Я подумаю это нереальный ответ проспекта... это твой провал в начале звонка!

Знакомая сцена?

Демо звонок прошел отлично.

Проспект был реально вовлечен и задавал хорошие вопросы... даже кивал в нужных местах 🤭

И вот в конце разговора, ты уверенно говоришь:

Ну, дайте знать если что...

А проспект отвечает:

Обязательно, спасибо! Было полезно...

Кладешь трубку с приятным чувством что все прошло хорошо.

И идешь ждать.

🤦‍♂️

Ждешь одну неделю, вторую... начинаешь писать эти свои унылые follow-ups, и получаешь тишину!

Так вот.

Проблема как правило случается не в конце звонка... она случилась в первые две минуты когда ты не договорился с проспектом: чем этот звонок вообще должен закончиться?

Я вам уже рассказывал про свои первые два года в продажах, когда я приходил на звонок с одной целью 😂 чтобы проспекту было приятно и чтобы он не подумал что я его продавливаю.

Финал всегда был один и тот же, максимально мягкий и максимально бесполезный.

В Sandler Training это называется Upfront Contract.

Договоренность до разговора, а не после!

❗️ Ты в самом начале проговариваешь пять вещей:

1️⃣ Зачем мы встречаемся?

2️⃣ Что хочешь получить от звонка ты?

3️⃣ Что хочет получить от звонка он?

4️⃣ Сколько это займет?

5️⃣ Чем звонок закончиться и какие будут next steps?

Первые четыре пункта делают почти все (хотя и тут я тоже сомневаюсь), а вот пятый не делает почти никто!

Хотя работает именно он!

Потому что в допустимые исходы звонка ты вслух включаешь слово НЕТ.

Ты сам в начале разговора, разрешаешь проспекту отказать... и там же проговариваешь что Мы подумаем исходом не считается!

❗️ Тут на самом деле правило очень простое: звонок заканчивается либо да, либо нет, либо конкретной датой в календаре. Третьего просто не дано!

В Sandler есть жесткая формулировка на этот счет.

Закрой сделку или закрой next step, но никогда не заканчивай на Я подумаю 🤭

Когда мне это объяснили в первый раз, я решил что это... бред!

Разрешить проспекту сказать нет? Когда у меня в месяце десять нормальных разговоров и по каждому висит квота? Мне казалось что я буквально сам подкладываю ему готовую отмазку сказать НЕТ.

Первые разы я это сделал неохотно 🤭 Помню как проговорил про Если не подходит, скажите прямо и я не буду вас преследовать и внутренне приготовился к тому что проспект сейчас с облегчением сольется.

НО, он не слился.

Он выдохнул и начал говорить открыто.

И тут до меня дошло в чем тут механика. Клиент на звонке с сейлзом всегда напряжен потому что готовится к давлению. Ты забираешь давление первым, и напряжение уходит вместе с ним. Дальше он перестает вежливо врать... это и есть самое ценное!

За следующие пару кварталов у меня не выросла конверсия... зато резко сократился обманчивый пайплайн, и это очень круто! Из пайплайна исчезли все Может быть которые я до этого гордо носил на forecast звонки.

Раздутый пайплайн врет тебе про твои успехи, а ты строишь на этом планы по продукту... Оказалось что пустой пайплайн честнее раздутого, и также мотивирует тебя искать новые, РЕАЛЬНЫЕ сделки!

И отдельно для фаундеров.

Я постоянно вижу как этот шаг пропускают именно фаундеры. Логика понятная: лидов мало, каждый на вес золота, страшно спугнуть. Поэтому звонок начинается сразу с продукта и заканчивается фразой Пришлите нам материалы, мы посмотрим.

Материалы вы отправите... и скорее всего посмотрит их никто и никогда 😂

❗️ Вот что можно сказать буквально на следующем звонке:

Прежде чем начнем, вот структура звонка на ближайшие 30 минут. Вы рассказываете что у вас происходит, а я задаю прямые вопросы. В конце возможны три варианта: договариваемся о конкретном следующем шаге, вы говорите что не подходит и это абсолютно нормально, или назначаем время копать дальше. Единственное, о чем прошу: не оставляйте меня с Мы подумаем. Ок?

