# ПРО команду. Изучай, применяй, делегируй, отдыхай

Коллектив авторов

Перед вами – не просто набор статей, а стратегический конструктор для руководителя, оказавшегося в эпицентре современных вызовов бизнеса. Эта книга объединяет работы экспертов-практиков, которые не рассуждают о проблемах со стороны, а предлагают конкретные решения, выверенные в реальных условиях высокого давления и ограниченных ресурсов.

Сборник последовательно разбирает ключевые «точки боли», знакомые каждому, кто управляет бизнесом или отделом сегодня:

• Разрыв между ожиданиями и реальностью во взаимоотношениях с подрядчиками и агентствами. Как перейти от взаимных претензий к партнерству, основанному на прозрачности и данных.

• Пропасть между затратами на маркетинг и измеримой прибылью. Как превратить маркетинг из статьи расходов в управляемый инструмент роста, где каждый рубль инвестиций объясним.

• Коллапс классического управления продажами в эпоху, когда скрипты и KPI не работают. Как получить реальный контроль над тем, что происходит в разговоре с клиентом, и увеличить конверсию не за счет давления, а за счет качества взаимодействия.

• Эпидемия выгорания и демотивации, съедающая производительность и ведущая к текучке кадров. Как выстроить среду, которая не истощает, а восстанавливает энергию команды, превращая заботу о состоянии сотрудников в конкурентное преимущество. y Хаос и неэффективность вместо слаженной работы отдела. Как перейти от управления «пожарами» и героями-одиночками к отлаженным процессам, где каждый элемент – люди, регламенты, инструменты – работает согласованно на общий результат.

* * *

© Коллектив авторов, текст, 2026

© ООО «1000 бестселлеров», 2026

© ООО «Книжкин дом», оригинал-макет, 2026

## Предисловие

Перед вами – не случайная подборка статей, а единый маршрут, состоящий из девяти станций. Каждая станция – это критически важный участок пути, на котором современный бизнес либо приобретает устойчивость и скорость, либо теряет их, порой безвозвратно.

Мы живем в эпоху парадоксов. У нас больше инструментов для коммуникации, но мы разучились слышать. Мы можем измерить любую цифру, но порой не чувствуем команду. Мы покупаем дорогие системы, но не управляем самым ценным – человеческой энергией и смыслом. Этот сборник – попытка расставить приоритеты в этом хаосе.

Его авторы – не теоретики. Это практики, которые ежедневно решают задачи, стоящие перед тысячами компаний. Они видят бизнес изнутри, проходя путь от стратегического планирования до конкретного разговора с клиентом, от построения отдела до защиты психики сотрудника от выгорания. Их опыт – это концентрат проб, ошибок и найденных решений.

Через эти статьи проходит единая красная нить: устойчивый успех в современном бизнесе строится не на харизме одного лидера и не на единичной «удачной» технологии. Он строится на системах, балансе и человекоцентричности.

Здесь не будет обещаний «удвоить прибыль за неделю». Здесь есть нечто большее – понимание логики, лежащей в основе роста. Как выстроить маркетинг так, чтобы он измерялся прибылью, а не лайками. Как превратить отдел продаж из затратного центра в фабрику результата. Как сотрудничать с подрядчиками без иллюзий и разочарований. Как сохранить главный актив компании – энергию и мотивацию людей.

Это руководство для тех, кто устал от тактики и хочет выстроить стратегию. Для тех, кто понимает, что вложение в системы и людей – это самая надежная инвестиция.

## Бизнес в эпоху ИИ: как не остаться за бортом? Васильева Ольга

Васильева Ольга – предприниматель и эксперт по цифровой трансформации.

Более 20 лет в ИТ, внедрениях 1С: ERP/CRM и перестройке бизнес-процессов.

Основатель и генеральный директор группы компаний «Формула».

Помогает собственникам, топ-менеджерам и генеральным директорам выстраивать управляемую цифровую модель компании: данные → решения → действия, включая применение ИИ-ассистентов и агентных сценариев.

