В середине 2021 года я работал коммерческим директором в компании, которая занимается заказной разработкой. Мы росли очень быстро и как положено, возникали боттлнеки. Встала задача увеличить конверсию продаж.
В результате проведенного анализа ситуации мы пришли к выводу, что система квалификации BANT (budget, authority, need и timeline) в нашем случае не работает. С такой структурой сделки, которая тянется месяцами, где несколько уровней принятия решений, где каждому участнику необходимо продавать ценность, понимать боль, а также внутреннюю и внешнюю мотивацию каждого участника сделки, психологическую мотивацию и много разных нюансов, необходимо было увеличить количество параметров каждой сделки до 30 критериев квалификации.
На этапе внедрения новой системы квалификации мы столкнулись с проблемой неосознанного сопротивления. Тк у команды не было дисциплины занесения данных в CRM (а мы и не особо это требовали), контролируя только активности (RGA).
Получается так, что нужно запомнить все 30 вопросов и жонглировать ими во время встречи. Потом необходимо получить максимальное количество ответов на них, занести в таблицу или CRM и бежать на следующую встречу.
Как правило, ни у кого в календаре нет таймслота на заполнение CRM, заполнение таблицы квалификаций и т.д. Там просто идут: встреча, встреча, встреча... В результате получается, что сейл, SDR, account executive или кто-то ещё должен сходить на 1 встречу, задать 30 вопросов, получить 30 ответов, бежать на следующую встречу. Снова 30 вопросов, 30 ответов, потом на следующую…
В итоге у него к вечеру 90+ единиц данных должно аккуратненько улечься в голове. Потом на следующий день еще 90, потом еще… А в конце недели он должен по идее все их занести в CRM-систему без искажений, манипуляций. Полностью и без розовых очков. Но увы,так не работает.
Как мы знаем, 90% знаний покидает компанию в 18:00, а согласно кривой Эббингауза, на следующий день возвращается около 20%.
И даже до вечера останется только 30 слов из часового диалога. По данным SalesForce.
Потом мы решили записывать встречи, вместе смотреть, разбирать и т.д. Началось следующее: не успел, не включил, неудобно было спросить, клиент не разрешил, а у меня не запустилось, а у меня сломалось… Много-много разных предлогов, которыми сейлы прикрывали простые ограничения мозга или страх. Никто не смог объяснить, что, ребята, блин, не могу я запомнить, сделать и т.д. Это нереально.
И тогда пришла идея разработать технологию, которая позволит избавить сейла от этого головняка, а менеджеров от этих ошибок, снизит влияние человеческого фактора и позволит заодно делать много всяких полезных вещей:
Первое: объективно квалифицировать лида, потому что если мы можем раскидать контекст по этим тридцати ячейкам, то мы можем сразу и оценить, что есть, чего нет, что положительное, что отрицательное, выдать скоринговый балл на табло, можно сказать, автоматически и без всяких розовых очков, и понять, с кем мы идем, а с кем не идем в сделку.
Второе: параллельно мы можем оценить, насколько качественно отработал менеджер, потому что он же получил какое-то количество ответов. Если он не задал ни одного вопроса, получил 30 ответов - он вообще гений. Если он задал 30 вопросов, не получил ни одного ответа - увольняем. Какие ошибки он допустил и сравнить его действия на встрече с действиями в других сделках… Это даст нам очень много полезных инсайтов и позволит автоматизировать контроль качества.
Третье: как вишенка на торте - создание структурированных документов, типа КП или саммари, который нужен после каждой встречи, чтобы отправить клиенту что-то вроде протокола на память о том, о чем мы договорились, что зафиксировали и т.д. А исход из этой таблицы должен формироваться сам.
Если возвращаться к конверсии, то эти 30 критериев позволили нам более эффективно управлять сделкой, влиять на каждого участника, строить Power Map и более качественно отрабатывать боли и возражения каждого. В итоге мы увеличили конверсию SQL/ClosedWon с 25% до 42%. А теперь представьте, на сколько ее можно увеличить с использованием удобного инструмента?
Мирослав Кубельский, co-founder SalesAI (10+ лет опыта в проектировании и разработке нейронных сетей и графов знаний) увидел возможность реализации такой системы и мы решили отправиться в это путешествие вместе.
Мы начали вдвоем и собирали команду через нетворк Мирослава и выпускников из Skillbox.
Первые наши сотрудники это Роман (с огромным опытом в разработке) и два Антона: FE и BE, пришли от Мирослава.
