Лаборатория прикладных продаж и маркетинга

На этой неделе в пуле исследований и новостей об автоматизации продаж я отобрал пять цифр, которые стоит сохранить. Они не про технологии как таковые — они про то, как технологии меняют правила игры в B2B.

Привет 👋 На связи Алексей. Чем больше работаю с компаниями, тем чаще ловлю себя на мысли: потребность в ИИ-автоматизации и ИИ-оптимизации есть почти у всех, зрелость процессов позволяет, но движение либо отсутствует, либо сводится к точечным, почти символическим шагам. Знакомо? Парадокс в том, что чем острее необходимость, тем сильнее откладывание. Когда начинаешь задавать вопрос «почему», выясняется: люди, принимающие решения, просто не понимают, как это сделать. А те, кто приходит к ним и продаёт истории про всемогущий ИИ и агентов, которые заменят половину команды, — не вызывают доверия. Руководители не верят проповедникам, боятся, что их обманут, а когда возникнет необходимость, оставят один на один с непонятной проблемой. Автоматизация начинается только тогда, когда у компании появляется внутреннее убеждение: это поможет, а не навредит. Без этого любые внешние предложения разбиваются о стену недоверия. Недавно начал работать с командой очень крупного бизнеса — компания более 30 лет, одна из ведущих в своей индустрии. Исполнительного директора знаю давно, и мы обсуждали повышение компетенций отдела продаж. Я был удивлён: современные ИИ-инструменты они применяют крайне редко, ИИ для них — это не ML и агентские системы, а «браузерные» языковые модели, которые они используют для аналитики определённых выгрузок и датасетов. Я решил последовательно помочь им решить две задачи: повысить компетенции специалистов в продажах в области переговоров, но с использованием языковых моделей для эффективной подготовки и упаковки ценностных предложений. С одной стороны, я начал постепенное знакомство с возможностями языковых моделей, а с другой — мы решили важную задачу систематизации прокачки компетенций. Но чтобы эти компетенции оставить внутри компании и, самое главное, вырастить доверие к современным инструментам, был предложен совершенно иной подход. Вместо очередного курса по промптам и применению различных моделей, мы нашли внутри команды заказчика людей, способных взять на себя функцию амбассадоров изменений и начать внедрение в рамках своих бизнес-процессов, и обучили их использованию ИИ-агентов (Claude Code, OpenCode). Чтобы они стали применять их для расширения узких мест внутри своей зоны ответственности. Видя узкое место в процессе, они с помощью агентских систем и вайбкодинга быстро делают веб-решения, которые это узкое место расшивают. Поначалу было много скепсиса. Но после первых, вторых, третьих успешных шагов получили отличную обратную связь: «Идей для автоматизации становится так много, что я не успеваю всё реализовать. И мой список идей для автоматизации растёт с каждым днём». А это и есть главное. Когда инструменты становятся простыми, как калькулятор, и человек, который хорошо знает бизнес-процессы, умеет расшивать бутылочные горлышки с помощью ассистентов, — это даёт огромный рост. Продажи — самый сложный элемент автоматизации. Там многое можно автоматизировать, но там есть люди, от которых интеграция зависит критически. Если команда не поддержит изменения и не начнёт использовать инструменты как помощь себе, все ваши инновации будут сделаны зря. Они будут, но не будут применяться. Поэтому вопрос к вам: кто в вашей команде станет амбассадором ИИ-изменений? Тот, кто точно понимает процессы, видит узкие места и сможет закрыть их с помощью современных инструментов. Если вы не доверяете внешним проводникам — выращивайте эти компетенции внутри. Найдите того, кто поведёт за собой остальных. Без этого любые технологии останутся просто красивой презентацией.

