# Нейросети в B2B-продажах: Как технологии помогают понимать клиента

Дмитрий Иванович Норка

В современном стремительно меняющемся мире B2B-продаж успех определяют не только глубокая персонализация, но и способность быстро адаптироваться и внедрять новые подходы к работе. Эта книга – практическое руководство по использованию искусственного интеллекта во взаимодействии с клиентами. В ней подробно рассмотрено, как с помощью ИИ собирать и структурировать данные, выстраивать персонализированные коммуникационные стратегии, вести диалог и управлять возражениями, формировать эффективные коммерческие предложения. Отдельные главы посвящены вопросам рисков, этики и конфиденциальности при работе с ИИ.

Сегодня чисто физически вы не можете вникать в каждого клиента по 5–6 часов. Вы не можете писать уникальные письма, готовить презентации под каждого, адаптировать предложения с учетом всех нюансов отрасли, организации, цикла закупки. А клиент этого ждет.

Книга включает реальные кейсы успешного и неудачного применения технологий, а также подборки чек-листов и шаблонов промптов, которые помогут персонализировать и усилить B2B-продажи с помощью искусственного интеллекта.

Нейросети не заменяют продавца. Но они дают ему суперсилу: способность видеть и понимать больше, чем позволяет время. Они позволяют адаптировать, персонализировать, моделировать, усиливать, настраивать – и при этом экономить часы. И главное – они убирают рутину, чтобы вы могли заниматься тем, что действительно нельзя передать машине: созданием доверия.

Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436–ФЗ от 29.12.2010 г.)


Главный редактор: Сергей Турко

Руководитель проекта: Анна Василенко

Арт-директор: Юрий Буга

Дизайн обложки: Денис Изотов

Корректоры: Мария Смирнова, Елена Аксёнова

Компьютерная верстка: Павел Кондратович


© Дмитрий Норка, 2026

© ООО «Альпина Паблишер», 2026

* * *


Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

> Алине и Антону – с любовью, верой и тихой надеждой, что ваше «вместе навсегда» будет важнее любых обстоятельств


## Вступление

Я из тех, кто помнит, как накладные на отгрузку товара выписывались вручную. Не метафорически, не из рассказов – буквально: шариковая ручка, копирка, калькулятор, папки с бумагами в металлическом шкафу и руки, вечно перепачканные чернилами и пылью от факсов. Мой первый компьютер был Pentium 486. Огромная, шумная машина, которая загружалась несколько минут и гудела как трансформаторная будка. Но даже она создавала ощущение, что бизнес больше не будет прежним.

Я видел, как мы переходили с бумаги в Excel. С каталогов на дисках – к сайтам. С записи в ежедневниках – к CRM. Я помню время, когда интернет воспринимался как игрушка, а электронная почта казалась роскошью. В каждом этапе была тревога, сопротивление, ощущение, что «вот сейчас начнется что-то слишком сложное». И каждый раз спустя пару лет мы не понимали, как жили без этого раньше.

Сегодня происходит то же самое. Только масштаб изменений другой. Речь идет не просто о новых инструментах. Мы стоим перед изменением самой логики продаж.

Если работаете в B2B-продажах, вы знаете, что поменялось. Это не теория – это ваши цифры. Клиенты стали закрыты. Устали. Перегреты. Они получают десятки коммерческих предложений в неделю. И все чаще не отвечают. Не потому, что они не заинтересованы. А потому, что им надоело. Надоело читать одинаковые фразы. Слушать одинаковые презентации. Получать письма, в которых не чувствуется ничего – ни понимания, ни эмпатии, ни интереса.

Они научились мгновенно отсеивать все неперсонализированное. И если вы отправили универсальный текст – вас просто не видят. Вас стирают до прочтения. Отправляют в спам. В лучшем случае откладывают в «Прочитать потом», и это «потом» никогда не наступает.

Но когда ответа не приходит, компании начинают повышать интенсивность. Больше звонков, больше писем, больше охвата. Но эффект – обратный. Больше – не значит глубже. Сегодня выигрывает не тот, кто громче говорит, а тот, кто точнее слышит. И умеет говорить о том, что действительно важно клиенту.

Вот тут и возникает ключевая проблема: масштаб против глубины.

