«Мы думали, что быстренько станем миллиардерами». Как устроен бизнес на ИИ-менеджерах

«Лесная фея» помогает покупателям выбрать парфюм, отправляет ссылки на оплату и напоминает о неоплаченных заказах. А менеджер мебельной компании рассказывает клиентам о платном выезде замерщика — и, как выясняется, зря. С условиями выезда он напутал.

В обоих случаях с покупателями общались ассистенты на базе искусственного интеллекта. Их создавала команда «Вика Вика».

В интервью «Про бизнес» основатель компании Илья Данилюк рассказал, почему идея массового сервиса для бизнеса оказалась сложнее, чем представлялось, как научить нейросеть не просто отвечать, а помогать продавать и за какую работу на самом деле платят заказчики.

— Илья, с чего все началось? Хотелось сделать свой бизнес на ИИ?

— Хотелось решить вполне конкретную задачу. В одном из моих проектов — казахстанской компании по инженерному оборудованию — каждый день приходило от 50 до 150 обращений из Instagram и WhatsApp. Именно обращений: один клиент может и десять сообщений написать. На них нужно ответить, разобраться, что человеку требуется, собрать информацию и передать клиента дальше в отдел продаж.

Казалось бы, найми сотрудника. Но его нужно найти, обучить, проконтролировать. Ты доводишь человека до результата, а потом он уходит — и все начинается заново.На пересечении продаж и ИИ появилась идея виртуального менеджера. Даже название оттуда: «Вика, быстренько, ответь тому-то». Думаю, такое поручение во многих компаниях узнают.

Поначалу представляли себе массовый сервис: компания загружает информацию о продукте, подключает мессенджеры и получает ассистента. Мы думали, что быстренько станем миллиардерами.

А потом начали внедрять. И выяснилось, что загрузить информацию о компании — задача не такая простая. Для начала ее нужно собрать.

— Неужели у действующего бизнеса нет информации о собственном продукте?

— Информация есть. Вопрос — где и в каком виде.

Что-то знает руководитель, что-то один сотрудник, что-то другой. Часть лежит на сайте, часть в переписках. У руководителя еще есть знания с очередного обучения, которые до команды могли не дойти.

И это встречается у совершенно разных компаний: небольших и крупных, новых и тех, кто давно работает. Размер бизнеса и его возраст сами по себе не означают, что знания собраны и правила общения описаны.

Спрашиваешь, как у вас устроены продажи в переписке. «Ну вот Ирочка общается, у нее можно спросить».Ирочка, возможно, прекрасно консультирует. Но выполняет ли она функцию продажи? Выясняет потребность? Помогает сделать следующий шаг? Это уже отдельные вопросы.

Даже если правила есть, нужно понимать, соблюдаются ли они. По моим наблюдениям, во многих компаниях переписки проверяют хаотично, а где-то практически не проверяют. Написать скрипт и добиться того, чтобы по нему действительно работали, — разные задачи.

Третье состовляющее — умение работать с нейросетями. Я провожу обучение по использованию нейросетей для бинеса, и люди говорят: «Мы уже два года пользуемся, задаем вопросики». Начинаешь разбираться, а там все вопросы на уровне — «а посоветуй», «а скажи».

Одно дело — попросить нейросеть что-нибудь посоветовать. Другое — описать работу сотрудника, который будет отвечать вашим покупателям от имени компании.

Получается, прежде чем объяснить продажи искусственному интеллекту, приходится довольно подробно объяснить их самому себе. Но мы не предлагаем заказчику сначала во всем разобраться самостоятельно, а потом приходить. Собрать знания, выстроить логику общения и перевести ее в работающие инструкции — как раз наша часть работы.

— Чем тогда ваша работа отличается от подключения конструктора ботов?

— Получить инструмент и получить подготовленного под свой бизнес ассистента — не одно и то же. Мы работаем в трех плоскостях: личность, навыки продавца и его специализация.

Личность — это то, как ассистент общается и какое ощущение от разговора оставляет.

