Нейросети для бизнеса и увеличения продаж

Разбираемся, что такое нейронные сети и как применять их для построения воронки продаж, апсейла и интернет-маркетинга. В этой статье опытом делились три специалиста: методолог Компаса Валерия Дубчак, которая уже применяет нейросети в подготовке материалов для продаж, разработчик машинного обучения Антон Рогозин, который популяризирует применение ИИ в Контуре, и интернет-маркетолог Александра Борноволокова, которая приручает роботов в рекламных кабинетах всех основных платформ.

Увеличивайте продажи в B2B, обращайтесь только к целевым клиентам. Контур.Компас помогает изучать компании и находить контакты для холодных звонков.

Попробовать бесплатно

Что такое нейросеть и как она работает

Нейронная сеть — это математическая модель, вдохновленная устройством человеческого мозга. Когда мы стараемся что-то обработать в голове, нейроны в мозге обмениваются информацией между собой, чтобы сделать ту или иную операцию: взять кружку, написать текст, заучить материал перед экзаменом и т. п. В процессе нашего развития связи между нейронами крепнут, они лучше понимают, с какими нейронами надо взаимодействовать для той или иной операции. Иначе говоря, обучаются. 

В отличие от классического программирования нейросеть работает не на основе готовых алгоритмов и законов. Она самостоятельно обучается под конкретную задачу, которую поставил человек.

Несмотря на способность учиться, нейросети пока не умеют сами решать, какое знание им получить. Они способны осваивать только данные и задачи, которые им поставляет человек. 

Вот как работает нейронная сеть:

1. В основе модели — упорядоченные слои из вычислительных единиц-«нейронов», в которые загружают некоторую информацию. Эта информация проходит через все слои, которые обмениваются информацией друг с другом, после чего на выходе сеть выдаёт ответ. Всё, как на картинке ниже. Чем больше слоёв, тем больше закономерностей может находить сеть.
   

   

2. Внутри нейросети информация следует от одного слоя к другому. Слои состоят из нейронов. Каждый слой связан с соседними слоями синапсами — дорожками между ними. Некоторые дорожки развиты хорошо, как магистрали, некоторые слабо: через них сигнал плохо проходит. Нейросеть в процессе обучения сама понимает, какие именно пути лучше работают для решения задачи. Делает она это благодаря функции активации — так нейроны определяют, по каким дорожкам лучше идти к следующему слою. Грубо говоря, каждый слой отвечает за конкретное действие. Например, есть задача нахождения объектов на фото, первый слой находит контуры изображения, второй слой ищет паттерны в контурах, а третий говорит, могут ли эти паттерны быть каким-то объектом: собака, кошка, человек, авто и т. п.
3. После всех этапов обработки нейросеть передаёт данные на выходной слой. Там переработанная информация приобретает окончательный облик, и пользователь получает ответ на свой запрос. 
   
   Картинка выше — это грубое представление работы мозга. На вход нейросети приходят сигналы от зрительных, слуховых и других нервов (это входной слой), после чего мозг в скрытых слоях определяет, как эти сигналы обработать. И выходной слой говорит, что стоит предпринять.
4. Для обучения нейросети необходимы обучающие данные. Это массив контента, который содержит много пар: входную и выходную информацию. 

   Пример. Есть нейросеть, которая классифицирует новости. При обучении ей дают заголовок новости «Контур вошел в топ-10 лучших работодателей Екатеринбурга» и категорию «Бизнес». Нейросеть должна сама понять, какие слова из заголовка соотносятся с выходными данными — категорией новости. И таких пар нейросети предоставляют много, чтобы она сама лучше нашла закономерности. Ведь дальше нейросеть будет получать только входные данные, а выходные она должна сама предсказать. Но при тренировке программисты ей помогают — дают выходные данные, чтобы она обучилась.
   
