50 промптов для AI‑ассистента продаж: резюме звонка, список задач, возражения, follow‑up

Недавно наблюдал забавную сцену в офисе. Один из наших знакомых — опытный сейлз с десятилетним стажем — только что завершил звонок с потенциальным клиентом. Сделка была крупная, разговор длился час с лишним. Он откинулся на спинку кресла, довольный собой: «Ну всё, почти договорились!» А через минуту его лицо вытянулось — он понял, что за время разговора не записал ни одной заметки. Ни имени финансового директора, который принимает решение. Ни точной цифры бюджета. Ни того, что клиент дважды упомянул конкурента и какие именно фичи ему там понравились.

Знакомо? Если вы работаете в продажах, то точно попадали в такую ситуацию. Звонок был отличный, энергия хорошая, контакт установлен — а потом садишься писать follow-up и понимаешь, что помнишь только общее впечатление. Детали растворились где-то между «отлично, созвонимся» и следующим звонком, который начался через две минуты.

По разным оценкам, менеджеры по продажам тратят от 25% до 35% рабочего времени не на продажи, а на административную работу: заметки, письма, обновление CRM, подготовку отчётов. Это та самая «невидимая» работа, которая не приносит денег напрямую, но без которой всё разваливается. И честно говоря, большинство сейлзов её ненавидят. Не потому что ленивые, а потому что пришли продавать, а не заполнять формочки.

Вот тут на сцену выходит AI-ассистент. Не как волшебная кнопка «сделать хорошо», а как надёжный напарник, который берёт на себя механическую часть работы. Он слушает (или читает транскрипт), запоминает, структурирует и выдаёт готовый результат. Но — и это важно — работает он ровно настолько хорошо, насколько хорошо вы ему объяснили задачу.

Мы собрали 50 проверенных промптов для работы с AI-ассистентом продаж. Не абстрактные примеры из учебника, а конкретные инструкции, которые можно брать и использовать. Разбили их на пять блоков по этапам работы: от анализа звонка до закрытия сделки. К каждому промпту добавили пояснения — зачем он нужен и в какой ситуации пригодится.

Прежде чем начать: почему AI — это второй пилот, а не автопилот

Один момент, который хочется проговорить сразу. AI-ассистент — штука мощная, но не безгрешная. Он может выдать блестящий текст, а может уверенно написать клиенту про скидку 40%, которой у вас никогда не было. Или перепутать имя генерального директора с именем его секретаря. Или «вспомнить» договорённости, которых на звонке не было.

Это не баг, это особенность технологии. Языковые модели иногда галлюцинируют — особенно когда им не хватает контекста или когда промпт сформулирован размыто. Поэтому главное правило работы с AI в продажах: человек всегда проверяет результат перед отправкой клиенту. Звучит очевидно, но на практике об этом забывают, когда AI выдаёт красивый текст и хочется просто нажать «отправить».

Теперь, когда мы договорились о правилах игры, переходим к самому интересному — конкретным промптам для каждого этапа работы.

Блок 1: Резюме звонка — чтобы ничего не забыть

Начнём с самого важного. Discovery-звонок или демо — это момент, когда вы получаете максимум информации о клиенте. Проблема в том, что эта информация часто остаётся в голове менеджера и постепенно испаряется. Через неделю вы помните, что «звонок был хороший», но детали уже размылись.

AI отлично справляется с задачей превратить час разговора в структурированное резюме. Причём не просто «краткий пересказ», а именно то, что нужно для продажи: боли, бюджет, сроки, лица принимающие решения. Вот десять промптов, которые помогут выжать из каждого звонка максимум пользы.

1. Одностраничное Discovery-резюме
   

   Это ваш базовый промпт для любого звонка. Загружаете транскрипт и получаете выжимку из пяти пунктов: кто клиент и чем занимается, какая у него главная боль, есть ли бюджет (и какой), когда нужно решение, что делаем дальше. Идеально, чтобы освежить память перед следующим касанием — открыл, пробежался глазами за 30 секунд, и ты в контексте.

   На входе: транскрипт звонка
   На выходе: 5 структурированных буллетов
2. Executive Summary для руководителя
   

   Ваш РОП не будет читать резюме на две страницы — у него таких сделок сто штук. Этот промпт создаёт ультракороткую выжимку (до 600 символов): что удалось выяснить, где главный риск, что рекомендуется делать. Формат специально заточен под быстрое принятие решения: «помогать менеджеру» или «пусть сам разбирается».

