Что это за канал и с чего начать читать 📌

Если вы здесь недавно — этот пост для вас. Закрепляю его, чтобы можно было быстро понять, о чём канал, и сразу нырнуть в лучшее.

Меня зовут Дмитрий Южанин. Вместе с командой агентства «Сделано» мы помогаем расти производителям и оптовикам: продвигаем B2B-проекты, и клиентские, и свои собственные.

Параллельно я перевожу на нейросети всё, до чего дотягиваюсь: маркетинг, продажи, менеджмент. Строю на AI личного ассистента и систему управления агентством, а потом честно рассказываю, что из этого взлетело, а что я выкинул. Плюс делюсь личными наблюдениями про рынок и про то, какие шишки набиваю по дороге.

С прошлой подборки прошло полгода, нас стало на четверть больше, и за это время вышло много нового — особенно целая серия про менеджмент. Собрал свежее по полочкам.

Кстати, все промты с моих выступлений живут на отдельном сайте, я держу там актуальные версии: promts.m-done.ru

🤖 Нейросети на практике
• Выложил свой скилл планирования в открытый доступ
• Все промты с моих выступлений — в одном месте
• Супер-промпт, который собирает другие промпты
• Как я заставляю нейронки проверять свои же косяки
• Отменил платную подписку на голосовой ввод и нашёл бесплатную замену

🧠 Менеджмент и система управления
• Внутренняя кухня: как я перестраиваю продажи и менеджмент
• Вы руководитель или «человек-маршрутизатор»?
• Почему я теперь ставлю задачи с конца
• 25 своих скиллов для управления агентством

🎯 Цели и планирование
• Как я наконец сделал нормальное планирование года с помощью AI
• Планирование с нейронкой: как это устроено внутри
• Мой разбор научного подхода к постановке целей

📊 B2B-маркетинг и продажи
• Как поднять конверсию B2B-сайта в 1.5–2 раза, не трогая дизайн
• Почему я отговорил клиента от покупки нашей же услуги
• Базовая ошибка в CRM, которую мы видим почти на каждом проекте

Спасибо, что читаете. Если есть тема, которую хотите разобрать подробнее — напишите в комментариях, заберу в работу.

Хорошая аналитика — это не набор данных 🧠

Периодически вижу обзоры про ботов, которые «сами всё посчитают»: подключаешь нейронку, и она строит тебе аналитику. Звучит логично, нейронки реально неплохо считают статистику и тянут большие объёмы данных.

Но вот что забавно: кейсов с по-настоящему хорошей аналитикой я почти не вижу.

Почему так?

Потому что хорошую аналитику вообще мало кто умеет делать. И первая причина в том, что аналитику часто путают со сбором данных.

«Мы собрали кучу классных данных. Вот такой срез есть, и такой, всё можно посмотреть». На деле это чаще вредно, чем полезно. Ресурсы потрачены, а толку ноль.

Цель аналитики всегда одна — принятие решений. Если на основе цифр не родилось ни одного решения, значит что-то пошло не так. Результат аналитической работы это решения. Всё остальное просто сбор данных. Для меня это разные вещи.

Почему всё упирается в сравнение

Чтобы принять решение, почти всегда нужно что-то с чем-то сравнить. Сама по себе цифра — просто факт, на её основе вывод не сделаешь. Выросло, упало, нормально это или плохо — понятно только в сравнении. Поэтому меня почти всегда интересует динамика. А в том, как именно мы сравниваем, и прячется самое интересное.

Пример: сравнение год к году

Самый частый способ — сравнить этот год с прошлым. Так чаще всего и оценивают динамику компании: развивается она сейчас или падает. Недавно видел такой опрос: как у вас прошли первые четыре месяца, приросли или просели?

Цель понятная — понять, идёт этот год лучше или хуже прошлого. А вот вывод может быть очень рискованным.

Покажу на нашей компании

Если сравнить год к году, у нас заметная просадка по выручке. Прошлый первый квартал по выручке был хороший, а этот заметно ниже. Кажется, что дела идут так себе.

Но если смотреть помесячно за последние полтора года, картина другая. Прошлый год начинался хорошо. Потом летом по нам начал сказываться кризис, и продажи постепенно поползли вниз. Худшим был четвёртый квартал. А в этом году каждый месяц идёт чуть лучше предыдущего. Выручка понемногу, но растёт.

То есть на самом деле мы прошли кризис и медленно выходим в рост. А сравнение год к году рисует обратное: будто мы сейчас в яме.

Один и тот же набор данных. Два противоположных вывода. Разница только в контексте.

И вот где спотыкаются нейронки

Посчитать и сравнить они могут быстро. А понять контекст компании пока не вывозят: что стоит за цифрами, какой период с чем корректно сравнивать, что вообще происходило с бизнесом.

Этот контекст тяжело оцифровать и передать. Его нужно накапливать постепенно: знания о компании, история, что и почему менялось. Я сейчас как раз собираю такие данные по агентству, чтобы потом строить на них настоящую аналитику, а не красивые срезы.

Как я «по-быстрому» разобрал 600 сделок и собрал все грабли вайб-кодинга 🤯

Я не программист и не разработчик, просто каждый день работаю с нейронками. Недавно сел «по-быстрому» собрать через них аналитику по продажам клиента. Встал через четыре дня. Расскажу без розовых очков.