   Примеры данных для обучения: 

   • на вход нейросети, которая занимается распознаванием объектов, приходит фотография, а на выходе нейросеть говорит, в каких местах располагаются объекты на фото;
   • на вход нейросети, которая переводит запись разговора в письменный текст, приходит аудио с речью, и на выходе нейросеть возвращает расшифровку текстом.

      

5. После обучения сеть может принять пользовательский запрос и обработать его с помощью закономерностей, которая она запомнила на предыдущем этапе.

Что такое Machine learning

Машинное обучение (Machine learning, ML) — это метод разработки и изучения алгоритмов, способных самостоятельно выявлять закономерности, принимать решения и усваивать новые знания. ML-подход основан на идее о том, что аналитические системы в перспективе могут обучаться без чёткого алгоритма и находить его самостоятельно.

Machine learning включает в себя большой список технологий и методик, которые участвуют в обучении искусственного интеллекта. К ним же относятся и нейронные сети (Deep Learning, глубокое обучение) — самая продвинутая и популярная на сегодняшний день ML-методика.

В зависимости от сложности и задействованных ресурсов выделяют четыре вида машинного обучения:

Классическое обучение. Правильные ответы для машины уже прописаны, ей остаётся их лишь определить. Такой метод применяют для простейших вычислительных алгоритмов, которые сортируют данные, ищут закономерности или формируют рекомендации на сайтах с фильмами или музыкой.

Обучение с подкреплением. Машина учится на собственных ошибках. Алгоритм запоминает свои неправильные ответы и с каждым шагом выстраивает всё более рациональное решение задачи. С помощью этого метода обучают роботы-пылесосы, автопилоты и шахматные компьютеры.   

Ансамбли. В обучении участвуют сразу несколько алгоритмов, которые корректируют ошибки друг друга. Основная идея заключается в том, что объединение нескольких слабых моделей может создать более мощную и устойчивую модель. К примеру, использование ансамблей алгоритмов для повышения качества прогнозирования заболеваний на медицинских снимках.

Глубокое обучение (нейросети). Разработчики моделируют устройство человеческого мозга с искусственными нейронами и синапсами. Машина учится на огромных массивах данных, самостоятельно анализируя их. С каждым циклом точность ответов повышается. К примеру, нейросети применяют для машинного перевода и распознавания объектов на изображениях.

Как используют машинное обучение для повышения продаж

Бизнес уже много лет использует ML-алгоритмы в самых разных сферах. Когда стало очевидно, что искусственный интеллект способен угадывать предпочтения клиентов и улучшать пользовательский опыт, его стали использовать для увеличения продаж.

Как используют ИИ в продажах:

Персонализация рекомендаций. Нейросети анализируют поведение клиентов, а также учитывают интересующие их продукты и размер среднего чека. На основании этой информации алгоритм рекомендует пользователю подходящие товары. Такое можно встретить во многих интернет-магазинах.

Прогнозирование спроса. Алгоритм может оценить, какой продукт, в какой момент и в каком количестве заинтересует клиента. Ещё более продвинутые нейросети способны прогнозировать объёмы продаж.

Сегментация аудитории. С помощью нейросетей можно провести анализ аудитории, сформировать портреты и запустить таргетинг. Так работают роботизированные рекламные кабинеты: онлайн-маркетолог вводит условия задачи: какие ключевые слова в запросах, что ищет пользователь, какое время нахождения на странице и каких целей нужно достичь — например, оставить заявку.

Робот анализирует аудиторию, которая выполняет действия, заданные маркетологом, анализирует их привычки и действия в интернете и находит подобных им.

Какому бизнесу подойдут технологии машинного обучения

Специалисты по работе с нейросетями настаивают, что ML-системы можно применить в любой сфере бизнеса. Возможности алгоритмов уже используют не только высокотехнологичные отрасли, как медицина и машиностроение, но и более будничные сферы бизнеса.