   На входе: транскрипт, указание роли «для директора по продажам»
   На выходе: сжатый текст: 3 достижения, 1 риск, 1 рекомендация
3. Таймлайн разговора с тегами
   

   Бывает, нужно найти конкретный момент в записи — например, когда клиент называл бюджет или когда обсуждали юридические вопросы. Переслушивать часовой звонок — мука. Этот промпт создаёт таблицу с таймкодами: на какой минуте что обсуждали, плюс теги (Продукт, Деньги, Юристы, Конкуренты). Открыл таблицу, нашёл нужный тег, перемотал на нужную минуту.

   На выходе: таблица «Время — Тема — Краткий вывод — Тег»
4. Автоматическая квалификация по BANT
   

   BANT, FAINT, MEDDIC — какую бы методологию квалификации вы ни использовали, заполнять эти поля вручную скучно. AI может пройтись по транскрипту и вытащить нужную информацию: есть ли бюджет, кто принимает решение, насколько срочна потребность. Если чего-то в разговоре не было — честно напишет «N/A», и вы будете знать, что спросить в следующий раз.

   На выходе: заполненные поля квалификации (Budget, Authority, Need, Timing)
5. «Золотые цитаты» клиента
   

   Есть хитрость: когда в коммерческом предложении вы используете слова самого клиента, это работает лучше любых маркетинговых формулировок. «Нам важно сократить время обработки заявки с двух дней до двух часов» — это цитата клиента, и она в КП будет смотреться убедительнее, чем ваше «мы ускоряем процессы». Этот промпт вытаскивает из разговора 3-5 таких цитат, где клиент своими словами описывает проблему или желаемый результат.

   На выходе: список дословных цитат с контекстом
6. Детектор красных флагов
   

   Менеджеры по продажам — оптимисты по природе. После хорошего звонка легко не заметить тревожные сигналы: клиент упомянул, что «смотрит ещё пару вариантов», или что «бюджет пока не согласован с финансами», или что «директор в отпуске до конца месяца». AI более беспристрастен и может выловить эти моменты, оценить уровень риска и дать ссылку на конкретную цитату.

   На выходе: список рисков с оценкой (низкий/высокий) и цитатами
7. Список повисших вопросов
   

   На звонке часто бывает так: клиент спросил что-то, вы сказали «уточню и вернусь», а потом забыли. Или вы спросили, а клиент ушёл от ответа. Этот промпт находит все такие «хвосты» — вопросы, которые остались без ответа с любой стороны. Отличная основа для follow-up письма.

   На выходе: таблица «Вопрос — Кто должен ответить — Статус»
8. Матчинг «Боль клиента — Наше решение»
   

   Заготовка для презентации или КП. AI берёт озвученные клиентом проблемы и сопоставляет их с конкретными возможностями вашего продукта. Получается таблица: слева боль, справа — как вы её закрываете. Можно сразу вставлять в презентацию.

   На выходе: таблица соответствий «проблема — решение»
9. Карта стейкхолдеров
   

   В B2B-продажах редко бывает один человек, который всё решает. Обычно есть инициатор, есть тот, кто платит, есть технический эксперт, который будет придираться к деталям. Этот промпт анализирует, кто участвовал в звонке, кого упоминали, и строит карту: кто какую роль играет, насколько влиятелен, насколько заинтересован в сделке.

   На выходе: список персон с оценкой влияния и интереса
10. Handoff-резюме для передачи клиента
    

    Сделка закрылась, клиента нужно передать в производство или аккаунт-менеджеру. И тут начинается «сломанный телефон»: что обещали, что клиент ожидает, какие есть ограничения — всё это теряется при передаче. Этот промпт создаёт структурированный документ со всей критичной информацией: обещания, технические требования, ожидания по срокам, особенности клиента.

    На выходе: документ для передачи с полями «Обещания», «Ограничения», «Ожидания», «SLA»

Блок 2: Follow-up письма — пока клиент не остыл

Есть негласное правило: follow-up после звонка нужно отправлять в тот же день. В идеале — в течение часа. Пока клиент помнит разговор, пока он ещё «в теме», пока ваш продукт занимает место в его голове. Через два дня он уже думает о другом, а ваше письмо становится очередным непрочитанным сообщением во входящих.

Проблема в том, что написать хорошее follow-up письмо — это тоже работа. Нужно вспомнить, о чём договаривались, сформулировать это понятно, добавить нужные ссылки, не забыть про call-to-action. Когда у тебя пять звонков в день, на это банально не хватает сил. AI решает эту проблему: вы даёте ему контекст (транскрипт или заметки), и через минуту получаете готовый черновик.