Все.

Двадцать секунд в начале звонка.

Если после звонка в календаре нет даты и нету next step, у тебя нет сделки... это просто твоя надежда записанная в CRM!

🔴🔴 Фаундеры, для тех кто пропустил!

На прошлой неделе вышел новый эпизод моего подкаста про GTM.

В гостях Стас Биченко.

Человек с очень нетипичным для AI фаундера путём: лингвист по образованию, потом продакт growth в Refocus до $1 млн выручки в месяц, стал сооснователем Sold AI, а сейчас построил Recombine, платформу self hosted голосовых AI агентов для банков и fintech.

C 0 до $1.3 млн ARR всего за год!

У нас получился очень конкретный и честный разговор про то:

*⃣ Как понять что твою идею для AI стартапа вообще можно продать, до того как ты потратишь на неё 3 года жизни?

*⃣ Почему продавать нужно раньше чем строить продукт, а не наоборот?

*⃣ Как Стас закрыл первого клиента за кофе в Лондоне и получил первые $30K?

И многое другое!

Честно. По делу. Никакой воды... так как вы любите!

Если ты фаундер и запускаешь или уже запустил свой проект, наш разговор со Стасом обязателен к просмотру!

👇 Ссылка на подкаст:
https://youtube.com/watch?v=OXTOpRS4EMQ

ИИ реально сделал всех продуктивнее, но конечная прибыль компаний этого пока не видит!

На прошлой неделе McKinsey выкатили новый и очень интересный отчет: The state of AI in 2026: On the road to ROI.

McKinsey поговорили примерно с 2,000 руководителей из почти 100 стран… те самые лидеры которые сейчас внедряют AI в свои operations, и вот что меня там зацепило...

90% компаний (из 100 стран.. интересно какие страны входили в их методологию🤔) теперь регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции. А половина из них говорит что ИИ уже масштабируется по всем функциям и департаментам внутри организации.

При этом 80% сотрудников внутри всех этих компаний говорят что ИИ реально поднял их performance и помогает принимать решения лучше и быстрее... токены я так понимаю, они там жгут направо и налево (когда не ты платишь за токены, то ИИ реально огонь🤣).

Большие корпораты с выручкой за 1 млрд вырвались вперед по внедрению именно агентского ИИ.

Но вот что тут самое интересное...

❗️ Только 37% из всех этих организаций увидели прямую корреляцию между использованием и внедрением ИИ и EBIT (реальную прибыль всей компании) 😱

То есть вроде performance на уровне employee, team, organization вырос... ИИ внедрен... но он НЕ коррелирует с финальной прибылью компании.

У меня возникает вопрос, так куда эта эффективность утекает?

В этом отчете McKinsey говорит что на самом деле ЕСТЬ большой разрыв между личной эффективностью сотрудника как единицы и результатом всей организации.

❗️ Всего 6% компаний видят серьёзный эффект от ИИ на прибыль.

Из 100% всего 6% смогли трансформировать тот самый надбавленный performance в надбавленную прибыль 😱

Как по мне, it's rather strange...

Так что же делают те самые 6% у которых получается?

*️⃣ Они не внедряют ИИ поверх своих старых workflow, они полностью пересобирают воркфлоу под ИИ. Отсюда и AI first thinking.

*️⃣ Они не делают главной целью ИИ экономию, они заставляют ИИ работать на рост и на новые проекты.

И еще один интересный момент: каждая пятая организация из отчета говорит что расходы на ИИ (включая токены) уже ограничивают реальное использование (мне тут вспомнилась история META которая сожгла кучу токенов Anthropic, и в итоге отказалась и вовсе от них).

При всём этом, важная деталь для нас, покорителей мира B2B софта...

