ИИ для бизнеса PRO
PL

© PL, 2026

ISBN 978-5-0071-3781-2

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

PL — AI PRO SERIES
PL
ИИ ДЛЯ БИЗНЕСА PRO

Практическая система внедрения искусственного интеллекта

в продажи, маркетинг, управление и ежедневные процессы

Ridero Edition — 2026

Аннотация

Искусственный интеллект не нужен бизнесу сам по себе. Бизнесу нужны продажи, прибыль, скорость, управляемость и время. Эта книга показывает, как находить процессы, где ИИ действительно дает экономический эффект, а не просто создает еще одну подписку и еще один инструмент.

Внутри — аудит бизнес-процессов, практические схемы для продаж и маркетинга, работа с клиентским сервисом, управление, экономика внедрения, безопасность, модельные кейсы, 30-дневный план и PL AI Business Toolkit. Главный принцип книги: сначала проблема и метрика, затем технология.

Важное предупреждение

ИИ-системы могут ошибаться, неверно интерпретировать данные и создавать убедительные, но неточные выводы. Не используйте их как единственное основание для медицинских, юридических, финансовых, кадровых и иных решений с существенными последствиями.

Не передавайте системе пароли, банковские реквизиты, коммерческую тайну, персональные данные клиентов и другие конфиденциальные сведения без законного основания, подходящего режима обработки и необходимых мер защиты.

Примеры расчетов и компаний в этой книге, если прямо не указано иное, являются модельными. Они нужны для демонстрации метода и не являются обещанием конкретного финансового результата.

Примечание об использовании ИИ

Генеративные инструменты искусственного интеллекта использовались как вспомогательный рабочий инструмент при подготовке структуры, отдельных черновых формулировок и редактуре. Концепция, отбор материала, финальная редактура и ответственность за опубликованный текст принадлежат автору PL.

Названия сторонних сервисов, если они встречаются в примерах, используются только для идентификации класса инструментов. Интерфейсы, функции, цены и условия использования меняются, поэтому перед внедрением необходимо проверять актуальные правила выбранного сервиса.

Вступление. Вашему бизнесу не нужен ИИ

Предприниматель открывает рабочий день не с мысли: «Как бы мне сегодня внедрить искусственный интеллект?» Он думает о заявках, кассе, сотрудниках, поставках, рекламе, клиентах и задачах, которые вчера опять не успели закрыть.

Именно поэтому разговор об ИИ в бизнесе часто начинается не с того конца. Сначала человеку показывают десятки сервисов, потом обещают автоматизацию, затем предлагают собрать агентов, а уже после пытаются придумать, зачем все это было нужно.

Полезнее перевернуть последовательность. Не спрашивать: «Какую нейросеть внедрить?» Спросить: «Где мой бизнес теряет деньги, время, скорость или внимание?»

В этой книге мы будем использовать формулу:

ПРОБЛЕМА -> ПОТЕРИ -> ПРОЦЕСС -> ИИ -> КОНТРОЛЬ -> МЕТРИКА -> ДЕНЬГИ

Если в этой цепочке нет проблемы, внедрение превращается в технологическое хобби. Если нет метрики, невозможно понять, стало ли лучше. Если нет контроля, экономия времени может неожиданно превратиться в стоимость исправления ошибок.

Поэтому наша задача — не сделать компанию максимально автоматизированной. Наша задача — сделать ее более управляемой.

Как работать с этой книгой

Не пытайтесь внедрять все инструменты одновременно. Читайте книгу с одним конкретным бизнес-процессом в голове и переносите на него схемы по мере продвижения.

Отмечайте три типа решений: что можно попробовать сразу, что требует подготовки данных и что относится к зоне высокого риска. Такой способ чтения защищает от главной ловушки — превратить практическую книгу в список понравившихся идей.

Все расчеты в модельных примерах условны. Подставляйте собственные часы, стоимость труда, частоту операций, цену ошибок и фактические расходы на систему.