• Автор книги «Цифровая трансформация бизнеса. Практические советы для первых лиц компаний».

• Автор и ведущая программы «Бизнес и творчество» на канале MediaMetrics (интервью с первыми лицами российских и международных компаний о росте, лидерстве и управлении изменениями).

Сегодня все чаще вопрос о необходимости применения искусственного интеллекта (ИИ) в своем бизнесе звучит уже на уровне собственников компаний, генеральных директоров и топ-менеджеров. Даже те из них, кто относят себя не к инноваторам, а скорее к консерваторам, уже приходят к тому, что начинают узнавать, как ИИ может им помочь и, главное, в чем.

ИИ, как показывает многолетняя практика, в отдельных процессах действительно снимает перегруз и облегчает работу компаний. Если посмотреть на опросы предпринимателей, то чаще всего они называют следующие зоны деятельности, где уже активно и успешно применяют ИИ:

1. Контент и идеи.

ИИ хорошо справляется с генерацией заготовок, первыми драфтами, адаптацией контента под разные форматы. Но при этом позиция бренда, смысл и ответственность за сказанное остаются за человеком.

2. Клиенты и поддержка.

Типовые вопросы, первичная квалификация запросов, сбор обратной связи – здесь ИИ дает быстрый эффект. Но в сложных и конфликтных ситуациях поддержка должна оставаться человеческой.

3. Аналитика и данные.

ИИ устойчиво работает с большими массивами информации, выявляет закономерности и отклонения. При этом интерпретация и управленческие выводы остаются зоной ответственности предпринимателя.

4. Документы и операционная рутина.

Черновики, структура, проверка логики, систематизация – здесь ИИ снимает значительную часть ручной нагрузки. Но финальное утверждение, особенно в юридически значимых документах, остается за человеком.

5. Продажи и маркетинг.

ИИ хорошо работает с гипотезами, сегментацией, вариантами сообщений и анализом откликов. Но построение долгосрочных отношений по-прежнему требует человеческого участия.

Две типичные ошибки компаний

На практике часто встречаются две крайности в работе российских компаний. Первая – игнорирование ИИ. Компании сохраняют существующие процессы, потому что «они работают», и бизнес пока чувствует себя устойчиво. На первый взгляд, это кажется разумным: нет явной боли – нет повода что-то менять. Но в действительности это не нейтральное решение, а отложенный проигрыш, который становится заметен только тогда, когда конкуренты начинают работать быстрее и дешевле.

Вторая крайность – попытка воспринимать ИИ как очередной инструмент. Так же, как раньше воспринимались ERP[1] или CRM[2]: выбрать систему, внедрить, обучить сотрудников и ждать результата. Да, этот подход хорошо себя показал для систем учета и автоматизации операций, а вот для ИИ он не работает. Напрашивается вопрос: почему?

Особенность ИИ в том, что это не еще один модуль автоматизации, а среда, которая участвует в принятии решений. И она начинает приносить эффект только тогда, когда затрагивает распределение задач, ролей и ответственности внутри компании.

Там, где от ИИ ждут просто автоматизации процессов, он оказывается бесполезным.

Реальный результат появляется в тех организациях, где пересматривают саму архитектуру решений: кто принимает решения, на каком уровне и на основе какой информации.

ИИ-ассистенты и пограничные задачи

Наибольший эффект ИИ дает в так называемых пограничных задачах – там, где информация передается вручную, а ответственность распределена между ролями. Типичный пример: контроль оплат и дебиторской задолженности.

Эта зона часто оказывается «между» бухгалтерией, продажами и финансами.

ИИ-ассистент может:

• фиксировать контрольные даты;

• напоминать о необходимости коммуникации;

• принимать и структурировать ответы;

• возвращать информацию в учетную систему.

> Важно отметить, что ИИ-ассистент не принимает финансовых решений, не формирует платежи и не берет на себя ответственность! Он устраняет хаос ручной передачи информации и повышает управляемость.

