22.4.2025
15 minutes
Олег Романов
June 28, 2025
10 minutes
Олег Романов
June 28, 2025
10 minutes
Олег Романов. Як обробляти в 30 разів більше клієнтів
Скільки років ви займаєтесь AI і як ви пішли в цю сферу?
Я займаюсь AI вже 5 чи 6 років. У мене з’явилась IT-компанія, і AI став дуже логічним продовженням IT-шляху. Саме тому я пішов у цю сферу.
Який був ваш досвід до розробки AI та в який момент ви перейшли до впровадження AI-рішень?
Ми починали з розробки мобільних та веб-додатків, потім перейшли до великих складних рішень, таких як платформи. Наприклад, ми розробляли рішення для інтернет-провайдера, які включали 7 систем плюс зовнішній портал. У якийсь момент ми почали впроваджувати AI для наших поточних клієнтів. Поступово ми зрозуміли, що потрібно відокремити AI в окрему компанію. Так з’явився напрямок, який займається виключно впровадженням AI у стартапи та бізнес.
Чим зараз ви займаєтесь і які проблеми клієнтів ви вирішуєте?
У нас є два портрети клієнтів по AI, і ми вирішуємо різні проблеми для кожного з них. Для бізнесу ми впроваджуємо інноваційні технології, зокрема AI. Вони допомагають збільшити прибуток бізнесу або за рахунок зменшення витрат, або за рахунок того, що компанії можуть швидше та простіше масштабуватися. Це основні питання та проблеми, які ми вирішуємо для бізнесів.
Для стартапів ми впроваджуємо AI, щоб спростити та полегшити їхній go-to-market, щоб вони були більш спроможними та легше залучали кошти інвесторів.
Чи правильно я розумію, що обидва ваші ICP – це B2B-сегмент, але ви відокремлюєте підтримку компаній на етапі go-to-market?
Так, обидва наші ICP належать до B2B-сегменту, але в них різні задачі та клієнти. Для стартапів потрібні прості, швидкі та невеликі рішення. Наприклад, якщо це стартап, такий як Hellsky, ми додаємо AI, яке спрощує їхнє життя, швидко впроваджуємо його, щоб воно почало працювати.
Для великих компаній, наприклад, з 200 тисячами співробітників, у яких є стала бізнес-модель і чіткі процеси, ми аналізуємо, куди краще впровадити AI, який процес оптимізувати. Це може бути, наприклад, процес продажів, аналітика або навіть створення віртуального AI-сейлс-департаменту, який працює паралельно з поточним підрозділом компанії. Такий департамент може включати різних AI-асистентів та сервіси, які працюють разом як велика система.
Отже, цільові аудиторії різні, підхід різний, і результати, які вони очікують, також різні.
Які типові послуги та рішення ви надаєте стартапам?
Для стартапів ми надаємо рішення, які спрощують їхні процеси. Наприклад, один із наших ранніх кейсів – це додаток та портал Propelme, який допомагає морякам знайти роботу, а компаніям – знайти моряків. Через AI ми значно спростили та прискорили реєстрацію моряків. Раніше вони заповнювали профіль вручну, а тепер за допомогою AI вони завантажують резюме, воно автоматично парситься, заповнюється профіль, і користувач просто натискає “зберегти”.
Також ми синхронізуємося з різними сервісами, звідки витягується історія моряка: на яких кораблях він працював, у яких портах був. Крім цього, AI аналізує надійність людини, щоб визначити, чи можна їй надавати кредити. Це важливо, оскільки моряки мають гарні зарплати, і вони є хорошим сегментом для кредитування. AI аналізує платоспроможність людини на початковому етапі.
Це дозволяє стартапу:
- Спростити онбординг для моряків – усе відбувається в один клік.
- Провести скоринг та верифікацію, щоб зрозуміти, чи варто надавати кредити.
- Таким чином ми зменшуємо проблемні кредити, економимо кошти на працівників, які б займалися стягненням боргів, і дозволяємо компанії заробляти більше.
Чи можете назвати компанію, якій ви надавали ці послуги?
Так, це компанія Propelme.
Чи входив до ваших послуг етап перевірки даних, які вносить користувач?
Так, онбординг раніше заповнювався вручну користувачами, але аналітика показала, що багато хто відпадав, бо не хотів заповнювати три екрани форм. Багато моряків не завершували реєстрацію. Завдяки автоматизації ми вирішили цю проблему, і більше людей почали користуватися додатком.
Щодо кредитного скорингу, раніше він також проводився вручну. Після автоматизації відпала потреба у великій кількості працівників для цього процесу.
Чи є дані про те, скільки людей відпадало на етапі заповнення даних або скільки вдалося заощадити?
На етапі реєстрації, яка складалася з трьох екранів, відпадало приблизно 25–27% користувачів. Найбільше – на третьому екрані, де потрібно було завантажувати документи, вказувати місця роботи, кораблі, компанії, порти та додатковий досвід. Це було складно для користувачів.
