Марат работает менеджером по продажам в компании по производству пластиковых окон в Караганде. Толковый парень, клиенты его любят, руководство хвалит. Но есть одна проблема: в его CRM — хаос.
Я это узнал случайно, когда мы проводили аудит базы данных перед внедрением AI-бота. Открыли карточку клиента — а там пусто. Ни имени, ни телефона, только примечание: «Звонил, интересовался окнами 3-камерными». Следующая карточка — то же самое. И следующая. Из 500 лидов Марата у 120 не было даже контактного номера.
«А как вы им перезваниваете?» — спросил я. Марат пожал плечами: «Ну, они же сами перезванивают, если нужно». Они не перезванивали. По нашей оценке, компания теряла около 2 миллионов тенге в месяц только на «забытых» лидах Марата. И это один менеджер из восьми.
Вот в чём штука: Марат не плохой сотрудник. Он просто допускает ошибки, которые допускают все. Каждый день, понемногу, система обрастает мусором, а деньги утекают сквозь пальцы.
Мы проанализировали данные сотен компаний и собрали топ-20 ошибок, которые менеджеры совершают в CRM. И главное — показали, как AI может их ловить и исправлять автоматически, пока они не превратились в потерянные деньги.
67%
данных в типичной CRM содержат ошибки
23%
лидов теряются из-за забытых follow-up
12%
контактов — дубликаты без привязки к сделкам
* Данные на основе аудита 150+ CRM-систем компаний Казахстана, 2024-2025
Что вас ждёт в статье
20 ошибок разбиты на 4 категории. Для каждой — описание, реальный пример и решение с помощью AI.
- 1-7 Ошибки ввода данных
- 8-12 Ошибки процесса продаж
- 13-17 Ошибки коммуникации
- 18-20 Ошибки аналитики и отчётности
1-7Ошибки ввода данных
Это фундамент всех проблем. Если данные в CRM некорректны — все последующие процессы идут наперекосяк. Маркетинг шлёт письма на несуществующие адреса, менеджеры звонят по неправильным номерам, а аналитика показывает погоду на Марсе вместо реальных цифр.
Пустые обязательные поля
Что происходит: Менеджер создаёт лида, но не заполняет телефон, email или источник. «Потом допишу» — и забывает.
Последствия: Невозможно связаться с клиентом, нельзя оценить эффективность рекламы, сделка «висит» без движения.
Как AI решает: Бот анализирует переписку с клиентом и автоматически извлекает номер телефона, email, имя. Если данных нет — напоминает менеджеру запросить их, предлагая готовую формулировку.
Дубликаты контактов
Что происходит: Один и тот же клиент добавляется несколько раз. «Иванов Иван», «Иван Иванов», «Иванов И.И.» — три карточки на одного человека.
Последствия: История общения разбита, клиент получает одинаковые звонки от разных менеджеров, аналитика завышает количество лидов.
Как AI решает: Fuzzy-matching по имени, телефону, email. AI находит потенциальные дубликаты и предлагает объединить карточки, сохраняя всю историю взаимодействий.
Опечатки в контактных данных
Что происходит: Телефон записан с лишней цифрой, email без собачки, имя с ошибкой. «Алматы» vs «Алма-Ата» vs «Almaty» — три варианта одного города.
Последствия: Письма не доходят, SMS не отправляются, сегментация по городам не работает.
Как AI решает: Валидация данных в реальном времени. AI проверяет формат телефона, существование email-домена, нормализует географические названия. Предлагает исправления до сохранения.
Неправильный источник лида
Что происходит: Менеджер ставит «Входящий звонок», хотя клиент пришёл с сайта. Или вообще оставляет «Другое» для всех.
Последствия: Невозможно понять, какая реклама работает. Маркетинг сливает бюджет на неэффективные каналы.
Как AI решает: Автоматическое определение источника по UTM-меткам, номеру телефона (колтрекинг), первому сообщению клиента. Если клиент написал «Увидел вашу рекламу в Instagram» — AI сам проставит источник.
Устаревшие контактные данные
Что происходит: Клиент сменил номер или компанию, но в CRM старые данные. Менеджер звонит — «абонент недоступен».
Последствия: Потеря времени на нерабочие контакты, упущенные возможности для повторных продаж.
Как AI решает: Периодическая верификация данных. AI сверяет контакты с открытыми источниками, отслеживает bounce писем и недоступные номера, помечает карточки для обновления.
