директор и машина · продажи · запись № 028 · 3 августа 2026 · Давид Герштейн

KPI менеджеров по продажам: метрики, которые не убивают продажи

Неделя: план по выручке выполнен на 80%. Закрыли 7 сделок из 16 запланированных. Конверсия в продажу — 14% при плановых 23%. Средний чек, кстати, выше плана: 13,5% против 10%. Во встречу конвертировали хорошо — 55%, встреч провели 49. А вот из встречи в договор — только 22%. Руководитель отдела в этот момент говорит буквально: «мне становится страшно, я начинаю переживать конкретно».

Вот с этой раскладки и стоит начинать разговор про kpi менеджеров по продажам. Не с одной цифры «выполнил план — не выполнил», а с воронки, где видно, на каком именно шаге теряются деньги. В этом примере деньги теряются не на входе (лидов и встреч достаточно) и не на сумме сделки (чек выше плана). Они теряются между встречей и договором. Это совсем другая проблема, чем если бы проседала конверсия во встречу — и лечится она по-другому.

Почему план по выручке — это не KPI менеджеров по продажам, а диагноз задним числом

План по выручке говорит только одно: получилось или нет. Он не говорит, почему. Отдел из 6–7 менеджеров в одной компании стабильно продавал хуже, чем тот же отдел в составе 3 человек — руководителя, его напарника и ещё одного. Причина не в квалификации новых людей. Причина в том, что лидов на всех не хватило, и качество работы с каждым лидом упало. По плану выручки это не видно сразу — видно только через несколько месяцев, когда цифры уже просели.

После того как ввели контроль на уровне воронки — не «сколько продали», а «сколько лидов, сколько встреч, сколько дней сделка стоит без движения» — конверсия начала расти на процентный пункт в месяц. Не потому что наняли новых людей или увеличили бюджет на лиды. Потому что стало видно, где именно теряются клиенты у конкретных менеджеров.

Воронка вместо итоговой цифры

Рабочий набор метрик для отдела продаж выглядит примерно так — и это то, что легло в основу дашборда, о котором дальше. В последнем столбце — фактические значения по той самой неделе с планом, выполненным на 80%, там, где данные вообще фиксировались:

Три последние строки не зря помечены «не фиксировалось» — это честная часть картины: до внедрения дашборда эти данные просто не собирались, и именно их отсутствие не позволяло увидеть риски заранее.

Вот как выглядит эта воронка на примере той самой недели — по стадиям, а не одной итоговой цифрой:

Из этой картинки понятно, что чинить нужно не скрипты первого звонка (со встречами всё нормально) и не квалификацию лидов на входе. Проблема — в переходе от встречи к договору. Это либо аргументация, либо цена, либо то, что клиенту не закрыли реальное возражение на встрече. Без разбивки по стадиям это выглядело бы просто как «конверсия ниже плана» — и время ушло бы на исправление не той части воронки.

Мёртвые лиды и мёртвые сделки — считать отдельно

В одной воронке нашёлся клиент без движения полтора года — из отдельной категории контрактов, которая по своей природе двигается медленнее остальных. Он искажал всю статистику: по нему считались сроки, средние показатели, конверсии — и всё это было неправдой, потому что клиент фактически не двигался. Решение простое: вынести такие случаи в отдельную воронку по типу работ, чтобы не путать «спящих» клиентов с активной работой.

Похожая логика применима и на входе воронки: если в отдел приходит 200+ потенциальных обращений в месяц, а конверсия держится около 25%, недостаточно смотреть на итоговый процент — нужно понимать, сколько из этого пула вообще пригодно для апсейла прямо сейчас, а сколько застряло на этапе сбора документов и физически не может продвинуться дальше, сколько бы касаний ни делал менеджер.

Другой пример — с базой отказников. Компания подняла лиды семилетней давности, которые когда-то отказали: не готовы платить, не готовы разговаривать, не оставили заявку. В марте часть из них вернулась и купила на сумму, заметную для месячного оборота компании. Важная деталь: все они раньше брали трубку и общались — просто им в своё время достался менеджер низкой квалификации. Это фиксация системной ошибки: слабый менеджер = потерянные деньги, которые можно вернуть, просто пересадив клиента на другого человека. Стоит сразу оговориться: этот результат дал не один инструмент, а комплекс мер — сегментация базы, ручной отбор «тёплых» отказников и пересадка на менеджера с другой квалификацией. Отдельно оценить вклад одной лишь автоматизации выборки в эту сумму по имеющимся данным нельзя, и приписывать её целиком скорингу было бы нечестно. Компания сейчас готовит автоматический инструмент, чтобы повторить этот результат уже не разово, а на потоке — но пока это план, а не факт, который можно было бы зашить в KPI.