Щодо кредитного скорингу, раніше з одним обсягом користувачів працювали три людини, а тепер це робить AI. Точних даних про заощаджений час чи кошти, на жаль, немає.
Який кейс для бізнес-аудиторії ви можете виділити?
Один із наших улюблених кейсів – це компанія, яка займається нерухомістю. Раніше їхній процес продажу виглядав так: ліди надходили через месенджери, сайт, Facebook чи WhatsApp, переважно у вигляді текстових повідомлень. Менеджери вручну верифікували цих лідів і планували дзвінки. Проблема полягала в тому, що менеджери витрачали багато часу на ці дзвінки.
Перший етап. Ми додали простих AI-асистентів, які спілкувалися з лідами на початковому етапі, виявляли їхні потреби та визначали, чи є людина реальним клієнтом, який приймає рішення, чи має вона кошти та коли планує покупку. AI верифікував лідів за бальною системою:
- Гарячі ліди (з коштами та зацікавленістю) автоматично отримували призначену зустріч із менеджером.
- Ліди, які просто цікавилися без планів купувати, відсіювалися.
- Ліди, які вагалися або планували покупку пізніше, AI продовжував фоллов-апити.
Другий етап. Після дзвінка менеджера з клієнтом розмова записувалася, транскрибувалася та аналізувалася AI. AI перевіряв, чи менеджер дотримувався скрипту, чи не забув щось сказати. Також AI формував:
- Звіт про те, наскільки добре менеджер провів розмову.
- Список питань і сумнівів клієнтів.
На основі цього раз на тиждень AI аналізував скрипт продажів, додаючи часті питання та сумніви клієнтів, наприклад, про комісію чи безпеку угоди. Це дозволяло менеджерам заздалегідь відповідати на потенційні запитання, підвищуючи конверсію.
Третій етап (планується). AI ранжує часті питання та сумніви, створюючи список тем для коротких відео, які можна викладати в соцмережах чи на YouTube, щоб розвіяти сумніви клієнтів і прогрівати їх.
Результати.
- Компанія може обробляти в 30 разів більше клієнтів із тим самим штатом.
- Менеджери ходять лише на дзвінки з валідованими гарячими лідами, що підвищило конверсію в 5–6 разів.
- Скрипти продажів постійно оновлюються, що створює у клієнтів відчуття, що їх розуміють, підвищуючи довіру.
Чи є дані про вплив цієї оптимізації на компанію?
Компанія збільшила витрати на рекламу та відкрила два нові регіони, що стало можливим завдяки масштабуванню. Раніше їх обмежувала кількість працівників, а тепер AI взяв на себе значну частину роботи. Зараз та сама команда обробляє в 10 разів більше потенційних лідів, а конверсія значно зросла завдяки роботі з валідованими клієнтами.
Які технології ви застосовуєте у своїй роботі?
Технології залежать від бізнес-цілей компанії чи стартапу.
- Валідація гіпотези. На першому етапі ми використовуємо прості сервіси, наприклад, українські сервіси для AI-сейлс-асистентів, або інструменти типу N8N чи Make.
- Побудова структури. Якщо гіпотеза підтверджена, ми можемо використовувати ці сервіси для створення структури. Для складних систем із багатьма умовами та перевірками краще писати рішення з нуля.
- Навчання моделей. Для вузькоспеціалізованих задач, наприклад, розпізнавання специфічних зображень чи задач у юридичній чи медичній сфері, ми навчаємо моделі з нуля, щоб забезпечити приватність і мінімізувати використання відкритих генеративних сервісів, таких як OpenAI.
Які перестороги бачать ваші клієнти у впровадженні AI?
Багато клієнтів хочуть впроваджувати AI, але не розуміють, навіщо. Впровадження AI заради AI – це втрата коштів і розчарування. Ми вирішуємо це через тестування гіпотез: створюємо просте рішення за 1–3 тижні, перевіряємо його ефективність і, якщо воно працює, розробляємо комплексний план. Основна пересторога – це нерозуміння, де AI принесе користь і чи принесе її взагалі.
Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на найближчі 1–3 роки?
- Складніші AI-системи. Раніше це були прості чат-боти, а тепер тренд на створення систем із кількох AI-асистентів, підключених до різних сервісів, що працюють як єдина система.
- Мультимодальність. AI-системи поєднуватимуть текст, голос, відео та інші формати, інтегруючись у єдину систему.
- Нішеві рішення. Є тренд на маленькі, вузькоспеціалізовані AI-рішення для конкретних задач. Це дозволяє займати невеликі сегменти ринку, куди великі компанії поки не йдуть, що дає час для розвитку та просування.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Скільки років ви займаєтесь AI і як ви пішли в цю сферу?
Я займаюсь AI вже 5 чи 6 років. У мене з’явилась IT-компанія, і AI став дуже логічним продовженням IT-шляху. Саме тому я пішов у цю сферу.
