Как продавать на миллиарды, не вызывая подозрения у искусственного интеллекта (AI)!?

Доброе утро, мои хорошие!

Все же я провел интервью с сооснователем сервиса речевой аналитики SalesAI, Романом Магдаленко. Ура ;)

Сначала вводная информация ;)

SalesAI - это передовой инструмент, использующий последние достижения в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка для расшифровки и анализа звонков в режиме реального времени. Эта технология может определять ключевые фразы и точки данных, которые имеют отношение к бизнесу, и автоматически обновлять CRM-систему соответствующим образом. Это означает, что представителям больше не нужно тратить часы на ручной ввод данных, что позволяет им сосредоточиться на построении отношений с клиентами и заключении сделок.

В середине 2021 года я работал коммерческим директором в IT-компании, которая занимается заказной разработкой. Мы росли очень быстро и как положено, у нас возникали боттлнеки. В один прекрасный момент перед нами встала задача увеличить конверсию продаж. Мы её даже толком посчитать не могли, потому что CRM не давала понятной картины. Для того, чтобы было веселее, я позвал авторитетного трекера.

У меня была небольшая команда продаж, порядка 5 человек: SDR и account executive. 75% выручки нам нагоняли SDR. Средний чек около 5 миллионов рублей. Цикл сделки был порядка 6 месяцев и выглядело всё так, что мы можем его сократить.

Пришел Женя Дорофеев и сказал: “Ребята, вы классные, молодцы, только BANT (budget, authority, need и timeline) в вашем случае не работает. С такой структурой сделки, которая тянется месяцами, где несколько уровней принятия решений, где каждому участнику необходимо продавать ценность, понимать боль, внутреннюю и внешнюю мотивацию каждого участника сделки, психологическую мотивацию и кучу разных нюансов, вам необходимо, внимание: 30 критериев квалификации!”

Дал нам квалификационную табличку с тридцатью полями и говорит: “Держите. Чем быстрее заполните все 30 полей по каждой сделке, тем больше шансов у нас эту сделку закрыть”. Посмотрели мы на эту табличку: “Блин, какая классная, классные критерии, всё, вообще, сделка прям как открытая книга, читаешь и полностью управляешь всеми драйверами, всеми параметрами”. Мы решили эту историю внедрить, и вот тут началось самое веселое.

Получается так, что нужно запомнить все 30 вопросов и жонглировать ими во время встречи. Потом необходимо получить максимальное количество ответов на них, занести в таблицу или CRM и бежать на следующую встречу.

Как правило, ни у кого в календаре нет таймслота на заполнение CRM, заполнение таблицы квалификаций и т.д. Там просто идут: встреча, встреча, встреча... В результате получается, что сейл, SDR, account executive или кто-то ещё должен сходить на 1 встречу, задать 30 вопросов, получить 30 ответов, бежать на следующую встречу. Снова 30 вопросов, 30 ответов, потом на следующую…

В итоге у него к вечеру 90+ единиц данных должно аккуратненько улечься в голове. Потом на следующий день еще 90, потом еще… А в конце недели он должен по идее все их занести в CRM-систему без искажений, манипуляций. Полностью и без розовых очков. Но нет. Так не работает. И даже до вечера у него ничего в голове не остается, кроме розовых очков и тридцати слов из часового диалога. И это SalesForce сказал, кстати. Это не моя цитата.

Потом мы решили записывать встречи, вместе смотреть, разбирать и т.д. Началось следующее: не успел, не включил, неудобно было спросить, клиент не разрешил, а у меня не запустилось, а у меня сломалось… Куча разных предлогов, которыми сейлы прикрывали простые ограничения мозга или страх. Никто не смог объяснить, что, ребята, блин, не могу я запомнить, сделать и т.д. Это нереально.

