Искусственный интеллект для повышения эффективности продаж

Да, я начал изучать, что существует на рынке и каким образом искусственный интеллект может помочь. Прошёл обучение, читал статьи, слушал лекции — оказалось, теоретически это было возможно. Дошло до того, что я обнаружил исследование Salesforce, проведённое в 2020-2021 годах. Оно показало, что из-за недостатка качественных данных в CRM-системах компании теряют до 30% прибыли, что только в США составляет около $700 миллиардов.

Я начал искать технического партнёра и собирать обратную связь от клиентов. Оказалось, что рынок готов инвестировать в решение проблемы. Так мы и начали разработку пилотного проекта. Параллельно подали заявку на грант, который позволил нам создать первую версию системы.

В течение 2022 года мы поняли, что наибольший интерес вызывает контроль качества данных, а не сами данные. Это оказалось более насущной проблемой для бизнеса. В конце 2022 года мы адаптировали нашу систему, и в начале 2023 года вновь вышли на рынок. К этому времени появилась новая универсальная языковая модель, что, признаюсь, вызвало у нас некоторые опасения. Но быстро стало ясно: нишевые решения всё ещё востребованы, и компании предпочитают специализированные инструменты.

В 2023—2024 годах нам удалось привлечь инвестиции, пройти первый и второй раунды. К началу 2024 года мы добились значительного успеха — сформировали воронку продаж, создали портфель клиентов и продолжили развитие продукта. Это подтверждает, что рынок требует продуктов, которые решают конкретные задачи, а не универсальные решения, которые сложно адаптировать под индивидуальные потребности.

Развитие идёт в сторону ещё большей персонализации и гибкости. Да, универсальные модели хороши для общего использования, но нишевые продукты продолжают быть актуальными, потому что они точно нацелены на решение специфических проблем бизнеса.

Конечно, без этого не обошлось. Как у любого стартапа, у нас были моменты, когда клиенты ждали, злились, что мы не успевали развернуть систему в срок. Бывали ситуации, когда сервис падал прямо во время демонстраций, не работали важные компоненты — это часть процесса, когда создаёшь продукт буквально «на ходу».

Мы всегда внимательно относились к обратной связи. Признаю, иногда клиенты были очень недовольны. Мы выслушивали их, объясняли, что проблемы связаны с текущими этапами разработки и ограниченностью ресурсов. Некоторые клиенты ждали месяцами, хотя мы обещали запуск через несколько недель. Но когда они, наконец, получали продукт, проверяли его качество и видели, что более 92% результатов были верными, их отношение менялось. В итоге клиенты спрашивали о подписках и дальнейших обновлениях.

Команда у нас небольшая, поэтому доработка и адаптация процессов занимают время. Например, интеграция с другими системами может затянуться из-за сложности настройки нейросетей и других технических процессов. Когда всё идёт гладко, настройка занимает неделю, но сложные интеграции требуют больше времени и усилий.

Мы стараемся быстро реагировать на запросы клиентов. Иногда даже слишком. Бывали случаи, когда мы принимали задачи за пределами нашей зоны ответственности, а потом сами страдали от этого. Сейчас мы учимся вовремя говорить «стоп» и объяснять клиентам, где заканчивается наша зона ответственности и где начинается их ответственность.

Конкуренты есть, и это хорошо. Рынок сложный — он одновременно и красный, и голубой. Старые технологии работают на основе ключевых слов и требуют огромных усилий со стороны клиента, включая создание и поддержку семантического ядра. Они могут давать точные результаты только при чёткой настройке, но всё равно не понимают контекста и смысла, что делает их уязвимыми. Мы же работаем со средним бизнесом и предлагаем продукт, который просто включаешь и используешь, без лишних сложностей. Это позволяет нам выделяться и помогать нашим клиентам увеличивать продажи без головной боли.

Одно из конкурентных преимуществ нашего сервиса — это простота использования. Мы берём на себя все сложности по настройке, поэтому клиенты получают готовый продукт, который не только анализирует звонки с высокой точностью (более 90 %), но и предоставляет инсайты для повышения продаж.

Ошибок было много, но одна из самых запоминающихся — моя личная ошибка на старте. Когда мы только начинали, про нас никто не знал, клиентская база была практически нулевая. Я решил, что система квалификации по банкам станет хитом, основываясь на мировых трендах. Мы вложили много ресурсов и времени, но оказалось, что в России практически никто о таких системах и не слышал. Результат — пустая трата времени и денег.

Сейчас главным критерием успеха для нас является выручка. Мы понимаем, что нельзя просто раздавать всё бесплатно. Для инвесторов важны либо выручка, либо количество клиентов. Конечно, есть примеры, такие как Telegram, который долгое время не монетизировался и только позже добавил премиум-подписку. Но мы не можем позволить себе такую модель, поэтому бесплатных вариантов у нас нет, хотя иногда хочется их предложить.

Мы генерируем ряд гипотез. На месяц у нас одна гипотеза, которую мы проверяем по разработанному шаблону (ниже представлена часть шаблона).

Основной риск — это то, что продукт может перестать решать проблему клиента или потерять актуальность. Мы стараемся минимизировать этот риск, постоянно работая над улучшениями и развитием технологических преимуществ.

Сейчас я бы улучшил скорость онбординга. Этот процесс занимает слишком много времени, и внедрение продукта у клиента идёт медленно. Наша цель — сократить этот срок, чтобы клиенты могли быстрее начать пользоваться всеми возможностями сервиса.

Я уверен, что скоро ИИ сможет общаться с людьми на уровне живого диалога. Это приведёт к созданию цифровых двойников менеджеров по продажам, что будет крайне востребовано в условиях дефицита ресурсов. Сначала ИИ будет обрабатывать простые сделки, затем постепенно перейдёт к более сложным задачам. Похожая трансформация коснётся и других ролей, например, закупщиков и HR-специалистов. Чем раньше мы примем эту неизбежность, тем меньше проблем нас будет ждать в будущем.