Тендеры и лиды
Информация
Что происходит, когда ИИ начинает звонить клиентам, вести переписки и обучать менеджеров
Холодные продажи переживают не лучшие времена. Менеджеры выгорают на бесконечных звонках и переписках, клиенты все реже отвечают с первого касания, а стоимость привлечения лида продолжает расти. При этом планы по выручке никто не отменял — бизнесу все так же нужны новые клиенты.
Поэтому компании все чаще пытаются автоматизировать продажи: подключают AI-ботов, запускают массовый аутрич, внедряют умные диалеры.
По этому пути пошли и в JVO (Дживио). Как итог — сегодня около 60% лидогенерации в компании делает искусственный интеллект.
Об этом на конференции Kaiten «AI в управлении компанией: тренды 2026» рассказала Елена Полозова — директор по продажам JVO и автор методики AI-трансформации холодных продаж с конверсией до 15%.
Полную запись выступления можно посмотреть на нашем Rutube-канале или на YouTube.
По словам Елены, проблема не в том, что менеджеры стали хуже продавать. Просто сама среда изменилась:
Падение дозвона. Во многих компаниях процент дозвона уже опустился ниже 30%. Люди реже отвечают на незнакомые номера, быстрее сбрасывают звонки и осторожнее относятся к холодным предложениям.
Выросла конкуренция за внимание клиента. Один и тот же контакт могут одновременно обрабатывать сразу несколько компаний: писать в мессенджер звонить по телефону, отправлять письма на email. Выделиться на этом фоне становится все сложнее.
Рост стоимости лида. Горячий трафик дорожает, а привлечение новых клиентов требует все больше ресурсов — как рекламных, так и человеческих.
Нагрузка внутри отдела продаж только увеличивается. Менеджеры одновременно ищут клиентов, звонят, квалифицируют лиды и пытаются закрывать сделки. В результате команда начинает выгорать, а конверсии падают.
Именно по этим причинам в JVO начали искать способ выстроить более устойчивую систему лидогенерации, где часть рутинных коммуникаций можно было бы передать ИИ.
По словам Елены, сегодня 10% лидогенерации дает теплый трафик, 30% — телемаркетологи, а 60% уже генерируется с помощью ИИ. И этот процент растет от месяца к месяцу.
Но к таким результатам команда пришла не сразу: сначала тестировала разные гипотезы, сегменты, форматы коммуникации и сценарии работы с клиентами.
Дальше разберем, как именно в JVO внедряли ИИ в холодные продажи и какие процессы команда автоматизировала в первую очередь.
За последние годы Елена успела поработать с десятками отделов продаж и заметила одну закономерность. Почти все сразу начинают обсуждать инструменты: какой бот лучше звонит, какой сервис умеет вести переписку и насколько «живым» должен быть голос искусственного интеллекта.
Но на практике все упирается в гораздо более базовые вещи. Главная проблема большинства компаний сегодня — не отсутствие ИИ, а беспорядок в клиентской базе.
Например, зачастую контакты клиентов хранятся где придется: часть — в Excel, часть — в личных переписках менеджеров или заметках в телефоне. Где-то дублируются сделки, где-то теряется история общения, а часть лидов вообще остается без дальнейшей обработки.
В результате отдел продаж живет в постоянном хаосе:
менеджеры тратят время на поиск информации;
повторно пишут одним и тем же клиентам;
пропускают важные касания;
не видят полной картины по воронке.
При этом от качества клиентской базы зависит почти все: конверсия, дальнейшее движение лида по воронке, нагрузка на менеджеров и итоговые продажи.
Решение проблемы — собрать всю работу с клиентами в одной CRM-системе. Нейросетям нельзя просто сказать «позвони клиентам». Система должна четко понимать, с каким сегментом она работает, какой инфоповод использовать и что происходило с этим контактом раньше.
Только после этого можно постепенно подключать ИИ-инструменты к холодным продажам.
Сценарий выглядит просто: команда сегментирует базу, загружает контакты в систему и задает сценарии коммуникации для разных типов клиентов. После этого ИИ начинает первичный диалог с клиентом:
задает уточняющие вопросы;
определяет конкретный запрос;
автоматически передает менеджерам уже квалифицированные лиды.
Особенно хорошо это работает при обработке входящего трафика, где скорость ответа напрямую влияет на конверсию. Если клиент оставил заявку поздно вечером или ночью, ИИ отвечает сразу, пока интерес еще не остыл.
Практика. В одном из проектов JVO через ИИ-переписку за неделю обработали 698 клиентов и вышли на 52 реальные встречи. Конверсия составила 7%. Со слов Елены, для холодной переписки это отличный результат — особенно с учетом того, что система параллельно собирает аналитику: длину диалога, скорость ответа и эффективность разных заходов.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13590 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Еще несколько лет назад сама идея телефонных продаж через ИИ казалась спорной. Было ощущение, что клиент сразу поймет, что разговаривает не с человеком, и просто положит трубку. Но, по словам Елены, на практике все получилось иначе.
В реальности многие клиенты даже не понимают, что разговаривают с ИИ. А если понимают — часто продолжают диалог. Иногда разговоры доходят до забавных моментов.
