Как посчитать ROI от AI‑Sales: формула, пример, шаблон метрик

Когда цифры решают всё

Знакомая картина: вы три месяца внедряли AI-бота, команда довольна, клиенты получают ответы мгновенно... А потом на совещании финдиректор спрашивает: «Сколько денег это принесло?» — и повисает неловкая тишина.

Без цифр даже самый классный инструмент превращается в «дорогую игрушку». И вместо того чтобы масштабировать успех, вы защищаете право на существование проекта.

Хорошая новость: посчитать ROI от AI в продажах не так сложно, как кажется. Плохая новость: большинство делает это неправильно. Давайте разберёмся, как делать правильно — с формулами, живыми примерами и шаблоном, который можно взять в работу прямо сейчас.

Формула, которую стоит запомнить

ROI — это, по сути, ответ на простой вопрос: «Сколько я заработал на каждый потраченный тенге?»

Допустим, ROI = 300%. Это значит, что на каждый вложенный тенге вы получили три тенге сверху. Вложили миллион — вернулись четыре. Неплохо, правда?

Вся сложность — в деталях. Нужно честно ответить на два вопроса: во что обошлось внедрение AI (включая скрытые расходы) и какую реальную выгоду это принесло. Тут-то и начинается самое интересное.

Скрытая арифметика затрат

Типичная ошибка: посмотреть на прайс платформы и решить, что это и есть стоимость внедрения. На деле затраты — это айсберг, и видимая часть — лишь вершина.

Разовые расходы — то, что платите один раз на старте. Сюда входит настройка и интеграция бота с вашими системами (CRM, мессенджеры, телефония). В зависимости от сложности это 300 тысяч — 2 миллиона тенге. Плюс обучение команды: тренинги, время на адаптацию — ещё 50-200 тысяч.

Ежемесячные расходы — то, что капает постоянно. Подписка на платформу и API языковой модели (50-300 тысяч), серверы и инфраструктура (20-100 тысяч), поддержка и доработки (30-150 тысяч). Складываем — и вот вам реальная картина.

Откуда берётся выгода — пять источников дохода

Теперь самое приятное — считаем, что приносит AI. И тут многие недооценивают масштаб, потому что смотрят только на экономию зарплат.

Время менеджеров = живые деньги

Представьте: ваш менеджер получает 150 тысяч в месяц и тратит треть времени на однотипные вопросы типа «Сколько стоит доставка?» и «Какие способы оплаты?». AI забирает эту рутину — и менеджер либо продаёт больше, либо вы экономите на фонде оплаты труда.

Допустим, 500 диалогов в месяц по 10 минут каждый. При стоимости часа менеджера около 850 тенге получается 72 тысячи экономии в месяц — только на одном источнике.

Скорость = конверсия

Здесь работает простая психология: клиент горячий прямо сейчас. Через час он уже смотрит конкурентов. Через день — забыл, зачем вообще писал. Когда AI отвечает за 30 секунд вместо 45 минут ожидания, конверсия растёт на 10-30%.

Посчитаем: 200 лидов в месяц, прирост конверсии 15%, средний чек 100 тысяч, маржа 30%. Получается 900 тысяч дополнительной прибыли в месяц. И это ещё консервативная оценка.

Ночные заявки больше не пропадают

Знаете, что происходит с заявкой, которая пришла в два часа ночи в субботу? Обычно — ничего хорошего. Клиент либо уходит к тому, кто ответил, либо остывает. AI работает 24/7, и эти «потерянные» лиды вдруг становятся сделками.

Если раньше теряли 20% заявок, а теперь теряете 0% — это ещё 120 тысяч прибыли в месяц при средних показателях.

Допродажи на автопилоте

AI не забывает предложить чехол к телефону или расширенную гарантию. Он делает это системно, каждому клиенту, в нужный момент. Менеджер может устать, забыть, не успеть — бот работает по алгоритму.

50 сделок в месяц, 30% соглашаются на допродажу, средняя добавка 20 тысяч — ещё 90 тысяч прибыли.

Клиенты остаются дольше

Быстрые ответы на вопросы, проактивные напоминания, персональное внимание — всё это снижает отток. Если churn падает с 5% до 3%, а у вас 500 клиентов с LTV в 200 тысяч — это 2 миллиона сохранённой выручки за год.

История одного интернет-магазина: считаем по-честному

Давайте возьмём реальную ситуацию. Интернет-магазин электроники, Алматы. Три менеджера, 800 заявок в месяц через мессенджеры, конверсия 8%, средний чек 85 тысяч. Знакомая картина для многих.

Боль: менеджеры отвечают в среднем через 45 минут (кто-то на обеде, кто-то на другом клиенте). 15% заявок приходят ночью и в выходные — их просто теряют. Собственник понимает, что теряет деньги, но сколько именно — не знает.

