4 статьи
“+4 млн рублей в месяц дополнительного дохода при том же потоке лидов — это просто математика. Система окупилась в первый месяц, и теперь это просто источник прибыли. Плюс компания избежала затрат на наем новых супер-продажников, что было бы дороже и менее надежно.”
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Клиент | B2B компания (сегмент продаж) |
| Индустрия | Продажи / B2B |
| Размер | Компания с отделом продаж, менеджеры работают с лидами |
| Регион | Россия |
| Решение | PapAI Cloud — ИИ-менеджер по продажам |
| Категория | Sales AI, автоматизация продаж, генерация рекомендаций |
| Срок внедрения | 2-4 недели пилот-проекта |
| Бюджет | От 49 000 ₽/ассистент/месяц |
| Ключевые результаты | Конверсия лидов +47% (45%→66%), +45 заказов/месяц, дополнительный доход +4 млн ₽/месяц, сокращение зависимости от супер-продажников |
B2B компания столкнулась с классической проблемой отделов продаж: большой поток лидов, но низкая конверсия в сделки. Менеджеры тратили часы на составление ответов, не всегда оптимальных, и часто упускали возможности для кросс- и доп. продаж. Компания была вынуждена нанимать редких и дорогих «супер-продажников» с уникальными навыками — но это был неустойчивый путь.
Внедрение ИИ-менеджера на базе PapAI Cloud коренным образом изменило ситуацию. Конверсия лидов выросла с 45% до 66% — это +47% улучшение при том же объеме входящих заявок. Компания получила дополнительные 45 заказов в месяц (в среднем по 90 000 рублей каждый), что означает +4 млн рублей ежемесячного дополнительного дохода. При этом процесс стал более независимым от уровня квалификации каждого менеджера, и компания избежала затрат на наем новых супер-продажников.
Клиент — растущая B2B компания, которая работает в сегменте, требующем активных продаж и постоянного взаимодействия с клиентами. Компания получает значительный поток лидов ежедневно, но перед ней встала проблема: количество менеджеров не растет пропорционально количеству лидов, и качество обработки каждого лида начало страдать.
Компания позиционирует себя как поставщик качественного сервиса, но на практике менеджерам не хватало времени для персонализированного подхода к каждому клиенту. Это привело к упущенным сделкам и упущенным возможностям кросс-продаж. При этом компания осознавала, что традиционное решение — найм дополнительных менеджеров и тренинги — это дорогое и длительное решение.
На момент внедрения ИИ-системы компания работала со следующей схемой:
Это означало, что из 100 лидов в месяц закрывается только 45 сделок. Упущенные 55 лидов — это потеря потенциального дохода. При среднем чеке 90 000 рублей, это означает потерю примерно 4,95 млн рублей ежемесячно только на неконвертированные лиды.
Компания столкнулась с тремя критическими болевыми точками:
45% конверсия — это не катастрофа, но и не впечатляющий результат для B2B. Компания понимала, что недостаточное качество первичного контакта (письмо, ответ на вопрос, предложение) часто отвращает даже потенциальных клиентов. Менеджеры не всегда писали идеальный ответ, не всегда предлагали нужный продукт.
Единственным решением казалось — нанять лучших продавцов, «супер-продажников» с доказанным track record. Но такие специалисты редкие, дорогие и требуют высокой зарплаты. Кроме того, компания оказывалась в зависимости от одного человека: если он уходит, значительная часть доходов уходит с ним.
Когда приходит новый менеджер, ему требуется время на обучение. Каждый менеджер постепенно вырабатывает свой стиль, и качество работы зависит от его личных способностей и опыта. Это означало постоянные колебания в качестве продаж и длительные сроки выхода новых сотрудников на эффективность.
После анализа доступных решений компания определила идеальный инструмент:
На этом фоне PapAI Cloud (ИИ-менеджер по продажам) оказался оптимальным выбором. Ключевое отличие: платформа не просто интегрирует готовые LLM типа ChatGPT, а имеет собственные алгоритмы машинного обучения (CSEMA™), которые можно дообучить под специфику бизнеса компании.
Компания согласилась на пилотный проект на реальных данных с несколькими менеджерами, чтобы оценить эффект.