Skillbox нам помог с UI/UX дизайнером. Мы провели конкурс среди выпускников курсов дизайна и победила Ира. После практики она отрисовала нам существующий дизайн сайта salesai.ru и продукта. Очень талантливая девочка. Позднее, также после Skillbox и практики, к нам присоединились BE Данила и аналитик данных - Валера. А вот с дата сайентистами была чехарда. Летом рынок дата сайентистов резко изменился, и осенью мы себе нашли гения с хорошим бэкграундом - Ивана. Он помог нам сделать второй релиз.
Ещё один наш талант - это Слава (FE), который ещё учится в школе. Он увидел где-то нашу публикацию, сам ко мне постучался в Телеграм, прошел интервью, дали тестовое задание. И он оказался тоже огонь. Талантливый, трудолюбивый, то, что нужно.
Итого у нас 3 BE, включая тим лида, 2 FE, 2 DS, 1 QA, 1 UI/UX и мы двое. Всего 11 человек.
Есть еще аутсорс - бухгалтерия, юрист, разметчики, копирайтеры и т.д.
Чтобы случайно не разработать продукт, который не нужен никому, мы в первую очередь побежали делать CustDev. За два месяца перед февралем 2022 успели провести 25 интервью с компаниями: IBS, KROC, SAP, Accenture, Билайн, Veeam и тд. И только получив 10 комитов от них мы подумали, что в боль попадаем.
Так совпало, что фонд Бортника в декабре 2021 объявил конкурс. И на каникулах за 2 недели мы быстро собрали все документы на конкурс.
21.03.2022 мы зарегистрировали ООО "СейлзАИ"
Мы отказались от предложения продать 60% своей компании по непонятной цене одному инвестору, и выбрали ФРИИ в качестве нашего стратегического партнера. Сделка была подписана 06.09.2023.
В России есть речевая аналитика 1.0, которая работает только по ключевым словам. Таких платформ очень много, только ленивый не сделал себе движок. Есть очень много решений, которые смотрят макропараметры, как количество звонков, количество входящих, целевой/не целевой, количество исходящих, не заглядывая внутрь. И смотрят ключевые слова. Соответственно, ключевые слова данных не создают. Слово - это не есть единица данных. Единица данных - это фраза с контекстом. Плюс никто из них не заполняет CRM, никто из них не работает в онлайн. Есть оффлайн, пост-обработка, море транскрибаций, но это всё не структурированные данные.
Примерно та же ситуация с нашими зарубежными “партнерами”: есть решения, которые работают на базе РА1.0 и они нацелены на контроль диалогов, коучинг и саммари встречи, но по заполнению CRM на тот момент решений не было. Зато за последние 6 месяцев мы увидели появление сразу трех стартапов вне РФ, которые пытаются решить проблему энтропии в CRM. Один из них (Winn.ai) поднял Seed на $17М через пол года после основания.
Примеры:
SalesAl.com - появились в сентябре 22-го года. В мае 2023 сайт уже не пинговался. RIP
Copilot. Участники YC в конце прошлого года, они пытаются тоже решить проблему с созданием данных в CRM из диалогов. Пока они пошли по пути более быстрой лошади, делают саммаризатор (summary – встреча).
Итак, у нас есть проблема - никто не понимает, что происходит внутри диалога. Никто не понимает, что говорит сейл, и никто не понимает, что говорит клиент. И эта проблема глобальная, когда маркетологи приводят лида, а потом этот лид куда-то сливается, и маркетологи ничего не понимают. Начинается: ты ему что сказал? Вот это. А он чё? Вот это. А ты чё? И так до бесконечности. И вот так по каждой сделке мучают каждого сейла. Если у тебя их десять, ты уже зашиваешься, начинаешь создавать контроль качества, скрипты, начинаешь накручивать косты, оверхеды и т.д. А контроллеры все равно не могут прослушать всё.
Для того, чтобы обеспечить 100% контроль качества, необходимо обеспечить 1:1 соотношение между продажами и КК. То есть если у тебя 100 менеджеров продают “по телефону”, значит 100 человек должны их прослушивать.
И это опять вызывает искажение действительности, и нужно опять РОП-у или директору по продажам прикладывать новые усилия. И вот он начинает требовать саммари, думая, что сможет быстренько прочитать все эти диалоги и поймет, о чём речь. Но саммари - это не данные. Это всего лишь пересказ из диалога, выжимка, которую собрал искусственный интеллект (ChatGPT или GPT модель) на основе неочевидных факторов или паттернов заложенных в него. И как влиять на его паттерны, пока не совсем понятно.