1. Классический Follow-up после Discovery

   Базовая структура: поблагодарить за время, зафиксировать ключевые договорённости, ответить на вопросы, которые остались открытыми, и предложить конкретный следующий шаг (обычно — ссылка на календарь для следующего звонка). Ничего лишнего, но и ничего не забыто.

2. Письмо с релевантным кейсом

   Клиент на звонке упомянул конкретную проблему? Отправьте ему описание того, как вы решили эту же проблему для похожей компании. AI может подобрать наиболее релевантный кейс из вашей базы и адаптировать формулировки под контекст разговора. Работает гораздо лучше, чем стандартная презентация «про нас».

3. Итоги пилотного проекта

   Пилот закончился, нужно показать результаты и предложить полноценное внедрение. Структура простая: что было до пилота, что стало после, конкретные метрики, вывод и предложение следующего шага. AI хорошо справляется с оформлением данных в наглядную таблицу «было/стало».

4. Реанимация молчащего клиента

   Клиент пропал, не отвечает на письма, не берёт трубку. Это классический «ghosting». Один из работающих приёмов — письмо от имени вашего руководителя. Меняется тон, добавляется вес, при этом формулировка остаётся мягкой: «Хотел убедиться, что у вас всё в порядке и вы получили всю нужную информацию».

5. Отработка негативного фидбека

   Клиент недоволен, и нужно на это ответить. Здесь важен тон: никаких оправданий и эмоций. Формула работающего ответа — признать проблему, извиниться, описать конкретный план исправления с датами. AI помогает выдержать этот сухой, профессиональный тон, когда хочется начать объяснять «почему так вышло».

6. Краткое коммерческое предложение в теле письма

   Не все любят открывать приложенные PDF-файлы. Иногда лучше работает короткая выжимка прямо в письме: что предлагаем, какие варианты, примерная стоимость. Детальный документ — в приложении для тех, кому нужны подробности. AI может сжать ваше КП до key points без потери сути.

7. Напоминание о приближающемся дедлайне

   «Насколько я помню, вам нужно принять решение до конца месяца. Могу ли я чем-то помочь на этом этапе?» Вежливое напоминание, которое не давит, но создаёт ощущение срочности. Особенно полезно перед закрытием тендера или окончанием бюджетного периода.

8. Реанимация старого лида

   Были в контакте полгода назад, но сделка не случилась. Теперь есть повод вернуться: вы увидели новость о компании, вышел новый продукт, изменились условия. AI может написать персонализированное письмо с привязкой к конкретному инфоповоду, чтобы это не выглядело как массовая рассылка.

9. Ответ на security-опросник

   Крупные клиенты перед покупкой присылают длинные анкеты про безопасность данных. Отвечать на них вручную — долго и скучно. AI может взять ваши стандартные ответы (сертификаты, политики, описание инфраструктуры) и адаптировать их под формат конкретного опросника.

10. Быстрая отбивка «Проверяю и вернусь»

    Клиент задал сложный вопрос, ответ на который требует уточнения у коллег. Вместо молчания — короткое письмо: «Получил ваш вопрос, уточняю детали у технической команды, вернусь с ответом до [конкретное время]». Показывает сервис и выигрывает время.

Блок 3: Работа с возражениями — AI как спарринг-партнёр

Возражения клиентов — это нормальная часть продаж. «Дорого», «у нас уже есть решение», «давайте через полгода» — каждый сейлз слышит это десятки раз. И обычно у опытного менеджера есть заготовленные ответы на типовые возражения. Но иногда клиент говорит что-то неожиданное, и нужно придумать ответ на месте.

AI здесь работает как персональный тренер. Можно использовать его в двух режимах: как «суфлёра» прямо во время звонка (если есть такая техническая возможность) или как помощника для подготовки — загрузить типичные возражения из вашей отрасли и получить набор аргументов. Вот десять сценариев, которые встречаются чаще всего.

1. «Дорого» — классика жанра

   Цена сама по себе не бывает высокой или низкой — она бывает оправданной или нет. Задача AI — помочь перевести разговор с цены на ценность. Посчитать ROI: сколько времени сэкономит, сколько денег заработает или не потеряет клиент. «Если это сэкономит вашей команде 40 часов в месяц, решение окупится за 8 недель» — такой аргумент работает лучше, чем «но у нас качественный продукт».