Нейросети скорее всего принесут пользу бизнесам, у которых есть регулярные задачи по производству и распределению какого-то относительно однотипного контента: нужно делать много картинок, много текстов. Или необходимо обработать большой массив информации, чтобы принять какое-то решение. Если у вас есть маркетинговая задача, необходимость сделать какой-то дизайн, или рассортировать какой-то контент, то нейросети могут вам помочь или уже помогают.

Один из основных полезных эффектов от нейросетей — возможность легко получить первые идеи и черновики и преодолеть ступор перед «чистым листом». Если вы часто с этим сталкиваетесь, попробуйте нейросети.

Робот анализирует аудиторию, которая выполняет действия, заданные маркетологом, анализирует их привычки и действия в интернете и находит подобных им.

Валерия Дубчак
методолог Контур.Компаса

Искусственный интеллект служит дополнительным помощником, с которым можно «поштурмить» идеи. Например, попросить составить письмо или отработать возражение при работе с клиентом. Мы не берём в работу 100% того, что сгенерировала нейросеть. Но подхватываем её идеи и пытаемся преобразовать их во что-то большее.

Общие правила работы бизнеса с нейросетями

Сама технология пока недостаточно совершенна, развивается во многом стихийно и ещё не регламентирована должным образом. Поэтому работа с ИИ в продажах может вызвать негативные последствия, и важно соблюдать правила предосторожности:

Проверять всё, что генерирует нейросеть. Алгоритмы черпают свои знания из той информации, которую в них загрузили. Определять достоверность этих данных механизмы пока умеют плохо. Кроме того, искусственный интеллект иногда «галлюцинирует». Например, автор этой статьи использует нейросети для получения черновиков или первоначальных идей, но всегда проверяет написанное в надёжных источниках и у экспертов.

Не считать сгенерированный контент оригинальным и авторским. Работа нейросети основана на информации, которую ранее создали конкретные люди. Алгоритмы умеют лишь имитировать жанры и стили, но настоящее творчество ещё не освоили. Проверить тексты на уникальность помогут сервисы-антиплагиаторы. 

Следить за этичностью ответов нейросети. Если ML-алгоритмы готовят для вас креативную кампанию, обязательно проверьте получившийся контент на соответствие морально-этическим нормам. Разработчики начинают запрещать роботам использовать неполиткорректные шутки и оскорбительные образы. Но контролировать это лучше в ручном режиме.

Не делитесь с сетью чувствительной информацией. Алгоритмы учатся на наших ответах и запоминают всё, что им дают в запросах. Не сообщайте нейросети персональные данные — ни свои, ни чужие; не сообщайте пароли и любые чувствительные для компании сведения.

Будьте точны и конкретны. Чтобы результат генерации соответствовал вашим ожиданиям, потратьте время на составление конкретного запроса. Чем больше параметров вы зададите, тем проще нейросети будет выполнить просьбу. Избегайте жаргона, устойчивых выражений  и намёков — робот может вас не понять.

Как машинное обучение помогает ритейлу повысить продажи

Яркий пример использования ИИ в продажах показывают крупные ритейлеры. Торговые компании уже давно взяли нейросети на вооружение. Интернет-магазинам такие же алгоритмы помогают улучшать рекомендации, а для офлайн-сетей анализируют поведение покупателей. 

Правда, здесь необходима важная оговорка: крупные компании используют только технологию и разрабатывают собственные модели у себя или на заказ, а не применяют общедоступные чат-боты и веб-версии.

Ритейл-компании повышают продажи с помощью машинного обучения следующим образом:

• Планируют продажи и спрос. Нейросети рассчитывают закономерности между проданными и имеющимися продуктами, а также показателями конкурентов и активностью пользователей. На основе этих данных алгоритмы могут смоделировать несколько сценариев, как будут идти продажи в этом месяце или квартале.
• Управляют ассортиментом. ML-технологии взяли на себя часть работы кладовщиков. Этим, например, пользуются крупные офлайн-сети, которые работают с многотысячными партиями товара. Обученные машины точно знают, что заканчивается на складе, а какие продукты в этом месяце можно не докупать.
• Продумывают мерчандайзинг. ИИ анализирует перемещения покупателей по торговым залам и страницам интернет-магазинов. Отслеживая самые частые маршруты клиентов, алгоритмы подсказывают, где стоит расположить соответствующие товары.
• Оптимизируют расходы. Основываясь на финансовых отчётах, алгоритмы умеют указывать на неоправданно завышенные траты или потенциально опасные вложения. Часто ритейл привлекает нейросети, когда обдумывает эксперименты: ML-системы могут предупредить о рисках и предложить оптимальное решение.

