Персонализированная поддержка менеджеров с помощью ИИ: кейс Финансовой Академии Актив

После успешной автоматизации анализа звонков, мы сделали следующий шаг – помогли менеджерам готовиться к коммуникации с каждым клиентом точнее, быстрее и персонализировано. Для этого интегрировали искусственный интеллект в CRM-систему. Что искусственный интеллект делает с информацией о клиентах, на сколько процентов это ускорило работу менеджеров по продажам, как повлияло на продажи курсов – читайте в этом кейсе.

AI = помощник в подготовке перед звонками

Мы интегрировали искусственный интеллект в нашу CRM-систему, чем существенно облегчили работу менеджерам. Теперь перед каждым взаимодействием с клиентом академии менеджер видит не просто карточку клиента, а интеллектуальную аналитику. Это подборка полезных данных, которые менеджеру стоит учесть при работе с клиентом. Такая карточка содержит подборку данных по таким пунктам:

• Какие вопросы и возражения возникали у клиента в прошлом

• Через какой канал удобнее ему коммуницировать - звонок, мессенджер или e-mail

• Какие темы интересовали клиента больше всего

• Почему он не завершил покупку

• Какую программу стоит предложить клиенту именно сейчас

На основе собранных данных из карточки клиента ИИ генерирует для менеджера персонализированные советы по работе с клиентом: подсказки о фразах и аргументах, которые стоит использовать, чтобы повысить вероятность успешного взаимодействия. То есть ИИ-помощник подсказывает, как именно говорить с клиентом, чтобы тот решился на покупку курса.

Что это дает менеджерам:

• экономия времени на чтение и анализ предыдущих взаимодействий с клиентом - уже все систематизировано.

• качество предложений повышается, ведь менеджеры делают уместные и адаптированные к запросам клиента предложения.

• производительность менеджеров растет из-за сэкономленного времени на обработке данных из карточек клиентов.

• менеджеры перед диалогом используют CRM с интегрированным в нее искусственным интеллектом, как коуча, а не как список предыдущих взаимодействий с клиентом.

Специалисты из сферы финансов могут месяцами и годами решаться записаться на обучение. Поэтому количество информации в карточках таких клиентов накапливается.

Например, Светлана – потенциальная студентка курса «ACPM: Профессиональный финансовый директор», которая интересуется курсами от нашей академии еще с 2020 года. Вот как выглядит ИИ-анализ ее клиентской карты:

• Интерес к курсам проявляет еще с 2020 года.

• Важно: отказывается от телефонных звонков, предпочитает общаться только в мессенджерах.

• Регулярно интересуется программами, но решение откладывает из-за занятости или отпуска.

• Нет ни одного заказа, но есть несколько заявок на книги и мини-курсы.

• Мотивация: повышение квалификации, но важна гибкость и доверие.

Опираясь на данные карточки клиентки, вот какие рекомендации дал менеджеру искусственный интеллект:

• Коммуницировать только через Viber/Telegram.

• Отправить релевантные статьи или кейсы без навязывания.

• Через месяц вернуться с новым предложением.

• Избегать звонков, чтобы не потерять доверие.

Короткие рекомендации от ИИ помогают менеджеру сэкономить время, не повторять старые ошибки, работать с клиентом в комфортном для него формате и сохранить хорошие отношения. 

Например, клиентка Ирина интересовалась курсами по Excel и финансовому моделированию. AI-анализ ее клиентской карточки в CRM-системе показал, что:

• она много раз регистрировалась на бесплатные модули курсов по Excel и управленческому учету

• несколько раз обсуждала с менеджером покупку курса, но ее останавливал финансовый барьер

• во время разговоров отмечала, что ее интересует короткий практический формат обучения

Рекомендации, которые предоставил искусственный интеллект после анализа карточки клиентки:

• Предложить короткий специализированный курс за умеренную цену.

• Подчеркнуть выгоду/окупаемость приобретенных после обучения навыков.

• Предложить оплату частями или скидку, если это возможно.

• Прислать перечень бесплатных вебинаров, чтобы поддержать интерес.

Эти рекомендации обеспечивают менеджеру перспективную клиентку вместо «пассивного» и потерянного лида - он в любой хороший момент может провести точечный апсейл, если будет придерживаться соответствующего тона при взаимодействии с ней.

Вывод

Интегрированный в CRM-систему искусственный интеллект работает в нашей академии с середины февраля этого года. 

Он ускоряет работу менеджеров и помогает обработать больше контактов за то же время. Мы получаем на 20-30% больше обработанных контактов. Соответственно ежемесячные доходы от продаж курсов увеличились примерно на 20-30%.

Трудно сказать точно, ключевую роль в этом сыграл искусственный интеллект, интегрированный в CRM-систему. Ведь это не единственная точка влияния на работу менеджеров по продажам, где использованы возможности ИИ. Но можно точно сказать, что ИИ экономит время – обработка истории взаимодействия с каждым контактом требует минимум времени, а рекомендации ИИ предоставляют лучшие идеи для продолжения коммуникации.

ИИ в CRM-системе обеспечивает не просто удобство, а новый уровень взаимодействия с клиентами. Каждый контакт – более точный, внимательный и персонализированный. Именно так мы переводим продажи на уровень будущего уже сегодня.

Мир продаж стремительно меняется – все больше коммуникации проходит не во время звонков, а в чатах. В одном из примеров кейса выше клиентка предпочитает общаться в мессенджерах. Разговор в формате переписки ограничивает – в глазах клиента каждое слово может звучать не так, как задумал менеджер по продажам. Мы это учли и создали AI-симулятор продаж в мессенджерах.

То есть мы разработали тренировочный симулятор продаж в мессенджерах для новичков. Но он полезен и для опытных специалистов. Это симулятор, где ИИ одновременно выступает клиентом и ментором, общается с менеджером в формате реального диалога и предоставляет после каждой фразы мгновенную обратную связь. Это помогает новичкам адаптироваться к работе с клиентами до выхода «в поле», а опытным менеджерам – отточить технику и освоить новые подходы в работе.

Как мы создали такой AI-симулятор продаж в мессенджерах и каких результатов достигли – узнаете в следующем кейсе!