Как бывший директор по продажам разочаровался в скриптах и сделал стартап на основе АI

«Заплатил трекеру, месяц обучали сейлзов — результат нулевой. А за 3 месяца в MUIV.LAB мы протестировали 24 гипотезы, продали на 700 000 рублей и получили грантов на 4,3 млн рублей».

Недавно завершился шестой сезон акселерационной программы Московского университета им. С.Ю. Витте MUIV.LAB. Мы поговорили с одним из ярких финалистов и грантовым победителем программы о его проекте. Трекером проекта на протяжении всей программы был Константин Осипов, бизнес-ментор с 20-летним опытом.

В этой статье Роман Магдаленко рассказал нам о том, как развивает стартап SalesAI, сколько стоит запустить бета-версию проекта на основе искусственного интеллекта и что даёт акселератор MUIV.LAB.

Я проработал 20 лет в B2B-продажах. Еще год назад я был коммерческим директором одной ИТ-компании, а до этого директором по продажам ABBYY LS. В ABBYY LS мы подняли выручку в пять раз. Итого, запустил четыре чужих стартапа, теперь пришло время своего.

Мы как электронный РОП (руководитель отдела продаж).

Глобально SalesAI увеличивает конверсию в сделку и автоматизирует рутину в отделе продаж на 100%:

В идеальном процессе менеджер по продажам в спокойном, расслабленном состоянии общается с лидом, полностью сосредоточившись на вопросах из фреймворка. Он не забывает спросить что-то важное и задает вопросы по намеченному плану. Для полного успеха остается только внести ответы в нужные ячейки CRM. И вот эту рутинную функцию и возьмет на себя система.

При таком процессе мы исключаем окрашенные эмоциональной оценкой сейла данные, которые мы на самом деле часто видим в CRM. Менеджеру остается только добыть информацию, а система (salesai.ru), в свою очередь, будет корректно фиксировать ее в нужном месте еще в процессе встречи. То есть мы получаем качественную информацию напрямую от клиента без фильтров.

Для того, чтобы это работало, нам нужно вписаться в ход встречи, и, исходя из разворачивающегося контекста, вытянуть информацию и разложить ее по ячейкам.

Соответственно salesai.ru должна распознать текст на ходу и быстро его проанализировать. Понять, к какому вопросу относится этот ответ, к чему отнести эту фразу и о чем вот этот монолог лида. При идеальном ходе встречи менеджеру не нужно задавать все 30 вопросов, но при этом система распознает нужные ответы и разносит их по нужным ячейкам.

Как это работает? Мы интегрируемся в систему ВКС (ZOOM, Yandex и т.д. или IP-телефония) с одной стороны, с другой стороны мы интегрируемся в CRM-систему, посередине находится менеджер с нашим ПО. Задача менеджера — расслабить клиента, выстроить отношения, получить все нужные ответы, провести его до момента принятия решений и закрыть сделку.

Летом 21-го года я работал коммерческим директором в IT-компании и хотел повысить конверсию в сделку. Тогда мне казалось, что самый быстрый путь — это нанять трекера, который посмотрит на процессы свежим взглядом и скажет, что улучшить.

Трекер предложил использовать новый фреймворк на 30 вопросов, который еще на первом этапе отсеит тех, кто у нас ничего не купит, и поможет сосредоточиться на целевых клиентах. Решение всем понравилось, и мы начали тестировать. Менеджеры задавали вопросы из фреймворка под запись. Нам оставалось проанализировать их работу и, как мы думали, удостовериться, что машинка работает.

В жизни всё пошло не по сценарию: менеджеры забывали включать запись или добавить её в CRM, задавали только часть вопросов, сопротивлялись новому и долго обучались. Тогда я начал думать о системе, которая обойдет человеческие слабости и усилит сейлзов.

Мы на стадии разработки. Двадцать девятого июня выпустим публичную бету. На этапе закрытой беты у нас сейчас идет два пилота.

В акселераторе мы протестировали 24 гипотезы, продали на 700 000 рублей, получили грант 4 млн рублей от Фонда содействия инновациям и 300 000 рублей от Moscow Seed Fund.

Что касается продукта, то сейчас у нас работает квалификация сделки, в июле мы выкатим скоринг сделки, в августе – автосоставление протокола встречи, в октябре – подсказки для сейлзов во время разговора.

Больше миллиона своих денег.

Мирослав Кубельский — CTO кофаундер, еще 10 человек в разработке, один дизайнер плюс внешние подрядчики.

У Мирослава 10 лет опыта в проектировании и разработке AI и ML. Он работал в Boston Consulting Group, DataFabric Ltd, Smart Architects. Наш Тимлид-разработчик девять лет работал на международных проектах, а один из фронтендов еще учится в школе, но уже очень талантливый парень. В целом у нас маленькая команда с плоской структурой и атмосферой, как в бирюзовой компании.

Наша трансформационная цель — избавить сейлзов от рутины

MarketsandMarkets прогнозирует рост глобального рынка речевого ИИ с $6.8 миллиардов на 2021 год до $18.4 миллиардов к 2026 году с ежегодным ростом на 21.8%. В России Frost&Sullivan оценивают, что объем рынка достигнет 20 миллиардов рублей к 2025 году.

Мое мнение — у нас непаханное поле на этом рынке. Чтобы получить продукт уровня SalesAI, клиент должен заморочиться и сделать его внутри компании. Все наши продуктовые конкуренты — иностранные сервисы, которые сейчас недоступны на российском рынке.

Опытным командам, которые хотят трекшн. В этом акселераторе не учат базовым вещам — там помогают быстрее добиться результата. У MUIV.LAB сильная PR-команда, которая поможет разместить в СМИ, и база инвесторов и клиентов, к которой у вас появится доступ.