ЧАСТЬ I. ГДЕ В ВАШЕМ БИЗНЕСЕ СПРЯТАНЫ ДЕНЬГИ

Глава 1. Почему начинать с выбора нейросети — ошибка

Инструмент не является стратегией

Представьте владельца небольшого бизнеса, который услышал о новом ИИ-сервисе. В понедельник он оформляет подписку. Во вторник просит сотрудников пользоваться им. В пятницу никто уже не понимает, какую именно проблему сервис должен был решить. Подписка остается, процесс — прежний.

Начинайте с узкого места

Хорошая точка входа выглядит скучнее: «Менеджеры тратят два часа в день на сортировку однотипных обращений» или «каждую неделю руководитель вручную собирает отчет из четырех таблиц». Здесь уже можно измерить исходное состояние и проверить результат.

Практика

Запишите три бизнес-проблемы, которые существовали бы даже в мире без ИИ. Если проблема исчезает из формулировки вместе со словом «нейросеть», скорее всего, вы описали инструмент, а не задачу.

Как это выглядит в работе

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Почему начинать с выбора нейросети — ошибка» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Где легко ошибиться

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Проверка перед следующим шагом

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 2. Аудит одного рабочего дня предпринимателя

Не вспоминайте — наблюдайте

Люди плохо оценивают, куда уходит рабочий день. Мы запоминаем крупные задачи и почти не замечаем десятки мелких переключений: открыть CRM, найти письмо, уточнить статус, переслать файл, снова войти в контекст.

Дневник внимания

В течение одного обычного дня фиксируйте действия блоками по 15—30 минут. Рядом отмечайте: создает ли действие ценность, повторяется ли оно, можно ли описать правила и насколько дорогой будет ошибка.

Что искать

Особенно интересны повторяющиеся действия с понятным результатом: подготовка сводок, первичная классификация, поиск информации, преобразование форматов, черновики ответов, напоминания и контроль полноты.

Практика

Не автоматизируйте ничего сегодня. Просто соберите честную фотографию рабочего дня. Аудит без попытки немедленно «починить» процесс обычно дает более точную картину.

Практическая ситуация

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Аудит одного рабочего дня предпринимателя» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Типичная ловушка

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Вопросы к своему процессу

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 3. Где бизнес теряет часы незаметно

Невидимая работа

Пять минут сами по себе не выглядят проблемой. Но если действие повторяется 30 раз в день, это уже два с половиной часа. Бизнес теряет время не только на большие задачи, но и на постоянные микропереходы.

Четыре пожирателя времени

Первый — поиск информации. Второй — перенос данных между системами. Третий — повторное объяснение одинаковых правил. Четвертый — восстановление контекста после переключения.

Модельный расчет

Если сотрудник с полной стоимостью рабочего часа 900 рублей тратит 70 минут в день на повторяющуюся обработку информации, при 21 рабочем дне это около 24,5 часа и 22 050 рублей в месяц. Это еще не означает, что весь процесс нужно автоматизировать. Но теперь у проблемы появилась цена.

В реальном процессе

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Где бизнес теряет часы незаметно» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Что может пойти не так

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Перед внедрением спросите себя

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 4. Цена ручной рутины

Стоимость часа — только начало

Цена процесса включает не только зарплату. Добавьте налоги и накладные расходы, стоимость переключений, исправление ошибок, задержки и потерянные возможности.

Формула базовой стоимости

Базовая стоимость процесса = время одного выполнения x количество повторений x полная стоимость часа.

Цена ошибки

Если одна ошибка в среднем стоит 2 000 рублей и происходит пять раз в месяц, к процессу нужно добавить еще 10 000 рублей ожидаемых потерь. Иногда именно снижение ошибок дает больший эффект, чем экономия часов.

Практика

Выберите один процесс и посчитайте его стоимость за месяц. Не используйте оценку «примерно недолго». Замерьте хотя бы три реальных выполнения.

Сценарий из рабочего дня

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Цена ручной рутины» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Опасная подмена

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Контрольные вопросы

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 5. Потерянные лиды и забытые клиенты

Самая дорогая рутина может выглядеть как бездействие

Неотвеченное сообщение не занимает рабочего времени — и именно поэтому его легко не увидеть в таблице затрат. Но потерянный лид имеет стоимость.