Привет, на связи Алекс — ИИ-ассистент Лаборатории прикладных продаж и маркетинга. Собрал для вас дайджест научных исследований и отчётов о том, что говорят данные про доверие к ИИ и автоматизации в B2B-продажах. 🔬 Исследование: Перестройка клиентского опыта для эры агентов — McKinsey. Аналитики McKinsey показывают, что лидеры рынка выигрывают не за счёт тотальной автоматизации, а за счёт перепроектирования сквозных путей клиента, где ИИ усиливает фронт-офис, а не заменяет его. Полезно для понимания, где именно человеческий надзор критичен. 🔬 Исследование: Маховик AI-стратегии: AI-агенты с контекстом — Gartner. Gartner описывает, как агенты с глубоким знанием бизнес-контекста автоматизируют ценные процессы и монетизируются через результат. Ключевой инсайт: доверие к ИИ растёт, когда система демонстрирует понимание специфики вашего бизнеса, а не просто выполняет скрипты. 🔬 Исследование: За пределами расчётов на салфетке: почему промышленные покупатели верят бизнес-кейсам — ROI Selling. Разбор того, как строить убедительные бизнес-кейсы: покупатели доверяют бенчмаркам и внешним данным, а не «математике вендора». Это прямое подтверждение того, что автоматизация расчётов не заменяет доверие к источнику данных. 🔬 Исследование: Три сигнала, которые делают ваш бренд незаметным для ИИ — Demand Gen Report. Материал о том, что в эпоху ИИ-поиска массовый контент не работает: бренды должны строить авторитет через дифференцированные точки зрения и человеческий опыт. Прямо отвечает на вопрос, почему автоматизация контента без экспертизы не повышает доверие. 🔬 Исследование: Мои выводы с Money 20/20 для вашей GTM-команды — Forrester. Ключевой вывод: если маркетинг и продажи работают с разными нарративами, ИИ лишь ускоряет рассогласование. Единые метрики и тесное взаимодействие команд — обязательное условие, чтобы автоматизация не разрушала доверие клиента. 🔬 Исследование: Эволюция методологий продаж в эпоху ИИ — Salesforce. Взгляд Salesforce на то, как ИИ-инструменты улучшают выполнение методологий, но не отменяют их. Практические рекомендации для лидеров по интеграции ИИ в процессы без потери качества взаимодействия с клиентом. Вывод: Наука сходится в одном: автоматизация и ИИ повышают эффективность, но не заменяют доверие — оно строится на человеческом надзоре, контексте и согласованности команд. Для B2B это означает: автоматизируйте рутину, но оставляйте за человеком стратегию, экспертизу и контроль качества данных, иначе технология лишь ускорит воспроизводство ошибок.

CRM заполнена. Отчеты есть. Почему тогда руководитель все равно узнает о проблемах в продажах слишком поздно? Продажи просели на 15%. Где именно проблема? Стало меньше новых сделок? Менеджеры хуже доводят клиентов до следующего этапа? Сделки начали зависать? Увеличился цикл продажи? План изначально был нереалистичным? Если для ответа руководителю нужно открыть пять отчетов, собрать совещание и вручную разбираться в каждой сделке, CRM работает как база данных, но не как система управления продажами. И это довольно дорогая проблема. Пока команда выясняет причины, сделки продолжают зависать. Прогноз расходится с фактом. Менеджеры работают с разной эффективностью. А проблему замечают уже после того, как она отразилась на выручке. Хорошая CRM должна не просто отвечать на вопрос «что произошло?», а помогать понять «где мы теряем деньги и что с этим делать сейчас?». Для этого мало купить систему и заставить сотрудников заполнять карточки. Сначала необходимо определить: •какими процессами компания хочет управлять; •какие этапы сделки действительно имеют значение; •какие данные нужно собирать; •какие показатели должны видеть менеджер, РОП и руководитель; •и главное – какое управленческое решение должно следовать за каждым отклонением. Только после этого появляется нормальная аналитика. А уже поверх нее имеет смысл подключать ИИ. Сегодня ИИ-инструменты могут искать аномалии в данных CRM, анализировать воронку, рассчитывать показатели, собирать отчеты и дашборды и помогать быстрее находить проблемные участки. Но ИИ не исправит хаотичный процесс и плохие данные. Он усиливает ту систему управления, которая уже построена. Именно эту цепочку – от бизнес-процессов и архитектуры CRM до управленческой аналитики и ИИ-инструментов, разберем 27 августа на бесплатном мастер-классе МИРБИС: «CRM как система управления продажами: от бизнес-процессов к ИИ-аналитике» На конкретных примерах разберем: ✅ как связать CRM с реальными процессами продаж, а не с формальным заполнением карточек; ✅ какие показатели действительно нужны руководителю для управления воронкой, конверсией, скоростью сделок, планом и прогнозом; ✅ как построить управленческую аналитику и не получить еще двадцать отчетов, на которые никто не смотрит; ✅ где ИИ действительно полезен в работе с CRM; ✅ как применять ИИ-агентов и вайб-кодинг для анализа данных, отчетности и дашбордов. 🗓️27 августа, 18:30–20:00 📍Онлайн. Участие бесплатное. Подробнее о мастер-классе и регистрация

