Бизнес активно внедряет цифровые решения: чат-боты обрабатывают запросы клиентов, автоматизированные воронки ведут пользователя от первого касания до покупки, искусственный интеллект генерирует тексты и настраивает рекламу. На этом фоне легко потерять фокус: компании могут ориентироваться на формальные показатели вроде скорости ответа или стоимости лида, теряя из виду реальные цели. Поэтому задача бизнеса – настроить процессы так, чтобы технологии дополняли работу живых специалистов и помогали сохранять высокий уровень сервиса и продаж. О том, когда автоматизация перестаёт быть помощником и рискует стать препятствием – и как это исправить, порталу Biz360.ru рассказали эксперты компании «Сбер Бизнес Софт».
Многие компании активно развивают свой клиентский сервис с помощью технологий, при этом в реализации этой задачи перед ними стоит задача сохранять человеческое участие там, где оно влияет на качество взаимодействия. По данным опроса Ipsos AI Monitor, 53% респондентов отмечают, что продукты и сервисы с ИИ им нравятся.
Однако любой инструмент требует продуманных правил работы с ним. В отдельных ситуациях автоматизация может создавать дополнительные берьеры на пути к покупке или не совпадать с ожиданиями клиента.
Рассмотрим пять конкретных сценариев, когда применение цифровых инструментов может помешать продажам вместо того, чтобы повысить их эффективность.
CRM-системы и алгоритмы персонализации должны делать коммуникацию с клиентом точнее. Но исследования показывают, что при недостаточно тонкой настройке есть риск обратного эффекта.
Один из возможных примеров: клиент забронировал отель, а система продолжает присылать подборки гостиниц на те же даты. Логика такова: алгоритм видит интерес к категории и пытается продать ещё. Но с точки зрения пользователя задача уже решена, и такие сообщения могут восприниматься как не вполне релевантные.
Почему это вредно для продаж. Когда предложения не совпадают с текущими задачами клиента, отклик снижается, а интерес к коммуникациям ослабевает. Клиенту становится проще отписаться или игнорировать рассылки бренда, чем ждать от них пользы. Показатели доставленных сообщений могут расти, а реальные продажи падать – бизнес теряет деньги на неэффективном привлечении и удержании клиентов.
Как это исправить. Необходимо активно собирать и анализировать данные из всех точек взаимодействия с клиентом – сайт, мобильные приложения, колл-центр. Эта база позволит алгоритмам учитывать реальное поведение пользователей и избегать нелепых ситуаций. Сценарии и частоту касаний утверждает маркетолог, в то время как ИИ остаётся ассистентом, который предлагает гипотезы. Люди лучше понимают нюансы человеческого поведения, которые алгоритм может не уловить.
Чат-боты стали стандартом клиентского сервиса – они в любое время мгновенно отвечают на типовые вопросы. Но влияние полной автоматизации зависит от специфики бизнеса и сложности обращений. Главная проблема – ограниченная способность чат-ботов распознавать эмоциональный контекст.
Многие покупатели не формулируют запрос точно – они просто описывают ситуацию своими словами. Сотрудник службы поддержки или специалист по обслуживанию через интонации или ключевые слова понимает, что именно нужно, и уточняет детали. А алгоритм без чёткой команды пока не всегда может распознать такой контекст.
Почему это вредно для продаж. Поддержка – часть клиентского пути и один из факторов, влияющих на повторные покупки. По данным исследования, на которое ссылается Forbes, один негативный опыт общения с чат-ботом может оттолкнуть от компании до 30% клиентов. В сложных или эмоциональных ситуациях люди ожидают участия человека, и ставка только на бота может усиливать раздражение, снижать готовность к покупке и в перспективе влиять на повторные продажи и LTV («пожизненная ценность клиента» – метрика, показывающая, сколько компания заработала на клиенте за время взаимодействия с ним).
