Транскрипт
У нас сегодня стартует курс по AI сейлз. Моим наблюдением обычно на нее не хватает времени у сейлзов. Из-за этого встречи проходят не так эффективно, как могли бы. У разных компаний на разных стадиях в разной степени эта проблема присутствует. То есть есть компании, у которых очень много входящего трафика, но не весь он квалифицированный, не весь он качественный, но есть ограниченное количество селлзов. Вот сейчас поиск и ричаут к людям, потенциальным клиентам, он для этой компании полностью автоматизирован, к какому уровню вы находитесь, и как минимум к концу курса вы должны самые time-consuming процессы перевести на следующий уровень.
Итак, у нас сегодня стартует курс по AI Sales, то есть как применять AI в процессах продаж. И наша задача будет комбинировать две вещи. Первая, какой-то такой общий взгляд на то, куда мы идем и что возможно, с одной стороны. С другой стороны, это практические навыки для людей незнакомых с программированием для того, чтобы все-таки какие-то процессы, которые мы будем обсуждать, действительно автоматизировать с помощью тех тулов, которые появляются или есть на рынке.
Во-первых, почему сейчас мы говорим о AI в продажах? Почему вообще этот вопрос на повестке дня? Gartner сделал опрос еще в 2024 году, там есть три интересные цифры. Первая цифра, что 50% времени, которое сейлзы тратят на подготовку к встречам и на проспектинг, будет сэкономлено благодаря AI.
Есть такая интересная матрица о том, какие возможны аспекты автоматизации для B2B Sales. Мы видим, что такие вещи, как подготовка коммерческих предложений, подготовка ответов на тендеры, написание сообщений потенциальным клиентам, прогноз по продажам, автоматизированное проспектинг — все это не только высокооценностно, но и технически возможно.
Давайте на кейсе одного из наших кастомеров посмотрим. Это компания Alma, которая помогает предпринимателям получать визы талантов в США. Вот на момент, когда мы начали работать, у них было 2-3 аккаунт-менеджера, которые делали продажи, обрабатывая как inbound, так и outbound.
Первый этап — найти потенциальных клиентов. Нам нужно понять критерии того, кого мы ищем — это классический портрет идеального клиента (ICP). Критерии могут быть: фаундеры стартапов, прошедшие акселерацию, на каких языках говорит человек, где заканчивал университет.
Автоматизация помогает там, где у нас есть задача тестировать разные ICP и смотреть, сравнивать их с бенчмарк-значениями. И что классно с агентами — LLM-ки хранят огромный объем информации, можно просить их находить сигналы, постоянно сканить источники данных.