Повышайте конверсионность холодных продаж — дайте менеджерам полную информацию о целевых клиентах. Более 70 критериев для поиска подходящих компаний.

Открыть Компас

Применение нейросети для воронки продаж

Важный элемент для любого бизнеса — воронка продаж. Бывает, работа над её составлением вводит в ступор даже опытных специалистов: не хватает креативности, чтобы сгенерировать идею для очередной воронки. Эту проблему может решить участие нейросети.

Что такое воронка продаж

Воронка продаж — это модель пути, который потенциальный клиент проходит от первой встречи с продуктом до момента, когда становится его пользователем. В зависимости от целей и сути продукта воронка продаж может меняться.

Этапы классической воронки продаж наглядно показывает модель AIDA. Она описывает воронку, состоящую из четырёх ступеней, но на практике их может быть больше.

Attention (внимание) — клиент впервые контактирует с продуктом, увидев рекламу или перейдя на сайт. 

Interest (интерес) — клиент начинает узнавать о продукте больше, переходит по ссылкам, задаёт вопросы консультантам.

Desire (желание) — клиент хочет получить продукт.  

Action (действие) — клиент принимает решение о покупке.

Как нейросеть поможет построить структуру воронки продаж

Нейросети уже умеют создавать прототипы для воронок продаж разных форматов и под разные запросы. Алгоритму нужно задать сферу, в которой работает ваш бизнес, и цель, которую вы хотите достичь. 

Мы попросили популярную сеть ChatGPT придумать воронку продаж для обслуживающей бухгалтерии. Как видно на примере, алгоритм способен сам выбрать структуру воронки, а для каждого этапа предложить соответствующую активность.

В то же время получившиеся пункты — лишь универсальный шаблон, а не подробный план конкретных действий. Чтобы воронка продаж стала более конкретной, придётся делать запрос более подробным.

Промты для воронки продаж 

Промты — это запросы к искусственному интеллекту: слова, фразы или небольшие предложения, которые подсказывают ML-алгоритмам, каким должен получиться результат. Нейросети опираются на промты, выбирая содержание, структуру, вид и объём ответа на ваш запрос.

Чем конкретнее и подробнее будет промт и чем больше их вы дадите ИИ-системе, тем выше будут шансы на более детальный результат. Перед началом работы с нейросетью выпишите клюцчевые фразы, описывающие воронку, которую хотите получить.

Например, так будет выглядеть набор промтов для упомянутой выше бухгалтерии на аутсорсе:

«Предложи, пожалуйста, прототип воронки продаж для компании, которая предоставляет бухгалтерские услуги на аутсорсе. Аудитория компании — микробизнес и малый бизнес, у которого есть потребность в ведении бухгалтерии, но нет средств на штат бухгалтеров. Конечная цель воронки — заключение договоров на годовое обслуживание с последующим продлением. Распиши по пунктам этапы воронки и действия, которые нужно предпринять».

Применение нейросети для создания вариантов лид-магнита

Традиционная воронка продаж начинается с лид-магнита. Именно с его помощью входящий трафик преобразуется в контакты потенциальных клиентов. Но составить качественный лид-магнит с первой попытки не так просто. Попробуем подключить нейросеть к решению этой задачи.

Что такое лид-магнит

Лид-магнитом называют некий полезный контент, который пользователь получает бесплатно в обмен на контактные данные. Это может быть небольшой мастер-класс, чек-лист, пошаговое руководство, подборка книг или видео. Проще говоря, лид-магнит — это способ привлечь внимание потенциального клиента для последующих касаний.

