Речевая аналитика и LLM в продажах: как увеличить прибыль

Как увеличить чистую прибыль за счёт роста продаж и притока новых клиентов в 2025? В этом эпизоде разбираем, как искусственный интеллект и речевая аналитика помогают оптимизировать бизнес‑процессы, улучшить клиентский сервис и обогнать конкурентов. Поговорим о том, как различаются потребительские привычки поколений, почему важно понимать клиента «с голоса», и как применять большие языковые модели (LLM) для анализа конкурентов и ниш.

Искусственный интеллект в продажах и маркетинге: виртуальные помощники, автоответы, скоринг лидов, генерация креативов и описаний.

Что разбираем в выпуске

• ️ Речевая аналитика и VOC (Voice of Customer): как распознавать звонки/диалоги, находить триггеры отказов и точки роста конверсии.
• LLM/анализ конкурентов: подбор офферов, сегментов и УТП на основе данных (поиск «окон возможностей»).
• ️ Кейсы из ритейла и fashion: как ИИ улучшает подбор, персонализацию и опыт клиента онлайн/офлайн.
• Карта процессов и CJM: где «течёт» воронка и как чинить узкие места — от сайта/лендинга до пост‑продажного сервиса.
• Практика внедрения: быстрые эксперименты, A/B‑тесты, дешёвые прототипы, обучение команды работать с ИИ‑инструментами.
• Итог: получите набор практических шагов для роста конверсии и LTV, снижения издержек и ускорения принятия решений — с опорой на ИИ, данные и человекоцентричный подход.
• Напишите в комментариях: что сильнее повысило ваши продажи — речевая аналитика, ИИ‑креативы или персонализация?.

Кому будет полезно видео

Материал адресован руководителям продаж, маркетологам и владельцам бизнеса, которые хотят меньше терять обращения и системно возвращать клиентов.

Как применить идеи на практике

Возьмите один этап клиентского пути, задайте измеримую цель и настройте контроль: источник обращения, скорость ответа, следующий шаг и результат.