ИИ дает максимальный эффект не там, где его пытаются сделать «умным инструментом», и не там, где от него ждут полной замены человека. Он начинает работать там, где рутинная передача информации уходит в систему, а ответственность за решения остается у людей.

ИИ – это другой уровень организации работы. И именно с этого уровня начинается ИИ-трансформация бизнеса.

В таблице ниже показано, что искусственный интеллект в бизнесе – это не один продукт, а несколько архитектурных уровней: от LLM[3] и ИИ-ассистентов до ИИ-агентов и агентной коммерции.


4 Примеч. ред.: Вайб-кодинг (англ. vibe coding, от vibe – «ощущение, атмосфера») – метод программирования, использующий большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект (ИИ) для генерации программного кода на основе описания задачи на естественном языке.

5 Примеч. ред.: AI Workflow – это автоматизация рабочих процессов с помощью искусственного интеллекта.

6 Примеч. ред.: RAG (Retrieval-Augmented Generation, «поисковая дополненная генерация») – это технология в искусственном интеллекте, которая позволяет нейросетям искать информацию во внешних базах знаний: документах, справочниках, корпоративных инструкциях.

Новые навыки и новые ниши

Каждая крупная технологическая волна почти неизбежно начинается с тревоги за профессии, и искусственный интеллект здесь не является исключением. Например, мне часто задают вопрос: «Не исчезнут ли программисты?» – ровно так же, как в свое время спрашивали, не заменит ли Интернет продавцов, а автоматизация – бухгалтеров.

Однако эмпирический опыт предыдущих технологических сдвигов показывает, что новые технологии почти никогда не уничтожают профессии целиком, вместо этого они разрушают привычную форму их существования, меняя распределение ценности внутри самой профессии.

Исторически ценность программиста или иного технического специалиста строилась вокруг редкого навыка: умения писать код, владения сложным инструментом или знания уникальной технологии, доступ к которой был ограничен.

Искусственный интеллект радикально снижает стоимость входа в эти навыки. То, что раньше требовало нескольких лет обучения и практики, сегодня все чаще сводится к способности корректно сформулировать задачу, задать ограничения и оценить полученный результат.

Это не означает, что знания и профессиональная подготовка перестают быть важными, напротив, это означает, что ценность смещается на более высокий уровень: от исполнения к мышлению, от владения инструментом к архитектуре решений, от процесса к ответственности за итог.

На этом фоне показателен «вайб-кодинг». Его ошибочно интерпретируют как поверхностное упрощение профессии разработчика. На деле же речь идет о более глубоком сдвиге ролей. Человек все реже пишет код строка за строкой и все чаще описывает намерение, задает контекст, формулирует логику поведения системы и оценивает результат. Само написание кода в большей степени уже выполняет ИИ, тогда как разработчик концентрируется на проектировании поведения системы в целом. В этом смысле вайб-кодинг – это разговор с ИИ на языке задачи и целей, а не на языке синтаксиса, и именно поэтому он становится доступен не только программистам, но и предпринимателям, аналитикам, менеджерам.

Отсюда вытекает и ответ на вопрос о судьбе программистов. Они не исчезнут, но исчезает представление о программисте как о специалисте, чья основная ценность заключается в ручном написании кода. Роль смещается: все чаще программисты становятся архитекторами решений, дизайнерами логики, кураторами ИИ-систем, а также носителями ответственности за качество, безопасность и масштабируемость. Те, кто остаются в модели «я просто пишу код», действительно оказываются под давлением, но это давление исходит не от ИИ как такового, а от изменившейся рыночной структуры.

Если смотреть на вещи шире, под угрозой оказываются не столько профессии, сколько конкретные позиции, построенные на шаблонном мышлении. Речь идет о ролях, где задачи не требуют осмысления, решения повторяются без изменений, ответственность легко перекладывается, а ценность заключается в самом процессе, а не в результате.

