От утраченных продаж к большим победам: как ИИ может закрывать больше сделок

«Обращайтесь к каждому клиенту с идеей помочь ему или ей решить проблему или достичь цели, а не просто продать продукт или услугу», – однажды сказал признанный гуру продаж Брайан Трейси. К сожалению, у многих людей процесс покупки вызывает ощущение, будто всё происходит в одностороннем порядке — в пользу продавца, а не покупателя.

Именно такая досадная ситуация случилась со мной на днях. Скоро у моего сына день рождения. Ему девять лет, и он обожает снимать коротенькие ролики со своими друзьями или нашим бернедудлем (а то и вместе). Мне пришла идея снять один из залов местного кинотеатра: мы бы показали 10-минутные ролики моего сына, а затем разрешили ему и его друзьям поиграть в видеоигры.

Вроде бы всё просто, верно? Как бы не так. На сайте кинотеатра я не смог найти никакого номера телефона, чтобы поговорить с реальным человеком. Там была лишь форма для заполнения, которая, скорее всего, просто отправляла запрос в какую-то «чёрную дыру».

Чтобы всё-таки связаться с сотрудником компании поскорее, я решил сходить туда лично и попросить позвать менеджера кинотеатра. Хочу подчеркнуть, что я не жаловался на плохой сервис. Я пришёл именно чтобы купить услугу.

Это была сделка, которая должна была принести пользу и кинотеатру, и мне — именно для этого и существует бизнес. Но сотрудница, с которой я разговаривал, видела ситуацию иначе. Мой приход показался ей помехой в её более важных делах — например, продаже попкорна и газировки.

«Вам надо оставить заявку на сайте», — досадливо произнесла она.

«Разве я не могу прямо сейчас поговорить с менеджером, чтобы решить вопрос? Я пришёл, я готов заплатить. Мне всего лишь нужно прояснить пару моментов, прежде чем оформить заказ».

Она пожала плечами: «Извините, у нас так не работает».

Вот так и разрушилась продажа! Думаю, если бы владелец этого кинотеатра узнал, как сотрудники обращаются с потенциальными клиентами, способными принести доход, он был бы в шоке.

К сожалению, подобные разочаровывающие ситуации случаются повсюду, и бизнес теряет на этом огромные деньги. Пит МакКристал в своей статье для Accent Technologies описывает проблему: «Плохие сотрудники дорого обходятся отделам продаж. Прямые затраты на замену, потеря в продуктивности и неосязаемые убытки быстро растут. Один неэффективный сотрудник, который выполняет лишь 25% годового плана в 1 миллион долларов, обходится в миллион долларов в год. Умножьте это на количество сотрудников из нижних 20% команды в 100 человек, и мы получаем 20 млн долларов упущенной выручки».

Теперь представьте ИИ-продавца, который активно ведёт клиента к покупке. Для примера: почти полночь, и мама не может уснуть, потому что её девятилетний сын плохо сыграл сегодня на бейсбольном матче, уронив мяч и «погубив» победу для своей команды.

Листая ленту в Facebook, она видит рекламу спортивной школы неподалёку: «Запишитесь к одному из наших тренеров, чтобы ваш ребёнок блистал в этом бейсбольном сезоне».

Маме понравилось предложение. Но, как и мне в кинотеатре, ей нужно прояснить несколько вопросов, прежде чем платить. По старинке на сайте просто поместили бы раздел «Частые вопросы» или поставили бы безликий чат-бот для ответов.

А что, если вместо этого у нас был бы «принимающий заказы» продавец, но на базе ИИ?

Такое решение предлагает компания Rezolve AI. Её продукт brainpowa представляет собой, по словам их генерального директора и председателя Дэна Вагнера, «первую специализированную LLM для коммерции». «Можно смотреть на неё как на катализатор продаж. Раньше лучшие продавцы обладали тремя качествами: знанием продукта, эмпатией и умением закрыть сделку. Сила brainpowa в том, что она копирует лучшие черты таких продавцов, уменьшая разрыв между цифровым и офлайн-опытом и принося компаниям больше выручки».

Разница между онлайн- и офлайн-продажами действительно огромна. По данным Razorpay: «На 6 февраля 2025 года средний показатель отказов от корзины в e-commerce составляет около 70%, по данным Baymard Institute. То есть 70% онлайн-покупателей бросают корзину и лишь 30% завершают покупку». В то же время только 30% посетителей офлайн-магазина отказываются от покупки, если они уже пришли посмотреть товар.

И здесь есть причина. Многие продавцы в магазине — не такие, как та равнодушная сотрудница кинотеатра. Они знают продукт, умеют сопереживать и закрывать сделки. Кроме того, в небольших магазинах владелец сам участвует в продажах, и вероятность того, что он заинтересует покупателя, куда выше.

Возвращаясь к маме, сидящей допоздна в Facebook: она не хочет отправлять свои вопросы в цифровое никуда. Ей также не хочется возиться с ботом, который даёт шаблонные, неуместные ответы. При её загруженности и нехватке времени логично, что она хочет быстро получить всю нужную информацию, а если ответ её устроит — сразу оформить заказ.

Именно здесь сильна LLM-модель продаж: это не алгоритм, просто выплёвывающий справочные данные, а система, которая убеждает, даёт нужную поддержку и ведёт клиента, как первоклассный продавец. «Представьте, вы заходите на сайт для бронирования авиабилетов и говорите: “Мне нужен бизнес-класс до Нью-Йорка, место у прохода, прямой рейс, предпочтительный перевозчик — British Airways”. Тогда brainpowa сама всё сделает, учитывая, что она понимает 95 языков», — поясняет Вагнер.

Очевидно, будущее ИИ в коммерции не за безликими чат-ботами, пусть они и умеют красиво общаться один на один. Вагнер считает, что побеждать будут адаптивные решения, подстроенные под конкретную индустрию и задачи. Системы, «заточенные» под определённые вертикали, уже начинают менять рынок, повышая продажи.

Это закономерно: лучшие продавцы не просто вываливают на покупателя набор данных. Они подбирают индивидуальное решение, учитывая тонкости поведения клиента и подбирая оптимальный продукт под его нужды.

Иными словами, здесь задействован интеллект, который «чувствует» ситуацию.

Что касается той самой сотрудницы из кинотеатра, проблема была не в том, что она не знала продукт. Она упустила меня как клиента, потому что ей не хватило эмпатии и того же практического интереса к решению моей задачи, который был у меня. Если ИИ-модели LLM смогут научиться смотреть на ситуацию глазами клиента, предвидеть его потребности и удовлетворять их, нас ждёт захватывающий новый этап развития продаж.

Посмотрим на ситуацию и с другой стороны. brainpowa и похожие решения создаются на базе опыта топовых продавцов. Представьте, если бы это пошло дальше и «плохие» продавцы сами учились у ИИ? Тогда бы сервис и общение с клиентами принципиально изменились — в лучшую сторону.

И, возможно, это сделало бы многих уставших людей куда счастливее.