Читать книгу: «B2B с ИИ: как продавать сложное»

Не виноватая я! Он сам пришёл!

– из кинофильма «Бриллиантовая рука» (1969)

Введение

Вы уже пробовали использовать ИИ в маркетинге или продажах.

Может, просили его написать пост для соцсетей. Сгенерировать email-рассылку. Подготовить черновик питча для нового клиента.

Результат, скорее всего, вас разочаровал.

Текст получился безликий. Или слишком общий. Или – что хуже – содержал фактические ошибки. Вы потратили время на редактуру, но не сэкономили его.

Это не вина ИИ. Он отвечает так, как его спросили.

Проблема в том, что в B2B нельзя задавать общие вопросы и ждать точных ответов.

Здесь нет одной кнопки «купить». Нет импульсивных решений. Нет одного человека, который всё решает.

Сделка строится на доверии, глубоком понимании бизнеса клиента и способности говорить на его языке.

ИИ не знает, что такое ваша экспертиза. Не чувствует, где тонкости отрасли. Не понимает, почему клиент молчит после демо.

Но он может помочь – если вы научитесь ставить задачи правильно.

Эта книга – для владельцев B2B-компаний, маркетологов и специалистов по продажам, которые каждый день сталкиваются с одной и той же проблемой:

их продукт или услуга действительно решает сложную задачу – но донести это до клиента всё труднее.

Речь не о футболках и подписках на музыку.

Речь о SaaS, который должен интегрироваться в чужую систему.

Об IT-аутсорсе, от которого зависит стабильность бизнеса клиента.

О консалтинге, который меняет стратегию компании.

О юридической и бухгалтерской поддержке, где ошибка стоит десятков тысяч.

Об enterprise-решениях, за которые отвечают несколько руководителей одновременно.

И вы устали от советов, созданных для тех, кто работает с корзиной, импульсом и одним лицом в сделке.

Там, где у вас – недели переговоров, десятки уточняющих вопросов и решение, принятое коллегиально.

Вы узнаете, как использовать ИИ так, чтобы он действительно работал в вашем контексте.

Как находить клиентов не по устаревшим портретам, а по тем сигналам, которые они дают прямо сейчас – на сайте, в отраслевых Telegram-каналах, профессиональных сообществах и публичных комментариях.

Как распознавать, что на самом деле стоит за фразой «нам нужна CRM»: возможно, клиент боится потери данных, а не ищет функционал.

Как готовить сообщения под CFO, CTO или операционного директора – не тратя неделю на три версии, а получая черновик, который уже учитывает роль и риски.

Как сократить рутину в работе с лидами, но сохранить глубину диалога – потому что в B2B доверие строится на деталях.

И как избежать ситуаций, когда ИИ случайно раскрывает то, что должно оставаться внутри вашей компании.

В этой книге – фреймворки, которые работают независимо от того, какая нейросеть вышла вчера.

Реальные примеры из B2B-практик: без прикрас, без иллюзии, что всё получается с первого раза.

И чёткие ориентиры: где ИИ ускоряет решение, а где его участие требует осторожности.

ИИ не продаёт.

Продаёте вы – своей экспертизой, опытом и способностью понимать клиента.

ИИ – ваш инструмент. Он помогает анализировать быстрее, писать черновики точнее, готовиться к встречам глубже.

Но решаете вы.

Эта книга – о том, как научиться работать с ИИ так, чтобы он усиливал вас, а не заменял.

Часть 1. Понимание клиента
Глава 1. Кто ваш клиент на самом деле

Многие B2B-компании уверены, что знают своего клиента.

У них есть портрет: «IT-директор в компании от 200 человек, бюджет до 500 тыс. в год, ищет автоматизацию процессов».

Он лежит в Notion, обсуждался на стратегической сессии полгода назад, и по нему строится весь маркетинг.

Но когда приходят реальные лиды, они не совпадают с этим портретом.

Кто-то из enterprise-компании с 2 000 сотрудников запрашивает демо.

Кто-то из малого бизнеса с 15 людьми готов платить в три раза больше.

А IT-директора, которых вы ждали, вообще не отвечают.

Причина не в том, что вы «неправильно сегментировали».

А в том, что портрет клиента – не статичный документ. Это гипотеза. И её нужно проверять каждый месяц.

ИИ может помочь найти новые сигналы – но только если вы перестанете использовать его для подтверждения старых убеждений.

Где искать сигналы

В B2B интерес проявляется задолго до заявки.

Кто-то заходит на страницу «Тарифы» – и уходит. Это сигнал: ему важна цена, но, возможно, он просто сравнивает.

А кто-то час изучает раздел «Интеграции с 1С», перечитывает техническое описание, а не глянцевый PDF, и возвращается через два дня – уже с коллегой.

Такой человек не ищет «что-нибудь для автоматизации». Он решает конкретную задачу – и проверяет, подойдёте ли вы.

Это поведение – самый честный индикатор заинтересованности.

Потому что в B2B решение редко рождается в моменте. Оно зреет – в сравнениях, в перечитывании кейсов, в обсуждениях с коллегами.

