Продажи с ИИ и amoCRM | Команда F5

Про массовые недозвоны Мы часто видим бизнесы, у которых очень лояльное отношение к недозвонам. Все хотят заниматься лидгеном, получать заявки, считать, сколько из них стало кваллидами, а сколько неквалами. Но остается огромное слепое пятно. Когда лид уже пришел (то есть это был живой человек, который чем-то заинтересовался) — но он не стал ни квалом, ни неквалом. Он стал той самой серой массой, с которой мы просто не смогли прокоммуницировать. И почему-то к этому все относятся очень спокойно — «Ну не смогли и не смогли». А что в этом спокойного? На этих людей потрачены деньги. Мы про них ничего не выяснили. Мы вообще не понимаем, кто это был и что ему было нужно. 🧐 Это просто деньги, которые ушли в никуда. Понятное дело, что какой-то процент брака всегда будет. Но этот процент часто очень большой. Может доходить до 40–50% лидов, с которыми просто не смогли или не захотели связаться. Есть три способа, которыми компании пытаются что-то с этим сделать. Первый — полностью руками человека. Ставятся какие-то регламенты, сроки или просто выделяется отдельный человек на недозвоны. Это самый простой способ. И обычно он затухает быстрее всего. Появляются более срочные задачи, недозвоны уходят на второй план. Дальше идет вариант — человек + CRM. Когда после каждого недозвона CRM автоматически создает задачу: перезвонить через 2 дня, потом еще через 2 дня. И после 3-х попыток, допустим, мы признаем, что лид пропал. Это уже вполне жизнеспособная штука. Но она все равно завязана на людях и тратит их время. И совсем недавно появился способ номер три, на который рынок сейчас внимательно смотрит — это AI + CRM. Недозвоны автоматически выгружаются из системы AI-консультанту, который начинает им писать в мессенджеры. Что-то вроде: «Привет. Вы интересовались вот этим. Что хотите решить? Какой вариант рассматриваете?» И так далее. То есть задачи по дополнительным касаниям вы ставите уже не человеку, а AI-сотруднику.😎 Например, как наша Алена, которая занималась недозвонами по финансовым продуктам. Вот здесь разобрали этот кейс и механику работы AI. И знаете, какой там результат? Она обрабатывает 200 (двести, Карл) недозвонов в день по 17 параметрам. Выгребает оттуда всех живых и возвращает в работу. Механика крайне полезная и в ее сторону стоит смотреть. Потому что недозвоны и пропавшие в них деньги есть у всех.

🦈 Половина лета прошла… Есть такая механика в CRM-маркетинге с половиной какого-то срока. Очень скоро в июле будут сразу две отличные даты, чтобы ей воспользоваться. 1 июля — половина года 15 июля — половина лета 🧐 Формула такая: Половина лета прошла. [Боль клиента] уже решена или все еще откладываете? или Половина года прошла. [Результат, который человек хотел получить в 2026] уже есть? На этом можно придумать акцию практически для любой ниши. Например, варианты про лето: Отель Половина лета прошла. А вы уже успели выбраться куда-нибудь дальше дачи?☀️ Турфирма Половина лета прошла. Сколько отпусков вы уже успели отменить сами себе?☀️ Фитнес-клуб Половина лета прошла. Все еще ждете понедельника или уже начали заниматься собой?☀️ Онлайн-школа английского Половина лета прошла. Сколько слов на английском вы планировали выучить к отпуску?☀️ Агентство недвижимости Половина лета прошла. Вы все еще смотрите объявления или уже пьете кофе на своем балконе?☀️ Магазин товаров для спорта Половина лета прошла. Велосипед уже куплен или сезон снова пройдет мимо?☀️ Строительство домов Половина лета прошла. Дом уже строится или вы все еще выбираете проект?☀️ Детский лагерь Половина лета прошла. Какие воспоминания ребенок увезет с этих каникул?☀️ Самое время включить такие вещи в список рассылок на июль. Или пишите «рассылки июль» в командный чат и делегируйте рассылки нашим ребятам из отдела CRM-маркетинга. Вот пример, как они снизили цену лида в 30 раз на сезонных рассылках 💸💸

