ENG

Перейти в Дзен
Мнение, Технологии

Умный опт: искусственный интеллект в B2B-продажах

Евгений Лосев

Евгений Лосев

Технический директор Sellty

Интеллектуальные технологии были популярны в сфере продаж задолго до бума ChatGPT. Искусственный интеллект и нейросети помогали ускорить скоринг лидов и персонализировать взаимодействие с клиентами, анализировать их поведение и определять, какому покупателю, в каком канале и какую информацию отправлять, чтобы он совершил покупку. Однако это — на потребительском рынке. А что если продавать нужно древесину для мебели? Или нефтепродукты?

В Германии придумали, как сделать из всех людей киборгов
Фото: depositphotos.com

Долгое время считалось, что передовым технологиям — не место на рынке оптовых продаж, где длинный цикл сделки, а финальное решение о покупке принимает несколько человек. Цена ошибки была слишком велика. Но технологии быстро развиваются и постепенно проникают из B2C сегмента в B2B. Интеллектуальные инструменты — не исключение. Разбираемся, как ИИ меняет сферу, где долгие годы не было даже простейших средств автоматизации, а лучший маркетинг — сарафанное радио.

ИИ в России — на пике спроса

В 2023 году разработчики ИИ совершили буквально квантовый скачок — на рынок вышла новая версия языковой модели ChatGPT. Даже скептики, долгое время считавшие искусственный интеллект технологией с перегретыми ожиданиями, поутихли после демонстрации возможностей нейросети. Интеллектуальные инструменты 2023 года умеют многое: и текст напишут, и на любой вопрос ответят, и изображение в заданном стиле отрисуют. Иногда даже с правильным числом пальцев на руках. Вся эта вариативность задач только подогревает интерес к умным инструментам со стороны российского бизнеса.

Правда, некоторые участники отраслевых рынков начали видеть значительные риски в бесконтрольном использовании искусственного интеллекта. Так, применение инновации чревато некорректной интерпретацией результатов работы нейросетей, ИБ и этическими рисками. Об этом говорится в недавнем докладе ЦБ России.

Тем не менее в исследовании НИУ ВШЭ 2023 года 65% респондентов заявили об использовании интеллектуальных технологий — правда, пока в экспериментальном режиме. А в правительстве подсчитали, что уровень внедрения ИИ в отраслях российской экономики уже сейчас составляет 20%. Еще 30% организаций планируют внедрить искусственный интеллект в следующие три года.

Повышенный интерес к ИИ поддерживается и со стороны государства. Финансирование интеллектуальных проектов за последние два года выросло почти в три раза. В следующем году в развитие сферы планируют направить 5,2 млрд рублей. Кроме того, разрабатывается государственная концепция ИИ. А для развития индустрии в регионах планируется создание оперативного штаба по искусственному интеллекту.

Все это позволяет говорить о том, что технология — на пике спроса, в трактовке Gartner, не только в мире, но и в России.

Как ИИ пришел в B2B-продажи 

ИИ в оптовые продажи шел долго. С бума интеллектуальных технологий в потребительском сегменте прошло по меньшей мере пять лет. Дело в том, что в B2B-продажах в целом дольше происходит переход в «цифру». На рынке сформировалось устойчивое убеждение, что автоматизация негативно влияет на качество взаимодействия с покупателями. В B2B — сложный и долгий цикл продажи и сделки, а решение принимает чаще всего группа лиц. И считается, что результат непосредственно зависит от личной коммуникации менеджера с покупателем.

На деле это не всегда так. За последние десятилетия выросло целое поколение людей, для которых работать с онлайн-инструментами привычно и естественно. Большинство — по разным оценкам, до 55% — покупателей в B2B предпочитает взаимодействовать с компанией-продавцом без «посредников». Более того, по нашим собственным данным, если в компании нет автоматизации, менеджеры вынуждены тратить 70% времени на оформление заказов. На качественную работу с клиентами ресурсов просто не остается. В результате — упущенные сделки и выгорание сотрудников, перегруженных рутиной. Причем контролировать этот процесс почти невозможно — все коммуникации и договоренности остаются в почте, мессенджерах и по телефону.

Поэтому оптовый бизнес вынужденно смотрит в сторону автоматизации. В основном B2B-компании перенимают опыт потребительского сегмента, который уже прошел путь автоматизации несколько лет назад. В первую очередь они удовлетворяют базовые потребности в цифре: внедряют учетные системы и B2B-порталы.

После этого выбирают ИТ-инструменты, которые помогают повышать показатели компании без капитальных затрат и существенной перестройки бизнес-процессов. ИИ способен выполнять множество повторяющихся задач, от сбора данных до создания отчетов и ответа на типовые вопросы покупателей. Теоретически это высвобождает время менеджеров на решение стратегических задач и общение с клиентами — по нашим оценкам, до 4–6 часов еженедельно.

Плюс на сегодняшний день ряд разработок в сфере ИИ, в том числе ChatGPT, доступны в тестовом режиме по минимальной стоимости или даже бесплатно. Это позволяет апробировать их, понять их ценность и решить, нужно ли полноценное развертывание. Именно поэтому искусственный интеллект быстро завоевывает B2B-продажи.

ИИ в B2B: сценарии применения

Искусственный интеллект в оптовых продажах активно используется уже сейчас. Вот лишь несколько сценариев:

  • Генерация текстов рассылок

В процессе масштабирования и роста клиентской базы любая оптовая компания рано или поздно сталкивается с тем, что менеджерам приходится готовить много персонализированных писем или сообщений для клиентов, партнеров или поставщиков — индивидуальные предложения, информация об акциях и скидках, приглашения на мероприятия и др. Все это отнимает десятки трудочасов в месяц.