Во что обошлось внедрение

Интеграция бота с CRM, мессенджерами, настройка сценариев — 600 тысяч разово. Ежемесячно: платформа 80 тысяч, API языковой модели 40 тысяч, поддержка и доработки 50 тысяч. За год набегает 2 миллиона 640 тысяч тенге общих затрат.

Что получили взамен

Экономия на персонале. Бот закрывает 70% типовых диалогов. Один менеджер высвободился полностью — его перевели на работу с крупными клиентами. Экономия: 180 тысяч × 12 = 2,16 млн в год.

Рост конверсии. Время ответа упало с 45 минут до 30 секунд. Конверсия выросла с 8% до 11%. Дополнительная прибыль: 800 лидов × 3% прироста × 85 000 × 25% маржи × 12 месяцев = 6,12 млн в год.

Ночные заявки работают. Те самые 15% потерянных лидов теперь обрабатываются: 800 × 15% × 8% × 85 000 × 25% × 12 = 2,45 млн в год.

Допродажи. Бот предлагает аксессуары и гарантию каждому клиенту. 20% соглашаются, средняя добавка 15 тысяч: 576 тысяч в год.

Итог

Общая выгода: 11,3 миллиона тенге в год. Затраты: 2,64 миллиона.

На каждый вложенный тенге вернулось 3,28 тенге сверху. Проект окупился за 2,8 месяца. После этого разговор с финдиректором прошёл совсем иначе.

Что отслеживать после запуска

ROI — это не разовый расчёт перед презентацией. Это регулярная практика. Без системы метрик вы не увидите, растёт ли эффективность или падает. Вот на что смотреть.

Как работает сам бот

Automation Rate — какой процент диалогов бот закрывает самостоятельно, без человека. Хороший показатель: 60-80%. Если меньше — нужно дорабатывать сценарии. Если больше 90% — возможно, бот просто отшивает клиентов там, где нужна помощь.

Время первого ответа — в идеале меньше минуты. Это то, ради чего вообще всё затевалось. Если бот тормозит — что-то не так с инфраструктурой.

Стоимость диалога — делим все затраты на количество обработанных обращений. Если получается меньше 100 тенге за диалог — отлично. Это в разы дешевле, чем время менеджера.

Оценка от клиентов (CSAT) — спрашивайте после диалога. Если меньше 4 из 5 — бот работает криво, клиенты недовольны, и это аукнется на конверсии.

Как это влияет на бизнес

Конверсия до и после — главный показатель. Сравнивайте месяц к месяцу, учитывайте сезонность. Рост на 2-5% — уже отличный результат.

Средний чек — если бот хорошо допродаёт, чек должен расти. Сравнивайте сделки, которые прошли через бота, и те, где бота не было.

Выручка на менеджера — если AI разгрузил команду, каждый менеджер должен приносить больше. Это показывает реальную продуктивность.

Ночные лиды — сколько обращений обработано в нерабочее время. Раньше это был ноль, теперь — живые сделки.

Где брать цифры для расчёта

Самая частая проблема: «Хотим посчитать ROI, но не знаем, какие у нас были показатели до внедрения». Поэтому — золотое правило: фиксируйте baseline до того, как начнёте что-то менять.

До внедрения

Загляните в CRM — там лежат данные о количестве лидов, конверсии, среднем чеке, длине цикла сделки. Посмотрите статистику телефонии и мессенджеров: сколько обращений, какое среднее время ответа, сколько пропущенных. HR подскажет зарплаты и загрузку менеджеров.

Соберите эти данные за 2-3 месяца. Не за неделю — слишком короткий период искажает картину. Не за год — слишком много переменных.

После внедрения

Платформа бота покажет automation rate, количество диалогов, процент переводов на человека. В CRM добавьте тег «обработано ботом» — так отделите сделки, прошедшие через AI. Регулярно спрашивайте клиентов об удовлетворённости ботом. И не забывайте отслеживать реальные затраты на API и подписки — они могут отличаться от прогнозных.

Шесть способов обмануть себя при расчёте

Видел десятки расчётов ROI — и половина из них были с ошибками. Вот самые частые грабли.

Считать только очевидные выгоды. Экономия на зарплатах — это круто, но рост конверсии и снижение оттока могут давать в разы больше. Не учитываете — занижаете ROI и недопродаёте проект руководству.

Забывать про скрытые расходы. Обратная сторона медали. Записали только подписку на платформу, а время команды на обучение, интеграцию, доработки — не учли. Потом выясняется, что реальный ROI сильно ниже обещанного. Это больно.