Представь сотрудника кафе: быстрый, открытый, легкий в общении. А теперь специалиста по инженерной сантехнике. Оба продают, но понятно, что говорить будут по-разному.Мы продумываем характер, профессиональный образ, манеру общения. В том числе поэтому для парфюмерного бренда появилась «лесная фея». У ребят вся идея построена вокруг леса, весеннего поля, сказочных образов. Хотелось, чтобы переписка продолжала эту атмосферу.

Вторая плоскость — навыки продавца. Как выявить потребность, что уточнить, какие преимущества объяснить, к какому действию подвести человека. Это не просто дать нструкцию нейрости «будь вежливым и старайся продать».

Вот один из инструментов, который мы используем при разработке логики диалога, — программирование в продажах. Допустим, человек выбирает ламинат. Продавец говорит: сейчас выберем модельку, определимся с площадью, заложим запас на подрезку, подберем подложку, сформируем заказ, а при необходимости я посоветую монтажника.

Вроде рассказал обычные вещи. Но у клиента вместо пустоты появилась понятная картина: как он решит свою задачу и что будет дальше. Это один прием, не весь скрипт. Таких решений в качественной переписке много, и мы закладываем их при создании ассистента.

Третья плоскость — специализация. Ассистент должен понимать предмет разговора: продукт, его особенности, ограничения, вопросы покупателей. Как повар, который знает химию и физику, глубже понимает, что происходит с продуктами. Одной приятной манеры общения недостаточно.

Мы не просто переносим в бота то, что уже говорит менеджер. Мы разбираемся, как сделать эти диалоги качественнее. Над проектом работают специалист по продажам, специалист по инструкциям для ИИ и программист, который связывает все с внешними системами.

— А лесная фея действительно продавала или просто красиво говорила?

— Там как раз интересна не только фея, но и то, что происходило за перепиской.

Ассистент общался с покупателями в Instagram и «ВКонтакте», собирал данные и двигал заявку по этапам в Bitrix24. Выявил потребность — один этап, получил адрес — следующий, договорился об оформлении — еще один.

Потом брал из CRM ссылку на оплату и отправлял клиенту. Если заказ не оплачен, через некоторое время напоминал. Когда оплата фиксировалась, благодарил покупателя и сообщал сотруднику, что заказ нужно отправить.

Владельцы смотрели на последнюю колонку воронки: какой товар, кому и куда отправлять. Отправкой уже занимались люди.

То есть у нас фея не просто поддерживала сказочную атмосферу. Она еще и доводила заказ до оплаты.

— А что произошло с мебельной компанией?

Запустили ассистента для производителя мебели, подготовили инструкции. Примерно через неделю заказчик стал выборочно смотреть диалоги и заметил: бот говорит, что выезд дизайнера или замерщика платный. А мы этот момент в инструкции не зафиксировали. Вместо уточнения он ответил по-своему. Пару обращений из-за этого точно потеряли.

Исправили инструкцию и проверили похожие вопросы. Не ограничиваемся заменой одной фразы: доработка должна закрыть и конкретную ошибку, и близкие по смыслу ситуации.Для ситуаций, когда информации не хватает, мы прописываем другой путь: ассистент честно говорит, что нужно уточнение, предлагает телефон специалиста или передает диалог в CRM в воронку «Внимание менеджера». Это поведение тоже проверяем на конкретных вопросах. История с выездом как раз показала, какой сценарий требовал доработки.

Часть нюансов проявляется только в реальных переписках. Поэтому мы не заканчиваем работу на подключении мессенджера: собираем обратную связь и дорабатываем ассистента под то, как компания действительно работает.

— Как распределяется работа после запуска?

— Заказчик помогает уточнять особенности продукта и условия работы, а мы переводим эти уточнения в инструкции и проверяем похожие сценарии. Так и выстраивается совместная работа после запуска.

Менеджеры компании продолжают заниматься клиентами и продажами, а наша команда — настройкой и техническим сопровождением ассистента. Заказчику не нужно самому разбираться, как переписать промпт или исправить интеграцию. Он описывает, что нужно изменить, а мы берем в работу техническую часть.