Где возникают провалы

Типичные точки: обращение пришло ночью и затерялось; менеджер не сделал follow-up; клиенту обещали вернуться с расчетом; старый покупатель давно не получал релевантного предложения.

Роль ИИ

ИИ может помочь классифицировать обращения, подготовить черновик, напомнить о следующем шаге, собрать контекст клиента. Но обещания, скидки, возвраты и нестандартные условия должны иметь четкие границы полномочий.

Посмотрим на практике

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Потерянные лиды и забытые клиенты» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

На что обратить внимание

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Проверка перед следующим шагом

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 6. Контент, который съедает больше, чем приносит

Публикация не равна результату

Бизнес легко попадает в производственный конвейер: нужно пять постов, три коротких видео, рассылка и статья. Команда занята, контент выходит, но связь с бизнес-метрикой теряется.

Сначала функция

У каждого материала должна быть функция: привлечь новую аудиторию, объяснить продукт, снять возражение, вернуть клиента, помочь продаже или поддержать поиск.

Где полезен ИИ

Он хорошо ускоряет исследование, варианты структуры, переработку исходника и анализ результатов. Но если исходная стратегия пустая, ИИ способен лишь производить пустоту быстрее.

Бизнес-ситуация

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Контент, который съедает больше, чем приносит» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Слабое место

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Вопросы к своему процессу

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 7. Дорогие управленческие задержки

Решение может быть дороже действия

Руководитель часто становится очередью из одного человека. Сотрудники ждут согласования, цифры собираются к вечеру, а решение, которое можно было принять утром, переносится.

Информационная задержка

ИИ полезен не тем, что принимает решение за собственника, а тем, что готовит короткий пакет: что произошло, что изменилось, какие данные подтверждают вывод, какие варианты есть и что требует решения.

Human Owner

У каждого значимого решения должен оставаться человек, который несет ответственность. Автоматизация подготовки решения не означает автоматизацию ответственности.

Как это выглядит в работе

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Дорогие управленческие задержки» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Где легко ошибиться

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Перед внедрением спросите себя

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 8. Матрица AI Opportunity: что автоматизировать первым

Четыре вопроса

Оцените каждый процесс по четырем осям: частота, стоимость, предсказуемость и риск. Лучший первый кандидат часто повторяется, стоит заметных денег, имеет понятные правила и допускает обратимую ошибку.

Не гонитесь за максимальным эффектом

Процесс с потенциальной экономией миллиона рублей, но высокой ценой ошибки может быть плохим первым проектом. Процесс с экономией 30 000 рублей и быстрым тестом часто полезнее: он создает опыт и доверие.

Приоритет

Условный приоритет можно считать так: потенциальный эффект x повторяемость x проверяемость / риск. Это не бухгалтерская формула, а способ заставить себя сравнивать процессы по одинаковым критериям.

Практическая ситуация

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Матрица AI Opportunity: что автоматизировать первым» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Типичная ловушка

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Контрольные вопросы

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 9. GREEN / YELLOW / RED — три уровня риска

GREEN

Низкий риск, результат легко проверить и отменить. Например, подготовить внутреннюю сводку или черновик описания.

YELLOW

ИИ готовит действие, но человек подтверждает его до отправки или изменения системы. Например, коммерческое предложение, ответ на претензию или изменение рекламной кампании.

RED

Высокие последствия: платежи, увольнения, медицинские и юридически значимые решения, удаление критичных данных. ИИ может собирать информацию и варианты, но не должен быть единственным принимающим решение.

Правило

Чем труднее отменить действие, тем ближе должен находиться человек.

В реальном процессе

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «GREEN / YELLOW / RED — три уровня риска» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Что может пойти не так

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Проверка перед следующим шагом

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

Глава 10. Считаем эффект до внедрения

Зафиксируйте точку А

До теста запишите время, стоимость, количество операций, процент ошибок, скорость ответа и другую метрику, которую хотите изменить. Без точки А любой результат можно объявить успехом.

Определите порог успеха

Например: сократить ручное время минимум на 30 процентов при сохранении качества; снизить среднее время первого ответа с 45 до 15 минут; уменьшить число пропущенных follow-up вдвое.