И когда до меня это дошло, я начал думать, можно ли придумать технологию, которая позволит избавить сейла от этого геморроя, нас от этих ошибок, снизит влияние человеческого фактора и позволит заодно делать кучу всяких полезных вещей:

Первое: объективно квалифицировать лида, потому что если мы можем раскидать контекст по этим тридцати ячейкам, то мы можем сразу и оценить, что есть, чего нет, что положительное, что отрицательное, выдать скоринговый балл на табло, можно сказать, автоматически и без всяких розовых очков, и понять, с кем мы идем, а с кем не идем в сделку.

Второе: параллельно мы можем оценить, насколько качественно отработал менеджер, потому что он же получил какое-то количество ответов. Если он не задал ни одного вопроса, получил 30 ответов- он вообще гений. Если он задал 30 вопросов, не получил ни одного ответа - увольняем. Какие ошибки он допустил и сравнить его действия на встрече с действиями в других сделках… Это даст нам очень много полезных инсайтов и позволит автоматизировать контроль качества.

Третье: как вишенка на торте - создание структурированных документов, типа КП или саммари, который нужен после каждой встречи, чтобы отправить клиенту что-то вроде протокола на память о том, о чем мы договорились, что зафиксировали и т.д. А исход из этой таблицы должен формироваться сам.

Набросал идеи, но можно ли это сделать?

Пришлось быстро разобраться в вопросе: изучил литературу, прошел ускоренное обучение по нейронным сетям и искусственному интеллекту, всё, что нашел на openedu.org. Понял, что в принципе такую историю можно запилить, если научиться вытягивать контекст, и начал искать себе кофаундера, с кем можно в эту историю пойти. Через нетворк в ВШМ, куда я уже поступил в качестве студента MBA, нашел Мирослава Кубельского. Он сказал, что будет сложно, конечно, rocket science, но, блин, попробовать можно, и мы с ним решили в эту историю вписаться.

Мы начали вдвоем и собирали команду через нетворк Мирослава и выпускников из Skillbox.

Первые наши сотрудники это Рома (с огромным опытом в разработке) и два Антона: FE и BE, пришли от Мирослава. Skillbox нам помог с UI/UX дизайнером. Мы провели конкурс среди выпускников курсов дизайна и победила Ира. После практики она отрисовала нам существующий дизайн сайта salesai.ru и продукта. Очень талантливая девочка. Позднее, также после Skillbox и практики, к нам присоединились BE Данила и аналитик данных - Валера. А вот с дата сайентистами была чехарда. Летом рынок дата сайентистов резко изменился, но уже осенью мы себе нашли гения с хорошим бэкграундом - Ивана. Он помог нам сделать второй релиз.

Ещё один наш талант - это Слава (FE), который ещё учится в школе. Он увидел где-то нашу публикацию, сам ко мне постучался в Телеграм, мы его прособеседовали, дали тестовое задание. И он оказался тоже огонь. Талантливый, трудолюбивый. То, что нужно.

Итого у нас 3 бэка, включая тим лида, 2 фронта, 2 дата сайентиста, 1 QA, 1 UI/UX и мы двое. Всего 11 человек.

Есть еще аутсорс - бухгалтерия, юрист, разметчики, копирайтеры и т.д.

Да. Но если кто-то готов заплатить за онпрем, мы сделаем.
SalesAI первая версия MVP в Figma - переходи по ссылке

Да, я человек ленивый и не люблю микроменеджмент, тушение пожаров, розовые очки и тот головняк, который можно автоматизировать. И если возвращаться к розовым очкам, чтобы случайно не разработать продукт, который не нужен никому, мы в первую очередь побежали делать касдевы. За два месяца перед февралем 2022 успели провести 25 интервью с компаниями: IBS, KROC, SAP, Accenture, Билайн, Veeam и тд. И только получив 10 комитов от них мы подумали, что вроде не фигней страдаем.

Так совпало, что фонд Бортника в декабре 2021 объявил конкурс. И на каникулах за 2 недели мы быстро собрали все документы для него, параллельно провели конкурентный анализ и вот, что выяснили:

В России есть речевая аналитика 1.0, которая работает только по ключевым словам. Таких платформ очень много, там только ленивый не сделал себе движок. Есть очень много решений, которые смотрят макропараметры, как количество звонков, количество входящих, количество исходящих, не заглядывая внутрь. И смотрят ключевые слова. Соответственно, ключевые слова данных не создают. Слово - это не есть единица данных. Единица данных - это фраза с контекстом. Плюс никто из них не заполняет CRM, никто из них не работает в онлайн. Есть оффлайн, пост-обработка, море транскрибаций, но это всё не структурированные данные.