Який був ваш досвід до розробки AI та в який момент ви перейшли до впровадження AI-рішень?
Ми починали з розробки мобільних та веб-додатків, потім перейшли до великих складних рішень, таких як платформи. Наприклад, ми розробляли рішення для інтернет-провайдера, які включали 7 систем плюс зовнішній портал. У якийсь момент ми почали впроваджувати AI для наших поточних клієнтів. Поступово ми зрозуміли, що потрібно відокремити AI в окрему компанію. Так з’явився напрямок, який займається виключно впровадженням AI у стартапи та бізнес.
Чим зараз ви займаєтесь і які проблеми клієнтів ви вирішуєте?
У нас є два портрети клієнтів по AI, і ми вирішуємо різні проблеми для кожного з них. Для бізнесу ми впроваджуємо інноваційні технології, зокрема AI. Вони допомагають збільшити прибуток бізнесу або за рахунок зменшення витрат, або за рахунок того, що компанії можуть швидше та простіше масштабуватися. Це основні питання та проблеми, які ми вирішуємо для бізнесів.
Для стартапів ми впроваджуємо AI, щоб спростити та полегшити їхній go-to-market, щоб вони були більш спроможними та легше залучали кошти інвесторів.
Чи правильно я розумію, що обидва ваші ICP – це B2B-сегмент, але ви відокремлюєте підтримку компаній на етапі go-to-market?
Так, обидва наші ICP належать до B2B-сегменту, але в них різні задачі та клієнти. Для стартапів потрібні прості, швидкі та невеликі рішення. Наприклад, якщо це стартап, такий як Hellsky, ми додаємо AI, яке спрощує їхнє життя, швидко впроваджуємо його, щоб воно почало працювати.
Для великих компаній, наприклад, з 200 тисячами співробітників, у яких є стала бізнес-модель і чіткі процеси, ми аналізуємо, куди краще впровадити AI, який процес оптимізувати. Це може бути, наприклад, процес продажів, аналітика або навіть створення віртуального AI-сейлс-департаменту, який працює паралельно з поточним підрозділом компанії. Такий департамент може включати різних AI-асистентів та сервіси, які працюють разом як велика система.
Отже, цільові аудиторії різні, підхід різний, і результати, які вони очікують, також різні.
Які типові послуги та рішення ви надаєте стартапам?
Для стартапів ми надаємо рішення, які спрощують їхні процеси. Наприклад, один із наших ранніх кейсів – це додаток та портал Propelme, який допомагає морякам знайти роботу, а компаніям – знайти моряків. Через AI ми значно спростили та прискорили реєстрацію моряків. Раніше вони заповнювали профіль вручну, а тепер за допомогою AI вони завантажують резюме, воно автоматично парситься, заповнюється профіль, і користувач просто натискає “зберегти”.
Також ми синхронізуємося з різними сервісами, звідки витягується історія моряка: на яких кораблях він працював, у яких портах був. Крім цього, AI аналізує надійність людини, щоб визначити, чи можна їй надавати кредити. Це важливо, оскільки моряки мають гарні зарплати, і вони є хорошим сегментом для кредитування. AI аналізує платоспроможність людини на початковому етапі.
Це дозволяє стартапу:
- Спростити онбординг для моряків – усе відбувається в один клік.
- Провести скоринг та верифікацію, щоб зрозуміти, чи варто надавати кредити.
- Таким чином ми зменшуємо проблемні кредити, економимо кошти на працівників, які б займалися стягненням боргів, і дозволяємо компанії заробляти більше.
Чи можете назвати компанію, якій ви надавали ці послуги?
Так, це компанія Propelme.
Чи входив до ваших послуг етап перевірки даних, які вносить користувач?
Так, онбординг раніше заповнювався вручну користувачами, але аналітика показала, що багато хто відпадав, бо не хотів заповнювати три екрани форм. Багато моряків не завершували реєстрацію. Завдяки автоматизації ми вирішили цю проблему, і більше людей почали користуватися додатком.
Щодо кредитного скорингу, раніше він також проводився вручну. Після автоматизації відпала потреба у великій кількості працівників для цього процесу.
Чи є дані про те, скільки людей відпадало на етапі заповнення даних або скільки вдалося заощадити?
На етапі реєстрації, яка складалася з трьох екранів, відпадало приблизно 25–27% користувачів. Найбільше – на третьому екрані, де потрібно було завантажувати документи, вказувати місця роботи, кораблі, компанії, порти та додатковий досвід. Це було складно для користувачів.
Щодо кредитного скорингу, раніше з одним обсягом користувачів працювали три людини, а тепер це робить AI. Точних даних про заощаджений час чи кошти, на жаль, немає.
Який кейс для бізнес-аудиторії ви можете виділити?
Один із наших улюблених кейсів – це компанія, яка займається нерухомістю. Раніше їхній процес продажу виглядав так: ліди надходили через месенджери, сайт, Facebook чи WhatsApp, переважно у вигляді текстових повідомлень. Менеджери вручну верифікували цих лідів і планували дзвінки. Проблема полягала в тому, що менеджери витрачали багато часу на ці дзвінки.
