ИИ для бизнеса: где нейросети реально экономят время и деньги — на примере нашего агентства

Процентов экономии здесь не будет: мы их отдельно не замеряли и придумывать не станем. Будет то, что работает у нас каждый день.

ИИ-ассистент, ИИ-агент, нейросеть: о чём речь

Эти слова часто путают. В статье будем понимать их так:

• Нейросеть (языковая модель) — то, что читает и пишет текст: ChatGPT, Claude, YandexGPT.
• ИИ-ассистент, или ИИ-помощник — вы сами копируете в чат письмо, таблицу или расшифровку и получаете ответ. Удобно, но всё держится на вас: что не скопировали, того нейросеть не увидит.
• ИИ-агент — нейросеть с доступом к вашим системам: телефонии, CRM, рекламным кабинетам. Она сама забирает данные по расписанию, делает работу и отдаёт результат человеку.

Основная польза для бизнеса — от агентов. Пока вы копируете данные в чат руками, вы экономите минуты. Когда нейросеть сама каждую ночь забирает звонки из коллтрекинга, она делает работу, до которой раньше просто не доходили руки.

Какие задачи в бизнесе подходят для ИИ

Мы смотрим на четыре признака.

1. Работа повторяется. Каждый день или каждую неделю, по одной схеме.
2. Это текст, речь или таблицы. Звонки, переписка, отчёты, выгрузки из CRM.
3. Данные есть, и к ним можно подключиться. Звонки записываются, заявки лежат в CRM, у сервиса есть API или хотя бы выгрузка.
4. Результат можно проверить. Человек быстро видит, верно ли нейросеть разметила звонок или собрала отчёт.

Если совпали все четыре — это хороший кандидат. Если данных нет или результат нечем проверить, начните с другого процесса.

Какие задачи ИИ не подходят

• Разовые решения. Выбор поставщика, стратегия на год, переезд. Шаблона нет, сравнить не с чем.
• Процессы без данных. Если звонки не записываются, а заявки ведут в блокноте, нейросети нечего читать. Сначала нужен учёт.
• Работа, где ошибка сразу уходит наружу. Ответ клиенту без проверки, смена цен, платежи.
• Отношения. Сложный разговор с клиентом, переговоры, найм.

Как мы внедрили ИИ в агентстве: 7 примеров

Dirbix ведёт рекламу в Яндекс Директе для клиентов по всей России. Изнутри агентство похоже на любой сервисный бизнес: звонки, переписка, созвоны, отчёты, CRM. Мы подключили нейросеть Claude к API рекламных кабинетов, Метрики, коллтрекинга и CRM и отдали ей рутину. Ниже каждый пример в одном формате: задача, что делает ИИ, что получили.

1. Разбор звонков с рекламы

Задача. У многих наших клиентов основные заявки — звонки. Слушать все записи долго, поэтому раньше их слушали выборочно.

Что делает ИИ. Каждую ночь нейросеть расшифровывает звонки с рекламы и размечает их: целевой, нецелевой, пропущенный или «нет услуги». «Нет услуги» — когда человек просит то, чего компания не делает. Это отдельный класс: такой звонок не заявка, и реклама не должна на нём учиться. Заявкой мы считаем широко: даже если человек в итоге отказался или перепутал адрес. Не заявка — когда компании самой предлагают услуги или звонят не туда.

Целевые звонки автоматически уходят в Яндекс Метрику как офлайн-конверсии. Стратегия Директа учится на них, а не на всех звонках подряд. Как устроена эта связка, мы подробно разобрали в статье ИИ в Яндекс Директе.

Что получили. Разобран каждый звонок, а не выборка. По звонкам готовим два документа. Специалисту по рекламе — что поправить в объявлениях, минус-словах и на сайте. Владельцу бизнеса — как отдел продаж обрабатывает звонки и где теряет клиентов.

(тут добавить ссылку на страницу по этой услуге)

2. Переписка с клиентами

Задача. Клиенты пишут в мессенджеры и рабочие чаты. Когда проектов много, сообщение легко пропустить.

Что делает ИИ. Раз в неделю нейросеть читает переписку с клиентами и показывает две вещи: где клиент ждёт ответа и какие вопросы задают чаще всего.

Что получили. Руководитель видит неотвеченные сообщения из сводки, а не из жалобы клиента. Частые вопросы подсказывают, что дописать в отчёт или объяснить заранее.

3. Резюме созвонов

Задача. После созвона договорённости остаются в голове или в черновике. Через неделю никто точно не помнит, кто что обещал.

Что делает ИИ. После созвона с клиентом менеджер получает краткое резюме договорённостей.

Что получили. Договорённости записаны сразу после разговора. Протокол больше не пишут вручную.

4. Ежемесячные отчёты клиентам

Задача. Отчёт — это выгрузки из кабинета, сверка с планом, таблицы и выводы. Каждый месяц, по каждому проекту.

Что делает ИИ. Отчёт собирается автоматически из API Директа и паспорта проекта — нашего документа с целями и планом по клиенту.

Что получили. Специалист не собирает цифры, а проверяет и правит готовый отчёт. Клиент получает готовый документ.

