Как меняется работа клиентского менеджера, когда AI-ассистент появляется у каждого сотрудника

Работодатели все чаще ждут от сотрудников навыков работы с нейросетями, и чаще всего такое требование встречается именно в вакансиях клиентских менеджеров. Компании подключают ИИ-ассистентов целым отделам и рассчитывают, что эффективность вырастет кратно, при этом в первые недели у менеджера обычно работы становится только больше. 

Появление ИИ-ассистента меняет не только скорость работы клиентского менеджера, но и саму ее механику. Раньше менеджер сам собирал информацию о клиенте, готовился к встречам, контролировал регулярность контактов и фиксировал результаты. Теперь часть этого цикла можно передать ИИ, а человеку оставить интерпретацию данных, принятие решений и переговоры. Но чтобы такая модель заработала, сотруднику приходится осваивать новую роль — руководителя собственного ассистента.

Как перестраивается роль, когда помощник появляется у каждого сотрудника, рассказывает София Ведищева, руководитель направления по развитию клиентов Битрикс24. 

Почему сопровождение клиентов упирается в человеческий ресурс

Работа с клиентом в сопровождении не заканчивается успешно закрытой сделкой. Часто клиент остается с компанией на несколько циклов сотрудничества, и история взаимодействия накапливается годами. Менеджер каждый раз отталкивается от точки, в которой клиент был раньше, отмечает текущую, сразу планирует следующий шаг и фиксирует все это в системе. Без такой фиксации работать не получится ни с ИИ-ассистентом, ни без него.

Держать эту историю в голове невозможно при любом размере базы. В отдельных командах на одного менеджера приходятся сотни клиентов, и каждый приходит со своими задачами, несколькими точками контакта и несколькими сотрудниками со своей стороны. Даже десяток клиентов с такими подробностями запомнить нельзя, поэтому все данные о работе должны быть внесены в CRM сразу после контакта.

Традиционно работа с клиентской базой во многом строится вокруг заранее заданной периодичности контактов. Менеджер планирует касания по календарю: связывается с клиентами через определенные промежутки времени, перед продлением договора или в другие контрольные точки. Такой подход помогает не потерять клиента из поля зрения, но не всегда учитывает, когда внимание менеджера действительно необходимо. У одного клиента ничего не изменилось с прошлого разговора, а у другого именно сейчас возникла проблема, изменились потребности или появилась новая задача.

С появлением ИИ постепенно становится возможен переход от календарной модели работы с клиентами к событийной. Ассистент может анализировать доступные данные и помогать замечать такие изменения, как снижение активности, новые обращения, изменение характера использования продукта, повторяющиеся вопросы или другие сигналы. В результате поводом для контакта становится не только дата в календаре, а конкретное событие в жизни клиента.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Что меняется, когда у менеджера появляется ИИ-ассистент

Чтобы ИИ-ассистент помогал менеджеру, необходимо внимательно и своевременно вести CRM-систему. После каждого контакта с клиентом менеджер должен вносить в нее итоги разговора, договоренности, сроки и важные заметки, и делает это с первой же встречи. Если данные попадают в систему выборочно или задним числом, ИИ-ассистенту будет нечего анализировать и ни о каком приросте эффективности не будет и речи.

Когда данные полно и подробно описывают каждый контакт с клиентом, ассистент может закрывать подготовку к следующему разговору, на которую у менеджера раньше уходила большая часть дня. Вместо того чтобы пересматривать записи встреч и разбирать конспекты, менеджер получает короткую выжимку по клиенту и план разговора. Ассистент может и подсказать, к кому из клиентов вернуться спустя время и какие темы с ними поднять, поэтому в начале рабочего дня менеджер получает план задач, выстроенный так, чтобы они дали максимальный эффект.

При такой схеме один менеджер может качественно сопровождать большую клиентскую базу без пропорционального увеличения нагрузки. Для компании это означает возможность расти, не расширяя команду вслед за каждым приростом числа клиентов. Наращивать штат теми же темпами, что и продажи, сложно, поэтому ИИ-ассистент становится одним из способов масштабировать сопровождение за счет повышения производительности действующей команды.

Хранение большого количества чувствительных данных о клиентах и их компаниях всегда связано с вопросом безопасности. Менеджер работает с персональными данными, коммерческими условиями и внутренней информацией о процессах клиента, и любая выгрузка в сторонний сервис означает, что эти сведения оказываются на чужих серверах, вне контроля компании. 

