CRM как система управления продажами: от бизнес-процессов к ИИ-аналитике

CRM давно стала привычным инструментом отдела продаж. Однако само наличие CRM-системы ещё не делает продажи управляемыми. Важно понимать, какие процессы мы хотим автоматизировать, какие данные необходимо собирать и как использовать их для принятия управленческих решений.

Цель мастер-класса - последовательно разобрать путь от понимания роли CRM в современной системе продаж до использования ИИ-агентов и инструментов вайб-кодинга для анализа коммерческих данных, создания метрик, отчётов и управленческих дашбордов.

На мастер-классе рассмотрим:

1. CRM-система: что это такое и зачем она нужна бизнесу

Разберём классические задачи CRM и основные типы CRM-систем. Посмотрим на CRM не только как на базу клиентов и инструмент контроля работы менеджеров, но и как на цифровую основу системы продаж: для накопления информации, автоматизации процессов, аналитики и управления коммерческими результатами.

2. Как построить работающую CRM: от бизнес-процессов к автоматизации

Разберём, почему внедрение CRM необходимо начинать не с выбора полей, карточек и интерфейсов, а с описания бизнес-процессов. Рассмотрим логику построения воронки продаж, этапов работы с клиентом, действий сотрудников, необходимых данных и правил перехода между этапами. Обсудим основные подходы к интеграции CRM в существующий цифровой контур компании.

3. CRM внедрена — как теперь с её помощью управлять продажами

Определим, какие данные и показатели действительно нужны руководителю. Разберём уровни коммерческой аналитики: результаты продаж, состояние воронки, конверсии, скорость прохождения сделок, средний чек, активности сотрудников, план/факт и прогноз. Покажем, как перейти от большого количества отчётов к системе показателей, которая позволяет вовремя видеть отклонения и принимать управленческие решения.

4. ИИ-агенты и вайб-кодинг: новый подход к работе с данными CRM

На практических примерах посмотрим, как современные ИИ-инструменты позволяют анализировать выгрузки из CRM, рассчитывать необходимые показатели, находить закономерности и отклонения, сравнивать результаты, создавать визуализации, управленческие отчёты и интерактивные дашборды. Покажем, как с помощью ИИ-агентов и вайб-кодинга можно существенно сократить путь от управленческого вопроса до готового аналитического инструмента.