Зачем полез

Клиент-производитель, мы выстроили ему лидогенерацию. На поверхности всё нормально: лиды идут, проходят квалификацию, выставляются счета, работа кипит.

А по факту на 4 менеджеров накопилось около 600 сделок. Больше сотни на каждого, нормально вести невозможно. Лидов всё больше, а продажи растут непропорционально. Где затык, непонятно, и экспертизы под такой анализ у клиента нет. Полез сам.

Суть задачи

Собрать всю коммуникацию по сделкам, звонки и письма, в одну историю и найти блокеры, которые мешают сделкам двигаться. Проанализировать какие проблемы возникали на пути клиента. Определить причины этих проблем.

Все 600 сразу анализировать смысла нет. Для поиска типовых патернов хватит 150-200 сделок.

Сначала просто собрать данные

Bitrix через интерфейс не отдаёт ни переписку, ни звонки. Их нужно вытащить, звонки транскрибировать и собрать диалог по каждой сделке.

Выгрузил емейлы и звонки по сделкам, с виду всё ок. Начинаю смотреть, данные не сходяться. Оказалась половина коммуникации висит на контактах. Дособрал. Потом вылез лимит: за раз грузится не больше 500 писем, на тестах в 10-15 сделок проблемы не видно, а на объёме часть теряется. Дальше часть звонков не пришла: у клиента несколько телефоний, одна отдаёт записи, другая нет. Следом письма наоборот задублировались из-за настройки Bitrix. А поле «последняя активность по сделке» возвращало кривые данные.

Таких нюансов десятки. Настоящая свистопляска.

Потом сам анализ

Сделал 5-7 тестовых прогонов на 15-20 сделках: подбирал модель и логику. Что анализируем, в каком формате, как оценивать, чтобы нейронка не галлюцинировала.

На 15-20 всё хорошо, запускаю на 200, и на масштабе бумс. То упираюсь в лимиты, то выясняется, что в маленькую выборку не попали нетипичные сделки, на которых логика ломается и врёт. Докрутил, перезапустил. И так 4 раза

Вот где стало по-настоящему тяжело

Не в написании кода. Код нейронка пишет хорошо.

Тяжело другое: выстроить архитектуру и понять логику. Откуда данные берутся, как устроены в этой CRM, что с ними случается по дороге и бьётся ли итог с реальностью.

Нейронка бодро рапортует «всё собрал, всё хорошо», а по факту половина данных то теряется, то двоится. Держишь в голове десятки факторов, перепроверяешь, где что могло отвалиться. Мозг кипит. Язык не поворачивается назвать это лёгким вайб-кодингом.

По ресурсам тоже не как в демо

У меня месячная подписка на Claude за $100. За эти задачи я съел 75% общего недельного лимита и 89% недельного лимита на Sonnet, плюс упирался в пятичасовые. Ещё потратился на тесты других моделей: думал, выйдет быстрее и дешевле, оказалось нет.

Но результат того стоил

Получили чёткую градацию проблем в продажах.

Главная: у 74% сделок после отправки КП менеджеры толком не получали обратную связь. И не из-за лени. Автоматизации постоянно плодили новые задачи, часто не по делу, и дублировали висящие. Задач накопилось столько, что менеджеры перестали ими пользоваться и не видели, за какую сделку браться. Часть закрывали скопом, без проработки.

А решение проще всех этих автоматизаций. Отключить старые и добавить один статус «клиент ждёт ответа», куда сделка падает при любом входящем сообщении. Менеджер сразу видит, кому отвечать.

Увидели как поменять статусы в воронке, чтобы сразу видеть с кем нужно работать сейчас, а кого можно оставить до конкретной даты.

Ещё всплыло, что часть сделок зря проходит квалификацию. По таким тендерам компания не проходит по начальной максимальной цене, их надо отсекать сразу. Иначе уходит куча работы на КП, а сделку всё равно никто не берёт.

Теперь 600 сделок можно разбирать прицельно, с тех, где больше шансов.

Честный плюс есть: за несколько дней я прошёл путь, который с разработчиками занял бы месяцы. Но простым я бы его не назвал.

Буду выступать на вебинаре про нейросети в B2B — 17 июня 🎤

Меня позвал спикером Анатолий Рус, создатель конференции ЦЕХ и клуба Склад. Это его мини-конференция про практику нейросетей в B2B. Тема ровно та, про которую я здесь постоянно пишу.

Расскажу про нашу реальную кухню: где и как мы сейчас применяем нейронки в работе агентства в маркетинге, продажах и менеджменте. И разберу 6 типовых проблем, через которые мы прошли, пока превращали нейронки из прикольного помощника в инструмент роста компании.

Кто читал недавние посты про разбор 600 сделок и грабли вайб-кодинга — на вебинаре соберу всё это в систему.

Будут и другие спикеры. Сам Анатолий разберёт работу с B2B-контентом, а секретный спикер расскажет, как командам работать с нейронками без хаоса.

Когда: 17 июня, среда, 12:00 по МСК
Где: онлайн
Сколько: бесплатно, мест ограничено

👉 Регистрация на сайте

Заходите посмотреть, как это устроено в реальной работе.

