Интерес к ИИ и его использованию в бизнесе не утихает. Яркий пример — OpenAI, который привлек 6,5 млрд долларов инвестиций и при этом взял далеко не всех желающих, которые хотели вложиться. С каждым годом становится заметнее, что языковые модели ИИ (LLM ) находят свое применение в автоматизации поддержки и продажах. Журналист АБН24 поговорил с продакт менеджером Кириллом Гуреевым о том, как бизнес использует нейросети в своих отделах продаж и есть ли реальный экономический эффект от современных технологий.
В последнее время среди лидеров крупных компаний можно наблюдать разделение на два противоположных лагеря. Первые говорят, что революция уже наступила и замена чуть ли не половины сотрудников и функций в компаниях – это вопрос нескольких месяцев. Скептики же уверены, что люди, которые попробовали, например, ChatGPT применить в своем бизнесе, теперь уверены, что ИИ ничего не может. Чаще всего они разочарованы тем, что модели как правило льют много воды, галлюцинируют (то есть выдумывают факты) и в целом выдают довольно посредственный результат в лучшем случае на уровне стажера.
По словам спикера, CoPilot в системе Битрикс24 активно используется для автоматизации рутинных задач в бизнесе, особенно в CRM и коммуникациях. Он помогает с расшифровкой телефонных звонков, автоматическим заполнением карточек клиентов, созданием и улучшением текстов, а также управлением задач. Благодаря этому, пользователи экономят время на повторяющихся операциях и улучшают продуктивность своих сотрудников. По крайней мере так заявляют сами представители Битрикс24.
«Отзывы реальных пользователей и процент внедрения остается низкий. Во многом это связано именно с тем, что CoPilot демонстрирует довольно средние результаты и реальный пользовательский опыт далек от того, что показывают на презентациях. Думаю, что это связано с использованием моделей от русских вендоров», — заявил Гуреев.
Какие задачи решает ИИ
Чаще всего с помощью ИИ в продажах решают именно рутинные задачи. Иностранные стартапы достигли в этом большого успеха, но и в РФ много компаний в корпоративном секторе, которые имеют реально работающие и применяющиеся решения.
По мнению спикера, ИИ в продажах чаще всего рассматривают как инструмент, который должен полноценно заменить сотрудников продаж.
«Мне кажется, что сегодняшний ИИ – это не замена людям. Я вижу ИИ не как конечный продукт, а как технологию, которая предоставляет возможности для решения задач, которые ранее были либо невозможными, либо экономически невыгодными», — заявил эксперт.
Самый простой пример — все, что связано с отделом качества, задача которого отслеживать коммуникации с клиентами, находить недочеты и системные проблемы. Это точка роста, на мой взгляд, 99% компании в России. Но по факту, лишь средний и крупный бизнес с большим штатом отдела продаж может себе его позволить. И даже довольно крупные компании, имея отдел качества, не в состоянии покрыть все 100% коммцникаций.
ИИ уже сейчас позволяет снять это ограничение. Отделу качества нужно слушать не все звонки и читать не все сообщения. ИИ способен обработать 100% коммуникаций. Он не может полностью заменить людей, а его оценки, зачастую, бывают поверхностными и неточными, но он уже умеет отсеивать 70-80% обращений, потому что они в полном порядке, и фокусироваться лишь на 20-30%, которым может потребоваться внимание.
Персонализация
В последние годы есть большой запрос у потребителей на персонализацию. Именно в тех компаниях, где успешно внедряется этот подход – наилучшие результаты. Персонализация – это когда продукт, который предлагают, ориентирован на специфические потребности. А компания обращает внимание на детали, персональные особенности и предпочтения.
1. ИИ анализирует все звонки и коммуникации с клиентами и ведет крайне подробное портфолио в CRM. Если вы где-то в разговоре упомянули собаку или она лаяла, то ИИ запишет это в CRM, а в следующий раз предложит менеджеру спросить, как дела у собаки и как она себя чувствует
2. ИИ анализирует предпочтительное время, когда вы в лучшем настроении. Например, чаще берете трубку или отвечаете на сообщения в мессенджерах и планирует контакты на это время.
3. ИИ анализирует продукты, которые вы покупаете, ваши потребности и предлагает оптимальные тарифы, которые вам, как клиенту, подошли бы. А менеджер в итоге не тратит время на рассказ про то, что вам не интересно.
4. ИИ планирует задачи для менеджеров, следит за договоренностями и обещаниями, который дал сотрудник. Таким образом снижает вероятность ошибок и не выполнение сроков и обещаний. Предлагает зафиксировать задачу, которую услышал в коммуникации и напоминает о ней. А не исполнение обещаний – самый частый триггер, из-за которого клиент отваливается и уходит.
Минусы всех кейсов ИИ
По большому счету любое решение задачи со стороны ИИ довольно посредственное. Если не тратить время и усилия на то, чтобы адаптировать, обучить модель и настроить, то результат получается уровня плохого стажера. Также присутствует некоторая шаблонность его ответов. Ошибки, которые ИИ может допускать – еще один недостаток.
Все минусы, как отметил эксперт, решаются инвестициями, а адаптацией моделей под свои прикладные задачи. Но те, кто этот путь прошли, сейчас показывают результаты намного лучше. Эффективность продаж возрастает иногда в несколько раз.
«Скорее всего, искусственный интеллект в ближайшие годы не заменит человека в продажах. Особенно хороших менеджеров. Но уже сейчас ИИ способен сделать из нормального менеджера — отличного. Такого, который внимателен к своим клиентам, не забывает про свои задачи и обещания, не работает по шаблону и находит персональный подход к каждому клиенту. От этого выигрывают не только компании и их продавцы, но и конечные клиенты. Потому что они получают в разы лучший сервис, персональные предложения для себя. Продажи превращаются из «впаривания» в удовлетворение реальных клиентских потребностей – заботливый сервис», — рассказал Гуреев.
При этом ИИ обрабатывает данные пока хуже, чем человек, но в разы быстрее и поэтому позволяет более эффективно контролировать отделы продаж и быстрее выявлять, и реагировать на системные проблемы.
