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.

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.

Практикум №1

Задание:

Возьмите десять последних лидов, которые дошли до демо или закрыли сделку.

Посмотрите внимательно: какие страницы они просматривали на вашем сайте, откуда пришли и какие слова использовали в первом сообщении.

Теперь сравните это с тем портретом клиента, который у вас записан в Notion или обсуждался на последней стратегической сессии.

Совпадает ли он с тем, что показывают реальные данные?

Или, может быть, ваши настоящие клиенты – совсем не те, кого вы себе представляли?

Вопрос для рефлексии:

Что из того, что вы считали «неподходящим», на самом деле оказалось признаком заинтересованности?

Глава 2. Невысказанные боли

Клиент редко говорит прямо: «Мне страшно, что ваша система сломается в самый ответственный момент».

Или: «Я не хочу признаваться руководству, что мы до сих пор ведём учёт в Excel».

Или: «Если этот проект провалится, меня уволят».

Вместо этого он пишет: «Нам нужна CRM».

Или: «Ищем подрядчика для автоматизации».

Или: «Хотим протестировать ваше решение».

Эти фразы – поверхность. Если смотреть глубже, то за ними могут быть скрыты – тревоги, страхи, внутренние конфликты.

Именно они определяют, купит клиент или нет.

Потому что в B2B решение редко принимается на основе функционала.

Оно часто принимается на основе ощущения безопасности.

ИИ не читает мысли. Но он может помочь увидеть то, что скрыто за вежливыми формулировками – если вы научитесь задавать правильные вопросы.

Где искать невысказанные боли

Большинство маркетологов ищут боли в анкетах, интервью, отзывах.

Это важно – но недостаточно.

Потому что в формальном диалоге человек часто говорит то, что «правильно», а не то, что на самом деле чувствует.

Настоящие боли проявляются в неформальных, незащищённых моментах:

В чате поддержки: «А у вас точно не будет простоев при обновлении?»

В переписке после демо: «Можете прислать сравнение с [конкурентом]? Нам нужно обосновать выбор».

В открытых обсуждениях: «Кто-нибудь пробовал такие системы? Боимся, что внедрение займёт полгода».

В вопросах на вебинаре: «А если у нас нет IT-специалиста? Кто будет настраивать?»

Эти фразы кажутся техническими.

Но за ними – страх перед сложностью, ответственностью, потерей контроля.

ИИ помогает не «угадать боль», а систематизировать то, что уже сказано.

Как работать с этими сигналами

Чтобы ИИ действительно помог увидеть то, что клиент не говорит прямо, нужно начать не с него, а с себя.

Сначала вы собираете всё, где люди говорят без прикрас – не официальные заявки, а те моменты, когда фильтр опускается.

Это переписка с поддержкой за последние месяцы, вопросы в конце вебинаров, комментарии в отраслевых Telegram-каналах и профессиональных группах, даже негативные отзывы – особенно они.

Именно там, в незащищённых репликах, звучат настоящие тревоги: «А вдруг система ляжет в самый ответственный момент?», «Боимся, что команда не примет новое решение», «Не хотим тратить время на обучение».

Когда у вас есть этот «сырой» материал, вы не просите ИИ «найти боли» – это слишком расплывчато.

Вы задаёте точный вопрос:

«Какие три повторяющиеся страха стоят за техническими вопросами?»

Или:

«Какие формулировки клиенты используют, когда говорят о рисках?»

ИИ выделяет паттерны – не как истину, а как гипотезу.

Если он показывает: «Часто упоминается страх перед простоем», – вы не бросаетесь писать в рассылке: «Не бойтесь!» (это только усилит тревогу).

Вы включаете в питч конкретику:

«Мы понимаем: главное – стабильность. Поэтому у нас двухнедельный пилот без остановки текущих процессов и SLA 99,95%».

Так вы перестаёте гадать, что волнует клиента.

Вы опираетесь на его собственные слова – и превращаете их в основу доверия.

Потому что лучший аргумент – не тот, который вы придумали.

А тот, который клиент уже сам высказал.

Пример: SaaS для учёта проектов

Компания продаёт систему управления проектами для IT-аутсорс-компаний.

Их питч делал упор на «гибкость, интеграции, красивые дашборды».

Но конверсия из демо в сделку была низкой.

Они собрали 120 сообщений из чатов поддержки, вопросов после демо и комментариев в Telegram.

И дали ИИ задание:

«Какие скрытые тревоги стоят за вопросами о настройке и обучении?»

ИИ выделил паттерн:

→ 68% вопросов содержали фразы вроде: «А если мы не справимся?», «У нас нет времени на обучение», «Боимся, что команда откажется использовать».

Оказалось, главная боль – не функционал, а внутреннее сопротивление в команде.

Клиенты боялись, что внедрение вызовет хаос, а не порядок.

Компания изменила подход:

В питче теперь первым делом говорили: «Мы берём на себя обучение вашей команды – без вашего участия».

В демо показывали не дашборды, а процесс внедрения за 5 дней.

В email-рассылке писали не о «гибкости», а о «том, как ваши сотрудники начнут использовать систему с первого дня».

Конверсия из демо в сделку выросла на 40%

Ключ не в ИИ.

Ключ в том, что они перестали продавать то, что хотели продавать, и начали отвечать на то, что клиент боялся спросить вслух.

Ошибки, которых стоит избегать

Работая с невысказанными тревогами, легко переступить грань между вниманием и навязчивостью.

Самая частая ловушка – видеть боль там, где её нет.

Не каждый вопрос о конкурентах – признак страха. Иногда клиенту действительно нужно просто сравнить условия, сроки или интеграции.

Не каждое уточнение – сигнал тревоги. Иногда это просто профессиональная тщательность.

Чтобы не ошибиться, смотрите на контекст:

повторяется ли тема в разных сообщениях?

Появляются ли эмоциональные слова – «боимся», «опасаемся», «не хотим рисковать»?

Или речь идёт о нейтральных, технических деталях?

Без этого различия вы начнёте «лечить» того, кто просто уточняет диагноз.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.