ChatGPT не справился. Как я «скормил» нейросети 1300 отказов и нашел слабые места в нашей воронке продаж

«Дорого», «не вижу ценности», «я подумаю»… За месяц в CRM скопилось 1300 сделок на этапах "Возражения" и "Отказ". Менеджеры продавали конференцию для кредитных брокеров по холодной базе, и что-то явно шло не так.

Любому маркетологу и РОПу должно быть ужасно любопытно, почему потенциальные клиенты буксуют или отказываются. То ли база не очень, то ли скрипт так себе, то ли еще какие-то причины. Но ковырять такой объем вручную — сомнительное удовольствие. Поэтому я обратился за помощью к ИИ.

Шаг 1: Выгрузка данных. Выгрузили сделки из CRM с комментариями. Если у вас amoCRM — это делается в пару кликов. Если коробочный Битрикс24 — придется немного поколдовать с API (у меня есть готовый скрипт, если нужен, пишите в личку, поделюсь).

Шаг 2: Анализ с помощью ИИ. Сначала я закинул таблицу в платный GPT-4. Увы, по глубине ответов стало ясно, что он «съел» далеко не все данные.
Тогда я пошел к Google AI Studio (модель Gemini 2.5 Pro).

40% отказов: «Непонятна уникальность конференции, чем она лучше других».
25% отказов: «Нет времени, мероприятие в неудобные даты».
15% отказов: «Дорого/нет бюджета». Остальное — нецелевые, недозвоны и т.д.

Что делать дальше с этими выжимками РОПу
- Корректировать подход к продажам: не ограничиваться только телефонными звонками, внедрять омниканальные коммуникации.
- Менять скрипты. Проработать самые частые возражения.

Что делать с выжимками маркетологу
- Улучшать CRM-маркетинг. Например, автоматизировать отправку сообщений недозвонистам. Создаем в CRM этап “Недозвон”. Как только карточка попадает на этот этап, лиду автоматом улетает email и сообщения на WA и ТГ.
- Проработать возражения через контент-маркетинг. Например, из возражений видно, что не всем клиентам очевидна ценность участия в конференции. Это повод создать несколько постов и email-рассылок с объяснениями, чем конференция будет полезна кредитным брокерам.

При должном старании можно настроить сегментированные рассылки по возражениям. Например, если менеджер закрыл сделку с возражением “дорого” или “нет денег”, отказник автоматом получает сообщение с обоснованием ценности конференции с точки зрения финансовой окупаемости.

Если сделка закрывается с причиной “не видит ценности участия”, улетает письмо с подробным рассказом о спикерах, докладах, возможностью нетворкинга и т.д

А вы уже используете ИИ для анализа? Делитесь опытом в комментариях