Партнер по продажам

AI‑воронка 360° и рост конверсии

ML‑аудит CRM‑сделок, поиск узких мест и автоперестройка этапов с триггерами и дашбордом ROI.
Цель внедрения
Увеличить выручку, сократив потери лидов в узких местах воронки и ускорив цикл первой продажи.
Технологический стек
Python + Pandas/Sklearn, Azure/Vertex AI, Airbyte/Make для ETL, Metabase/Tableau, Webhooks/REST API для CRM
–25%
Снижение длины цикла сделки за 3 месяца

Большинство российских компаний, даже тех, кто уже вкладывает сотни тысяч рублей в Яндекс.Директ, продаёт на Wildberries или льёт трафик из VK‑таргета, перестаёт зарабатывать ровно в тот момент, когда лид попадает в CRM. Этапы воронки нередко собираются «на коленке» в день запуска проекта: названия копируют из шаблона, критерии перехода не фиксируют, менеджеры ставят статус «Переговоры» на всё подряд, а владелец видит лишь разрозненные цифры. Итог — до 40% рекламного бюджета «сгорает» без шанса на продажу; решения об увеличении маркетинговых инвестиций принимаются вслепую, отдел продаж тонет в ручной рутине, а колл‑центр звучит занято сигналом: «Соединяем с оператором…».

«Смарт‑воронка 360°» закрывает эти боли единым сценарием. За 28 календарных дней мы подключаемся к любой вашей CRM (amoCRM, Bitrix24, самописка), выгружаем историю сделок, соединяем её с UTM‑метками, коллтрекингом, а также заказами с Avito, Ozon и Wildberries. Поверх этих данных обучается ML‑модель, которая показывает, где именно вытекают деньги: на каком шаге клиенты чаще всего «зависают», при каких параметрах сделки шанс успеха стремится к нулю, какие менеджеры системно нарушают SLA.

Система не ограничивается аналитикой — она тут же предлагает конкретные действия: убрать «мусорный» статус, разбить длинный этап на два коротких, ввести правило «15 минут до первого касания» или автоматически переводить лида в "Холодный", если звонок не состоялся. AI генерирует «идеальную» структуру воронки, подсказывает названия привычными словами ваших продавцов, создаёт роботов‑триггеров и прописывает чек‑листы прямо в карточке сделки.

Менеджеру не нужно держать в голове инструкции — бот напомнит в Telegram, поставит задачу, зафиксирует результат и не даст «забыть» про клиента. Руководитель в реальном времени видит интерактивный дашборд: конверсия между этапами, стоимость лида, прогноз выручки и тепловая карта затыков.

Что получают разные роли:
  • Собственник — прозрачное понимание, какой канал приносит прибыль, а не просто трафик.
  • Маркетолог — точные сигналы, какие креативы приводят реальных покупателей.
  • РОП — автоматический контроль дисциплины и подсказки, кого и чему доучить.
  • Менеджер — чёткий маршрут действий без бюрократии и двойных отчётов.

Эффект заметен уже в первый месяц запуска: быстрее реакция на запросы, меньше «висяков» и потерянных лидов, до +35% к конверсии и –25 часов рутинной работы на каждого менеджера ежемесячно. Благодаря точной картине «затраты‑прибыль» бизнес уверенно масштабирует рекламные бюджеты, потому что знает: каждый вложенный рубль вернётся прибылью, а не эмодзи в отчёте.

Как это работает:

  1. Глубокое подключение к источникам данных. В первый же день мы разворачиваем безопасный коннектор к вашей CRM — будь то amoCRM, Bitrix24 или даже «самописка». Скрипт выгружает полную историю сделок, статусов, задач и комментариев; параллельно подтягиваются записи звонков из коллтрекинга и переписки из мессенджеров. Вся информация нормализуется в Data Lake, где AI уже видит, как клиенты фактически двигаются по воронке, а не как задумано «на бумаге». Это даёт нам правдивую картину: сколько времени лиды проводят в каждом статусе, где перегорает интерес и в каком месте менеджеры чаще всего задерживаются.
  2. Сшивка маркетинговых данных и тренировка модели. Мы соединяем UTM‑метки из Яндекс.Директа, VK Ads, YouTube и маркетплейсов с конкретными сделками, формируя цепочку «клик → деньги». После очистки дублей и «шумовых» полей алгоритм строит сотни признаков: источник, товарная категория, чек, время первого отклика, вовлечённость в чат и т. д. На их основе ML‑движок рассчитывает вероятность конверсии для каждой микростадии и выявляет точные факторы, тормозящие продажи, будь то длинный интервал ожидания КП или неудачное время звонка.
  3. Проектирование идеальной воронки и SLA. Получив тепловую карту узких мест, AI формирует новую логику статусов: объединяет дубли, разбивает «кашу» из одного длинного этапа на два — например «Запрос КП» и «Отправлено КП», прописывает условия перехода и рекомендуемый срок пребывания. Мы проводим 90‑минутную ворк‑сессию с РОПом и маркетологом, адаптируем формулировки под внутренний язык компании и фиксируем финальную структуру «в один клик».
  1. Запуск роботизации и умных триггеров. Под утверждённую схему скрипт разворачивает цепочку роботов: автоматическое создание задач, напоминания о дедлайнах, пересылка «зависших» лидов более сильным менеджерам, автозапрос недостающих данных у клиента ботом в Telegram/WhatsApp. Все правила внедряются через API CRM, поэтому сотрудникам не нужно переходить на новый интерфейс — привычные карточки просто «оживают» дополнительным интеллектом.
  2. Живой дашборд для контроля и прогнозов. Вместо Excel‑сводок РОП получает интерактивную панель: на heat‑карте сразу видны проблемные участки, диаграмма прогноза показывает, хватит ли текущего потока заявок для выполнения плана, а алерты в Telegram сообщают, если какой‑то менеджер провалил SLA. Владелец бизнеса наблюдает чистую прибыль по каждому каналу рекламы в режиме D‑1 и принимает решения на фактах, а не на «ощущениях».
  3. Непрерывное самообучение и рекомендации. Каждую неделю система подгружает новые сделки, переобучает модели и проверяет, сработали ли изменения. Если конверсия просела, AI выдаёт «красную карточку» и предлагает гипотезу: добавить промежуточное касание, усилить аргументы в КП или изменить время отправки напоминаний. Раз в квартал мы проводим ревью, фиксируем достигнутые улучшения и запускаем новые A/B‑тесты, чтобы воронка оставалась живой и адаптивной.
Выгоды и конкурентные преимущества для бизнеса: и конкурентные преимущества для бизнеса:
  • +15‑35% к конверсии за счёт исключения «лишних» этапов и ускорения подачи КП (Или другой КЭВ — ключевой жтап воронки продаж).
  • Сокращение времени менеджера на рутинные проверки до –25 часов в месяц.
  • Рост прозрачности: владелец бизнеса видит, какой канал маркетинга даёт деньги, а не трафик.
  • Лёгкая масштабируемость: импортируйте новые источники лидов одним кликом.

