сайт, ловит входящих пользователей и прогревает их в заявку, в среднем, за 8 сообщений. И сегодня я подведу итоги нейросетевых продаж за год работы сервиса.

Нейросети — одна из самых быстроразвивающихся (обучающихся) технологий XXI века. Звучит пафосно, но я убедился в этом на собственной шкуре.

Когда мы только начинали, ИИ-помощник Solo мог только пересказать информацию с сайта. В такой версии мы встроили его в посадочную онлайн-школы по подготовке к ЕГЭ: я лично занимался этим сайтом, и в тот момент мы как раз тестировали длинные формулировки, большее количество текстовых блоков с максимальной конкретикой. Идеальная почва для обучения нейросети.

Первая LLM-модель обучалась на сайте около двух недель: мы вручную поправляли ее ответы, устраивали ей стресс-тесты, задавали каверзные вопросы. Ожидаемо, она не считывала, на какой странице сайта находится, а разговаривать могла только по тем темам, которые на нем нашла. Однако это уже был маленький персональный ассистент, который помогал детям и родителям, у которых нет времени или желания перелопачивать сайт, быстро получать информацию и оставлять заявку на продукт.

Поэтому, параллельно с обучением модели, мы перешли к созданию виджета — той самой строчки в правом нижнем углу экрана, которую вы сейчас можете увидеть на сайтах крупных компаний. Например, вот тут или тут.

В первую очередь мы работали над скоростью адаптации: среднему менеджеру продаж нужна неделя на обучение, поэтому компании со срочным запросом было проще нанять человека и платить ему за лидов. Да и качество ответов менеджера было бы выше — у них есть дополнительная информация по продукту, скрипты и умение мыслить.

К релизу и первому питчингу сервиса мы добились колоссального результата: ИИ-помощник полностью встраивался в сайт и начинал работу в полную силу уже через 5-15 минут (в зависимости от объема информации) после запуска.

Именно в таком формате мы впервые официально запустили виджет на сайте онлайн-школы: в первый же день нам удалось добиться роста лидов с сайта на 30%, по качеству 1-в-1 с теми, что приходили с форм обратной связи. Их конверсии, кстати, также выросли, несмотря на наши опасения, но всего на сотые процента.

Подробнее об этом кейс я еще расскажу в следующих статьях.

Следующим пунктом в нашем плане изменений было управление сервисом через личный кабинет (админ-панель): чтобы в один клик можно было загрузить базу, настроить интенсивность продаж и их характер, а также исправить мелочи — изменить формулировки в ответах, установить свое время для передачи лидов в CRM-систему компании, подстроить дизайн виджета под сайт.

При этом, параллельно мы работали над собственными LLM-моделями и дообучали заимствованные. Это казалось нам важным элементом: Solo должен был коммуницировать с пользователями как профессионал и лицо бренда, а не бездушный виртуальный ассистент. Нам не хотелось, чтобы единственным отличием Solo от чат-ботов была простота первичной настройки.

Подробнее про то, как проходили наши обновления, можно почитать в этой статье. Конечно же, все пошло не так.

Спустя полгода мы добились тех результатов, к которым стремились: помощник Solo стал практически не отличим от человека в коммуникациях, научился считывать юмор, оставаться в контексте, понимать, на какой странице находится пользователь и, соответственно, что он имеет в виду под абстрактным «сколько это стоит?», когда на сайте больше 10 тысяч товаров, а также мы практически добились от него самообучения.

Сейчас, если на сайте клиента недостаточно информации по точечным запросам, а базы данных нет, мы обучаем Solo на тех же диалогах, что он ведет: пока что вручную поправляем его ответы и тестируем его в различных ролевках, где учим его выдавать нужную информацию, под каким бы углом ее не спросили. Пока что это все может занять даже пару месяцев, но мы работаем над автоматизацией и ускорением данного процесса.

Благо, клиентам это жизнь не усложняет: настройкой занимается персональный менеджер, закрепленный за каждым нашим клиентом.

Так вот, за год работы над собственными LLM-моделями и над адаптацией зарубежных LLM-моделей под разные сегменты российского рынка я наконец могу ответить на вопрос из заголовка статьи.

И мой ответ: нет и да.

Скажу честно, хотя мне этот факт неприятен: виртуальный помощник Solo не заменит отдел продаж. И даже не поможет сократить его штат.

Сейчас ИИ-ассистент — это инструмент повышения конверсии сайта, как условный поп-апп или даже та же форма лидогенерации.

Несмотря на умение отрабатывать возражения, подбирать оптимальный вариант и последовательно продавать его, Solo не сможет закрывать клиентов так же эффективно, как менеджер в звонке.

Потому что он допускает ошибки.