Обновление информации тоже устроено по-разному. У одних клиентов цены автоматически подтягиваются из базы данных. У других ассортимент небольшой и условия меняются редко — информация закреплена в инструкциях. Мы подбираем способ под конкретную компанию, а не заставляем всех работать одинаково.

— Люди не возражают, когда понимают, что им отвечает ИИ?

— Мы не скрываем, что это виртуальный ассистент. Это прописано в инструкциях: если человек спрашивает, с кем разговаривает, ему отвечают прямо.

По моей оценке, в наших проектах такой вопрос задают меньше 1% пользователей. Я связываю это с тем, что люди приходят решить свою задачу. Если вопрос понят, ответ четкий и по делу, обычно разговор продолжается вокруг продукта и решения задачи клиента, а не вокруг того, кто находится по другую сторону экрана.

Самое важное для нас — помочь человеку найти подходящее решение, а не убедить его, что он общается с живым сотрудником.

— Что в итоге меняется для отдела продаж?

— В нашей практике клиенты после внедрения никого не увольняли. Ассистент дополняет команду: берет на себя переписки, собирает информацию, договаривается о следующем шаге. Менеджер получает уже подготовленную заявку и продолжает работу.

Есть важная вещь: когда к тебе пишет потенциальный клиент, ты не знаешь, чем закончится этот разговор. Какой будет чек, дойдет ли он до покупки. Поэтому всем обратившимся нужно уделять одинаковое внимание. Не отвечать одинаковым текстом, а одинаково качественно разбираться в запросе.

Вместо этого клиент иногда получает простыню текста и сам должен искать в ней ответ. Ты пришел, чтобы, возможно, оставить деньги в компании, а тебе прислали то же самое, что еще тысяче людей. Для меня это вопрос не только продаж, но и отношения к клиенту.

Задача ассистента — быстро включиться в разговор, ответить по существу и помочь двигаться дальше. А задача менеджера — не повторять всю эту работу заново, а продолжить с того места, до которого уже дошли с клиентом.

— Получается, клиент покупает не доступ к нейросети, а внедрение и сопровождение виртуального сотрудника. Сколько это стоит?

— Стоимость складывается из двух частей.

Первая — создание и внедрение. Нужно собрать знания о компании, разработать продающую логику, подготовить инструкции и связать ассистента с нужными системами. Где-то достаточно относительно простой схемы, где-то нужны интеграции с CRM, 1С или системой бронирования. Стоимость — от 2900 до 8000 белорусских рублей, конкретный объем согласовываем индивидуально.

Вторая часть — сопровождение. Один из наших основных вариантов стоит 850 рублей в месяц: сюда входят сервис, использование нейросети и техническая поддержка. Заказчику не нужно разбираться в технической части — свои замечания он передает нам. Для большого объема диалогов есть и другие схемы оплаты.

Заказчик платит за то, чтобы инструмент работал в его бизнесе, а не просто за возможность отправлять запросы нейросети. Знать продажи, перевести их в инструкции, настроить интеграции и поддерживать все это в рабочем состоянии — разные компетенции. Мы их объединяем.

— А как до оплаты понять, подойдет ли ассистент конкретной компании?

— Это можно проверить на своих задачах. Отдел продаж — лицо компании, и предпринимателю важно заранее увидеть, как ассистент будет общаться от его имени.

Поэтому мы сначала создаем тестовую версию ассистента. Заказчик может пообщаться с ним, проверить ответы о своем продукте, посмотреть, как он ведет диалог. И только после того, как результат его устраивает, переходим к оплате.

В этом и есть разница между обещанием волшебства и нормальным внедрением. Искусственный интеллект не отменяет необходимости разобраться в задаче, согласовать условия и проверить результат. Но заказчику не обязательно становиться специалистом по нейросетям, чтобы этим пользоваться. Для этого и существует наша команда.

Мы помогаем обуздать этот инструмент и довести его до бизнес-результата. А начать можно не с веры в искусственный интеллект, а с проверки: как он будет разговаривать именно с вашими клиентами.