Секретный элемент: как получить идеальные продажи с ИИ

От искусственного интеллекта ожидают выдающихся возможностей, и продажи не становятся исключением. Но в реальности важна не «магия», а правильная интеграция ИИ в CRM и использование данных за рамками системы. Если сделать это правильно, то CRM превращается в инструмент управления результатом, ускоряющим работу менеджеров и повышающим конверсию.

О секретах работы ИИ в продажах, разнице «человеческих» и «машинных» стратегий, секретах и ошибках внедрения систем искусственного интеллекта в CRM рассказывают создатель ОКБ «Понедельник» Михаил Руденко и владелец продукта ELMA365 CX Ольга Михеева.

ИИ в сложных продажах: почему система дает сбой

К началу 2026 года рынок IT-решений заполнен предложениями, которые обещают, что искусственный интеллект в CRM автоматически сделает все процессы лучше и быстрее. Но на самом деле в сложных B2B-продажах с их длинным циклом сделки (до полугода), несколькими лицами, принимающими решения, и кастомизацией это, как правило, не работает.

Дело в том, что CRM хранит историю взаимодействий (и то не всю, а ту, которую туда внесут), но не хранит стратегию компании. Если обучать ИИ только на данных CRM, он будет видеть статусы сделок, суммы, переписку, информацию о встречах и итоговые результаты. В то же время логика продуктового портфеля, карта пути клиента, конкурентная стратегия и принципы ценообразования останутся за скобками.

ИИ может выдать корректные, на первый взгляд, рекомендации, но в долгосрочной перспективе они вряд ли окажутся релевантными: данных слишком мало и они неполные.

Портрет идеального ИИ-продажника

Чтобы AI‑ассистент мог претендовать на титул «продавец года», ему нужно выйти за рамки CRM и погрузиться в системный корпоративный контекст. Тогда он сможет превратиться в полноценный стратегический инструмент, который:

• подскажет, что и кому продавать, опираясь в своих выводах на анализ сегментов, ресурсов компании, существующие на рынке тренды и конкурентную среду;
• поможет создать продукт, который найдет отклик – от формирования MVP и проверки гипотез до анализа тестов;
• рассчитает оптимальную цену и модель монетизации – соотнесет ценность с платежеспособностью и предложит лучший вариант (подписка, лицензия или проект);
• найдет и убедит клиента – спроектирует воронку, подберет аргументы и учтет особенности сегмента;
• грамотно проведет сделку – определит потребности и поможет менеджеру довести сделку до этапа подготовки КП и договора.

Финальным аккордом работы такого AI‑ассистента станет поддержка клиента после продажи – он проконтролирует ожидания и подсветит возможности для следующих сделок. Кажется, что такой ИИ-продажник – очередное обещание разработчиков. Но давайте рассмотрим, что позволит ИИ-инструментам приблизиться к идеалу.

Очевидно, что никакой искусственный интеллект не умеет читать мысли. Чтобы получить от ИИ-ассистента по‑настоящему ценную рекомендацию, нужно дать ему на входе три составляющих хорошего ответа.

• Запрос клиента. Четко сформулированная задача – это отправная точка любой рекомендации.
• Внешний контекст. Всё, что касается клиента к настоящему моменту: исходный запрос, записи переговоров, присланные документы, история взаимодействия.
• Внутренний контекст. Знания и инструменты самой компании: каталог услуг, кейсы, ценностные предложения, шаблоны контрактов, карта пути клиента (CJM), позиционирование, процессы.

Приведем пример. Представим компанию, которая продаёт корпоративные программы обучения линейных руководителей. Клиенты – директора по персоналу и L&D-менеджеры крупных предприятий; сделки сложные, цикл от первого касания до подписания – три–шесть месяцев. Компания выстраивает эталонную модель:

• что именно привлекает каждый тип клиента;
• какие аргументы работают на каком этапе воронки;
• какой тон уместен в переписке с топ-менеджером по персоналу (HRD) промышленной компании, а какой – с его коллегой из ритейла.

Маркетолог, готовя очередной вебинар про оценку эффективности обучения, работает внутри этой модели: ИИ-ассистент подсказывает, какие тезисы из эталона ещё ни разу не звучали публично, какие возражения стоит отработать прямо в выступлении и какой призыв к действию исторически конвертирует лучше на этой аудитории. Вебинар выходит не абстрактно-образовательным, а заточенным ровно под тех, кто потом реально купит.