Примерно та же ситуация с нашими зарубежными “партнерами”: есть решения, которые работают на базе РА1.0 и они нацелены на контроль диалогов, коучинг и саммари встречи, но по заполнению CRM на тот момент решений не было. Зато за последние 6 месяцев мы увидели появление сразу трех стартапов вне РФ, которые пытаются решить проблему энтропии в CRM. Один из них поднял Seed на $17М через 6 мес после появления.

Открываешь SalesAI.com и видишь поразительное зеркало нашего сайта, только на английском языке.

Да. Они появились в сентябре 22-го года. Три канадских чувака пилят потихонечку, что-то там пытаются сделать, у них есть интеграция с meet-ом уже, но по функционалу пока там внутри ничего нет толком. Они сделали пока мит и транскрибу.

Copilot. Они зашли в YC в конце прошлого года, и у них точно так же - они пытаются тоже решить проблему с созданием данных в CRM из диалогов. Пока они пошли по пути более быстрой лошади, делают саммаризатор (summary – встреча).

Тут, наверное, нужно объяснить, в чем разница между саммари и данными, и почему ChatGPT не решит нашу проблему.

Итак, у нас есть проблема - никто не понимает, что происходит внутри диалога. Никто не понимает, что говорит сейл, и никто не понимает, что говорит клиент. И эта проблема глобальная, когда маркетологи приводят лида, а потом этот лид куда-то сливается, и маркетологи ничего не понимают. Начинается: ты ему что сказал? Вот это. А он чё? Вот это. А ты чё? И так до бесконечности. И вот так по каждой сделке мучают каждого сейла. Если у тебя их десять, ты уже зашиваешься, начинаешь создавать контроль качества, скрипты, начинаешь накручивать косты, оверхеды и т.д. А контроллеры все равно не могут прослушать всё.

И это опять вызывает искажение действительности, и нужно опять РОП-у или директору по продажам прикладывать новые усилия. И вот он начинает требовать саммари, думая, что сможет быстренько прочитать все эти диалоги и поймет, о чём речь. Но саммари - это не данные. Это всего лишь пересказ из диалога, выжимка, которую собрал искусственный интеллект (ChatGPT или GPT модель) на основе каких-то непонятных факторов или паттернов.

Директору по продажам нужен прогноз. Простой понятный прогноз, с какой вероятностью и когда мы эту сделку закроем. И все эти трения - это на самом деле, попытка выяснить прогноз, когда мы сможем закрыть эту сделку, насколько мы верим в эту сделку, какая сумма будет у этой сделки, насколько теплый этот лид, кто на неё влияет и так далее.

Для того, чтобы понять, когда и сколько, нужно иметь данные. Если мы можем разложить сделку по n-му количеству параметров (4-8-16-30, чем больше, тем лучше), чем больше параметров мы можем получить из каждого диалога или всех, тем выше точность нашего прогноза.

Соответственно, нам нужно построить прогноз. Если мы имеем 30 параметров по каждой сделке, этих сделок множество, мы можем выстраивать прогноз более точно, можем вытягивать сроки, бюджет, потребность и всё остальное, что позволяет нам математически рассчитать скоринг этого лида и дальше математически натянуть это на календарь, понять, когда сделка будет закрыта на самом деле, сколько времени займет согласование, добавить к этому предыдущий экспириенс, цифровой след, обогащение от третьих сторон и т.д.

Более того, когда у нас есть матрица, состоящая из N этих вот тридцати параметров, мы можем строить системы типа процесс майнинга, оптимизировать процесс, обрабатывать эти данные с помощью data science, понимать, какой контент на каком этапе нужно показывать клиенту для того, чтобы сократить цикл сделки и ускорить рост компании. Понимаем, где у нас происходят проседания, как оптимизировать CAC, сроки сделки и т.д. Мы понимаем много всего, что позволяет нам влиять на операционную эффективность продаж.