Как это исправить. Сегодня цифровые ассистенты могут решать комплексные задачи – от уточнения статуса доставки до изменения параметров заказа или проверки наличия товара. Эффективнее всего работает гибридный подход, при котором ИИ-ассистент обрабатывает часть запросов, а более сложные или эмоциональные обращения система сразу передаёт оператору. При этом бот сохраняет контекст диалога, и консультант видит всю историю общения. Такой подход экономит время и клиента, и поддержки, а главное – сохраняет ощущение живого контакта.
Чтобы такой сценарий работал максимально корректно, можно использовать речевую аналитику: этот инструмент исследует диалоги, выявляет, на каких этапах клиенты чаще всего переключаются на оператора, и помогает дообучить бота для более точных ответов.
Искусственный интеллект анализирует поведение пользователей и даёт рекомендации: с каким клиентом и как работать, когда связаться, какое предложение сделать и в какой момент. В теории это должно повышать эффективность менеджеров. На практике может происходить обратное: сотрудники начинают слепо следовать подсказкам системы и перестают думать самостоятельно.
Когда алгоритм диктует расписание звонков и тексты сообщений, менеджер действует механически. Он не анализирует ситуацию, не считывает интонации и контекст. Система предлагает позвонить – сотрудник звонит, даже если чувствует, что момент неподходящий. В результате общение становится формальным, а клиент с большой вероятностью ощущает, что с ним общается не человек, а скрипт.
Почему это вредно для продаж. Эффективная работа строится на понимании клиента и его ситуации. Алгоритм стремится перейти к следующему шагу взаимодействия с пользователем, который у него прописан, но не способен показать клиенту ценность предложения. В короткой перспективе растёт количество звонков и писем, но их содержательность падает, а в результате снижается и конверсия.
Как это исправить. Искусственный интеллект должен быть ассистентом, а не руководителем. Его задача – анализировать данные, предлагать гипотезы и сценарии, но финальное решение остаётся за человеком. Важно развивать у сотрудников стратегическое мышление и компетенции работы с ИИ: умение интерпретировать рекомендации, оценивать контекст и корректировать действия. Эффективность появляется там, где цифровые инструменты усиливают профессионализм команды, а не заменяют его.
Автоматизированный таргетинг в контекстной рекламе должен экономить время маркетологов и помогать находить целевую аудиторию. Алгоритмы обучаются на данных, анализируют поведение пользователей и оптимизируют показы.
Но если цели выставлены без предварительного анализа и гипотезы не проверяются специалистом, инструмент может уходить в сторону внутренней логики оптимизации. В этом случае система стремится выполнить метрику, например, удешевить клик или увеличить количество показов, даже если это не совпадает с реальными бизнес-задачами.
Могут возникнуть ситуации, когда система нацеливается на «похожую», но неплатёжеспособную аудиторию, или показывает рекламу вне периода спроса. Так, например, сервис такси может показывать персональные скидки людям, которые давно переехали в другой город. Проблема – в неактуальных данных и отсутствии проверки гипотез на уровне специалиста.
Ещё один риск связан с обучением алгоритмов. Любой автоматический таргетинг требует времени и бюджета на тестирование. Система делает пробные показы в разных сегментах, анализирует эффективность и корректирует стратегию. Для малого бизнеса, у которого нет ни времени, ни больших рекламных бюджетов, это становится барьером.
Почему это вредно для продаж. Любая система оптимизируется под те цели и ограничения, которые ей задали. Теоретически можно сразу настроить более сложную модель – учесть сезонность, сегменты, исключающие аудитории и целевые события конверсии. Но если цели сформулированы поверхностно или данных недостаточно, алгоритм начинает опираться на доступные краткосрочные сигналы – любые параметры, которые он способен быстро улучшить. В такой конфигурации система может привлекать аудиторию, которая внешне похожа на целевую, но не обладает намерением купить, или распределять бюджет вне реального периода спроса. На отчётах это выглядит как рост активности, но на уровне продаж не приносит результата.