Сегодня чисто физически вы не можете вникать в каждого клиента по 5–6 часов. Вы не можете писать уникальные письма, готовить презентации под каждого, адаптировать предложения с учетом всех нюансов отрасли, организации, цикла закупки. А клиент этого ждет. Причем не просто ждет – он не воспринимает ничего другого.

Вот этот разрыв – между ожиданиями клиента и возможностями продавца – и есть главная точка, в которую входит искусственный интеллект.

Нейросети не заменяют продавца. Но они дают ему суперсилу: способность видеть и понимать больше, чем позволяет время. Они позволяют адаптировать, персонализировать, моделировать, усиливать, настраивать – и при этом экономить часы. И главное – они убирают рутину, чтобы вы могли заниматься тем, что действительно нельзя передать машине: созданием доверия.

Я написал эту книгу не как разработчик алгоритмов. Я не математик и не инженер. Я продавец. Я учу продавцов. И я говорю с вами на языке, который вы знаете. Я вижу, как работает рынок. Я слушаю переговоры. Я анализирую воронки, письма, презентации, поведение клиентов. И я точно знаю: тот, кто умеет использовать ИИ в продажах, продает иначе.

Книга, которую вы держите в руках, – не про технологии. Она про мышление. Про то, как продавец становится гибридом: человеческая интуиция + машинная точность. Про то, как скрипты умирают, а смыслы рождаются. Про то, как можно продавать индивидуально – даже если у вас в CRM 200 лидов.

Вы не найдете здесь формул, кода или перегруженной технической терминологии. Вместо этого вы получите конкретные приемы, как использовать нейросети в B2B-коммуникации, реальные истории, в которых искусственный интеллект помог готовиться к сложным переговорам, усиливать предложения и точно попадать в контекст клиента. Я покажу, как проверять качество информации, сгенерированной моделью, как писать эффективные запросы (промпты), которые работают в реальной практике, и почему старое шаблонное мышление больше не приносит результата – и что приходит ему на смену.

Я хочу, чтобы, дочитав эту книгу, вы сказали себе три простые, но очень важные вещи.

Первая: «Так, как я работал раньше, больше работать нельзя». Массовые подходы закончились. Универсальные письма игнорируются. Клиенты ушли туда, где их слышат, а не обрабатывают.

Вторая: «Теперь я понимаю, зачем мне нейросети». Это не модная игрушка и не тренд для стартапов. Это инструмент, который экономит вам пять часов времени и дает клиенту ощущение, что вы работали именно для него.

И третья: «Это не так сложно, как казалось». Чтобы работать с нейросетями, не нужен технический бэкграунд. Достаточно ясной цели, здравого смысла и желания попробовать. Один вечер, чтобы разобраться, – и десятки точных, результативных коммуникаций в будущем.

Если вы чувствуете, что продажи стали другими, – это не тревожность. Это интуиция. Если вам все чаще не хватает слов, чтобы достучаться до клиента, – вы не одиноки. И если внутри есть ощущение, что можно иначе, глубже, точнее, – вы уже на шаг ближе к новому уровню.

Эта книга не про технологии ради технологий. Она про силу быть услышанным в мире, полном шума. Про умение замечать детали, чувствовать контекст, говорить с каждым как с единственным.

Нейросети не делают это за вас. Но с ними вы становитесь точнее, быстрее, свободнее.

Понимание клиента – это не алгоритм. Это отношение.

И если вы готовы работать по-новому – не холоднее, а теплее, – эта книга поможет вам сделать первый шаг.

## Часть I. От массовости к индивидуальности: почему персонализация определяет успех современных продаж

### Глава 1. Эволюция B2B-продаж: от массовых шаблонов к искусству персонализации

#### Введение

Мир B2B-продаж переживает фундаментальную трансформацию. Эра массовых подходов завершается на наших глазах. Шаблонные коммерческие предложения, стандартные скрипты и универсальные презентации – инструменты, приносившие результаты десятилетиями, сегодня вызывают лишь раздражение у потенциальных клиентов.

Руководители компаний, принимающие решения, ежедневно сталкиваются с десятками однотипных предложений. Их почтовые ящики переполнены безликими письмами, начинающимися с одинаковых фраз: «Наша компания является лидером…», «Мы предлагаем инновационные решения…», «Позвольте представить уникальное предложение…». За этими стандартными формулировками клиенты не видят понимания их реальных проблем и потребностей.