Для kpi менеджеров это означает: нужна метрика не только по новым лидам, но и по работе с базой. Один менеджер в мае сделал только 15 звонков новым контактам вместо плановых 60+, зато повторное касание по 19 тёплым лидам дало 4 рекомендации. Вывод прямой: одного звонка недостаточно, нужна регулярная работа с базой как отдельный измеримый процесс, а не разовая акция. Больше про то, куда утекают лиды между маркетингом и продажами — в статье «Лиды есть, а продаж нет».

ИИ-связка: скоринг звонков и контроль без прослушки вручную

Отдельная история — про то, как ИИ начал оценивать вторичные звонки менеджеров по критериям, которые сами менеджеры никогда не видели. Требования к таким звонкам были прописаны в системе для настройки алгоритма, но до отдела продаж их никто не донёс. В итоге менеджеры звонили, как звонили всегда, а система штрафовала их за несоответствие правилам, о которых они не подозревали. Это типичная ошибка при внедрении любого автоматизированного KPI: сначала нужно проверить, что оценки ИИ и оценки живого проверяющего совпадают в целом, и только потом объявлять отделу правила игры.

Рабочая схема конвейера, которая закрывает эту проблему, выглядит так:

1. Что. Звонок менеджера завершается в телефонии, подключённой к CRM (например amoCRM или Bitrix24).
2. Чем. Вебхук на событие «звонок завершён» отправляет запись во внешний сервис транскрибации, затем текст и метаданные (id менеджера, id сделки, длительность) — в дешёвую модель для первичного скоринга по критериям.
3. Куда. Результат (баллы по критериям, итоговый скор, флаг эскалации) пишется обратно в карточку сделки CRM через API и параллельно — в общий дашборд.
4. Кто и когда. Пограничные звонки (скор 40–60 из 100) автоматически уходят на повторную оценку дорогой моделью и попадают в очередь ручной проверки РОПа. Остальные просто накапливаются в статистике по менеджеру.

Дешёвая модель здесь оправдана: объём звонков большой, а задача первого прохода простая — сверить факты по чек-листу, не рассуждая. Дорогая модель включается только на спорных случаях, где нужна интерпретация тона и контекста. Это тот же принцип, что и в контроле качества без штатного ОКК — подробнее про экономику такой связки в статье про контроль качества звонков без ОКК.

Ты — контролёр качества вторичных звонков менеджеров по продажам.
Тебе дан транскрипт звонка и список критериев, обязательных для вторичного звонка в компании.
Оцени каждый критерий строго по тексту: выполнен / не выполнен / невозможно определить,
с короткой цитатой-подтверждением. Не придумывай факты — если данных нет, пиши
"невозможно определить".

Критерии:
1. Менеджер уточнил причину паузы клиента.
2. Менеджер напомнил про предыдущую договорённость.
3. Менеджер предложил конкретный следующий шаг с датой.
4. Менеджер не использовал давление ("надо решить сегодня").
5. Менеджер вслух зафиксировал новый статус сделки.
6. Разговор длился не менее 3 минут.

Входные данные:
call_id: {{call_id}}
manager_id: {{manager_id}}
duration_sec: {{duration_sec}}
transcript: {{transcript}}

Верни строго JSON без пояснений вне JSON, поле score — сумма выполненных критериев
в процентах, поле escalate — true, если score между 40 и 60.

Пример ответа модели на такой запрос:

{
  "call_id": "88452",
  "manager_id": "M-14",
  "criteria": [
    {"id": 1, "status": "выполнен", "quote": "почему вы решили взять паузу"},
    {"id": 2, "status": "не выполнен", "quote": null},
    {"id": 5, "status": "невозможно определить", "quote": null}
  ],
  "score": 50,
  "escalate": true
}

Инженерная обвязка

Пайплайн крутится не «где-то в облаке», а на понятном сервисе-посреднике: небольшой скрипт или сценарий в n8n на отдельном сервере (или облачной функции), который слушает вебхук из CRM, дергает API транскрибации и API модели, пишет результат обратно через API CRM. Если модель вернула невалидный JSON или не ответила — до трёх повторов с задержкой, затем звонок автоматически падает в ручную очередь, а не теряется молча. Если пайплайн не отвечает вообще (сбой сервиса, кончилась квота API) — отдельное сообщение уходит в канал ответственного за инфраструктуру, а не в общий чат отдела продаж, чтобы не путать техническую ошибку с реальной проблемой у менеджера.

Здесь же стоит держать в голове ограничение по личным данным: транскрипты звонков могут содержать чувствительную информацию о клиенте, и то, что можно отправлять во внешнюю модель, а что нельзя, — вопрос отдельный и заслуживает самостоятельного разбора.

