Вложили 200 000 ₽ в ИИ‑менеджера по продажам, но не получили ни одного клиента

Четыре месяца, 200 000 ₽ и ни одного нового клиента — таков итог нашего погружения в «будущее продаж». Мы ожидали, что искусственный интеллект возьмет на себя всю рутину и завалит нас клиентами. Вместо этого ИИ‑менеджер увлеченно спорил с автоответчиками и пытался продать услуги ребрендинга шиномонтажу и конезаводу.

Рассказали, как подрядчик продал нам идеальную картинку, как проходило внедрение и чему мы научились в процессе. В конце — советы для тех, кто хочет доверить продажи ИИ.

Подрядчик обещал автономного ИИ‑менеджера, который сам закрывает сделки

Vagabond — агентство стратегического дизайна. Мы предлагаем B2B‑услуги: брендинг, фирменный стиль, дизайн‑поддержку. Большая часть наших клиентов приходит по сарафанному радио, но нам хотелось создать стабильный канал продаж. Мы любим эксперименты и решили внедрить ИИ в обзвон клиентов.

Запуск выпал на начало лета — период, когда B2B‑рынок традиционно впадает в спячку. Казалось, что робот поможет пройти низкий сезон без просадок. Мы понимали, что это рискованная идея, но решили попробовать.

По нашим расчетам, если бы ИИ приводил двух‑трех новых клиентов в месяц, это окупило бы внедрение.

Вместо лидов получили бесконечный подкаст из абсурдных разговоров

Но вместо продаж мы регулярно получали отчеты о технических сбоях и записи разговоров, от которых хотелось одновременно смеяться и плакать. Выяснилось, что ИИ не различает интонации, игнорирует прямой отказ и с неутомимым энтузиазмом рассказывает про дизайн‑аудит всем подряд, даже шиномонтажу и НИИ.

Каждая следующая расшифровка звонка поражала больше предыдущей. ИИ предлагал ребрендинг конезаводу, несколько минут спорил с автоответчиком, не слушал и перебивал собеседников.

Мы сообщали о проблеме подрядчикам, они делали доработки, но ничего не менялось. Нас уверяли, что робот обучается и с каждым звонком становится умнее, а чтобы выйти на новый уровень, ему нужно наговорить 1 000 минут.

Проблема была не только в плохо настроенном ИИ, но и в базе контактов, которую предлагал субподрядчик. Беглый анализ результатов обзвона показал, что нашей целевой аудитории там почти не было.

Ситуация усугублялась текучкой кадров подрядчика. За два месяца работы их команда сменилась трижды. Каждому новому менеджеру приходилось с нуля объяснять, кто мы, чем занимаемся и почему нам не нужно звонить в шиномонтаж.

Вовремя остановили проект, чтобы не потерять еще больше

Через четыре месяца пустых звонков и доработок, которые ничего не исправляли, мы остановили проект. Предложили подрядчику компромисс: мы оплачиваем расходы на настройку, но просим вернуть оставшуюся часть суммы.

На тот момент потратили чуть более 200 000 ₽ и должны были заплатить еще больше, но пока не получили ни одного нового клиента. Подрядчик сообщил, что проект успешный и возврата не будет.

Мы проанализировали ситуацию и сделали два важных вывода.

Мы отказались от агрессивных холодных автообзвонов и сделали ставку на живой человеческий диалог. Наняли двух менеджеров, которые не звонят с шаблонным скриптом, а делают короткий дизайн‑аудит: подсвечивают слабые места в текущей коммуникации и показывают, какие изменения мы можем предложить. Например, улучшить дизайн или провести ребрендинг.

Сразу же увидели разницу в сравнении и ИИ‑менеджером. Появились «теплые» контакты, личные встречи с клиентами, выставленные и оплаченные счета.

Нужно уточнять все нюансы проекта, даже работу субподрядчика. Мы заранее не узнали, как формируется база для обзвона и кто отвечает за качество данных. Лишь в процессе работы ИИ поняли, что часть проблемы в нерелевантной базе, но ее качество и критерии оценки отсутствовали в договоре с подрядчиком.

Как не повторить наши ошибки

Хотим, чтобы этот эксперимент принес полезные знания не только нам, но и другому бизнесу. Вот наши рекомендации коллегам:

• не продавайте сложные B2B‑услуги через холодные звонки. Человеку нужно сначала показать экспертность и дать пользу;
• запрашивайте у подрядчика кейсы — чем точнее они будут схожи с вашим бизнесом, тем лучше;
• проверяйте гипотезы минимальным бюджетом — не стоит масштабировать канал, пока не увидели хотя бы стабильные конверсии на микротестах. Например, убедитесь, что ИИ минимум в девяти звонках из десяти понимает контекст беседы, правильно идентифицирует собеседника и действует по заранее заданному сценарию;
• не верьте в «волшебные кнопки» — никакой ИИ не спасает, если нет четкой стратегии, понимания ЦА и адекватного контроля качества данных. Все эти аспекты нужно прописать в договоре, определить критерии оценки качества и установить ответственных;
• задавайте неудобные вопросы заранее — узнавайте, кто отвечает за базу клиентов, по какому принципу фильтруют контакты, как именно работает обучение нейросети.

Такие меры помогут отсечь неподходящих подрядчиков и быстро увидеть проблемы на ранних стадиях внедрения. Помните, что ИИ — не универсальный инструмент для всего, в некоторых сферах или сложных нишах люди справляются намного лучше.