Начнём с примеров. Diligent — международный поставщик SaaS-платформ для корпоративного управления, управления рисками и комплаенсом — после внедрения платформы анализа звонков получил +7,4% к конверсии по сделкам, где использовались расшифровки и аналитика, и сократил срок выхода менеджеров на план по выручке на три недели.
Salesforce в своих отчётах фиксирует ту же тенденцию: команды, которые используют распознавание речи, автосаммари и автоматизацию послезвонковых действий, сокращают затраты времени и бюджета на рутинные операции почти во всех типовых процессах — от первичных контактов до поддержки. По данным Salesforce, опубликованным Forbes, с января 2025 года использование ИИ-агентов в клиентском сервисе выросло в 22 раза. Показательный штрих: 94% клиентов предпочитают ИИ-агента человеку, когда вопрос личный или потенциально неловкий.
Вице-президент SharkNinja (входит в Time 100 Most Influential Companies) формулирует тренд однозначно: «ИИ-агенты будут работать круглосуточно и помогать клиентам — от выбора товара до постпродажной поддержки». Важно учитывать масштаб источника. Salesforce обслуживает более 150 000 компаний по всему миру, поэтому эти цифры отражают не единичные кейсы, а глобальный переход бизнеса к гибридной модели обслуживания, где первую линию занимает ИИ, а люди подключаются к сложным ситуациям.
Отдельно мы разбирали, почему таких результатов с AI-инициативами добиваются далеко не все компании, в статье Ошибки при внедрении ИИ в маркетинг. А сейчас мы поговорим о том, что технически стоит за этими результатами и как повторить их у себя: от повседневной работы менеджера до инфраструктуры из CRM, телефонии, хранилища данных, распознавания речи и BI-дашбордов.
Что меняется для рядового сотрудника
Автосаммари вместо ручного протокола
Обычный цикл работы продавца или оператора таков: поговорил с клиентом, потом несколько минут заполняет CRM, пишет итог беседы, ставит задачу на следующий шаг, отвечает на письма и сообщения. На этих хвостах за день сгорает час и больше.
После внедрения ИИ-решений вокруг звонка добавляются три шага, которые выполняет уже не человек:
-
разговор автоматически расшифровывается в текст
-
модель выделяет смысловые блоки, договорённости, возражения
-
на основе этого формируется краткое саммари и черновик следующего шага
Менеджер заходит в карточку сделки и видит готовый конспект разговора с предлагаемым дальнейшим действием. Нужно только проверить и при необходимости поправить формулировку. Для бизнеса это означает сокращение послезвонковой обработки и более полную историю в CRM, с которой потом можно работать и в аналитике, и в обучении команды.
Меньше рутины — выше скорость обработки запросов
В реальности продавца и оператора утомляет не сам разговор, а повторяющаяся механика вокруг него: каждый раз занести однотипные данные в CRM, вручную искать контекст по прошлым контактам, перепечатывать стандартные формулировки в протоколах.
Там, где включены ИИ-подсказки и автозаполнение, меняется структура рабочего дня:
-
уменьшается среднее время на оформление карточки после звонка
-
растёт число звонков и встреч, которые менеджер успевает провести за смену
-
снижается доля контактов, по которым не зафиксирован следующий шаг
-
меньше шансов, что клиент останется без ответа, просто потому что менеджер не успел дослушать записи и разобрать заметки
На стороне бизнеса это напрямую отражается на выручке и уровне услуг: при том же штате команда обрабатывает больше входящих запросов, быстрее доводит сделки до решения и реже теряет обращения из-за человеческого фактора.
Как разгружается руководитель отдела продаж
Разбор звонков по данным, а не по случайному выбору
Руководитель продаж традиционно решает две задачи: держать план по выручке и не допускать провалов в качестве общения с клиентами. Без ИИ это почти всегда выборочный контроль: несколько записей в неделю, субъективные впечатления и попытка из единичных примеров вывести общую картину.
В кейсе Diligent ситуация изменилась после подключения платформы анализа звонков:
-
все клиентские разговоры начали записываться и расшифровываться
-
система отмечает, на каком этапе воронки находится диалог
-
руководитель получает выборку тех звонков, которые сильнее всего влияют на исход сделки
Именно на этих разговорах проводятся разборы, корректируются скрипты и сценарии, строится программа обучения. Отсюда и цифры: плюс 7,4% к конверсии по сделкам, где использовались такие инструменты, и сокращение срока выхода менеджеров на план на три недели.
Сдвиг фокуса — от контроля ради контроля к изменениям процессов
В отчётах по продажам и клиентскому сервису видно, что команды, работающие с ИИ-аналитикой, отчётливо отделяются от остальных: на одного продавца приходится больше выручки, выше конверсия из обращений в сделки, снижается стоимость обработки одного контакта.