При этом такие области, как бухгалтерия, аналитика, маркетинг или образование, не исчезают – они трансформируются, перераспределяя фокус между рутиной и мышлением.

На этом фоне особенно важным становится навык, который часто недооценивают. И это не умение пользоваться конкретными инструментами, и не знание отдельных моделей. Самым дефицитным навыком эпохи ИИ становится способность формулировать хорошие вопросы: понимать, чего именно необходимо добиться, уметь задать границы и ограничения, а также критически оценить полученный результат. Это навык мышления, а не технология, и именно он определяет, усиливает ли ИИ человека или, наоборот, делает его уязвимым.

Поэтому в выигрыше в ближайшие годы оказываются не айтишники или гуманитарии как таковые, а специалисты, способные соединять бизнес-цель и технологию, мыслить системно, брать ответственность за результат и работать в условиях неопределенности.

Эти сдвиги напрямую отражаются и на структуре бизнеса. Один из наиболее показательных трендов – парадоксальная ситуация, при которой количество ИИ-платформ стремительно растет, но вместе с этим растет и спрос на ИИ-агентства.

На первый взгляд, это кажется нелогичным: если у компаний есть доступ к мощным инструментам, зачем им посредники? Ответ заключается в том, что компании исторически всегда покупали не процессы и не инструменты, а результат. Им никогда не была нужна автоматизация ради автоматизации или сложные платформы без понятной отдачи – им нужен измеримый эффект.

ИИ радикально меняет экономику выбора между тем, чтобы делать что-то внутри компании или отдавать на аутсорс.

Когда агентства начинают использовать ИИ как основу своей работы, скорость выполнения задач растет, себестоимость снижается, а качество становится более стабильным. В результате делегирование результата снова оказывается выгоднее, чем наем, обучение, управление командой и постоянная работа с ошибками и текучкой. Если учитывать не только стоимость подписок на платформы, но и скрытые издержки: время руководителя, коммуникации, исправления и контроль, то покупка результата у ИИ-агентства часто оказывается экономически предпочтительной.

ИИ-агентства могут работать дешевле по той же причине, по которой конвейер эффективнее мастерской, а массовый автомобиль дешевле кастомной сборки. Это мини-конвейеры, где одна и та же задача повторяется сотни раз, процессы доведены до высокой степени предсказуемости, ИИ используется не как тест, а как ядро, и возникает эффект масштаба.

Для отдельной компании та же автоматизация может использоваться нерегулярно, требовать постоянной перенастройки и сильно зависеть от конкретных людей; для агентства же это основной бизнес.

В результате на рынке формируется устойчивый класс специализированных ИИ-агентств, которые берут на себя выполнение конкретных задач: от контент-производства и аналитики до маркетинга, операционной поддержки и работы с данными, документами и продажами. Их ключевое предложение формулируется предельно просто: «Мы не продаем вам платформу, мы продаем вам результат».

Параллельно формируется и вторая волна: ИИ-платформы, которые перестают быть просто инструментами и начинают играть роль партнеров по развитию, постоянно подсказывая, где и как ИИ можно использовать дальше. Это связано с тем, что бизнес-процессы меняются, данные накапливаются, а новые возможности появляются непрерывно. Такие платформы становятся одной из самых устойчивых подписочных моделей, поскольку ценность их использования не исчерпывается разовым внедрением.

Отдельного внимания заслуживает еще одна недооцененная зона – автоматизация «неважного». Дело в том, что большинство ИИ-стартапов стремятся автоматизировать самое значимое, но огромный рынок лежит в автоматизации того, что раздражает, отнимает время, но все равно должно быть сделано. Люди не хотят, чтобы ИИ придумывал за них смыслы, но с готовностью платят за то, чтобы он следил за процессами, напоминал, контролировал и доводил задачи до конца. Отсюда растущий спрос на ИИ-ассистентов и агентов, которые получают задачу один раз и дальше выполняют ее самостоятельно.