> Пример типичного шаблонного подхода

> Неправильно. «Уважаемый клиент! Наша компания является лидером в сфере ИТ-решений. Мы предлагаем инновационные продукты, которые помогут оптимизировать ваш бизнес, повысить эффективность и сократить затраты. Среди наших клиентов ведущие компании России. Будем рады организовать презентацию нашего решения».

> Правильно. «Иван Петрович, изучив квартальный отчет вашей логистической компании, я обратил внимание на упомянутую вами проблему с синхронизацией данных между складами и точками выдачи. На прошлой неделе мы завершили внедрение системы в компании “Грузовой Экспресс”, которая решила аналогичную проблему, сократив время обновления данных с 40 минут до 30 секунд. Возможно, вам будет интересен их опыт».

В условиях информационного перенасыщения произошла естественная эволюция – клиенты научились мгновенно фильтровать контент, отсеивая все, что не имеет прямого отношения к их специфическим задачам. Современный B2B-клиент ожидает, что поставщик проделает «домашнюю работу» до первого контакта: изучит специфику его бизнеса, проанализирует отраслевые вызовы и предложит решение, адаптированное к конкретным обстоятельствам.

Парадокс ситуации в том, что потребность в персонализации растет в геометрической прогрессии, а ресурсы продавцов остаются ограниченными. Как обеспечить индивидуальный подход к каждому потенциальному клиенту, не увеличивая драматически затраты и время подготовки?

Ответ лежит в грамотном использовании технологий искусственного интеллекта. Сегодня благодаря доступным локальным чат-ботам B2B-продавцы получили беспрецедентные возможности для создания персонализированных предложений с минимальными затратами времени и ресурсов. Эти инструменты позволяют трансформировать процесс подготовки коммерческих предложений, превратить его из рутинной задачи в творческий процесс, где технологии усиливают, а не заменяют человеческий интеллект.

Цель этой главы – не просто констатировать необходимость персонализации, но и представить практическую методологию ее внедрения в B2B-продажи с использованием доступных инструментов искусственного интеллекта.

#### Что не работает и почему

Массовые продажи – подход, доминировавший в бизнесе на протяжении десятилетий. Его формула была проста: чем больше контактов, тем больше сделок. Компании создавали огромные базы данных потенциальных клиентов, и менеджеры методично обзванивали их, используя стандартные скрипты. Этот метод работал благодаря эффекту масштаба – даже при низком проценте конверсии абсолютные показатели были впечатляющими.

Что изменилось? Произошла фундаментальная трансформация информационной среды.

Во-первых, резко возросла конкуренция за внимание лиц, принимающих решения. По данным различных исследований, типичный руководитель получает от 10 до 30 электронных писем ежедневно, большая часть которых содержит коммерческие предложения. Физически невозможно уделить внимание каждому из них, поэтому включаются механизмы фильтрации.

Во-вторых, выросла искушенность клиентов. Современные руководители мгновенно распознают массовую рассылку и автоматически присваивают таким сообщениям низкий приоритет. Их внимания удостаиваются только те предложения, которые демонстрируют глубокое понимание их бизнеса.

В-третьих, изменились ожидания. Клиенты больше не хотят быть частью безликой массы – они требуют индивидуального подхода и адаптированных решений.

> Пример неэффективного подхода

> Компания, предоставляющая услуги по автоматизации бизнес-процессов, разослала идентичное коммерческое предложение сотням потенциальных клиентов из разных отраслей. Текст предложения содержал общие фразы: «Наше решение позволит оптимизировать процессы вашего бизнеса, сократить издержки и повысить производительность».

> Результат – отклик менее 0,5%, ни одной конвертированной сделки.

В чем причина такого низкого эффекта? Сравним восприятие одного и того же предложения разными клиентами.

Производственная компания: «Опять общие фразы. Что значит “оптимизировать процессы”? У нас конкретная проблема – простои оборудования и высокий процент брака. Они даже не попытались это выяснить».

Логистическая компания: «Очередное универсальное предложение. Никакого понимания специфики нашей отрасли. А ведь наша главная проблема – оптимизация маршрутов и загрузки транспорта».

Финансовая организация: «Они хоть понимают, что в финансовом секторе критически важны безопасность данных и соответствие регуляторным требованиям? Ни слова об этом».

