Как сквозная аналитика с ИИ помогает бизнесу удерживать управляемость

Сегодня маркетологи и руководители часто работают под давлением слишком большого объёма разрозненных данных — отчётов из рекламных кабинетов, CRM-систем, Excel-сводок подрядчиков и т.д. В итоге вместо прозрачной картины компания получает хаос: маркетинг спорит с продажами о качестве лидов, а управленцы тратят недели на ручные сверки в попытках вычленить из кипы документов хоть какие-то инсайты.

В этой статье разберём как сквозная аналитика и инструменты с ИИ помогают вернуть контроль над ситуацией: убрать сумятицу, увидеть узкие места и найти точки роста. А также выясним, почему применение искусственного интеллекта в бизнесе сегодня — не просто тренд, а необходимость.

Почему всё идёт наперекосяк

Информации стало слишком много

В 2024 году рынок интерактивной рекламы и продвижения в Интернете впервые превысил 1 триллион рублей^[1], чем годом ранее. Это не только отражение общего тренда на цифровизацию рекламных коммуникаций, но и сигнал о росте числа каналов и расходов на них, который напрямую отражается на работе маркетологов и топ-менеджеров.

Ежедневно они получают огромный объём «сырой» информации из рекламных кабинетов, CRM-систем и других источников. Причём данные не всегда сводятся в единую картину — зачастую формируются десятки разрозненных отчётов и бесконечные Excel-таблицы. В итоге видны лишь фрагменты, а не целостный результат.

Данные не сходятся — начинается кризис доверия

Каждый инструмент «говорит» на своём языке:

• рекламные системы выдают клики, CTR (процент кликабельности), CPA (стоимость конверсии);
• CRM фиксирует сделки, выручку, этапы воронки;
• коллтрекинг регистрирует факт, продолжительность и источник звонков, а мессенджеры и чаты — тексты, время ответа, длительность переписок.

Например, рекламная система засчитывает конверсию при клике на лендинг, а CRM — только по факту оставленной заявки. В результате управленец получает отчёты, где цифры не совпадают и сбивают ориентиры для принятия взвешенных стратегических решений.

А когда нет общей логики подсчёта, каждая команда начинает отстаивать свои результаты: маркетинг обвиняет продажи в потере лидов, а продажи уверены: реклама привлекает «пустой» трафик. Так разрозненные данные становятся причиной кризиса доверия.

Ошибки в коммуникациях с клиентами стоят слишком дорого

Часто взаимодействие менеджеров с клиентами в рамках звонка или чата остаётся за кадром:

• Телефонные разговоры изучают выборочно: руководители успевают прослушать лишь небольшой процент диалогов.
• Чаты практически не анализируются: менеджер может произнести фразу «Я пока не уверен» или вовсе оставить клиента без ответа. В отчётах такая коммуникация фиксируется как «Отказ», хотя на деле причина другая — недоработка в общении.

Похожая ситуация наблюдается и в случае жалоб от клиентов. Замечания вроде «Вы мне не перезвонили» или «Это слишком дорого» редко попадают в аналитику как сигналы для улучшения. Чаще они отображаются формально — как «некачественный лид». В результате реальные точки роста остаются скрытыми, а маркетинг выслушивает обвинения в неэффективной работе. Хотя истинная причина потерь — отсутствие соглашения об уровне обслуживания (SLA).

Решения, которые возвращают контроль

Единый инструмент вместо десятков таблиц

Чтобы избавиться от хаоса в данных и выстроить понятную систему, нужна сквозная аналитика. Она автоматически объединяет разрозненные источники в одном месте: сайт, рекламные кабинеты, CRM/ERP, коллтрекинг. В результате компания получает единую картину пути клиента — от первого клика до оплаты.

Сквозная аналитика даёт бизнесу понимание, какие решения действительно приносят деньги, а какие — лишь расходуют бюджет. Например, один и тот же канал может генерировать поток заявок, но при более глубоком анализе оказывается, что клиенты до сделки не доходят. В итоге компания видит: проблема не в рекламе — а в том, как обрабатываются лиды внутри отдела продаж.

Второе преимущество — возможность управлять бюджетом и трудовыми ресурсами на основе фактов, а не субъективных ощущений или давления подрядчиков. Так, кейсы Roistat показывают, что после внедрения аналитики сотрудники перестают тратить часы на ручное сведение таблиц и переключаются на стратегические задачи: тестирование гипотез, поиск узких мест воронки и оптимизацию рекламных расходов.