«Клиент заплатил, чтобы убить нейронку в отделе поддержки». Попался такой любопытный антикейс на Реддите. Предыстория: автор делает автоматизации и AI-агентов для бизнеса. Один клиент попросил сделать систему маршрутизации тикетов для поддержки. Это примерно 100 обращений в день через Zendesk. Каждое обращение нужно было автоматически определить по категории и срочности и отправить нужной команде поддержки. Автор модный и продвинутый — решает делать все через нейронку. Например, пользователь пишет: «Не могу войти в аккаунт». АI классифицирует: категория — доступ, приоритет — средний. И автоматически отправляет заявку нужным людям. Логика четкая. На тестах все супер. На практике точность около 92%. Хороший ли это результат? 8 неправильно распределенных обращений на сотню ежедневно — недопустимо на больших объемах. Но это и не главная проблема. Главная в том, что когда нейронка ошибалась 8 раз — никто не понимал, почему 9️⃣ Нельзя было посмотреть на ее выводы и сказать: «Ага, ну теперь ясно, почему тут лажа». Следствие — через пару недель сотрудники перестали ей доверять. Они начали проверять каждую классификацию вручную, потому что не ясно, где правда, а где нет. В какой-то момент клиент позвонил автору и сказал «Снеси всю эту умную штуку и сделай ее глупее». Автор выкинул AI и заменил на обычный набор правил: «если условие Х — то действие Y». Например: ⏺если есть слова счет, оплата, инвойс → категория «финансы» ⏺если есть пароль, логин, доступ → категория «аккаунт» ⏺если правило не найдено → сотрудник выбирает категорию вручную. Всего около 30 правил. Все. Точность выросла почти до 99%. Сотрудники понимают логику. Если тикет попал не туда, можно было доработать правило за 10 минут. И клиент сказал, что это были лучшие деньги за весь проект. У него случилась четкая система и стало понятно, как она принимает решения. Именно поэтому огромное количество успешных автоматизаций до сих пор строится на триггерах, правилах и бизнес-логике, а не только на нейросетях. Вопрос к вам, автоматизаторы и бизнесмены — что бы вы делали? Доучивали нейронку или плюнули и вернули олдскульный набор правил?

Как-то общались с собственником, который все время про своего РОПа говорил: «Да, он жесткий. Но продажи то есть». И это вообще частая история. Сначала жесткие руководители выглядят очень полезными. Они постоянно всех пушат, орут на планерках. Ночью пишут в чаты и разносят менеджеров за просроченные задачи. По пятницам устраивают боевые разборы звонков. В общем, создают ощущение человека, который держит отдел железной рукой. Собственнику это часто даже нравится. На фоне расслабленных менеджеров такой начальник выглядит как единственный взрослый в комнате. Проблема в том, что токсичность в отделе продаж почти никогда не ломает бизнес резко. Она работает как радиация. Сначала из отдела пропадает нормальное общение без страха и оглядки. Люди перестают с ним спорить. Перестают задавать вопросы. Потом перестают говорить, если сделка разваливается. Потом перестают вообще приносить плохие новости наверх. Зачем, если любая ошибка превратится в публичную казнь. В какой-то момент собственник начинает замечать странную вещь: в отделе вроде все дисциплинированные, но энергии нет. Новички быстро сдуваются. Старички работают от звонка до звонка, и то те, кто послабее. А те, кто с амбициями — уходят. Дальше начинает происходить самое интересное. РОП постепенно становится незаменимым. Потому что вся система уже держится не на мотивации, не на процессах и не на культуре продаж. А на страхе и ручном давлении. То есть человек сначала выжигает отдел, а потом становится единственным, кто умеет управлять выжженным отделом. И собственник попадает в ловушку: ему кажется, что если этого руководителя убрать — все развалится. Хотя именно из-за него все уже медленно и разваливается. Если знали такие примеры и чем все закончилось, поделитесь в комментариях.

