Метрики ИИ-консультанта: какие цифры смотреть в аналитике

Зачем считать, если «и так видно»

Через неделю после подключения бота у владельца обычно два ощущения. Либо «вроде стало лучше», либо «что-то непонятно, работает ли». Оба ощущения плохо подходят для решения, платить ли дальше и что улучшать.

ИИ-консультант хранит все переписки, и это главное его преимущество перед менеджером в телефоне: всё можно посчитать. Нужно только знать, какие цифры смотреть и с чем их сравнивать. Ниже разбираем метрики от простых к важным, а в конце даём порядок еженедельной проверки, которая занимает 20-30 минут.

Одно правило сразу: запишите цифры за месяц до подключения. Сколько было обращений, сколько записей или заказов из мессенджеров, сколько часов в день менеджер сидел в чатах. Без этой точки отсчёта любое «стало лучше» останется ощущением. Если точных данных нет, возьмите хотя бы грубую оценку: пролистайте переписку за последние две недели и посчитайте обращения вручную. Это скучно, но займёт час и даст честную базу для сравнения.

Базовые метрики: объём и скорость

Количество диалогов. Сколько клиентов написали за неделю. Само по себе это не результат бота, а показатель спроса. Но важно смотреть, сколько из них пришло в нерабочее время: это те обращения, на которые раньше не отвечал никто. Если доля вечерних и выходных диалогов у вас большая, это сильный аргумент: бот работает именно там, где раньше была дыра.

Время первого ответа. ИИ-консультант SalePro отвечает в среднем за 5 секунд. Если в аналитике видите заметно больше, проверьте настройки. Сравните с тем, как быстро отвечал менеджер раньше: разница особенно заметна вечером и в выходные. Посмотрите также, сколько клиентов уходили после первого ответа раньше и сейчас: быстрый ответ часто удерживает человека в разговоре.

Доля диалогов, закрытых без человека. Сколько переписок бот довёл до конца сам: ответил на вопрос, выдал информацию, принял заявку. По отзывам клиентов SalePro, бот закрывает сам до 80% обращений. Ваша цифра зависит от ниши и от того, насколько полна база знаний. В нишах с простыми типовыми вопросами, например доставка еды или маникюр, доля выше. В сложных, например ремонт или недвижимость, ниже, и это нормально: там человек нужен чаще.

Продажные метрики: заявки и передачи

Число заявок. Сколько клиентов оставили контакт, записались, оформили заказ через бота. Это первая метрика, которая говорит о деньгах. Сравнивайте её не в абсолютных числах, а по неделям: рост заявок при том же числе обращений показывает, что бот ведёт разговор лучше.

Конверсия диалога в заявку. Заявки делённые на диалоги. Если диалогов много, а заявок мало, бот хорошо отвечает, но плохо ведёт к действию: не предлагает запись, не спрашивает удобное время, не называет следующий шаг.

Передачи менеджеру и их причины. Смотрите не только количество, но и почему. Если большая часть передач с формулировкой «нет ответа в базе», это задание на дописывание базы знаний. Если «клиент готов купить», это хорошие передачи, и их должно быть больше.

Продажи из переписки. Это уже не метрика бота, а метрика связки бота и менеджера. Отмечайте в CRM или хотя бы в таблице, какие сделки пришли из чата. Если заявки есть, а продаж нет, проблема чаще в скорости реакции менеджера, чем в боте. Засекайте, сколько проходит от передачи горячего клиента до первого сообщения менеджера. Эта цифра часто важнее любых настроек бота.

Деньги: сколько стоит одна заявка

Стоимость ИИ-консультанта складывается из абонентской платы и расхода токенов. У SalePro это 1 000 ₸ в день плюс токены ChatGPT по факту, а расход виден в кабинете. Разделите месячные расходы на число заявок, и получите стоимость одной заявки из переписки.

Сравните стоимость заявки из бота со стоимостью заявки из рекламы. Часто оказывается, что бот не столько приносит новых клиентов, сколько перестаёт терять тех, за кого вы уже заплатили рекламе. Если вы платите за рекламу в Instagram, а половина откликов остаётся без ответа до утра, бот фактически возвращает вам часть рекламного бюджета.

Качественные сигналы, которые не видно в цифрах

Не все важное считается автоматически. Раз в неделю прочитайте 15-20 случайных переписок целиком и отметьте:

• были ли ответы, которые вы бы не хотели видеть от своего сотрудника;
• где клиент переспрашивал, значит, ответ был непонятен;
• где клиент ушёл посреди диалога и на каком вопросе;
• какие товары и услуги спрашивали, а у вас их нет;
• на каком языке писали клиенты и хорошо ли бот держал язык.

Последний пункт часто открывает новые возможности. Например, салон в Шымкенте может обнаружить, что заметная часть клиентов пишет на казахском, и изменить язык постов в Instagram. Или магазин в Караганде увидит, что клиенты часто спрашивают про рассрочку, которой у него нет, и задумается о подключении.

Порядок еженедельной проверки за 30 минут

1. Выгрузите основные цифры из кабинета: диалоги, заявки, передачи, расход.
2. Сравните с прошлой неделей и с периодом до бота.
3. Откройте передачи с причиной «нет ответа» и допишите базу знаний.
4. Прочитайте 15-20 случайных переписок.
5. Проверьте, как быстро менеджер подхватывал горячие заявки.
6. Запишите одно улучшение на следующую неделю. Через месяц пересмотрите все записанные улучшения и проверьте, какие из них сдвинули цифры.

Подробнее о возможностях аналитики и продукта на странице ИИ-консультант для бизнеса. Как устроена передача клиентов, читайте в разделе ИИ-менеджер по продажам, а из чего складывается цена, на странице стоимость ИИ-консультанта.

Соберите свои цифры за 7 дней

Лучший способ понять эффект, это посмотреть свои собственные метрики, а не чужие обещания. Мы настолько уверены, что даём 7 дней бесплатно. Карта не нужна. Не понравится, просто отключаете и ничего не платите.

Запишите цифры до подключения, включите бота на неделю и пройдите по нашему списку. Через семь дней у вас будут реальные данные по вашему бизнесу, по которым легко принять решение: продолжать, донастроить или отключить. Чтобы начать, попробовать 7 дней бесплатно. Помощь с настройкой и разбором аналитики: A-LUX, +7 705 966 25 25.