Самая трендовая система увеличения продаж на основе ИИ в 2025 году +17% к продажам после внедрения (таблица XLS)
В США сейчас набирают популярность генеративные модели увеличения продаж на основе AI-агентов.
Стоят они больших денег, поэтому, я покажу как собрать что-то подобное из (говна и веток) подручными средствами и получить мгновенный отклик в виде роста выручки прямо сейчас.
Идея проста и прекрасна.
1. Мы берем за 3-6-12 месяцев данные из CRM системы (главное, чтобы заполнена была по-человечески) по истории взаимодействия: кто клиент, какие офферы показывали, где/когда, реакция (accepted / ignored / declined), покупка/чек.
2. Определяем клиента: отрасль/категория, LTV, маржинальность, последние действия, канал.
3. Каталог офферов: тип (скидка/бонуска/срок/сервис), ограничения, расходы, допустимые каналы.
4. Юр. основа: согласия, срок хранения, право на профилирование (GDPR/локальные нормы).
Зачем: модель нужна «память» о том, какие офферы кому «зашли».
После этого четко определяем цель. Что для нас является согласием клиента:
1. Регистрация
2. Лид
3. Отправка КП
4. Продажа
5. Повторные продажи
Чем данных больше, тем точнее будет работать.
Третьим шагом, выставляем каналы коммуникации: звонок, сообщение, email, сайт, лид-форма.
После прописываем ограничители:
❌ Не более N офферов на клиента в неделю.
❌ Суммарная скидка ≤N% от чека.
❌ Запрет на офферы без юр. согласия.
✅ Автоматическая проверка призыва к действию на соответствие закону о рекламе.
✅ Может ли менеджер видит кандидатов, может одобрить/отклонить
И т.п.
Последний шаг: KPI и метрики, по которым мы определяем эффективность: доля согласий клиентов, средний чек, маржинальность, прибыль, ROI
Таким образом, мы определяем для искусственного интеллекта зоны ограничения и формирования оффера.
Получается таблица, которую можно загрузить в любой ИИ и попросить его сформировать наиболее подходящие предложения для определенного аватара с определенного канала коммуникации с определенным чеком и, внимание, прогнозируемой рентабельностью.
Получается этакая Yagla, только для отдела продаж.
Самый геморой — это сбор первичных данных.
Поэтому, я сделал тебе таблицу-шаблон на примере бизнеса по продаже спецтехники, на основании которой ты сможешь сформировать свою табличку, загрузить ее в любой ИИ и создавать персонализированные предложение для твоих клиентов.
Пользуйся с умом!
В США сейчас набирают популярность генеративные модели увеличения продаж на основе AI-агентов.
Стоят они больших денег, поэтому, я покажу как собрать что-то подобное из (говна и веток) подручными средствами и получить мгновенный отклик в виде роста выручки прямо сейчас.
Идея проста и прекрасна.
1. Мы берем за 3-6-12 месяцев данные из CRM системы (главное, чтобы заполнена была по-человечески) по истории взаимодействия: кто клиент, какие офферы показывали, где/когда, реакция (accepted / ignored / declined), покупка/чек.
2. Определяем клиента: отрасль/категория, LTV, маржинальность, последние действия, канал.
3. Каталог офферов: тип (скидка/бонуска/срок/сервис), ограничения, расходы, допустимые каналы.
4. Юр. основа: согласия, срок хранения, право на профилирование (GDPR/локальные нормы).
Зачем: модель нужна «память» о том, какие офферы кому «зашли».
После этого четко определяем цель. Что для нас является согласием клиента:
1. Регистрация
2. Лид
3. Отправка КП
4. Продажа
5. Повторные продажи
Чем данных больше, тем точнее будет работать.
Третьим шагом, выставляем каналы коммуникации: звонок, сообщение, email, сайт, лид-форма.
После прописываем ограничители:
❌ Не более N офферов на клиента в неделю.
❌ Суммарная скидка ≤N% от чека.
❌ Запрет на офферы без юр. согласия.
✅ Автоматическая проверка призыва к действию на соответствие закону о рекламе.
✅ Может ли менеджер видит кандидатов, может одобрить/отклонить
И т.п.
Последний шаг: KPI и метрики, по которым мы определяем эффективность: доля согласий клиентов, средний чек, маржинальность, прибыль, ROI
Таким образом, мы определяем для искусственного интеллекта зоны ограничения и формирования оффера.
Получается таблица, которую можно загрузить в любой ИИ и попросить его сформировать наиболее подходящие предложения для определенного аватара с определенного канала коммуникации с определенным чеком и, внимание, прогнозируемой рентабельностью.
Получается этакая Yagla, только для отдела продаж.
Самый геморой — это сбор первичных данных.
Поэтому, я сделал тебе таблицу-шаблон на примере бизнеса по продаже спецтехники, на основании которой ты сможешь сформировать свою табличку, загрузить ее в любой ИИ и создавать персонализированные предложение для твоих клиентов.
Пользуйся с умом!