Продажи — игра на опережение. Чем быстрее “теплый” контакт получит именно ваше предложение, тем выше шансы на сделку. При этом:

• 37% маркетологов считают основной проблемой генерацию качественных B2B-лидов (Mapleadscraper)
• Лид в outbound-маркетинге на 67% дороже, чем лид в inbound (QR Tiger)
• 44% организаций считают, что из-за некачественных данных в CRM они теряют до 10% годового дохода (Validity)

В статье расскажем, как можно повысить эффективность продаж в B2B, автоматизировать процессы и разгрузить специалистов за счет готового ИИ-инструмента.

Как это работает на практике

Рассмотрим два кейса:

Для финтех-проекта из сферы B2B:

• За 3 месяца создали систему лидогенерации с ИИ, которая обеспечивает ежемесячный поток и скоринг лидов из открытой базы сведений о контрагентах

Для клиента из ТревелТех:

• Увеличили средний чек в приложении на 25% за счет персонализации предложений при помощи ИИ
• Помогли привлечь в приложение больше бизнес-пользователей за счет новой ИИ-функции

В проектах использовали готовый ИИ-инструмент ValueAI. Понятный интерфейс и преднастроенные процессы потребовали минимального вовлечения сотрудников, а данные клиентов остались в контуре организации благодаря возможности работы системы on-premise.

Кейс 1. Решение для лидогенерации с ИИ, задействующее открытые источники данных

К нам обратился клиент, продающий бизнесу финансовые продукты через холодный обзвон. С учетом быстрых изменений в статусе компаний и пополнения списка конкурентов, база контактов устаревала за несколько месяцев, а стоимость лида росла.

Задачи, поставленные перед решением с ИИ:

Снижение затрат на лидогенерацию

• Регулярный сбор и обновление базы контактов
• Оптимизация стоимости лида

Увеличение эффективности работы отдела продаж

• Больше “теплых” лидов в начале списка к обзвону

Оптимизация работы отдела продаж с учетом внедрения новых инструментов

У клиента собраны качественные исторические данные в CRM и на внутреннем корпоративном сервисе, включая дату первого контакта с контрагентом, тип бизнеса, даты покупки и др. Разработанное решение использует несколько обученных в ValueAI моделей ИИ. Для обучения данные из систем заказчика мы очистили, структурировали и привели к единому формату.

Модели искусственного интеллекта были настроены для двух задач:

1. Снижение затрат на лидогенерацию:

• Через поиск контактов в открытой базе юридических данных, которые похожи на контакты клиента по выделенным параметрам
• Через оптимизацию воронки колл-центра: прогнозирование степени готовности приобрести финансовый продукт

2. Повышение продаж:

• За счет ранжирования контактов по степени заинтересованности: самые “теплые” контакты отображаются в первых строках
• За счет предсказания того, каким типом продукта контакт можно заинтересовать

Пилотный проект занял 3 месяца: мы обработали исторические данные, создали модель ИИ, интегрировали ее с CRM клиента.

Итоги проекта с ValueAI

Как найти качественные лиды для своей ниши в открытых источниках?

Количество открытых баз данных в России растет и пополняется новыми сведениями: данные о компаниях и их бизнесе раскрываются на сайтах госзакупок, ФНС, Росстата, Федресурса. У ValueAI есть удобное API для интеграции с другими системами, в том числе с подобными источниками данных.

Первый этап – поиск и извлечение структурированной информации из открытых баз. Далее – на этапе квалификации лидов – уже необходим ИИ. Используя ValueAI, всего один специалист может выбрать и настроить модель, которая будет автоматически делать скоринг. Под настройкой имеется в виду обучение на исторических данных бизнеса. Мы говорим модели: “находи для нас лидов вот такого типа; отсеивай контакты вот с таким поведением”.

• Качество скоринга зависит от данных, на которых модель обучается: можно обучать на примере готовых обработанных вручную баз, сведений о фактических сделках и т.д.
• В некоторых нишах можно работать почти без данных: скажем, нам удалось предсказать спрос на ходовую позицию в кафе за счет прогноза погоды и расписания спортивных трансляций по ТВ. Ожидая высокий спрос, кухня стала делать больше заготовок именно этого блюда, и продажи выросли.

Результат скоринга можно интегрировать, например, с CRM или выгрузить в формате Excel. И уже отдел продаж может пользоваться автоматически улучшенной базой контактов.