Для всех, кто отвечает за маркетинг в B2B, нашел классный эфир.

18 июня онлайн маркдиры B2B-компаний подытожат полугодие. Обсудят, что делать, когда бюджеты сокращаются, прежние каналы дают меньше лидов, а продлевать контракты всё сложнее.

Работа.ру расскажет, как AI-видео в объявлениях снизили стоимость лида.

Яндекс Практикум — как изменения в продукте помогают удержать стоимость привлечения.

Росэлторг — как удерживают клиентов на меняющемся рынке.

И это только малая часть. Эфир не просто о трендах, а о сложных решениях, кейсах, цифрах. И стратегии до конца года.

📅 18 июня, 11:00 МСК, онлайн, бесплатно
🔗 Зарегистрироваться

Два месяца ставим задачи с конца. Что получилось 🧩

В мае я писал, что мы в агентстве перестраиваем систему постановки задач. Тогда это было в режиме: нашли сильный подход, начали внедрять, активно собираем грабли.

Сейчас прошло два месяца. Уже можно честно рассказать, что с этим получилось.

Если коротко: система прижилась. Но внедрение оказалось сильно тяжелее, чем я ожидал.

Что пошло тяжело

Начали мы в середине апреля. И первая моя идея была очень в моём стиле: давайте внедрим всё сразу.

Подход казался стройным и понятным. Есть логика input / output / outcome, есть связь с обещаниями клиентам, есть формат проверки результата. В голове всё красиво складывалось в систему.

На практике оказалось, что для команды это слишком большой объём изменений за раз.

В мае мы разложили задачи в новом формате в Planfix, но почти каждую задачу приходилось отдельно прорабатывать. Люди довольно быстро поняли общую идею, но на конкретных формулировках всё начинало буксовать.

Раньше задача чаще описывала действие: подготовить план, собрать семантику, написать тексты, проверить сайт, подготовить отчёт.

А когда нужно описать итоговый результат и критерии качества, внезапно всплывает куча разночтений.

Например, можно формально выполнить задачу и подготовить темы под SEO. Но если эти темы не бьются с целевой аудиторией и целью проекта, результат всё равно плохой. Работа сделана, а к цели не приблизились.

Ещё одна сложность: мы сначала попытались слишком подробно описывать критерии проверки в каждой задаче. Тем более нейронки легко предлагают варианты, что добавить в чек-лист.

Выглядело умно, но не работало. Человек теряется в куче бесполезных деталей и упускает главное. Поэтому сейчас мы оставили более простую логику: обязательно фиксируем нужный результат, а дополнительные критерии добавляем только там, где уже ловили реальные ошибки.

Что получилось

К середине июня мы второй месяц идём по новой системе, и она уже нормально работает.

Главный сдвиг такой: мы начали строить не иерархию задач, а иерархию результатов.

Не просто "что надо сделать", а:

- что должно получиться;
- к какому сроку;
- как мы поймём, что результат хороший;
- с каким обещанием клиенту это связано.

Из-за этого стало больше прозрачности. Команда лучше понимает, что от неё ожидается. Стало меньше ситуаций, когда вроде договорились об одном, а на выходе получили что-то другое.

Поменялось и отношение к ошибкам.

Если человек сделал всё по согласованной задаче, но результат не тот, мы теперь смотрим не только на исполнителя. Мы обсуждаем, что нужно доработать в постановке задачи, чтобы избежать повторения.

Плюс команда начала лучше видеть, зачем делаются конкретные задачи. Не просто "у меня в Planfix висит список дел", а какой результат мы должны получить и как он связан с клиентскими обещаниями. За счет этого часть проблем отлавливается до их появления.

Самое приятное, что обратная связь от команды тоже поменялась. В начале было больше вопросов в духе "зачем мы столько всего расписываем". Сейчас уже слышу другое: прикольно, что мы работаем именно так, потому что стало проще синхронизироваться и понимать, что нужно получить.

Система ещё не идеальная. Сейчас докручиваем skill для постановки задач и собираем стандарты для типовых задач, чтобы не собирать каждый раз всё с нуля.

Но как итог 1,5 месяцев: подход сработал. Не быстро, не без сопротивления и точно не с первого захода. Зато теперь стало намного понятнее, где у нас ломалась постановка задач и что именно нужно чинить.

Типовые ошибки в аналитике, из-за которых цифрам нельзя верить 📊

Обещал собрать перечень ошибок в аналитике — выполняю.

За 15+ лет в рекламе я почти не видел проекта, где данные сходятся с первого раза. Каждый год на новых проектах одни и те же косяки. Коварны они тем, что на поверхности всё прилично: лиды идут, отчёты строятся. А копнёшь, часть данных неполная или кривая, и решения по ней принимать нельзя.

Собрал самые частые. Проверьте у себя.

1. В CRM не фиксируется источник рекламы

До CRM не доходят ни UTM, ни ClientID, и лид падает обезличенным. Дальше слепота: не разобрать, какие лиды целевые, а какие нет.

Почти на каждом проекте за год появляется кампания с дешёвыми, но мусорными лидами. Виден источник — такую кампанию отсекаешь. Не виден — формально она отличная, а гонит мусор, и ты этого даже не замечаешь.