Сделка без продуктов или суммы
Что происходит: Сделка создана, но сумма — 0 или «примерно миллион». Продукты не указаны.
Последствия: Воронка показывает неправильный pipeline, прогнозы продаж — мусор, склад не знает, что готовить.
Как AI решает: Извлечение информации о продуктах из переписки. Если клиент спрашивал про «пластиковые окна 1,5×1,2, 5 штук» — AI добавит продукты и рассчитает примерную сумму по прайсу.
Примечания вместо структурированных данных
Что происходит: Вся информация — в поле «Комментарий». «Хочет окна в зал, нужно замерить, живёт на Абая 45, бюджет до 300к, позвонить после обеда».
Последствия: Нельзя сегментировать по бюджету, нельзя автоматизировать назначение замера, нельзя анализировать потребности.
Как AI решает: Автоматический парсинг примечаний. AI извлекает адрес в поле «Адрес», бюджет в поле «Бюджет», потребность в поле «Продукт», время звонка — в задачу.
Семь ошибок — и это только про данные. По отдельности каждая выглядит мелочью: «ну забыл телефон, ну ошибся в имени». Когда таких мелочей сотни в день — они превращаются в тысячи потерянных клиентов в год.
О том, как правильно организовать очистку и обогащение данных в CRM, мы подробно писали в статье Автоматическая очистка базы CRM.
«Когда мы запустили автозаполнение данных AI-ботом, качество базы выросло с 45% до 92% за первый месяц. Менеджеры даже не заметили изменений — для них ничего не поменялось, просто карточки стали сами заполняться.»
Алия Т.
Директор по продажам, строительная компания, Астана
8-12Ошибки процесса продаж
Данные могут быть идеальными, но если менеджер не двигает сделку по воронке, забывает перезвонить или теряет лиды на этапах — результат тот же: потерянные деньги.
Забытые follow-up
Что происходит: Клиент сказал «подумаю, перезвоните через неделю». Менеджер не поставил задачу и забыл. Клиент купил у конкурента.
Последствия: По нашим данным, 23% лидов теряются именно так — из-за отсутствия повторного контакта.
Как AI решает: Анализ переписки на ключевые фразы («перезвоните завтра», «напишите через неделю»). AI автоматически создаёт задачу с нужной датой и напоминает менеджеру.
Застрявшие сделки на этапах
Что происходит: Сделка висит на этапе «Переговоры» уже 3 месяца. Менеджер говорит «клиент думает». На самом деле клиент давно забыл о вас.
Последствия: Засорение воронки, неточные прогнозы, упущенные возможности реанимировать сделку.
Как AI решает: Мониторинг времени на этапах. AI сигнализирует о сделках, которые «застряли» дольше нормы, предлагает скрипт реактивации или рекомендует закрыть как «проигранную».
Пропуск этапов воронки
Что происходит: Менеджер перетаскивает сделку из «Новый лид» сразу в «Оплата», пропуская квалификацию, презентацию, КП.
Последствия: Нет понимания, где теряются клиенты. Невозможно улучшить процесс, потому что процесса как такового нет.
Как AI решает: Анализ переписки и звонков для автоматического определения текущего этапа. Если менеджер обсуждал цены — сделка на «КП отправлено». Если замерял — на «Замер проведён».
Нет причины проигрыша
Что происходит: Сделка закрыта как «Проиграна», причина — не указана или «Клиент отказался». Почему отказался — неизвестно.
Последствия: Невозможно анализировать причины потерь. Одни и те же ошибки повторяются снова и снова.
Как AI решает: Анализ последних сообщений и звонков. AI определяет причину: «дорого», «долгие сроки», «выбрал конкурента», «передумал покупать» — и заполняет автоматически.
Слишком быстрое закрытие как «проигрыш»
Что происходит: Клиент не ответил на два звонка — менеджер закрывает сделку. Хотя клиент просто был занят.
Последствия: Потеря потенциально хороших клиентов, которых можно было «дожать».
Как AI решает: Правила автоматизации: нельзя закрыть сделку, пока не выполнено минимум N касаний. AI предупреждает менеджера и предлагает альтернативные каналы связи.
Хотите узнать, сколько ошибок в вашей CRM?
Проведём бесплатный аудит качества данных: покажем процент пустых полей, дубликатов, застрявших сделок. С конкретными цифрами и рекомендациями.