Универсальное предложение не резонирует ни с одной из этих потребностей, потому что оперирует абстракциями, а не конкретными решениями для реальных задач. Клиент не видит, что отправитель действительно понимает специфику его бизнеса и может предложить что-то по-настоящему ценное.

Более того, современные руководители не просто игнорируют шаблонные предложения – они формируют негативное впечатление о компании-отправителе, воспринимая такой подход как проявление неуважения к их времени и бизнесу.

#### Эволюция продаж и влияние модели B2C на B2B

История продаж – это процесс постепенной персонализации. В начале XX в. массовое производство привело к стандартизации продуктов и подходов к их продвижению. Символом этой эпохи стала знаменитая фраза Генри Форда: «Клиент может получить автомобиль любого цвета, при условии, что этот цвет – черный».

Первая значительная волна персонализации началась в 1970–1980-х гг. в результате развития маркетинговых исследований и сегментации рынка. Компании стали адаптировать свои предложения для различных групп потребителей, но внутри каждого сегмента подход оставался массовым.

Настоящая революция произошла с приходом интернета и цифровых технологий в начале XXI в. Массовый сбор данных о поведении пользователей, развитие аналитических инструментов и алгоритмов привели к появлению персонализированного опыта в сфере B2C.

> Пример переноса ожиданий из B2C в B2B

> Ситуация. Генеральный директор производственной компании, который привык к персонализированным рекомендациям от Amazon и Netflix в личной жизни, получает стандартное коммерческое предложение от поставщика оборудования.

> Неправильный подход (реальное предложение). «Наша компания предлагает широкий ассортимент оборудования для производственных предприятий. Мы работаем с ведущими производителями и гарантируем высокое качество продукции».

> Ожидания (основанные на B2C-опыте). «Учитывая ваши недавние инвестиции в автоматизацию линии упаковки и планы по расширению производства в Центральном регионе, мы подготовили для вас индивидуальное предложение по оборудованию, которое идеально впишется в вашу технологическую цепочку и позволит реализовать планы по увеличению производительности на 30%».

Amazon, Netflix, Spotify и другие B2C-гиганты совершили прорыв, создав системы, способные генерировать индивидуальные рекомендации для каждого пользователя. Эти компании доказали, что персонализация драматически повышает конверсию и лояльность клиентов.

Перенос ожиданий из B2C в B2B оказался неизбежным. Руководители компаний, ежедневно получающие персонализированные рекомендации в качестве потребителей, стали ожидать аналогичного уровня индивидуального подхода и в профессиональной среде.

Сегодня мы наблюдаем парадоксальную ситуацию: уровень персонализации в сфере B2C значительно опережает B2B, хотя логика подсказывает, что должно быть наоборот. В B2C средний чек обычно ниже, количество транзакций выше, а отношения с клиентом менее глубокие. В B2B ситуация противоположная – сделки крупнее, их меньше, а отношения с клиентами являются долгосрочными и стратегически важными.

Этот разрыв создает уникальную возможность для B2B-компаний, готовых инвестировать в персонализацию. Те, кто сможет перенять лучшие практики из B2C и адаптировать их к специфике корпоративных продаж, получат значительное конкурентное преимущество.

#### Применение чат-ботов для персонализации

Современные локальные чат-боты на базе генеративного ИИ предоставляют B2B-продавцам революционные возможности для масштабирования персонализации без пропорционального увеличения затрат.

YandexGPT, DeepSeek, QwenLM, Grok и другие подобные инструменты способны значительно ускорить и улучшить процесс создания персонализированных предложений. Перечислим ключевые направления их применения.


Сбор и анализ информации о клиенте

Чат-боты могут помочь в структурированном сборе информации из открытых источников:

• проанализировать корпоративный сайт клиента для выявления заявленных ценностей, миссии и стратегических инициатив;

• изучить годовые отчеты для понимания финансового положения и стратегических приоритетов;

• обработать новостные публикации для выявления актуальных проблем и вызовов;

• изучить профессиональные профили ключевых лиц, принимающих решения;

• проанализировать отзывы клиентов и упоминания компании в социальных сетях.


Сравнение традиционного и ИИ-подхода к анализу информации

Традиционный подход. Менеджер тратит два-три часа на изучение сайта клиента, просмотр годового отчета и поиск новостей. В результате выявляет несколько очевидных приоритетов компании.