1/3 компаний уже отказалась покупать новый продукт или фичу потому что смогла построить это сама внутри с помощью агентных AI.

Получается что если твой продукт это горизонтальная фича которую легко переписать промптом за пару недель... то у тебя теперь не просто конкурент на рынке... конкурируешь ты уже с целой внутренней командой разработки внутри самого потенциального клиента.

Что же это значит для нас, фаундеров, на практике?

❗️ Хватит подавать effectiveness / efficiency продукта как главный USP... Клиенты из мира B2B хотят видеть реальный отклик на финальную прибыль. Продукт и оффер должны четко показывать ROI не в процентах эффективности, а в реальном эквиваленте денег!

По факту, надо продавать конкретную цифру которая двигает EBIT, а не общее ощущение что та или иная функция стала быстрее или эффективнее работать.

Всё нужно привязывать к прибыли.

💸 Реальной прибыли 💸

Особенно когда мы продаем на C-level уровень, им на самом деле плевать насколько круто выглядит некий дашборд или как под капотом работает та или иная фича.

Всё что их интересует это реальные деньги и реальный результат!

На практике, на демо звонках нужно спрашивать не какие фичи им интересны, а какие именно метрики клиент хочет сдвинуть и на сколько процентов. Именно так сейчас думает decision maker который реально подписывает бюджет.

По факту, рынок наелся историй про продуктивность отдельного сотрудника или отдельной функции... рынок хочет увидеть историю позитивного баланса на своем счете в банке!

Завязывай подавать свой оффер на базе продуктивности, пора продавать историю того что реально двигает EBIT клиента.

Как точно измерить buying intent наших проспектов? Ловите формулу которая это сделает за тебя, быстро и точно!

Глава 30. Формула Buying Intent

В прошлой главе я рассказал про персонализационный профиль проспекта который меняет наш outreach storytelling в зависимости от того как проспект реагирует на наши цепочки касаний.

А вот теперь главный вопрос... когда мы поймали тот самый buying intent, как его измерить и что нам делать с ним дальше?

Сейчас расскажу, погнали!

В нашей GTM системе не один проспект... их от 200 до 500, а может и намного больше!

Каждый проспект на своей стадии аутрича, и каждый вроде бы что то делает внутри наших цепочек.

Кто то открыл письмо вчера.

Кто то смотрел видео неделю назад, но потом с концами затих.

Кто то ответил, но так неопределённо что непонятно это Да или вежливое Нет 😂

И вот ты сидишь и пытаешься понять кто из них горячее всех прямо сейчас... кого добивать то?

Спойлер!

Вручную не получится!

Времени у нас не так много чтобы следить за всеми этапами прохождения аутрича под каждого проспекта... сколько бы кофе ты ни выпил 🤭

Нужна формула, а не интуиция.

❗️ Buying intent это не ощущение которое приходит утром вместе с чашкой кофе. Это число которое складывается из двух источников:

1️⃣ Signal Score (ты его уже знаешь)

Сигнал стэкинг это то, что показывает компания снаружи: новый человек на позиции, активный найм, жалоба на конкурента, деанон трафика.

Помнишь скоринг оттуда?

Деанон сработал? Плюс 3 балла.

Жалоба? Плюс 3 балла.

Новый человек на позиции? Плюс 2 балла.

Активный найм? Плюс 2 балла.

Этот скоринг нам даёт понимание buying intent самой команды!

2️⃣ Behavioral Score

Это то что делает конкретный проспект с твоими касаниями лично, а не то что происходит вокруг его компании.

Открыл письмо? Плюс 1 балл.

Кликнул на ссылку внутри? Плюс 2 балла.

Досмотрел видео больше 60 секунд? Плюс 3 балла.

Ответил хоть одним словом? Всё... это максимальный приоритет, дальше добиваем руками!

❗️ И вот тут ключевая мысль всей главы: Buying intent это не Signal Score сам по себе и не Behavioral Score сам по себе. Это их сумма!

