Представьте: в компанию приходит новый менеджер. Ему передают клиента — крупного, важного, с которым работали уже три года. В карточке CRM — 500 писем, 200 сообщений в WhatsApp, записи 50 звонков. Чтобы просто понять, кто этот клиент, о чём с ним договаривались и какие скелеты в шкафу — нужно потратить минимум три дня. А клиент ждёт звонка завтра утром.
Знакомая ситуация? Мы сталкиваемся с ней постоянно. Один из наших клиентов рассказывал, как его лучший менеджер уволился в пятницу вечером, а в понедельник пришёл звонок от ключевого клиента с претензией. Новый сотрудник не знал ни истории, ни контекста, ни того, что именно обещал его предшественник. Разговор прошёл плохо, клиент был в ярости — и это чуть не стоило компании контракта на 15 миллионов.
Есть и другая проблема, менее драматичная, но не менее болезненная. Каждый день менеджер делает 20-30 звонков. Перед каждым звонком нужно вспомнить контекст: о чём говорили в прошлый раз, что обещали, на чём остановились. Открываешь карточку — а там история на 50 страниц. И так каждый день, по кругу.
AI-суммаризация меняет эту игру полностью. Система читает всю историю клиента — письма, чаты, записи звонков, заметки менеджеров — и за несколько секунд выдаёт сжатое резюме. Ключевые договорённости, текущий статус, открытые вопросы, красные флаги. Всё, что нужно знать, на одном экране. Дальше — практический разбор: где это даёт максимальную пользу и как настроить у себя.
Почему история клиента — это и сокровище, и проклятие
В теории всё красиво: CRM накапливает полную историю взаимодействия с клиентом. Каждое письмо, каждый звонок, каждое сообщение в мессенджере — всё сохраняется. Информационное богатство, которое должно помогать продавать и обслуживать лучше.
На практике это богатство превращается в проблему. Чем дольше вы работаете с клиентом, тем больше накапливается истории. И тем сложнее этой историей пользоваться. Никто физически не будет перечитывать 500 писем перед очередным звонком. В итоге информация вроде бы есть, но она фактически недоступна — похоронена под слоями переписки.
Мы проводили исследование среди менеджеров по продажам: в среднем они тратят 12-15 минут на подготовку к важному звонку, просто листая историю. При 5-6 таких звонках в день — это полтора часа рабочего времени, которое уходит не на продажи, а на чтение старых писем. И всё равно что-то важное упускается.
Ситуация первая: быстрый ввод в контекст перед звонком
Вот типичный сценарий: у менеджера в календаре звонок клиенту в 11:00. Последний раз общались две недели назад. О чём договорились? Что обещали прислать? Были ли какие-то проблемы?
Раньше приходилось открывать карточку, листать историю, искать последние письма, пытаться вспомнить разговор. Минут 10-15 — и то не факт, что вспомнишь всё важное. С AI-суммаризацией — 30 секунд. Открыл карточку, прочитал резюме: «Последний разговор 1 декабря. Обсуждали скидку на объём. Клиент попросил подготовить спецпредложение до конца недели. Упомянул, что бюджет нужно защитить до Нового года — это deadline.» Готово, можно звонить.
Ситуация вторая: передача клиента между менеджерами
Менеджер уволился, ушёл в отпуск, заболел — клиентов нужно передать коллеге. Это всегда стресс и для компании, и для клиента. Новый менеджер не знает истории, задаёт вопросы, которые клиент уже десять раз отвечал. Клиент чувствует: «Вы там вообще что-то записываете? Меня тут кто-то ведёт?»
С резюме handover происходит гладко. Новый менеджер за несколько минут получает полную картину: кто этот клиент, что покупает, какие проблемы были, о чём договорились, что важно помнить. Клиент не чувствует провала в обслуживании. Иногда даже не замечает, что менеджер сменился.
Ситуация третья: отчёт руководству
РОП спрашивает: «Что там с Альфа-Групп? Какой статус?» И начинается: менеджер открывает карточку, листает, пытается вспомнить, формулирует что-то невнятное. «Ну, там всё сложно... Вроде обещали ответить... Нужно уточнить...»
С AI-резюме ответ готов сразу: текущий этап сделки, последние активности, риски, следующие шаги. Структурированно и по делу. РОП получает информацию, менеджер не выглядит человеком, который не знает своих клиентов.