Подход с использованием чат-бота. Менеджер дает чат-боту задание проанализировать всю доступную информацию о компании и через 15 минут получает структурированный анализ, включающий:

• стратегические приоритеты с цитатами из официальных документов;

• недавние бизнес-инициативы с датами и ожидаемыми результатами;

• потенциальные болевые точки, выявленные из косвенных упоминаний;

• профили ключевых руководителей с их профессиональным бэкграундом и сферами ответственности.

Собранную информацию чат-бот может структурировать и представить в виде краткого аналитического резюме, выделяя потенциальные болевые точки и возможности.


Адаптация коммуникации

На основе собранных данных чат-боты могут помочь:

• создать персонализированное коммерческое предложение, нацеленное на конкретные потребности клиента;

• разработать презентацию, адаптированную к специфике отрасли и бизнеса клиента;

• подготовить индивидуальные кейсы и примеры, релевантные для конкретного клиента;

• сформулировать ключевые сообщения на языке, соответствующем корпоративной культуре клиента.


Пример адаптации одного и того же предложения

Для производственной компании (неправильно): «Наше решение повысит эффективность ваших бизнес-процессов».

Для производственной компании (правильно): «Наше решение сократит время переналадки производственной линии с 4 часов до 45 минут и снизит процент брака на 37%, что напрямую повлияет на ваш план по повышению операционной эффективности на 25% к концу года».

Для банка (неправильно): «Наша система обеспечит оптимизацию ваших процессов».

Для банка (правильно): «Наша система соответствует всем требованиям 152–ФЗ и стандарта PCI DSS, обеспечивает шифрование данных на всех этапах обработки и позволяет на 40% ускорить процесс обработки кредитных заявок, что поможет вам реализовать стратегию по увеличению доли на рынке потребительского кредитования».


Подготовка к переговорам

Чат-боты могут существенно облегчить подготовку продавца к встречам и переговорам, в частности:

• моделирование возможных возражений, специфичных для данного клиента, и разработка аргументированных ответов;

• формулирование содержательных вопросов, демонстрирующих глубокое понимание бизнеса клиента;

• создание альтернативных сценариев развития переговоров.


Масштабирование и оптимизация

Использование чат-ботов позволяет кардинально сократить время на рутинные аспекты персонализации:

• быстро адаптировать базовые шаблоны для конкретных клиентов;

• автоматизировать создание первичных версий персонализированных материалов;

• ускорить анализ информации о клиентах.

Важно понимать, что чат-боты не заменяют, а усиливают человеческий интеллект. Продавец остается режиссером процесса, который определяет стратегию, верифицирует информацию и вносит финальные коррективы в материалы, созданные с помощью ИИ.

Чат-боты не могут:

• установить эмоциональную связь с клиентом;

• полностью заменить экспертизу в специфических областях;

• гарантировать 100%-ную точность информации без ее проверки человеком;

• понять нюансы человеческих отношений и корпоративной политики.

Именно поэтому оптимальный подход – это использование чат-ботов для расширения человеческих возможностей, а не для замены человека.

#### Резюме

Эволюция B2B-продаж неизбежно ведет к торжеству персонализации. Массовые подходы уходят в прошлое, уступая место искусству индивидуального подхода. Эта трансформация обусловлена тремя ключевыми факторами:

1. Информационным перенасыщением, вынуждающим клиентов игнорировать все, что не имеет прямого отношения к их уникальным задачам.

2. Переносом ожиданий из сферы B2C в B2B, когда руководители бизнеса, привыкшие к персонализированному опыту в качестве потребителей, начинают ожидать аналогичного подхода в деловых отношениях.

3. Технологической доступностью персонализации благодаря локальным чат-ботам, способным значительно ускорить процессы сбора информации и адаптации коммуникационных материалов.


Пример трансформации процесса продаж

Традиционный подход (неэффективный):

1. Массовая рассылка типового коммерческого предложения 100 компаниям.

2. Получение двух-трех ответов (конверсия 2–3%).

3. Стандартная презентация без учета специфики клиента.

4. Базовое предложение, основанное на характеристиках продукта.

5. Низкая вероятность закрытия сделки.


Персонализированный подход с использованием ИИ (эффективный):

1. Глубокий анализ 10 целевых компаний с помощью чат-бота.