Руководитель перестаёт тратить часы на случайное прослушивание звонков. Вместо этого он:
-
видит срез по команде: где чаще всего выпадает следующий шаг, на каких этапах воронки происходит большинство отказов
-
получает рейтинг типичных ошибок и проблемных паттернов по менеджерам
-
может привязать изменения в скриптах и обучении к конкретным метрикам
Отдельный вопрос — как выстроить под это оргструктуру: строить собственную ИИ-команду или опираться на внешних поставщиков. Эту тему подробно разбираем в статье ИИ-офис: строить команду внутри или покупать готовое решение.
Как автоматизация и ИИ-агенты влияют на бюджеты
Экономия времени в измеримом масштабе
Когда рутинные операции вокруг звонка — расшифровка, оценка ключевых фраз, маркировка рисков, оформление итогов — выполняются автоматически, у команд высвобождается рабочее время.
Для бизнеса это выражается сразу в нескольких показателях:
-
снижается среднее время послезвонковой обработки, растёт пропускная способность команды при том же штате
-
уменьшается число обращений, которые зависают из-за того, что менеджеры не успевают оформлять карточки и выставлять следующий шаг
-
служба качества тратит меньше ресурсов на выборочный контроль и может сосредоточиться на сложных и нестандартных ситуациях, а не на механической рутине
-
повышается точность отчётов: данные автоматически попадают в CRM и хранилище, не требуя ручной актуализации
Когда эти эффекты складываются, сокращаются и прямые затраты: меньше часов уходит на операционные проверки, меньше потерь из-за незавершённых контактов, быстрее закрывается воронка. А в пиковые периоды — праздники, сезонные всплески входящего трафика — та же команда покрывает больший объём запросов без расширения штата.
Продвинутые сценарии: часть контактного центра на ИИ-агентах
Есть и примеры более глубокого внедрения. Руководство Salesforce публично рассказывало, что за счёт ИИ-агентов и новой архитектуры сервисных процессов:
-
численность поддерживающей команды снизилась с примерно 9 000 до 5 000 человек
-
около половины всех клиентских обращений теперь обрабатывается ИИ-агентами
-
был разобран многолетний массив неотработанных лидов и запросов
Такие кейсы не стоит воспринимать как универсальный стандарт. Скорее это ориентир по уровню автоматизации: насколько далеко можно уйти, если архитектура, данные и процессы выстроены правильно.
Какую инфраструктуру нужно собрать, чтобы интегрировать ИИ в отдел продаж
Здесь речь не про голосовых ассистентов, а про обычный сценарий: люди звонят клиентам и принимают звонки, разговоры записываются, а дальше подключается ИИ, который помогает их разобрать и связать с воронкой продаж.
CRM: где сходятся все действия по клиенту
Первое звено — CRM. Это система, где по каждому клиенту и сделке хранится история работы.
Минимальные требования:
-
воронка продаж описана понятно и одинаково трактуется продавцами, маркетингом и аналитикой
-
по каждой сделке зафиксированы сумма, стадия, ответственный менеджер, источник обращения
-
по каждому звонку и встрече в карточке есть итог и следующий шаг, а не пометка «созвонились»
Если эти данные заполняются нерегулярно или в свободной форме, ИИ-аналитика по звонкам не ляжет на воронку и деньги — выводы будут оторваны от реальных результатов.
Телефония и коллтрекинг: откуда берутся записи разговоров
Второй элемент — система, через которую проходят звонки. Это может быть:
-
виртуальная телефония для отдела продаж
-
платформа контакт-центра
-
сервис коллтрекинга, если он используется для входящих звонков
Мы говорим о привычной инфраструктуре: менеджер звонит через эту систему, клиент звонит на номер компании, платформа соединяет их и ведёт учёт звонков. От неё нужны три вещи:
-
запись разговоров (аудиофайлы входящих и исходящих звонков)
-
служебные данные по каждому звонку: кто звонил, на какой номер, какому менеджеру, когда и сколько длился разговор
-
механизм связки с CRM — по номеру клиента, внутреннему идентификатору, сценарию маршрутизации и т. д., чтобы звонок можно было привязать к конкретному лиду или сделке
Важно, чтобы система умела отдавать и записи, и служебные данные наружу: по API, вебхукам или через регулярные выгрузки. Это исходный материал для распознавания речи и дальнейшего анализа.
Хранилище данных: собрать цепочку до денег
Дальше данные нужно сложить в одно место, где их можно связать между собой. В хранилище должны попадать:
-
статистика из рекламных кабинетов и веб-аналитики (канал, кампания, UTM)
-
события сайта и приложения (заявки, регистрации, обращения в чат)
-
данные CRM по лидам, сделкам и оплатам
-
данные телефонии и коллтрекинга по звонкам
-
расшифровки разговоров и метки от сервиса распознавания речи
Задача — восстановить цепочку: показ объявления → клик → обращение → звонок → сделка → выручка.