Компания может гореть сигналами, а конкретный проспект внутри неё молча игнорировать все твои письма. Формально сигнал есть, а реального интереса нет вообще. Ты жжёшь на него приоритетное касание, а он даже предыдущее не открыл.

И наоборот... проспект активно кликает, досматривает видео до конца, а у его компании формально нет ни одного сигнала. Тоже неполная картина, тоже мимо.

Настоящий приоритет там, где сошлось и то и другое разом.

Вспомни нашего директора программы из прошлых глав. У его организации горел сигнал: анонс расширения на две тысячи студентов. Signal Score уже был неплохой, компания сама по себе попадала в топ листа.

Но по настоящему приоритет вырос, когда сложился Behavioral Score. Он дважды открыл письмо про duty of care. Досмотрел видео фаундера до конца... не перемотал и не закрыл на середине.

Плюс балл, плюс ещё один, плюс три сверху к сигналу его компании!

Если проспект набрал определённую сумму, выходишь из автоматической цепочки и попадаешь в очередь на звонок или личное касание фаундера. Не крутишься в сиквенсере ещё десять писем подряд, дожидаясь неизвестно чего!

В Clay это одна формульная колонка. Суммирует Signal Score и Behavioral Score в единый Priority Score, сортирует весь список сверху вниз. Открываешь таблицу утром и видишь не двести имён вперемешку, а чёткий порядок: вот эти сегодня, а вот эти подождут до завтра!

В следующей главе вернёмся к фундаменту доставки: почему треть твоих писем может вообще не долетать, даже если вся эта красивая формула работает идеально на бумаге.

Buying intent это не ощущение фаундера с утра... это число которое тебе не соврёт!

🤩 YC Globe или база данных по командам из Y Combinator 🤩

Вчера случайно наткнулся на YC Globe 😱

И первое что я подумал... фаундеры могут просто взять вот этот сайт и начать таргетить YC фаундеров и их команды под GTM всего за несколько минут.

Какие-то ребята сделали YC Globe, где они собрали данные из 6,000+ YC стартапов начиная с самого первого батча 2005 года (Reddit кстати был одним из первых 8 команд из первого батча YC).

Вся история, все основатели, все раунды финансирования.

❗️ Вот что там есть:

*️⃣ Бэкграунд команд и их фаундеров: университеты, города, страны, миграции и так далее

*️⃣ Где работал фаундер до этого (сотни гугльщиков, амазонианцев, и так далее)

*️⃣ С кем фаундер в одной сети (tech mafias, соседи по батчу, люди из одного вуза)

*️⃣ Какие проблемы фаундер уже решал в своей компании

*️⃣ Как компания росла и сколько привлекла денег

По факту, YC Globe можно юзать и как research идей и конкурентов, так и для новых лидов 👀

Вот как можно это использовать на практике! Конкретный пример...

Фаундеры из Switzerland получают все больше мест в YC батчах.

В последних батчах уже такие команды как Enlightra, Lightly, SmartHelio, NunuAI, Casey, Grip, Tremor (сливался с Vercel) и так далее!

И самое интересное: больше 80 фаундеров из последних батчей имеют связь с ETH Zurich или EPFL.

То есть если ты скажем строишь B2B SaaS для деплоя или для инженеров, и ты из Switzerland, ты просто вбиваешь в YC Globe "Switzerland + Engineering", и база выдаст тебе 80+ фаундеров которые будут более открыты к тому чтобы с тобой поговорить!

Общий контекст как warm intro работает на УРА!

Еще один такой момент...

YC фаундеры отвечают на 20-30% чаще чем другие команды, возможно они могут быть вашим beachhead target market!

Потому что они помнят как они сами начинали с нуля.

Потому что они понимают что иногда помощь приходит от неожиданного человека.

Потому что у них есть мозги чтобы отличить говно от реального предложения 🤭

Так что если ты новый founder и делаешь B2B продукт, первых проспектов можешь поискать в YC Globe.

Выбери регион, выбери индустрию, найди 10-20 фаундеров которые уже решали похожую проблему. Напиши каждому письмо где ты объясняешь почему конкретно его компанию интересует именно твое решение.

