B2B-продажи: CRM и AI-разбор звонков вместо сделок в мессенджерах

Менеджеры вели сделки в мессенджерах, и руководитель не понимал, почему они не закрываются. Внедрили CRM, воронку и AI-разбор каждого звонка по скрипту.

Кейсы · 1226 октября 20262 мин чтения
Отрасль

B2B · продажи

Технологии

CRM · AI · Автоматизация

Задача

Менеджеры ведут сделки в мессенджерах, воронки нет, причины потерянных сделок неизвестны.

Решение

CRM с воронкой продаж, AI-разбор звонков с оценкой по скрипту и ежедневная сводка руководителю.

B2B-продажи: CRM и AI-разбор звонков вместо сделок в мессенджерах

Контекст

B2B-компания с небольшим отделом продаж. Заявки приходили из разных каналов, а дальше каждый менеджер вёл сделки по-своему: в мессенджерах, личных заметках и таблицах. Руководитель видел только итог месяца и не понимал, на каком этапе и почему теряются клиенты.

Задача

  • собрать все сделки и коммуникации в одной системе;
  • построить понятную воронку продаж;
  • найти причины, по которым сделки не закрываются.

Что сделали

CRM и воронка. Внедрили CRM, описали этапы сделки и обязательные действия на каждом. Заявки из всех каналов попадают в систему автоматически, история общения с клиентом хранится в карточке.

AI-разбор звонков. Записи звонков автоматически расшифровываются, а модель оценивает каждый разговор по скрипту продаж: выявлены ли потребности, отработаны ли возражения, назначен ли следующий шаг.

Ежедневная сводка. Руководитель каждый день получает сводку: сколько звонков, как они оценены, какие сделки зависли и где менеджеры чаще всего отклоняются от скрипта.

Результат

Уже за первую неделю разбор звонков показал три системные ошибки в скрипте, которые повторялись у всех менеджеров. После их исправления конверсия в сделку выросла на 23%. Руководитель управляет продажами по данным, а не по ощущениям.

Что использовали

CRM, интеграция каналов заявок, распознавание речи, языковая модель для оценки звонков по скрипту, автоматическая сводка руководителю.

Результат

Что изменилось

+23%конверсия в сделку
1 неделячтобы найти и исправить три системные ошибки в скрипте
#b2b#продажи#crm#ai#речевая аналитика

Другие кейсы

Все кейсы
ПроизводствоERP · BI · Автоматизация

Производство: от Excel и устных отчётов к ERP и утренней сводке собственнику

Задача
Операционка в головах и Excel: собственник не видел, что происходит в бизнесе, а отчётность собиралась вручную по два дня.
Решение
ERP под процессы компании, автоматическая загрузка данных и дашборд руководителя с утренней сводкой в Telegram.
«Разобрался в нашем бизнесе глубже, чем некоторые сотрудники. Результат увидели через месяц.»Владелец производственной компании
0 дней — на отчётность вместо двух
МедицинаDWH · BI · AI-ассистент

Сеть клиник: единые данные по филиалам и AI-ассистент администраторов

Задача
Разрозненные данные по филиалам сети клиник: руководство не понимало, какие филиалы и услуги приносят прибыль.
Решение
Единое хранилище данных, дашборды по филиалам и услугам, AI-ассистент для администраторов.
«Наконец-то видим, что происходит в каждом филиале. Два из них работали в минус — мы этого не знали.»Операционный директор сети клиник
2 филиала — оказались убыточными — выявили по данным
ПромышленностьIoT · SCADA · MES

Диспетчеризация производственной площадки: данные с оборудования в реальном времени

Задача
Оборудование цеха не передавало данные: выпуск, простои и их причины фиксировались вручную в журналах и попадали к руководству с опозданием.
Решение
Сбор данных с контроллеров и датчиков, SCADA-диспетчеризация линий, учёт простоев с причинами, передача выпуска в учётную систему и дашборд начальника производства.

Обсудим ваш проект

Ответим в течение рабочего дня
Первая встреча — с архитектором решения, а не с менеджером продаж
Подписываем NDA до начала обсуждения

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.