СберУниверситет: AI-агент клиентского менеджера для отдела продаж

О компании

Отдел продаж СберУниверситета работает со сложными образовательными продуктами и корпоративными заказчиками. Работа менеджера состоит не из одного звонка: нужно изучить компанию, подготовить встречу, собрать предложение, зафиксировать договорённости и поддерживать длинный цикл сделки.

Поэтому программу строили не по меню AI-инструментов, а по пути клиента и документам, которые менеджер создаёт на каждом этапе.

Задача

Нужно было показать, как AI помогает ускорять подготовку материалов и анализ, не разрушая качество коммуникации и не подменяя менеджера автоматической рассылкой.

Каждое упражнение должно было работать на реальном шаге продажи: исследование клиента, карточка звонка, коммерческое предложение, дашборд или follow-up.

Главная единица программы — не промпт, а переход между этапами работы менеджера.

Решение

Ресёрч до встречи

Собирали информацию о компании, отрасли и возможном запросе, отделяя факты от предположений и формируя гипотезы для разговора.

Документы сделки

Работали с карточкой звонка, структурой предложения и материалами, которые нужно быстро адаптировать под конкретного клиента.

Сквозной контур

Связывали таблицы, документы и AI-помощника так, чтобы результат одного шага становился входом для следующего.

Результат

+30–50%к скорости ежедневной работы

16менеджеров продаж

1 контурот ресёрча до follow-up

Участники собрали не набор разрозненных промптов, а модель рабочего контура продаж. По оценке команды, отдельные операции ускорялись на 30–50%, а один менеджер мог закрывать объём, для которого раньше требовалось больше ручной поддержки.

Программа оставила у отдела структуру, которую можно развивать дальше: добавлять документы, правила и новые сценарии без пересборки всего процесса.

Ограничения

Материалы продаж чувствительны к фактическим ошибкам и тону коммуникации, поэтому каждый AI-результат требовал отдельной проверки менеджером.

Сквозной процесс сложнее разовой автоматизации: нужно заранее договориться о структуре данных и правилах перехода между шагами.

Выводы

Обучение отдела продаж полезнее строить вокруг клиентского пути, чем вокруг возможностей модели.

Самый сильный эффект появляется на стыках между документами, где раньше информация переносилась вручную.

Как собрать AI-контур вокруг полного рабочего дня клиентского менеджера