После вебинара заявку оставляет HR-директор производственного холдинга: «Хотим обсудить программу для мастеров цехов». Менеджер по продажам открывает ассистента – и система сразу видит контекст: клиент пришёл с вебинара про оценку эффективности, значит, его боль, скорее всего, не в содержании программы, а в том, как доказать руководству результат. Ассистент предлагает структуру первого звонка под этот сценарий и помогает собрать коммерческое предложение, опираясь на эталонные формулировки, а не на интуицию конкретного менеджера. Весь путь – от темы вебинара до аргументов в КП – выстроен на одной и той же модели, и клиент это чувствует: с ним говорят последовательно, без ощущения, что маркетинг и продажи – разные планеты.

Получается, чтобы искусственный интеллект по‑настоящему работал на пользу компании, ему нужна «дорожная карта» – эталонная модель продаж. Она представляет собой систему внутренних и внешних контекстов, которая превращает ИИ из простого помощника в полноценного партнера.

При этом важно понимать, что стратегия, которая подходит для человека, не работает с роботами. Экономист и публицист Питер Друкер однажды метко подметил: «Культура ест стратегию на завтрак». Сколько бы менеджеры ни прописывали блестящих стратегий, они не будут работать, если сотрудники их игнорируют и адаптируют процессы под свой стиль.

У ИИ нет этой проблемы. В отличие от людей, он не устаёт, не забывает и не делает ничего по-своему. Если есть каноны, правила генерации и структура аргументации, он будет всегда следовать этой модели. Поэтому внедрение ИИ – это больше, чем технологический проект. Это полноценный шанс выстроить настоящую управленческую дисциплину с готовой стратегией, встроенной в рабочий процесс.

Эталонная модель: как направить ИИ-ассистента в правильное русло

В контексте продаж и работы CRM эталонная модель советует, что продавать, опираясь на конкурентную, портфельную стратегию, карту трендов и анализ конкурентов, а также определяет цену, которая отражала бы реальную пользу и соответствовала возможностям аудитории.

Затем ИИ-ассистент находит клиентов, опираясь на маркетинговую стратегию, карту пути клиента (CJM) с аргументами и сегментацию, чтобы точно попадать в целевую аудиторию. А после – продает, используя CJM с логикой аргументации, шаблоны документов и четкие этапы сделки, чтобы вести клиента от первого контакта до подписания договора.

Если необходима дополнительная поддержка для решения клиентских вопросов, то ИИ берет информацию из базы знаний и истории взаимодействия, развивая отношения с клиентом.

Без эталонной модели ИИ работает «вслепую». Такая модель позволяет сделать все правила машиночитаемыми, а значит, интегрировать ИИ во все бизнес-процессы. Перечислим три уровня архитектуры интеграции.

1. Каноны:

• единый глоссарий и справочники;
• эталонная CJM – карта идеального пути клиента;
• ценностные предложения – чёткое позиционирование;
• шаблоны документов – стандарты для всех коммуникаций;
• дизайн‑система – визуальная идентичность бренда.

2. Обработчики, которые превращают данные в действия:

• алгоритмы формирования подсказок для менеджеров;
• логика генерации документов (КП, договоров) на основе шаблонов;
• механизмы парсинга данных – сбор и структурирование информации из разных источников.

3. Представления, которые видят пользователи и системы:

• сгенерированные документы и контент;
• интуитивно понятные интерфейсы CRM с подсказками;
• автоматические триггеры в бизнес‑процессах – например, уведомление клиенту после оплаты.

Если архитектура проработана достаточно детально, использование искусственного интеллекта становится управляемым и измеримым процессом.

Принцип работы AI-ассистента

Качественный AI‑ассистент отвечает на три вопроса, тем самым превращая чат‑бот в инструмент управления: что сейчас происходит, чего ждет клиент и чего ждет продавец.

Рассмотрим пример с утверждением коммерческого предложения.

В результате процесс управляется автоматически, а не «на глазок».

Внедрение ИИ в CRM: как реализовать проект

Компании, которые выиграют от ИИ в продажах, – это не те, кто первым подключит самый дорогой инструмент. Это те, у кого к моменту подключения уже есть качественный корпоративный контекст: зафиксированная логика работы с клиентом, понятные аргументы, описанный путь сделки.

Программисты давно знают: garbage in – garbage out. Если на вход системы поступает мусор, на выходе будет мусор – независимо от того, насколько умна технология внутри. ИИ не исключение. Он усиливает то, что есть. Если знания о продажах живут только в головах нескольких человек и нигде не записаны – ИИ это не починит, он лишь умножит неразбериху на скорость.

Поэтому реальная подготовка к работе с ИИ – это не выбор платформы и не найм специалиста по автоматизации. Это работа по сборке эталонной модели: честный ответ на вопрос, как компания продает в лучшем своем варианте. Когда этот ответ зафиксирован – ИИ становится мультипликатором. Когда нет – просто ещё одной статьёй расходов.