Как известно, под словом «аналитика» прячется многое. Но какое из множества ее направлений наиболее востребовано в CRM-системах?
Пожалуй, это предиктивная аналитика, которая позволяет оценить воронку продаж, выявить слабые места в бизнес-процессах, определить новые каналы продвижения, оценить эффективность работы отдельных сотрудников и подразделений.
Прогнозирование в CRM основано на анализе данных о поведении клиентов, сделках и взаимодействиях с менеджерами. Система учитывает динамику продаж за разные периоды, от прошлых до текущих заказов, чтобы построить точную модель.
Результаты аналитических отчетов помогают улучшить продажи, скорректировать стратегии взаимодействия с заказчиками, найти точки роста и новые направления для бизнеса. На основе предиктивных данных компания корректирует маркетинговый бюджет и планирует новые кампании.
Как ИИ и машинное обучение помогают бизнесу обрабатывать коммерческие данные
Предиктивная аналитика использует модели искусственного интеллекта для построения прогнозов, обработки больших данных и масштабируемости бизнес-процессов.
Встроенные инструменты предиктивной аналитики в low-code платформе BPMSoft позволяют проводить скоринг лидов и помогают определить, какие сделки будут успешными, а какие — требуют большего внимания.
Система самостоятельно обучается с помощью ML-моделей, оценивает перспективность лидов по разным критериям: бюджету сделки или вероятности ее успешного закрытия. Это позволяет менеджерам фокусироваться на тех клиентах, которые с наибольшей вероятностью принесут прибыль.
ИИ обрабатывает большие массивы клиентских данных, фильтрует лиды по поведению и предпочтениям, формирует целевые группы для планирования продаж, улучшения сервиса и качества клиентского обслуживания.
Компании все чаще используют новые инструменты для работы с лидами — чат-ботов и ассистентов на базе ИИ, которые выстраивают первичный диалог, автоматически отвечают на типовые запросы и вовремя отправляют нужную информацию. Если вопрос выходит за рамки возможностей бота, он передает клиента операторам.
В системе BPMSoft чат-платформа встроена в решения Управление сервисом и Омниканальные коммуникации. Менеджер в режиме одного окна может управлять всеми каналами коммуникаций — мессенджерами, почтой, чатом на сайте. Служебная панель позволяет настраивать маршрутизацию чатов с учетом загрузки и специализации сотрудников, запускать бизнес-процессы во время диалога, использовать шаблоны, а также гибко управлять переадресацией обращений между группами операторов.
Какие модели аналитики используют в CRM
В системах аналитики применяются два типа моделей машинного обучения: базовые и обучаемые (настраиваемые). Базовые модели выполняют общий прогноз и могут использоваться «из коробки». Обучаемые модели предоставляют более точные результаты, так как постоянно адаптируются под бизнес-задачи. Они анализируют свежие данные из CRM и постоянно «учатся»: каждое новое взаимодействие — заказ, обращение или отказ — улучшает их прогноз. В итоге компании получают не только аналитику, но и инструмент для принятия решений в реальном времени.
В модуль Предиктивной аналитики BPMSoft входят базовые модели машинного обучения. Они помогают прогнозировать поведение клиентов, повышать точность бизнес-оценок и влиять на динамику продаж. Пользователи могут:
настраивать модели самостоятельно через BPMSoft Конструктор — с учетом своей бизнес-логики и процессов;
использовать преднастроенные алгоритмы для CRM-решений: Управление маркетингом, Управление продажами и Управление сервисом.
Рекомендательные системы
Рекомендательные системы формируют персональные предложения на основе поведенческих данных клиентов. Модель анализирует историю покупок, отклики на рассылки, действия в воронке продаж и выстраивает прогноз — какие продукты или услуги могут заинтересовать конкретного клиента.
Платформа поддерживает настройку рекомендаций любых объектов для выбранных сегментов. Это помогает точнее планировать маркетинг и снижать издержки на неэффективные коммуникации.
Прогнозирование справочных полей (классификация)
Модель машинного обучения предсказывает значения справочных полей в CRM. Например, может автоматически присваивать контрагенту категорию — по отрасли, размеру компании или другим признакам.
BPMSoft предоставляет возможность создавать и использовать разные виды справочников: стандартные, нестандартные, календари с вкладками «Праздничные и сокращенные дни», «Параметры рабочей недели», шаблон сообщений или учетные записи во внешних ресурсах.
Прогнозирование числовых полей (регрессия)
Преднастроенная модель позволяет спрогнозировать значение числового поля — например, бюджет будущей сделки. В расчет берутся параметры клиента: его отрасль, масштаб, регион, история взаимодействий и потребности.
Поиск похожих текстов
Эта модель работает с неструктурированными данными. Она находит записи с похожим содержанием — например, аналогичные обращения клиентов, статьи базы знаний или шаблоны ответов в чат. Алгоритм анализирует текст запроса и подбирает релевантную информацию, что сокращает время обработки обращений и повышает качество клиентского сервиса.
Безопасный сбор и хранение аналитических данных о лидах в облаке
Модуль BPMSoft Предиктивная аналитика интегрируется с CRM-продуктами платформы и использует базовые и настроенные модели машинного обучения для сбора и анализа данных о текущих и потенциальных клиентах. Вся информация сохраняется в защищённом облачном хранилище и доступна для длительного анализа.
