У меня был показательный случай с CRM.
В клиентской базе компании было больше 70 000 карточек. Менеджеры заполняли их кто как хотел: один писал полное имя, другой сокращал, третий мог добавить что-нибудь от себя.
У особенно сложных клиентов в имени иногда появлялись комментарии. Бывали и нецензурные.
Пока всё это оставалось внутри компании, на проблему особо не обращали внимания. Потом запустили автоматизацию: система отправляла клиентам сообщения и автоматически подставляла имя из карточки CRM. Одному из клиентов пришло сообщение с тем самым «именем», которое когда-то придумал менеджер.
Начался скандал. История разошлась по нескольким пабликам - с крахом репутации этой компании.
При этом CRM сделала ровно то, что от нее требовалось: взяла данные из карточки и отправила сообщение. Проблема была в данных.
И тут возник уже другой вопрос: что делать с остальными 70 000 карточек? Проверить базу, найти подобные ошибки, привести данные в порядок - это долго и дорого. Неважно, делать это руками, автоматизацией или с помощью ИИ.
Я вспомнил эту историю, когда начал наблюдать за тем, как сейчас компании внедряют ИИ в CRM. Возможностей у него действительно много, но мне кажется, что разговор об ИИ часто начинают не с того места.
Что ИИ может делать в CRM
ИИ уже умеет расшифровывать звонки и встречи, выделять из них договоренности и важную информацию, заполнять карточку клиента и даже самостоятельно отвечать клиенту - сообщением или письмом.
Он может анализировать сделки, находить те, которые надолго застряли на одном этапе, искать причины отказов и обращать внимание руководителя на проблемы в работе менеджеров. В некоторых сценариях ИИ способен сам создать задачу, изменить данные в CRM или запустить следующий шаг по сделке.
Возможностей становится всё больше. Но сама по себе возможность использовать ИИ еще не означает, что его использование принесет бизнесу пользу.
Менеджеру - меньше рутины, руководителю - больше информации
Представим обычный рабочий день менеджера: звонки, переписка, встречи. После каждого разговора нужно вспомнить, о чем договорились, внести информацию в CRM, поставить задачу, подготовить письмо. Часть этой работы вполне можно отдать ИИ: он проанализирует разговор, выделит важное, подготовит данные для карточки, а менеджеру останется проверить результат.
Особенно хорошо это работает там, где таких операций много. Если менеджер проводит несколько десятков переговоров в день, экономия времени может быть заметной.
Для руководителя ИИ может быть полезен уже по-другому. Ему не нужно проводить продажи, ему нужно понимать, что происходит с продажами: почему сделки зависают, какие возражения повторяются, почему клиенты отказываются, где менеджеры регулярно теряют сделки.
Когда таких данных сотни или тысячи, человек просто не успевает всё это посмотреть. И здесь ИИ действительно может стать полезным инструментом управления.
Но есть проблема: руководитель может получить очень красивый анализ на основе очень плохих данных. Если сотрудники заполняют CRM как хотят, ИИ не исправит ситуацию одним своим присутствием. Он просто быстрее обработает то, что ему дали.
История с 70 000 карточек как раз об этом. ИИ может помочь навести порядок в большом объеме информации, но сначала нужно определить, что считать порядком.
А нужен ли ИИ вообще?
Не каждому менеджеру и не каждой компании.
Если у сотрудника десять клиентов, простая воронка и немного рутинных действий, сложно представить большую экономию от ИИ. Возможно, его внедрение будет стоить больше, чем сэкономленное время.
А если менеджер каждый день проводит десятки переговоров, работает с большим количеством информации и тратит часы на ее обработку, ситуация уже другая.
Поэтому я бы вообще не начинал разговор с того, есть ли в CRM ИИ. Сначала посмотрел бы, чем сейчас занят сотрудник: на что он тратит время, что делает регулярно, где ошибается, что приходится перепроверять руководителю.
Если там есть работа, которую действительно имеет смысл отдать машине, тогда уже можно выбирать технологию.
И еще один вопрос - деньги
С ИИ легко увлечься. Можно построить красивую систему, которая слушает все звонки, анализирует переписку, прогнозирует сделки, дает рекомендации менеджерам и отправляет руководителю отчеты.
Только стоить такая система может несколько миллионов рублей, а внедрение занять несколько месяцев. И тогда вполне может оказаться, что нужную работу дешевле поручить человеку.
Если сотрудник два часа в день собирает отчет или проверяет данные, не факт, что ради этого нужно строить сложную AI-систему. Иногда дешевле и быстрее нанять ассистента.
ИИ становится интереснее там, где объем работы большой, она повторяется постоянно и продолжает расти вместе с бизнесом. Поэтому перед внедрением стоит посчитать не только стоимость самой технологии, но и альтернативы: сколько будет стоить человек, обычная автоматизация или вообще изменение процесса.
Иногда после такого расчета ИИ становится очевидным выбором. Иногда - нет.
Сначала разобраться с задачей
Мне кажется, сейчас вокруг ИИ происходит примерно то же, что несколько лет назад происходило вокруг CRM. Компания видит новую технологию и начинает думать, куда бы ее применить.
Я бы делал наоборот.
Сначала найти проблему. Понять, почему она возникает. Посмотреть, можно ли изменить сам процесс. Если часть работы можно автоматизировать обычными средствами - автоматизировать. И только потом решать, нужен ли здесь ИИ.
Потому что задача цифровизации - не собрать у себя максимум современных технологий. Задача - сделать бизнес управляемее, быстрее и эффективнее.
Поэтому главный вопрос перед внедрением ИИ для меня звучит довольно просто:
«Что именно мы хотим сделать лучше?»
Если на него есть хороший ответ - стоит разбираться дальше.
Если ответа нет, возможно, пока лучше потратить деньги на что-нибудь другое.
Автор журнала Роман Чепурин. Эксперт по внедрению CRM систем