Запросить аудит CRM13-17Ошибки коммуникации
Клиент написал — а ему не ответили. Или ответили через день. Или ответили грубо. Коммуникация — это место, где теряется больше всего денег, потому что клиент уходит молча, без объяснений.
Слишком долгий первый ответ
Что происходит: Клиент написал в WhatsApp в 10:00. Менеджер ответил в 16:00. К этому моменту клиент уже выбрал конкурента.
Последствия: По статистике, шансы на продажу падают на 50% каждые 5 минут задержки с первым ответом.
Как AI решает: AI-бот отвечает за 5 секунд. Квалифицирует лида, задаёт уточняющие вопросы, записывает на приём — пока менеджер ещё не увидел сообщение.
Игнорирование заявок в нерабочее время
Что происходит: Клиент написал в 21:00 в субботу. В понедельник в 9:00 менеджер видит сообщение. За выходные клиент уже всё решил.
Последствия: 30-40% заявок приходят в нерабочее время. Это огромный объём потенциальных продаж.
Как AI решает: Бот работает 24/7. Отвечает на вопросы, записывает на приём, собирает контакты. Утром менеджер получает готовые лиды, а не просроченные заявки.
Нет записи разговоров и переписок
Что происходит: Менеджер общается с клиентом по личному WhatsApp. Что обсуждали — неизвестно. Если менеджер уволится — вся история уходит с ним.
Последствия: Нет преемственности, нет контроля качества, нет данных для обучения AI.
Как AI решает: Централизованный бизнес-аккаунт WhatsApp. Все сообщения автоматически логируются в CRM. AI анализирует переписку и добавляет ключевую информацию в карточку.
Шаблонные ответы без персонализации
Что происходит: Менеджер копирует одно и то же сообщение всем: «Добрый день! Чем могу помочь?» Клиенты чувствуют себя номером в очереди.
Последствия: Низкая конверсия, негативное восприятие бренда, потеря лояльности.
Как AI решает: Генерация персонализированных ответов на основе истории клиента. «Добрый день, Асет! Как прошла установка окон, которые вы заказывали в марте? Готовы помочь с новым заказом.»
Неотвеченные сообщения клиентов
Что происходит: Клиент задал вопрос, менеджер не заметил (или забыл ответить). Клиент ждёт ответа, не дожидается и уходит.
Последствия: Прямая потеря продажи плюс негативный опыт клиента.
Как AI решает: Мониторинг неотвеченных сообщений. Через 10 минут — напоминание менеджеру. Через 30 минут — эскалация на РОПа. AI может ответить сам, если менеджер недоступен.
Коммуникация — это то, что клиент видит напрямую. Идеальный продукт не спасёт, если на сообщение не отвечают три часа — клиент уйдёт. AI-бот закрывает эту проблему: он на связи круглосуточно, отвечает мгновенно, помнит всю историю общения.
Подробнее о том, как настроить быстрые ответы клиентам, читайте в статье Автоответчик с AI: всегда на связи.
18-20Ошибки аналитики и отчётности
Последние три ошибки — про то, как плохие данные превращаются в плохие решения. Когда аналитика врёт — руководство принимает неправильные решения, маркетинг тратит бюджет не туда, а продажи не понимают, почему план не выполняется.
Завышенные конверсии из-за мусорных лидов
Что происходит: В CRM попадают спам-заявки, тестовые лиды, повторные обращения. Конверсия показывает 5%, хотя реально — 15%.
Последствия: Неправильная оценка эффективности каналов, некорректные бюджеты на маркетинг.
Как AI решает: Автоматическая классификация лидов. AI отфильтровывает спам, объединяет повторные обращения, помечает тестовые заявки. Чистая аналитика только по реальным клиентам.
Неточный прогноз продаж
Что происходит: В воронке — сделок на 50 млн тенге. Реально закроется 5 млн. Потому что половина сделок — «мёртвые», но менеджеры не обновляют статусы.
Последствия: Неправильное планирование закупок, найма, финансов. Руководство не понимает реальную ситуацию.
Как AI решает: Скоринг сделок на основе активности. AI оценивает вероятность закрытия по последнему контакту, количеству касаний, тону переписки. «Мёртвые» сделки выделяются автоматически.
Нет сегментации клиентской базы
Что происходит: Все клиенты в одной куче. Нет понимания, кто VIP, кто «холодный», кто готов к допродаже. Рассылки идут всем одинаковые.
Последствия: Низкая эффективность маркетинга, упущенные возможности upsell/cross-sell.