2. «У нас уже есть решение от конкурента»

   Не нужно ругать конкурента — это дурной тон. Лучше провести gap-анализ: «Отлично, что у вас уже есть система. Скажите, а как она справляется с [конкретная задача]?» AI может подготовить список вопросов, которые подсветят слабые места конкурента, и аргументы для тех случаев, где ваш продукт сильнее.

3. «Нет ресурсов на внедрение»

   Клиент боится, что придётся выделять людей, менять процессы, обучать команду. AI может расписать план «лёгкого старта»: минимальный scope, пошаговое внедрение, что именно требуется от клиента на каждом этапе. Когда страшное слово «внедрение» превращается в конкретный список из пяти простых шагов, возражение часто снимается.

4. «Боимся за безопасность данных»

   Особенно актуально для крупных компаний с параноидальными (в хорошем смысле) безопасниками. AI может подготовить структурированный ответ для CISO: какое шифрование используется, где хранятся данные, есть ли on-premise вариант, какие сертификаты получены, как устроено логирование доступа. Не эмоции, а факты.

5. «Нужно согласовать с юристами»

   Юристы — это не стена, это просто ещё один стейкхолдер со своими интересами. AI может помочь подготовить письмо специально для юридического отдела: выделить потенциально спорные пункты договора и сразу предложить компромиссные формулировки. Экономит недели переписки.

6. «Не понимаю, какой будет эффект»

   Клиент хочет увидеть конкретные цифры, а не обещания. AI может помочь построить прогнозную модель на основе данных от похожих клиентов: «У компаний вашего размера в этой отрасли мы обычно видим сокращение времени на X на 30-40%». Важно: всегда указывать, что это прогноз, а не гарантия.

7. «Давайте бесплатный пилот на полгода»

   Бесплатные пилоты — это ловушка. Клиент не вкладывается, не относится серьёзно, пилот затягивается. AI поможет сформулировать вежливый отказ и контрпредложение: платный PoC с чёткими критериями успеха, ограниченным сроком и фиксированной стоимостью. Если клиент не готов платить за пилот — он и за продукт платить не будет.

8. «Давайте вернёмся к этому через полгода»

   За этим возражением часто скрывается «мне не хочется принимать решение сейчас». Работает аргумент через «цену бездействия» (Cost of Inaction): что теряет клиент каждый месяц, пока работает по-старому? AI может посчитать эти потери в деньгах или часах и показать, что ожидание — тоже выбор с последствиями.

9. «Нет бюджета в этом году»

   Если продукт нужен, но бюджет уже распределён — можно работать с форматом оплаты. AI поможет сформулировать варианты: рассрочка, оплата по этапам, старт в следующем квартале с фиксацией текущих условий. Иногда возражение про бюджет — это возражение про форму, а не про суть.

10. «Дайте референс»

    Логичная просьба: клиент хочет поговорить с кем-то, кто уже использует ваш продукт. AI может подобрать наиболее релевантный кейс из вашей базы: похожая отрасль, похожий размер компании, похожая задача. И подготовить краткое описание, почему именно этот референс подходит под ситуацию конкретного клиента.

Блок 4: Заполнение CRM — самая нелюбимая часть работы

Спросите любого менеджера по продажам, что он ненавидит больше всего в своей работе. С высокой вероятностью услышите: «Заполнять CRM». Это правда скучно. Каждый звонок — это куча полей: что обсудили, какой следующий шаг, когда перезвонить, какой статус сделки. И если не заполнить сразу, через день уже не вспомнишь детали.

При этом CRM нужна. Без актуальных данных руководитель не видит картину по воронке, маркетинг не может оценить качество лидов, а сам менеджер через месяц не вспомнит, о чём договаривался с клиентом. Замкнутый круг: заполнять надо, но никто не хочет.

AI здесь — идеальный помощник. Ему не скучно. Он не забывает проставить тег или указать источник. Он может взять сырой транскрипт звонка и превратить его в аккуратно заполненную карточку. Вот шесть сценариев, которые экономят больше всего времени.

