Как использовать машинное обучение в продажах

Нейросети активно используют в сфере продаж — и если раньше им поручались простые задачи (вроде ответов на запросы клиентов), то сейчас они помогают строить сложные стратегии. Сегодня расскажем о том, как AI помогает в лидогенерации и повышает эффективность воронки продаж.

Вопреки стереотипам, AI может видеть клиентов не как одну из тысяч записей в CRM-системе, а как уникального покупателя, главное — добавить нужные настройки. Нейросеть изучает поведение пользователя (просмотренные товары, прошлые покупки, поисковые запросы) и предлагает персонализированные рекомендации.

Что алгоритмы учитывают при формировании предложений?

Одна из трудозатратных задач в продажах — поиск качественных лидов, особенно в В2В-сегменте, где массовые рассылки не работают. Технологии машинного обучения из больших массивов данных выделяют самых «тёплых» клиентов. А также искусственный интеллект может разделить лиды по приоритетности: кто готов купить прямо сейчас, а с кем связаться спустя n дней/месяцев. Это помогает менеджерам использовать своё время максимально эффективно.

Аналитические инструменты на базе AI обрабатывают массивы данных и находят закономерности, которые человек бы просто не заметил. Представим алгоритм, который изучает поведение покупателей:

Все эти данные помогают быстро менять стратегии продаж и сводить затраты бизнеса к минимуму.

Своевременно реагировать на запрос клиентов — приоритет номер один, особенно если мы говорим о долгих циклах сделки и сложных цепочках принятия решений. Поэтому на помощь приходят чат-боты и бизнес-ассистенты. Их прелесть в том, что они могут не только быстро ответить на частые вопросы, но и провести пользователя по всей воронке — от первого касания до оформления заказа.

Например, в бот обычно загружают базу ответов на частые вопросы, и алгоритм может подсказать статус доставки, предложить подобрать товар по параметрам. А если AI-ассистент понимает, что у клиента специфический запрос, то он подключает «живого» сотрудника.

ИИ облегчает работу с клиентами и в настоящем, и в будущем — имеем в виду прогнозирование действий покупателей. Это особенно ценно для В2В, где закупочные циклы повторяются или зависят от предыдущих сделок. Предположим, бизнес закупает какие-то расходные материалы каждые три месяца. Это не пройдёт мимо внимания системы, она отправит клиенту напоминание и даже может, например, предложить долгосрочный контракт.

А вы уже использовали какие-то из этих функций нейросетей в своей работе? Или, может, нашли новое применение AI? Приглашаю обсудить это в комментариях!