Компании теряют 50-70% входящих лидов, и главных причин две: медленный первый ответ и расхождение маркетинга и продаж в критериях квалификации. Такие данные привёл Евгений Аликин, руководитель продуктового внедрения в Carrot quest, на конференции AI Борщ, опираясь на внутреннюю статистику компании и внешние исследования. Закрывают эту дыру AI-агентами, и ниже разбор, как именно.
Картина у большинства одинаковая. Маркетинг приводит заявки, отдел продаж жалуется на их качество, а план по встречам не сходится. При этом дело обычно не в трафике и не в бюджете.
Две причины, по которым сгорают заявки
Первая причина - скорость. Конверсия в квалифицированного лида падает с каждой минутой, пока заявка ждёт ответа. Менеджер ушёл на обед, лид остыл, вечером он уже переписывается с конкурентом.
Вторая причина - сама квалификация. Классическая война маркетинга и продаж: маркетинг считает, что продажи не умеют продавать, продажи просят принести нормальных лидов. При этом на вопрос, кто такой квалифицированный лид, в компании часто нет единого ответа. У маркетинга одни критерии, у продаж другие, и лид проваливается в щель между ними.
Что вместо этого показал Carrot quest
Евгений Аликин показал систему, которую в команде называют цифровым SDR. SDR - это менеджер первой линии, который обрабатывает входящие заявки и доводит их до встречи с продавцом. Цифровой отличается тем, что работает круглосуточно, не устаёт и разбирает лидов одного за другим без очереди.
По шагам это выглядит так. Агент вовлекает посетителя сайта в диалог в подходящий момент, опираясь на его поведение: какие страницы смотрел, сколько раз заходил. Квалифицирует живым диалогом, а не кнопками, и задаёт те же вопросы, что звучат в отделе продаж. Отвечает по базе знаний компании. Передаёт данные в CRM вместе с готовой сводкой по лиду. Предлагает свободные слоты из календаря менеджера, бронирует встречу и напоминает о ней письмом или сообщением в WhatsApp.
Работает это в реальном времени. Даже если лид прошёл квалификацию не до конца, собранные данные уже лежат в карточке CRM, и продажи могут подключиться раньше.
Почему это не ещё один чат-бот
Главное отличие, по словам Евгений Аликин, в данных. Платформа исторически собирает профиль пользователя: поведение на сайте, контактные данные, историю диалогов. Агент опирается на весь этот контекст. Без него диалоги получаются примитивными, и доля качественных ответов падает.
Под капотом работает команда агентов. Один квалифицирует, второй отвечает на продуктовые вопросы по базе знаний, третий собирает сводку для CRM. Агенты вызывают друг друга, а клиент видит одного собеседника.
Цифры, которые прозвучали со сцены
В одном из пилотов конверсия из диалога во встречу превысила 80%. В другом кейсе через чат пришло в два раза больше лидов, чем через классическую форму заявки, а таргетированное вовлечение сработало в десять раз лучше стандартного поп-апа. Оба кейса с механикой разобраны во второй статье серии.
Что осталось в записи
Евгений Аликин говорил, что за 20 минут не успевает рассказать про каждого агента системы. В записи и презентации остались примеры реальных диалогов, скриншоты AI-сводок, которые получает сейлз, устройство команды агентов и методика расчёта окупаемости до старта пилота.
Запись сессии и презентация - в материалах конференции на aiborsch.com, вопросы про пакеты принимает tickets@aiborsch.com
Получить запись и материалы конференции →
Читайте по теме: Два кейса AI-агентов: цифры с AI Борща · Умрёт ли SEO: что такое GEO и AI-выдача (серия Гиля)
Мнение экспертов AI Борща