При этом за счет готовых пайплайнов первые качественные предсказания модель начинает поставлять в 3 раза быстрее, чем при разработке аналогичного решения с нуля.

Кейс 2. Персонализация контента для платформы из сферы ТревелТех: рост продаж на 25%

К нам обратился владелец платформы из сферы ТревелТех, который поставляет white-label решения для операторов железнодорожных и авиаперевозок. Его задачей был рост продаж дополнительных услуг (страховка, питание и т.п.) в приложении через персонализацию предложений. Персонализация учитывает глубокие аспекты поведения и предпочтений пользователей, и для ее разработки необходим ИИ.

Решение:

• Обезличили и очистили исторические данные о покупках дополнительных услуг. Личные данные пользователей были в безопасности: в ValueAI не передавались реальные имена, также невозможно проследить связь между пользователем и его покупкой.
• На основе очищенного и структурированного набора обучили модель для прогнозирования вероятности покупки услуг для ж/д-операторов и авиакомпаний.

Разработанную модель интегрировали с платформой клиента, чтобы отображать рекомендации ИИ в реальном времени.

Итоги проекта с ValueAI

Как ValueAI помогает расти в любой нише?

Предсказание готовности к покупке — лишь одна из многих выгод, которые бизнес может извлечь из ValueAI. В основе инструмента лежит набор готовых ИИ-сервисов, разработанных для решения задач отделов продаж, маркетинга, финансов, HR, технической и клиентской поддержки, логистики.

Эти сервисы работают как “умные” функциональные модули для анализа и обработки данных. Они легко интегрируются в существующую инфраструктуру, адаптируются под нужды разных подразделений и масштабируются вместе с ростом бизнеса — независимо от индустрии. Такой подход не только сокращает затраты, но и ускоряет внедрение корпоративного искусственного интеллекта.

Кроме того, ValueAI упрощает использование современных технологий, таких как:

• Большие языковые модели (LLM) для анализа текстов, генерации контента и обогащения данных.
• Интеллектуальный поиск по внутренним базам данных (RAG) для быстрого доступа к релевантной информации
• Автоматическая оцифровка документов (OCR) для оптимизации работы с документацией

Примеры задач, решаемых с ValueAI:

Скажем и несколько слов о безопасности работы с данными, в том числе, по сравнению с агентами OpenAI:

• Данные не нужно отправлять в ValueAI в чистом виде. Для обучения достаточно обезличенных данных: без адресов, имен, привязки пользователей к фактам покупок и другим фактам. Этот этап мы автоматизируем, позволяя клиенту обезличить данные у себя
• При необходимости весь инструментарий ValueAI может работать в контуре организации: архитектура приложения предусматривает работу офлайн на серверах заказчика
• ValueAI — решение из Реестра отечественного ПО: даже обезличенные данные хранятся строго в пределах РФ и в соответствии с требованиями к защите данных

При этом использование ValueAI не требует знаний в машинном обучении или Data Science, а наша команда помогает с интеграцией обученной модели в ваши инструменты продаж (такие как CRM, внутренний портал и т.п.).

В рамках пилотного проекта можно выгружать данные без интеграции, в формате Excel. Так, за 1-3 месяца возможно получить первые предсказания и убедиться, как они работают в вашей нише.

С ValueAI и квалифицированной командой “ВейвАксесс”, имеющей более чем 10-летний опыт разработки проектов с машинным обучением, это будет намного проще. Вы сможете не только запустить свой корпоративный ИИ, но и значительно сократить сроки внедрения и размер необходимой команды.

С чего начать?

Хотите узнать, как готовые ИИ-сервисы ValueAI могут увеличить ваши продажи, автоматизировать рутинные процессы и повысить конверсию? Запишитесь на демо-сессию, чтобы увидеть, как ValueAI помогает:

• Находить готовых к покупке клиентов.
• Автоматизировать обработку лидов и прогнозировать их готовность к сделке
• Персонализировать предложения для роста среднего чека
• Решать множество других задач для разных бизнес-подразделений: от финансов до HR и техподдержки

А если у вас нет опыта с ИИ – напишите нам на hello@valueai.ru, и мы обсудим ваши задачи и расскажем, как начать использовать искусственный интеллект для роста вашего бизнеса.