На коммерческом комитете легко отчитаться, что ИИ обработал все звонки и вдвое ускорил подготовку предложений. Мне интереснее три вопроса. Сколько дополнительных клиентов заплатили? Что стало с маржой? Получили ли клиенты то, что им пообещали?

Начните с места, где теряете деньги

Допустим, клиенты оставляют заявки, но часть из них так и не получает записи. Здесь ИИ может выделить целевые обращения, а сотрудник — вернуть клиента в работу. Считать стоит состоявшиеся визиты, оплаты и маржу. Если же команда уже перегружена, автоматизация перенесёт очередь к тем, кто оказывает услугу.

В сложном B2B я бы начал с брифа и черновика резюме встречи. Пусть ассистент соберёт факты со ссылками и выделит обещания, сроки и следующий шаг. Менеджер подтвердит важное. Проверять стоит время до готового брифа и долю сделок с согласованным следующим шагом.

В кейсе Calltouch система разобрала 693 звонка и передала проблемные контакты руководителю. Поставщик сообщил о 17 сделках, которые вернули в работу. Для меня здесь интересна передача ответственности: у сигнала есть получатель, а у повторного контакта можно измерить исход.

Выдавайте полномочия по мере проверки

Предиктивная модель может заметить риск оттока, генеративная — составить черновик, а правило — проверить допустимость контакта. Агенту можно поручить создание задачи или запись в доступный слот, если он берёт данные из актуальной системы. Скидки и нестандартные сроки требуют владельца, способного утвердить исключение.

Мой порядок такой: сначала система предлагает действия в теневом режиме, затем менеджер подтверждает черновики, потом агент получает право на один обратимый шаг. В пилоте проверяйте неполные данные, жалобы и конфликтующие условия. Назначьте человека, который может остановить сценарий.

В существующей базе я бы выбрал один повод для контакта: заканчивается договор или клиенту нужна помощь с продуктом. Часть подходящих клиентов оставьте в контрольной группе. Если у человека открыта жалоба, агент должен передать её в сервис. Повторная продажа имеет смысл после решения проблемы.

Считайте итог после расходов

Условный пример. Двадцать дополнительных оплат с маржой 6 000 ₽ дают 120 000 ₽. После 90 000 ₽ на решение и проверку остаётся 30 000 ₽. Если возвраты и исправления потребовали ещё 35 000 ₽, итог пилота — минус 5 000 ₽. Сравнивайте с контрольной группой и считайте каждую потерю один раз.

Продажи здесь зависят от всей команды. Маркетинг отвечает за качество потока, продукт — за достоверность обещаний, финансы — за скидки и маржу, операции — за наличие и сроки, ИТ и ИБ — за работу системы и доступы. Один владелец проекта должен иметь право менять процесс и собирать этих людей для разбора ошибок.

За 90 дней можно выбрать одну потерю, зафиксировать исходные цифры, провести теневой тест и проверить ограниченный поток. Я бы принимал решение о масштабе по дополнительной марже, качеству исполнения и цене ошибок. На AI-стратсессии или аудите с этого начинаю работу с командой.

В полной статье разобрал кейсы, три сценария запуска и план пилота по неделям.