Искусственный интеллект рисует, пишет тексты, сочиняет музыку, а еще увеличивает прибыль. Например, прогнозирует выручку на год вперед, отвечает на вопросы клиента по выходным, за минуту проверяет качество сотен звонков. Рассказываем, как еще использовать нейросети в продажах, какую работу поручить и какая со всего этого польза.
Можно не читать статью, а сходу использовать умные алгоритмы OkoCRM. Они раздадут задачи, запишут контакты клиентов, соберут отчеты и отправят рекламную рассылку без участия менеджера. Меньше рутины и ошибок → больше продаж и прибыли.
Анализ звонков
Бывает, заявки идут, но в продажи не закрываются. Бизнес тратит деньги на привлечение лидов, а окупаемость нулевая. Нехорошо. Чтобы разобраться, что не так, звонки анализируют. Прослушивают записи разговоров и выясняют, что мешает клиентам перейти на следующий этап воронки.
Но прослушивать каждый звонок долго. Поэтому задачу поручают алгоритмам. Нейросети для продаж автоматически обрабатывают аудиозаписи звонков и извлекают ценные данные. Происходит все так:
1. Алгоритмы определяют тональность разговора, эмоциональный фон, фразы, которые произносит менеджер. Если оказывается, что сотрудник раздражен, говорит нечетко или пересыпает речь сленгом, делает отметку и отправляет начальству. Мол, применяй санкции.
2. Нейросети смотрят, какие вопросы клиенты задают раз за разом. К вопросам придумывают ответы, а потом все ставят в скрипт продаж. У продавцов появляется подсказка, как отвечать на возражения, предлагать сопутствующие товары, реагировать на негатив.
3. Алгоритмы находят рабочие техники продаж: анализируют, какие диалоги привели к покупке и что в них общего. Эти звонки можно использовать как эталонные и на их базе обучать новичков
Пример нейросетей:
Как контролировать звонки с помощью ИИ: вебинар OkoCRM и SalesAI.
Бот технической поддержки
Люди звонят в отдел продаж и часто задают одно и тоже: «А где у вас кнопка оплатить?», «А какая гарантия на пылесос?», «А курьер позвонит в день доставки?». Менеджер откладывает работу и в сотый раз проговаривает одно и тоже. Так и в рутине потонуть недолго.
От рутины спасает ИИ-бот. Он автоматически обрабатывает вопросы клиентов и подбирает на них ответы. Отвечает круглосуточно и даже по выходным и в праздники. В итоге бизнес не теряет лиды и потенциальную прибыль.
Когда менеджер Альберт уже спит, чат-бот продолжает работать.
Продвинутые боты могут даже составить клиенту персонализированное предложение. Это происходит так. Нейросеть анализируют информацию карточку клиента в CRM-системе. Смотрит историю покупок, сделки, суммы чека, а потом формирует предложение. Например, если клиент в том месяце купил купил сковороду, бот предложить набор силиконовых лопаток. Так повышаются повторные продажи и растет средний чек.
ИИ-боты могут анализировать историю покупок из црм-системы, чтобы составлять персонализированные предложения.
Пример нейросетей:
Прогнозирование спроса
Чтобы найти поставщиков, заключить контракты и наполнить склад товарами, надо постоянно следить за спросом. Если действовать по принципу «Лишь бы полки были забиты», можно:
- Завалить склад товаром, который никто не покупает. Товар пролежит на складе, пока не закончиться срок годности, а потом его спишут
- Купить товара, который нужен всем, в ограниченном количестве. В итоге быстро наступит товарный дефицит, а пока довезут новую партию, клиенты убегут к конкурентам
Нейронные сети в продажах помогают нащупать золотую середину спроса. За секунды обработает историю продаж, информацию о клиентах, число покупок от сезона к сезону. Во всем этом найдет закономерность, составить сводку и отправит отдел закупок. Останется только написать поставщикам, что и в каком объеме везти, и дождаться поставки.
Пример нейросетей:
Прогнозирование продаж
Обычно бизнес старается прикинуть, сколько продаж гипотетически можно сделать в следующем месяце или квартале. Это помогает рассчитать:
- сколько закупить товаров, какой план выставить менеджерам
- нужно ли запускать рекламу и в каких масштабах
- спланировать бюджет: на логистику, склад, зарплату
Но подвох в том, что прогнозировать продажи непросто. Сотруднику надо перелопатить гору информации, посчитать метрики, построить графики и найти в них закономерности. А еще нигде не ошибиться и ничего не упустить, иначе бизнес влетит на деньги.
Снижают ошибки и ускоряют процесс нейросети. За секунду анализируют гигабайты данных из црм, бухгалтерских и складских систем учета, финансовых программ, все сводят и строят графики. Руководителю только взглянуть на цифры и запланировать продажи.
Чтобы продажи только росли, используйте OkoCRM. Это мощная система для управления клиентской базой и доведения сделок до оплаты.
Пример нейросетей:
Управление запасами
Плохо, когда на складе излишек или дефицит товара.
В первом случае бизнес тратит деньги на хранение. Плюс есть риски, что завершиться срок годности. Придется списывать просрочку и нести убытки.
Во втором случае бизнесу нечего продавать. Клиенты уходят туда, где ассортимент в наличии.
