B2B с длинным циклом сделки
Много входящих заявок, отдел продаж тонет в квалификации, менеджеры тратят время на лиды, которые не купят.
Сигнал: «менеджеры жалуются, что половина заявок пустые»
AI Sales Solutions
AI-решения для отдела продаж
Искусственный интеллект для роста продаж: скоринг лидов, прогнозирование, оптимизация цен, удержание клиентов. Повысьте эффективность отдела продаж с помощью AI.
- Пилот за 4–6 недель
- На одном процессе и ваших исторических данных
- Считаем деньги до старта
- Сначала считаем эффект на ваших данных, потом пишем код
- Интеграция с вашей CRM
- Не заставляем менять систему продаж ради эксперимента
- Модель и код остаются у вас
- Передаём вместе с документацией и метриками качества
Где AI в продажах окупается, а где нет
Мы не берёмся за проекты, где эффект нечем измерить. Ниже — ситуации, в которых внедрение даёт предсказуемый результат, потому что есть данные и есть процесс, который можно улучшить.
Интернет-магазин и e-commerce
Есть повторные покупки и корзины, но нет системной работы с удержанием и ценой: скидки дают всем подряд.
Сигнал: «не понимаем, кто из клиентов вот-вот уйдёт»
Отдел продаж от 5 менеджеров
Появляется разброс качества работы: непонятно, где проблема — в лидах, в скриптах или в распределении.
Сигнал: «выручка растёт, а конверсия падает»
Опт и производство под заказ
Цена и срок зависят от множества условий, менеджер считает вручную и ошибается, маржа плавает.
Сигнал: «сделки уходят к конкурентам по цене, которую мы зря дали»
Где отдел продаж теряет деньги
Почти все потери в продажах укладываются в несколько повторяющихся мест. Проверьте, узнаёте ли вы свои процессы.
Менеджеры тратят время на нецелевые заявки
Из потока входящих часть лидов заведомо не станет сделкой: не тот размер бизнеса, нет бюджета, не их задача. Но обрабатываются все подряд, потому что «вдруг купит».
Оплаченные часы уходят на заведомо пустые лиды
Лучшие лиды остывают в общей очереди
Горячая заявка встаёт в конец очереди и ждёт два дня, пока менеджер разберёт предыдущие. К моменту звонка клиент уже поговорил с конкурентом.
Потеря там, где сделка была почти в руках
План строят по прошлому году плюс процент
Прогноз собирается в таблице из оптимистичных допущений. На реальную картину он не опирается, поэтому либо не выполняется, либо склад и закупки готовятся не к тому объёму.
Решения принимаются по цифре, которой нельзя верить
Цену дают «на глаз», маржа уплывает
Скидку выпрашивает тот, кто и так купил бы, а платёжеспособный клиент уходит из-за цены, которую менеджер поставил без опоры на данные о спросе.
Скидка отдана там, где её не просили
Отток замечают по факту
Клиент перестаёт покупать, и об этом узнают через квартал из отчёта. К этому моменту он уже работает с другим поставщиком, и вернуть его дороже, чем удержать.
Удержание превращается в возврат
Данные есть, но они врут
Сделки закрывают задним числом, этапы в CRM проставляют формально, половина коммуникации уходит в мессенджеры. На такой истории любая модель обучится на искажённой картине.
Это главная причина провала AI-проектов
Пять инструментов — по одной задаче каждый
Начинать со всего сразу не нужно и вредно. Выберите участок, где потери очевидны, и посмотрите, какие данные для него понадобятся.
Кому звонить первым
Модель оценивает каждую заявку по вероятности сделки на основе истории ваших закрытых и потерянных сделок и отдаёт оценку в CRM. Менеджер видит очередь, отсортированную по шансу, а не по времени поступления.
Задача: не потерять горячий лид в общей очереди
Какие данные нужны
- Выгрузка сделок за 12–24 месяца
- Признаки лида: источник, отрасль, размер, поведение на сайте
- Причины отказа для потерянных сделок
Метрика: конверсия в сделку в топ-20% очереди против средней по потоку
Подробнее про скоринг лидов
пример контракта интеграции
# Оценка одной заявки через сервис модели
POST /api/v1/score
{
"lead_id": 88412,
"source": "web_form",
"company_size": 120,
"industry": "logistics",
"site_visits": 7,
"requested_demo": true
}
# Ответ: score + признаки, повлиявшие на решение
{ "score": 0.83, "band": "high",
"drivers": ["requested_demo", "industry_fit"] }Сколько закроем в этом месяце
Прогноз строится по стадиям сделок, их «возрасту» и скорости прохождения этапов, а не по оптимизму менеджеров. Отдельно считаются сделки, которые буксуют: их видно заранее, пока ещё можно вмешаться.