Ситуация четвёртая: подготовка к важной встрече
Завтра встреча с ключевым клиентом. Нужно знать всё: что покупали раньше, какие проблемы возникали, кто принимает решения, какие конкуренты мелькали в разговорах, на что клиент жаловался. Раньше это означало час-два подготовки, сбор информации из разных источников. Сейчас — одно резюме собирает всё в одном месте.
Сколько времени это экономит на практике
Посчитаем на живых цифрах. Менеджер делает 20 звонков в день. На подготовку к каждому тратит в среднем 10 минут (на важные звонки — больше, на рутинные — меньше). Итого 3+ часа ежедневно уходит только на изучение истории. С AI-суммаризацией это сокращается до 15-20 минут. Высвобождается 2,5 часа в день на то, что реально приносит деньги — разговоры с клиентами. За месяц — это 50+ дополнительных часов продуктивного времени на каждого менеджера.
Что именно можно суммаризировать в CRM
AI умеет обрабатывать практически любой текстовый контент из CRM. Но разные типы данных требуют разного подхода — у каждого своя специфика.
Email-переписка: главный источник контекста
Электронная почта — это обычно основной канал деловой коммуникации. Здесь обсуждаются условия, согласовываются договоры, решаются спорные вопросы. Проблема в том, что email-цепочки часто тянутся на десятки писем. Обсуждения переплетаются, темы меняются, к разговору подключаются новые люди.
AI выделяет из этого хаоса главное: какие вопросы обсуждались, к каким решениям пришли, что осталось открытым. Особенно ценно, что система понимает контекст — если в письме написано «как договорились вчера», AI найдёт, о чём именно договорились.
Мессенджеры: быстрые и неформальные
WhatsApp, Telegram — это другой формат общения. Короткие сообщения, неформальный язык, много «окей», «принято», «давай». Читать такие переписки сложнее, чем структурированные письма. И легче потерять важное среди потока сообщений.
Здесь AI особенно полезен. Он структурирует поток сознания, выделяет конкретные договорённости, вопросы, обещания. Превращает «ну ок давай так и сделаем, только не забудь про скидку» в чёткую формулировку: «Согласована скидка, детали уточнить.»
Звонки: от часового разговора к пяти предложениям
Записи телефонных разговоров сначала расшифровываются в текст (транскрипция), а затем суммаризируются. Часовой разговор превращается в summary на 5-7 предложений с ключевыми моментами: что обсуждали, о чём договорились, какие возражения звучали, какие следующие шаги.
Это особенно ценно, потому что записи звонков почти никто не переслушивает. Они лежат мёртвым грузом. А резюме делает эту информацию доступной. Подробнее о технологии транскрипции — в нашей статье про AI для анализа звонков.
Заметки и комментарии менеджеров
Менеджеры оставляют заметки в карточке клиента. Иногда подробные, иногда — «Перезвонить во вторник». Со временем накапливаются десятки таких записей, часто противоречивых, иногда устаревших.
AI собирает их в связную историю, убирает дубликаты и явно устаревшее. Если в январе написали «клиент интересуется продуктом X», а в марте — «клиент купил продукт X» — в резюме останется только актуальная информация.
История сделок: паттерны поведения
Этапы воронки, изменения статусов, причины отказов и побед — это тоже данные для анализа. AI видит паттерны: как долго клиент обычно принимает решение, на каком этапе застревает, что его мотивирует, что отталкивает.
Полная картина: всё вместе
Самое мощное применение — суммаризация всей истории клиента из всех источников одновременно. Email + чаты + звонки + заметки + история сделок = полная картина отношений в одном резюме. Такого обзора невозможно добиться, читая отдельные сообщения — слишком много информации. Но AI справляется.
Форматы резюме: от краткого до подробного
Разные ситуации требуют разных форматов. Перед быстрым звонком нужна одна информация, при передаче клиента — другая, для отчёта руководству — третья. Хорошая система AI-суммаризации умеет генерировать резюме в нескольких форматах.
Краткое резюме: суть за 30 секунд
Три-пять предложений — самое важное. Идеально для быстрого ввода в контекст перед звонком, когда времени на подготовку нет совсем.
Пример краткого резюме:
«Технопром — клиент с 2022 года, закупает серверное оборудование. Последняя сделка в сентябре на6 600 000 ₸. В ноябре обсуждали расширение инфраструктуры, запросили КП на 10 серверов. Ждём решения бюджетного комитета, обещали ответить до 20 декабря. Контакт — Мария Козлова, директор по IT, предпочитает общение по email.»