Из чего состоит лид-магнит? Рассмотрим его структуру:

1. Полезный контент. Лид-магнит, кроме «продающей» части должен содержать ваши уникальные знания, опыт или тщательно подобранную информацию (не ворованную, конечно), которую клиенту будет тяжело собирать самому.
2. Продающий заголовок. Должен содержать главную идею. Обдумывая заголовок, отталкивайтесь от потребностей клиента. Хороший лид-магнит решает проблему пользователя: «Как запустить контекстную рекламу с минимальными вложениями», «7 шагов для увеличения продаж в B2B».
3. Уникальное торговое предложение. На этом этапе важно познакомить пользователя с компанией. Потенциальный клиент должен сразу понять, в чём ваше преимущество. Сформулируйте для него уникальную особенность бизнеса или конкретного продукта.
4. Боль клиента. Обозначьте проблему, которую у вашей аудитории не получается решить. И предложите свой продукт в качестве решения проблемы, описав подробный план. Это поможет сформировать потребность в ваших услугах.
5. Оставление заявки. Пригласите клиента воспользоваться уникальным условием: получить подарок, пройти бесплатное обучение, забрать бонус. В большинстве случаев уместно оставить ссылку на основной платный продукт.

Как сгенерировать идеи для лид-магнита нейросетью

Чтобы упростить составление идей для лид-магнита, дайте задание нейросети. Если попросить алгоритм придумать, что можно предложить пользователям, и дать конкретные вводные, результат получится достаточно высокого качества.

Так ChatGPT откликается на запрос «Придумай пять идей лид-магнита для юридической компании, которая оказывает услуги малым предприятиям. Добавь варианты, которые могут привлечь клиентов и установить долгосрочные отношения».

Применение нейросети для допродаж: апселл и кросс-селл

Увеличение среднего чека — проверенный способ зарабатывать больше. Для этого бизнес использует допродажи. Так называют предложение клиенту приобрести ещё один продукт в дополнение к уже выбранному. В двух классических видах допродаж — кросс-селле и апселле — роботы тоже могут помочь.

Что такое апселл и кросс-селл

Апселл — метод, который предполагает продажу более дорогой версии товара на выгодных для клиента условиях. Покупателя убеждают приобрести продукт с расширенной функциональностью или большего объёма. При этом апселл не подразумевает обман клиента или попытку продать ему ненужный товар. 

Кросс-селл — метод, при котором клиенту предлагают приобрести сопутствующие продукты. Как правило, это товары и услуги, которые связаны с уже купленными. Распространённый пример: вместе с новым автомобилем салон предлагает оформить страховку и выбрать комплект зимних покрышек. 

Про допродажи мы писали подробно в этой статье. А методам увеличения среднего чека вообще посвящен отдельный разбор.

Как генерировать идеи для апселла и кросс-селла

Как в случае с лид-магнитом, ML-механизмы значительно упрощают составление идей для допродаж. Важно помнить, что нейросети не дают готовые маркетинговые решения. Результат генерации — это только половина дела, всего лишь направление мысли для вас.

По запросу «Продумай пять идей апселла для оптовой компании, торгующей  станками для лазерной резки металла» ChatGPT предлагает следующие варианты:

Разумеется, не все из предложенных идей удачные или оригинальные. А для тех, что подходят, придётся оценить свои ресурсы, поискать поставщиков, рассчитать экономику по новым позициям. Но варианты от нейросети могут натолкнуть вас на собственные мысли. Воспринимайте искусственный интеллект как собеседника, с которым можно «поштурмить» и придумать рабочие идеи. 

Составляйте выборку потенциальных клиентов, выгружайте бесплатно данные 50 организаций в первый месяц и 20 организаций в последующие

Применение нейросети для трипваера

Посоветоваться с искусственным интеллектом целесообразно и для того, чтобы призывать клиентов к первому контакту с продуктом. В частности, нейросети используют для генерации трипваера — одного из инструментов привлечения пользователей. Разберёмся, что это такое.