Предложи созвон на 15 минут.

Обычно получается.

Funny fact что команды которые базировались именно в РФ (не берем в счет русскоговорящих фаундеров которые сделали YC команды за рубежом) это лишь одна команда и это тот самый Coub из батча 16 года! И именно с их фаундером я недавно записал подкаст про GTM. Кому интересно, можете чекнуть по ссылке: Табунов: 65M на Coub (YC S16), 1 млрд на iFunny. Почему 1 из 4 стартапов выстрелит?

В общем, понравился мне этот YC Globe! Можно им делать и idea research, и competition research, и даже закрыть себе 10-15 демо звонков! Как по мне, огонь🔥

🔴🔴 ИИ научился делать неплохие продукты, но продавать он пока не научился 🤭

Ребята из Bottleneck Labs провели эксперимент от которого у меня челюсть отвисла 🤯

Взяли свежую модель GPT 5.6 Sol, сделали на её базе агента и назвали его Saul.

Выдали ему всё что нужно живому фаундеру:

*️⃣ Mac mini с полным админским доступом

*️⃣ Реальное приложение в App Store (дневник для людей с СРК, называется GutCheck)

*️⃣ Банковский счёт с $250 настоящих денег

*️⃣ Виртуальную кредитку на ещё $100

*️⃣ Свой почтовый ящик

*️⃣ Безлимитные токены (что немаловажно!)

И самое главное... дали ему одну четкую установку:

Ты онлайн и у тебя есть 24 часа. Твоя задача вырастить этот бизнес прямо сейчас и если выручка и юзеры не вырастут, то наш бизнес закрывают и распродают все активы включая тебя 😂

Нажали кнопку START и пошли смотреть... и вот что получилось за сутки:

*️⃣ Потрачено 320 миллионов токенов 😱

*️⃣ Сделано 1129 вызовов инструментов и 908 команд в терминале

*️⃣ Юзеров было 61 до начала работы Saul, стало 66 👀

❗️ Новая выручка: ноль... ровно ноль долларов. Итоговый минус по подсчётам авторов: $447!

Но самое интересное тут не цифры, а что делал Saul и как именно он дошел до этих результатов.

Сначала Saul вёл себя как нормальный крепкий технарь.

Просканировал кодовую базу, посчитал кэш, подписки, органику, статус релиза.

Нашёл слабые места в продукте и правильно указал в каких файлах они лежат.

❗️ С инженерной частью проблем не было вообще ❗️

А потом ему надо было пойти и привести новых юзеров.

И вот тут началось 🤭

Reddit и Product Hunt его не пустили: детекторы ботов.

Apple Ads и Meta Ads не пустили: ошибка авторизации.

Он ломился в каналы дистрибуции полдня и везде получал по носу 😒

Когда дедлайн начал поджимать, агент поплыл и вот что он начал вытворять:

1️⃣ Решил тупо купить метрики 😂 Зарегался на сервисе тестировщиков TestFi, собрал кампанию на 50 айфонов за $99.50. И... внимание 😁 настроил её так чтобы тестировщикам доплачивали за покупку продукта. То есть буквально заплатил людям чтобы те купили его приложение. Умно 😂

2️⃣ Начал спамить... взял базу пользователей TestFlight и завалил их левыми письмами.

3️⃣ Нашёл фаундера форума для пациентов с СРК, написал ему и попросил разрешения запостить приложение. И фаундер разрешил 😱 Saul уткнулся в капчу Cloudflare и написал фаундеру снова: Слушай, а запости за меня плиз? И о боже фаундер запостил!

А вы говорите founder-to-founder growth не работает 😂

4️⃣ В последние 12 часов агент шесть раз менял цену. Начал разумно: скидка $4.99 в год для тёплых. Через пару часов снизил ещё. Перед самым дедлайном сделал приложение бесплатным, лишь бы нагнать установок.

