В течение последних нескольких месяцев я занимался созданием агента BDR (Business Development Representative) для отдела продаж. В крупных софтверных компаниях функция продаж, как правило, разделена на несколько ролей, при этом BDR отвечает за связь с клиентами, последующие действия и в конечном итоге за организацию встреч. Эти лиды затем передаются менеджерам по работе с клиентами, которые занимаются непосредственно процессом продаж.

В компании, в которой я работаю, есть только один сотрудник отдела продаж, который совмещает роли BDR и менеджера по работе с клиентами. Поэтому мы решили создать агента BDR для продаж, который будет управлять всем процессом - от получения лидов из Hubspot или Salesforce до организации встреч.

Мы разделили обязанности агента BDR на различные задачи:

1. Исследование лидов: Когда агент получает новый лид, он должен исследовать потенциального клиента, чтобы понять его бизнес и определить возможное ценностное предложение.
2. Персонализированный подход: Агент должен составить персонализированное сообщение потенциальному клиенту на основе проведенного исследования.
3. Последующие действия: Агент должен связываться с потенциальным клиентом, так как они часто не отвечают сразу.
4. Взаимодействие с потенциальным клиентом: Если потенциальный клиент отвечает, агент должен быть в состоянии ответить на его вопросы и зафиксировать информацию в CRM.
5. Организация встречи: Наконец, агент должен быть в состоянии организовать встречу с потенциальным клиентом, проверив доступность календаря команды продаж.

Однако мы быстро осознали, что этот процесс довольно сложен, и даже создание агента для автономного управления входящей почтой и ответа на электронные письма является непростой задачей. Это привело к парадигмальному сдвигу в моем подходе к созданию агентов ИИ.

Изначально я представлял себе "супер-агента", который мог бы самостоятельно выполнять множество задач. Но по мере создания большего количества агентов я понял, что более эффективным подходом может быть команда специализированных агентов, работающих вместе для достижения желаемых результатов.

Этот подход имеет несколько преимуществ:

1. Легче обновлять: Вместо изменения всей системы можно обновить конкретного агента.
2. Накопленные преимущества: Основные возможности, такие как ответы на вопросы или планирование встреч, могут быть использованы в различных функциях, таких как продажи, маркетинг и поддержка.
3. Снижение затрат на разработку: Повторное использование общих возможностей значительно снижает стоимость создания новых агентов.

В случае с нашим агентом BDR для продаж мы реализовали этот командный подход. "Менеджер-агент" отвечает за категоризацию и делегирование задач различным суб-агентам, а также за выполнение ключевых действий, таких как отправка и получение электронных писем, создание событий в календаре и ведение записей в CRM.

Суб-агенты включают в себя:

1. Исследователь потенциальных клиентов: Этот агент имеет доступ к различным источникам данных (например, Google, Apollo, LinkedIn) для понимания потенциального клиента и определения ценностного предложения.
2. Менеджер входящей почты: Этот агент обучен на данных компании, чтобы отвечать на любые вопросы потенциального клиента.
3. Агент последующих действий: Этот агент обучен проверенным схемам последующих действий.

Когда менеджер-агент получает новый лид из CRM, он делегирует задачи суб-агентам, и они совместно работают над завершением всего процесса BDR для продаж.

Этот подход уже обеспечил около 20% встреч для нашей команды продаж, и я сделал несколько интересных наблюдений относительно использования сотрудников-ИИ вместо человеческих сотрудников:

1. Прозрачность: С сотрудниками-ИИ я всегда могу проследить шаги, которые привели к принятию решения, что позволяет мне делать целевые корректировки подсказок и поведения агентов.
2. Отсутствие коммуникационных барьеров: В отличие от человеческих сотрудников, агенты-ИИ не имеют коммуникационных барьеров, так как они могут разделять одну и ту же "память" или базу знаний, что упрощает масштабирование и наращивание их возможностей.