Система работает по следующему алгоритму:
1. Анализ запроса клиента
2. Генерация рекомендации для менеджера
3. Рекомендации по кросс- и доп. продажам
4. Проверка менеджером и отправка
Этап 1: Подготовка данных
Этап 2: Обучение ИИ
Этап 3: Пилот с менеджерами
Этап 4: Масштабирование (текущая фаза)
Первая трудность — страх, что ИИ заменит менеджеров. Решение: провели презентацию, показав, что система — это ассистент, а не конкурент. ИИ не принимает решения, не отправляет письма сам — он только помогает менеджеру быстрее и лучше работать.
Поначалу система предлагала неточные рекомендации, потому что не полностью понимала специфику бизнеса. Решение: потребовалось дополнительное ручное редактирование примеров в обучающей выборке и уточнение параметров.
CRM система компании была несколько нестандартной, и интеграция API требовала доработок. Решение: IT-команда компании совместно с PapAI Soft провела техническую настройку.
Менеджеры хотели больше свободы в ответах, но система была настроена на следование скриптам. Решение: нашли оптимальный баланс, где скрипт служит основой, но менеджер может вносить личные штрихи.
| Метрика | До внедрения | С PapAI Cloud | Улучшение |
|---|---|---|---|
| Конверсия лидов в сделки | 45% | 66% | +47% ↑ |
| Количество закрытых сделок/месяц | 45 сделок (из 100 лидов) | 90 сделок (из 100 лидов) | +100% (в абсолютном числе) |
| Среднее время ответа менеджера | 15-20 минут | 3-5 минут | В 4 раза ↓ |
| Качество первичного контакта | Зависит от менеджера | Стандартизировано | Консистентность ↑ |
| Средний чек (с кросс/доп продажами) | 80 000-85 000 ₽ | 90 000 ₽ | +6-12% ↑ |
| Количество заказов/месяц | 45 | 90 | +45 заказов ↑ |
| Ежемесячный доход от доп. заказов | — | +4 млн рублей | — |
| Зависимость от супер-продажников | Высокая | Низкая | Риск ↓ |
| Время обучения новых менеджеров | 3-4 недели | 1-2 недели | В 2 раза ↓ |
| Уровень стресса у менеджеров | Высокий | Сниженный | Стресс ↓ |
1. Конверсия лидов выросла на 47%
2. Дополнительный доход: +4 млн рублей/месяц
3. Менеджеры работают эффективнее, не тратя дополнительных часов
4. Процесс стал независимым от уровня квалификации
5. Кросс- и доп. продажи выросли
Если вы:
Попробуйте PapAI Cloud ИИ-менеджер:
Пилотный проект на ваших данных покажет реальный эффект — как в этом кейсе, конверсия может вырасти на 47% без найма новых людей.
Кейс B2B компании демонстрирует, что AI в продажах — это не искусство, а наука. Проблема низкой конверсии, потери времени менеджеров и зависимости от звёзд рынка труда решается не найму новых людей, а внедрением умного ассистента.
PapAI Cloud показала, что можно одновременно:
Если ваша компания имеет отдел продаж и сталкивается с похожими вызовами, пилотный проект на платформе PapAI Cloud может быть первым шагом к 47%-ному росту конверсии и миллионам в дополнительном доходе.
Источники данных: информация основана на материалах PapAI Cloud на состояние на ноябрь 2025 года.
| Категория | Значения |
|---|---|
| Индустрия | B2B продажи / SaaS / E-commerce |
| AI-категория | Natural Language Processing, Machine Learning, Large Language Models |
| Функционал | Sales AI, генерация ответов, рекомендации по продажам, кросс- и доп. продажи, аналитика лидов |
| Решаемые задачи | Повышение конверсии, качество первичного контакта, персонализация ответов, рекомендации продуктов, сокращение времени ответа |
| Регион | Россия (система на основе отечественных LLM и API) |
| Тип компании | B2B, продажи, растущий бизнес |
| Ключевые метрики | Конверсия (+47%), количество сделок (+100%), доход (+4 млн ₽/месяц), скорость ответа (-75%), независимость от звёзд рынка труда |
| Сложность внедрения | Низкая-средняя (2-4 недели пилот-проекта, требует подготовки данных) |
| Тип ROI | Финансовый (дополнительный доход 4 млн ₽/месяц), операционный (быстрее, качественнее), HR (сокращение зависимости от редких талантов) |
