Upgrade | Нейросети для бизнеса и жизни

70% покупателей добавляют товар в корзину и уходят. Вы теряете продажи. Интернет-магазин терял 150-200 потенциальных заказов в месяц из-за брошенных корзин. Клиент добавлял товар, отвлекался, забывал. Магазин ничего не делал. Настроили автоматическую серию из 3 писем для брошенных корзин. ChatGPT создал тексты: напоминание → добавление срочности → последнее предложение со скидкой. Вернули 25% брошенных корзин, это 40-50 дополнительных заказов в месяц. Создай серию из 3 писем для возврата клиентов с брошенной корзиной...

Вы не знаете какая тема письма сработает лучше. Гадаете, а конверсия страдает. Маркетолог придумывал одну тему письма, отправлял. Open rate 15-25%, непредсказуемо. Хотелось тестировать варианты, но на придумывание 5-10 альтернатив уходил час. Стали использовать ChatGPT для генерации 10 вариантов темы письма за минуту. Выбирали 2-3 лучших, запускали A/B тест. Победитель отправлялся основной базе. Open rate стабилизировался на 30-35%. Создай 10 вариантов темы письма для email-рассылки. Контент письма:...

Все подписчики получают одно и то же письмо, хотя у них разные интересы. Конверсия низкая. Интернет-магазин одежды отправлял одну рассылку всем 5000 подписчикам: мужчинам, женщинам, любителям спорта, офисного стиля. Конверсия 1,5%. Очевидно: мужчину не интересует женская коллекция. Сегментировали базу на 6 групп: мужчины, женщины, спортивная одежда, офисный стиль, дети, аксессуары. ChatGPT помог создать персонализированные письма для каждого сегмента: разные товары, разные темы, разные акценты. Конверсия выросла с 1,5% до 4,8%...

30-40% базы не открывают письма полгода. Удалять жалко, но рассылать всем - портит репутацию отправителя. У компании 10 тысяч подписчиков, но 4 тысячи не открывают письма больше 6 месяцев. Open rate падает из-за них, email-провайдеры начинают блокировать рассылки как спам. Удалять сразу - потерять потенциальных клиентов. Создали реактивационную кампанию: серия из 3 писем для спящих подписчиков. ChatGPT помог придумать креативные темы и контент. Первое письмо - эмоция ("Скучаем по тебе"), второе - ценность (эксклюзивный контент), третье - ультиматум ("Остаёшься или уходишь?")...

Новый подписчик получает одно приветственное письмо, потом тишина. Нет систематического прогрева, конверсия в клиента низкая. Онлайн-магазин собирал 200 email-подписчиков в месяц. Отправляли одно приветственное письмо с промокодом 10%. Из 200 покупали 15-20 человек (8-10% конверсия). Остальные 180 забывали про магазин. Нужна была серия писем для прогрева, но копирайтер просил 15 тысяч. Владелец использовал ChatGPT для создания welcome-серии из 5 писем. ИИ создал последовательность: знакомство с брендом...

Менеджеры тратят время на рутину: поиск информации, заполнение отчётов, проверка остатков. На продажи времени не хватает. Менеджеры тратили 1-2 часа в день на рутину: посмотреть остатки товара на складе, найти прайс, проверить статус доставки клиента, заполнить отчёт о звонках. Это 30-40% рабочего времени не на продажи. Компания создала внутреннего Telegram-бота для менеджеров. Бот интегрирован с 1С, CRM, складской системой. Менеджер пишет "остатки iPhone 15" - бот выдаёт данные за секунду. "Отчёт за сегодня" - бот собирает из CRM...

Вы хотите получать обратную связь от клиентов, но email-опросы не открывают, а звонить каждому - дорого. Онлайн-школа отправляла email с опросом после каждого курса. Открываемость 5%, отвечали 2%. Из 100 клиентов обратную связь давали двое. Невозможно понять что улучшать. Звонить каждому - 15 минут на клиента, нереально при 500 студентах в месяц. Создали Telegram-бота для сбора обратной связи. Через день после окончания курса бот пишет студенту, просит оценить по шкале 1-10 и ответить на 2-3 вопроса...

Администратор салона тратит 2-3 часа в день на приём звонков для записи. Пропускает звонки, клиенты уходят к конкурентам. Салон красоты принимал 30-40 звонков в день для записи. Администратор одна, не успевает отвечать всем. 10-15 звонков пропускаются, клиенты не перезванивают. Потери - 50-70 тысяч рублей в месяц. Нанять второго администратора - 40 тысяч в месяц. Владелица создала Telegram-бота для записи. ChatGPT помог составить логику: выбор мастера, услуги, даты, времени. Бот показывает свободные слоты, принимает запись, отправляет напоминание...

Менеджеры тратят 20 минут на каждый лид, чтобы понять подходит ли клиент. 50% лидов не целевые, время потрачено впустую. B2B-компания получала 100 заявок в месяц. Менеджеры звонили всем подряд, но половина оказывалась не целевыми: не тот размер бизнеса, нет бюджета, не ЛПР. На обзвон уходила неделя, из которой половина - впустую. Нужна была квалификация до звонка. Компания создала Telegram-бота для первичной квалификации. Когда клиент оставляет заявку на сайте, бот пишет ему: "Чтобы подготовить лучшее предложение, ответьте на 3 вопроса"...

Клиенты задают одни и те же вопросы в чате, менеджеры отвечают на "когда доставка" по 20 раз в день. Нужен бот, но разработка стоит 50-100 тысяч. Владелица интернет-магазина косметики Ольга получала 40-50 обращений в день в чат на сайте. 70% вопросов одинаковые: "доставка", "оплата", "возврат". Два менеджера тратили 3-4 часа в день на ответы на типовые вопросы. На реальные продажи времени не хватало. Разработка бота стоила 80 тысяч, срок - месяц. Ольга использовала ChatGPT для создания логики бота и готовые платформы (Chatfuel, ManyChat) для быстрого запуска...

В CRM тысячи дубликатов контактов и компаний, менеджеры звонят одному клиенту дважды, база засорена тестовыми записями. В CRM агентства накопилось 5000 контактов за 3 года. Минимум 30% - дубли: одна компания записана 3-5 раз с разными названиями. Менеджеры дважды звонили одному клиенту, выглядело непрофессионально. Ручная очистка дублей - недели работы. Специалисты по CRM просили 50 тысяч за очистку базы. Руководитель выгрузил базу в Excel, использовал ChatGPT для поиска дублей. ИИ анализирует названия компаний, email, телефоны - находит похожие записи даже с опечатками...

Менеджеры говорят "сделка горячая", а клиент пропадает. Руководство не понимает реальный прогноз продаж, планирование не работает. РОП Андрей каждую неделю спрашивал менеджеров: "Какие сделки закроем в этом месяце?". Все отвечали оптимистично: "5 сделок точно, ещё 3 скорее всего". По факту закрывалось 2-3. Прогноз постоянно не сходился, планировать выручку было невозможно. Проблема - субъективная оценка менеджеров. Андрей начал использовать ChatGPT для объективной оценки вероятности закрытия сделок...