Ещё одно достоинство сквозной аналитики — унификация метрик. Вместо разрозненных показателей из множества систем бизнес получает единый стандарт отчётности: все данные приводятся к одной системе координат.

Подобный подход защищает от типичной ошибки — ориентироваться только на «дешёвые заявки». Канал может показывать низкий CPL, но при этом приводить мало целевых лидов. Другой источник может выглядеть дороже, но в пересчёте на CPQL оказываться эффективнее.

Таким образом, после внедрения сквозной аналитики:

• деньги перестают «сгорать» в каналах с мнимой результативностью;
• маркетинговый бюджет перераспределяется в пользу тех источников, которые реально приводят клиентов;
• управленцы получают внятные ориентиры для принятия решений.

Автоматический анализ коммуникаций

Даже при высокой эффективности рекламных кампаний результат может быть потерян на этапе общения менеджера с клиентом. Для контроля качества руководителям отдела продаж иногда приходится выделять десятки часов в неделю на выборочные проверки звонков и чатов — и даже так действительно проблемные зоны могут остаться незамеченными.

Сохранить время и нервы помогает ««Речевая аналитика» Roistat с ИИ-возможностями:

• система автоматически расшифровывает звонки и переводит их в текст на основе типовых сценариев и ключевых слов;
• искусственный интеллект проставляет AI-теги — фиксирует важные события в разговоре: например, «клиент выражает недовольство», «возражение по цене», «не предложил продукт». Таким образом, руководитель сразу работает только с «рискованными» или проблемными диалогами.
• с помощью интеллектуального поиска можно находить нужные фрагменты по словам или фразам — даже если менеджер отклоняется от скрипта;
• ИИ анализирует контекст разговора: понимает, в какой ситуации были сказаны конкретные слова. Ведь условная фраза «для меня дорого» в одном звонке может означать отказ, а в другом — запрос на скидку.

Интерфейс ИИ-настроек в инструменте «Речевая аналитика» :

А инструмент «Аналитика чатов» с ИИ-анализом действует по тому же принципу, но в контексте переписок в мессенджерах и тикетах. Искусственный интеллект автоматически назначает AI-теги, определяя критические ситуации: например, «нет ответа клиенту», «слишком долгое ожидание», «эмоционально негативный тон».

В чате ИИ анализирует не только содержание сообщений, но и характер взаимодействия: скорость реакции, полноту ответов, соблюдение делового тона. Такой подход позволяет увидеть, где именно клиент теряет интерес и уходит к конкуренту.

В результате использования этих двух инструментов компания перестаёт обвинять маркетинг в некачественных лидах и начинает видеть реальные узкие места в продажах. Для руководителей это особенно ценно, так как на основе полученных данных можно корректировать SLA, улучшать взаимодействие с клиентами, повышать их лояльность бизнесу и, следовательно, увеличивать выручку. Это наглядный пример того, как работает нейросеть в бизнес-процессах.

AI-помощь в написании текстов

У маркетологов есть две типовые проблемы:

• В email-рассылках открываемость писем падает, потому что заголовки повторяются и выглядят однообразными. На подбор формулировок уходит слишком много времени, а результат всё равно разочаровывает.
• В SMS-рассылках эффективность снижается из-за однотипных шаблонов: при большом объёме рассылок просто не хватает ресурсов, чтобы каждый раз писать новые варианты.

Чтобы избавиться от этой рутины, в Roistat есть два ИИ-решения:

• «Умные заголовки» в инструменте «Управлении клиентами» помогают быстро генерировать несколько вариантов текстов и креативов для email-писем. Можно сразу их протестировать и выбрать самые удачные.

• AI-генератор шаблонов в сервисе «SMS-таргетинг» за секунды создаёт несколько разных текстов сообщений, позволяя избежать банальности и подбирать тон под разные сегменты аудитории.

По внутренним данным Roistat, использование таких AI-инструментов сокращает время подготовки рассылок с нескольких часов до 20–30 минут. Для руководителей это возможность снизить нагрузку на команду: меньше человеческих ресурсов тратится на рутину и больше — на стратегические задачи, которые напрямую влияют на продажи и ROI. Это очередной пример, как уже сегодня нейросети помогают вывести маркетинг на новый уровень.