Заметьте: в пяти предложениях — вся ключевая информация. Кто клиент, что покупает, какой статус, когда ждать ответа, с кем говорить. Этого достаточно, чтобы начать разговор подготовленным.
Структурированное резюме: для передачи и отчётов
Когда нужно больше деталей — используется разбивка по категориям. Это удобно для передачи клиента новому менеджеру или для отчёта руководству.
Текущий статус: Ждём решения по КП от 15.11. Клиент просил не звонить до результатов бюджетного комитета.
История отношений: Работаем с 2022 года. Три успешные сделки на общую сумму24 750 000 ₸. Один инцидент в 2023 — задержка поставки, решили компенсацией.
Ключевые договорённости: Бесплатный пилот на 1 сервер. Доставка за наш счёт. Гарантийный срок — 3 года вместо стандартных 2.
Риски: Конкурент Dell предложил альтернативу. Клиент сравнивает цены.
Следующие шаги: Позвонить 20.12, узнать решение комитета. Если положительное — назначить встречу для обсуждения деталей поставки.
Timeline: хронология событий
Иногда важно увидеть историю как последовательность событий. Когда познакомились, когда первая сделка, когда возникли проблемы, когда их решили. Это помогает понять динамику отношений и найти закономерности.
Формат timeline особенно полезен для долгих отношений с клиентом — когда истории накопилось много и нужно понять, как развивались отношения во времени.
Action items: список задач
Отдельный формат — только задачи. Что нужно сделать, кому, когда. AI извлекает их из переписки и разговоров автоматически.
Задачи по клиенту Технопром:
- [ ] Отправить обновлённое КП до 18.12 (обещали в письме от 10.12)
- [ ] Согласовать с юристами условия SLA (запрос клиента от 05.12)
- [ ] Позвонить Козловой после 20.12 (она просила не беспокоить до решения комитета)
- [ ] Подготовить спецпредложение на годовое обслуживание (клиент интересовался в разговоре 01.12)
Такой список можно сразу превратить в задачи в CRM. Ничего не забудешь, всё в одном месте.
Хотите увидеть, как это работает на практике?
Покажем AI-суммаризацию на ваших реальных данных. Загрузите историю любого клиента — и получите резюме за секунды. Без обязательств, бесплатная демонстрация.
Записаться на демоКак это устроено технически
Для тех, кому интересны технические детали — разберём, что происходит под капотом AI-суммаризации.
Выбор модели: качество vs стоимость
Суммаризация — одна из базовых задач для больших языковых моделей (LLM), и с ней хорошо справляются практически все современные модели. Но есть нюансы.
GPT-4 даёт лучшее качество, особенно на русском языке. Отлично понимает контекст, не упускает важное, формулирует чётко. Минус — цена. Для больших объёмов может быть дорого.
Claude 3.5 Sonnet — отличный баланс качества и стоимости. По качеству суммаризации почти не уступает GPT-4, при этом работает быстрее и стоит меньше. Наш выбор для большинства задач.
Llama 70B — хороший вариант для тех, кто хочет развернуть модель локально. Качество приемлемое, полный контроль над данными. Требует собственной инфраструктуры.
Mistral 7B — самый быстрый и дешёвый вариант. Идеален для высокоскоростной суммаризации больших объёмов, где нужна скорость важнее идеального качества.
Как обрабатывать огромные истории
История клиента может быть по-настоящему большой — тысячи сообщений за несколько лет. Современные модели поддерживают контексты до 128K-200K токенов (это примерно 100-150 страниц текста), но для очень больших историй этого может не хватить.
Есть несколько техник для работы с большими объёмами:
Chunking (разбиение на части): история делится на блоки, каждый блок суммаризируется отдельно, затем суммари объединяются. Простой и надёжный подход.
Map-reduce: параллельная суммаризация частей, затем финальное объединение. Работает быстрее, чем последовательный chunking.
Иерархическая суммаризация: сначала создаются резюме по дням или неделям, потом из них — общее резюме за месяц, потом — за год. Хорошо работает для очень длинных историй.
Инкрементальное обновление
Было бы расточительно пересчитывать резюме с нуля каждый раз, когда появляется новое сообщение. Умная система хранит предыдущее резюме и обновляет его с учётом новых данных. Это экономит и токены, и время.
Например, вчера резюме заканчивалось на «Ждём ответа по КП». Сегодня пришло письмо «КП одобрено». Система не перечитывает всю историю заново — она берёт старое резюме и добавляет: «КП одобрено 15.12. Следующий шаг — согласование договора.»
