Компания со сложной и продолжительной воронкой продаж · 2024–2025
CRM, lifecycle и AI
Очистка базы, сквозная коммуникационная воронка и AI-квалификация сократили первичную реакцию с суток до часа.
- 24 → 1 час
- Время первичной реакции на B2B-лид
- +18%
- Рост конверсии из лида в сделку
- +27%
- Рост CTR email-коммуникаций
- до 30%
- Высвобождение рабочего времени менеджеров
Роль
Архитектор решения, работа с CRM-командой и отделом продаж
Исходная ситуация
База клиентов накапливалась годами в нескольких системах: дубли, устаревшие контакты, несогласованные статусы. Коммуникации отправлялись по всей базе одинаково. Менеджеры тратили значительную часть дня на разбор входящих заявок, большая часть которых не была целевой.
Системная проблема
Компания не различала клиентов по этапу отношений и по вероятности сделки. Одинаковое отношение ко всем означало, что горячий клиент получал ту же рассылку, что и остывший три года назад, а менеджер узнавал о готовности к покупке случайно.
Диагностика
- Точки входа не были инвентаризированы: часть заявок не попадала в CRM вовсе
- База содержала дубли и противоречивые статусы после нескольких миграций
- Отсутствовал CJM: путь клиента не был описан, коммуникации не привязывались к этапу
- Квалификация выполнялась вручную и занимала время самых дорогих сотрудников
Архитектура решения
Первый слой — порядок в данных: аудит точек входа, очистка и объединение базы, UTM- и CRM-тегирование. Второй — описанный CJM и сквозная коммуникационная воронка в Mindbox, где содержание письма зависит от этапа сделки. Третий — AI: бот квалификации на входе, LLM-персонализация коммуникаций и прогноз вероятности сделки, подсказывающий менеджеру приоритет.
Внедрённые модули
- Аудит точек входа и инвентаризация источников заявок
- Очистка и объединение клиентской базы
- UTM- и CRM-тегирование, описанный CJM
- Сквозная коммуникационная воронка в Mindbox
- AI-бот квалификации и LLM-персонализация
- Прогноз вероятности сделки
Изменения в процессах
- Первичная реакция перестала зависеть от загрузки конкретного менеджера
- Менеджеры начали работать по приоритету, а не по порядку поступления заявок
- Коммуникации привязались к этапу сделки вместо единой рассылки по всей базе
Ограничения и контекст
AI-квалификация работает настолько, насколько корректны данные под ней: без этапа очистки базы прогноз вероятности сделки давал бы шум. Порядок здесь принципиален — попытка начать с AI, минуя наведение порядка в данных, привела бы к дискредитации инструмента внутри компании. Показатели относятся к этому проекту.
Что было бы следующим этапом
Следующим этапом я бы вынес прогноз вероятности сделки в интерфейс руководителя отдела: сейчас им пользуются менеджеры, но управленческие решения по нагрузке принимаются без него.
Показатели относятся к конкретным проектам и приведены по данным резюме и внутренней отчётности компаний. Это не прогноз и не гарантия результата для другого бизнеса: он зависит от рынка, продукта, цикла сделки и состояния отдела продаж.
Обсудить похожую задачу