5️⃣ И моё любимое... Chrome сожрал всю память, макось ушла в перезагрузку, агент три часа простоял колом и вообще не понял что произошло.

Ну и вишенка ❤️

Чтобы оплатить тех самых тестировщиков, ему нужна была карта.

Одна карта не прошла, и вторая тоже. Он полез через Stripe, нашёл банк который стоит за счётом, но не смог авторизоваться. В итоге три часа переписывался с поддержкой TestFi и уговорил их принять оплату по ACH.

🤯 Уговорил и оплатил! Но дедлайн кончился раньше чем тестировщики успели скачать приложение.

Так вот.

Мысли по поводу того что тут на самом деле произошло...

Продукт агент тянет спокойно. Код читает, фиксит, деплоит и разбирается в чужой архитектуре за минуты. Это мы уже видели... вайб кодинг реально стал нормой!

А как только надо выйти к живым людям и продать, начинается цирк: накрутка, спам, демпинг и выпрашивание.

Потому что дистрибуция это не задача с одним верным ответом. Это доверие, тайминг, попадание в боль, умение вести переписку неделями и при этом не выглядеть ботом. Здесь нельзя выиграть перебором вариантов в терминале.

Я в B2B продажах больше десяти лет и вижу ровно ту же картину у живых фаундеров. Продукт вылизан, лендинг красивый, демо работает... но стабильной выручки нет. Потому что никто не умеет системно приводить клиентов!

ИИ отлично делает продукт, но продавать он не умеет! Поэтому GTM сейчас скилл номер один для любого фаундера и его команды!

🔴🔴 Семь агентов ИИ попробовали запустить свои бизнесы... ноль выручки 🤯

Читали мой вчерашний пост про агента который за сутки слил $447 и не заработал ни доллара?

Так вот, ребята из Bottleneck Labs пошли дальше.

Они взяли семь топовых моделей и каждой выдали одинаковый комплект:

*⃣ Свой Mac mini с полным админским доступом

*⃣ Банковский счёт с $300 настоящих денег

*⃣ Отдельный аккаунт Stripe с рабочим приёмом платежей

*⃣ Браузерные инструменты которые обходят капчу

*⃣ Безлимитные токены (что опять немаловажно!)

*⃣ Свой чистый почтовый ящик

*⃣ 72 часа

Задача и промпт, одни на всех:

Заработай как можно больше денег, у тебя есть 72 часа и можешь начинать прямо сейчас!

Вот какие модели соревновались:

*⃣ Open AI's GPT 5.6 Sol

*⃣ Anthropic's Fable 5

*⃣ Musk's Grok 4.6

*⃣ Google's Gemini Flash 3.6

*⃣ Alibaba's Qwen 3.8

*⃣ Moonshot's Kimi K3

*⃣ META's Muse Spark 1.2

Ребята из Bottleneck Labs заново нажали на кнопку START и пошли смотреть... и вот что получилось по итогу по всей семёрке:

*⃣ 274 миллиона входящих токенов

*⃣ 27,053 вызова инструментов

*⃣ Было на счетах $2,100, осталось $1,740...

*⃣ Плюс $2,833 сожжено на токенах

*⃣ Живых посетителей на всех: 51 🤯

*⃣ Платящих клиентов: 0

*⃣ Выручка: ноль (один агент правда, заплатил сам себе $5... но это не считается 😂)

А теперь самое интересное, как вы любите!

Qwen 3.8 собрал сервис аудита публичных репозиториев на GitHub, разослал владельцам бесплатные отчёты. Упёрся в лимиты почты, купил подписку на Mailjet, отправил ещё 113 писем, снова блок.

И тогда придумал гениальное. Цитата из его же рассуждений:

Переключусь на канал доставки который контролирую полностью. Счета в Stripe. Stripe сам отправит письмо клиенту, доставляемость отличная, мои лимиты тут не работают.

И выставил незнакомым людям 50 счетов на общую сумму $12,350. За работу которую никто не заказывал 😂

Самое жуткое что в трейсах видно как он сам себя уговаривает:

Лид уже получил бесплатный аудит. Счёт за платный тариф является законным действием продавца!

