Заменит ли ИИ менеджеров и аналитиков

«ИИ заменит менеджеров и аналитиков» — от этой мысли тревожно и продавцам, и руководителям, которые вложились в команду. Аналитики Goldman Sachs подлили масла в огонь: по их подсчетам 2023 года, автоматизация затронет около 300 млн рабочих мест в мире.

Отвечаем сразу: полная замена бизнесу невыгодна. В статье объясняем почему и показываем, какая схема работы с ИИ приносит больше сделок, чем увольнения.

Заменит ли ИИ менеджеров по продажам

Менеджер по продажам тратит до половины рабочего дня на рутину вроде заполнения CRM и однотипных ответов в чатах. По оценке McKinsey, автоматизировать рутину можно около 20% функций отделов продаж. Эту часть уже забирают нейросети.

Заменить менеджера в переговорах машина не может, и поведение покупателей это подтверждает. 61% B2B-клиентов предпочли бы покупать вообще без продавца, но у тех, кто так и делает, сожаление о покупке на 23% выше.

Справочную информацию клиенты охотно ищут сами, а вот оценить, подойдет ли продукт компании, зовут живого продавца. Нейросеть здесь бессильна: чтобы клиент поверил в свое решение, нужно услышать сомнение, задать неудобный вопрос и взять ответственность за рекомендацию.

Заменит ли ИИ аналитиков

Аналитик отдает нейросетям самую скучную часть работы. ИИ пишет запросы к базам, собирает регулярные отчеты и чистит данные быстрее человека. Сильнее всего автоматизация заденет позиции, где вся работа сводится к шаблонной отчетности.

Спрос на суждение аналитика при этом только растет. Запрос к данным теперь может сформулировать любой сотрудник, поэтому цифр в компании становится больше, а разобраться в них сложнее. Строить отчеты умеет и машина, но объяснять, что стоит за цифрами, по-прежнему приходится человеку.

Главным преимуществом человека остается знание своего бизнеса. Модель чистит данные по статистической логике и может случайно выбросить важный для компании сигнал. Скажем, система атрибуции показывает, что реклама убыточна, а продажи при этом растут. Опытный аналитик догадается, что сломалась сама модель. ИИ без подсказки такой вывод не сделает.

Что ИИ делает лучше человека

ИИ выигрывает там, где важны скорость и объем. А человек нужен там, где важны эмпатия и ответственность за решение.

Ответы на типовые вопросы 24/7. Нейросеть отвечает клиенту в любое время суток, не устает к вечеру и тянет сотни обращений разом.

Транскрибация и резюме диалогов. ИИ расшифровывает звонки и сводит длинную переписку к нескольким пунктам, так что новому менеджеру не нужно перечитывать всю историю.

Сбор данных и регулярные отчеты. Выгрузки, сводные таблицы и еженедельные дашборды машина готовит быстрее и без опечаток.

‍

Где ИИ справляется хуже менеджера

‍Сложные переговоры и торг. Здесь нужен человек: он слышит сомнение в голосе, находит аргумент под конкретного клиента и отвечает за уступку.

Работа с конфликтными клиентами. Раздраженного клиента шаблонный ответ бота злит еще больше, а успокоить и предложить решение под ситуацию пока умеет только человек.

Решения при неполных данных. Когда информации не хватает, менеджер и аналитик опираются на опыт, а ИИ либо ошибается, либо честно признает, что данных мало.

‍

Как ИИ и человек работают в паре

Заменять сотрудников целиком невыгодно даже технически. За ошибку бота перед клиентом все равно отвечает компания, поэтому кто-то должен проверять машину.

Рабочая схема выглядит иначе. ИИ берет на себя типовые вопросы. Менеджер подключается к живым переговорам, а аналитик проверяет гипотезы и думает над стратегией. Рутины у команды становится меньше, а требования к экспертизе выше.

Первую линию у нас держит бот: отвечает на частые вопросы, собирает контакты, квалифицирует заявки. Менеджер получает уже теплого клиента и закрывает сделку. За счет этого отдел ведет больше обращений, а штат мы не расширяем.

— Снежана Польченко, руководитель отдела продаж Pact.

Как ИИ работает в агрегаторе мессенджеров

Агрегатор мессенджеров. Pact собирает WhatsApp, Telegram, VK, Avito, MAX и другие каналы в одном окне и подтягивает все переписки в CRM. Менеджеру больше не нужно прыгать между вкладками и держать в голове, кому он еще не ответил.

ИИ-помощник. Прямо в окне чата нейросеть подсказывает варианты ответа, поправляет ошибки и сворачивает длинную переписку в короткое резюме. Новому менеджеру не приходится перечитывать всю историю, чтобы принять клиента.

ИИ-аналитика чатов. Система оценивает качество общения сразу по всем перепискам и показывает, где менеджеры теряют клиентов. Руководитель видит слабые места отдела, не читая диалоги вручную.

Нейросотрудник. Бот закрывает ночью и в пиковые часы отвечает на частые вопросы, квалифицирует заявки и фиксирует договорённость с клиентом о встрече. Утром менеджер получает клиента, уже готового к разговору.

Коротко о главном

ИИ уже забрал у менеджеров и аналитиков рутину: ответы на типовые вопросы, консультации по продукту, оперативность ответов и квалификацию клиента. Переговоры, доверие клиента и стратегические решения остаются за людьми. Выигрывают те команды, которые не выбирают между машиной и человеком, а соединяют сильные стороны обоих.

Тут как с бухгалтерией после 1С: считать стала программа, но бухгалтеры остались, просто стали работать с более верхнеуровневыми задачами. У нас так же. Рутину бот заберет, а сокращать команду после внедрения мы не советуем: человек нужен всегда, чтобы закрыть сделку.

— Снежана Польченко, руководитель отдела продаж Pact

Частые вопросы

Когда ИИ полностью заменит менеджеров по продажам?

Точной даты не называют даже крупные исследователи. Пока нейросети забирают отдельные задачи, а не профессию. Спрос смещается к менеджерам, которые умеют работать в паре с ИИ и берут на себя сложные переговоры.

Сможет ли ИИ заменить аналитика в малом бизнесе?

Частично. Готовые ИИ-отчеты закрывают базовые вопросы про воронку и конверсию. Но как только речь заходит о ценах, ассортименте или выходе в новый сегмент, нужен человек, который знает бизнес изнутри.

Какие навыки помогут менеджеру остаться востребованным?

Сложные переговоры, глубокое знание продукта и умение работать с ИИ-инструментами. Менеджер, который отдает рутину нейросети, обрабатывает больше заявок и быстрее доводит клиента до сделки.

‍