Как продавцу переводить ценность решения на язык бизнеса

В прошлых постах мы зафиксировали две вещи: в 2026 бизнес больше не покупает "улучшения", а ТЭО и ТСО должны быть упакованы на уровне компании. Но дальше возникает практический вопрос: как продавцу доставать эту экономику из упаковки и переводить в разговор с клиентом так, чтобы она звучала не как общие слова, а как бизнес-логика?

Я рекомендую держать в голове простую цепочку:
функция решения ➡️изменение процесса ➡️изменение метрики ➡️экономический эффект

Это и есть тот самый мост между продуктом и деньгами клиента. Недостаточно сказать: “мы автоматизируем часть операций”.
Важно уметь развернуть мысль дальше:
😺 какой процесс изменится
😺 что именно станет дешевле, быстрее или стабильнее
😺 какая метрика на это реагирует
😺 как это превращается в экономический эффект (деньги, ресурс, риски, маржа)

Именно так решение начинает восприниматься не как инструмент, а как управленческая инициатива с понятным эффектом.
Я бы вообще советовала прогонять любую сделку через 5 вопросов:
🕐 Где клиент теряет деньги, время или ресурс сегодня?
🕑 Что именно меняется после внедрения?
🕒 Какая метрика на это реагирует?
🕓 Как это перевести в экономический эффект?
🕔 Кто внутри клиента купит именно такую логику?

Потому что в сложной продаже клиент редко покупает платформу или инструмент сам по себе, он покупает одно из четырех:
😵 снижение потерь
😵 ускорение процесса
😵 высвобождение ресурса
😵 более управляемую экономику

И если продавец умеет собирать аргументацию через эту цепочку, разговор становится другим – более точным, более убедительным и, главное, жизнеспособным внутри клиента после встречи, когда инициатор идет дальше и ему нужно защищать проект в цифрах.

[Продажи ИТ-решений. Алсу Бикбаева]

#SalesManagement #B2BSales #ATERRA

ИИ в продажах не делает чудо. Он просто быстрее показывает, где у вас бардак

Сейчас почти у каждой второй коммерческой команды один и тот же разговор: нам нужно внедрять ИИ, чтобы продавцы работали быстрее и эффективнее.

Мысль здравая, но есть нюанс. ИИ почти никогда не спасает слабую коммерческую систему.
Он просто быстрее делает заметными все ее дефекты.

Если у вас продавец и без того понимает:
😷 на кого делать ставку
😷 как готовиться к встрече
😷 где искать следующий шанс в клиенте
😷 как двигать сделку дальше

тогда ИИ действительно может дать апгрейд: сэкономить время, убрать рутину, подсветить сильные возможности, ускорить подготовку.

Но если в компании и без того все держится на ручном режиме, картина будет другой. Более того, карманный GPT каждого из сейлов уведет его в «свои» смыслы.

Тогда ИИ не чинит продажи. Он ускоряет хаос.

Что это обычно значит на практике:
- воронка полна сделок, которые плохо квалифицированы
- продавцы по-разному понимают, что вообще считать хорошей возможностью/сделкой
- подготовка к встречам живет в голове конкретного человека, а не в системе
- следующие шаги после встреч теряются
- прогноз собирается по ощущениям, а не по признакам реального движения сделки

И вот на такую конструкцию часто пытаются сверху нахлобучить ИИ, в надежде, что технология сама все соберет. Но проблема не в том, что продавцам не хватает еще одного инструмента. Проблема в том, что компании часто не могут ответить на более простой вопрос: что именно должен усиливать этот инструмент?

Максимальный эффект получают не те, кто просто "внедрил ИИ", а те, у кого уже есть понятная логика продаж, данных и приоритетов.

То есть сначала вы строите внятную коммерческую механику. А потом уже ускоряете ее технологией, а не наоборот.

Поэтому, на мой взгляд, один из самых полезных вопросов для руководителя продаж сейчас звучит так: вы хотите внедрить ИИ, потому что у вас сильная система и ее пора усиливать?
Или потому что без него уже слишком заметно, что система работает на честном слове?