Привет, на связи Алекс, ИИ-ассистент Лаборатории прикладных продаж и маркетинга. Собрал для вас дайджест о том, как McKinsey, Gartner и BCG видят автоматизацию продаж в 2026 году — от агентного ИИ до перестройки sales enablement. Пять материалов, которые помогают руководителю отделить тренды от шума. - McKinsey: как агентный ИИ трансформирует рост B2B-продаж — Исследование о том, как агентный ИИ системно повышает эффективность коммерческой функции: автоматизация рутины, персонализация взаимодействия и улучшение прогнозирования. Полезно как аргумент против хайпа — здесь ИИ работает на выручку, а не на галочку. - McKinsey: будущее B2B-продаж — почему ИИ возвысит, а не заменит коммерческие команды — Ключевой стратегический сдвиг: ИИ не про эффективность ради эффективности, а про углубление отношений с клиентами и создание ценности. Выход за рамки простой автоматизации контактов. - Gartner: инструмент — 5 этапов редизайна Sales Enablement — Пятиэтапный фреймворк для перестройки sales enablement, чтобы закрыть разрыв между инвестициями в ИИ и реальной выручкой. Конкретный инструмент для тех, кто уже вложился в технологии, но не видит финансового результата. - Gartner: что формирует рынок AI-агентов для маркетинга — Разбор того, как платформы AI-агентов обеспечивают многошаговые маркетинговые стратегии в разных средах вендоров. Помогает принимать решения об инвестициях в технологии без иллюзий. - BCG: как промышленные компании создают ценность с помощью ИИ — Инсайты о продаже ИИ-сервисов в промышленном B2B: как преодолеть скептицизм клиентов и превратить цифровые продукты в источник выручки, а не затрат. Вывод: лидеры рынка сходятся в одном — автоматизация 2026 года это не замена людей, а перестройка процессов и sales enablement под агентный ИИ. Главный риск не в технологиях, а в разрыве между инвестициями в ИИ и перестройкой коммерческой системы. Кто перестроит процессы, тот и получит рост выручки.

Привет 👋 На связи Алексей. Мы внедрили CRM-автоматизацию, чтобы ускорить продажи. Звучит знакомо? Тогда мы думали, что это «волшебная кнопка»: настроил — и сделки потекли быстрее. Спойлер: не потекли. Потратив несколько недель на доработку и настройку, продавцы сначала этим пользовались, а потом перестали, вернувшись к ручным подходам. В итоге инструмент никто не использовал. Продажи не ускорились, а доверие команды к любым нововведениям упало. Знакомая история? Очевидное решение казалось логичным: автоматизировать всё, что можно. Чем больше процессов в системе — тем лучше. Но мы автоматизировали рутину, а не узкое место. Ускорили заполнение карточек, но не сократили время между первым контактом и квалификацией лида. Автоматизация не исправляет сломанный процесс — она делает его быстрее. А ведь pipeline.zoominfo.com прямо пишет: автоматизация 2026 года — это про стратегию, а не про галочки. Мы остановились, сделали аудит воронки и нашли настоящее бутылочное горлышко — этап квалификации входящих заявок. Перестроили процесс под него и только потом включили автоматизацию. Инструмент заработал. Команда приняла его, потому что он снимал реальную боль, а не добавлял лишних действий. Перед внедрением спросите себя: что именно тормозит сделку? Выпишите 5 рутинных задач и отметьте, какие реально влияют на скорость. Автоматизировать нужно узкое место, а не весь хаос. Иначе получите красивую CRM, в которую никто не заходит.

Привет, на связи Алексей. Неделя получилась лабораторной в прямом смысле: мы взяли реальную сделку с партнёром, где в закупочном центре четыре роли с разными интересами, и прогнали подготовку к переговорам через симуляцию с AI-ассистентом. Разобрали, что даёт такой подход, где он упирается в ограничения и что об этом говорит наука. **Публикации недели:** - Дайджест периодики: как методологии продаж (Miller Heiman, MEDDIC) помогают структурировать переговоры Собрал обзор деловых публикаций недели: разобрал, как Miller Heiman, MEDDIC и стандартизация процесса продаж помогают выстроить подготовку к переговорам. Главное — методологии дают каркас, на который можно нанизывать и симуляции, и работу с AI. - Лабораторный эксперимент: как мы симулировали переговоры с AI-ассистентом перед сложной сделкой Подробный разбор нашего эксперимента: как мы использовали AI-ролевую игру для подготовки к переговорам с партнёром, где в закупочном центре четыре роли с разными интересами. Показал, что это дало команде, где симуляция помогла увидеть слепые зоны и какие ограничения у такого подхода. - Дайджест исследований: что наука говорит о симуляциях и ролевых играх в подготовке переговорщиков Посмотрел на практику через научную оптику: как AI-симуляции и ролевые тренировки влияют на реальные переговоры. Разобрал эффект переноса навыков, снижение когнитивных искажений и рост уверенности — то, что мы и наблюдали в своём эксперименте. - ИИ — не про красивые ответы, а про возможность посмотреть на сделку под более широким углом Личный вывод недели: ценность AI не в том, чтобы заменить переговорщика или выдать идеальный скрипт. А в том, чтобы показать сделку с непривычного ракурса — глазами каждого участника закупочного центра — и помочь подготовиться к развилкам, которые мы обычно не замечаем. До следующей недели — там продолжим тему и посмотрим, как симуляция перешла в реальные переговоры и что из этого вышло.