• Автоматическое создание лида из входящей заявки. Пришло письмо или заполнена форма на сайте — AI парсит текст и создаёт структурированную запись: имя, компания, контакты, суть запроса. Не нужно копировать вручную.
• Обогащение данных о компании. Есть только название компании? AI может найти дополнительную информацию: отрасль, примерный размер, сайт, последние новости. Полезно для подготовки к звонку.
• Структурированная заметка после звонка. Вместо хаотичных записей в блокноте — аккуратные поля в CRM: «Итог встречи», «Договорённости», «Следующие шаги». AI берёт транскрипт и раскладывает информацию по нужным полям.
• Автоматическое создание задач. Если в разговоре прозвучало «пришлю коммерческое в среду» — AI создаёт задачу с дедлайном «среда». Прозвучало «перезвоню после праздников» — задача на первый рабочий день. Ничего не теряется.
• Скоринг лида. На основе ответов клиента AI оценивает перспективность сделки: есть бюджет — плюс баллы, есть срочность — ещё плюс, упомянул конкурента — минус. Помогает приоритизировать, на кого тратить время.
• Аудит изменений. Важный момент для контроля: AI логирует все изменения, которые внёс в карточку. Менеджер или руководитель всегда может посмотреть, что именно было изменено автоматически, и перепроверить при необходимости.

Блок 5: Управление сделкой и next steps

Последний блок — про то, что происходит между звонками. Сделка в B2B редко закрывается за одну встречу. Обычно это марафон на несколько месяцев: discovery, демо, пилот, согласование договора, подписание. И на каждом этапе легко потерять темп или забыть про важное действие.

AI помогает держать сделку под контролем: планировать шаги, не забывать про касания, готовиться к встречам. Шесть промптов для финишной прямой.

1. Mutual Action Plan — план закрытия сделки

   Это документ, который вы готовите вместе с клиентом: кто что делает и когда. Не односторонний план продавца, а совместная дорожная карта. AI может сгенерировать первую версию на основе ваших договорённостей, а вы вместе с клиентом доработаете. Наличие такого плана сильно повышает вероятность закрытия — обе стороны видят путь к сделке.

2. RACI-матрица по сделке

   Кто принимает решение (Responsible), кто должен быть в курсе (Accountable), с кем нужно консультироваться (Consulted), кого просто держать в копии (Informed). В крупных сделках участников много, и легко запутаться. AI помогает систематизировать роли на основе информации из звонков и переписки.

3. Каденция касаний

   Как часто напоминать о себе, чтобы не быть назойливым, но и не пропасть? AI может построить расписание касаний с учётом стадии сделки и договорённостей. Например: через 3 дня — проверить, дошло ли КП; через неделю — узнать статус; перед дедлайном — предложить помощь.

4. Чек-лист подготовки к демо

   Демо — это момент истины. И будет обидно, если всё пойдёт не так из-за того, что забыли проверить доступ к стенду или не подготовили данные под кейс клиента. AI генерирует персонализированный чек-лист: что проверить технически, какие сценарии подготовить, какие вопросы могут задать.

5. Приоритизация задач на день

   У менеджера по продажам обычно куча задач: кому-то перезвонить, кому-то написать, по кому-то подготовить документы. AI может взять ваш список и расставить приоритеты: что срочно и важно (делаем первым), что важно, но не срочно (планируем), что можно делегировать или отложить.

6. Финальное письмо после закрытия сделки

   Сделка закрыта — ура! Но работа не закончена. Нужно поблагодарить клиента, представить команду, которая будет с ним работать дальше, и — важно — попросить отзыв или референс, пока клиент ещё в хорошем настроении. AI помогает не забыть про эти шаги и сформулировать письмо так, чтобы просьба об отзыве звучала естественно.

Что в итоге: AI не заменит продавца, но освободит ему руки

Давайте честно: AI не закроет за вас сделку. Он не установит контакт с клиентом, не почувствует момент, когда нужно надавить, а когда — отступить. Он не придумает нестандартное решение для сложного кейса. Всё это по-прежнему делает человек.

Но AI отлично справляется с тем, что отнимает у продавца время и силы: написать письмо, заполнить CRM, вытащить из часового разговора три ключевых факта, напомнить о задаче. Это та самая «робо-работа», которая необходима, но не требует творческого подхода.

По нашему опыту, внедрение даже базовых промптов (саммари звонков + follow-up письма + заполнение CRM) сокращает административную нагрузку на менеджера на 30-40%. Это не теоретические расчёты — это реальные замеры у команд, которые начали использовать AI-ассистентов в ежедневной работе.

Освободившееся время можно потратить на то, что действительно влияет на продажи: больше звонков, более глубокая подготовка к встречам, работа со сложными сделками, которые требуют креатива. Или просто уходить домой вовремя — это тоже важно.

Начните с малого. Выберите 2-3 промпта из этого списка, которые закрывают вашу самую большую боль. Попробуйте неделю. Посмотрите, сколько времени сэкономите. А потом уже решайте, стоит ли идти дальше.