Что думаете?

[Продажи ИТ-решений. Алсу Бикбаева]

#SalesManagement #B2BSales #ATERRA #ИИвB2B

Реальные сценарии применения ИИ в продажах

Мы уже обсудили, что самые сильные кейсы там, где он не заменяет мышление, а усиливает коммерческую логику команды. Сегодня собрала вам три рабочих сценария, которые мы помогаем внедрять нашим клиентам.

🌸 Первый сценарий - подготовка ко встречам и гипотезы по аккаунтам
Одна из самых недооцененных зон в продажах не сам звонок, а качество подготовки к нему. Хороший B2B-продавец идет на встречу не с набором общих фраз, а с рабочей гипотезой:
😺 Что сейчас происходит у клиента
😺 Где у него может быть точка напряжения
😺 Что изменилось в его компании или компаниях-конкурентах
😺 Кто влияет на решение
😺 С чем и кем клиент, вероятно, будет вас сравнивать

Но здесь есть важная граница. ИИ не заменяет коммерческое мышление. Он не понимает за продавца, где у клиента реальная бизнес-проблема, а где просто информационный шум. Поэтому сильнее становятся те команды, у которых уже есть культура нормальной подготовки к встречам.

🌸 Второй сценарий - анализ коммуникаций
И речь не только про транскрибацию звонков или саммари после встречи. Это самый поверхностный уровень пользы. Гораздо важнее то, что ИИ помогает увидеть повторяющиеся паттерны в разговорах:
😺 Где менеджеры слишком рано уходят в демо
😺 Где плохо раскрывают экономику решения
😺 Где не доходят до критериев выбора
😺 Где из сделки в сделку всплывают одни и те же возражения

То есть это уже не просто помощник для отдельного сейла, а инструмент для руководителя. Способ увидеть не один разговор, а системную проблему в качестве коммуникации команды.

🌸 Третий сценарий - персонализация коммуникации
Это как раз тот кейс, о котором все говорят первым: письма, follow-up, коммерческие предложения, персонализированные сообщения. Да, ИИ действительно может ускорять это в разы. Но именно здесь чаще всего возникает ложное ощущение результата. Потому что масштабировать можно и сильную мысль, и слабую.

Если у компании не собрана логика ценности, не описаны сегменты, не выстроена аргументация под разные типы клиентов, ИИ просто поможет быстрее производить более вежливый и более гладкий шум. Поэтому генерация контента не главный сценарий, а скорее усилитель уже существующего качества мышления команды.

[Продажи ИТ-решений. Алсу Бикбаева]

#SalesManagement #B2BSales #ATERRA #ИИвB2B

Собрали глоссарий сложных B2B-продаж

Изначально делали его для себя и для использования внутри проектов, как рабочую базу, на которую можно опираться в процессе.
Чтобы можно было зафиксировать общий язык внутри команды: кто такой champion, что считать квалификацией и где вообще начинается сделка.

В какой-то момент поняли, что это уже не просто список терминов.
Это скорее карта того, как вообще устроены сложные продажи: роли, методологии, логика воронки, артефакты.

Можно использовать по-разному:
😵 Как базу для команды, чтобы говорить на одном языке
😵 Для онбординга новых сейлов
😵 Или чтобы быстро освежить в памяти, кто есть кто

🔗 Глоссарий доступен по ссылке


[Продажи ИТ-решений. Алсу Бикбаева]

#B2BSales #B2BПродажи #ATERRA

Что такое экспертные продажи?

Экспертные продажи часто путают с двумя вещами:
🕐 продавец очень хорошо и глубоко знает продукт
🕑 продавец умеет уверенно, структурно и убедительно говорить

Но ни то, ни другое само по себе не делает продажу экспертной. Знание продукта это базовый минимум, без которого в принципе невозможно нормально работать в B2B, а уверенная речь – роскошный максимум просто инструмент, который помогает донести мысль, но не создает ценности сам по себе.