Задача: планировать закупки и найм по реальной цифре
Какие данные нужны
- История переходов по этапам воронки
- Суммы и вероятности сделок
- Сезонность по месяцам
Метрика: ошибка прогноза на закрытом периоде против фактического итога
Подробнее про прогноз продаж
пример контракта интеграции
# Прогноз на месяц: сумма по вероятностям + отдельно «застрявшие»
forecast:
month: 2026-04
weighted_total: 41_800_000
commit: 28_400_000
at_risk:
- { deal: "D-1042", stuck_days: 34, amount: 3_200_000 }
confidence: 0.78Кому какую цену предлагать
Система показывает, где скидка действительно нужна для сделки, а где клиент купит и без неё, и подсказывает менеджеру диапазон. Это не «динамические цены для всех», а поддержка решения по конкретной сделке.
Задача: перестать отдавать маржу там, где её не просили
Какие данные нужны
- История сделок с фактическими скидками
- Эластичность по товарам и сегментам
- Данные о конкурентных предложениях, если есть
Метрика: средняя скидка по сопоставимым сделкам и маржа на сделку
Подробнее про оптимизация цен
пример контракта интеграции
# Подсказка по сделке: рекомендуемый диапазон и обоснование
discount_hint:
deal: "D-2210"
list_price: 4_500_000
recommended_range: [4_275_000, 4_410_000]
rationale: "сегмент не чувствителен к цене, конкурент не в тендере"
risk: "низкий"Кто собирается уйти
Модель оттока смотрит на изменение частоты покупок, снижение суммы, рост обращений в поддержку и молчание дольше обычного цикла. Клиенты с высоким риском попадают в отдельный список с предложенными действиями.
Задача: удерживать, а не возвращать
Какие данные нужны
- История покупок по клиентам
- Обращения в поддержку и их темы
- Обычный цикл покупки по сегментам
Метрика: доля удержанных в группе высокого риска против контроля
Подробнее про удержание
пример контракта интеграции
# Список риска: сегмент и предложенное действие
at_risk_customers:
- { id: "C-3391", churn_probability: 0.71,
reason: "цикл покупки превышен вдвое",
action: "звонок менеджера + индивидуальное предложение" }
- { id: "C-1180", churn_probability: 0.64,
reason: "снижение суммы заказа",
action: "проверка качества последней поставки" }Меньше рутины на каждого менеджера
Сводка по сделке перед звонком, автоматическая расшифровка и разметка звонков, подсказки по следующему шагу. Менеджер не заполняет CRM вручную, а продаёт — при этом история в системе остаётся полной.
Задача: вернуть менеджерам время на разговоры с клиентом
Какие данные нужны
- Записи звонков или их транскрипты
- Шаблоны этапов и скриптов продаж
- Требования вашей службы безопасности к хранению записей
Метрика: время на административную работу и полнота заполнения CRM
пример контракта интеграции
# Сводка перед звонком и подсказка следующего шага
brief:
deal: "D-2210"
last_contact_days_ago: 6
open_questions: ["бюджет на 2026", "сроки поставки"]
suggested_next_step: "согласовать пилот на одном складе"
transcript_summary: "клиент вернулся к вопросу интеграции с 1С"Сначала считаем эффект, потом пишем код
Такой порядок защищает вас от проекта, который технически удался, а денег не принёс. Если на втором шаге эффекта не видно — мы говорим об этом до договора.
-
Разбор и оценка данных
Смотрим, что реально есть в CRM и учётных системах: объём истории, полнота этапов, качество заполнения. Честно говорим, если данных для модели недостаточно.
Отчёт о пригодности данных
-
Считаем эффект
На ваших исторических данных проверяем, отделяет ли модель хорошие сделки от плохих. Считаем деньги: сколько часов и маржи это вернёт. Если эффекта нет — говорим об этом до договора.