Что такое Tripwire

Трипваер (tripwire, дословно «растяжка, ловушка») — это недорогой продукт, который привлекает потенциального клиента к основной товарной линейке. Первый месяц подписки на кино-сервис за 1 рубль — классический пример трипваера. Покупатель начинает пользоваться сервисом, оценивает его выгоды и соглашается, что платить за такой продукт, в общем-то, не так уж страшно.

Трипваеры не всегда сводятся к покупке пробного периода по низкой стоимости. Существуют и другие виды:

Ограниченная функциональность. В эту группу входят демоверсии, приложения с ограниченными инструментами, вводные уроки, ознакомительные фрагменты и тому подобное.

Скидки и акции. Сюда относят скидки на первую покупку, бесплатную первую доставку, баллы и бонусы, сниженную цену на сопутствующие товары.

Инфопродукты. К этой группе относятся обучающие курсы, вебинары, аудит бизнеса, настройка сервиса за небольшую относительно основных продуктов плату. Важное условие — контент должен быть уникальным. Иначе предложение потеряет всякий смысл.

Как сгенерировать идеи для трипваера c помощью нейросети

С вариантами трипваера нейросети справляются не хуже, чем с лид-магнитами и допродажами. На просьбу «Придумай пять идей трипваера для компании, которая сдает в лизинг строительную технику» ChatGPT сгенерировал следующее:

Нейросети в интернет-маркетинге

Умение нейросетей генерировать контент уже пригождается интернет-маркетологам. Алгоритмы достаточно ловко справляются с созданием текстов разных жанров. Хотя оригинальность и разнообразие написанного пока далеки от идеала, роботам уже можно доверить разработку идей и выполнение простых задач.

Генерация контента для товаров и услуг

Возможности нейросетей не исчерпываются только написанием текстов и постов. Искусственному интеллекту можно поручить создание изображений, контент-планов, сценариев. А самые продвинутые роботы уже научились генерировать коммерческие видео.

Рецепт остаётся прежним. Дайте нейросети задание, уточнив, какой именно контент вам нужен. Уточните объём, стиль и содержание. И не забудьте о вводных: целевая аудитория, структура, ожидаемый результат. Чем подробнее — тем лучше.

ChatGPT генерирует темы и готовые заголовки статей для продуктового блога. Например, мы составили такой запрос:

«Придумай 4 варианта заголовков для статьи про то, как системы видеонаблюдения помогают экономить бюджет компании; используй точные формулировки, избегай общих слов; целевая аудитория — технические директора и начальники служб безопасности в среднем бизнесе; заголовок статьи не должен превышать десяти слов, в нем не должна упоминаться целевая аудитория статьи. Сделай акцент на том, какую пользу получит бизнес от систем видеонаблюдения. Заголовок должен звучать так, чтобы статью хотелось скорее прочитать».

Вот что выдала нейросеть:

Первые три варианта — что называется, «оторви и выбрось». А вот четвертый очень даже неплох. Мы бы такой взяли и доработали.

Генерация контента для постов в социальных сетях

Одно из достоинств текстовых нейросетей — умение копировать форматы, стили и даже tone of voice. Этот их навык можно задействовать для генерации публикаций в соцсетях. Алгоритмы хорошо понимают просьбу общаться с аудиторией неформально. Главное — не перестараться.

Так ChatGPT выполняет задание «Напиши пост для ВКонтакте на тему «Как нейросети помогают писать посты для соцсетей»; в тексте должен быть список действий; максимум — четыре пункта; будь дружелюбным и слегка неформальным; добавь эмодзи в заголовок»:

Генерация контента для email-маркетинга

Текстовые генераторы умеют придумывать идеи и темы для электронных писем, а также писать незамысловатые сообщения. Но повторим, что выдают они часто низкокачественные сообщения с предложением «в лоб», а email-маркетинг так не работает.