И именно в этом месте возникает ключевая подмена: продавец фокусируется на том, как лучше рассказать про свое решение, в то время как для клиента гораздо важнее – насколько глубоко вы понимаете его реальную ситуацию, и ту логику, в которой он принимает решения.

Где на самом деле проходит граница?
В классическом сценарии сейлз в разговоре с клиентом в первую очередь пытается собрать как можно больше информации, чтобы потом аккуратно подложить под нее свое решение и показать, как оно закрывает озвученные боли.

В экспертной модели логика разворачивается в обратную сторону
Вы не просто собираете информацию, чтобы точнее продать. Вы приносите в разговор структуру и гипотезы, которые помогают клиенту увидеть собственную ситуацию более объемно и связно, чем он видел ее до встречи.

😺 То есть ваша задача – не получить данные от клиента, а создать ясность там, где до этого был разрозненный набор симптомов.

Как это выглядит на практике
Вместо того чтобы начинать с привычного вопроса «расскажите, какие у вас боли», вы заходите в разговор с наблюдениями и закономерностями, которые вы видите на уровне рынка, сегмента или похожих компаний.

Например:
😷 Мы видим, что компании вашего масштаба довольно регулярно теряют маржу на этапе работы с дебиторкой, и часто это даже не фиксируется как отдельная проблема – у вас похожая ситуация или нет?
😷 В похожих структурах на этом этапе воронки обычно возникает перегрузка сейлов, из-за которой падает конверсия – вы с этим сталкиваетесь?

И в этот момент происходит важный сдвиг: вы не вытягиваете информацию, а предлагаете рамку, в которой клиент начинает по-новому интерпретировать собственный опыт.

Подписаться на телеграм-канал
Вступить в сообщество в MAX

#ЭкспертныеПродажи #B2BSales #ATERRA

Время доставать скелеты из шкафов 👻

Кейсы в стиле "выросли в 3 раза" безусловно очень вдохновляющие, но, согласитесь, что настоящая экспертиза в продажах появляется не тогда, когда все сложилось, а когда не сложилось, причем иногда довольно показательно.

Когда сделка на миллионы разваливается в последний момент.
Когда, казалось бы, хороший пилот не доходит до контракта.
Когда в лидогенерацию вложили бюджет, а на выходе получили не воронку, а коллекцию разочарований.
Вот в таких историях обычно и спрятано самое интересное, и поэтому....

😺 18 апреля на FailConf я буду модератором круглого стола "Факапы в продажах IT-продуктов и услуг"

Хочется собрать живой и честный разговор про ситуации, в которых что-то не сработало: клиента не дожали, сделку переоценили, чемпиона потеряли, квалификацию провели на глаз, а потом долго делали вид, что проблема вообще не в этом. С вас истории, с меня – разбор вашей ситуации и восхищение!

Того глядишь и я расскажу, как мы тендер Ростелекома на 140 млн грели-грели и феерически прошляпили)))
(Наташа, не плачь)

🌅 Нам нужны ваши кейсы!
Если вы готовы 18 апреля выйти на сцену в Москве и честно рассказать про свой самый эпичный провал в B2B-продажах –
пишите Юлии: @yulia_gerasimovich

Ждем тех, кто может честно сказать: да, вот здесь мы ошиблись, вот это стоило нам дорого, а вот это, как ни странно, потом оказалось самым полезным опытом.

Подписаться на телеграм-канал
Вступить в сообщество в MAX

Примеры экономических обоснований

В марте я писала несколько постов о том, почему в 2026 году уже недостаточно говорить с клиентом на языке функций, преимуществ и привычного «станет удобнее». Этого мало не потому, что рынок вдруг стал капризным, а потому, что внутри компании клиента почти любое решение теперь должно пройти очень простой, но довольно жесткий фильтр: где здесь экономика, за счет чего появляется эффект и как это защищать перед руководством.

И вот на этом месте у многих все еще остается разрыв между теорией и практикой. Вроде бы логика понятна: нужно переводить продукт в деньги, потери, риски, скорость, управляемость. Но дальше возникает вопрос: а как это выглядит в реальности?

Давайте посмотрим на примерах:
допустим, вы продаете систему автоматизации поддержки.