Как это исправить. Эффективная автоматизация возможна только при совместной работе алгоритма и специалиста. Маркетолог задаёт стратегию, контролирует результаты и корректирует настройки, опираясь на бизнес-цели и собственные исследования.
Нейросети могут учитывать сезонность и особенности аудитории, если эти параметры заданы в данных и настройках. Но мотивацию клиентов, инсайты, понимание того, почему человек покупает, по-прежнему формулирует человек. ИИ ускоряет анализ и тестирование, но ответственность за стратегию остаётся за таргетологом. Там, где такой баланс соблюдается, автоматизация действительно снижает издержки без потери продаж.
Генерация контента с помощью искусственного интеллекта стала массовой практикой. Нейросети пишут посты в соцсетях, статьи и рассылки, создают баннеры, иллюстрации и превью для видео. Это быстро, дёшево и позволяет масштабировать производство маркетинговых материалов. Но вместе со скоростью может теряться индивидуальность бренда – и в тексте, и в визуале.
ИИ чаще всего создаёт формально корректный, но усреднённый контент: грамматически правильные, но обезличенные тексты с общими формулировками и клише, типовые изображения и композиции без узнаваемого стиля. Исследование Nuremberg Institute for Market Decisions показывает: когда людям прямо говорят, что реклама создана ИИ, они оценивают её ниже, считают менее естественной и реже готовы кликать или узнавать подробнее о продукте – даже если сам креатив идентичен тому, который создал бы человек. В результате первая точка контакта с брендом может сработать неэффективно.
Есть и технические последствия. Поисковые системы оценивают контент по принципам E-E-A-T – это набор критериев качества, который включает экспертность, опыт, авторитетность и надёжность. Алгоритмы не могут сформировать собственную позицию и подтвердить свои компетенции, поэтому ИИ-материалы часто не проходят проверку качества. В итоге сайт теряет позиции, а вместе с ними – органический трафик и внимание пользователей.
Почему это вредно для продаж. В сложных продуктах решение о покупке строится на доверии. Без узнаваемого голоса бренда контент может потерять привлекательность для клиентов и способность доносить ценность. На уровне экономики это выражается в падении времени чтения, CTR и конверсии из контента в сделку.
Как это исправить. Использовать ИИ как источник идей: он предлагает разные подходы, формулировки, аргументы и варианты структуры, благодаря чему процесс генерации контента ускоряется в разы. Нейросеть помогает собрать черновую версию текста, подобрать справочные данные, примеры и направления мысли, а человек должен финализировать материал – добавить фактуры, живых примеров, экспертных комментариев. Либо можно заняться обучением нейросети вашему фирменному стилю, чтобы она могла генерировать изображения в соответствии с вашим брендбуком.
Цифровые технологии в сервисе работают только тогда, когда усиливают людей, а не подменяют их. В ключевых точках контакта – сложные переговоры, работа с возражениями, дополнительные продажи, нестандартные запросы – решение остаётся за человеком. ИИ берёт на себя рутину: помогает генерировать идеи и формулировать гипотезы, ускоряет анализ данных, подготавливает материалы, автоматизирует простые коммуникации.
Чтобы такая модель работала, автоматизацию нужно выстраивать осмысленно: регулярно обновлять данные, пересматривать сценарии, дообучать нейросети. На практике именно здесь чаще всего возникают сбои. Исследование МИРБИС и «Сбер Бизнес Софт» показывает: компании часто внедряют инструменты несистемно – более 60% уверены в пользе CRM и ИИ, но регулярно используют их только 25-30%. Отсюда и хаотичная работа алгоритмов: ИТ-решения не согласованы между собой и не дают прироста в продажах.
Поэтому команда тоже должна уметь работать с ИИ: понимать логику его решений, интерпретировать рекомендации и при необходимости корректировать их. Компании, которые строят автоматизацию по этому принципу, не гонятся за метриками ради отчёта: технологии снижают рутину, ускоряют процессы и освобождают время для сложных задач, при этом улучшая клиентский опыт и повышая доверие к бренду.
Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