2. Источник передаётся только по рекламному трафику

Источник цепляют только там, где есть UTM, то есть по рекламе. Так настроено почти везде по умолчанию.

А видеть нужно все источники: SEO, переходы с других сайтов, прямые заходы. Даже если SEO пока не занимаетесь, полезно видеть объём обращений оттуда: запустите позже, будет с чем сравнить.

3. Потеря UTM на многостраничных сайтах

UTM берётся из адресной строки и не сохраняется при переходах между страницами. Человек зашёл по рекламе, походил по сайту, отправил форму на другой странице — и заявка ушла без источника.

Настроите фиксацию всех источников из пункта 2, и эта проблема вылечится автоматически.

4. Нет единой «общей цели»

Под все типы заявок (форма, звонок, почта, мессенджер, заявка через чат) нужна одна общая цель, куда падает всё. Заведёте несколько отдельных — Директ не обучается на их сумме, а цепляется за одну.

И ещё важный момент: число достижений этой цели должно совпадать с количеством лидов в CRM. Когда сходится, сверять данные между Метрикой и CRM становится сильно проще.

5. Email-трекинг: его либо нет, либо он не дотянут

Трекинг почти никто не ставит. Даже в нишах с высокой конкуренцией дай бог один-два игрока с прокачанным маркетингом его используют. А на почту идёт в среднем 25-45% обращений, и без трекинга они просто теряются.

Другая проблема — трекинг есть, но не настроена фиксация текста письма и вложений. В B2B там часто спецификация или ТЗ. Без них в CRM висит лид «письмо есть», а что человек хотел, менеджер не видит. Ему приходится искать этот лид в почте. В итоге и менеджеру неудобно. И кто-то может создать лида вручную.

6. Нет статуса квалификации и удаление лидов

Самый болезненный пункт, тут два связанных косяка.

Первое: нецелевые лиды удаляют. Так нельзя категорически. Теряется реальная нагрузка на менеджера, ведь нецелевые тоже надо обработать. А главное, удалив данные из CRM, вы уже не сведёте её с Метрикой: часть лидов есть в одной системе и стёрта в другой. Расхождение гарантировано.

Второе: нет статуса квалификации. Не отмечен квал-лид, и не посчитать ни его количество, ни долю нецелевых, ни конверсию из квал-лида в другие этапы и в покупку. Ключевые цифры воронки просто отсутствуют.

Решение простое: нецелевых не удалять, а заводить им отдельный статус. И обязательно ввести статус «квалифицирован». Закрывать нецелевых как «неуспешные» тоже ошибка: они смешиваются с проигранными сделками по целевым лидам, и данные снова теряются. А потом начинается война между маркетингом и продажами.

Объединяет все эти ошибки одно: данные собираются кривыми, а выглядит при этом всё прилично. И опасна не сама ошибка, а то, что решения принимаешь на цифрах, которым нельзя верить.

Если хотите, чтобы аналитика собирала корректные данные, а маркетинг работал по реальным цифрам, а не по ощущениям — приходите к нам, разберёмся с вашей аналитикой.

Делюсь одним из своих самых ходовых промтов 🔧

Это incident-rca, разбор корневых причин. Один из тех универсальных скиллов, которыми я пользуюсь чаще всего. Выложил в свой каталог промтов и прикрепил файлом к посту, забирайте.

Что он делает. Помогает перестроить вашу систему работы с нейронкой так, чтобы ошибка, которая один раз вылезла, больше не повторялась. Он улучшает саму систему, а не латает единичный случай.

Когда его звать:

— нейронка регулярно повторяет одну и ту же ошибку;
— начала тупить: путает контекст, выдаёт не то, делает не так;
— выдала неверный результат, а он уже ушёл в данные или документ;
— три косяка подряд в одной задаче;
— любая повторяющаяся рабочая проблема, не только про AI: где буксует процесс, откуда лезет один и тот же косяк в команде.

Как работает. Под капотом метод «5 почему»: задаём «почему?» уровень за уровнем, от симптома к корню. Не останавливаемся на «забыл» или «не заметил», а доходим до системной причины: какого правила не хватило, что не так в инструкции, какой файл не подгрузился. На выходе не «буду внимательнее», а конкретная правка в вашу систему, после которой ошибка не повторяется.

Лайфхак. Этот разбор классно отдавать на сторону, чтобы он был независимым. Либо отдельному субагенту, который посмотрит на результат свежим взглядом. Либо вообще другой нейронке из другого семейства: работаете в Claude, дайте задачу ChatGPT, и наоборот. Так разбор честнее, модель не выгораживает собственный косяк.

Сам пользуюсь постоянно. Уже накопилось больше 60 таких разборов в самых разных задачах: наём, аналитика, постановка задач, подготовка докладов.

У меня это работает в связке с проверкой качества, про неё рассказывал вот тут: https://t.me/b2b_done/324. Сначала quality-check проходит по результату и ловит ошибки. Если вижу, что ошибка не разовая, а системная, запускаю incident-rca и разбираю причину. Цикл простой: проверил, нашёл, разобрал, перестроил систему. Оба промта тоже выложил на сайт.

Забрать: promts.m-done.ru или файлом из этого поста.

Если такие наработки полезны и хотите, чтобы я делился ими чаще, поставьте реакцию. Для меня это сигнал, что такие штуки заходят.