Весь год мы работаем над минимизацией ошибок, и у нас это получается. Но Solo — это не специалист, а всего лишь помощник, который формулирует ответы исходя из имеющейся у него информации: обновили цены на сайте — он их скажет. Загрузили прайс-лист в базу без детализации спецусловий? Он в жизни не скажет ни про какие спецусловия.

Поэтому Solo испытывает проблемы с точечными вопросами. Например, есть у нас клиент с подпиской на курсы. Если Solo спросить в чате: если оплачу я подписку сейчас, у меня будет доступ до 4 января, — он ответит что-то вроде: «да, связать вас с менеджером?»

Проблема в том, что подписка у данного клиента работает иначе: если ее оплатить сейчас, то пользователь получит доступ к материалам за предыдущие 4 дня, а срок подписки выйдет 1 января. До 15 числа подписка дается на текущий календарный месяц, а после — на следующий. Чтобы Solo смог это рассказать, ему нужно было ошибиться, а нам — исправить его ошибку.

И если бы с этого ответа Solo вел сразу в продажу, пользователь остался бы недоволен: он заплатил деньги за одно, а получил другое. Репутационные риски слишком велики, если не говорить про издержки из-за возвратов. Так себе картина.

Сейчас же, переводя пользователя в звонок к менеджеру и самостоятельно оформляя заявку с его согласия, Solo минимизирует риск: менеджер получает контакты, продукт и диалог, по которому сможет простроить будущую презентацию и продажу. Как говорят в компании, с которой Solo ошибался наиболее часто, это никак не влияет на итоговую конверсию в продажу лидов от сервиса — она сохраняется на том же уровне, что и, например, с форм лидогенерации.

Поэтому Solo генерирует заявки, а не продажи.

В e-com без обработки заявок и с карточками под каждый товар, например, в магазине техники, Solo может напрямую влиять именно на продажи: он помогает пользователю подобрать нужный товар, закрывает возражения, а окончательное решение о покупке пользователь принимает сам по информации со страницы того или иного устройства. Дальше человек заказывает и получает товар.

Однако в остальных нишах и в дорогостоящей товарке, где цикл сделки включает в себя обработку заявки, обсуждение условий, подписание договоров, в общем, занимает куда больше времени, ИИ-помощник делает ставку на заявки — прямые через сервис и повышение конверсии форм лидогенерации на сайте.

И здесь, как ни странно, он может работать с любыми нишами, даже с заводом промышленного нефтегазового оборудования. Инженеры и снабженцы, умнейшие люди, не отличают нейросетевые ответы от ответов эксперта-консультанта.

Не скажу, что так было сразу: за результатом больше двух месяцев постоянного дообучения моделей. Но тем не менее.

Но эффективность отдела продаж ИИ-помощник повысить все-таки может. Он прогревает лидов и увеличивает количество заявок.

Таким образом, менеджеры, которые занимались операционкой и консультациями в чате, 30% диалогов в котором так или иначе являются мусором (те же одиночные сообщения, технические вопросы от текущих клиентов и так далее), будут заниматься продажами по теплым и горячим заявкам (в зависимости от скорости обработки).

Вот тут я уже писал, как нейросетевые ассистенты прогревают к продажам с ROMI в 3000%.

Так как Solo закрывает до 95% всех вопросов клиента перед заявкой, к менеджеру приходит лид, уже готовый к покупке: количество дополнительных вопросов в среднем не превышает 2 на диалог, а значит, сделка закрывается быстрее (менеджер успевает обработать больше заявок и сделать больше продаж); клиент соглашается на более дорогие тарифы, продукты или на больший срок предоставления услуг, так как уже сформировал доверие к бренду или же узнал, как это закроет его персональный запрос, а значит, средний чек одного клиента также растет, а с ним и прибыль.

Особенно хорошо это работает в EdTech-е и агентствах, предоставляющих услуги для бизнеса. Например, рассказывал о работе с университетом и скоро предоставлю результаты долгосрочного сотрудничества с топовой онлайн-школой.

Однажды нейросети нас всех заменят, во всяком случае, даже мы сами над этим работаем. Но пока что это просто инструмент, который будет эффективно работать только в руках человека.

Поэтому, кстати, к Solo всегда идет персональная премиум-поддержка — с выделением своего менеджера, оперативным решением проблем и внедрением необходимых обновлений. Да, даже если вы подключите сервис всего на месяц на минимальном трафике. А при объемах от 100 000 пользователей с вами будет работать целая команда Solo — чтобы все точно проходило хорошо.

ИИ-ассистент Solo — перформ-инструмент нового поколения, который помогает вытянуть максимум с трафика любой степени прогретости. Цифры говорят сами за себя: средний ROMI до 3000% в любой сезон, вложения от 1103 рублей в месяц.

Хотите узнать подробнее о Solo и потестить его у себя на сайте бесплатно? Напишите мне в телеграм @eperelygin — скину презентацию (:

А что вы думаете о восстании машин? Ждать или пока все-таки не стоит?