Что на самом деле нужно директору по продажам? Директору по продажам нужен прогноз. Простой понятный прогноз, с какой вероятностью и когда мы эту сделку закроем. И все эти трения - это на самом деле, попытка выяснить прогноз, когда мы сможем закрыть эту сделку, насколько мы верим в эту сделку, какая сумма будет у этой сделки, насколько теплый этот лид, кто на нее влияет и так далее.
Для того, чтобы понять, когда и сколько, нужно иметь данные. Если мы можем разложить сделку по n-му количеству параметров (4-8-16-30, чем больше, тем лучше), чем больше параметров мы можем получить из каждого диалога или всех в цепочке, тем выше точность нашего прогноза.
То есть, нам необходимо построить прогноз. Если мы имеем 30 параметров по каждой сделке, этих сделок множество, мы можем выстраивать прогноз более точно, можем вытягивать сроки, бюджет, потребность и всё остальное, что позволяет нам математически рассчитать скоринг этого лида и дальше математически натянуть это на календарь, понять, когда сделка будет закрыта на самом деле, сколько времени займет согласование, добавить к этому предыдущий опыт, цифровой след, обогащение от третьих сторон и т.д.
Более того, когда у нас есть матрица, состоящая из N этих вот тридцати параметров, мы можем строить системы типа Process Mining, оптимизировать процесс, обрабатывать эти данные с помощью Data Science, понимать, какой контент на каком этапе нужно показывать клиенту для того, чтобы сократить цикл сделки и ускорить рост компании. Понимаем, где у нас происходят проседания, как оптимизировать CAC, цикл сделки и т.д. Мы понимаем много всего, что позволяет нам влиять на операционную эффективность продаж.
Каждый день мы общаемся с ТОПами больших и малых компаний, и у всех на повестке вопросы рентабельности и операционной эффективности команды продаж. Это как раз то, на что мы влияем c помощью SalesAI в первую очередь.
И если мы можем в CRM заполнить n-ое количество полей, значит, мы дальше автоматически можем построить простую прогнозную модель, которая без всяких розовых очков покажет нам правду: о чем говорили, о чем договорились и когда на самом деле эта сделка будет закрыта, если она будет закрыта вообще.
Мы очень благодарны нашим клиентам за терпение, потому что в условиях ограниченных ресурсов наш техдолг тает не так быстро, как хотелось бы. Инновации - дело такое, могут не взлететь с первого раза или не взлететь совсем. Хорошо, когда клиент это понимает и помогает, чем может, ведь мы партнеры, потому что поддерживаем рост друг друга. Это как раз настоящая синергия: каждый рубль, выплаченный нам, возвращает клиенту четыре уже за первый квартал.
Первый релиз SalesAI вышел 08.08.2022 - это была только онлайн версия. Необходимо скачать SalesAI.exe и можно пользоваться во время онлайн встречи, получая транскрибацию на лету.
В марте 2023 мы выпустили оффлайн версию продукта, это когда пользователь может загрузить стерео-запись звонка, нейросеть ее обработает и даст два профита:
- На дашборде будет показано, насколько качественно отработан этот звонок
- В разные ячейки CRM будут записаны данные из встречи: Бюджет, Потребность, Принятие решения и Сроки.
Представьте, какая это экономия времени и костов на контроль качества, если у тебя хотя-бы 10 менеджеров по продажам!
Любой желающий может протестировать продукт бесплатно: salesai.ru
Мы сейчас ищем инвестора для дальнейшего развития. У нас есть пайплайн из 10+ крупных клиентов, и нам надо закрывать технологический долг, поэтому мы ищем внешние инвестиции.
Планов по развитию много. Продукт развивается постоянно и постоянно должен быть небольшой технологический долг.
В итоге мы идем к цифровому помощнику менеджера по продажам, который позволит ему развивать свои скилы и увеличивать эффективность.
Миссия SalesAI - помочь компаниям масштабироваться быстрее за счёт использования данных и автоматизации рутины сейлзов.
(UPD апрель 2024)
Data Science Senior
MLOps Senior
DevOps
Full Stack Senior (JS)
Технический писатель
Product Manager B2B
Performance маркетолог
или по адресу: hr @ salesai.ru