Генеративный ИИ в продажах: 7 кейсов автоматизации от менеджера по продажам

Задача: управление большим количеством задач, расстановка приоритетов на день.

Как используется AI: в Jay Copilot создан «интеллектуальный планировщик задач». На вход модель получает список из CRM и почты.

Дальше запускается простой промпт: разделить задачи по матрице Эйзенхауэра (важно/срочно и т.д.), подсказать 2–3 задачи для старта дня, что можно отложить или делегировать.

На выходе получается короткий план на день с приоритизацией.

Ценность: быстрое структурирование дня, снижение когнитивной нагрузки на выбор «с чего начать».

Задача: сделать встречи структурированными, полезными для всех участников и с понятными дальнейшими шагами.

Как используется AI: агент встреч в Jay Copilot обучен на внутренних инструкциях из Confluence.

Артемий загружает в агента заметки после звонка или переписки — агент формирует повестку в соответствии с правилами из Confluence: цели встречи, порядок обсуждения, кто за что отвечает.

Ценность: клиенты отмечают высокий уровень подготовки, встречи заканчиваются понятными договоренностями.

Задача: быстро и качественно подготовиться к встрече по сложным продуктам, не забыть важные вопросы и довести до предложения пилота.

Как используется AI: ассистент в Jay Copilot работает в нескольких сценариях.

Сценарий 1. Подготовка к встречам и выявление болей. Ассистент заранее обучен линейке продуктов Just AI, задачам, которые они решают, а также знает кейсы и видит презентации. Учитывая это, ассистент формулирует гипотезы болей для потенциальных заказчиков, подбирает кейсы, генерирует скрипт по BANT (бюджет, ЛПР, потребность, сроки), подсказывает, как довести до пилота.

Сценарий 2. Работа с ТЗ, тендерами и матрицами оценки. В ассистента загружаются ТЗ/тендерная документация, внутренняя документация, матрица оценки от заказчика. Ассистент заполняет матрицу оценки в разрезе продуктов и требований, корректирует ответы с учетом ТЗ (делает их релевантными формулировкам заказчика), помогает переписать разделы по KPI и гарантиям, опираясь на внутренние документы.

Сценарий 3. Подготовка писем и позиционирование предложений. Ассистент формирует черновики бизнес- и технических писем, стоимостью и вопросами по BANT. А также помогает писать холодные письма.

Ценность: ИИ для персонализации продаж стандартизирует подготовку, повышает качество диагностики, экономит часы на каждый тендер.

Ограничение: модель не знает всех бизнес-ограничений. Все коммерческие и технические формулировки нужно проверять на предмет релевантности и галлюцинаций.

Задача: понять, стоит ли углубляться в проработку лида, и сразу оценить коммерческий потенциал сделки — если известно только название компании.

Как используется AI: на базе Just AI Agent Platform создана мультиагентная связка для квалификации клиентов.

На вход отправляется название компании. Агент с веб-поиском собирает данные из открытых источников (TAdviser, ListOrg и др.): официальный сайт, чем компания занимается, какие у нее продукты или услуги, количество сотрудников, клиентскую базу, годовой оборот, последние новости, возможные ЛПР, количество продакшн-проектов — и указывает, откуда взята каждая цифра и информация. На основе этих данных формирует сводку по компании, гипотезы о потребностях и оценку перспективности лида. Генеративный ИИ для анализа продаж сокращает часы ручного ресерча до нескольких минут.

Отдельный агент рассчитывает ориентировочную стоимость лицензии: берет собранные метрики масштаба компании и прогоняет их через загруженные правила ценообразования Just AI.

Ценность: быстрая предварительная квалификация без ручного ресерча, реалистичные числа для разговора о бюджете.

Ограничение: по небольшим компаниям данных мало, модель может давать неточные оценки. Искусственный интеллект в продажах B2B дает стартовую точку для квалификации, а не финальный вердикт.

Задача: не терять информацию с технических встреч, фиксировать договоренности и следующие шаги.

Как используется AI: приложение «Расшифровка встреч» в Jay Copilot записывает встречи на любых платформах и отправляет стенограмму.

Далее стенограмма передается ассистенту менеджера по продажам в Jay Copilot, который формирует итоги: что обсуждали, обязательства сторон, сроки и следующие шаги. А также ассистент выделяет ключевые темы и технический контекст, который на звонке могли упустить.

Искусственный интеллект для прогнозирования продаж бесполезен без точной фиксации состояния сделки, дальнейших шагов, сроков и ответственных лиц — эта система закрывает задачу.

Ценность: сложные технические детали не теряются, после встречи есть документ с итогами и планом действий.

Задача: быстро готовить серию касаний (холодные письма, follow-up) под разные сегменты.

Как используется AI: через ассистента в Jay Copilot формируются тексты холодных писем, адаптированные под отрасль и тип компании. Выстраиваются 2-3 касания с учетом реакции клиента.

Ценность: быстрый запуск аутрич-кампаний, более персонализированные и структурированные сообщения.

Задача: избежать типичных LLM-формулировок, сделать письма живыми и понятными.

Как используется AI: любое письмо, сгенерированное ассистентом, перед отправкой загружается в AI-приложение «человеческие тексты» в Jay Copilot.

Промпт: переписать по-человечески, без клише, просто и прямо. Затем Артемий дорабатывает текст вручную под конкретную задачу.

Ценность: письма не выглядят роботизированными. Генеративный ИИ для персонализации продаж помогает масштабировать качество коммуникации без потери естественности.