Юлия Лепихина | Продажи и AI автоматизация в b2b
1.36K subscribers
137 photos
18 videos
6 files
71 links
🎁 В закрепе бесплатный урок по продажам с ИИ: как делать 2 плана 🎁

20 лет в продажах b2b
CEO Клиентория, Co-founder AI studio 22
Ex-руководитель в Yandex, СКБ Контур и др
Только живой контент и личный опыт
Download Telegram
Реально ли собрать рабочий IT продукт с помощью вайбкодинга?
Мой опыт показывает, что да. Если вайбкодит разработчик уровня сеньор )))

Ну или если суть продукта это просто связать 2 апишки + отправить результат в телеграм бот.

В остальных случаях - максимум mvp. Вы меня не переубедите, ибо оплачено опытом 😁

/// Девочки, с наступающим!! 🌹
"Чаще в кризис руководителями делают женщин, потому что их не жалко потерять" 😂😂😂 Ору.

Вообще идея переосмыслить гжель очень крутая. Отсюда

Нам очень не хватает именно таких свежих проектов, потому что ведение бизнеса, маркетинг, образование и вообще всё превратилось в бесконечный копипаст:
- "проверенных методик"
- "отработанных связок"
- протухших идей из 2000х
Про GEO-оптимизацию сайтов под AI

Тема сейчас максимально в тренде, но твердых методик пока нет. То, что выстреливает у одних, не работает на других, поэтому будьте внимательны при выборе подрядчика.

Точно работающих штуки пока 2:

1. Размещение компании и сайта в каталогах, рейтингах и на форумах (особенно тех, которые хорошо индексируются в Гугле, ибо большинство людей у нас пользуется зарубежными ИИ-ассистентами). Reddit обязательно!!

2. Добавление на сайт максимально подробной информации о вас, продуктах и ценах в формате json. Нейронки видят сайт не как человек, этим вы сильно облегчите им задачу 🙌
Из чего же, их чего же, из чего же
сделаны наши.... AI-агенты
(и не только наши, но и вообще любые)

Давайте заглянем внутрь наших суперпомощников, которые почти всегда состоят из 5 блоков:

1. Оркестратор - сердце агента. Это движок, который управляет всем: запускает компоненты, обрабатывает ошибки, держит цикл работы.

2. LLM (здесь может быть любая ваша нейронка от дипсика до llama) - мозг. Не выполняет действия, а принимает решения. Какой инструмент вызвать? Когда остановиться?

3. Контекстное окно - оперативная память агента. Нужно, чтобы в момент запроса LLM видела ровно нужную информацию.

4. Внешние данные — справочник. Файлы, база знаний, регламенты. Всё, что может потребоваться, но не нужно в памяти прямо сейчас.

5. Инструменты - руки агента. API, калькулятор, другие программы. Через них агент действует в мире.

Плюс два защитных слоя:

- безопасность (проверка доступов, защита от инъекций)

- аналитика (логирование всего, что делает агент).

Вот и вся архитектура. Остальное - просто вариации на эту тему 😌
Я давно провожу тренинги по использованию AI-инструментов в b2b продажах, но это всегда онлайн-формат.

И вот случился оффлайн! 🥳 Живая энергетика, потрясающая команда, атмосфера поддержки и вовлеченности 🙌

Я получила огромное удовольствие, а участники - готовые связки AI-инструментов и промты для анализа компаний, поиска ЛПР, подготовке к встречам и доведению переговоров до успешного результата 🔥
Яндекс,Директ запустил ИИ-помощника по автоматическому созданию сайта и рекламной кампании на основе простого описания продукта. Штош, потестируем. На первый взгляд уже очевидны 3 вещи:

1. Тексты и картинки нужно переделывать (для быстрого теста гипотезы это все равно быстрее, чем, например, делать лендинг на Тильде).

2. Конечно, Яндекс не позволяет выбрать площадки. А, значит, будет раздавать показы в мобильных приложениях и везде, где мы обычно показы отключаем из-за низкого качества трафика.

3. Нет модели оплаты за конверсии.
Достойный канал про AI, рекомендую ⬇️👇
AI ломает SaaS-модель оплаты за кресло/за сотрудника. Goldman Sachs уже это фиксирует.

