Продажи и CRM

Простые определения терминов продаж: заявка, лид, воронка, коммерческое предложение, счёт, дебиторка и помощь ИИ-агента на каждом этапе.

Что ИИ-ассистент для продаж делает с новыми заявками и старой клиентской базой, где нужен менеджер и какие шаги можно сделать до внедрения.

Типичные ошибки при подключении ИИ-агента к Битрикс24: неопределённая воронка, ожидание полной самостоятельности, нет владельца правил. Как их избежать.

Как распределить работу со сделками и напоминаниями в amoCRM между менеджером, руководителем, администратором и ИИ-агентом: роли и границы.

Как подготовить коммерческое предложение за рабочий час: какие данные собрать, как разобрать документ по полям и кто проверяет черновик ИИ-агента.

Сравнение способов обработки входящих заявок с сайта: общий ящик, таблица, CRM и ИИ-агент. Как распределять заявки и следить, что клиент получил ответ.

Дорожная карта обновления и проверки скриптов продаж: подготовка материалов, разбор разговоров с помощью ИИ и закрепление новой версии в отделе.

По каким критериям проверять напоминания клиентам, которые готовит ИИ: повод, данные в CRM, тон, частота и роль менеджера в каждом контакте.

Чек-лист по работе с дебиторской задолженностью: что настроить для напоминаний клиентам и что остаётся за менеджером, когда клиент молчит.

Мифы и реальность о подсказках менеджеру на основе записей звонков: что делает ИИ, что остаётся за человеком и с чего начать в белорусской компании.

Как строить прогноз продаж без сложной аналитики: история отгрузок, сезонность, воронка в CRM и что в этом процессе делает ИИ-агент.

Как собрать обращения клиентов из соцсетей, мессенджеров, почты и сайта в одной CRM: каналы, карточка обращения, правила ответов и роль ИИ-агента.

Как устроен длинный цикл B2B-сделки в белорусской компании и что в нём может делать ИИ-агент: напоминания, черновики, память о договорённостях.

Как настроить воронку продаж, этапы и автоматические задачи в CRM, чтобы менеджер не забывал клиентов, а руководитель видел реальную картину.

Как руководителю отдела продаж получать отчёты по менеджерам без ручной сводки: образец еженедельного шаблона, источники данных и порядок разбора на планёрке.

Как ИИ-агент помогает считать цены в розничной и оптовой торговле: источники данных, правила наценки, проверки и граница ответственности человека.

Простыми словами о прайс-листах, типах цен и скидках: что значат термины, какие правила нужны и как контролировать скидки в 1С, CRM и таблицах.

Почему в интернет-магазине рассыпаются заказы между CRM, складом и оплатой через ЕРИП, к чему это ведёт и какие меры можно принять сразу.

Разбор типичных ошибок при квалификации лидов с ИИ-агентом: размытые критерии, слепое доверие оценке, разрозненные каналы и как их исправить.

Распределение ролей в продаже услуг: менеджер, исполнитель, бухгалтер и руководитель на пути от заявки до акта выполненных работ и где помогает ИИ-агент.

Как построить и поддерживать базу знаний для менеджера по продажам: какие разделы нужны, кто за них отвечает и как проверять актуальность записей.

Сравниваем подходы к запуску автоматизации в отделе продаж и разбираем типичные ошибки: данные в CRM, отправка клиентам, вовлечение менеджеров.

Дорожная карта для компаний, которые ведут продажи на экспорт из Беларуси: как выстроить обработку заявок, инвойсов и контроль отгрузки по этапам.

Критерии, по которым проверяют работу с дилерами: приём заявок, остатки у партнёров, сверка взаиморасчётов и роль ИИ-агента в этом процессе.

Чек-лист для работы с обращениями после продажи в Беларуси: какие поля нужны в карточке, как разобрать случай бесплатного ремонта и что поручить ИИ-агенту.