5. Минус-фразы и площадки РСЯ

Задача. Реклама показывается по случайным запросам и на площадках, которые не дают заявок. Чистить это нужно регулярно, а вручную долго, поэтому чистят реже, чем надо.

Что делает ИИ. Раз в неделю агент собирает минус-фразы из поисковых запросов. Перед тем как предложить минус, он проверяет, не заденет ли тот запросы, которые приносили заявки, и фразы, по которым настроена реклама. Отдельно агент проверяет площадки РСЯ без заявок.

Что получили. Чистка идёт по расписанию, а не «когда дойдут руки». Решение по каждому списку принимает специалист. Подробнее о самой чистке — в статьях про минус-слова и РСЯ.

6. Анализ CRM

Задача. Реклама приводит заявки, но продажи зависят от того, что с заявкой происходит дальше. Владелец часто не видит, где они теряются.

Что делает ИИ. Нейросеть разбирает CRM: как обрабатываются заявки и сделки и на каком этапе они теряются.

Что получили. Разговор с клиентом идёт про конкретный этап, а не про «реклама не работает». Видно, где проблема: в рекламе или в том, что происходит с заявкой после неё.

7. Оповещения команде

Задача. Расход может резко вырасти за ночь, а деньги на балансе — закончиться в выходные. Реклама встаёт, заявки пропадают.

Что делает ИИ. Агент следит за кабинетами и пишет команде, если расход идёт быстрее обычного или баланса осталось меньше чем на 7 дней.

Что получили. Команда узнаёт о проблеме из оповещения, а не от клиента.

Сейчас тестируем ещё одну задачу — прогноз заявок на месяц. Расскажем о ней, когда будет что показать.

ИИ в маркетинге и продажах: как перенести это на ваш бизнес

Такие задачи есть не только у агентства. Почти в любом бизнесе есть то же самое, только под другими названиями.

• Много звонков — разбор звонков нейросетью: какие из них заявки, какие спам, где менеджеры теряют клиентов. Если идёт реклама, целевые звонки можно передавать в Метрику, чтобы она училась на клиентах.
• Много переписки — еженедельная сводка: кто ждёт ответа, о чём спрашивают чаще всего.
• Руководитель сам собирает отчёты — автоматическая сборка из систем, человек только проверяет.
• Заявки есть, продаж мало — разбор CRM: на каком этапе теряются сделки.
• Идёт контекстная реклама — регулярная чистка запросов и площадок, контроль расхода. Что из этого уже умеет сам Директ, мы разобрали в статье ИИ в Яндекс Директе.

Как начать внедрение ИИ в бизнес: 5 шагов

1. Выберите один процесс. Не «внедрить ИИ в компанию», а «разбирать звонки с рекламы». Берите тот, где больше всего ручной рутины и понятно, как проверить результат.
2. Дайте доступ к данным. Записи звонков, CRM, кабинеты — лучше через API, а не копированием. Для анализа достаточно доступа на чтение.
3. Запустите пилот. Сначала на одном проекте, отделе или клиенте. Так проще поймать ошибки и поправить правила, пока цена ошибки маленькая.
4. Проверяйте результат человеком. На пилоте человек смотрит каждый результат: верно ли размечен звонок, правильные ли цифры в отчёте. Каждая найденная ошибка — повод уточнить правила.
5. Ставьте на расписание. Когда результат стабильный, задача работает сама: каждую ночь, каждую неделю. Человек проверяет спорное и принимает решения.

(добавить - не знаете как это сделать - приходите, сделай все под ключ - формулировку подбери)

Риски и правила

Персональные данные

Звонки и CRM — это телефоны, имена и разговоры ваших клиентов. Не копируйте такие выгрузки в публичный чат-бот. У нас запись звонка удаляется после расшифровки, хранится только текст.

Ошибки нейросети

Нейросеть ошибается уверенно: пишет неправду тем же тоном, что и правду. Поэтому каждый наш процесс построен так, чтобы результат проверял человек. Минус-фразы утверждает специалист, отчёт он же проверяет и правит.

Доступы

У каждого сотрудника свой уровень доступа. Инструменты, которые читают данные, только читают. Любое изменение — отдельная задача с проверкой человеком. Нейросеть сама не меняет рекламные кабинеты клиентов.

Кто отвечает

За результат отвечает человек, а не нейросеть. У каждого процесса должен быть владелец: он смотрит на результат, решает и отвечает перед клиентом или руководителем.

Что ИИ отдавать не стоит

• Решения о деньгах. Бюджет, цены, скидки, допустимая цена заявки зависят от маржи, склада и работы отдела продаж. Нейросеть этого не знает.
• Изменения без проверки. Правки в рекламных кабинетах, CRM, на сайте. Мы так не делаем даже у себя.
• Ответы клиентам от вашего имени без проверки. Нейросеть может пообещать то, чего вы не делаете.
• Выводы по малым данным. Если нейросеть советует что-то отключить из-за одной неудачной заявки, это шум, а не аналитика.
• Ответственность. Если что-то пошло не так, отвечать будет человек, поэтому решение тоже за ним.

Чек-лист: готов ли ваш процесс к ИИ