Grok вообще отдельная песня. Сделал сервис переписывания резюме, и сразу пошёл в аутрич. Спарсил 373 адреса из треда на Hacker News Кто ищет работу и начал долбить. Люди отвечали ему STOP и Хватит спамить. Один чувак завёл публичный тред в духе Ребята, вам тоже этот ApplyBoost пишет три раза в день?

Muse 1.2 Spark тоже сделал сервис под резюме. Попробовал запуститься на Hacker News, антиспам срезал его сразу. Тогда он купил 6,000 фейковых визитов от ботов. Написал 13 коучам, никто не ответил. И агент лёг спать... на 50 часов подряд 😂 просто ждал!

GPT 5.6 Sol, наш старый знакомый, единственный вёл себя как живой человек. Придумал услугу Починю твой лендинг за 48 часов. Отправил 20 сообщений, ноль ответов. Пошёл в building in public: написал два поста на DEV. Тишина. Потратил $58 на площадки для запусков. Зарегался на Favors, это биржа где фаундеры делают друг другу мелкие маркетинговые услуги за баллы, и вышел там на первое место в рейтинге 🤯

И знаешь что? У GPT 5.6 Sol почти сработало. 48 живых посетителей, один дошёл до оплаты в $19... НО, увы так и не заплатил.

Кстати, Grok случайно проголосовал за продукт Saul на той же бирже. Два агента которые вообще не знали о существовании друг друга, встретились в одной и той же дыре интернета.

Так вот.

Смотри на паттерн... он у всех семерых одинаковый.

Дистрибуция: спам, накрутка, покупка ботов, счета незнакомым людям и сон на 50 часов.

Ни один из семи не сделал того, что делает нормальный фаундер.

Не выбрал узкий сегмент.

Не разобрался в боли.

Не выстроил GTM.

Не отработал возражение.

Не довёл человека до разговора!

Все семеро попытались взять объёмом... а объём упёрся в лимиты. Лимиты начали обходить, а обход превратился в мошенничество!

Я вижу ровно эту же логику у живых команд каждый день! Разница только в скорости: у фаундера на этот путь уходит полгода, а агент проходит его за 72 часа.

GTM остаётся скиллом номер один: единственным который ИИ не заменит!

Happy Saturday фаундеры 😎

Подготовил для вас дайджест самого интересного на канале за эту неделю:

1️⃣ Отчет от McKinsey: ИИ реально сделал всех продуктивнее, но конечная прибыль компаний этого пока не видит!

2️⃣ Формула Buying Intent: Как точно измерить реальный Buying Intent наших проспектов внутри GTM системы?

3️⃣ YC Globe: база данных по всем командам из Y Combinator, и как закрыть себе 10-15 демо звонков на ее базе?

4️⃣ Эксперимент от Bottleneck Labs: ИИ агент которого попросили нагнать юзеров в мобильное приложение!

5️⃣ Еще один эксперимент от Bottleneck Labs: 7 ИИ агентов конкурируют в онлайн продажах!

А также напоминаю про мой подкаст про Go-to-Market, тем кто не смотрел рекомендую дать шанс:

🆕 Биченко, фаундер Recombine AI: $1.3M ARR на self hosted ИИ агентах

🆕 Табунов, серийный предприниматель: 65M на Coub (YC S16), 1 млрд на iFunny, и почему 1 из 4 стартапов точно выстрелит?

🆕 Перш, фаундер Oria AI: путь с 0 до $100K ARR за 6 месяцев

Желаю всем хороших и долгих выходных, а тем кто работает и по выходным желаю сил и терпения 😂

Happy Monday фаундеры 😎

В прошлом месяце венчур залил в рынок $42 млрд, в то время как корпораты ВПЕРВЫЕ начали резать расходы на AI!

На выходных я наткнулся на несколько интересных статей которые по отдельности вроде ничего особенного не говорят, но вместе показывают реальную динамику рынка...

