Нейросеть для отчётов и анализа продаж: цифры по рекламе и CRM без ручной сводки

Цифры переносят руками, сводят в Excel, и к началу месяца отчёт готов, если никто не ошибся в формуле. Нейросеть может забрать эту работу: собрать данные, найти странности и объяснить их простыми словами. Но только при одном условии: цифры она берёт из систем, а не придумывает.

Где живут цифры и почему их тяжело сводить руками

Каждая система видит свой кусок пути клиента:

• Директ — показы, клики, расход, конверсии по целям.
• Метрика — визиты, цели на сайте, откуда пришёл человек.
• Коллтрекинг — звонки, источник звонка, запись разговора.
• CRM — заявки, сделки, статусы, деньги.

Ни одна из них не показывает цепочку целиком, от клика до оплаты. Пока данные сводят вручную, получается три проблемы. Отчёт делается долго. В нём бывают ошибки переноса. А на главный вопрос — почему в этом месяце хуже, чем в прошлом, — не остаётся времени.

Что нейросеть умеет в анализе данных по рекламе и продажам

Нейросеть в аналитике полезна в пяти задачах. Везде работает одна схема: нейросеть делает рутину, человек принимает решение.

Сбор отчёта из разных источников

Самая понятная задача. Нейросеть подключают к API Директа, Метрики, коллтрекинга и CRM. Она сама забирает данные за нужный период, раскладывает их по таблицам и строит графики. Никто не копирует цифры из интерфейса.

Одна деталь, которую часто упускают. Суммы, доли и цену заявки считает программа по формулам, а нейросеть только описывает результат. Языковые модели хорошо пишут текст, но могут ошибиться в арифметике, если «считают в уме». Расчёт по формуле можно повторить и проверить, а ответ модели — нет.

Выводы простыми словами

Таблица на сорок строк владельцу бизнеса говорит мало. Нейросеть превращает её в несколько фраз: где заявок стало больше, где меньше, на что ушёл бюджет, какие кампании дорожают.

Но вывод всегда проверяет специалист. Нейросеть знает цифры, но не знает, что в этом месяце на сайте сломалась форма или менеджер по продажам был в отпуске. И она легко делает выводы на шуме. Справка Директа приводит таблицу погрешности: при 25 конверсиях цена конверсии может отличаться от истинной на ±40%, при 100 — на ±20%. Если заявок 20, а цена заявки выросла на 30%, это ещё не тренд. Хороший отчёт это оговаривает.

Поиск аномалий

Есть вещи, которые человек заметит через неделю, а нейросеть — в тот же день. Расход за сутки вырос в два раза. С одной кампании пропали заявки. Появилась площадка в сетях, которая тратит деньги без конверсий. Нейросеть просматривает все кабинеты каждый день и не устаёт.

Найти аномалию — половина дела. Дальше нужна причина. Справка Директа перечисляет типичные: всплеск дают изменения ставок, текстов, фраз, региона, стратегии, новые площадки РСЯ, сезонность. Спад — конкуренты подняли ставки, сезонность, перезапуск стратегии после правок или после пополнения при нулевом балансе. Нейросеть может сверить, что из этого происходило в кабинете, и принести специалисту короткий список гипотез вместо «что-то не так».

Анализ CRM: где теряются заявки и сделки

Это то, что обычно ищут под словами «нейросеть для продаж» и «нейросеть для анализа продаж». Реклама приводит заявку. Дальше её судьба зависит от отдела продаж: перезвонили ли, через сколько, дошло ли до сделки.

В CRM это видно, но руками разбирать сотни сделок никто не будет. Нейросеть проходит все сделки за период и собирает картину по этапам воронки: сколько заявок не взяли в работу, где больше всего потерь, какие причины отказа встречаются чаще, сколько сделок вообще без статуса. Для владельца бизнеса это часто важнее рекламного отчёта. Бывает, что реклама работает нормально, а клиенты теряются уже после заявки.

Сквозная аналитика: от клика до продажи

Сквозная аналитика связывает расход на рекламу с деньгами: какой канал принёс заявку, стала ли она сделкой, сколько заплатил клиент. Нейросеть здесь не основа. Основа — правильно настроенная передача данных: метки в ссылках, коллтрекинг, статусы в CRM. Нейросеть помогает быстро читать результат и замечать перекосы между каналами. Как мы это внедряем — на странице сквозной аналитики.

Главное правило: нейросеть не придумывает цифры

Это важнее выбора модели. Языковая модель обучена писать правдоподобный текст. Если попросить её «прикинуть», сколько было заявок в сентябре, она назовёт число, и оно будет выглядеть убедительно. Поэтому у нас три правила.

1. Цифры — только из систем через API. Никаких «примерно» и никакого копирования из интерфейса в чат.
2. Считает не нейросеть «на глаз». Суммы, цены, доли — расчёт, который можно повторить. Нейросеть объясняет результат, но не пересчитывает его по-своему.
3. Выводы проверяет специалист. Он знает контекст: что меняли в кабинете, что случилось у клиента, какие заявки целевые.

И про доступы. Инструменты для чтения данных у нас только читают. Нейросеть сама не меняет рекламные кабинеты клиентов: любое изменение — отдельная задача с проверкой человеком. У каждого сотрудника свой уровень доступа. Если вы пробуете нейросеть сами, не загружайте в публичный чат-бот выгрузки из CRM с телефонами клиентов и пароли от кабинетов.

Как это устроено у нас в Dirbix

Мы подключили нейросеть к API Яндекс Директа, Метрики, коллтрекинга и CRM. Нейросеть забирает данные сама, а решения принимают люди. Вот что из этого работает в аналитике.

