GPT Party 3.0. Продажи с AI: создание персонализированного покупательского опыта В Кремниевой долине 9-10 марта прошел GPT Party 3.0 — самый масштабный русскоязычный нетворкинг-ивент, посвященный искусственному интеллекту. Более 450 человек собрались в Plug and Play, чтобы встретиться с ведущими экспертами, предпринимателями и инвесторами, обсудить последние тенденции в области искусственного интеллекта и получить практические знания. В панельной дискуссии «Продажи с AI: создание персонализированного покупательского опыта» обсудили, какие инструменты на базе искусственного интеллекта уже используются в продажах и как будет развиваться sales AI. Спикерами панельных дискуссий были: Андрей Нохрин, Альберт Голухов, Слава Орехов, Алекс Журавлев; модератор дискуссии и автор вопросов — Александр Волчек. Как профессиональный инвестор, на какие компании в сфере sales AI вы обращаете внимание? Алекс Журавлев: «Мы уже вложились в две компании, которые специализируются на использовании искусственного интеллекта в области продаж. Первая компания разрабатывает платформу, которая интегрируется с CRM, почтой и другими внутренними сервисами, а затем использует рекомендательный движок ИИ для анализа данных и подбора качественных лидов. Платформа учится на протяжении времени, предлагая все более релевантные лиды, и даже проводит аутрич-коммуникацию, инициируя встречи или звонки с потенциальными клиентами. Вторая компания — это digital workers. Это большая компания, которая начала свою деятельность с продаж и создала платформу, которая действительно работает. Их продукт интегрируется со многими внутренними системами, включая CRM и календари, и действует как настоящий сотрудник, взаимодействуя с клиентами. У них уже есть больше 100 клиентов и очередь из 7000 компаний., поэтому сейчас есть сложности с подключением к их платформе из-за большого спроса Для нас важно инвестировать в уже работающие продукты, учитывая, что в индустрии продаж сейчас очень много стартапов, стремящихся использовать ИИ для быстрого получения прибыли.» Вы делаете много B2B продаж в корпоративном секторе. В рамках своего бизнеса вы внедряли какие-либо новые подходы в продажах или стали свидетелем реальных кейсов использования AI в продажах? Альберт Голухов: «Я не занимаюсь разработкой программного обеспечения и его внедрением, однако могу поделиться своими мыслями с точки зрения B2B. В обеих наших компаниях мы в настоящее время внедряем инструменты, основанное на искусственном интеллекте. Это действительно захватывающая технология, которая позволяет оптимизировать процессы и работу с лидами, как уже было упомянуто. Мы используем программное обеспечение, которое уже имеет интегрироваться с CRM и другими необходимыми системами. Насчет чат-ботов я не уверен, я пока не встречал удачных кейсов их использования.» Как вы используете искусственный интеллект для управления продажами в сфере недвижимости, учитывая значительный объем трафика в этой отрасли? Андрей Нохрин: «В основном наша деятельность связана с финтехом, где мы разрабатываем проекты на базе machine learning для выдачи займов. Мы использовали искусственный интеллект для оценки недвижимости и принятия решений о выдаче займов. У нас есть продукты, где мы помогаем клиентам в США в конкурентной борьбе за недвижимость, предлагая финансовую поддержку при покупке жилья. Еще один продукт, который мы разработали, предоставляет клиентам возможность получить дополнительные средства на покупку нового жилья при условии продажи старого в течение шести месяцев. Мы применяем machine learning для принятия решений о предоставлении жилья и займов, а также для оценки рыночной стоимости недвижимости.» Повлияло ли появление ChatGPT или других языковых моделей на machine learning? Какого прогресса вы достигли в области машинного обучения за прошедший год? Андрей Нохрин: «Вот именно технологии больших языковых моделей, такие как ChatGPT, не оказали значительного влияния на нас. Однако машинное обучение как таковое благодаря увеличению объема данных и продолжительному использованию этой технологии начало выдавать более точные прогнозы и уменьшать ошибки при оценке стоимости недвижимости. Например, если четыре года назад модель допускала среднюю погрешность в 8–10%, то сейчас эта погрешность сократилась до 4%. Это помогает делать более точные прогнозы стоимости жилья. Технология становится эффективнее с течением времени и при увеличении объема данных. В предыдущем стартапе мы продавали решения на базе