Наш Telegram канал - читайте +7 (812) 500-71-55
gradient
gradient

Продажи под контролем: как мы внедрили Sales Assistant на базе ИИ в OnlineTours и сократили разбор продаж с дней до минут

Как мы помогли крупному онлайн-сервису по поиску и бронированию туров автоматизировать разбор коммуникаций, выстроить системную обратную связь и повысить управляемость продаж.

#нестандартные_проекты
#ии

OnlineTours — крупный онлайн-сервис по поиску и бронированию пакетных туров и туристических услуг. Компания одной из первых начала продавать туры полностью онлайн и активно развивает цифровые каналы продаж, делая ставку на качество клиентского сервиса и персонализированную работу менеджеров.

gradient

Ситуация в компании до внедрения

Разбор продаж держался на ручной работе

  • Разбор коммуникаций строился практически полностью вручную. Руководители и менеджеры прослушивали десятки и сотни звонков длительностью 10–15 минут, делали заметки и формулировали обратную связь «вручную».
  • При этом в туризме продажа редко происходит за один контакт: одна заявка — это цепочка касаний (звонки, сообщения, уточнения, возвраты с вопросами). Полноценный разбор такой цепочки занимал дни.

Чек-листов не было, а интуиция не масштабировалась

  • На старте проекта в компании не было формализованного чек-листа оценки продаж. Качество коммуникаций оценивалось через опыт и экспертизу руководителей, но этот подход сложно масштабировать и поддерживать единые стандарты.
  • Мы вместе с клиентом составили «адекватный» чек-лист — логичный, понятный, соответствующий классическим представлениям о хорошем разговоре с клиентом.
  • Однако проверка на реальных данных дала неожиданный результат.

Лучшие менеджеры проигрывали средним по «правильному» чек-листу

  • Когда мы сравнили звонки лучших по результату менеджеров и средних, выяснилось, что лучшие продавцы по этому чек-листу часто набирают меньше баллов, чем крепкие «середняки».
  • Это стало ключевым инсайдом проекта: чек-лист отражал не то, как реально продают лучшие, а то, как «правильно продавать» с точки зрения конкретного человека — чаще всего РОПа, со своим опытом, видением и (неизбежными) заблуждениями.

Скрытая проблема «средних менеджеров»

  • В любой компании большинство — это средние менеджеры. Они рентабельны, дают стабильный результат и не выглядят проблемой. Из-за этого возникает ощущение, что «мир так устроен»: есть звезды, есть середняки — и это норма.
  • Но именно здесь теряются деньги. Со слабыми менеджерами все понятно — им не хватает базовых навыков. А вот средние уже не прогрессируют, и часто неясно, что именно им нужно изменить, чтобы вырасти до уровня лучших.
  • Именно эту задачу мы и продали клиенту как ключевую идею проекта:«Давайте сделаем из средних менеджеров лучших»

Почему выбрали Sales Assistant

Почему выбрали Sales Assistant

Бизнесу требовался инструмент, который:

  • снимет нагрузку с руководителей;
  • позволит анализировать не отдельные звонки, а всю цепочку касаний по заявке;
  • покажет, чем реально отличаются продажи лучших и средних менеджеров, а не формальные оценки;
  • даст понятную, интерпретируемую оценку без процентов и абстрактных баллов;
  • станет основой для системного развития команды, а не формального контроля.
gradient

Причина выбора персональной CRM-системы

Сложные бизнес-процессы требовали индивидуального подхода, а использование open source системы было лучшим вариантом благодаря возможности неограниченной доработки и отсутствия необходимости в лицензии

Что мы сделали

1. Перешли от анализа звонков к анализу заявок

Внедрили Sales Assistant, который автоматически анализирует коммуникации по заявке целиком, а не по одному звонку.

ИИ учитывает последовательность касаний, логику диалога, развитие аргументации и работу с сомнениями клиента — что критично для сложной покупки тура.