Перший етап. Ми додали простих AI-асистентів, які спілкувалися з лідами на початковому етапі, виявляли їхні потреби та визначали, чи є людина реальним клієнтом, який приймає рішення, чи має вона кошти та коли планує покупку. AI верифікував лідів за бальною системою:
- Гарячі ліди (з коштами та зацікавленістю) автоматично отримували призначену зустріч із менеджером.
- Ліди, які просто цікавилися без планів купувати, відсіювалися.
- Ліди, які вагалися або планували покупку пізніше, AI продовжував фоллов-апити.
Другий етап. Після дзвінка менеджера з клієнтом розмова записувалася, транскрибувалася та аналізувалася AI. AI перевіряв, чи менеджер дотримувався скрипту, чи не забув щось сказати. Також AI формував:
- Звіт про те, наскільки добре менеджер провів розмову.
- Список питань і сумнівів клієнтів.
На основі цього раз на тиждень AI аналізував скрипт продажів, додаючи часті питання та сумніви клієнтів, наприклад, про комісію чи безпеку угоди. Це дозволяло менеджерам заздалегідь відповідати на потенційні запитання, підвищуючи конверсію.
Третій етап (планується). AI ранжує часті питання та сумніви, створюючи список тем для коротких відео, які можна викладати в соцмережах чи на YouTube, щоб розвіяти сумніви клієнтів і прогрівати їх.
Результати.
- Компанія може обробляти в 30 разів більше клієнтів із тим самим штатом.
- Менеджери ходять лише на дзвінки з валідованими гарячими лідами, що підвищило конверсію в 5–6 разів.
- Скрипти продажів постійно оновлюються, що створює у клієнтів відчуття, що їх розуміють, підвищуючи довіру.
Чи є дані про вплив цієї оптимізації на компанію?
Компанія збільшила витрати на рекламу та відкрила два нові регіони, що стало можливим завдяки масштабуванню. Раніше їх обмежувала кількість працівників, а тепер AI взяв на себе значну частину роботи. Зараз та сама команда обробляє в 10 разів більше потенційних лідів, а конверсія значно зросла завдяки роботі з валідованими клієнтами.
Які технології ви застосовуєте у своїй роботі?
Технології залежать від бізнес-цілей компанії чи стартапу.
- Валідація гіпотези. На першому етапі ми використовуємо прості сервіси, наприклад, українські сервіси для AI-сейлс-асистентів, або інструменти типу N8N чи Make.
- Побудова структури. Якщо гіпотеза підтверджена, ми можемо використовувати ці сервіси для створення структури. Для складних систем із багатьма умовами та перевірками краще писати рішення з нуля.
- Навчання моделей. Для вузькоспеціалізованих задач, наприклад, розпізнавання специфічних зображень чи задач у юридичній чи медичній сфері, ми навчаємо моделі з нуля, щоб забезпечити приватність і мінімізувати використання відкритих генеративних сервісів, таких як OpenAI.
Які перестороги бачать ваші клієнти у впровадженні AI?
Багато клієнтів хочуть впроваджувати AI, але не розуміють, навіщо. Впровадження AI заради AI – це втрата коштів і розчарування. Ми вирішуємо це через тестування гіпотез: створюємо просте рішення за 1–3 тижні, перевіряємо його ефективність і, якщо воно працює, розробляємо комплексний план. Основна пересторога – це нерозуміння, де AI принесе користь і чи принесе її взагалі.
Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на найближчі 1–3 роки?
- Складніші AI-системи. Раніше це були прості чат-боти, а тепер тренд на створення систем із кількох AI-асистентів, підключених до різних сервісів, що працюють як єдина система.
- Мультимодальність. AI-системи поєднуватимуть текст, голос, відео та інші формати, інтегруючись у єдину систему.
- Нішеві рішення. Є тренд на маленькі, вузькоспеціалізовані AI-рішення для конкретних задач. Це дозволяє займати невеликі сегменти ринку, куди великі компанії поки не йдуть, що дає час для розвитку та просування.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Скільки років ви займаєтесь AI і як ви пішли в цю сферу?
Я займаюсь AI вже 5 чи 6 років. У мене з’явилась IT-компанія, і AI став дуже логічним продовженням IT-шляху. Саме тому я пішов у цю сферу.
Який був ваш досвід до розробки AI та в який момент ви перейшли до впровадження AI-рішень?
Ми починали з розробки мобільних та веб-додатків, потім перейшли до великих складних рішень, таких як платформи. Наприклад, ми розробляли рішення для інтернет-провайдера, які включали 7 систем плюс зовнішній портал. У якийсь момент ми почали впроваджувати AI для наших поточних клієнтів. Поступово ми зрозуміли, що потрібно відокремити AI в окрему компанію. Так з’явився напрямок, який займається виключно впровадженням AI у стартапи та бізнес.