Чтобы не кидаться из крайности в крайность, управлять запасами можно с помощью нейросети. Алгоритмы проанализируют данные о продажах, сезонность, популярные товары и предскажут спрос. Бизнес закажет товара ровно столько, чтобы не остаться с пустыми полками, но и не держать на складе излишки.
Пример нейросетей:
Оптимизация маркетинговых кампаний
Чтобы реклама окупалась, надо правильно выставить настройки в рекламных кабинетах. Иначе реклама открутиться, а лидов не будет. Либо будут, но дорогие и невыгодные.
С настройками помогают нейросети. Подбирают аудитории, распределяют бюджет между креативами, выбирают стратегию показов и оплаты. А если реклама уже крутиться, подсказывают, что улучшить, чтобы был круче результат.
Еще нейросети пишут рекламные тексты, собирают рекламные баннеры, запускают и сравнивают тесты. Можно сэкономить на дизайнере, копирайте, сократить штат маркетологов.
Рекламные кабинеты сами создают креативы с помощью ИИ — можно не нанимать исполнителей и экономить
Пример нейросетей:
Анализ социальных медиа
Некоторые компании привлекают клиентов из социальных сетей. Но не так просто превратить пользователя в лида. Прежде надо определить его интересы, составить контент план, написать тексты, выложить посты. Большой пласт работ для маркетолога.
С нейросетями часть работы может делегировать. Например, искусственный интеллект проверит, какой контент выкладывают конкуренты и заходит ли он пользователям. Удачные идеи можно взять на заметку и использовать в собственной стратегии.
С помощью нейросетей можно узнать всю подноготную конкурентов.
Также ИИ пишет тексты, автоматически выкладывает посты на стенку и отвечает на комментарии подписчиков. Можно нанимать меньше исполнителей и экономить на зарплате.
Пример нейросетей:
Управление инвестициями
Инвестиции могут расширить бизнес, но и уничтожить. Особенно если просчитывать риски спустя рукава.
Нейросети прогнозируют, к каким рискам могут привести инвестиции. Прогнозы точные, поскольку основаны не на интуиции и предположениях, а точных данных: показателях выручки и прибыли, спроса и продажах, текущих обязательствах. В итоге бизнес не вкладывает деньги в сомнительные авантюры, которые могут привести к убыткам, а то и банкротству.
Пример нейросетей:
Анализ данных и оптимизация процессов
Нейросети могут анализировать бизнес-процессы и давать рекомендации, как их улучшить. Это полезно, когда, например, надо внедрить в отдел продаж црм, а работа в отделе не налажена.
К примеру, ИИ может подсказать, сколько менеджеров нужно нанять, чтобы звонки не висели в очереди, но в тоже время у всех была стабильна загрузка. Или какой план точно выполнят продавцы. Начальник не поставит заоблачные KPI, которые всех только выбесят.
Пример нейросетей:
Увеличение точности прогнозирования
Прогнозирование продаж — ключевая задача бизнеса. Если компания понадеялась, что в следующем месяце заработает 1 000 000 ₽ и приобрела новое оборудование в кредит, а по факту заработали чистыми всего 300 000 ₽, долг обслуживать не с чего. А вот будь под рукой прогноз, покупку отложили до лучших времен.
Прогнозы можно строить вручную, но легко ошибиться, запутаться в данных по невнимательности или нехватки знаний. Поэтому эффективнее действовать через алгоритмы.
Человек может что-то не учесть в анализе по невнимательности, а расплачиваться за ошибку деньгами придется бизнесу.
Нейросеть соберет все данные, метрики, показатели и значения, и на базе цифр, а не интуиции, сделает прогнозы. Они помогут планировать производство, закупки, продажи, рекламу, инвестиции. Это сократит риски.
Пример нейросетей:
Снижение затрат на персонал
Нейросети делают работу вместо людей. Например:
- отвечают на типичные вопросы покупателей
- отправляют имейл-рассылку
- заполняют шаблоны договоров.
Становится меньше волокиты и ручного труда. Можно пересмотреть численность штата и сократить сотрудниках с низкой квалификацией, которые раньше выполняли монотонную работу.
Пример нейросетей:
Увеличение эффективности маркетинговых кампаний
Нейросети анализируют большие объемы данных о клиентах, сделках, покупках. Это позволяет создавать персонализированные предложения, которые попадают точно в сердечко клиента. Вероятность покупки растет.
Еще алгоритмы анализируют предпочтения ЦА и ее активность в разных медиа. Маркетолог видит, где больше потенциальных клиентов, и запускает рекламу в этом канале. Окупаемость маркетинговых затрат вырастет.
Пример нейросетей:
Подытожим
- Нейронные сети используют не только ради развлекалочек, но и чтобы больше зарабатывать
- Например, умным алгоритмам в отделе продаж можно поручить анализировать звонки и отвечать на горячей линии или в онлайн-чате
- А можно поручить строить прогнозы: спроса, продаж и бизнес-процессов, соцсетей
- Другое применение искусственного интеллекта — управление запасами, инвестициям
- Так как алгоритмы не ошибаются из-за плохого настроения или усталости, они могут повысить точность прогнозирования, оптимизировать маркетинговые компании и увеличить их эффективность
- А благодаря тому, что алгоритмы выполняют рутину, можно пересмотреть численность штата. Например, сократить квалифицированные кадры и сэкономить на зарплатных тратах