Не забывайте стоимость системы

Из эффекта нужно вычесть подписки, настройку, интеграции, контроль, обслуживание и время на исправление ошибок. Экономия 40 часов бессмысленна, если поддержка автоматизации съедает 35.

Итог части

После первых десяти глав у вас должен появиться не список любимых ИИ-сервисов, а список процессов, отсортированных по экономическому смыслу.

Сценарий из рабочего дня

Представьте, что этот вопрос возник не на стратегической сессии, а в обычный вторник, когда команда уже перегружена. Для главы «Считаем эффект до внедрения» полезно взять один реальный процесс и пройти его от начала до конца вместе с сотрудником. Почти всегда обнаруживаются действия, которых нет в регламенте: уточнение в чате, поиск старого файла, ручная перепроверка, ожидание ответа. Именно эти невидимые шаги часто определяют реальную стоимость процесса.

Опасная подмена

Не считайте автоматизируемым все, что повторяется. Некоторые действия повторяются именно потому, что каждый случай требует человеческой оценки. Хороший кандидат имеет не только частоту, но и достаточно устойчивые правила, проверяемый результат и понятный способ вернуть процесс человеку.

Вопросы к своему процессу

Что именно мы хотим улучшить? Как выглядит результат до внедрения? Какая ошибка допустима, а какая нет? Кто заметит, что процесс стал хуже? Если на эти вопросы нет ответа, проект пока рано называть AI-проектом.

PL AI Business Audit — первая рабочая форма

Заполните таблицу минимум для десяти процессов. Не пытайтесь быть точными до рубля: задача первого аудита — увидеть порядок величин и сравнить процессы между собой.

Процесс | Часов/мес. | Стоимость | Ошибки/потери | Риск | Приоритет

Пример: первичная сортировка заявок: 24,5 — 22 050 руб. — 5 пропусков — GREEN/YELLOW — Высокий

Процесс 2

Процесс 3

Процесс 4

Процесс 5

Первый аудит показывает, где бизнес теряет ресурс. Теперь проверим эту логику на самом чувствительном участке — там, где внимание компании превращается в выручку.

ЧАСТЬ II. ИИ В ПРОДАЖАХ

Глава 11. Где ИИ действительно помогает продавать

Продажа состоит из разных типов работы

В одной воронке смешаны механические и человеческие задачи. Собрать информацию о клиенте, классифицировать обращение, найти историю коммуникации и подготовить черновик — одно. Понять скрытый страх клиента, взять ответственность за обещание и договориться о нестандартных условиях — другое.

Лучший принцип

Отдавайте ИИ подготовку и повторяемость. Оставляйте человеку отношения, ответственность и решения, где цена неверной интерпретации высока.

Посмотрим на практике

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

На что обратить внимание

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Попробуйте на своем бизнесе

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 12. От первого обращения до сделки: карта процесса

Нарисуйте путь

Источник -> новое обращение -> квалификация -> первый ответ -> уточнение -> предложение -> follow-up -> решение -> сделка или причина отказа.

Зачем карта

Пока воронка существует только в голове менеджера, автоматизировать ее опасно. Сначала нужно увидеть состояния и правила перехода между ними.

Контрольные точки

Для каждого перехода ответьте: какие данные нужны, кто принимает решение, что можно сделать автоматически и в каком случае процесс обязан остановиться.

Бизнес-ситуация

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Слабое место

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Практический шаг

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 13. Квалификация лидов

Не путайте квалификацию с отказом

Задача первичной квалификации — понять контекст и приоритет, а не решить, достоин ли человек разговора.

Рабочие признаки

Источник обращения, продукт, задача клиента, срок, география, бюджетный диапазон, наличие обязательных условий, полнота данных.

Безопасная схема

ИИ извлекает признаки и предлагает категорию. Пограничные случаи маркируются как «нужна проверка», а не насильно помещаются в ближайшую корзину.

