Елена Галакси – B2B с ИИ: как продавать сложное (страница 1)
Елена Галакси
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.