В систему поступают:
данные из CRM: профили клиентов, история сделок, поведение в воронке;
архивная статистика продаж;
информация из интернета вещей;
переписка в чатах;
аудио- и видеопотоки, например, из колл-центров.
Такой подход позволяет агрегировать разнородные источники, формировать полную картину взаимодействия с клиентами и строить точные прогнозы на основе исторических и актуальных данных.
Аналитические модели для управления продажами
Настроенные модели машинного обучения помогают адаптировать аналитику под конкретные бизнес-задачи: маркетинговые кампании, коммерческие проекты или специальные предложения. Компании могут внедрять эти модели в собственные процессы, настраивая их под правила и особенности внутренней бизнес-логики. Платформа BPMSoft позволяет переобучать модели, что особенно полезно для команд продаж и маркетинга. Рассмотрим ключевые возможности модуля BPMSoft Предиктивная аналитика.
Скоринг лидов
Модель оценивает вероятность того, что потенциальный клиент совершит конверсию — например, перейдет из статуса «лид» в статус «покупатель». Алгоритмы анализируют поведение клиентов в прошлых циклах продаж и сравнивают с текущими данными, чтобы построить прогноз.
Прогноз вероятности сделки
Модель предсказывает вероятность покупки или заключения сделки. В расчет берется история взаимодействия клиента с компанией, включая действия в CRM, коммуникации, прошлые сделки и дополнительные параметры.
Рекомендации для клиента
Система предлагает товары или услуги, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного клиента. Для расчета учитываются история покупок, поведение в каналах коммуникации, уровень лояльности и платежеспособность.
Рекомендации для контрагента
Аналогичный механизм рекомендаций, ориентированный на B2B-направление. Модель анализирует историю взаимодействия с контрагентами и предлагает релевантные продукты на основе их интересов, отрасли и бизнес-потребностей.
Сбор аналитики для управления клиентским сервисом
Службы поддержки ежедневно обрабатывают десятки и сотни обращений. Чтобы не терять время на рутину и повысить качество обслуживания, компании используют предиктивную аналитику. В BPMSoft реализованы обученные модели машинного обучения, которые помогают автоматизировать процессы сервисной службы.
Прогнозирование приоритета обращения
Модель анализирует предыдущие обращения и предсказывает, насколько срочно нужно реагировать на новый запрос. Она помогает расставлять приоритеты, создавать новые заявки и уточнять уже существующие.
В BPMSoft настроен процесс обработки обращений: он включает стандартные стадии и действия с обращениями, а также справочник «Состояния обращений» с типовыми сценариями. Также в системе разработан отдельный подпроцесс «Создание и обработка задач по диагностике и решению» для задач, которые может решить только менеджер.
Прогнозирование группы ответственных за обращения
Система определит, какая команда лучше всего справится с обращением, что ускоряет распределение задач и снижает нагрузку на менеджеров.
Прогнозирование сервиса обращения
Алгоритм прогнозирует, к какому сервису относится конкретное обращение. Он учитывает связи между объектами и помогает точнее классифицировать запросы. BPMSoft использует сервисно-ресурсную модель, которая отображает связанные между собой обращения, сервисы и другие ИТ-компоненты системы в виде схемы. С помощью фильтров можно выбрать только нужные элементы: типы объектов, состояния, категории, модели конфигурационных единиц.
Поиск похожих обращений
Модель анализирует текстовые поля обращений и находит запросы с похожим содержанием. Это ускоряет работу сервисной службы: менеджер сразу видит, как решалась аналогичная ситуация раньше. В интерфейсе есть специальная вкладка «Похожие обращения» — с готовыми решениями и кнопкой запуска бизнес-процесса по подбору запросов.
Как настроить модули аналитики с использованием ИИ под задачи своего бизнеса: рекомендации по выбору приложений
Модели машинного обучения на основе искусственного интеллекта настраиваются с помощью интуитивно понятного интерфейса, который ускоряет запуск и выполнение рутинных операций.
Гибкая архитектура позволяет адаптировать модули под специфику компании, интегрировать их в текущую CRM-среду, автоматизировать бизнес-процессы и масштабировать систему по мере роста. При выборе решений важно учитывать степень интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру, простоту настройки, поддержку ключевых сценариев и возможности аналитики клиентской коммуникации — в чатах и почте.
В новой версии BPMSoft 1.7 появилась новая ML-модель прогнозирования оттока клиентов. Она анализирует поведение контрагентов, частоту взаимодействий и уровень вовлеченности, помогая заранее выявлять риски потери клиентов на ранних этапах.
Система оценивает текущее состояние клиента и фиксирует его перемещение в категорию повышенного оттока. При этом можно гибко настраивать критерии, по которым определяется уровень риска. Если клиент попадает в зону повышенного оттока, система автоматически создает задачу для ответственного сотрудника, позволяя оперативно предотвратить возможный разрыв отношений.
Гибкость модели дает возможность адаптировать параметры прогнозирования под бизнес-задачи, тестировать разные сценарии и корректировать критерии на основе реальных данных. Это делает инструмент не просто предсказательной системой, а полноценным аналитическим решением для управления клиентским портфелем.
Машинное обучение и аналитика в CRM — это не просто тренд, а реальный инструмент для увеличения продаж, снижения издержек и роста лояльности клиентов.