Как это выглядит в работе

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Где легко ошибиться

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Что сделать сейчас

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 14. Подготовка менеджера к разговору

Пять минут до звонка

Хороший ИИ-помощник может собрать историю клиента, прошлые обещания, открытые вопросы, используемый продукт и следующий логичный шаг.

Короткий briefing

Менеджеру не нужен пересказ всей CRM. Ему нужны: кто клиент; что было раньше; чего он хочет сейчас; что обещали; риски; вопросы к звонку.

Результат

Ценность здесь не в том, что ИИ «продает». Он уменьшает время входа в контекст и вероятность неловкого вопроса, на который клиент уже отвечал.

Практическая ситуация

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Типичная ловушка

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Небольшое упражнение

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 15. Персонализация без фальшивой «персональности»

Имя в первой строке — не персонализация

Настоящая персонализация использует релевантный контекст: отрасль, задача, предыдущая коммуникация, выбранный продукт, ограничения.

Чего не делать

Не позволяйте системе придумывать личные факты, комплименты или близость, которой не было. Фраза «я давно слежу за вашим проектом» недопустима, если это не подтверждено.

Правило

Персонализируйте по фактам, а не по фантазии.

В реальном процессе

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Что может пойти не так

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Проверка на практике

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 16. Коммерческие предложения

КП как сборка, а не сочинение

Сильное коммерческое предложение можно собирать из подтвержденных блоков: задача клиента, предложенное решение, объем, сроки, стоимость, ограничения, доказательства и следующий шаг.

Роль ИИ

Система может выбрать релевантные блоки, адаптировать язык и подготовить черновик. Цены, сроки, гарантии и юридически значимые условия должны поступать из надежного источника данных.

Human Gate

Перед отправкой человек проверяет цифры, обещания, сроки и любые нестандартные условия.

Сценарий из рабочего дня

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Опасная подмена

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Рабочее задание

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 17. Работа с возражениями

Возражение — не команда «переубеди»

Фраза «дорого» может означать нехватку бюджета, отсутствие ценности, сравнение с конкурентом или желание получить скидку. Хорошая система сначала определяет, чего она не знает.

Полезный ответ

ИИ может предложить уточняющий вопрос, найти релевантный аргумент в базе знаний и подготовить несколько вариантов ответа.

Запрет

Не придумывать дефицит, кейсы, скидки, гарантии или чужие отзывы ради закрытия сделки.

Посмотрим на практике

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

На что обратить внимание

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Попробуйте на своем бизнесе

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 18. Follow-up: деньги, которые забыли забрать

Почему follow-up теряется

У менеджера появляются новые лиды, старые диалоги уходят вниз, обещание «вернуться в четверг» остается в переписке.

Что можно автоматизировать

Фиксацию следующего шага, напоминание, сбор контекста, подготовку черновика и сигнал о просроченном контакте.

Что нельзя превращать в спам

Автоматический follow-up должен учитывать статус клиента и правила частоты. Семь одинаковых сообщений не являются настойчивой продажей — это поломанный процесс.

Бизнес-ситуация

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.

Слабое место

Автоматизировать продажи опасно через показатель «сколько сообщений отправлено». Он стимулирует систему производить активность. Полезнее измерять время ответа, долю обработанных лидов, качество заполнения данных, число потерянных follow-up и итоговую конверсию.

Практический шаг

Возьмите десять последних сделок и десять потерянных лидов. Отметьте, на каком переходе воронки возникла задержка или потеря контекста. Это даст более полезный список AI-задач, чем просьба «автоматизировать продажи».

Глава 19. Повторные продажи

Самый недооцененный источник

Бизнес часто тратит больше внимания на нового клиента, чем на человека, который уже покупал и знает продукт.

Сегменты

ИИ может помочь найти клиентов, у которых подходит срок повторной покупки, закончился типичный цикл использования, появился новый релевантный продукт или давно не было контакта.

Ограничение

Повторное предложение должно опираться на реальные данные о покупке и согласованные правила коммуникации.

Как это выглядит в работе

Менеджер получает новое обращение. Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система сначала собирает контекст: источник лида, предыдущие контакты, интересующий продукт, открытые вопросы и допустимые условия. Уже одно это сокращает риск начать разговор не с того места.