Чаще всего ваша подача звучит так: единое окно обработки обращений, SLA, омниканальность, автоматизация, аналитика.

Все правильно, но это не аргументация для бизнеса.

Сильная логика начинается там, где продавец переводит характеристики решения в эффекты для компании:
😵 снижение нагрузки на линию поддержки и экономия ФОТ
😵 сокращение времени обработки обращений
😵 уменьшение потерь клиентов из-за долгого ответа
😵 снижение количества ошибок и повторных обращений
😵 рост удержания за счет более стабильного клиентского опыта

И в этот момент вы продаете уже не систему для поддержки, а управляемость клиентского сервиса и его влияние на выручку и издержки. Именно это и можно защищать внутри компании.

В каждом решении эта логика будет разворачиваться по-своему. Поэтому еще два примера, на VDI и маркетинговых решениях, я разобрала в своем канале в MAX.

Если вам важно не просто понимать идею ТЭО/ТСО, а видеть, как это выглядит на реальных примерах, – переходите туда.

Вступить в сообщество в MAX
Подписаться на телеграм-канал

#SalesManagement #B2BSales #ATERRA

ИИ и страх утечек

Один из самых частых стоп-факторов в разговорах про ИИ в компаниях – это страх, что все утечет в сеть.

И здесь, мне кажется, важно чуть точнее посмотреть на саму формулировку. Потому что часто она говорит не столько про сам ИИ, сколько про то, что в компании в целом могут быть не до конца понятны правила работы с данными и коммерческой информацией.

Опасение само по себе абсолютно нормальное. В коммерческой функции правда много чувствительных данных: клиентская информация, коммерческие условия, внутренняя аналитика, переписка, продуктовые гипотезы, маркетинговые материалы, документы, расчеты.

И поэтому вопрос обычно не в том, можно ли использовать ИИ вообще. Вопрос в другом: для каких задач, с какими данными и в каких рамках.

Потому что ИИ сегодня касается не только продаж, он уже активно используется в:
➡️ подготовке ко встречам и коммуникациях с клиентами
➡️ упаковке продуктов и решений
➡️ анализе клиентских запросов
➡️ конкурентном анализе
➡️ формировании гипотез для продвижения и развития продукта

И вот здесь полный запрет, как правило, ничего особенно не решает. Он скорее просто выталкивает использование ИИ в серую зону, когда сотрудники все равно пробуют его сами, но уже без понятных правил и общего подхода.

Поэтому рабочая логика должна начинаться не с полного запрета или наоборот принуждения к использованию, а с более простых и приземленных договоренностей:
😵 что можно использовать в работе с ИИ, а что нельзя
😵 что нужно обезличивать, а что нет
😵 где реально экономит время, а где дает больше шума

И тогда главным вопросом становится не “утечет ли все в сеть?”, а “понимаем ли мы вообще, как у нас устроена работа с данными и где там реальные риски?”.

Подписаться на телеграм-канал
Вступить в сообщество в MAX

#ATERRA #ИИвB2B

Подкаст про продажи, обучение, AI и все-все-все

Недавно ребята из Флайска позвали поговорить про продажи, а я это, как вы знаете, очень люблю!

В итоге записали целый подкаст, где обсудили:

➡️ почему продукт, маркетинг и продажи существуют отдельно друг от друга, и как это отражается на результатах компании
➡️ почему обучение в формате «провели тренинг и пошли работать» почти не дает эффекта
➡️ как руководители сами, не замечая этого, демотивируют команду
➡️ и как понять, что менеджер не вытягивает еще до цифр в отчете

Отдельно затронули тему AI:
😪 почему без методологии он просто масштабирует хаос
😪 и как его использовать так, чтобы реально усиливать продажи

Короче, разобрали типичный вторник в любой B2B-компании 😁

И для самых внимательных:
В описании под видео оставили промокод на курсы и интенсивы нашей онлайн-школы – забирайте и используйте!

Смотреть выпуск на любой из платформ:
🎥 YouTube
🎥 ВКонтакте
🎥 Дзен