2. Построили чек-лист «от результата»

После провала первого чек-листа мы пошли другим путем.

Мы загрузили в систему записи разговоров лучших и средних менеджеров и с помощью ИИ выявили устойчивые отличия, которые реально коррелируют с результатом: конверсией и выручкой.

Так чек-лист стал отражать:

  • не «как надо продавать в теории»,
  • и не «как правильно с точки зрения конкретного РОПа»,
  • а как реально продают лучшие менеджеры в этой компании.

По сути, чек-лист оказался «написан в полях» самими лучшими продавцами — их практикой, а не чьим-то гениальным замыслом.

3. Убрали ложную дихотомию 0/1 и ввели шкалу 0/1/2

Мы сознательно отказались от привычной логики «0/1». Она создает иллюзию ясности, но на деле превращает оценку в спор «было / не было».

Вместо этого ввели трехбалльную шкалу:

  • 0 — навык или элемент коммуникации фактически отсутствует;
  • 1 — сделано базово, но не на уровне лучших;
  • 2 — выполнено качественно, на уровне сильных менеджеров.

Мы ставим «1» и объясняем, чего именно не хватает до «2».

Такая шкала:

  • не вызывает больших споров (как 10- или 100-балльные оценки);
  • убирает абстрактные проценты вида «57 % качества»;
  • открывает пространство для обсуждения, рефлексии и роста.

4. Настроили структурированные отчеты для руководителей

После анализа всей цепочки коммуникаций Sales Assistant формирует отчеты, которые показывают:

  • сильные стороны менеджера;
  • конкретные зоны роста;
  • повторяющиеся паттерны и системные ошибки;
  • комментарии к каждой оценке, а не «голые» баллы.

Это помогает РОПам обсуждать реальные точки роста, а не случайные успехи и неудачи.

5. Встроили отчеты в регулярную управленческую обратную связь

Руководители перестали «нырять» в сотни звонков. Теперь они сначала смотрят систему в отчетах, а затем при необходимости точечно слушают конкретные фрагменты диалогов.

Разбор коммуникаций стал частью регулярного управленческого процесса, а не авралом

Результаты

gradient

Благодаря внедрению персональной CRM процесс производства заказа и работы компании стал прозрачным и оцифрованным

Разбор продаж стал управляемым процессом
Время анализа коммуникаций сократилось с дней до минут. Руководители получают готовые отчеты вместо ручного прослушивания.
Повысилось качество обратной связи
Обсуждаются конкретные фрагменты диалога и системные ошибки, а не субъективные ощущения «хорошо / плохо».
Появилась прозрачная модель развития менеджеров
Стало понятно, чем именно средние менеджеры отличаются от лучших и какие траектории развития возможны для каждого сотрудника.
Снизилась субъективность оценок
Единые критерии и понятная шкала снизили количество споров и расхождений в оценке качества продаж.
Подготовлена база для персонального ИИ-коуча
На текущем этапе отчеты использовались в первую очередь руководителями — они проверяли адекватность оценок и их связь с результатом. Следующий шаг — развитие решения в сторону персонализированных рекомендаций и ИИ-коуча для каждого менеджера.
Коммерческий директор в маркетплейсе пакетных туров Onlinetours Ольга Попова

«Благодаря внедрению Sale Assistant удалось систематизировать ряд ключевых процессов: сбор и анализ обратной связи для сотрудников, анализ диалогов с клиентами, отслеживание динамики развития сотрудников, выявление проблемных зон отдела продаж и определение точек роста. В условиях, когда время является ключевым ресурсом, данное AI-решение позволило высвободить его и направить на управленческие и операционные действия. Процессы, которые ранее занимали несколько дней в месяц, теперь выполняются за минуты»

gradient

Готовы вывести клиентский сервис и продажи на новый уровень?

Автоматизируйте разбор коммуникаций, сократите управленческую рутину и развивайте продажи на основе реальных данных