Нейропродавцы: как повысить эффективность продаж при помощи ИИ

Помощники-боты, которые интегрированы в сайты и приложения, уже никого не удивляют. Иногда с помощью бота действительно можно решить простой вопрос, а иногда хождение по скрипту доводит до судорожной мольбы: “Переключите на оператора”. Почему так происходит?

Бот – это программный агент, который выполняет заранее запланированные задачи. Если бот используется для взаимодействия с клиентом, он может “проходить” по заготовленным сценариям и закрывать собой частотные запросы. Ни о какой гибкости и решении нестандартных ситуаций речи быть не может. 

Люди делегировали элементарнейшую рутину ботам, но только с внедрением LLM (Large Language Models) у нас появилась возможность частично воспроизвести способности человека обрабатывать информацию и принимать решения. Именно на основе LLM работают нейросотрудники, в том числе - нейропродавцы.

Нейросотрудник – это дообученная на конкретных данных большая языковая модель, которая взаимодействует как с пользователями и другими нейросотрудниками.

Чем нейросотрудник отличается от бота: 

• Функциональностью. Бот ассоциируется с автоматическими ответами или постингом, а нейросотрудник способен воссоздавать деятельность отдельных сотрудников, из которых можно даже собрать целый нейроотдел, а в будущем и нейрокомпанию.

• Интеллектуальными способностями. Нейросотрудник уже знает практически все, что доступно в интернете, он может самообучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям. Для принятия решений он опирается на огромные объемы данных. А бот ограничен в возможностях.

• Спектром решаемых задач. Нейросотрудники чаще всего внедряются во внутренние процессы организаций для повышения эффективности и сокращения издержек, а боты обрабатывают информацию или автоматизируют стандартные процессы. 

Уже на этом этапе знакомства с нейросотрудником можно понять, что его можно задействовать в разных сферах: маркетинге, преподавании, HR. Он способен генерировать текстовый и визуальный контент, читать лекции, отбирать резюме по заданным параметрам, и многое другое. 

На отечественном рынке сейчас активнее всего этот инструмент внедряют в сферу, рутина которой основывается на постоянном общении с клиентами, а оперативность при этом очень важна. Речь, конечно, о продажах. Так появился термин нейропродавец. 

Когда компания обращается с запросом на внедрение нейропродавцов в отдел продаж, работа начинается с предпроектного анализа. Задачи и проблемы могут быть совершенно разными: менеджеры не успевают обрабатывать заказы, возникает необходимость расширить географию присутствия на другие часовые пояса без открытия филиалов или найма дополнительных сотрудников и т. п.  

После выявления потребностей и проблем мы анализируем уже существующие процессы или создаем их новые схемы, а потом определяем, на каком этапе эффективнее внедрить искусственный интеллект, какую технологию использовать: систему машинного обучения, обработку естественного языка (Natural Language Processing – NLP) или что-то другое. 

Дальше начинается самое интересное – разработка решения или самого нейропродавца. Исходя из его функционала, он может интегрироваться в CRM-систему, мессенджеры, телефонию. 

После “рождения” новоиспеченного продажника его нейромозг заполняется информацией. Для этого из данных компании собирается структурированная база знаний, в которую включаются существующие переписки живых менеджеров, транскрибированные записи разговоров, исчерпывающая информация о компании – все это сделает будущие диалоги точными и вариативными, а решения нейросотрудника – корректными. 

Созданного и обученного сотрудника мы тестируем, чтобы оценить ответы, адекватность диалогов, качество презентации продукта и другие нюансы. Прописываем промпты, собираем обратную связь от тестировщиков и оптимизируем системы на основе этих данных. Только после этого нейропродавец запускается в работу с реальными клиентами, но опять же под пристальным вниманием.

За “фасадом” таких нейросотрудников всегда скрыта большая языковая модель, которая обучена на огромном объеме разноформатных данных. Если говорить про зарубежные решения, то это Chat GPT от OpenAI, Mistral Large от Mistral AI, продукты компании Anthropic. Бывают ситуации, когда в работе можно использовать только российские решения, тогда используются YandexGPT или GigaChat от СБЕРа.

Нейросотрудники уже зарекомендовали себя в формате переписок, где они существенно сокращают сроки ответа и увеличивают количество обработанных запросов. 

Кейс: Университет “Синергия” активно внедряет их в образовательную сферу в качестве кураторов, то есть реализует клиентскую поддержку студентов, которые в любое время могут задать вопрос, касающийся обучения, и получить ответ в течение 10 секунд. Ранее ответ давал сотрудник университета в рабочие часы буднего дня, а средняя скорость обработки запросов равнялась тридцати минутам. 

Сотрудники на платформе ИИ интегрируются и в телефонные разговоры, но здесь есть ряд моментов, которые влияют на их эффективность:

• ИИ все еще может быть ограничен в понимании сложных запросов и решении индивидуальных ситуаций;

• Нейросотрудники не способны понимать эмоции и устанавливать личный контакт с клиентом, но им уже можно задать tone of voice или научить шутить;

• Скорость синтеза ответов в режиме реального времени не так высока, как этого требует диалог между людьми. 

Бизнес, где успех зависит от живого харизматичного человек, взаимодействия с ним, пока что не торопится использовать нейросотрудников. Но технологии синтеза речи не стоят на месте, поэтому в будущем нейросотрудники смогут заменить реальных людей и в живом разговоре. 

Методология оценки выстраивается параллельно с внедрением инструмента, которое происходит с конца прошлого года. Сейчас бизнес пользуется базовыми способами: 

• сравнением KPI, 

• анализом данных о продажах,

• мониторингом отзывов клиентов.

С развитием технологии наверняка появятся и другие метрики для отслеживания эффективности. При их определении также будет важно учитывать специфику бизнеса и задач, которые стоят перед ним.