Продолжаем воевать с галлюцинациями и обманом нейронки 🧠

Месяца полтора назад выкладывал quality-check — промт, который проходит по готовому результату нейронки и ловит враньё до того, как оно уйдёт в работу (рассказывал вот тут: https://t.me/b2b_done/324). С тех пор гоняю его регулярно и заметил: нейронка не только галлюцинирует, она ещё и ловко маскирует слабые места. Докрутил под это, выкладываю обновление. Забирайте.

Что поправил.

— Громкие слова вместо цифр. «Выросло в разы», «существенно дешевле», «гораздо быстрее» — звучит как факт, а числа за этим нет. При выборочной проверке такое легко проскакивало. Теперь промт вылавливает каждую такую формулировку и проверяет, есть ли под ней цифра и источник. Это была главная слепая зона.

— Выводы, которые ты не делал. Там, где должна стоять твоя оценка, твоё решение или твой вывод, нейронка спокойно дописывает свой и подаёт его так, будто это сказал ты. Собрать за тебя факты, даты и события — нормально. Решить за тебя, что ты по этому поводу думаешь, и выдать от твоего имени — нет. Теперь такие места подсвечиваются, чтобы ты вписал своё.

— Следы правок в чистовике. «Раньше было так, теперь переделали», «версия пересобрана» — мусор от процесса, который не должен оставаться в готовом документе. Промт вычищает, если это не журнал изменений.

— Что стоит в критериях «готово» и в заголовках, проверяется на 100%, без поблажки «это же и так понятно».

В целом доработки про одно: поймать то, что глазом не видно. Когда результат выглядит гладко, а под ним дырка.

Забрать, как удобнее:

— Промтом. Прямая ссылка, скопировать и вставить в любой чат: https://promts.m-done.ru/p/quality-check/
— Полноценным скиллом. Файл в этом посте ставится как готовый навык для Claude Code и агентов.
— На английском. Исходник на GitHub: https://github.com/MainFrame100/quality-check-skill

Если пользуетесь такими штуками, поставьте реакцию. Для меня это сигнал, что обновлениями стоит делиться.

Кажется, все уже виртуозно освоили нейросети. Или о моём FOMO 😁

Листаешь ленту, а там все уже построили какие-то системы, всё автоматизировали, работают на топовом уровне. И накрывает: ты будто вечно догоняешь. То самое FOMO.

Мне это напоминает историю с красивой жизнью в запрещённой соцсети: в кадре только глянцевая сторона, изнанку никто не показывает. С нейронками сейчас ровно то же самое. И вот два наблюдения, которые меня отрезвили.

Первое. Разговоры с руководителями digital-агентств. Реально выстроенная система, где вся команда работает в нейронках от и до, как отлаженный процесс, встречается крайне редко. Единицы.

Второе. Свежий найм. Набралось 190 заполненных анкет, и владение AI отметили почти все: 189 из 190. На собеседование я звал только самых сильных по анкетам. И даже среди этих, заранее отобранных, реально свои скиллы, рабочие автоматизации и агентов, которыми пользуешься каждый день, делала буквально пара человек. Остальные — тот самый уровень чатика: открыл, спросил, проконсультировался.

К чему это я. Реальная планка вокруг куда ниже, чем кажется по новостям. А значит, тебе и не надо быть впереди всех, чтобы заметно выделяться.

Тут в тему метафора. Двое убегают ото льва. Задача не в том, чтобы бежать быстрее льва. Задача — бежать быстрее того, кто бежит рядом.

Так и здесь. Чтобы обойти средний уровень пользователя, нужно совсем немного: перестать сидеть в чатиках и начать собирать свою базу знаний и свои скиллы. Это ближе, чем кажется.

Поэтому первым делом выдохните. Скорее всего вы уже в той среде, где что-то пробуют и тестируют, а это само по себе немало.

А дальше вопрос к вам. Думаю провести вебинар про то, как собрать себе базовую инфраструктуру и начать пользоваться нейронками по-взрослому. Технически это не так сложно, но мне не хватает понимания, где именно вы застреваете. Напишите, что ближе:
— хочется, но руки так и не дошли;
— пробовал, но не пошло (и на чём именно споткнулись);
— не понимаю, как это вообще организовать.

Соберётся достаточно откликов и конкретных вопросов — организую и проведу.

Продолжу про изнанку. С нейронками у меня далеко не всё гладко 🧠

В прошлый раз я сказал, что паниковать не из-за чего. Это правда. Но будет нечестно оставить только эту сторону. Потому что сам я с нейронками воюю регулярно, и на серьёзных задачах особенно.

Сделать что-то на троечку и правда легко: собрать лендинг, накидать текст, прогнать анализ звонков. Причем все кто говорят, что сделали тот же лениднг не говорят как у них изменилась конверсия. 😁 А вот, когда встаёт задача довести до результата, который не стыдно отдать клиенту, — каждый раз отдельная история.