Парадокс, который сейчас рассыпает учебники по запуску SaaS:

Вы платите за 200 лицензий CRM. Вендор выпускает AI-агента, который заменяет работу менеджеров.
Вам нужно 40-50 лицензий вместо 200. Вендор теряет огромную часть выручки - за продажу инструмента, который убил его же основной бизнес.
С одной стороны мы видим обычную канибализацию в рамках продуктовой матрицы, с другой стороны не смена ли это парадигм?

В середине апреля Goldman Sachs выпустил заметку: enterprise-SaaS массово переходит с per-seat на usage- и outcome-based. В списке Salesforce Agentforce, ServiceNow.
OpenAI и Anthropic здесь референсные точки: у них usage-based был с первого дня.
По отраслевым оценкам падение ARR у seat-ориентированных вендоров может уйти в 20-40% при той же полезной работе.

Четыре модели идут на замену:

1️⃣ Usage-based - за токены и вызовы. Честно, но плавающий биллинг это боль.
2️⃣ Outcome-based - за закрытую сделку, снятый тикет. Засада в определении метрик.
3️⃣ Success-fee - доля экономии. Узкое место: аудит и стартовые метрики.
4️⃣ Tiered-capability - по мощности модели. Риск скатиться обратно в per-seat.

Вообщем наблюдаем, не думая что все перейдут на Usage based модели, но так или иначе для старичков в индустрии могут наступить не простые времена
Обсудим AI сервисы для b2b продаж, и что вообще происходит на этом рынке
Канал Михаила Гребенюка, пожалуй, самое рыбное место для сбора базы предпринимателей микро- и малого бизнеса. 100 постов, 1153 человека. Дальше отсеиваем по био, обогащаем другими данными и можно работать. Миша, мы тебя любим!!! 🙌
ai_writing_guide.pdf
50.7 KB
Я по-задротски прочитала каждое предложение в этой статье и решила, что это максимально подробный с точки зрения русского языка список претензий к нейротекстам.

Мое следующее действие: конечно, сделать из этого промт 😂 Ну, или заготовки для промта. Чтоб 2 раза не вставать, ловите - пригодится

/// не проверяла, но точно пригодится
/// только не заливайте все в промт, а то она сойдёт с ума 😅 все, чем я делюсь, требует переваривания и адаптации под ваши задачи
«Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой».


Закон Гудхарта сформулирован британским экономистом Чарльзом Гудхартом в 1975 году.

Суть заключается в том, что как только показатель (метрика) выбирается для оценки эффективности, люди начинают манипулировать им, искажая реальную картину.

Основные аспекты закона Гудхарта:

Основа: если вы ставите цель «улучшить цифру X», участники системы найдут способы улучшить эту цифру, не улучшая реальную работу, которую эта цифра должна была измерять.

Причины: закон работает, потому что агенты (люди, компании) рационально адаптируются к стимулам. Когда за показатель платят, его начинают накручивать.

Примеры:

Экономика: таргетирование денежной массы в 1970-х привело к нарушению связи между номинальными ставками и предложением денег.

Бизнес: KPI менеджера - количество закрытых сделок. Менеджер может закрывать мелкие, ненужные сделки ради бонуса, игнорируя крупные.

Производство: установление нормы по количеству выпущенных деталей может привести к росту брака ради выполнения плана по объему.

Как избежать «эффекта Гудхарта»:

Не используйте одну метрику. Используйте сбалансированную систему показателей (например, количество сделок + норма прибыли).

Следите за поведением, а не цифрами: понимайте реальные процессы, а не только их отражение в отчетах.

Помните о контексте: метрика это лишь карта, а не территория.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как связано кормление тунца с Claude code и нереальным количеством b2b saas стартапов, которые выходят каждый час.
Если не хотите утонуть в них и выбрать то, что реально принесет компании деньги, пишите в личку @lasalas. Помогу 👌
Про рейтинг успеха проектов, секатор в рюкзаке и размышления о жизни. И, конечно, про пост, который я удалила
/// кинуть секатор в рюкзак и сесть на мотоцикл = заняться ландшафтным бизнесом 😂
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ух ты, оказывается, теперь и под видом опроса нельзя звонить на холодную без получения согласия от абонента.

И второй момент на подумать: при включенном vpn сайты, которые рекламируются в Директе, не открываются по клику на объявление
Токены в kpi это что-то новое 😂😂😂
Приходите, чтобы перестать сжигать токены и научить сотрудников получать с помощью ИИ результат 👌

Человек устроен просто - если он чем-то не пользуется, значит, не видит смысла. Давайте это исправим.
Личка: @lasalas