Оценка эффекта на ваших данных
-
Пилот на одном процессе
Берём один участок — обычно скоринг лидов или прогноз — и запускаем в ограниченном контуре. Сравниваем с контрольной группой, а не с ощущениями.
Работающий пилот и замер эффекта
-
Интеграция в рабочий контур
Подключаем модель к CRM и регламентам отдела: оценка появляется там, где менеджер её увидит, и влияет на очередь, а не лежит отдельным отчётом.
Интеграция и обучение команды
-
Контроль качества модели
Настраиваем мониторинг: качество предсказаний, доля отказов, дрейф данных. Модель без присмотра деградирует — это нормальный процесс, а не авария.
Мониторинг и регламент переобучения
-
Передача команде
Передаём код, модель, документацию и метрики качества. Ваши специалисты могут развивать решение сами — мы не привязываем вас к поддержке.
Код, документация, права у вас
Как мы доказываем, что это работает
Мы не показываем «рост продаж на 40%»: такие цифры ничего не значат без контекста. Вместо этого на пилоте измеряются конкретные показатели, и способ измерения согласуется до старта.
| Показатель | Как измеряется | Зачем нужен |
|---|---|---|
| Конверсия в сделку | Топ-очередь против среднего по потоку | Показывает, работает ли приоритизация, а не просто «модель обучилась». |
| Скорость первого касания | Время от заявки до звонка | Горячие лиды перестают ждать в общей очереди. |
| Точность прогноза | Ошибка на закрытом периоде | Проверяется на факте, а не на обещаниях. |
| Средняя скидка | По сопоставимым сделкам | Показывает, перестали ли отдавать маржу без причины. |
| Доля удержанных | Группа риска против контроля | Единственный корректный способ измерить удержание. |
| Время на рутину | Часы на заполнение CRM | Показывает, вернулось ли менеджерам время на продажи. |
Для старта
Что понадобится от вас
Чем быстрее соберём доступы и данные, тем быстрее пилот. По каждому пункту подскажем, как это сделать без риска для вашей инфраструктуры.
-
Выгрузка истории сделок
Закрытые и потерянные сделки за 12–24 месяца с этапами и причинами отказа. Чем полнее история, тем надёжнее оценка.
-
Доступ к CRM
Чтение данных и, на этапе интеграции, запись оценки обратно в карточку. Работаем через API или выгрузку — как удобнее вашей службе безопасности.
-
Согласие на обработку данных
Обезличивание или работа в вашем контуре — обсуждаем на старте. Персональные данные не выходят за пределы согласованной схемы.
-
Ответственный за процесс
Человек со стороны бизнеса, который знает воронку и может подтвердить, какие причины отказа реальны.
-
Контрольная группа
Нужна, чтобы честно измерить эффект: часть потока обрабатывается как раньше. Без неё любой результат можно оспорить.
-
Бюджет на инфраструктуру
Ваш сервер или облако. Для пилота обычно хватает имеющихся ресурсов — считаем до старта.
Результат
Что вы получаете
Состав работ фиксируется до начала. Ваши данные и модель остаются в вашем контуре — мы не оставляем вас в зависимости от подрядчика.
- Аудит данных и отчёт о пригодности истории
- Оценка эффекта на ваших данных до начала работ
- Обученная модель с зафиксированными метриками качества
- Сервис оценки и его интеграция с CRM
- Панель контроля качества и мониторинг дрейфа
- Регламент переобучения и работы с отказами модели
- Обезличивание данных и схема доступа, согласованная с ИБ
- Код, документация и обучение вашей команды
Чего AI в продажах не сделает
Вокруг темы много обещаний, из-за которых проекты начинаются с неверных ожиданий и заканчиваются разочарованием. Разберём самые частые.
AI заменит менеджеров
Модель расставляет приоритеты и снимает рутину. Решение и разговор с клиентом остаются за человеком — там, где они и создают стоимость.
Достаточно купить готовый сервис
Готовый сервис не знает вашей воронки, ваших причин отказа и вашей маржи. Без адаптации под ваши данные он даёт усреднённый результат.
Данные можно не чистить
Это самое частое место провала. Если этапы в CRM проставляют формально, модель обучится на искажённой картине — поэтому аудит данных идёт первым шагом.