Сервис распознавания речи и речевая аналитика
Отдельный компонент — сервис, который берёт аудио разговоров и превращает его в текст и структурированные признаки.
От него требуется:
-
качественное распознавание русской речи с отраслевой лексикой
-
возможность настраивать словари, стоп-слова, маркеры рисков и целевые фразы (например, отказ, запрос скидки, упоминание конкурентов)
-
экспорт расшифровок и аналитических меток в хранилище или напрямую в CRM
-
понятная модель тарификации и возможность масштабировать объём минут
На базе этих данных строятся автосаммари, подсказки по следующему шагу, выборка звонков для разбора и отчёты по типичным паттернам. При выборе сервиса важно сразу учитывать требования по защите данных и регламенты работы с ИИ — этой теме посвящён материал Как защитить корпоративные данные при работе с ИИ.
BI-дашборды и рабочие отчёты
Последний слой — отчёты и дашборды, с которыми каждый день работает руководитель и команда продаж.
В них должны быть:
-
показатели по звонкам, встречам, сделкам и выручке
-
разбивка по менеджерам, продуктам, регионам, каналам привлечения
-
фильтры по стадиям воронки и маркерам речевой аналитики (например, звонки без следующего шага, звонки с ценовыми возражениями, разговоры с риском ухода)
Именно на этом уровне становится видно, где цепочка маркетинг → обращение → звонок → продажа работает стабильно, а где проваливается — и как изменения в процессах и скриптах реально отражаются на конверсии и доходе.
Как выглядит до и после для отдела продаж
До:
-
менеджер после звонка сам пишет итог, часто в свободной форме, иногда вообще без упоминания следующего шага
-
руководитель раз в неделю выбирает несколько записей и слушает их часами, пытаясь понять, что именно идёт не так
-
обучение строится вокруг единичных случаев, которые запомнились
-
связь между качеством разговоров и воронкой продаж размыта
После:
-
все звонки автоматически расшифровываются, по ним формируются короткие резюме и предлагаемые next step, которые сразу попадают в CRM
-
система отмечает разговоры с рисками и предлагает короткий список звонков для разбора
-
на планёрках обсуждаются не фрагменты как получится, а конкретные паттерны по данным
-
в BI видно, как изменения в скриптах отражаются на конверсии, средней длительности разговора, доле звонков без следующего шага
Базовый слой данных и роль Data Pipeline
Вся описанная картина держится на одном фундаменте: данные из разных источников должны быть собраны аккуратно и связаны между собой.
У CyberBrain за это отвечает модуль Data Pipeline. Его задача — не ещё одна интеграция, а единый контур данных для маркетинга и продаж:
-
автоматический сбор статистики из рекламных кабинетов, веб-аналитики, CRM, коллтрекинга и других источников
-
объединение медийных и performance-каналов, сайта, приложений, CRM и звонков в единую модель данных
-
гибкий выбор места хранения: облако, инфраструктура CyberBrain или контур клиента
-
возможность использовать привычные BI-инструменты или работать в Excel поверх собранных витрин
Без такого слоя любые ИИ-инициативы в продажах и аналитике превращаются в набор разрозненных экспериментальных решений. С ним — можно строить полноценные сценарии: от анализа маркетинговых кампаний до автоматических отчётов по звонкам и встречам.
К чему всё это сводится
-
ИИ снимает с рядовых сотрудников самую монотонную часть работы — оформление итогов, поиск контекста, подготовку протоколов.
-
Руководители получают не случайные записи для прослушивания, а системный обзор: какие разговоры и какие паттерны поведения влияют на выручку.
-
Международные кейсы показывают конкретные цифры: рост конверсии, сокращение времени выхода на план, экономию тысяч часов труда и снижение нагрузки на контакт-центры.
-
Чтобы повторить такие сценарии, нужно собрать стек из CRM, телефонии или коллтрекинга, хранилища данных, сервиса распознавания речи и BI-дашбордов и связать всё это в одну цепочку.
-
Базовый слой данных, который обеспечивает Data Pipeline, позволяет не только внедрять ИИ-сценарии в продажах, но и видеть их эффект на уровне всей воронки — от рекламной кампании до выручки.
-
Даже при собранном стеке критично иметь внутри человека, который сможет последовательно развивать такие проекты. Как его найти и как выглядит роль внутреннего проводника ИИ-проектов, разбираем в статье Как определить в команде ИИ-энтузиаста: кто способен внедрять искусственный интеллект.