Автоматизация: когда резюме появляется само
Суммаризация приносит максимальную пользу, когда работает автоматически — без необходимости что-то нажимать и запрашивать. Менеджер просто видит резюме в нужный момент, не прикладывая усилий.
Триггеры для автоматической генерации
При открытии карточки клиента: если менеджер давно не заходил в карточку (скажем, больше недели), резюме показывается автоматически в верхней части экрана. Свежий контекст сразу перед глазами.
Перед звонком: менеджер нажимает «позвонить» — и на экране всплывает окно с кратким резюме. Пять секунд — и он готов к разговору. Это особенно ценно, когда звонков много и времени на подготовку нет.
После важных событий: закрытие сделки, эскалация проблемы, жалоба клиента — система автоматически генерирует обновлённое резюме и уведомляет причастных.
По расписанию: каждое воскресенье ночью система обновляет резюме по всем активным клиентам. В понедельник утром вся информация актуальна.
Еженедельные дайджесты
Представьте: каждый понедельник утром менеджер получает на почту дайджест по своим 10 главным клиентам. Что изменилось за неделю, на что обратить внимание, какие риски появились, какие возможности. Без запросов, автоматически.
Это не только экономит время, но и помогает не упустить важное. Иногда в потоке дел забываешь про клиента, а дайджест напоминает: «Эй, Иванов обещал ответить на прошлой неделе, но так и не ответил. Может, стоит напомнить?»
Интеграция с календарём
В календаре запланирована встреча с клиентом. За 30 минут до встречи приходит уведомление с резюме: история отношений, контекст, рекомендации по разговору. Менеджер приходит подготовленным, даже если забыл подготовиться заранее.
Мобильное приложение
Менеджер в дороге, едет на встречу. Открывает приложение на телефоне — за секунду получает резюме по клиенту. Не нужен ноутбук, не нужно копаться в CRM с маленького экрана. Вся информация сжата до самого важного.
Честно об ограничениях: что AI может упустить
AI-суммаризация — мощный инструмент, но не идеальный. Важно понимать ограничения, чтобы использовать технологию правильно и не попасть в неприятную ситуацию.
Неявные договорённости
Люди часто общаются намёками. «Ну, вы понимаете, о чём я» — человек поймёт из контекста, AI может не понять. Если клиент и менеджер договорились о чём-то «между строк», не проговорив прямо — это может потеряться при суммаризации.
Эмоциональный контекст
Клиент недоволен, но не говорит об этом прямо. Тон писем становится суше, ответы короче. Опытный менеджер почувствует: что-то не так. AI может этого не уловить — он смотрит на слова, а не на оттенки.
Информация «между строк»
«Мы пока не готовы принять решение» может означать «нет» или «не сейчас, но позже да» — зависит от контекста отношений, который AI не всегда понимает полностью.
Редкие, но важные детали
В потоке из тысячи сообщений одно упоминание может быть критически важным — и AI может его пропустить, потому что статистически оно незначимо. Например, клиент однажды упомянул, что его шеф уходит на пенсию в январе — это может быть ключевой информацией для timing сделки, но AI не придаст этому значения.
Как работать с этими ограничениями
Резюме — это отправная точка, а не финальная истина. Для важных решений — проверяйте первоисточники. Хорошая система даёт ссылки на конкретные сообщения, где упоминается ключевая информация. Один клик — и вы видите оригинал.
Полезно также дать пользователям возможность отмечать неточности: «резюме неполное» или «упущена важная информация». Собирайте такие случаи, анализируйте, улучшайте промпты. Система будет становиться лучше со временем.
Реальные примеры использования
Теория — это хорошо, но давайте посмотрим на конкретные сценарии. Как AI-суммаризация работает в разных отделах и ролях.
Отдел продаж: подготовка к звонку за минуту
Ситуация: Менеджер звонит клиенту, с которым не общался две недели. Клиентов у него 50, помнить детали по каждому невозможно.
Как было раньше: 10-15 минут листает историю, открывает последние письма, пытается вспомнить контекст. Иногда начинает разговор и понимает, что забыл что-то важное.
Как стало с AI: Открывает карточку, видит резюме: «Последний разговор 01.12 — обсуждали скидку на объём. Обещали подготовить спецпредложение. Клиент упомянул, что бюджет нужно защитить до Нового года — это deadline, дальше тянуть нельзя. Контакт — Сергей, предпочитает звонки утром.» Минута — и менеджер готов к разговору с полным контекстом.