Модель обучили — и всё
Поведение клиентов меняется, и качество модели со временем падает. Нужен мониторинг и плановое переобучение, это часть эксплуатации.
Эффект будет сразу и большой
Реалистичный первый шаг — один процесс и измеримый результат на нём. Расширение идёт после того, как эффект подтверждён на пилоте.
Коротко о терминах
Чтобы разговор о проекте шёл на понятном языке.
- Скоринг
- Числовая оценка вероятности, что лид или сделка дойдут до покупки.
- Дрейф модели
- Постепенное падение качества предсказаний из-за изменения поведения клиентов и данных.
- Контрольная группа
- Часть потока, которую обрабатывают по-старому. Нужна, чтобы отделить эффект модели от сезонности.
- Признак
- Характеристика, которую видит модель: источник заявки, отрасль, поведение на сайте, история сделок.
- Переобучение
- Плановая процедура обновления модели на свежих данных, восстанавливающая качество.
- Пилот
- Ограниченный запуск на одном процессе, чтобы подтвердить эффект до масштабного внедрения.
Частые вопросы о внедрении AI в продажи
У нас мало данных. Сможете что-то сделать?
Иногда да, иногда нет — и мы скажем прямо. Устойчивая модель скоринга обычно требует не менее нескольких тысяч закрытых сделок с корректно заполненными этапами; для прогноза порог ниже. Если истории не хватает, есть два честных варианта: начать с правил на основе экспертизы ваших продавцов и собирать данные для модели, либо отказаться от проекта. Обещать модель на сотне сделок мы не будем.
Это заменит наших менеджеров?
Нет. Модель расставляет приоритеты, подсказывает следующий шаг и снимает рутину с заполнением CRM. Разговор с клиентом, торг и решение остаются за человеком. Практика показывает, что попытки полностью автоматизировать продажу в B2B с длинным циклом заканчиваются потерей сделок, которые мог бы спасти менеджер.
Сколько это стоит и из чего складывается цена?
Цена складывается из объёма работ: аудит данных, подготовка признаков, обучение и проверка модели, интеграция, мониторинг. Точную смету даём после аудита данных, потому что она напрямую зависит от их состояния. Пилот на одном процессе стоит кратно меньше полного внедрения — с него и разумно начинать.
Что если модель будет ошибаться?
Ошибаться она будет — вопрос в цене ошибки. Поэтому мы настраиваем порог срабатывания вместе с вами: модель с высоким порогом пропускает часть хороших лидов, но почти не мешает плохим, и наоборот. Дополнительно настраиваем обработку отказов: заявка, которую модель не смогла оценить, уходит менеджеру по обычному регламенту, а не теряется.
Как вы измеряете эффект, чтобы это не было самообманом?
Через контрольную группу. Часть потока какое-то время обрабатывается по прежним правилам, и мы сравниваем результат с группой, где работает модель. Без этого любой рост можно списать на сезонность или на общий подъём рынка. Такой замер мы закладываем в пилот заранее.
Мы работаем с персональными данными. Как быть с безопасностью?
Есть два рабочих варианта: обучение и работа модели в вашем контуре без передачи данных наружу либо обезличивание — модель получает идентификаторы и признаки, но не ФИО и контакты. Схему согласуем с вашей службой безопасности до старта. По умолчанию мы не выгружаем персональные данные за пределы вашей инфраструктуры.
Кто будет поддерживать модель после внедрения?
Вы. Передаём код, обученную модель, документацию, метрики качества и регламент переобучения, обучаем вашу команду. Можем остаться на сопровождении, но не строим решение так, чтобы без нас его нельзя было эксплуатировать. Это же условие защищает вас от ситуации «подрядчик ушёл, система встала».
Нужно ли менять CRM?
Нет. Работаем с той системой, которая у вас есть: подключаемся по API или к выгрузке. Если CRM не позволяет записывать оценку обратно в карточку, покажем доступные варианты — от отдельной панели менеджера до промежуточного сервиса. Менять систему продаж ради эксперимента мы не предлагаем.
Внедрим AI в ваш отдел продаж?
Покажем на ваших данных, какой эффект даст пилот: посмотрим историю сделок и честно скажем, достаточно ли её для модели. Бесплатно и без обязательств.
Обсудить внедрениеИли посмотрите подробнее про скоринг лидов