Свежий пример. Переношу свой сайт с Тильды на собственный хостинг, по большей части вайб-кодингом. И не просто один в один, а с небольшим редизайном. Стилистику я заранее собрал в Claude Design, обкатал на нескольких презентациях, и хотелось перенести этот стиль на сайт. Казалось, плёвое дело. А на деле, стоило захотеть единообразия, чтобы нигде ничего не ехало и сохранились все настроенные интеграции, задача растянулась на несколько дней плотной работы. И это при том, что я уже неплохо знаю Клод и стартовал не с нуля.

Другой фронт — данные. Сейчас разбираю на одном проекте порядка 700 сделок, восстанавливаю реальную сегментацию клиентов под маркетинг и продажи. И там, стоит начать проверять то, что посчитала нейронка, а не верить на слово, вылезает куча ошибок. Я уже столько раз ловил её на вранье, что перепроверяю всё подряд. А многие ведь не перепроверяют: она что-то выдала, они поверили, дальше поехало.

И в этом вся засада. Пока не знаешь, где нейронка обычно косячит, ты этих косяков просто не видишь. Пропускаешь и выпускаешь продукт хреновастенького качества, искренне считая, что всё нормально. Я эти места вижу только потому, что не раз на них наступал. Но каждый раз это ручная работа, а не «нейронка сделала всё сама».

«У вас дорого». Мы посчитали, сколько раз это правда: 2 из 81

Когда мы заходим в новый проект и спрашиваем менеджеров, почему клиенты не покупают, чаще всего слышим одно и то же: цены высокие, условия плохие. Были бы условия получше, покупали бы.

А потом мы собираем цифры по реальным сделкам, и картина оказывается совсем не той, которую все ждали. Вот два свежих замера у наших клиентов.

Первый клиент — поставщик пластиковой тары и упаковки. Взяли 300 с лишним целевых обращений в чат на сайте и разметили их вслепую восемью LLM-агентами. Явное возражение или срыв нашлись в 81 обращении, это каждое четвёртое. Раскладываем эти 81 по причинам, вот вершина списка:

1. Нужного размера, цвета или стандарта нет в ассортименте: 27.
2. Позиция есть в каталоге, но прямо сейчас её нет в наличии: 17.
3. Минимальная партия сильно больше, чем надо клиенту: 14.
4. Менеджер не ответил по существу или нагрубил: 6.
5. Цена: 2.

Два раза из восьмидесяти одного. И даже тут цена шла в паре с наличием: клиент пишет «нашла дешевле и в наличии», 19 рублей против наших 45 под заказ. Причём когда разница в цене больше чем в два раза, я в первую очередь подозреваю не прайс, а приём заказа: похоже, посчитали не то, что человеку на самом деле было нужно. Просто «дорого» так не выглядит.

Остальные срывы звучат так: «не можем ждать 2 недели», «Дождусь ли я ответа от вас вовсе?.. И тишина…»

Второй клиент — производитель уборочного инвентаря. Замер другой: причины проигрыша новых клиентов, которые менеджеры заполнили в CRM. «Дорого» набрало 8%. А причина №1, больше половины заполненных, — «не вышли на связь». Рядом ещё штрих: сделки после отправки прайса висят в среднем по три недели.

Выборки разные, посчитано по-разному, складывать эти проценты нельзя. Но в обоих списках цена лежит в самом хвосте. Верхние строчки — ассортимент, наличие, минималка и молчание тех самых менеджеров, которые жалуются на цены.

«Просто напоминайте о себе». Как теряют клиентов, готовых покупать.

Эту фразу мне сказал закупщик завода, когда мы пару лет назад прозванивали ушедших клиентов одного оптового поставщика подшипников. Клиент запросил КП, а в КП ему прислали не ту продукцию — ошиблись. Но ушёл он не из-за этого. Его ответ я помню почти дословно: «К ошибке я отнёсся нормально, готов был пробовать работать с разными поставщиками. Просто напоминайте о себе хоть иногда. А вы ни разу не напомнили — поэтому я вам заказы и не отправлял».

Готовый покупать клиент. Потерян не из-за ошибки и не из-за цены, а потому что менеджер ни разу не вернулся.

Тогда это выглядело частным случаем. А этим летом на другом проекте мы увидели масштаб.

Мебельное производство, разобрали 150 сделок и 912 касаний с клиентами. Правило разметки жёсткое: блокер «нет follow-up» ставится, только когда после значимого действия (ушло КП, пришёл горячий запрос) менеджер не попытался продолжить и не закрепил следующий шаг. Просто пауза в переписке блокером не считается, паузы в B2B есть почти в каждой сделке.

Таких сделок вышло 140 из 150. Девяносто три процента. Я в эту цифру сам не сразу поверил.

Оговорюсь честно: это не проигранные сделки. Проиграно из этих 150 только 27, почти сотня ещё в работе. Просто в воронке эти сделки выглядят так, будто мяч на стороне клиента: КП отправили, ждём, когда он сам вернётся с ответом. А по логике продаж мяч у менеджера — это его задача прийти за обратной связью по КП. Причём почти три четверти таких обрывов случаются ровно после его отправки.

На созвоне клиент сформулировал это в три слова: «зашли, отдали и забыли».

И это не особенность одного отдела продаж. У ещё одного клиента заглянули в CRM — на этапе «КП отправлено» висит 91 открытая сделка, половина из них дольше 20 дней. Без какой либо активности со стороны менеджеров.

Мы сейчас всё плотнее разбираем данные CRM на проектах, и пока эта картина встречается практически у всех.

