ИИ в продажах —
практика и разборы.
Как ИИ меняет продажи, сервис и маркетинг — без воды.
Как выбрать ИИ-агента для продаж: 9 критериев и чек-лист
Выбрать ИИ-агента сложнее, чем кажется, и цена ошибки выше, чем хочется верить. По прогнозу Gartner, свыше 40% проектов с «агентным» ИИ будут свёрнуты к 2027 году — не потому, что технология плохая, а потому, что инструмент выбрали не под задачу и не довели до работы. Отдельные обзоры рынка добавляют отрезвляющую деталь: ИИ-инструменты для первичных продаж нередко приходится менять и перенастраивать вдвое чаще, чем живых сотрудников, которых они замещали. Чтобы не пополнить эту статистику, выбор стоит вести не по обещаниям с лендинга, а по проверяемым критериям. Ниже — девять из них и чек-лист в конце. Если вы ещё не определились, что такое ИИ-агент в принципе и чем он отличается от чат-бота, начните с базовой статьи, а затем возвращайтесь сюда.
ИИ заменит отдел продаж или поможет ему? Честный разбор
Короткий ответ: не заменит. Но и «всё останется как было» — тоже неправда. [ИИ-агент](/blog/chto-takoe-ii-agent-dlya-prodazh) не убирает отдел продаж, он перераспределяет роли внутри него: забирает у людей то, что они и так делали плохо и неохотно, и возвращает им то, ради чего их вообще нанимали. Длинный ответ требует цифр, а не успокоительных формулировок. Ниже — честный разбор без двух крайностей, которыми обычно кормят рынок: ни «робот заменит всех завтра», ни «это просто игрушка, не обращайте внимания». Опираемся на данные Gartner, McKinsey, Salesforce и Bain.
Автоматизация продаж в страховании через ИИ: расчёт, пролонгации и возврат клиентов
В страховании скорость и память решают больше, чем где-либо ещё. Клиент сравнивает несколько компаний одновременно, полис нужно рассчитать быстрее конкурента, а большая часть выручки спрятана не в новых продажах, а в пролонгациях, о которых легко забыть. По отраслевым данным, около 78% страхователей покупают у той компании, которая ответила первой, — и это превращает скорость реакции в прямой денежный фактор. Эта статья разбирает, как ИИ-агент автоматизирует продажи в страховой компании по трём ключевым сценариям — расчёт и подбор полиса, пролонгации и возврат ушедших клиентов, — и где проходит граница между машиной и человеком. Если вы только знакомитесь с тем, что такое ИИ-агент в принципе, начните с базовой статьи.
ИИ-агент для интернет-магазина одежды: подбор размера, апселл и возврат корзин
У интернет-магазина одежды две беды, которые отличают его от любого другого e-commerce: рекордные брошенные корзины на входе и рекордные возвраты на выходе. И обе растут из одного и того же — покупатель не может примерить вещь и сомневается. По данным McKinsey, около 70% возвратов одежды связаны именно с размером и посадкой, а возвраты в fashion — одни из самых высоких в рознице: онлайн их доля доходит до 30–40% против 8–10% в офлайн-магазинах. Эта статья разбирает, как ИИ-агент работает с тремя денежными узлами магазина одежды — подбором размера, допродажей и возвратом брошенных корзин, — превращая сомнение покупателя из причины ухода в повод для диалога. Если вы только разбираетесь, что такое ИИ-агент в принципе, начните с базовой статьи.
Автоматизация продаж новостроек: как ИИ обрабатывает заявки застройщика 24/7
В продажах новостроек цена одной потерянной заявки измеряется не тысячами, а миллионами — и теряются они тише всего там, где этого меньше всего ждут: в первые минуты после обращения и поздно вечером, когда отдел продаж уже не работает. Покупатель квартиры почти никогда не выбирает один ЖК: по отраслевым данным, около 68% покупателей жилья обращаются сразу к нескольким продавцам, чтобы сравнить — и в первую очередь сравнивают скорость ответа. Эта статья разбирает, как ИИ-агент закрывает три главные утечки в воронке застройщика — медленный первый ответ, провал после рабочего дня и брошенный дожим долгого цикла, — и где проходит граница между машиной и менеджером. Если вы только знакомитесь с тем, что такое ИИ-агент в принципе, начните с базовой статьи.