Каждый день мы общаемся с ТОПами больших и малых компаний, и у всех на повестке вопросы рентабельности и операционной эффективности команды продаж. Это как раз то, на что мы влияем c помощью SalesAI в первую очередь.

И если мы можем в CRM заполнить n-ое количество полей, значит, мы дальше автоматически можем построить простую прогнозную модель, которая без всяких розовых очков покажет нам правду: о чем говорили, о чем договорились и когда на самом деле эта сделка будет закрыта, если она будет закрыта вообще.

Нет, конечно. Это всё колебательный процесс. Главное, чтоб тренд был положительный. Когда ты пилишь рокетсайнс, ты веришь в эту идею и веришь, что она всем нужна. Но когда ты приходишь к клиенту, а он просит показать, как вы решите его проблему, а у тебя не взлетает, или ты не можешь показать реально, а только объяснить на пальцах, то клиент уходит сразу. Либо пытается запилить сам.

За прошлый год я закрыл Closed Lost 35 сделок.

Пятнадцать+ миллионов рублей. И при этом ещё надо сказать, что, как ты понимаешь, весь наш первоначальный план год назад превратился в тыкву. Потом опять и опять. Мы раза 3 пересобирали нашу воронку, потому что у всех возникали другие приоритеты. В сентябре они менялись снова.

Но, тем не менее, есть довольные платящие клиенты. Мы очень благодарны им за терпение, потому что в условиях ограниченных ресурсов наш техдолг перед ними тает не так быстро, как хотелось бы. Инновации - дело такое, могут не взлететь с первого раза или не взлететь совсем. Хорошо, когда клиент это понимает и помогает, чем может, ведь мы партнеры, потому что поддерживаем рост друг друга. Это как раз настоящая синергия: каждый рубль, выплаченный нам, возвращает клиенту четыре уже за первый квартал.

Мы выпустили оффлайн версию продукта, это когда пользователь может загрузить стерео-запись звонка, нейросеть ее обработает и даст два профита:

— На дашборде будет показано, насколько качественно отработан этот звонок— В разные ячейки CRM будут записаны данные из встречи: Бюджет, Потребность, Принятие решения и Сроки.

Представь, какая это экономия времени менеджера по продажам и костов на контроль качества, если у тебя хотя-бы 10 менеджеров по продажам!

Кстати, любой желающий может протестировать продукт бесплатно: salesai.ru

Мы сейчас ищем деньги для дальнейшего развития. У нас есть пайплайн из 10+ крупных клиентов, и нам надо закрывать технологический долг, поэтому мы ищем внешние инвестиции.

Планов по развитию много. Продукт развивается постоянно и постоянно должен быть небольшой технологический долг. Наш deeptech опаздывает на 6 месяцев где-то от того, о чём я мечтал раньше, поэтому сейчас я просто скорректировал свои мечты и мечтаю медленнее.

В итоге мы идем к цифровому помощнику менеджера по продажам, который позволит ему развивать свои скилы и увеличивать эффективность.

Окей, мечтаем медленнее, направляем усилия на качество, расширяем планы по развитию… А с миссией компании уже сейчас всё понятно?

Вкратце, миссия SalesAI - помочь компаниям масштабироваться быстрее за счёт автоматизации рутины сейлзов.

Для меня? Для меня это реализация моей давней мечты - запустить рокетсайнс-продукт. Заработать миллиард и отдохнуть месяц, а потом еще 5 раз то же самое сделать до пенсии, ха-ха.

Сначала тестируйте, потом разрабатывайте. Даже так: сначала продавайте, потом разрабатывайте. По цыганской схеме, всё как положено, почему-то не все так делают до сих пор.

Подписывайтесь на наш телеграм канал ;)

#интервью #sales #продажи #interview #ai #artificalintelligence #искусственныйинтеллект #ии #технологии #technology #salestechnology #salestech #технологиипродаж