При этом, как отметила Елена, подобные разговоры редко отпугивают клиентов. Наоборот — люди нередко продолжают общение и оставляют заявку, если разговор выглядит естественно и помогает решить их задачу.
Еще одно преимущество ИИ — стабильность коммуникации. Во время сложных разговоров менеджер может растеряться: не найти нужный аргумент, неуверенно ответить на возражение или эмоционально просесть после нескольких отказов подряд. В этот момент разговор быстро переходит в слабую позицию — и вывести клиента на следующий этап становится гораздо сложнее.
ИИ в таких ситуациях работает иначе. Он спокойно обрабатывает возражения, не теряет темп разговора и продолжает уверенно вести коммуникацию. В результате даже после первоначального отказа клиент может продолжить диалог и все же согласиться на встречу или демонстрацию продукта.
Практика. За месяц такая система принесла больше 780 квалифицированных лидов с конверсией около 4%. При ручной обработке такого объема компании понадобилось бы примерно 10 телемаркетологов.
Классический онбординг в продажах почти всегда упирается в одну проблему: новичок долго боится звонить. Даже если сотрудник выучил скрипт, в реальном разговоре он часто теряется уже на первом нестандартном возражении.
Руководителю или наставнику приходится часами сидеть рядом, слушать звонки, разбирать ошибки и вручную прогонять одни и те же сценарии:
«дорого»;
«нам неинтересно»;
«пришлите на почту»;
«мы уже работаем с другими».
При этом у каждого менеджера разговоры все равно получаются разными. Кто-то начинает спорить с клиентом, кто-то — слишком быстро сдается, а кто-то просто теряет уверенность после нескольких жестких отказов подряд.
Чтобы снять часть этой нагрузки, в JVO создали ИИ-тренажер. Он представляет собой симуляцию реального разговора с клиентом. Менеджер может тренироваться сколько угодно: прогонять скрипты, отрабатывать возражения и пробовать разные подходы к диалогу.
Причем ИИ не повторяет один и тот же сценарий. Каждый разговор развивается немного по-разному, поэтому сотрудник постепенно привыкает к непредсказуемым реакциям клиентов, а не просто заучивает текст.
При этом тренируются не только новые сотрудники. Опытные менеджеры тоже прогоняют через ИИ-тренажер сложные сценарии и новые гипотезы. Например, тестируют другие заходы в разговор, новые формулировки или способы отработки возражений.
Если компания только начинает внедрять ИИ в холодные продажи, лучше не пытаться автоматизировать все сразу:
Первое, что стоит сделать, — собрать клиентскую базу в одном месте. Контакты, история касаний, комментарии менеджеров и записи звонков не должны храниться в таблицах или личных телефонах сотрудников.
Следующий шаг — разделить воронки по этапам. Например: первичное касание, квалификация, встреча и сделка. Тогда становится понятно, где лиды теряются, какие сценарии работают лучше и на каком этапе стоит подключать автоматизацию.
Затем добавьте воронку «Реактивация». Именно в старой базе часто лежит большое количество клиентов, которые уже интересовались продуктом, оставляли заявки или когда-то общались с менеджерами, но до сделки так и не дошли.
Еще один важный этап — сегментация клиентов. Для разных типов клиентов нужны разные заходы, инфоповоды и сценарии коммуникации. Именно на этом строится дальнейшая работа ИИ.
Вот как можно резюмировать формулу внедрения ИИ в холодные продажи:
Выстроить единую систему для холодных продаж и ИИ-автоматизации можно в Кайтене. Недавно на базе появилась СRM которая позволяет связать продажи, задачи, коммуникацию сотрудников и работу с клиентом в одном пространстве.
Например, в Кайтене можно отдельно выстроить процессы для:
холодной лидогенерации;
входящих заявок;
реактивации старой базы;
повторных продаж;
текущих клиентов.
Под каждое направление команда может настроить собственную воронку и правила работы. А автоматизация заберет всю рутину на себя — например, можно автоматически создавать задачи на повторный контакт или распределять лиды между менеджерами.
Тут подробно рассказали, как устроена Kaiten CRM, и приложили готовые шаблоны пространств.
Самая частая проблема при внедрении ИИ снова связана с данными. Если база заполнена неаккуратно, система начинает ошибаться: может перепутать имена, неправильно обращаться к клиенту или использовать некорректные окончания.
Другая типичная ошибка — игнорирование мелочей при настройке ИИ. Например, если в системе забыли прописать женский род, голосовой ассистент с женским голосом может говорить окончаниями мужского рода. Такие детали клиенты замечают почти сразу.
Тем не менее, по словам Елены, на практике подобные ошибки редко вызывают прямой негатив. Пользователи обычно пропускают их, если разговор остается полезным и естественным. Тем не менее, именно внимание к таким мелочам помогает формировать положительное впечатление от коммуникации и повышает доверие к компании.
Кейс JVO показывает: искусственный интеллект сам по себе не решает проблемы продаж. Он не исправляет хаос в процессах, не заменяет CRM и не выстраивает систему за компанию.
Но если база уже собрана, воронки настроены, а команда понимает, как работает клиентский путь, ИИ действительно может снять огромный объем рутинной работы: быстрее обрабатывать лиды, масштабировать холодные касания и ускорять обучение сотрудников.