Как AI решает: Автоматическая сегментация по RFM (давность, частота, сумма), поведению, интересам. AI группирует клиентов и предлагает персонализированные кампании для каждого сегмента.
Сводная таблица: все 20 ошибок
Для удобства — все ошибки в одной таблице с указанием критичности и способа решения.
| # | Ошибка | Критичность | AI-решение |
|---|---|---|---|
| 1 | Пустые обязательные поля | Высокая | Автозаполнение из переписки |
| 2 | Дубликаты контактов | Высокая | Fuzzy-matching и объединение |
| 3 | Опечатки в данных | Средняя | Валидация в реальном времени |
| 4 | Неправильный источник | Высокая | Автоопределение по UTM/контенту |
| 5 | Устаревшие контакты | Средняя | Периодическая верификация |
| 6 | Сделка без суммы | Высокая | Извлечение продуктов из диалога |
| 7 | Всё в примечаниях | Средняя | Парсинг и структурирование |
| 8 | Забытые follow-up | Высокая | Автосоздание задач |
| 9 | Застрявшие сделки | Высокая | Мониторинг времени на этапах |
| 10 | Пропуск этапов | Средняя | Автоопределение этапа |
| 11 | Нет причины проигрыша | Средняя | Анализ последних сообщений |
| 12 | Быстрое закрытие | Средняя | Правила минимума касаний |
| 13 | Долгий первый ответ | Высокая | AI-бот отвечает за 5 сек |
| 14 | Нерабочее время | Высокая | Бот работает 24/7 |
| 15 | Нет записи переписки | Высокая | Централизованный бизнес-аккаунт |
| 16 | Шаблонные ответы | Средняя | Персонализированная генерация |
| 17 | Неотвеченные сообщения | Высокая | Мониторинг и эскалация |
| 18 | Мусорные лиды в аналитике | Средняя | Автоклассификация |
| 19 | Неточный прогноз | Высокая | Скоринг вероятности закрытия |
| 20 | Нет сегментации | Средняя | RFM-сегментация и кластеризация |
Дашборд «гигиены CRM» для руководителя
Знать об ошибках — мало. Нужно видеть их в реальном времени. Вот какие метрики мы рекомендуем отслеживать на еженедельной основе:
Качество данных
- • % карточек с заполненным телефоном
- • % карточек с указанным источником
- • Количество потенциальных дубликатов
- • % сделок с указанной суммой
Процессы
- • Сделки без активности >7 дней
- • Просроченные задачи по менеджерам
- • Средняя скорость первого ответа
- • % сделок с указанной причиной проигрыша
Такой дашборд можно построить в любой современной CRM или BI-системе. Главное — смотреть на него регулярно и реагировать на отклонения. А ещё лучше — настроить алерты, чтобы система сама сообщала о проблемах.
О том, как построить эффективную аналитику в CRM, мы писали в статье Метрики качества чат-бота: что измерять — многие принципы применимы и к CRM в целом.
Готовы исправить ошибки в вашей CRM?
Внедрим AI-бота, который автоматически заполняет данные, контролирует follow-up и не даёт терять клиентов. Бесплатная консультация для компаний из Казахстана.
Получить консультациюЗаключение: ошибки — это нормально, игнорирование — нет
Вернёмся к Марату из начала статьи. После внедрения AI-бота его 120 карточек без телефонов превратились в прошлое. Теперь бот автоматически извлекает контакты из переписки, напоминает о follow-up и не даёт забыть про клиента.
Марат не стал работать меньше. Он стал работать эффективнее. Раньше он тратил время на рутину — сейчас на продажи. Его конверсия выросла с 12% до 19%, а количество «забытых» лидов упало до нуля.
Ошибки совершают все. Это нормальная часть работы. Ненормально — когда ошибки накапливаются годами и съедают миллионы. AI не заменяет менеджера — он страхует от человеческого фактора. Ловит ошибки до того, как они превратятся в потерянных клиентов.
Двадцать ошибок, двадцать решений. Какие из них актуальны для вашей компании — покажет аудит. А какие решать в первую очередь — зависит от масштаба потерь. Начните с того, что болит сильнее всего.
Часто задаваемые вопросы
Читайте также
Автоматическая очистка базы CRM
Как AI помогает поддерживать чистоту данных
Качество данных в CRM
Почему это важно и как измерять
Обучить менеджера работе с AI за 1 час
Программа быстрого обучения
Обучение команды AI-инструментам
Как снять сопротивление и повысить adoption