Прежде чем идти искать новых лидов проверьте — а с текущими сейчас работать не забывают?

Под прошлым постом пошла очень интересная дискуссия.

И ответ на этот комментарий я решил вынести сюда, думаю многим полезно будет

Обсуждали тему, что делать с тем, что менеджеры не запрашивают обратную связь по КП

Вопрос был:
Какое решение а этом случае? ИИ-напоминалки делать?

Ответ:
Тут не нужны никакие ИИ на старте :)
Самое простое — выставить корректные статусы в CRM.
Чтобы статусы показывали блокеры сделки.
Для этой стадии подходит статус — «Не получен ответ по КП»
И после того, как отправили КП, лида переводить в этот статус.

У нас получается статусы:
«Клиент ждет КП» → «Не получили ответ по КП»

Тут менеджерам сразу понятно, какая перед ними стоит цель.
И нормальный менеджер уже сам сможет подобрать инструмент: написать, позвонить, сходить и т.д.
А РОП-у видно где у менеджера зависает много сделок.

Я потратил больше 10 часов на одно КП. С нейронками 🤯
Последние посты у меня всё про КП: как они висят без ответа, как за обратной связью никто не возвращается. А потом я сам сел писать КП и просидел с часу дня до десяти вечера. Одна штука. С нейронками, которые вроде как выдают текст за минуту.

Наша боль
Типичная для нас ситуация, маркетинг лидов приводит, а дальше продажи идут не ахти. Стали смотреть, что происходит, и увидели: преимущества, которые мы доносим в рекламе, дальше не транслируются вообще никуда. КП часто выглядит просто как счёт. И это нормально: менеджер — продавец, а не копирайтер. Писать КП — не его работа.

Решение вроде на поверхности
У нас есть сегментация аудитории. Значит, делаем под каждый сегмент свой шаблон КП. Менеджер добавляет расчёт и заполняет готовый формат. Классно же.

Вот за это я и сел. И на первое КП ушло больше 10 часов.
Мог ли я быстрее? Точно да. Мог взять нашего копирайтера, отдать ему вводные, и через несколько часов у нас было бы весьма неплохое КП. Но мне нужно не КП. Мне нужен процесс.
Только на то, чтобы зафиксировать, какой результат я хочу получить и в каком виде, ушло около часа.

Первые заходы делал простые.
Давал на входе готовое описание ЦА и ценностное предложение + описание желаемого результата
Три итерации, и всё фигня. Стал разбирать, где проблема, и понял: у нейронки есть данные по аудитории, но нет понимания, что такое хорошее, а что такое плохое КП.

Запустил свой ресёрч-формат: собрал зарубежные подходы к КП, отдельно российский копирайтинг. Логика коммуникации у них сильно разная.
Плюс взял то что было оцифровано из наших наработок.
Пересобрал.

Выяснилось, что не тянут входные данные: стадии сделки, типовое количество позиций, что удается собрать о клиенте и т.д.

Значит, надо переделывать то, что подаём на входе.
До нормального варианта я дошёл на 13-й версии.

Самое интересное вылезло по дороге. Критерии «что такое хорошо» — это ровно то, чего мне не хватало бы и с живым человеком. Отдаёшь задачу копирайтеру, а сам не знаешь, что считаешь хорошим КП. Тогда ты не оценишь ни результат, ни специалиста. Либо нужно пройти долгий путь притирки с копирайтером.

Если смотреть на краткосрочный результат, такая работа безумно невыгодна. По часам на этом проекте выходит жёсткий минус.
Зато на выходе отработанная механика. Дальше за пару дней собирается процесс, в который подключается обычный маркетолог с нормальным копирайтингом и делает КП по нашим стандартам. И это уже полноценная услуга для других компаний.

А сделал я пока КП для одного сегмента из четырёх.
Как думаете, сколько уйдёт на второе? Ставки в комментарии 😁

Месяц тестирую ИИ-инструменты, которые разбираются в ваших клиентах. Делюсь наблюдениями 🧠

Один из сильнейших экспертов по продукту в РФ Иван Замесин выложил в открытый доступ набор скиллов для нейронок. По сути это готовые инструкции, которые превращают нейронку в продуктового аналитика, работающего по его методологии. Задача, под которую они созданы: разобраться на ваших реальных данных, кто ваши клиенты, зачем они на самом деле покупают и что им предлагать. С упором на выводы из данных от клиентов.

Я почти месяц применяю их на двух клиентских проектах и своём продукте. За это время полноценных кастдевов мы не проводили. Но получилось применить их к анализу данных из переписок и звонков с клиентами.

Под какие задачи подходят прямо классно:

Сегментировать клиентов по тому, зачем они покупают. На одном проекте инструменты разобрали 125 сделок из CRM и звонков и собрали карту таких групп с цитатами клиентов. На другом переварили 732 обращения из чатов на сайте. Сравнивал с результатами реальных кастдевов. Точность получилась высокая. Причем нейронка честно выдала, что не смогла выявить личные работы.

Сформулировать, что предлагать каждой группе. С разбором, по каким критериям эта группа выбирает поставщика и чем её цеплять. Привязка идёт к данным из сегментации. Единственное — для хорошего результата надо выдать хорошую фактуру о компании.