Станет лучше, если забросить в эту скороварку побольше ингредиентов. Например, мы сочинили вот такой запрос на «холодное» письмо для выдуманного интегратора CRM-систем:

«Напиши 3 варианта письма с темой и прехедером от компании-интегратора CRM-систем для потенциальных B2B-клиентов, которые не знакомы с услугами компании. Цель письма — познакомить клиента с компанией, рассказать о репутации и узнать, может ли интегратор быть полезен — задать вопросы, выявляющие потребность во внедрении CRM. Структура письма:

• Коротко, в две строки проинформировать адресата о компании и ее главных качествах: опыт работы 8 лет, внедрили CRM у 320 компаний, в том числе на крупнейшем в Коврове заводе.
• Задать вопросы, выявляющие потребность. В конце указать, что встречные вопросы можно задать в ответном письме или позвонить по номеру телефона».

Нейросеть выдала нам три версии, мы приведём здесь одну. Вышел шаблон неплохого качества. Остаётся немного подшлифовать. 

Как использовать нейросеть для ответов на вопросы клиентов

Текстовые алгоритмы можно использовать для автоматического общения с пользователями. Функциональность ChatGPT позволяет обучать его новой информации и использовать её в дальнейших диалогах. 

Чтобы научить робота говорить от имени вашей компании, предоставьте ему необходимую информацию о вас. Например, в ChatGPT можно загрузить текстовый вариант вашего лендинга: данные о местоположении, графике работы, скидках, тарифах. Затем как можно подробнее «расскажите» алгоритму о вашем продукте, его особенностях, команде создателей и так далее.

Возможности ChatGPT позволяют интегрировать его с различными чат-ботами. Подключите алгоритм к диалоговому боту на своём сайте или в telegram-канале — и вы получите автоматизированный сервис поддержки клиентов. Останется лишь присматривать за роботом и время от времени дорабатывать его.

Валерия Дубчак
методолог Контур.Компаса

А нам нейросети помогают в составлении скриптов до продаж. ИИ развился до такого уровня, что с ним можно вести диалог и отрабатывать возражения, как с живым человеком.

Например, вы продаёте стройматериалы и часто сталкиваетесь с тем, что у клиентов уже есть поставщик. Вы обращаетесь к нейросети и даёте вводные: «Компания занимается продажей профильных труб, кирпичей и досок. Цена ниже рыночной. Но на рынке много конкурентов, поэтому часто встречается возражение «У меня уже есть поставщик». Напиши пять вариантов, как отработать возражение.» И робот предложит идеи.

Кратко об использовании нейросетей для увеличения продаж

1. Нейросети могут автоматизировать значительную часть процессов в продажах. Они умеют прогнозировать спрос, сегментировать аудиторию, предсказывать эффективность рекламных кампаний и анализировать поведение клиентов.
2. Искусственный интеллект можно привлечь к составлению воронки продаж. Алгоритмы умеют генерировать идеи для воронки, и пытаются продумывать каждый этап. При этом помните: предложения нейросети чаще всего оказываются слишком общими и требуют ручной доработки.
3. С помощью нейросетей можно генерировать идеи для лид-магнита и трипваера. Роботу нужно дать задание с чётко описанными параметрами: профиль вашей компании, целевая аудитория, желаемый результат и так далее.
4. Генеративные модели помогают с идеями для запуска допродаж. Нейросети существенно упрощают этот процесс, придумывая идеи для кросс-продаж и апселла.
5. Нейросети умеют генерировать контент для интернет-маркетинга. Алгоритмам можно поручить создание текстовых черновиков, заготовок для изображений и видео. Роботы знакомы с разными форматами и могут подать вам идею и основу для поста, новости, сценария, письма и многого другого.

Контур.Компас помогает не только изучать рынки, но и находить целевых клиентов. Составляйте выборки компаний и централизованно выгружайте данные в CRM.

Открыть Компас