Приписывать весь рост AI. Конверсия выросла на 5%? Не факт, что это заслуга бота. Может, маркетинг запустил новую кампанию. Или сезон такой. Для честной оценки нужны A/B тесты или хотя бы контрольная группа.

Считать на пике. Взяли лучший месяц, посчитали фантастический ROI, показали директору. Потом средние показатели вернулись к норме — и приходится объяснять, почему «всё стало хуже». Берите данные за 3+ месяца.

Не фиксировать «было». Внедрили бота, через полгода хотите показать результат — а сравнивать не с чем. Никто не помнит, какая была конверсия до. Это не гипотетическая проблема, это встречается постоянно.

Считать один раз и забыть. ROI — не галочка для презентации. Это инструмент управления. Если не отслеживаете регулярно — не увидите, когда эффективность начнёт падать или расти.

Когда ждать окупаемости

Честный ответ: зависит от вашего объёма. Чем больше рутинных диалогов — тем быстрее AI себя оправдает.

Интернет-магазины с потоком от 500 заявок в месяц обычно выходят в плюс за 2-4 месяца. Здесь AI работает на полную: быстрые ответы, допродажи, ночные заявки.

B2B услуги — сложнее, потому что меньше объём и длиннее цикл сделки. При 100+ лидах в месяц окупаемость занимает 3-6 месяцев, но выгоды потом серьёзнее из-за высокого чека.

Сервисные компании (доставка, ремонт, клининг) — золотая жила для автоматизации. 300+ обращений в месяц, типовые вопросы, много ночных заказов. Окупается за 2-5 месяцев.

SaaS и подписочные модели — тут AI отлично работает на снижение оттока и ускорение онбординга. При 200+ триалах в месяц ждите 4-8 месяцев до выхода в плюс.

Малый бизнес с объёмом меньше 100 заявок — сложнее всего. Окупаемость может растянуться на 6-12 месяцев. Но даже здесь ROI обычно положительный, просто нужно терпение.

Как рассказать об этом директору

Даже идеальный расчёт бесполезен, если вы не можете его объяснить. А директора — люди занятые. У вас есть минут пять, чтобы донести суть.

Начните с боли. Не с технологий, не с возможностей AI. С проблемы. «Мы теряем 15% заявок ночью, это X тенге в месяц». Когда директор слышит, сколько денег утекает — он слушает внимательнее.

Дайте решение одним предложением. «AI-бот будет отвечать клиентам мгновенно, 24/7, без перерывов». Детали технологии — потом, если спросит.

Покажите цифры. Затраты, выгоды, итоговый ROI, срок окупаемости. Желательно — в виде графика «вложили — получили». Кривая окупаемости работает лучше таблиц.

Подготовьте три сценария. Консервативный (что точно будет), реалистичный (что скорее всего) и оптимистичный (если всё пойдёт отлично). Покажите, что даже худший сценарий — плюс.

Не скрывайте риски. Что может пойти не так? Как минимизируем? Это показывает, что вы думали, а не просто продаёте идею.

Закончите следующим шагом. «Нужно решение: запускаем пилот на 2 месяца за X тенге». Конкретика. Без неё презентация превращается в разговор ни о чём.

Перед тем как считать: быстрая проверка

Прежде чем садиться за формулы, убедитесь, что у вас есть всё необходимое. Без этого расчёт будет либо неточным, либо неубедительным.

Собрали данные за 2-3 месяца до внедрения? Это ваш baseline, точка отсчёта. Без неё вы не докажете, что что-то изменилось.

Учли все затраты? Не только подписку, но и интеграцию, обучение команды, поддержку, время сотрудников на адаптацию. Если что-то пропустите — ROI окажется завышенным.

Выгоды посчитали по источникам? Не одной цифрой, а разбили: экономия времени отдельно, рост конверсии отдельно, допродажи отдельно. Так понятнее, откуда берётся результат.

Использовали средние показатели? Не лучший месяц, не худший — средние за несколько периодов. Иначе создадите ложные ожидания.

Подготовили несколько сценариев? Консервативный, реалистичный, оптимистичный. Директор обязательно спросит: «А если не получится?» — и у вас должен быть ответ.

Запланировали регулярный пересчёт? ROI нужно отслеживать минимум раз в квартал. Иначе не увидите, растёт эффективность или падает.

Что ещё почитать

Если хотите глубже разобраться в теме ROI и автоматизации продаж:

ROI автоматизации: как посчитать экономию времени и рост выручки — подробнее о методологии расчёта для разных типов автоматизации.

Калькулятор ROI внедрения CRM — если планируете внедрять CRM параллельно с AI, полезно считать комплексно.

Окупаемость AI-бота за 14 дней — кейс для малого бизнеса с небольшим потоком заявок.

5 метрик для разговора с CFO — что показать финдиректору, чтобы получить бюджет.