Подсказать следующий шаг. В наборе есть режим советника: обсуждаешь с ним ситуацию, он говорит, что делать дальше. Подсказывает, куда идти, а что пока делать не надо. Например, не делать дорогое исследование рынка, потому что оно продублирует уже собранное. Или что вместо создания продукта гипотезу можно быстро проверить через интервью.

Пройти первые шаги в стартапе или новом продукте. Прогнал с этими скиллами идею для нового продукта. Тут скиллы раскрываются лучше всего. Прямо по шагам ведут, что лучше делать в конкретный момент времени. Огонь!

Нюансы, которые стоит учитывать:

Сегментацию клиентов нельзя принимать как есть. Обязательно проверяйте через своё понимание рынка. У меня стабильно 1-2 сегмента из выдачи требуют корректировки. Пример: нейронка выделила «тендерные закупки» в отдельную группу, а тендер не группа клиентов, а способ закупки. Через него покупают совершенно разные компании с разными целями.

Плохо сохраняют источники фактов. В готовых файлах нет ссылок, откуда взята информация. Спустя пару недель захотел скорректировать выводы и упёрся: непонятно, какие клиенты к какому сегменту относились и на какие цитаты опирались. Пришлось прогонять анализ повторно, а это время и деньги. Теперь требую сохранять источники прямо в результатах.

Единичный случай раздувается до системного вывода. Один клиент что-то сказал, и вот это уже «главная проблема всей группы». Но это принципиальная проблема работы с нейронками. Есть правило, что должно быть 3+ случаев. Но нейронка регулярно на него забивает. Приходится ловить самому.

Проверка другой нейронкой решает. Основной анализ у меня делают модели Anthropic, а результат отдаю на ревизию нейронке от OpenAI. Они отлично контролируют друг друга. Был показательный случай: проверка через Opus сказала «ошибок нет», GPT нашел 14 недоказанных утверждений.

Есть порог входа. Внутри своя терминология и своя методология, тем, кто не в теме, будет тяжело. Лайфхак: тот же режим советника умеет объяснять логику методологии простым языком. Базу рассказывает неплохо, дальше можно задавать уточняющие вопросы.

Главный вывод: это сильный помощник, но он не заменяет вашу экспертизу. Насмотренность и понимание рынка нужны, чтобы отличить рабочую группу клиентов от красивой галлюцинации. Если полениться и не отловить косяки на старте, то потом вся работа пойдёт насмарку. Проверено на личном опыте 🙈

Кому интересно посмотреть сам набор: https://github.com/zamesin/Next-Move-Theory-Canon-and-Skills

Самые бесполезные 2 часа на отдыхе 🎣

Сейчас я в отпуске, так что история будет не про работу. Но ошибку я в ней сделал ровно ту, которую регулярно разбираю с клиентами.

В июле выбрались с другом на рыбалку. Приехали на точку, а выход к воде один: узкий проход через прибрежную траву. Рыбачить неудобно, поэтому решили сначала расчистить берег пошире.

Косы с собой не было. Надел болотники, взял лопату и около часа косил траву лопатой по колено в воде. Забавное занятие, если смотреть со стороны. Потом пошёл дождь, я натянул дождевик, а друг под этим же дождём ставил палатку на песчаном берегу. Кто пробовал, тот знает: после этого в песке абсолютно всё.

Итого часа полтора-два на обустройство. Довольные, справились, молодцы.

Разложили удочки и сделали первый заброс. Второй. Каждый раз вытягиваем шматок водорослей. Появилось подозрение, что дно вокруг заросло водорослями. У берега песок чистый, а метра в 10 цепляем водоросли. Закралось подозрение, что ловить негде.

Вот тут и была моя ошибка. Есть простое правило: приехал на новое место, сначала закинь удочку и посмотри, что с растительностью и клевом, и только потом обустраивайся. Дешёвая проверка перед вложениями. До боли знакомое правило из бизнеса 😆

Но всегда же найдётся куча причин, почему надо сначала хорошо всё подготовить 😉

Дальше начинается неприятная часть, потому что за ошибку надо платить.

До заката оставалось часа полтора. Место готово, силы вложены, а место, похоже, для рыбалки плохое. Можно остаться и искать здесь окошко без водорослей. Можно всё бросить и поехать на другую точку, где будет неизвестно что и обустраиваться придётся заново.

Вот в этом и дилемма. Ты выбираешь не между плохим и хорошим, а между плохим и неизвестным. Плюс жалко потраченных двух часов.

Мы решили списать эти два часа и уехали.

В бизнесе это выглядит так же. Компания выстраивает CRM, вкладывает силы и деньги, система работает криво-косо, но все привыкли. А потом приходит понимание, что дело не в доработках, а в том, что вся логика собрана неправильно. И сложно здесь не техническая часть. Сложно сказать вслух: вложенное мы списываем, дальше делаем по-другому. Чем больше вложено, тем тяжелее это произнести.

Смешное в этой истории вот что. Новое место мы нашли отличное, встали кайфово. Но рыбу так и не поймали.

Как и в бизнесе, никто ничего не гарантировал 😄

P.S.: если приблизить фото, то можно увидеть как я улыбаюсь, что почти закончил с травой. 😂