😎 От заявки до счета за минуты: ускорили шинный бизнес в 3 раза Шинный бизнес любит скорость, а любая задержка в нем очень быстро превращается в бардак. Пока менеджер вручную перебивает счет из amoCRM в 1С — уже приехала следующая машина. Потом еще одна. Потом кто-то не туда внес оплату и надо переделать. И вроде проблема не выглядит критичной. Ну подумаешь — менеджеры 20 минут что-то копируют. Но на потоке 100–200 счетов в месяц эти «минуты» превращаются в часы — постоянные очереди, нервных клиентов и ощущение, что компания все время чуть-чуть не успевает за собственным объемом. Для шинного центра «Раст» мы починили эту давнюю проблему так ↗️ Сделали нормальную двустороннюю интеграцию amoCRM и 1С: 🔽менеджер создает счет в amoCRM 🔽данные сразу улетают в 1С 🔽оплаты и статусы автоматически возвращаются обратно 🔽все работает без ручных переносов, сверок и ожиданий. В итоге счета начали проходить в 3 раза быстрее, ошибки исчезли, а руководитель остался доволен. Интеграция прошла максимально гладко, без сбоев и потерь данных. Теперь у нас в CRM и 1С — единая и актуальная картина по заказам и клиентам. Очень довольны, как это решение упростило ежедневные задачи отдела. Микулич Борис, Руководитель сети шинных центров Раст

3 нейрохака для роста продаж в детских нишах — с помощью Prism AI Prism AI — сервис для автоматического контроля коммуникаций в продажах силами нейросетей. В таких нишах, как детские товары, где многое покупают на эмоциях — он может проанализировать сложные эмоциональные места и найти «геймчейнджеры» для продаж. Например⬇️ 🇬🇧 Детские языковые школы: аргументы от результата Для родителей в языковых школах не так важна «программа» и титулованность учителя. Им важнее понять, когда ребенок реально заговорит. Говорят ли менеджеры про результаты ребенка или просто перечисляют тарифы — может почекать Prism AI. А заодно найти дополнительные аргументы. Если родители спрашивают, как ребенок будет чувствовать себя в школе, как быстро пропадет страх языка, когда будет прогресс — выделяем и вносим это в скрипт. Делаем базовый разговор про преподавателей и пакеты более убедительным. 🌄 Детские лагеря: снижение тревожности и негатива Скоро каникулы и лагеря становятся горячим товаром. Но родители опять же покупают не смену, а свое время, развитие+безопасность ребенка. Prism AI может хорошо подсветить места, где менеджеры случайно усиливают тревожность. Например, родитель спрашивает: «А если ребенок замкнутый и тяжело адаптируется?» Менеджер отвечает шаблонно: «У нас таких полсмены». Формально ответ, но тревога не снята. Prism AI проверит разговоры массово и выделит, где не сняли страх, не создали эмоциональное доверие, ответили слишком сухо. 😁 Детская стоматология: анализ NPS В детской стоматологии часто решает не цена, а фактор более важный: «не выйдет ли мой ребенок оттуда в истерике». И проблема в том, что о плохом впечатлении не всегда говорят в лицо. А потом семья просто исчезает. Prism AI помогает анализировать обратную связь после визита и раскладывать ответы родителей по тегам. Например: #️⃣ понравился врач #️⃣ ребенок боялся #️⃣ не хватило заботы #️⃣ все спокойно объяснили #️⃣ готовы вернуться В итоге клиника начинает видеть не просто «доволен или нет», а причины, почему семьи остаются или уходят. Резюме: предприниматель или РОП замучаются разбираться в страхах и сомнениях вокруг некоторых товаров — да и где такого РОПа взять. Нейронка же, если дать ей примеры, находит эмоциональные отклонения легко и точно. Раскладывает по маркерам и подсвечивает точки роста для продаж через эмоции.