Следующий шаг – переход от индивидуального использования ИИ к командным ИИ-средам. Пока каждый сотрудник работает с ИИ отдельно, опыт не накапливается, а ошибки повторяются. Командные среды позволяют закреплять лучшие решения, сохранять опыт и развивать ИИ вместе с командой, а не изолированно от нее.

И наконец, на горизонте уже формируется агентная экономика.

Продажи через ИИ-агентов перестают быть экзотикой и становятся отдельным рынком, в котором агенты будут искать товары и услуги, сравнивать предложения, договариваться и осуществлять оплату. Для этого появится новая инфраструктура: каталоги, ориентированные на машины, кошельки для ИИ-агентов и полноценная API-экономика услуг[4].

По оценкам консалтинговых компаний, объем этого рынка в ближайшие годы будет измеряться триллионами долларов.

И в конце своей статьи предлагаю вашему вниманию тест для руководителей, пройдя который вы сможете оценить текущий уровень вашей команды по работе с ИИ.

Тест: каков уровень вашей команды по работе с ИИ?

Для каждого утверждения выберите один вариант ответа:

• 0 – нет / скорее нет

• 1 – частично / эпизодически

• 2 – да / устойчиво работает

> Для правильности получения результата отвечать важно по фактам, а не по намерениям. Всего 21 вопрос, разбитый по смысловым блокам.

Реальное использование ИИ в работе:

1. ИИ используется в ежедневной работе моей команды, а не только для тестов:

0 □ 1 □ 2 □

2. За последние 6 месяцев команда перестала делать вручную хотя бы 3 повторяющиеся задачи благодаря ИИ:

0 □ 1 □ 2 □

3. Есть конкретные процессы, где ИИ встроен, а не используется «по желанию сотрудников»:

0 □ 1 □ 2 □


Экономический эффект:

4. Вы можете назвать ситуацию, где ИИ сэкономил время и (или) деньги:

0 □ 1 □ 2 □

5. ИИ снизил нагрузку на ключевых сотрудников, а не увеличил ее:

0 □ 1 □ 2 □

6. Вы закрыли хотя бы одну ИИ-инициативу, потому что она не дала эффекта:

0 □ 1 □ 2 □


Команда и роли:

7. В команде уже изменились роли или ожидания из-за ИИ:

0 □ 1 □ 2 □

8. Сильные сотрудники стали заметно эффективнее с ИИ:

0 □ 1 □ 2 □

9. Есть сотрудники, чья ценность снизилась, и это осознается:

0 □ 1 □ 2 □


Принятие решений:

10. ИИ участвует в подготовке управленческих решений (анализ, варианты, сценарии):

0 □ 1 □ 2 □

11. Есть решения, которые раньше принимались вручную, а теперь готовятся с ИИ:

0 □ 1 □ 2 □

12. Финальные решения всегда принимает человек, и это четко зафиксировано:

0 □ 1 □ 2 □


Данные:

13. Понятно, какие данные в компании считаются «истиной»:

0 □ 1 □ 2 □

14. ИИ работает с внутренними данными компании, а не только с общими знаниями:

0 □ 1 □ 2 □

15. Ключевая информация не живет только в переписках и головах людей:

0 □ 1 □ 2 □


Командная зрелость:

16. Команда использует ИИ не индивидуально, а по общим принципам:

0 □ 1 □ 2 □

17. Удачные сценарии работы с ИИ повторяются и масштабируются:

0 □ 1 □ 2 □

18. Ошибки в работе с ИИ обсуждаются и не повторяются массово:

0 □ 1 □ 2 □


Ответственность и риски:

19. Всегда понятно, кто отвечает за результат, если ИИ участвует в процессе:

0 □ 1 □ 2 □

20. ИИ не принимает юридически или финансово значимых решений:

0 □ 1 □ 2 □

21. Мы понимаем, где ИИ может создать репутационный или юридический риск:

0 □ 1 □ 2 □


Теперь подсчитайте результаты и смотрите, как можно назвать на данный момент уровень в вашей команде по работе с ИИ:


0–14 баллов – Иллюзия ИИ

На этом уровне ИИ в компании вроде бы присутствует, но не стал частью работы. Обычно он живет в формате личных привычек отдельных людей: кто-то делает с его помощью черновики писем, кто-то просит «набросать идеи», кто-то пробует анализировать тексты. И это действительно может немного облегчать жизнь. Реального эффекта для бизнеса при таком подходе особо нет.