Чим зараз ви займаєтесь і які проблеми клієнтів ви вирішуєте?
У нас є два портрети клієнтів по AI, і ми вирішуємо різні проблеми для кожного з них. Для бізнесу ми впроваджуємо інноваційні технології, зокрема AI. Вони допомагають збільшити прибуток бізнесу або за рахунок зменшення витрат, або за рахунок того, що компанії можуть швидше та простіше масштабуватися. Це основні питання та проблеми, які ми вирішуємо для бізнесів.
Для стартапів ми впроваджуємо AI, щоб спростити та полегшити їхній go-to-market, щоб вони були більш спроможними та легше залучали кошти інвесторів.
Чи правильно я розумію, що обидва ваші ICP – це B2B-сегмент, але ви відокремлюєте підтримку компаній на етапі go-to-market?
Так, обидва наші ICP належать до B2B-сегменту, але в них різні задачі та клієнти. Для стартапів потрібні прості, швидкі та невеликі рішення. Наприклад, якщо це стартап, такий як Hellsky, ми додаємо AI, яке спрощує їхнє життя, швидко впроваджуємо його, щоб воно почало працювати.
Для великих компаній, наприклад, з 200 тисячами співробітників, у яких є стала бізнес-модель і чіткі процеси, ми аналізуємо, куди краще впровадити AI, який процес оптимізувати. Це може бути, наприклад, процес продажів, аналітика або навіть створення віртуального AI-сейлс-департаменту, який працює паралельно з поточним підрозділом компанії. Такий департамент може включати різних AI-асистентів та сервіси, які працюють разом як велика система.
Отже, цільові аудиторії різні, підхід різний, і результати, які вони очікують, також різні.
Які типові послуги та рішення ви надаєте стартапам?
Для стартапів ми надаємо рішення, які спрощують їхні процеси. Наприклад, один із наших ранніх кейсів – це додаток та портал Propelme, який допомагає морякам знайти роботу, а компаніям – знайти моряків. Через AI ми значно спростили та прискорили реєстрацію моряків. Раніше вони заповнювали профіль вручну, а тепер за допомогою AI вони завантажують резюме, воно автоматично парситься, заповнюється профіль, і користувач просто натискає “зберегти”.
Також ми синхронізуємося з різними сервісами, звідки витягується історія моряка: на яких кораблях він працював, у яких портах був. Крім цього, AI аналізує надійність людини, щоб визначити, чи можна їй надавати кредити. Це важливо, оскільки моряки мають гарні зарплати, і вони є хорошим сегментом для кредитування. AI аналізує платоспроможність людини на початковому етапі.
Це дозволяє стартапу:
- Спростити онбординг для моряків – усе відбувається в один клік.
- Провести скоринг та верифікацію, щоб зрозуміти, чи варто надавати кредити.
- Таким чином ми зменшуємо проблемні кредити, економимо кошти на працівників, які б займалися стягненням боргів, і дозволяємо компанії заробляти більше.
Чи можете назвати компанію, якій ви надавали ці послуги?
Так, це компанія Propelme.
Чи входив до ваших послуг етап перевірки даних, які вносить користувач?
Так, онбординг раніше заповнювався вручну користувачами, але аналітика показала, що багато хто відпадав, бо не хотів заповнювати три екрани форм. Багато моряків не завершували реєстрацію. Завдяки автоматизації ми вирішили цю проблему, і більше людей почали користуватися додатком.
Щодо кредитного скорингу, раніше він також проводився вручну. Після автоматизації відпала потреба у великій кількості працівників для цього процесу.
Чи є дані про те, скільки людей відпадало на етапі заповнення даних або скільки вдалося заощадити?
На етапі реєстрації, яка складалася з трьох екранів, відпадало приблизно 25–27% користувачів. Найбільше – на третьому екрані, де потрібно було завантажувати документи, вказувати місця роботи, кораблі, компанії, порти та додатковий досвід. Це було складно для користувачів.
Щодо кредитного скорингу, раніше з одним обсягом користувачів працювали три людини, а тепер це робить AI. Точних даних про заощаджений час чи кошти, на жаль, немає.
Який кейс для бізнес-аудиторії ви можете виділити?
Один із наших улюблених кейсів – це компанія, яка займається нерухомістю. Раніше їхній процес продажу виглядав так: ліди надходили через месенджери, сайт, Facebook чи WhatsApp, переважно у вигляді текстових повідомлень. Менеджери вручну верифікували цих лідів і планували дзвінки. Проблема полягала в тому, що менеджери витрачали багато часу на ці дзвінки.
Перший етап. Ми додали простих AI-асистентів, які спілкувалися з лідами на початковому етапі, виявляли їхні потреби та визначали, чи є людина реальним клієнтом, який приймає рішення, чи має вона кошти та коли планує покупку. AI верифікував лідів за бальною системою:
- Гарячі ліди (з коштами та зацікавленістю) автоматично отримували призначену зустріч із менеджером.