machine learning и искусственного интеллекта для бизнеса. У нас было более 2000 клиентов. Мы использовали данные социальных сетей, в основном Facebook, чтобы предсказывать, кто может продать свой дом. Мы анализировали данные о пользователях Facebook, исследуя такие параметры, как их возраст, семейное положение, наличие детей и даже изменения в их профилях. Эти сигналы позволяли эффективно предсказывать, будет ли кто-то продавать свой дом. Хотя звучит это несколько странно, мы знали о намерениях продать дом до того, как сами владельцы это осознавали.» Время цикла сделки составляет, скажем, один-два месяца. В компании работает от 20 до 50 менеджеров по продажам, каждый из которых занимается обработкой лидов. Ежедневно поступает от 20 потенциальных лидов. Какие конкретные меры можно предложить этой компании для гарантированного повышения эффективности работы менеджеров по продажам? Слава Орехов: «На самом деле, существует довольно оживленная дискуссия о том, каким будет будущее искусственного интеллекта в области продаж. В основном, есть два направления развития. С одной стороны, можно улучшить эффективность текущих продавцов. Представьте, что вы взаимодействуете с более дружелюбным человеком, который лучше понимает ваши потребности. Одним из ключевых трендов, на которых основывается данное направление, является демократизация. Это означает изменение вашего покупательского опыта, так как у вас появится персональный помощник по продажам. Хотя основная цель бизнеса остается продать вам больше, в итоге это будет выгодно и для вас, так как вы будете получать более релевантную и полезную информацию о продуктах и услугах. Но мы делаем ставку на другую школу мысли: мы сосредотачиваемся на замещении человека технологией. Это означает, что наша технология позволяет в основном автоматизировать работу, выполняемую живым человеком, хотя не во всех сценариях. Для того чтобы компьютер смог полностью заменить человека, ему понадобится еще много лет. Однако доступ к технологии и возможность замены человека компьютером приведет к появлению продавцов в тех областях, где их раньше не было. Например, мы успешно работали с компаниями, которые раньше не использовали холодный аутрич или другие методы для привлечения клиентов. Мы смогли помочь им в использовании искусственного интеллекта для привлечения новых клиентов, и это оказалось эффективным.» Как конкретно ИИ сейчас можно внедрить в продажи? Что именно мы можем рассмотреть и применить в настоящий момент? Слава Орехов: «Для нас наиболее эффективным и правильным вариантом является работа с верхом воронки, то есть генерация лидов. Почему? Потому что у искусственного интеллекта существует значительное пространство для ошибок. Мы не можем заменить человека, но можем автоматизировать определенные процессы в зависимости от цикла продаж. Если, например, ваш цикл продаж составляет два месяца, как упоминалось ранее, значительного вмешательства человека обычно не требуется. Достаточно будет найти подходящего клиента и предложить ему свои товары или услуги.» Какие перспективы вы видите в развитии CRM-систем для искусственного интеллекта? И как вы оцениваете их с точки зрения инвестиций? Алекс Журавлев: «На данный момент не целесообразно рассматривать направление CRM для искусственного интеллекта. Во-первых, рынок CRM находится в очень насыщенном состоянии с множеством игроков. Данный сегмент скорее нужен для менеджеров по продажам, но если искусственный интеллект берет на себя функции продаж, возникает вопрос: нужна ли тогда CRM-система? ИИ способен внутри себя обрабатывать и анализировать данные, поэтому CRM скорее становится инструментом для отчетности, чем для оперативного управления. Сейчас мы не видим смысла инвестировать в развитие CRM с использованием ИИ, так как рынок пока к этому не готов. Еще одна проблема заключается в том, что переход с одной CRM-системы на другую — длительный и сложный процесс как крупных корпораций, так и малых и средних предприятий.» Альберт Голухов: «Мне кажется странным, что никто не упомянул это прежде относительно будущего. Речь идет не просто о работе с лидами, а о персонализированной работе с потенциальными клиентами, основанной на их социальных сетях и так далее. С использованием искусственного интеллекта можно создавать сейлс-скрипты, адаптированные под каждого конкретного человека, исходя из его поведения, привычек, социального статуса и прочего. Такой подход делает представление продуктов или услуг более персонализированным.»