На чем должен быть фокус: базовая грамотность, отказ от игрушек, наведение порядка.


15–26 баллов – Переходный этап

Здесь появляется самое интересное: ИИ уже дает локальный эффект вашему бизнесу. Он ускоряет часть работы, снимает перегруз. Но система все еще не перестроена, и ИИ не встроен в операционную модель.

На чем должен быть фокус: решения, данные, повторяемость.


27–35 баллов – Системная практика

ИИ уже стал рабочим инструментом в вашей компании. Он встроен в конкретные цепочки: там, где нужно фиксировать статусы, собирать информацию, готовить варианты, напоминать, структурировать и возвращать данные в систему. В компании появляется повторяемость: разные сотрудники могут использовать ИИ сходным образом и получать стабильный результат. Команда готова к масштабированию и агентной логике.

На чем должен быть фокус: архитектура решений, координация, агенты.


36–42 балла – Готовность к следующему уровню


На чем должен быть фокус: агентные модели, командные ИИ-среды, новые бизнес-модели.

> Если ваш балл не очень высокий – это точка старта: порядок дает эффект быстрее любой модели. Если балл средний – это знак, что пора превращать отдельные успехи в систему. А если высокий – значит вы уже на пороге следующего шага: от ассистентов к агентной логике и новым бизнес-моделям.

В ближайшие годы будет выигрывать не тот, кто «использует ИИ», а тот, кто перестроил с его помощью способ работы. Агенты будут внедряться массово, но реальный эффект появится только там, где они встроены в управляемые цепочки с понятными входами, контрольными точками и владельцами результата, а не в виде «умных чатиков». Разрыв между «хотим» и «работает» у многих заметный, и он редко связан с качеством моделей. Чаще он связан с тем, что в компании не определено, что является «истиной», где фиксируются решения, и кто отвечает за итог.

Параллельно бизнес будет все чаще уходить от универсальных решений к специализированным моделям под разные отрасли и конкретные процессы. Но суть не в выборе модели, а в том, что ИИ перестанет быть инструментом отдельного сотрудника и станет частью командной работы. И выигрывать будут те команды, которые научились работать с ИИ вместе: по единым правилам, с единым контуром данных, с контролем качества и с ответственностью, закрепленной за людьми.

Отсюда неизбежно появляется новая роль – владелец ИИ-процессов, по смыслу близкая к роли владельца продукта: человек, который отвечает не за «наличие ИИ», а за повторяемый эффект, качество и безопасность. И по сути, это и есть ИИ-трансформация – постепенная настройка командной работы так, чтобы ИИ усиливал людей, а не заменял их.


Подробности в книге Ольги Васильевой «Цифровая трансформация бизнеса. Практические советы для первых лиц компаний»:


## Почему скрипт продаж есть, но план продаж не выполняется? Или как с помощью ИИ повысить продажи на 20–30%. Александр Васильченко

Васильченко Александр – сооснователь EvGrade Tech – сервиса с ИИ для увеличения продаж. 18 лет в продажах, из них 15 лет в управлении командами в бизнесе и общественных организациях. С 2016 года консультирует и внедряет изменения для роста продаж в разных нишах – от услуг и недвижимости до финтеха и образования.

• Адвайзер и экс коммерческий директор Get-Course, за три года сотрудничества рост годовой выручки с 1 до 7 млрд рублей.