Служба поддержки: история обращений под рукой
Ситуация: Клиент звонит с проблемой. Оператор берёт трубку и не знает, кто это и какая история.
Как было раньше: «Представьтесь, пожалуйста. Опишите вашу проблему.» Клиент раздражён: «Я уже пять раз всё рассказывал! Вы там вообще записываете что-нибудь?!»
Как стало с AI: При входящем звонке по номеру определяется клиент, всплывает резюме: «Альфа-Техник. 3 обращения за месяц по проблеме с синхронизацией. Обещали исправить в релизе 2.1. Релиз вышел 10.12, клиент ещё не обновился.» Оператор сразу говорит: «Добрый день, Иван Петрович! Вижу, у вас была проблема с синхронизацией. Мы выпустили исправление на прошлой неделе — давайте проверим, установлено ли обновление.» Совсем другой разговор.
Account Management: квартальный обзор с клиентом
Ситуация: Раз в квартал — review с ключевым клиентом. Нужно подготовить презентацию: что сделали, какие проблемы решили, что планируем дальше.
Как было раньше: Account-менеджер несколько часов собирает данные из разных источников, вспоминает, что было за три месяца, компилирует в презентацию.
Как стало с AI: Генерируется квартальное резюме автоматически: объём закупок, ключевые события, решённые проблемы, открытые вопросы, возможности для апсейла. Менеджер редактирует и дополняет готовый документ, а не создаёт с нуля. Вместо трёх часов — полчаса.
Руководитель: мгновенный статус по ключевым клиентам
Ситуация: CEO просит отчёт по топ-10 клиентам к совещанию через час.
Как было раньше: РОП в панике собирает информацию от каждого менеджера, компилирует, форматирует. Часто не успевает, отчёт получается поверхностным.
Как стало с AI: Система генерирует резюме по каждому клиенту из топ-10 за минуту. РОП просматривает, добавляет свои комментарии и отправляет. От запроса до готового отчёта — 15 минут. CEO получает структурированную информацию, РОП не седеет раньше времени.
Безопасность и приватность: важные моменты
AI-суммаризация работает с чувствительными данными — перепиской с клиентами, записями переговоров, внутренними заметками. Безопасность здесь не просто важна — она критична. Ниже — ключевые аспекты.
Какие данные лучше не суммаризировать
Есть категории информации, которые лучше исключить из AI-обработки. Не потому что технически невозможно — а потому что риски превышают пользу:
Персональные данные — паспортные данные, домашние адреса, медицинская информация. Во-первых, это часто требования законодательства (GDPR, 152-ФЗ). Во-вторых, такие данные редко нужны в резюме — зачем менеджеру знать номер паспорта клиента перед звонком?
Платёжные данные — номера карт, банковские реквизиты. Это зона повышенного риска, и лучше держать такую информацию в специализированных защищённых системах.
Юридически конфиденциальные переговоры — если идут чувствительные переговоры с участием юристов, такие данные лучше исключить из автоматической обработки.
Хранить резюме или генерировать каждый раз?
Есть два подхода, и каждый имеет свои плюсы и минусы.
Хранить готовые резюме: быстрее отдаётся пользователю, меньше нагрузка на AI-модель. Но создаётся ещё одна копия данных, которую нужно защищать. И резюме может устареть между обновлениями.
Генерировать каждый раз заново: всегда актуальная информация, нет дополнительного хранилища. Но дороже (больше вызовов API) и медленнее.
Оптимальный компромисс — кэширование с умной инвалидацией. Храним резюме, но обновляем его, когда появляются новые данные по клиенту.
Контроль доступа
Важное правило: резюме должно быть доступно только тем, кто имеет доступ к исходным данным. Если менеджер не видит переписку коллеги с клиентом — он не должен видеть и резюме этой переписки. Звучит очевидно, но на практике об этом забывают.
Логирование и аудит
Фиксируйте, кто запросил резюме, по какому клиенту, когда. Это нужно для аудита и расследования инцидентов. Если вдруг выяснится утечка — вы сможете понять, кто имел доступ к информации.
Кейс из практики: с 15 минут до 1 минуты
Расскажу реальную историю одного из наших клиентов — B2B сервисная компания, 30 менеджеров, около 2000 активных клиентов.