Нейросеть может изучить образцы текстов конкретного автора и сгенерировать новые таким образом, чтобы они были уникальными, но соответствовали заданному стилю и содержанию. Причем от писем, написанных человеком, работу ИИ бывает не отличить. Это позволяет сократить затраты на ручное написание и ускорить процесс коммуникации с клиентами и партнерами.

  • Готовые скрипты для менеджеров

Скрипты продаж и работы с возражениями в B2B обычно вызывают затруднения. Продукты сложные, коммуникации долгие и персонализированные — непонятно, какие именно вопросы и уточнения могут всплыть у заказчиков. Строгим скриптам такая коммуникация не подчиняется.

Модель ИИ способна изучить огромный объем исторических данных о взаимодействии с различными клиентами, структурировать их и анализировать с учетом контекста, информации о товаре и ЦА. Так, с постепенным дообучением, можно сформировать оптимальные гибкие скрипты.

  • Создание SEO-контента для сайтов и лендингов 

Текст объемом в 2000–4000 знаков нейросеть может сгенерировать всего за 1 минуту, а то и быстрее. Контент, который создает ИИ, уникален — в ТЗ для него можно дополнительно предусмотреть возможность перефразирования или изменения стиля подачи информации. Такая статья легко пройдет проверки на антиплагиат. Кроме того нейросеть способна генерировать Title, Description и другие мета-теги и SEO-заголовки с высоким CTR — на основании собственных расчетов и алгоритмов.

Единственный минус — нейросети уже умеют лгать. В начале года американского юриста осудили за то, что он воспользовался ChatGPT при подготовке списка прецедентов для суда. Нейросеть придумала каждый из них. Поэтому автору/маркетологу необходимо проверять факты и вносить корректировки, проводить стилистическую редактуру. Но это в любом случае займет минимум в 2–3 раза меньше времени, чем подготовка контента с нуля.

  • Создание описаний карточек товаров для интернет-магазинов и маркетплейсов

Компаниям, особенно с большой номенклатурой товаров, приходится тратить огромное количество времени на подготовку типовых описаний для B2B-порталов и маркетплейсов. Нейросеть способна делать это за человека — причем можно предусмотреть, чтобы тексты учитывали особенности клиентских запросов и предпочтений. Также машина может точно и незаметно расставить в описаниях ключевые слова и SEO-оптимизаторы. Здесь ИИ может экономить менеджерам до двух ФОТ — не придется расширять штат копирайтеров или привлекать менеджеров при переходе в онлайн.

  • Создание виртуальных моделей товаров и рекламы

Современные модели обработки изображений на базе нейронных сетей могут генерировать новые изображения на основании существующих образцов. Это может быть полезно для создания разнообразных визуальных материалов, таких как рекламные фотографии или видеоролики, а также виртуальных 3D-моделей товаров с использованием техник генеративного моделирования. Последние можно использовать, например, для интернет-витрины товаров.

  • Создание внутренней базы знаний для отдела продаж

В каждой компании сегодня есть много материалов, регламентов и инструкций. Сотрудникам бывает сложно найти нужный файл в процессе переговоров, когда счет идет на минуты. На основе интеллектуальных технологий можно создать структурированную библиотеку с «умным» поисковиком. Чтобы найти необходимый документ в такой базе знаний, не нужно задавать точный запрос. Нейросеть и так понимает смысл. То есть можно спросить, какие в компании правила в отношении скидок для клиентов, и она выдаст правила со ссылками на источник и отчеты. Кроме того, в такую базу можно будет заложить неограниченный период хранения исторических знаний о клиентах, заказах и другой важной информации. Это сильно ускорит ответы менеджеров клиентам, что, в свою очередь, повлияет на рост их лояльности.

Что дальше?

Искусственный интеллект прочно входит в обиход менеджеров и маркетологов B2B-компаний, и в ближайшие несколько лет будет несколько направлений для его развития:

  1. Полноценный помощник маркетолога по SEO-оптимизации. Нейросеть будет заниматься не только подготовкой текстов, но и настройкой их продвижения на ЦА.
  2. Кроме того, ИИ сможет формировать индивидуальный каталог товаров для каждого пользователя на основе анализа их поисковых запросов, истории запросов покупателей с похожими задачами, а также ассортимента продавца. Также будут подтягиваться точные рекомендации в корзине.
  3. Прогнозирование спроса на тот или иной вид продукции на основе анализа исторических данных и текущего поведения пользователей. Это позволит оптимизировать еще и производственные процессы — планировать загрузку производственных линий с учетом востребованности товара.
  4. Отслеживание и отработка отзывов в Интернете о продукте. ИИ уже используется в этом направлении, инструмент продолжит развиваться.
  5. Автоматизация подбора наиболее подходящего шаблона B2B интернет-магазина по параметрам бизнеса и товаров. При запуске портала пользователь заполняет всего несколько полей, например, количество контрагентов и товаров. Дальше загружает свой каталог — и система самостоятельно подбирает наиболее подходящий шаблон портала, подходящий по конкретным характеристикам бизнеса.

———————————

Интеллектуальные технологии в оптовых и производственных компаниях помогают улучшить качество и скорость коммуникации с клиентами, создать новые подходы и материалы для продвижения продукции. Таких инструментов на рынке уже много — ChatGPT,  Russian DALL-E, Fusion Brain, Starryai, НейроТекстер, СберБизнесБот, YandexGPT и многие другие. Главное — знать, где их применить таким образом, чтобы извлечь из ИИ максимальную пользу. Для этого необходимо тестировать инструменты в различных процессах, проводить custdev и замерять их эффективность.

Следите за нашими новостями в удобном формате
Перейти в Дзен

Предыдущая статьяСледующая статья