2. Создание персонализированных предложений для каждой компании.

3. Получение четырех-пяти ответов (конверсия 40–50%).

4. Индивидуализированная презентация, учитывающая специфику, потребности и язык клиента.

5. Предложение, основанное на ценности для конкретного бизнеса клиента.

6. Высокая вероятность закрытия сделки.


Ключевой вывод заключается в том, что персонализация – это не просто техническая задача, а принципиально новая философия продаж. Ее суть в переходе от мышления категориями продукта к мышлению категориями клиента, от стандартизации к индивидуализации, от массового охвата к качеству каждого контакта.

Чат-боты и другие инструменты ИИ не способны сами по себе обеспечить такой переход. Они лишь предоставляют продавцам возможность реализовать персонализированный подход в масштабе, который раньше был недостижим.

Будущее B2B-продаж за гармоничным сочетанием человеческого и искусственного интеллектов. ИИ берет на себя рутинные аспекты персонализации, позволяя продавцам заниматься тем, в чем они по-настоящему незаменимы: созданием эмоциональной связи, проявлением эмпатии, творческим решением нестандартных задач и выстраиванием долгосрочных отношений, основанных на доверии.

Компании, которые первыми освоят искусство симбиоза человека и машины, получат значительное конкурентное преимущество на рынке B2B-продаж нового поколения.

### Глава 2. Языковые модели и персонализация продаж: как нейросети становятся незаменимым помощником специалистов по продажам

#### Почему без искусственного интеллекта сложно добиться настоящей персонализации

B2B-продажи переживают фундаментальную трансформацию. Еще пять лет назад стандартный процесс выглядел предсказуемо: отдел маркетинга генерировал лиды, а отдел продаж методично обрабатывал их, используя стандартные коммерческие предложения и отработанные скрипты. Масштабирование продаж сводилось к простой формуле: больше звонков и писем = больше сделок.

Сегодня эта модель приближается к своему естественному пределу эффективности. По данным исследований, уровень отклика на холодные письма упал с 3–5% в 2018 г. до менее чем 1% в 2024 г. Современные руководители компаний и лица, принимающие решения, выработали иммунитет к стандартным обращениям.

Почему это происходит? Мир стал информационно прозрачным. Клиенты больше не зависят от продавцов как источников информации о продуктах и услугах. К моменту первого контакта с продавцом они, как правило, уже:

• изучили сайты нескольких конкурирующих компаний;

• прочитали десятки обзоров и отзывов;

• проконсультировались с коллегами, имеющими опыт работы с подобными решениями;

• просмотрели аналитические отчеты и сравнительные таблицы;

• изучили кейсы и истории успеха.

В таких условиях типовое коммерческое предложение воспринимается как неуважение к клиенту – оно не добавляет ничего нового к тому, что клиент уже знает, и не учитывает его уникальный контекст.

Дилемма персонализации заключается в том, что клиенты ожидают индивидуального подхода, но требуемые для этого ресурсы делают его экономически нецелесообразным. Так, согласно исследованиям, на качественную подготовку персонализированного предложения для среднего B2B-клиента опытный менеджер тратит от трех до семи часов:

• 1–2 часа на изучение профиля компании, ее новостей, отчетов;

• 1–1,5 часа на анализ отрасли и конкурентов;

• 1–2 часа на адаптацию презентационных материалов;

• 0,5–1,5 часа на составление персонализированного предложения.

При средней загрузке 20–30 потенциальных клиентов в месяц физически невозможно обеспечить должный уровень персонализации для каждого. Именно эту фундаментальную проблему и призваны решить современные языковые модели, способные автоматизировать значительную часть рутинной, но критически важной аналитической работы.

#### Что такое языковые модели и как они работают

Сущность и принципы работы языковых моделей

Языковые модели (Large Language Models, LLM) – сложные алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на триллионах слов текста из различных источников: книг, статей, веб-страниц, научных публикаций, обсуждений на форумах. Это позволяет им не только распознавать грамматические и синтаксические структуры языка, но и улавливать контекстуальные нюансы, распознавать скрытые смыслы и находить логические связи между словами и понятиями.

В отличие от традиционных алгоритмов, работающих по жестко заданным правилам, языковые модели основаны на технологии «трансформеров» – нейронных сетей с механизмом внимания. Эта архитектура позволяет им анализировать текст не последовательно (слово за словом), а целостно, учитывая взаимосвязи между всеми элементами предложения.