Мотивация: процент с продаж — не единственный рычаг

С мотивацией менеджеров сложнее, чем кажется на старте. В одной компании руководителя отдела перевели на схему «1% с личных продаж + 1% с продаж команды» — чтобы стимулировать развитие отдела, а не только личный результат. Но внедрение отложили на месяц: испугались, что менеджер с недостаточным личным доходом потеряет мотивацию, пока привык мыслить горизонтом в один месяц, а не в перспективе роста команды. В другом случае руководитель отдела получал двойную комиссию — и как менеджер, и как руководитель, — что снижало его интерес развивать команду вместо личных продаж. Решение — временно сохранить двойную схему на два месяца, а затем перейти только на командную комиссию, привязав переход к конкретному критерию: укомплектованный состав из нескольких менеджеров.

Есть и обратная сторона — конфликт ожиданий. Менеджеру когда-то обещали процент от прибыли, но когда рост замедлился, собственник эту долю забрал, списав всё на «неправильное управление». Формально это решение собственника. По факту — подрыв доверия к любой будущей схеме мотивации в этой команде. KPI и бонусы, которые можно отменить задним числом, работают только один раз — после этого людям нужны письменные договорённости, а не устные обещания. Похожая тонкость — с расчётом бонуса: менеджеру предложили не засчитывать доход от клиента, который должен был оплатить в следующем месяце, хотя раньше компания обещала учитывать такие переходящие платежи. Менеджер согласился в обмен на повышение бонуса — но осадок от смены правил остаётся, даже если формально стороны договорились.

Не всякий провал по конверсии решается деньгами. Когда конверсия отдела держится на уровне 25–28% третий месяц подряд, руководитель формулирует это без обиняков: «конверсия 25-28% третий месяц подряд — это позор. Если такая конверсия, то я меняю сразу структуру мотивации и все рекомендации отдаю в отдел продаж, у которого конверсия 80%». Это тоже KPI-решение, просто не про размер процента, а про то, что низкая конверсия делает сам факт получения лидов от компании привилегией, которую можно потерять. Похожий случай — с менеджерами, которые теряют энтузиазм на холодных лидах из низкоконверсионного канала: здесь сработало не повышение комиссии (это подтвердило бы, что канал действительно «плохой»), а объяснение, что работа со сложными холодными сделками — часть роста квалификации, а не наказание.

KPI, которые считают не только продажи

Один из собственников предложил другой взгляд на цель. Вместо роста продаж в абсолютных цифрах (это дало бы сравнительно скромный прирост прибыли) — смотреть на сокращение цикла обслуживания клиента на 30% и снижение операционных расходов на 20–30%. Логика в том, что эти метрики сильнее влияют на чистую прибыль через ускорение оборота денег и снижение затрат, чем прямой рост выручки. Для менеджеров это тоже применимо: скорость закрытия сделки и снижение доли «зависших» клиентов иногда даёт бизнесу больше денег, чем ещё один процент к конверсии.

И ещё один KPI — который вообще не сводится к числу. Менеджер провёл лид-менеджера через постепенное вовлечение: сначала наблюдение за встречами, потом ведение первых 7 минут, затем расширение роли, пока не сказал «иди и закрывай сама» — и она закрыла сделку. Ни один дашборд не покажет момент готовности человека к самостоятельной работе. Это тот случай, когда KPI по количеству проведённых встреч стажёром маскирует главное: готов он или нет.

Дашборд, который заменяет отчёты вручную

Практический вывод из всей этой фактуры такой: KPI менеджера по продажам работает, только если он живёт в системе, а не в голове руководителя и не в еженедельном отчёте, который менеджер сам себе пишет. В нескольких компаниях в итоге пришли к одному и тому же решению — единый интерактивный отчёт вместо разрозненных документов: договоры по источникам, пайплайн по месяцам, оплаты и выставленные счета по каждому сотруднику. Логика простая: «зачем мне два отчёта, если можно один ```

Частые вопросы

Какие KPI ставить менеджеру по продажам, кроме плана продаж?

Конверсию в продажу, конверсию во встречу, средний чек, число дней в текущем статусе сделки и долю просроченных по нормативу сделок — это показывает, где именно теряются деньги, а не только сколько их не дошло.

Как контролировать менеджеров без микроменеджмента?

Через дашборд с автоматическим светофором по срокам стадий вместо ручных отчётов и прослушки: руководитель видит застрявшие сделки сам, не спрашивая у менеджера, что происходит.

Почему рост числа менеджеров не увеличивает продажи?

Потому что лидов на всех не хватает, качество работы с каждым падает, а KPI по количеству звонков или сделок маскирует эту деградацию, пока не начнёт падать общая конверсия.

#контроль и надёжность #аналитика и отчётность #деньги