Когда все данные хранятся на корпоративных серверах, а ИИ-ассистент работает внутри контура компании, поверх той же CRM, например через сервис Битрикс24 Коворк/Код, данные всегда остаются внутри системы в рамках прав доступа конкретного менеджера.

Вторая зона ответственности менеджера

Нового сотрудника или стажера обычно передают на обучение опытному коллеге — тому, у кого уже выстроены собственные процессы и кто способен понятно объяснить другому человеку, что, как и в какой последовательности нужно делать. С ИИ-ассистентом эта логика меняется. У каждого менеджера появляется свой цифровой «помощник» независимо от его опыта и грейда.

Поэтому умение структурировать собственную работу и четко ставить задачи перестает быть компетенцией только опытных сотрудников — теперь оно необходимо каждому, кто работает вместе с ИИ.

Вместе с таким ассистентом у сотрудника появляется вторая зона ответственности. Он отвечает за собственные процессы и дополнительно за то, что делает ИИ: какие задачи получает, насколько качественно их закрывает и в каком виде возвращает результат. На старте работы с ИИ-ассистентом задачи имеет смысл усложнять постепенно. 


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Например, начать с поиска информации о клиенте, затем добавить анализ встреч, затем внесение результатов в CRM-систему, и только потом передавать ассистенту самостоятельные действия, например, отправку сообщений или назначение встреч.

Зачастую в первые недели работы у сотрудника становится больше. Первые запросы приходится прописывать подробно, объясняя, из каких источников брать информацию, на что обращать внимание, какими данными пользоваться и в каком виде вернуть ответ. Прирост производительности появляется позже, после того как менеджер определил, что из его рутины можно передать, обучил ИИ-ассистента логике своих процессов и научился проверять полученный результат.

После появления первых результатов меняются и ожидания компании. Если часть работы стала занимать меньше времени, руководители начинают закладывать эту экономию в планирование: увеличивают объем аналитики, сокращают сроки подготовки или передают сотруднику дополнительные задачи.

Для клиентской функции ценность появляется тогда, когда освободившийся ресурс направляют туда, где участие человека действительно важно: на переговоры, развитие клиента, выстраивание отношений с ЛПР и работу со сложными ситуациями, которые нельзя решить по стандартному сценарию. В таком случае ИИ не просто увеличивает производительность менеджера, а меняет качество самой функции: меньше времени уходит на обслуживание процесса и больше — непосредственно на работу с клиентом.

Сотруднику при этом нужно время на то, чтобы научиться ставить задачи ИИ-ассистенту и проверять результат. Тем, кто работает в постоянном аврале, найти это время сложнее всего, поэтому ИИ-ассистент какое-то время остается для них дополнительной нагрузкой, и часть сотрудников, скорее всего, будет сопротивляться изменениям.

---

Читайте также: Первая линия продаж уходит AI-агентам: почему бизнес больше не отвечает клиентам вручную

---

Что остается за человеком

Внутри роли клиентского менеджера долго конфликтовали два набора качеств. Первый — это усидчивость вместе с умением раскладывать информацию по полям, второй — умение договариваться и вовлекать клиента. Сильные переговорщики тратили весь ресурс на встречу и почти не оставляли его на внесение данных в систему, поэтому компании постоянно выбирали, какой портрет сотрудника им предпочтительнее.

Если рутину заберет ИИ-ассистент, этот выбор компаниям, скорее всего, делать не придется. Структурную часть работы менеджер сможет закрывать вместе с ИИ-ассистентом, и на первый план, с высокой вероятностью, выйдут коммуникация и переговоры. Подключают такие инструменты компании при этом быстрее, чем перестраивают под них процессы, и четкую стратегию внедрения имеет около четверти российских компаний с бюджетом на них, а среди барьеров называют неясность ценности и отсутствие распределения ролей.

Рабочий день при всех этих изменениях, скорее всего, останется прежним, и работы не станет кратно больше, поменяется скорее ее динамика и результативность. Умение ставить задачи ИИ-ассистенту и проверять результат может со временем стать для клиентского менеджера таким же базовым требованием, каким сейчас является умение работать в CRM.

София Ведищева, 
руководитель направления по развитию клиентов Битрикс24.

Для NEW RETAIL