Как было до внедрения
Менеджеры тратили 15-20 минут на подготовку к каждому важному звонку. При 5-8 таких звонках в день — около двух часов ежедневно уходило только на изучение истории. Плюс постоянный стресс: «А вдруг забыл что-то важное? А вдруг клиент спросит про то письмо, которое я не успел прочитать?»
Особенно болезненной была передача клиентов. Когда менеджер увольнялся, handover занимал 2-3 дня — и всё равно что-то терялось. Новый менеджер первые недели работал вслепую, клиенты жаловались на «беспамятность» компании.
Что внедрили
AI-суммаризацию с несколькими триггерами: при открытии карточки клиента отображается актуальное резюме; перед звонком — автоматическое уведомление с кратким контекстом; при передаче клиента — генерируется подробное резюме для нового менеджера.
Результаты через три месяца
Время подготовки к звонку: с 15 минут до 1 минуты
Количество звонков в день: +30% (за счёт сэкономленного времени)
Удовлетворённость менеджеров: значительно выросла — меньше рутины, меньше стресса
Время handover клиентов: с 3 дней до 2 часов
Жалобы клиентов на «беспамятность»: сократились втрое
Главный инсайт: менеджеры не просто стали быстрее — они стали увереннее. Когда идёшь на звонок с полным контекстом, разговор идёт по-другому. Клиент чувствует, что его знают, помнят, ценят.
Практические советы по настройке
Несколько рекомендаций из нашего опыта внедрения AI-суммаризации — что работает хорошо и на что обратить внимание.
Настройте разную длину под разные контексты. Перед быстрым звонком нужно 3-5 предложений — не больше. Для handover — подробное резюме на страницу. Для отчёта руководству — среднее по длине, но структурированное. Дайте пользователю выбор или настройте автоматическое определение по контексту (откуда вызвано резюме, сколько времени до следующей активности).
Выделяйте action items отдельным блоком. Резюме + список задач — идеальная комбинация. Менеджер понимает контекст и сразу видит, что конкретно нужно сделать. Эти два раздела отвечают на разные вопросы: «Что происходит?» и «Что делать?»
Добавьте ссылки на источники. «Скидку обсуждали в письме от 15.11» — и это кликабельная ссылка на то самое письмо. Если нужно проверить детали или уточнить формулировку — один клик, и вы в оригинале. Это критически важно для доверия к системе.
Собирайте обратную связь. Дайте пользователям простую возможность отметить: «Резюме полезное» или «Что-то упущено». Анализируйте негативные отзывы, улучшайте промпты. Система должна становиться лучше со временем, а не стагнировать.
Ответы на частые вопросы
Подводим итоги
AI-суммаризация превращает историю клиента из архива, который никто не читает, в рабочий инструмент, который экономит часы каждый день. Менеджер получает контекст за секунды. Handover происходит безболезненно. Руководитель видит актуальную картину по клиентам без долгих расспросов.
Но есть и обратная сторона. AI не заменяет человеческое понимание — он его дополняет. Резюме помогает быстро войти в контекст, но для глубокого понимания клиента всё ещё нужен опыт, интуиция, эмпатия. Используйте технологию как помощника, а не как замену собственного мышления.
Что важно запомнить:
- Суммаризация экономит 2-3 часа ежедневно на подготовку к звонкам и встречам
- Разные форматы под разные задачи: краткое резюме, структурированный отчёт, список задач
- Автоматизация через триггеры даёт максимальную пользу — резюме появляется само, когда нужно
- AI-резюме — отправная точка, не финальная истина. Для важных решений проверяйте источники
- Безопасность критична: контроль доступа, логирование, исключение чувствительных данных
Информация в CRM становится по-настоящему полезной, когда её можно получить за секунду, а не за час поиска. AI-суммаризация делает это возможным.
Хотите увидеть резюме по вашим клиентам?
Покажем AI-суммаризацию в действии на ваших реальных данных. Загрузите историю любого клиента — и увидите, как она превращается в краткое структурированное резюме за секунды. Демонстрация бесплатная, без обязательств.
Записаться на демоПолезные материалы по теме
Если тема AI в CRM вам интересна, рекомендуем также прочитать:
- 50 промптов для AI-ассистента продаж — готовые шаблоны для суммаризации, генерации писем и других задач
- AI для анализа звонков — как работает транскрипция и анализ телефонных разговоров
- Омниканальный сервис — как собрать историю клиента из всех каналов в одном месте
- Meeting Intelligence — AI-секретарь для автоматических заметок со встреч