Контролировать работу продаж в 30 раз быстрее и в 20 раз дешевле: опыт SalesAI
Сервис SalesAI автоматизирует оценку работы менеджеров по продажам с помощью нейросети. Он анализирует записи разговоров, распознаёт речь, заносит информацию в карточку клиента в CRM и оценивает работу специалиста. Как работает система и какие вызовы привели к запуску стартапа, рассказывает основатель и CEO SalesAI Роман Магдаленко.
SalesAI распознаёт контекст диалога и выводит на дашборде полный анализ звонка каждого менеджера по продажам. На основе полученных данных мы готовим другие материалы: саммари встреч, аналитику по отработке возражений, отчёты и так далее. Эта информация важна для руководителя отдела продаж, директора по продажам или маркетингу.
Сервис построен на технологии распознавания голоса Yandex STT (speech-to-text). Чтобы из полученной транскрибации извлечь контекст диалога, мы разработали собственную нейросеть.
По сравнению с человеческим контролем, SalesAI стоит в 20 раз дешевле и работает в 30 раз быстрее. Например, один наш клиент, сеть медицинских центров, теперь анализирует 100% звонков вместо 5% — это увеличило конверсию в визит на 18%.
Как вызовы в бизнесе помогли запустить стартап
В 2021 году я работал коммерческим директором в IT-компании. Наша конверсия в продажи не превышала 25%, и мы стали искать, почему.
Конверсия в продажу — показатель, который отражает долю дошедших до покупки клиентов.
Мы использовали модель оценки лидов BANT (Budget, Authority, Need, Timeline), которая не позволяла эффективно управлять сделками и конверсией. В результате переговоры были долгими и сложными.
Модель BANT предполагает оценку потенциального клиента по четырём критериям:
◼️ Budget — финансовые возможности клиента
◼️ Authority — кто принимает решение о покупке
◼️ Need — есть ли у клиента потребность в продукте
— Timeline — сколько времени требуется на принятие решения
Мы поняли, для повышения количества продаж нужно оценивать клиентов по большему числу критериев. И мы разработали для менеджеров скрипт, в котором было 30 вопросов вместо прежних четырёх.
После этого менеджерам приходилось запоминать в разы больше информации: стало больше и вопросов, и потенциальных клиентов, с которыми они общались. В день каждый специалист мог проводить более пяти встреч. В результате к концу недели ему нужно было вносить в CRM сотни клиентских ответов.
Тогда мы решили автоматизировать сбор информации с помощью искусственного интеллекта, который будет распознавать контекст переговоров и записывать ответы.
Провели интервью с потенциальными клиентами, чтобы выявить их потребности. Мы поговорили с 25 компаниями, среди которых были SAP, Accenture, Veeam, КРОК и IBS. Десять из них заинтересовались сделкой.
Параллельно подали заявку на грант от Фонда содействия инновациям (ФСИ). В марте 2022 года мы получили первую часть — 4 млн рублей — и начали разрабатывать платформу.
Сначала сделали приложение для Windows. Менеджер нажимал кнопку и в онлайн-режиме получал транскрипцию своего разговора с клиентом с задержкой примерно 30 секунд. Однако приложение перегружало компьютер и висло, и мы начали думать, как его усовершенствовать.
Во время работы поняли, что клиентам не требуется расшифровка и распределение по кластерам (ячейкам) в CRM в режиме реального времени. Достаточно проанализировать разговор после его завершения. Руководителю нужно видеть результат звонка на дашборде, чтобы оценить, все ли вопросы из чек-листа задал менеджер.
Когда мы начали перерабатывать сервис, узнали про грантовую программу Yandex Cloud Boost.
Как пришли в Yandex Cloud и какие сервисы сейчас используем
Как только мы получили грант на разворачивание инфраструктуры, сразу начали тестировать сервис синтеза и распознавания речи Yandex SpeechKit. Период преобразования речи в текст в режиме реального времени сократился с 30 секунд до двух. При этом качество распознавания заметно выросло.
Тогда мы решили переместить в Yandex Cloud все DevOps-процессы, чтобы повысить скорость и безопасность разработки. За две недели команда развернула тестовую инфраструктуру и проверила работу системы. Затем DevOps-инженер создал рабочее окружение для реальных клиентов и актуальных текстовых данных. Голосовую информацию мы не храним в облаке — она удаляется сразу после распознавания.
Для сбора, преобразования и анализа данных, а также разработки и администрирования системы используем следующие сервисы Yandex Cloud:
Yandex DataLens — для визуализации данных и аналитики;
Yandex Tracker — для управления проектами;
Yandex Compute Cloud — для создания виртуальных машин, которые нужны для разработки, тестирования и развёртывания микросервисов;
Yandex Managed Service for PostgreSQL — для хранения и обработки информации, которая используется в разработке и продакшене;
Yandex Managed Service for GitLab — для управления DevOps-платформой GitLab.
Также используем хранилище Yandex Cloud, балансировщик нагрузки для отказоустойчивости системы, систему мониторинга для сбора метрик виртуальных машин и сервис для сбора логов — записей о работе системы.
Документация по разработке и всем бизнес-процессам хранится в базе знаний на Yandex Wiki.
Как привлекаем клиентов
Сервисом SalesAI пользуются БЖФ Банк, Cryptus Media, RetailCRM, «АвтоСтронг-М», Fresh Auto, «Кортрос», «Автопремьер», группа «Клевер», «Евразия Креп» и другие компании.
У нас тарифы трёх типов в зависимости от размера команды. Самый популярный — «ПРО» за 190 000 рублей в месяц. Он подходит для команд от 25 до 50 человек. В тариф входит 30 тысяч минут, в рамках одной сделки можно использовать несколько типов звонков и по итогам каждого получать 10–20 заполненных пунктов чек-листа.
Наше исследование показало, что этот тариф позволяет клиентам экономить 95% бюджета на контроль качества и увеличивать конверсию в продажи на 38%.
Наши основные маркетинговые инструменты — SEO- и контент-маркетинг. В 2022 году мы запустили блог — там рассказываем, как ускорить и увеличить продажи.
После смены CMS-системы трафик растёт на 15–20% в месяц. За месяц блог приносит нам порядка 100 SQL (Sales Qualified Leads) — горячих лидов, которых доводит до сделки отдел продаж.
Сейчас мы дополнительно занимаемся партнёрским ивент-маркетингом — проводим мероприятия с компаниями, которые работают с большими данными и нейросетями в смежных областях.
Что дальше
В этом году у нас появятся новые функции, которые помогут нашим клиентам ещё больше увеличивать конверсию в продажи: анализ мессенджеров и писем.
Мы сократим онбординг с двух недель до двух дней, а затем сделаем селфонбординг, когда клиент сам настраивает конфигурацию системы за несколько минут. Также сделаем более быстрые интеграции со всеми CRM.
Помимо этого, мы запустим несколько проектов по аналитике процессов: мы анализируем несколько тысяч сделок и из этих данных выбираем именно те фразы и действия, которые приводят к продаже.
За два года мы вышли на доход 3 млн рублей в месяц. В ближайшие два года рассчитываем повысить этот показатель в 30 раз за счёт оптимизации процессов продаж, развития продукта и увеличеня команды — пока у нас работает 18 человек. Сейчас проводим инвестиционный раунд с крупными фондами, который поможет расширить бизнес.
а шо так можно было?
))