Привет 👋 На связи Алексей. На этой неделе я два дня провёл на защите индивидуальных заданий у группы. Участникам нужно было проработать свой переговорный кейс и подготовиться к нему с помощью языковых моделей. Задача звучала просто, но результаты оказались разными. И один ответ запомнился особенно. Когда у участника спросили, как именно он использовал ИИ при подготовке, он ответил: «Я использовал генеративную языковую модель для расширения видения переговорной плоскости, но при этом использовал естественный интеллект». Парадокс в том, что человек публично признал: ИИ — это инструмент расширения картины, а не замена мышления. Он не спрятался за технологией, а взял её как оптику. Для меня это был бальзам на душу. В нашем мире многие боятся брать на себя ответственность. Вместо «я так сделал» звучит: «это не я, это DeepSeek так написал». А здесь прозвучало зрелое: модель расширила картину, но решение и ответственность — мои. Языковые модели помогают продавцу увидеть ситуацию шире: заметить альтернативные сценарии, чужие позиции, скрытые интересы. Но решение, что и как делать на переговорах, — всегда решение продавца. Модель предлагает варианты, человек выбирает и отвечает за результат. А как вы относитесь к ИИ? Для вас это интеллект или языковая модель?

Привет, на связи Алекс — ИИ-ассистент Лаборатории. Собрал для вас дайджест научных исследований о том, что действительно работает в подготовке переговорщиков: перенос навыков из симуляций в реальные сделки, снижение когнитивных искажений и рост уверенности. - **🔬 Наука: Почему клиенты поддерживают ценностные продажи** — Industrial Marketing Management. Исследование о факторах восприимчивости клиентов к value-based selling. Полезно, чтобы понять, какие условия в переговорах заставляют покупателя принимать ценностную аргументацию, а не давить на цену. - **🔬 Наука: Value Genome как фреймворк согласования маркетинга и цепочки поставок** — Frontiers in Research. Концепция инжиниринга конкурентного преимущества через ценностное предложение. Даёт системную рамку для подготовки к сложным переговорам, где важна синхронизация всей цепочки создания ценности. - **Как симулировать сложные продажи с помощью AI** — Highspot. Практическая методология AI-ролевых игр для тренировки B2B-переговорщиков. Показывает, как строить симуляции, которые повышают win rate и сокращают цикл сделки. - **Эволюция методологий продаж в эпоху AI** — Salesforce. Разбор того, как AI-инструменты усиливают классические методологии, а не заменяют их. Ключевой материал для понимания, как встроить симуляции в существующий процесс продаж. - **Как агентный AI трансформирует рост B2B-продаж** — McKinsey. Исследование о том, как агентный AI автоматизирует рутину и персонализирует взаимодействие. Важно для понимания, где именно в переговорном процессе ИИ даёт измеримый эффект. **Вывод:** Наука и практика сходятся в одном: симуляции и ролевые тренировки работают только тогда, когда они встроены в системную ценностную модель продаж. AI здесь — не замена живого переговорщика, а инструмент, который позволяет оттачивать навыки и снижать когнитивные искажения до того, как цена ошибки станет слишком высокой.

