Карта сценариев использования ИИ в CRM — исследование BPMSoft

𝓲

Фото: БПМСофт

Исследование опирается на аналитические отчеты и обзоры консалтинговых компаний и отраслевых ассоциаций, открытые кейсы российских организаций с зафиксированным бизнес-результатом, а также международные практики и исследования McKinsey, Gartner и Accenture. Дополнительно были проанализированы запросы клиентов BPMSoft на функциональность, результаты обсуждений с ИТ- и бизнес-командами заказчиков.

По данным исследования, почти 90% компаний сегодня используют ИИ как минимум в одной функции, однако около двух третей проектов остаются локальными и не выходят за рамки пилотов. Лишь 39% организаций фиксируют эффект от ИИ на уровне всего предприятия, включая влияние на операционные и финансовые показатели. При этом 68% компаний, внедривших ИИ, отмечают рост EBITDA до 5%.

На практике российские компании чаще всего применяют ИИ для генерации текстов и визуального контента. Более сложные сценарии — ИИ-агенты, рекомендательные и предиктивные модели, встроенные в бизнес-процессы, — внедряются фрагментарно. Руководители ИТ-подразделений, архитекторы и владельцы клиентских функций знакомы с международной повесткой, запускают эксперименты и пилоты, однако испытывают дефицит структурированной картины, адаптированной к российским данным, инфраструктуре и регуляторной среде.

Исследование показывает, что именно клиентские процессы становятся первой точкой масштабного внедрения ИИ. Это следствие нескольких факторов:

• Прямая связь с выручкой и удержанием — эффект от внедрения легко посчитать;
• Накоплен большой объем данных (заявки, клики, покупки, обращения, звонки), на которых хорошо обучаются модели;
• Процессы массовые и повторяющиеся, их выгодно автоматизировать и оптимизировать;
• Риски ошибок ниже по сравнению с медицинским и кредитным скорингом;
• Есть готовые типовые решения;
• Понятные метрики эффективности: конверсия, средний чек, NPS, время ответа, стоимость обработки обращения.

Совокупность этих факторов делает продажи, маркетинг и сервис естественной «первой линией» для внедрения ИИ:

• В продажах ИИ используются прежде всего для скоринга лидов и прогнозирования спроса. По данным отраслевых исследований, компании, применяющие ИИ-скоринг, фиксируют рост конверсии продаж в среднем до 50%, а точность прогнозов и выполнение плановых показателей увеличиваются примерно на 10%. Использование ИИ-инструментов в аналитике воронки также позволяет ускорять ее прохождение и снижать стоимость привлечения лида — в отдельных случаях до 65%.
• В маркетинге ключевым эффектом становится масштабируемая персонализация и автоматизация работы с контентом. Уже сегодня более 90% специалистов применяют ИИ для генерации текстов и визуальных материалов, сокращая затраты времени на создание контента до 80%. Это позволяет маркетинговым командам быстрее тестировать гипотезы, адаптировать коммуникации под различные сегменты аудитории.
• В клиентском сервисе влияние ИИ наиболее заметно через распространение чат-ботов и виртуальных ассистентов. Около 80% компаний уже используют или пилотируют ИИ-решения для поддержки клиентов, автоматизируя обработку типовых обращений и снижая нагрузку на операторов. По оценкам аналитиков, до 95% клиентских взаимодействий происходит с участием ИИ — либо в полностью автоматизированном формате, либо в виде интеллектуальных подсказок, встроенных в рабочие инструменты сотрудников.

В горизонте 2024-2026 гг. исследование BPMSoft выделяет несколько ключевых трендов:

• Быстрое распространение генеративного ИИ;
• Рост ИИ-агентов и мультиагентных систем;
• Переход от разрозненных пилотов к масштабированию и интеграции ИИ в повседневные процессы;
• Усиление регулирования, включая этические аспекты;
• Постепенное замещение части рутинных ролей в клиентских функциях моделями.

Сегодня многие компании находятся в ситуации, когда ИИ уже стал управленческой установкой: «нужно внедрить в 2026 году», но без четкого понимания, с чего начинать. На практике выигрывают те, кто опирается на проверенные сценарии и выстраивает вокруг них зрелую инфраструктуру. Качество и полнота данных, понятные бизнес-процессы, управляемое масштабирование успешных пилотов и системное обучение команд позволяют перейти от точечных ИИ-помощников к прогнозным и автономным решениям, Вадим Сорокин, коммерческий директор BPMSoft

Полная версия исследования BPMSoft «Карта сценариев использования ИИ для управления CRM-процессами» доступна на официальной странице проекта.