- Ліди, які просто цікавилися без планів купувати, відсіювалися.
- Ліди, які вагалися або планували покупку пізніше, AI продовжував фоллов-апити.
Другий етап. Після дзвінка менеджера з клієнтом розмова записувалася, транскрибувалася та аналізувалася AI. AI перевіряв, чи менеджер дотримувався скрипту, чи не забув щось сказати. Також AI формував:
- Звіт про те, наскільки добре менеджер провів розмову.
- Список питань і сумнівів клієнтів.
На основі цього раз на тиждень AI аналізував скрипт продажів, додаючи часті питання та сумніви клієнтів, наприклад, про комісію чи безпеку угоди. Це дозволяло менеджерам заздалегідь відповідати на потенційні запитання, підвищуючи конверсію.
Третій етап (планується). AI ранжує часті питання та сумніви, створюючи список тем для коротких відео, які можна викладати в соцмережах чи на YouTube, щоб розвіяти сумніви клієнтів і прогрівати їх.
Результати.
- Компанія може обробляти в 30 разів більше клієнтів із тим самим штатом.
- Менеджери ходять лише на дзвінки з валідованими гарячими лідами, що підвищило конверсію в 5–6 разів.
- Скрипти продажів постійно оновлюються, що створює у клієнтів відчуття, що їх розуміють, підвищуючи довіру.
Чи є дані про вплив цієї оптимізації на компанію?
Компанія збільшила витрати на рекламу та відкрила два нові регіони, що стало можливим завдяки масштабуванню. Раніше їх обмежувала кількість працівників, а тепер AI взяв на себе значну частину роботи. Зараз та сама команда обробляє в 10 разів більше потенційних лідів, а конверсія значно зросла завдяки роботі з валідованими клієнтами.
Які технології ви застосовуєте у своїй роботі?
Технології залежать від бізнес-цілей компанії чи стартапу.
- Валідація гіпотези. На першому етапі ми використовуємо прості сервіси, наприклад, українські сервіси для AI-сейлс-асистентів, або інструменти типу N8N чи Make.
- Побудова структури. Якщо гіпотеза підтверджена, ми можемо використовувати ці сервіси для створення структури. Для складних систем із багатьма умовами та перевірками краще писати рішення з нуля.
- Навчання моделей. Для вузькоспеціалізованих задач, наприклад, розпізнавання специфічних зображень чи задач у юридичній чи медичній сфері, ми навчаємо моделі з нуля, щоб забезпечити приватність і мінімізувати використання відкритих генеративних сервісів, таких як OpenAI.
Які перестороги бачать ваші клієнти у впровадженні AI?
Багато клієнтів хочуть впроваджувати AI, але не розуміють, навіщо. Впровадження AI заради AI – це втрата коштів і розчарування. Ми вирішуємо це через тестування гіпотез: створюємо просте рішення за 1–3 тижні, перевіряємо його ефективність і, якщо воно працює, розробляємо комплексний план. Основна пересторога – це нерозуміння, де AI принесе користь і чи принесе її взагалі.
Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на найближчі 1–3 роки?
- Складніші AI-системи. Раніше це були прості чат-боти, а тепер тренд на створення систем із кількох AI-асистентів, підключених до різних сервісів, що працюють як єдина система.
- Мультимодальність. AI-системи поєднуватимуть текст, голос, відео та інші формати, інтегруючись у єдину систему.
- Нішеві рішення. Є тренд на маленькі, вузькоспеціалізовані AI-рішення для конкретних задач. Це дозволяє займати невеликі сегменти ринку, куди великі компанії поки не йдуть, що дає час для розвитку та просування.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Скільки років ви займаєтесь AI і як ви пішли в цю сферу?
Я займаюсь AI вже 5 чи 6 років. У мене з’явилась IT-компанія, і AI став дуже логічним продовженням IT-шляху. Саме тому я пішов у цю сферу.
Який був ваш досвід до розробки AI та в який момент ви перейшли до впровадження AI-рішень?
Ми починали з розробки мобільних та веб-додатків, потім перейшли до великих складних рішень, таких як платформи. Наприклад, ми розробляли рішення для інтернет-провайдера, які включали 7 систем плюс зовнішній портал. У якийсь момент ми почали впроваджувати AI для наших поточних клієнтів. Поступово ми зрозуміли, що потрібно відокремити AI в окрему компанію. Так з’явився напрямок, який займається виключно впровадженням AI у стартапи та бізнес.
Чим зараз ви займаєтесь і які проблеми клієнтів ви вирішуєте?
У нас є два портрети клієнтів по AI, і ми вирішуємо різні проблеми для кожного з них. Для бізнесу ми впроваджуємо інноваційні технології, зокрема AI. Вони допомагають збільшити прибуток бізнесу або за рахунок зменшення витрат, або за рахунок того, що компанії можуть швидше та простіше масштабуватися. Це основні питання та проблеми, які ми вирішуємо для бізнесів.