Контроль через оперативные уведомления

В инструменте «Радар» можно настроить автоматические оповещения об отклонениях ключевых показателях. Система следит за метриками в режиме реального времени и мгновенно сообщит об их изменении. Например, если:

• конверсия в заявки по каналу или кампании резко упала;
• CPL вырос выше допустимого уровня;
• процент отказов на посадочных страницах оказался выше допустимого уровня.

Система не ждёт конца месяца и отчёта — она своевременно бьёт тревогу. Это превращает аналитику из ретроспективного архива в реальный инструмент оперативного управления. Ведь внедрение систем на основе AI позволяет всегда держать руку на пульсе.

Как с автоматизацией Roistat компания получила 296% ROI и +30% к конверсии

Проблема

Производитель вездеходов «Байкал 4×4» вкладывал бюджеты в разные каналы — YouTube, «Авито», SEO, «Яндекс Директ», соцсети. Вокруг бренда существовало активное комьюнити людей, которые ведут деятельность в условиях бездорожья или увлекаются экстремальным туризмом, охотой и рыбалкой. Однако из-за отсутствия сквозной привязки заявок к каналам и сегментации «новые / повторные» происходило двоякое явление: рост активности в фан-сообществе сопровождался «туманом» в ROI. То есть комментарии, рекомендации и обсуждения генерировали трафик и всплески интереса, но не всегда превращались в закрытые сделки.

Решение

Чтобы навести порядок в данных, в бизнес-процессы «Байкал 4×4» внедрили простую, но строгую систему учёта на базе Roistat:

• прописали единые метки (UTM и roistat) для всех каналов;
• реализовали интеграцию Roistat с amoCRM — заявки начали автоматически подтягиваться в систему и распределяться по этапам воронки;
• провели сегментацию «новые / повторные клиенты» для корректного учёта;
• подключили дашборды и регулярную отчётность для оперативного управления.

Результат

• Конверсия с личного YouTube-канала: +25%
• Конверсия с технологического YouTube-канала: +30%
• ROI SEO: >200%
• ROI «Яндекс Директа»: 296%
• Количество лидов при том же бюджете: +19%

Roistat позволил «Байкал 4×4» отделить эмоции комьюнити от реальных продаж, получить прозрачные отчёты и увидеть эффективность каждого канала. Теперь каждый рубль можно отследить «от первого клика до сделки», а бюджеты распределяются в пользу площадок с реальной отдачей.

Как мы сами в 4 раза сократили время на контроль менеджеров

Проблема

Будем честны: у нас тоже были трудности с ручным контролем качества. Чтобы узнать, как сотрудники ведут диалоги и отрабатывают возражения, руководитель направления квалификации лидов слушал до 60 звонков в день — каждый длился в среднем от 2 до 10 минут. Это занимало до 12 часов в неделю и сжигало ресурсы, которые могли бы уйти на стратегию и развитие команды.

Решение

С внедрением инструмента «Речевая аналитика» с AI-тегами ситуация кардинально изменилась:

• система автоматически анализирует звонки и выделяет ключевые фразы, нарушения скриптов, эмоции клиента и другие критерии;
• руководитель задаёт параметры анализа (например, «предлагал ли услугу», «запросы на обратный звонок»), а инструмент сама фильтрует звонки по отклонениям.
• используются чек-листы и AI-теги для оценки работы менеджеров без ручного прослушивания каждого разговора.
• дашборды и отчёты дают визуализацию ключевых показателей в реальном времени.

Результат

Теперь руководитель просто задаёт нужные параметры — например, «где клиент просил скидку» — и получает конкретный список звонков. В результате проверка занимает в 4 раза меньше времени, а ошибки выявляются быстрее и точнее.

Задачи искусственного интеллекта: подводим итоги

Когда данных становится слишком много, бизнес рискует потерять не только деньги, но и управляемость процессов. Сквозная аналитика и ИИ-инструменты устраняют хаос и позволяют держать руку на пульсе. Но полноценный контроль появляется только в тот момент, когда топ-менеджер использует полученные данные в связке и исключительно на базе data-driven подхода решает, куда перенаправить бюджет, как доработать скрипты, какие точки роста приоритетнее. Именно такой подход позволяет бизнесу сосредоточиться на росте и системно повышать прибыль. Внедрение искусственного интеллекта в эти процессы — ключевой шаг для любой современной компании, стремящейся к росту.