• В 2013–2016 годах развивал продажи в «Бизнес Молодости», официально признан учредителями «БМ» мастером своего дела.

• Опыт разработки и создания совместных решений с «Т-банком», «Яндекс. Директом», «VK Рекламой», «Яндекс. Сплитом» и др.

В этой статье вы встретите экспресс-тест «Насколько вы на самом деле управляете разговорами с клиентами?», увидите возможности повысить продажи с помощью ИИ, узнаете основные ошибки внедрения ИИ, а также простые сценарии применения ИИ в отделе продаж.

Насколько в вашем бизнесе продажи зависят от качества разговоров с клиентами?

От того, соблюдает ли менеджер этапы продаж. Умеет ли выявлять потребность. Презентует ли продукт под клиента, а не по заученному шаблону. Призывает ли к целевому действию. Обрабатывает ли возражения. Пытается ли повысить средний чек.

Почти любой собственник или РОП скажет: «Да, конечно, продажи от этого сильно зависят».

Тогда простой вопрос в лоб:

Как вы проверяете, что все это реально происходит в разговорах? Не в скрипте. Не на обучении. Не в теории. А в реальном звонке во вторник в 16:40, когда у менеджера усталость, дедлайн и клиент с характером.

Если у вас здесь появляются ответы «ну, мы выборочно слушаем» и «есть отдел контроля качества», то поздравляю, у вас есть огромная зона роста. И скорее всего, вы легко можете зарабатывать на 20–30 % больше.

Метафора про шеф-повара (она неприятная, потому что правдивая).

Представьте ресторан. Вы купили дорогую технику. Наняли поваров. Разработали меню. Подобрали рецепты. Закупили хорошие ингредиенты. Сделали атмосферу, музыку, свет. Запустили рекламу. Привели гостей. Шеф-повар рассказал, как все делать.

А потом повара как-то готовят блюда, каждый по-своему, но вы не проверяете, как на самом деле они это делают и что именно достается клиентам. Не пробуете блюда. Не смотрите на подачу. Не контролируете, что происходит на кухне. Не знаете, что на самом деле кладут в тарелку.

В ресторане шеф-повар такого никогда не допустит. Потому что тогда ресторан разорится.

А в продажах почему-то такое очень часто.

Вложили большие силы и ресурсы в разработку скриптов, инструментов продаж, цепочки касаний, внедрение CRM, обучение людей, разработку шаблонов, в рекламу и так далее.

Но при этом фактически нет управления тем, как менеджеры на самом деле разговаривают. Есть только выборочные проверки малого процента, но нет прозрачных измерений нужных параметров по каждому звонку и по каждому сотруднику за нужный период.

Экспресс-тест: вы управляете разговорами или надеетесь, что управляете?

Ответьте честно на три вопроса.

1. После обучения кто реально начал применять знания?

Сколько менеджеров начали использовать то, чему вы их последний раз учили? Сколько из них делают это правильно? Можете назвать цифры?

# Примечания

1

Примеч. ред.: здесь и далее по книге ERP-система (Enterprise Resource Planning) – это информационная система, которая объединяет в единую базу данные о производстве, продажах, логистике, финансах, управлении персоналом и автоматизирует процессы внутри компании. В переводе с английского означает «планирование ресурсов предприятия».

2

Примеч. ред.: здесь и далее по книге CRM (Customer Relationship Management) – это система управления взаимоотношениями с клиентами, программное обеспечение для автоматизации работы с заказчиками.

3

Примеч. ред.: здесь и далее по книге LLM (Large language model) – Большая языковая модель – это тип программы искусственного интеллекта, которая может распознавать и генерировать текст. Модель обучают на огромных объемах данных: книгах, статьях, веб-сайтах и других текстовых ресурсах.

4

Примеч. ред.: API-экономика услуг – это модель, при которой API (интерфейс прикладного программирования) используется для создания экосистем, ускорения обмена данными и разработки инновационных продуктов и услуг.