Почему это лучше, чем традиционный подход: Традиционно этапы придумывают на стартовом совещании и годами не пересматривают. Мы же опираемся на живую статистику и обновляем воронку динамически. При ручной настройке менеджеры часто «забывают» менять статус сделок. AI‑триггеры делают это автоматически.

Возражения и ответы:
  • «Нашей CRM недостаточно данных» — даже 500 закрытых сделок хватит для первого ML‑цикла; далее модель самообучается.
  • «Сложно обучать сотрудников новым этапам» — сценарий включает видео‑гайд и чат‑бот‑помощник в Telegram.
  • «Дорого» — окупаемость подтверждена: ROI 300‑650% за счёт роста продаж и экономии времени.
Параметры сценария

Гипотеза — Перестройка этапов на основе ML‑анализа исторических данных увеличит конверсию в сделку минимум на 15%.

Цель внедрения сценария — Увеличить выручку, сократив потери лидов в узких местах воронки и ускорив цикл первой продажи.

KPI и метрики

  • CR в лид → продажа.
  • Среднее время цикла сделки.
  • Доля сделок в статусе «зависла» > х дней.
  • Кол‑во автозадач выполнено вовремя.
  • Доля сделок с корректным статусом.

Технологический стек — Python + Pandas/Sklearn, Azure/Vertex AI или локальный GPU, Airbyte/Make для ETL, Metabase/Tableau дашборд, Webhooks/REST API для CRM.

Шаги внедрения

  • Подписание NDA/доступы.
  • Импорт данных.
  • ML‑аудит.
  • Прототип дашборда.
  • Согласование новой воронки.
  • Настройка автоматизаций.
  • Обучение команды.
  • Запуск и двухнедельный гипер‑кэр.

Влияние на бизнес заказчика

  • Рост дохода.
  • Уменьшение костов.
  • Улучшение прогноза cash‑flow.
  • Повышение дисциплины менеджеров.

Влияние на CX — Быстрее ответ, ясные ожидания клиента на каждом шаге, меньше потерянных заявок — лояльность растёт.

Доп. идеи улучшения сценария — Интеграция анализа звонков (speech‑to‑text) для уточнения вероятности сделки.  Автопереход сделок при нарушении SLA (Service Level Agreement).  Уведомления в Telegram‑бот с ежедневным «здоровьем» воронки.

Вывод

В условиях, когда рекламные каналы дорожают, а конкуренция «подкручивает» ставки в аукционах ежечасно, победит не тот, у кого самый большой бюджет на рекламу, а тот, кто умеет доставлять каждого лида до денег. «Смарт‑воронка 360°» превращает хаос из Excel‑таблиц и «зависших» сделок в чёткую, самообучающуюся систему, где каждый этап подтверждён цифрами, а причину падения конверсии видно в два клика. Вы экономите на ручной рутине, высвобождаете менеджеров для переговоров, а маркетолог получает живую обратную связь о качестве трафика.

Результат — быстрее сделки, выше средний чек, контролируемый рост. Вместо бесконечных планёрок «почему не достигаем план» вы смотрите дашборд и принимаете решения на фактах. Уже через месяц проект окупает себя, потому что закрывает «дырки» в воронке и возвращает в продажи лиды, которые раньше уходили в песок.

Если вы чувствуете, что «система есть, но денег она не приносит», — пришло время посчитать реальные потери и изменить процесс. Оставьте контакты, и мы бесплатно покажем, сколько денег лежит у вас «под ногами» — осталось лишь поднять их грамотной автоматизацией.

Следующее решение