Для стартапів ми впроваджуємо AI, щоб спростити та полегшити їхній go-to-market, щоб вони були більш спроможними та легше залучали кошти інвесторів.
Чи правильно я розумію, що обидва ваші ICP – це B2B-сегмент, але ви відокремлюєте підтримку компаній на етапі go-to-market?
Так, обидва наші ICP належать до B2B-сегменту, але в них різні задачі та клієнти. Для стартапів потрібні прості, швидкі та невеликі рішення. Наприклад, якщо це стартап, такий як Hellsky, ми додаємо AI, яке спрощує їхнє життя, швидко впроваджуємо його, щоб воно почало працювати.
Для великих компаній, наприклад, з 200 тисячами співробітників, у яких є стала бізнес-модель і чіткі процеси, ми аналізуємо, куди краще впровадити AI, який процес оптимізувати. Це може бути, наприклад, процес продажів, аналітика або навіть створення віртуального AI-сейлс-департаменту, який працює паралельно з поточним підрозділом компанії. Такий департамент може включати різних AI-асистентів та сервіси, які працюють разом як велика система.
Отже, цільові аудиторії різні, підхід різний, і результати, які вони очікують, також різні.
Які типові послуги та рішення ви надаєте стартапам?
Для стартапів ми надаємо рішення, які спрощують їхні процеси. Наприклад, один із наших ранніх кейсів – це додаток та портал Propelme, який допомагає морякам знайти роботу, а компаніям – знайти моряків. Через AI ми значно спростили та прискорили реєстрацію моряків. Раніше вони заповнювали профіль вручну, а тепер за допомогою AI вони завантажують резюме, воно автоматично парситься, заповнюється профіль, і користувач просто натискає “зберегти”.
Також ми синхронізуємося з різними сервісами, звідки витягується історія моряка: на яких кораблях він працював, у яких портах був. Крім цього, AI аналізує надійність людини, щоб визначити, чи можна їй надавати кредити. Це важливо, оскільки моряки мають гарні зарплати, і вони є хорошим сегментом для кредитування. AI аналізує платоспроможність людини на початковому етапі.
Це дозволяє стартапу:
- Спростити онбординг для моряків – усе відбувається в один клік.
- Провести скоринг та верифікацію, щоб зрозуміти, чи варто надавати кредити.
- Таким чином ми зменшуємо проблемні кредити, економимо кошти на працівників, які б займалися стягненням боргів, і дозволяємо компанії заробляти більше.
Чи можете назвати компанію, якій ви надавали ці послуги?
Так, це компанія Propelme.
Чи входив до ваших послуг етап перевірки даних, які вносить користувач?
Так, онбординг раніше заповнювався вручну користувачами, але аналітика показала, що багато хто відпадав, бо не хотів заповнювати три екрани форм. Багато моряків не завершували реєстрацію. Завдяки автоматизації ми вирішили цю проблему, і більше людей почали користуватися додатком.
Щодо кредитного скорингу, раніше він також проводився вручну. Після автоматизації відпала потреба у великій кількості працівників для цього процесу.
Чи є дані про те, скільки людей відпадало на етапі заповнення даних або скільки вдалося заощадити?
На етапі реєстрації, яка складалася з трьох екранів, відпадало приблизно 25–27% користувачів. Найбільше – на третьому екрані, де потрібно було завантажувати документи, вказувати місця роботи, кораблі, компанії, порти та додатковий досвід. Це було складно для користувачів.
Щодо кредитного скорингу, раніше з одним обсягом користувачів працювали три людини, а тепер це робить AI. Точних даних про заощаджений час чи кошти, на жаль, немає.
Який кейс для бізнес-аудиторії ви можете виділити?
Один із наших улюблених кейсів – це компанія, яка займається нерухомістю. Раніше їхній процес продажу виглядав так: ліди надходили через месенджери, сайт, Facebook чи WhatsApp, переважно у вигляді текстових повідомлень. Менеджери вручну верифікували цих лідів і планували дзвінки. Проблема полягала в тому, що менеджери витрачали багато часу на ці дзвінки.
Перший етап. Ми додали простих AI-асистентів, які спілкувалися з лідами на початковому етапі, виявляли їхні потреби та визначали, чи є людина реальним клієнтом, який приймає рішення, чи має вона кошти та коли планує покупку. AI верифікував лідів за бальною системою:
- Гарячі ліди (з коштами та зацікавленістю) автоматично отримували призначену зустріч із менеджером.
- Ліди, які просто цікавилися без планів купувати, відсіювалися.
- Ліди, які вагалися або планували покупку пізніше, AI продовжував фоллов-апити.
Другий етап. Після дзвінка менеджера з клієнтом розмова записувалася, транскрибувалася та аналізувалася AI. AI перевіряв, чи менеджер дотримувався скрипту, чи не забув щось сказати. Також AI формував:
- Звіт про те, наскільки добре менеджер провів розмову.
- Список питань і сумнівів клієнтів.