Ежемесячный отчёт собирается сам

Отчёт клиенту собирается автоматически из API Директа и паспорта проекта — нашего рабочего документа по каждому клиенту. Специалист проверяет черновик и правит его. Клиент получает готовый отчёт. Время, которое раньше уходило на сборку таблиц, специалист тратит на выводы и план.

Вывод в отчёте (пример): «Заявок стало больше на 12 при росте расхода на 5%. Цена заявки снизилась, но при таком числе заявок разница укладывается в статистическую погрешность. Чтобы говорить о тренде, смотрим следующий месяц».

Обратите внимание на последнюю фразу. Нейросеть с радостью написала бы «цена заявки упала на 12,5%, стратегия работает». Специалист такие выводы убирает. (вот здесь непонятно, ведь реально упала)

Сквозной дашборд по всем каналам

Для сквозной аналитики у нас собственный дашборд. В нём все каналы заявок из CRM клиента, а не только Директ. Данные обновляются раз в день, по вчерашний день включительно. Подробнее — на странице сквозной аналитики.

Оповещения о расходе и балансе

Команда получает сигнал, если расход идёт быстрее обычного или если денег в кабинете осталось меньше чем на 7 дней. Второе важно не только для бухгалтерии. Справка Директа пишет, что остановки из-за нехватки денег на общем счёте ухудшают работу алгоритмов.

Анализ CRM и звонков

Разбираем, как в CRM обрабатываются заявки и сделки и на каком этапе они теряются. По звонкам с рекламы владелец бизнеса получает отдельный документ: как отдел продаж отвечает на звонки и где теряет клиентов. Как нейросеть разбирает звонки и передаёт целевые в Метрику — в статье про ИИ в Яндекс Директе.

Прогноз заявок — пока в тесте

Прогноз заявок на месяц у нас в тестировании. Это самая рискованная задача: на результат влияют сезон, конкуренты, правки в кабинете и работа отдела продаж. Поэтому сначала проверяем, насколько прогноз попадает в факт, и только потом на него опираемся.

Как агентство переходит на ИИ, владелец Dirbix рассказывает в Telegram-канале.

Почему цифры не сходятся: типичные ошибки

Нейросеть не исправит плохие данные. Она быстро соберёт отчёт и из них, только выводы будут неверными. Вот что чаще всего ломает аналитику.

Сравнивают отчёты с разными моделями атрибуции. Одна и та же конверсия может засчитаться разным визитам. Если в отчёте одна модель, а в стратегии другая, цена конверсии «не сходится» с целевой. Справка Директа советует выбирать в отчёте ту же модель, что в настройках стратегии. Разбор моделей — в статье про модели атрибуции.

Ждут, что Директ, Метрика и CRM покажут одно и то же. Не покажут. Визиты не равны кликам: часть людей уходит до загрузки счётчика, у части стоят блокировщики. А Метрика вне отчётов группы «Директ» и CRM видят визиты, которые антифрод отфильтровал и за которые деньги не списаны. Расхождение — норма. Важно, чтобы отчёт объяснял, откуда какая цифра.

Заявки в CRM без статусов. Если менеджеры не двигают сделки по этапам, нельзя посчитать, сколько заявок стало продажами. А для рекламы статусы — сигнал. При передаче офлайн-конверсий статус «в работе» создаёт в Метрике цель «CRM: Заказ создан», а «оплачен» — «CRM: Заказ оплачен». Конверсию можно обновлять 90 дней, от заявки до сделки.

Звонки не передаются. Если звонков нет в Метрике и CRM, отчёт видит только формы и врёт про цену заявки. Подвох есть и при подключённом коллтрекинге: интеграция коллтрекера с Метрикой привязывает к визитам только звонки динамического пула номеров. По справке Директа, доля звонков статичного пула может достигать 80%, и они в цели не попадут. Надёжнее передавать звонки и заявки из CRM.

Считают заявками то, что ими не является. Цель «посмотрел три страницы» в отчёте выглядит как результат, но денег не приносит. Заявка — это контакт: форма с телефоном или почтой, звонок, сообщение в мессенджер, для магазина — заказ. Подробнее — в статьях про цели и целевые действия.

Нет меток в ссылках. Без UTM-меток в CRM не видно, из какой кампании пришла заявка. Как их ставить — в статье про UTM-метки.

Делают выводы по свежему периоду. Если от клика до заявки проходит больше двух недель, конверсии дозаписываются позже. Последние дни месяца в отчёте всегда выглядят хуже, чем окажутся.

Итог: 7–8 «да» — данные готовы. 4–6 — отчёт соберётся, но с дырами. Меньше 4 — сначала настройка, потом нейросеть.

Какую нейросеть выбрать для анализа данных

Лучшая нейросеть для анализа данных — та, которой дали доступ к данным. ChatGPT, Claude, YandexGPT одинаково хорошо перескажут таблицу человеческим языком. Разница не в модели, а в подключении. Пока вы копируете цифры в чат руками, ручная работа никуда не делась, просто сменила место.

В самом Директе тоже есть помощник. В Директ Про ИИ-помощник строит отчёт в Мастере отчётов по запросу и коротко его пересказывает. Это удобно, но он видит только Директ. Звонков, сделок и денег из CRM в его отчёте не будет.

Нейросеть для анализа данных в Excel — рабочий вариант для разовой задачи: выгрузили таблицу, попросили найти закономерности. Но есть два ограничения. Выгрузку всё равно делает человек. И в ней часто лежат персональные данные клиентов, которые нельзя отправлять в публичный сервис. Бесплатные версии подходят, чтобы попробовать на обезличенных данных, а не для работы с CRM.