🔤АI-дайджест по итогам весны 2026🔤 Этой весной случилось много громких обновлений в AI для продаж. Собрали самое интересное в дайджесте 🔤 Salesforce в Южной Азии перестраивает всю компанию под AI-агентов Весной 2026 Salesforce официально заявили, что меняют роли и оргструктуру из-за AI и переобучают сотрудников под работу с агентами. 🔤 SAP запустил Autonomous Enterprise SAP весной 2026 представил концепцию «автономного предприятия», где AI-агенты сами двигают процессы: продажи, поддержку, закупки и аналитику. 🔤 Heathrow почти убрал call-центр благодаря AI Аэропорт Heathrow внедрил AI-агента Hallie через Salesforce: доля звонков упала с 70% до 10% 🔤 Тренд весны — hybrid sales pods Проводились исследования, где выяснили, что лучше всего работают команды: 1 человек + 2 AI SDR (первая линия продажи). Такие связки оказались эффективнее тех, где на продажах стояли только люди или только AI. 🔤 Рынок впервые массово заговорил про проблему «грязных CRM» Практически все крупные AI-внедрения уперлись в одну проблему: AI плохо работает на плохих данных. Если в CRM — помойка, AI просто автоматизирует хаос быстрее. 🔤 OpenAI выпустила агентов для Slack и CRM OpenAI выпустила Workspace Agents — агентов команд, которые умеют делать реальные задачи в Slack, CRM и таблицах. 🔤 SaaStr заменил уволившихся продажников AI-агентами Очень громкий кейс весны: гендир SaaStr публично рассказал, что после ухода нескольких продавцов компания просто перестала нанимать людей и вместо них внедрила AI-агентов. Каждому агенту дали роль и специализацию: один квалифицирует, другой пишет follow-up, третий дожимает. 🔤 Новая Gemini Omni правит видео прямо в диалоге Вы можете изменить сцену, ракурс, стиль одной фразой — итоговое видео рождается в живом общении с нейронкой. 🔤Гугл уходит от ручного интернета к агентскому Весной вышел большой релиз, где Google показала, что в будущем пользователь перестанет что-либо делать в интернете руками и делегирует алгоритмам: поиск сам соберет ответ, корзина сама наполнится, почта сама себя разберет.

Есть такая штука в теории инноваций — функциональная фиксированность. Это когда человек настолько привыкает к одной модели использования вещи, что перестает видеть другие варианты и нестандартные решения. Как это работает показал Карл Дункер в 1930-х. Его самый известный пример — эксперимент со свечой. 📌Человеку дают свечу и коробку с кнопками. И просят закрепить свечу на стене так, чтобы воск не капал на стол. Большинство людей долго не могут решить задачу, потому что воспринимают коробку только как упаковку для кнопок. Хотя решение простое: коробку можно прикрепить к стене как полку, а свечу поставить внутрь. То есть проблема была не в сложности задачи. А в том, что мозг «зафиксировался» на привычных функциях объектов. В бизнесе такое происходит постоянно. Например, летом B2B-компании смотрят на ситуацию через фиксированную модель: «лето = просадка спроса». И дальше мозг начинает автоматически подтверждать эту картину: лидов меньше, все в отпусках. Хотя денег на рынке меньше не стало — поменялась логика их движения. Что делать? Поменять ракурс и найти другие функции в ситуации. Поэтому не только все 4 варианта в загадке верны, но и еще 44 других, которые можно увидеть при перевороте угла зрения.