На основі цього раз на тиждень AI аналізував скрипт продажів, додаючи часті питання та сумніви клієнтів, наприклад, про комісію чи безпеку угоди. Це дозволяло менеджерам заздалегідь відповідати на потенційні запитання, підвищуючи конверсію.
Третій етап (планується). AI ранжує часті питання та сумніви, створюючи список тем для коротких відео, які можна викладати в соцмережах чи на YouTube, щоб розвіяти сумніви клієнтів і прогрівати їх.
Результати.
- Компанія може обробляти в 30 разів більше клієнтів із тим самим штатом.
- Менеджери ходять лише на дзвінки з валідованими гарячими лідами, що підвищило конверсію в 5–6 разів.
- Скрипти продажів постійно оновлюються, що створює у клієнтів відчуття, що їх розуміють, підвищуючи довіру.
Чи є дані про вплив цієї оптимізації на компанію?
Компанія збільшила витрати на рекламу та відкрила два нові регіони, що стало можливим завдяки масштабуванню. Раніше їх обмежувала кількість працівників, а тепер AI взяв на себе значну частину роботи. Зараз та сама команда обробляє в 10 разів більше потенційних лідів, а конверсія значно зросла завдяки роботі з валідованими клієнтами.
Які технології ви застосовуєте у своїй роботі?
Технології залежать від бізнес-цілей компанії чи стартапу.
- Валідація гіпотези. На першому етапі ми використовуємо прості сервіси, наприклад, українські сервіси для AI-сейлс-асистентів, або інструменти типу N8N чи Make.
- Побудова структури. Якщо гіпотеза підтверджена, ми можемо використовувати ці сервіси для створення структури. Для складних систем із багатьма умовами та перевірками краще писати рішення з нуля.
- Навчання моделей. Для вузькоспеціалізованих задач, наприклад, розпізнавання специфічних зображень чи задач у юридичній чи медичній сфері, ми навчаємо моделі з нуля, щоб забезпечити приватність і мінімізувати використання відкритих генеративних сервісів, таких як OpenAI.
Які перестороги бачать ваші клієнти у впровадженні AI?
Багато клієнтів хочуть впроваджувати AI, але не розуміють, навіщо. Впровадження AI заради AI – це втрата коштів і розчарування. Ми вирішуємо це через тестування гіпотез: створюємо просте рішення за 1–3 тижні, перевіряємо його ефективність і, якщо воно працює, розробляємо комплексний план. Основна пересторога – це нерозуміння, де AI принесе користь і чи принесе її взагалі.
Які тренди в розвитку AI ви виділяєте на найближчі 1–3 роки?
- Складніші AI-системи. Раніше це були прості чат-боти, а тепер тренд на створення систем із кількох AI-асистентів, підключених до різних сервісів, що працюють як єдина система.
- Мультимодальність. AI-системи поєднуватимуть текст, голос, відео та інші формати, інтегруючись у єдину систему.
- Нішеві рішення. Є тренд на маленькі, вузькоспеціалізовані AI-рішення для конкретних задач. Це дозволяє займати невеликі сегменти ринку, куди великі компанії поки не йдуть, що дає час для розвитку та просування.
🔗 Хочеш приєднатися до BusinessMatch?
Платформа обʼєднує підприємців, фаундерів, експертів, які вже трансформують ринки.
Дізнатися більше → Business Match
Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на AI Club.
99$/щомісяця
Що пропонує AI CLUB?
🤝 Майбутні AI-однодумці
60+ перевірених AI-експертів і підприємців, які вже інтегрували AI у свій бізнес.
📍 2 оффлайн івенти щомісяця
У Києві або Варшаві проходить AI Бізнес-розбір — жива сесія з AI-експертом, під час якої власник бізнесу з виручкою від $1 млн отримує персональну AI-стратегію.
📍 2 онлайн івенти щомісяця
Zoom-зустрічі з експертами з 8+ років досвіду, які розбирають реальні кейси впровадження AI у бізнес.
📚 База перевірених AI-експертів
Зі справжніми кейсами, відгуками та можливістю звернутись напряму до кожного.
💬 Закритий Telegram-чат
Постійний обмін досвідом, інсайдами та рішеннями у спільноті однодумців.
🧠4 щомісячних практичних AI-кейсів
Добірка практик використання підприємцями AI у реальному бізнесі у формі коротких статей про результативність інтеграції АІ.
🔥 AI-челленджі
Перша в Україні 3-тижнева інтенсивна програма, яка допомагає системно впровадити AI у бізнес та побачити перші результати вже за 7 днів.
💼 Доступ до Business Match
Соціальна мережа для підприємців, де можна знайти партнерів, клієнтів, інвесторів та менторів.
🧑💻 4 авторські промпти на місяць
Готові промпти для бізнесу, маркетингу, аналітики та оптимізації процесів.
💻 4 AI-програми на місяць
Огляд та інструкції по використанню 4 найефективніших AI-інструментів щомісяця