Когда вы вводите запрос, модель не просто ищет похожие тексты в своей «памяти» – она генерирует новый контент, предсказывая наиболее вероятное продолжение на основе статистических закономерностей, выявленных в процессе обучения. Именно эта способность к генерации оригинального контекстуально-релевантного текста делает языковые модели незаменимыми для персонализации коммуникаций.

Ключевые возможности языковых моделей для персонализации продаж

Современные языковые модели трансформируют каждый этап воронки продаж, обеспечивая беспрецедентный уровень персонализации при минимальных затратах времени. Рассмотрим их ключевые возможности через призму практического применения.


1. Многомерный анализ клиента

Традиционный подход к анализу клиента требует многочасовой работы с разрозненными источниками информации. Языковые модели способны не только автоматизировать сбор данных, но и извлекать из них неочевидные инсайты.


Выявление явных и скрытых потребностей клиента

Пример. Продавец загружает в модель данные о компании-клиенте: последний годовой отчет, пресс-релизы за год, интервью руководителей. Модель анализирует информацию и выделяет:

• явные потребности: указанные в отчетах и публичных заявлениях стратегические приоритеты;

• скрытые потребности: проблемы, которые упоминаются косвенно, но регулярно;

• болевые точки: области, где компания теряет эффективность или отстает от конкурентов.

В результате продавец получает структурированный отчет о реальных приоритетах и болевых точках клиента без необходимости тратить часы на традиционный анализ.


Определение эмоционального подтекста коммуникаций

Языковые модели способны анализировать тональность и эмоциональную окраску сообщений, что позволяет точнее настраивать последующие коммуникации.

Пример. Менеджер загружает в модель всю историю переписки с клиентом. ИИ анализирует:

• какие темы вызывали позитивный отклик, а какие – настороженность;

• когда тон сообщений клиента менялся с формального на более дружественный;

• какие аргументы вызывали наибольший интерес или сопротивление.

Эти инсайты позволяют продавцу адаптировать коммуникативный стиль и аргументацию для достижения максимального резонанса.


Автоматическое создание карты заинтересованных лиц

Пример. Продавец предоставляет модели данные о компании и список контактных лиц. ИИ формирует многомерную карту стейкхолдеров с указанием:

• роли каждого лица в процессе принятия решений (влияющий, решающий, пользователь);

• персональных мотиваций и KPI каждого участника;

• рекомендаций по выстраиванию коммуникации с каждым стейкхолдером.

Это позволяет сформировать стратегию работы не только с компанией как абстрактной сущностью, но и с конкретными людьми, чьи интересы и мотивации могут существенно различаться.


2. Персонализация контента на новом уровне

Создание действительно персонализированного контента – одна из самых времязатратных задач в продажах. Языковые модели позволяют автоматизировать этот процесс, сохраняя высокий уровень качества и релевантности.


Создание индивидуализированных коммерческих предложений

Пример. Продавец предоставляет модели:

• базовый шаблон коммерческого предложения;

• данные о клиенте (отрасль, размер, ключевые вызовы);

• требования к формату и объему.

Модель генерирует персонализированное предложение, которое:

• адаптирует описание продукта/услуги под конкретные задачи клиента;

• перестраивает структуру документа, акцентируя внимание на наиболее релевантных для клиента аспектах;

• трансформирует универсальные примеры в отраслевые кейсы;

• адаптирует тон и стиль коммуникации под корпоративную культуру клиента.

В результате клиент получает документ, который выглядит как созданный специально для него, а не адаптированный из стандартного шаблона.


Создание индивидуального контент-плана для работы с клиентом

Пример. На основе анализа клиента модель формирует последовательность касаний с уникальным контентом для каждого этапа:

• первичное письмо, демонстрирующее понимание специфических задач клиента;

• последующие касания с углублением в отдельные аспекты решения;

• предложения для различных заинтересованных лиц с учетом их роли и мотивации.

Такой подход позволяет выстроить логичную последовательность коммуникаций, где каждое сообщение дополняет и развивает предыдущее.


Адаптация маркетинговых материалов под конкретного клиента

Пример. Продавец загружает в модель стандартную маркетинговую презентацию и профиль клиента. ИИ трансформирует документ: