Почему ИИ в CRM становится необходимостью для стабильных продаж

Главная проблема большинства отделов — не нехватка лидов, а потеря управляемости по мере роста нагрузки. И даже если менеджеры выполняют свою работу на отлично — ведут переговоры, фиксируют договорённости, двигают сделки по воронке, часть информации все равно остаётся вне системы. Потому зачастую руководитель видит отчёт, который не всегда совпадает с реальной картиной общения с клиентами.

Снизить зависимость от ручной работы позволяет ИИ. Он помогает структурировать коммуникации, фиксировать итоги контактов и поддерживать данные в актуальном состоянии. В результате управление строится на полной информации, а не на выборочных проверках и субъективной оценке.

О том, когда бизнесу действительно нужен ИИ в CRM и как получить от него эффект, рассказывает Михаил Беляев, руководитель образовательного направления Битрикс24.

Ускорение рутины = управляемая стабильность 

Менеджер по продажам ориентирован на результат и живой контакт с клиентом. Заполнение карточек в CRM, подготовка КП и договоров воспринимаются как нагрузка, которая отвлекает от переговоров и закрытия сделок. Поэтому задача системы — снять с него рутинные операции и автоматизировать всё, что не требует личного участия. 

Пока поток заявок небольшой, это можно компенсировать усилием команды. Но с ростом каналов продаж и требований к скорости работы рутина начинает напрямую влиять на управляемость.

ИИ закрывает операционный разрыв между фактом общения с клиентом и состоянием данных в CRM. Он фиксирует содержание контактов, выделяет договорённости и поддерживает систему в актуальном состоянии. В результате управление опирается на фактические данные, а не на интерпретации и выборочный контроль.


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

С чего бизнес чаще всего начинает внедрение ИИ в CRM

В практике внедрений лучше всего работают сценарии, где эффект виден быстро и не требует перестройки всего отдела сразу.

Первый сценарий — итоги контакта

Без ИИ после звонка или переписки менеджеру приходится вручную восстанавливать разговор: что обсуждали, что для клиента было важно, о чём договорились. Это занимает время и часто приводит к потере деталей. 

ИИ же помогает зафиксировать итог контакта — кратко суммирует разговор, отмечает договорённости и возражения, заполняет за менеджера нужные поля в карточке. Благодаря этому в CRM реже остаются сделки без истории, а информация по клиенту унифицируется.

Второй — контроль качества коммуникаций

Когда поток заявок растёт, руководитель отдела физически не может прослушать все звонки своей команды. А вот с помощью ИИ можно без труда собирать целостную картину происходящего в отделе продаж — где менеджеры не задают ключевые вопросы, где не фиксируют бюджет/сроки, где не обозначают следующий шаг или, например, какие возражения повторяются чаще всего. 

Это превращает работу с качеством из разовых разборов в управляемую и регулярную практику.

Третий — анализ базы и запуск повторных продаж

Большая часть выручки в зрелых продажах формируется за счёт повторных обращений и доработки существующей базы. При этом в реальной работе менеджеры сосредоточены на новых лидах, а текущие клиенты выпадают из поля внимания. CRM хранит историю взаимодействий, закрытые сделки, частоту покупок, сезонность, средний чек — массив данных, который редко используется системно.

ИИ анализирует накопленные данные и выявляет закономерности: через какой период клиенты возвращаются, какие продукты покупают повторно, какие сегменты имеют наибольший потенциал апсейла. На основе этих данных система автоматически создаёт сделки для повторных продаж и ставит их менеджерам в работу.

Так повторные продажи перестают зависеть от памяти конкретного сотрудника, и работа с базой становится управляемым процессом. А это, в свою очередь, напрямую влияет на выручку и предсказуемость планирования.


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

Признаки, что уже сейчас можно внедрять ИИ в CRM

Самый простой сценарий — у вас есть CRM с ИИ, и вы начинаете с расшифровки звонков. После разговора руководитель и менеджер одной кнопкой получают текст диалога, краткое резюме и автоматически заполненные поля в карточке сделки. 

Второй признак готовности — прозрачный процесс продаж. В системе должно быть понятно, что именно менеджер обязан выяснить на этапе квалификации, какие параметры зафиксировать, когда назначить следующий шаг. 

Если эти требования определены, ИИ может выступать в роли цифрового РОПа: анализировать разговор по заданным критериям и сверять его со стандартом продаж. Система проверяет, заданы ли обязательные вопросы, зафиксированы ли бюджет и сроки, определён ли следующий шаг.

Результат этого анализа сразу возвращается в работу. Менеджер получает конкретную обратную связь по каждому звонку, видит, какие элементы упущены, и корректирует поведение в следующих переговорах. Руководитель получает агрегированную картину по всей команде — не фрагменты отдельных прослушиваний, а статистику соблюдения стандартов и повторяющиеся отклонения.

При такой базе внедрение не требует долгого проекта. Компания начинает с конкретного сценария — расшифровки и автозаполнения — и уже на этом этапе получает измеримый эффект: экономию времени менеджера, полноту данных в CRM и прозрачность качества коммуникаций.

Кто управляет внедрением и почему без этого не будет результата

Внедрение ИИ в CRM — зона ответственности руководителя продаж. Инструменты вроде расшифровки звонков или автоматического заполнения карточек не могут оставаться добровольной опцией. После запуска они закрепляются в регламенте и становятся обязательной частью процесса — так же, как фиксация сделки или назначение следующего шага. 

Следующий шаг — определить конкретную проблему, которую должен решить ИИ. Это точка в процессе, где отдел теряет деньги или контроль: сделки зависают без следующего шага или, например, повторные продажи проводятся нерегулярно.

Формулировка задачи происходит вместе с командой продаж, исходя из реальной практики. Под выбранную цель настраивается применение ИИ. Чётко обозначенная проблема даёт измеримый результат и понятный управленческий эффект.


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

Как внедрить ИИ в CRM без долгого проекта: логика короткого пилота

Сначала выбирают задачу, у которой есть измеримый показатель и прямое отношение к ежедневной работе. Это может быть скорость первого ответа по входящим обращениям или доля сделок, где после контакта зафиксирован следующий шаг и дата. Важно, чтобы цель была связана с реальным действием, а не с общим улучшением эффективности.

Дальше фиксируется минимальный стандарт данных. Что именно должно появляться в карточке сделки после звонка или переписки, какие поля считаются обязательными, что принимается за корректный итог контакта. Без этого невозможно честно сравнить результат — изменения будут ощущаться, но не подтверждаться цифрами.

Пилот запускается на ограниченном участке. Это может быть отдельная группа менеджеров, один источник лидов или конкретный продукт. Такой формат позволяет быстро увидеть эффект и не рисковать всем процессом. В ходе пилота уточняются рабочие правила: где автоматическая фиксация подходит без правок, где требуется участие менеджера, какие записи действительно помогают в дальнейшей работе.

После стабилизации сценарий закрепляется в повседневной практике. Он становится частью регламентов, обучения и контроля качества, а затем масштабируется без дополнительного давления на команду.

По внутренним данным Битрикс24, компании, которые подключают BitrixGPT для расшифровки звонков и автозаполнения карточек, начинают регулярно использовать его уже в первые недели после запуска. Это снижает барьер входа: инструмент не требует отдельного проекта и сразу встраивается в текущий процесс.

Для быстрой настройки и тестирования также всё чаще используют практику вайбкодинга, который позволяет быстро собрать рабочий сценарий с помощью ИИ и готовых сервисов, без полноценной разработки. Это позволяет отделу продаж экспериментировать с искусственным интеллектом в коротких циклах и находить рабочие решения без привлечения целой ИТ-команды.

Для тестирования более узких задач бизнес всё чаще обращается к готовым решениям.


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

Как измерять эффект

В пилоте достаточно нескольких показателей, которые напрямую отражают управляемость продаж:

● скорость реакции: среднее время первого ответа, доля обращений, обработанных в SLA;

● полнота CRM: сколько контактов имеют итог/резюме, следующий шаг и дату, заполненные ключевые поля;

● качество коммуникаций: доля повторяющихся ошибок, структура возражений и причин проигрыша;

● производительность руководителя: сколько времени уходит на ручной контроль и разборы сделок при неполных данных в CRM.

Главное правило — сравнивать до/после на одном и том же участке.

---

Читайте также: Всё наоборот: как Brunello Cucinelli создал интернет-магазин с «непривычной» архитектурой (и что получилось)

---

ИИ как стандарт управления, а не модный инструмент

Рынок прошёл этап первичного эксперимента. Базовые сценарии применения ИИ в продажах уже подтверждены практикой и воспринимаются как новый стандарт работы. 

Следующий уровень — ИИ-боты и автоматические обзвоны. Эти решения не универсальны. Их эффективность зависит от длины цикла сделки, сложности продукта, требований к персонализации. В одних моделях продаж они усиливают воронку, в других дают ограниченный результат и требуют тонкой настройки.

При этом потенциал применения ИИ не исчерпан. В каждом бизнесе остаются собственные точки роста, которые невозможно тиражировать в готовом виде. Новые сценарии выявляются через практику, проверяются на ограниченном участке и закрепляются как рабочий стандарт, если подтверждают экономический эффект. Именно эта работа с гипотезами формирует следующий этап развития ИИ в CRM.

Михаил Беляев, 
руководитель образовательного направления Битрикс24.

Для NEW RETAIL