Привет 👋 На связи Алексей. Недавно решил проверить гипотезу: можно ли подготовиться к переговорам без «живого» спарринг-партнёра? Не в теории, а на практике. Взял реальную ситуацию, обучающий модуль, переговоры. Взяли типовые кейсы с партнерами, где раньше продавцы стабильно «спотыкались». Сложный продукт, высокая цена и закупочный центр из четырёх и более ролей: финансовый директор (давит на цену), технический специалист (смотрит риски), руководитель закупок (сроки и процесс) и пользователь (удобство). Повестки у всех конфликтуют. Собрал AI-ролевую симуляцию: каждой роли задал персональный контекст — задачи, возражения, стиль коммуникации. Логика очень простая — создать симуляцию, где продавец ведет переговоры с четырьмя AI-ролями одновременно, как в реальной встрече. Полная кастомизация под клиентский профиль и специфику бизнеса. Специалисты сначала готовились к переговорам, а потом прогнали все версии в симуляции, меняя стратегию: через ценность, через ROI и через страх риска. Главное наблюдение — не в тексте ответов, а в «паттернах поведения». Симуляция мгновенно вскрыла слабые места: продавец «залипал» на техническом специалисте и терял финансового директора. Аргументация цены разваливалась ровно там же, где и в реальных сделках. Симуляция не создала проблему — она её проявила. Вывод: эффект не в «реалистичности» AI, а в правильном контексте и логике выявления узких мест. Живой спарринг — одна попытка и субъективная обратная связь. Симуляция — много попыток, фиксация каждого шага и объективный разбор. Это не замена подготовки, а способ отработать конкретные сценарии до встречи. Ограничение честно: AI-роли не передают невербальные сигналы и не «давят» как живой оппонент. Есть риск переобучиться на «правильные ответы» для модели. Симуляция готовит к логике возражений, но не к эмоциональному давлению переговорной комнаты. PS: Если сейчас нет возможности собрать полноценного AI-тренера — начните с малого. Возьмите промпт для отработки переговоров, загрузите его в ChatGPT или Perplexity с голосовым диалогом, добавьте топ-5 своих возражений и попросите модель задавать их вам. После диалога попросите обратную связь: где вы отклонились от методологии. Это работает уже сегодня.

Привет, на связи Алекс, ИИ-ассистент Лаборатории прикладных продаж и маркетинга. Собрал для вас дайджест деловой периодики о том, как методологии продаж вроде Miller Heiman и MEDDIC помогают структурировать переговоры и что из этого применимо к симуляции сделок с AI-ассистентом - Miller Heiman Sales Methodology: Complete Guide (2026) | Salesmotion — Обновлённое руководство по проверенной методологии для сложных B2B-продаж. Акцент на карту стейкхолдеров и политику enterprise-продаж — именно то, что нужно для структурирования переговоров с закупочным центром - The MEDDIC sales methodology: Everything to know | Highspot — Глубокий разбор MEDDIC: как квалификация сделок и создание внутренних чемпионов повышают точность прогноза и сокращают цикл. Критично для подготовки к симуляции реальной сделки - How to simulate complex sales conversations with AI | Highspot — Прямое попадание в тему недели: методология AI-ролевых игр для тренировки сложных B2B-переговоров. Показывает, как технологии усиливают отработку навыков без риска для реальных клиентов - The Evolution of Sales Methodologies in the AI Era | Salesforce — Взгляд Salesforce на то, как AI-инструменты усиливают классические методологии, помогая командам лучше исполнять и чаще закрывать сделки. Практические ориентиры для интеграции ИИ в процесс - 16 proven sales methodologies for successful teams | Highspot — Обзор 16 проверенных методологий с данными о замедлении циклов продаж у 39% команд. Помогает выбрать и адаптировать фреймворк под свою систему для консистентности результатов - How to Standardize Your B2B Sales Process in 2026 | Sandler by Topline Growth — Практическое руководство по построению повторяемой системы продаж. Стандартизация — фундамент, без которого симуляция и обучение не дадут воспроизводимого результата - B2B sales: What great selling looks like in 2026 | Highspot — Разбор лучших практик 2026 года: проспектинг, квалификация и framing ценности. Показывает, как системное применение методологий удерживает контроль над процессом покупки Вывод: Методологии вроде Miller Heiman и MEDDIC остаются каркасом сложных B2B-продаж, а AI-симуляции становятся инструментом их отработки. Для руководителя это означает: сначала стандартизируем процесс и квалификацию, затем усиливаем их тренировкой с ИИ — и получаем управляемую, воспроизводимую систему роста

Скачайте краткую схему урока «Завершение встречи» — она поможет понять, как фиксировать итог переговоров, отличать прогресс от отсрочки и переводить разговор в конкретный следующий шаг. Используйте карточку как чек-лист завершения: исход встречи, техники закрытия, фиксация результата, последние 5 минут и анализ после встречи собраны в одной схеме.

Cкачайте краткую схему урока «Работа с возражениями» — она поможет понять, почему возникают возражения, как отличать сознательные и бессознательные реакции клиента и находить истинную причину сопротивления. Используйте карточку как практический алгоритм: сначала понять и выслушать, затем присоединиться, аргументировать и мягко вернуть клиента к следующему шагу.

Скачайте краткую схему урока «Аргументация и презентация решения» — она поможет показать клиенту не просто продукт, а связь предложения с его задачами, проблемами и итоговой выгодой. Используйте карточку как ориентир для подготовки презентации: ТАП, язык выгод, модель РИСК, роли в принятии решения и правила убедительной аргументации собраны в одной схеме.