И эти следы важнее любой формы с пометкой «Хочу демо».

Но поведение на сайте – только часть картины.

Полная – складывается из того, что люди говорят вне вашего сайта.

Руководители и специалисты не анонсируют покупки, но оставляют следы, если знать, где искать.

В отраслевых Telegram-каналах они спрашивают: «Кто внедрял новое ПО и сталкивался с простоями из-за ошибок при переносе данных?», жалуются на инструменты, которые не справляются с нагрузкой, или тихо ищут подрядчика «по рекомендации».

В профессиональных группах «ВКонтакте» делятся провалами, чтобы помочь коллегам избежать тех же ошибок. И в том же обсуждении кто-то пишет: «А мы решили это так – может, подойдёт и вам?

Под новостями на VC.ru или в «Коммерсанте» комментируют не ради спора, а чтобы обозначить позицию: «Это убьёт малый бизнес», «Наконец-то регулятор услышал», «Технология сырая – мы проверили».

А в постах на Хабре или в Дзене описывают внутренние эксперименты: как внедряли новую систему, почему провалился пилот, что сработало неожиданно хорошо.

Это – язык реальных задач. Чтобы говорить на нём, достаточно собирать, структурировать и интерпретировать то, что люди уже говорят открыто.

Как работать с этими данными

ИИ не анализирует «потоки сам по себе».

Чтобы он помог, вы делаете три простых шага:

Собираете данные – не всё подряд, а то, что относится к вашей теме.

Например: архив последних 30 дней из 3–5 ключевых Telegram-каналов вашей отрасли,

публичные комментарии под 10 последними новостями на VC.ru,

и логи поведения с вашего сайта за последние 60 дней.

Формулируете вопрос – не «напиши портрет», а:

«Какие три поведенческие паттерны чаще всего встречаются у компаний, которые в итоге становятся клиентами?»

Или:

«Какие формулировки используют люди, когда описывают проблему, которую мы решаем?»

Проверяете вывод – не верите на слово. Сверяете с реальными сделками.

Если ИИ говорит: «Клиенты часто упоминают страх перед простоем», – вы смотрите:

→ Был ли этот страх в переговорах?

→ Отражён ли он в питчах?

→ Можно ли усилить его в контенте?

Так вы не «запускаете ИИ и ждёте чуда».

Вы задаёте направление, получаете гипотезу, проверяете её на практике.

Этот цикл – основа динамического портрета клиента.

Фреймворк: ICP 2.0

Когда вы собрали сигналы и проанализировали их с помощью ИИ, возникает следующий вопрос:

«Как превратить эти наблюдения в инструмент, который будет работать каждый день – в маркетинге, продажах, создании контента?»

Ответ – не в новом документе, который ляжет пылью в Notion.

А в динамическом портрете клиента, который живёт и обновляется вместе с рынком.

Мы называем его ICP 2.0 – не как модное название, а как напоминание:

старый подход (раз в год, стикеры, гипотезы в вакууме) больше не работает.

ICP 2.0 строится на трёх слоях:

Компания – отрасль, размер, география. Это база. Она редко меняется, но задаёт рамки.

Поведение – что человек делает: какие страницы смотрит на вашем сайте, какие вопросы задаёт в Telegram, возвращается ли через неделю.

Язык – как он описывает проблему: «нужна CRM» или «боимся пропустить сроки по делам».

Первый слой вы знаете заранее.

А вот второй и третий – живые. Их нужно обновлять каждые 30–60 дней на основе реальных данных.

ИИ помогает выделить паттерны в поведении и языке – но только если вы сначала собрали эти данные и задали чёткий вопрос.

Результат – не «идеальный клиент» из учебника, а рабочая гипотеза, которую вы проверяете на ближайших 10 встречах с лидами.

Если гипотеза подтверждается – вы усиливаете её в питчах и контенте.

Если нет – корректируете и повторяете цикл.

Так портрет перестаёт быть догмой – и становится компасом в реальном времени.

Главная ошибка: искать подтверждение

Самая частая ловушка – использовать ИИ не для поиска новых сигналов, а для подтверждения старых гипотез.

Вот пример:

Компания продаёт CRM для юридических фирм.

Их портрет клиента – «юридические конторы 10–30 человек, без IT-отдела».

Они собирают все запросы за последние два месяца: из формы на сайте, из Telegram-каналов, из комментариев под отраслевыми постами – и получают список из 90 компаний.

Затем они дают этот список ИИ и просят:

«Раздели компании на группы по типу запроса. Где речь о простой автоматизации, а где – о контроле сроков и ответственности?»

ИИ выделяет:

– 60 компаний действительно ищут «простую CRM» (малые юрфирмы),

– но 30 – это юрдепартаменты банков и корпораций, которые пишут: «Нам нужно отслеживать дедлайны по делам, чтобы не пропустить сроки исковой давности».

Оказывается, реальный спрос – не в сегменте, который они считали основным.

А всё потому, что вопрос был сформулирован как анализ данных, а не как поиск подтверждения.

ИИ не должен подтверждать, кого вы хотите видеть клиентом.

Он должен показывать, кто действительно в вас заинтересован.