Загадка: как сделать +150% к плану в летний сезон для b2b, когда рынок сонный и «ничего не покупает»? Очень скоро с этой загадкой столкнется много b2b-компаний. Поэтому давайте попробуем ее решить. Ниже 4 варианта ответа. Если все не подходят, напишите свой в комментах. Ответ 1: Забирать клиентов у сонных конкурентов 🏹 Летом сбавляют обороты не только клиенты, но и конкуренты. У кого-то менеджеры в отпусках, заявки висят без реакции, созвоны переносятся. А что если на этом фоне не просто нормально работать, а устроить охоту за лидами и недовольными клиентами у тех, кто слишком расслабился? Ответ 2: Продавать подготовку к осени ⏰ Если люди в b2b хотят отдохнуть, а к активной рабочей жизни и развитиям вернуться осенью — почему бы это не использовать? Продавать не что-то прямо сейчас с кучей телодвижений в июле. А плавную безболезненную подготовку к осени, которую можно купить в рассрочку и делать не спеша по чуть-чуть без горящих поп дедлайнов. Например, сейчас аудит, прототип, доработка макета сайта. Осенью — запуск. Ответ 3: Вытащить деньги из старой базы 🧳 Пока новый трафик проседает и дорожает, ваша старая любимая база лежит в CRM. Вариантов летних акций и предложений для клиентов, которых вы уже знаете, можно придумать массу. Не можете придумать, устройте мозговой штурм с ИИ. От персональных офферов под потребности намного сложнее отмахнуться даже в низкий сезон. Ответ 4: Заходить в отрасли, у которых лето — не спад, а пик денег 🔥 Если ваши текущие клиенты «ушли в спячку», в других нишах может кипеть жизнь. Летом горячий сезон у стройки, туризма, кондиционирования, загородной недвижимости, дачных товаров, ивента. Там высокая боль и быстрые деньги. Какую стратегию вы бы выбрали? Наш ответ тоже озвучит. А пока — голосовалка или свой ответ в комментариях👇🏻

Инструменты для роста продаж в недвижимости. Часть 2. Вторая часть инструментов о том, чтобы агенту по недвижимости стало удобнее жить и он больше времени тратил на смысловые вещи вместо рутинных. 5. Интеграция всех систем работы с объектами Часто в недвижимости систем с объектами не одна, и даже не две. Например, документы по квартире в 1С, а система для сделок с квартирами — Profitbase. Приходится переносить данные туда-сюда и постоянно актуализировать — поменялся статус в одной, нужно менять в другой. Так вот, в нашем айтишном мире весь ручной перенос может быть синхронизирован. Так сделано у компании Скандиа, которая и строит и продает квартиры 6. AI-сверка по сегменту Очень тонкий момент, которым поделился владелец одного агентства недвижимости — от попадания в нужный сегмент на старте зависит 80% успеха в сделке. Это может быть: первая квартира, улучшение жилусловий, инвестиция и так далее. Агенты в спешке не всегда сами попадают и дальше на сделке можно ставить крест. Поэтому их страхует AI: определяет свой сегмент по разговорам и подсвечивает, если есть различия. 7. AI-библиотека для контента Контент в недвижимости можно не выдумывать из воздуха, а пользоваться готовыми вопросами из диалогов с клиентами. В каком-то месяце будет много вопросов про ставку, в другом — про изменения в правилах приемки квартиры. То есть повестка меняется и быть в тренде помогает AI-аналитика с готовым контент-планом. Ну и допом можно сразу распознавать негатив, отслеживать слабые места, возражения и прочее. Так сделано у агентства Pleada, ребята ведут контент-план с вопросами от Voice AI 8. Автошаблоны для типовых сообщений Есть какие-то очень регулярные типовые отправки — например, подтвердить всем просмотры с адресами на завтра или отправить напоминалки в день, когда обещали вернуться с решением. Зачем 100 раз писать, если на каждый такой шаг можно сделать шаблон и отправлять с подстановкой данных клиента в один клик. Так сделано у офисных помещений Красная Пресня, где у отдела аренды много коммуникаций с деловыми клиентами