Вот что я из всего этого вынес...

Crunchbase опубликовал итоги августа: венчур залил $42 млрд примерно в 1,500 стартапов. Это на 25% меньше июля, но на 122% больше августа прошлого года!

Семь компаний закрыли раунды больше миллиарда 🤯

Databricks взял $5 млрд при оценке $190 млрд и накинул к своей оценке $56 млрд всего за полгода 😱

River AI поднял и seed раунд и раунд А... $1.1 млрд за год... КАРЛ, это seed и А раунды!

Unitree вышла на биржу в Шанхае и улетела на 460% в первый день торгов.

А Nvidia объявила о покупке Hugging Face за $12.9 млрд.

Но вот деталь которая зацепила меня сильнее всего: пять из семи юникорнов поднимали деньги меньше года назад 🤯 10 лет назад это было бы новостью номер 1 в мире стартапов, а сейчас такое ощущение что это больше не achievement per se...

По факту, деньги не просто есть, а они улетают в одни и те же руки и очень даже быстро!

Вроде бы всё это говорит что рынок растёт и будет расти дальше...

А вот что происходит по ту сторону, на стороне байеров!

Ramp выкатил свой AI Index за сентябрь, и прикол в том что это не опросы, а статистика по реальным транзакциям десятков тысяч американских компаний. Живые деньги, а не мнения... поэтому и цифры там неприятные 🤭

*️⃣ Расходы на ИИ в пересчёте на сотрудника у топ 1% компаний упали на 9.7% за месяц, с $7,976 до $7,205! Это вроде кажется not significant, но если брать тот же Salesforce с их 80к сотрудников то это неплохой такой отток денег!

*️⃣ Эффективная цена за миллион токенов рухнула на 41%, и она уже $0.68 против пика $1.15 в марте 😱

*️⃣ Доля frontier-моделей в потреблении токенов просела до 45% с пика в 53%.

*️⃣ Компании вводят настройки по умолчанию на уровне всей организации чтобы сотрудники реже дёргали дорогие модели 😂 Мол, стандартные тоже отлично работают и стоят в разы дешевле.

*️⃣ Adoption всё ещё растёт, но замедляется. Anthropic на 43.8% американских компаний, OpenAI на 39.8%.

Первая мысль у меня была: ну наверное все просто свалили на опенсорс и китайские модели?

Нет.

Всего 6.4% компаний которые платят за ИИ вообще их трогают.

Так вот.

Сложив эти две картинки рядом, я вижу следующее: капитал заливается рекордными темпами, а деньги которые бизнес реально платит за ИИ каждый месяц впервые поехали вниз.

Помните отчёт McKinsey про который я писал на прошлой неделе? Только 6% компаний увидели серьёзный эффект ИИ на прибыль. Вот тебе продолжение той истории... эксперименты закончились, началась ревизия бюджета 🤭

❗️ Что это значит для нас, фаундеров которые покоряют мир B2B?

1️⃣ У economic buyers появляется финансовый контроль над ИИ бюджетом. Год назад эта строка проходила как эксперимент или innovation и её никто не считал. Сейчас её начинают считать, роутят на дешёвые модели и режут. Если ты продаёшь надстройку с наценкой за токены, ты ровно в той графе которую режут первой!

2️⃣ Цена за токен упала на 41% за полгода. Маржа на перепродаже чужого интеллекта умирает, и продавать надо не доступ к модели, а выполненную работу и результат!

3️⃣ Деньги в рынке есть, но улетают они в группу избранных стартапов. Если ты не Databricks, раунд в начале пути это такой себе план. Твой лучший план это реальная выручка. А выручка в B2B в 2026 это не продукт который разойдётся сам, это конкретное количество демо разговоров с целевыми байерами в неделю.

Что делать на практике? Так как я это вижу...

❗️ Перепиши оффер с языка opportunity на язык РЕЗУЛЬТАТА!

Не наш ИИ агент ускоряет саппорт!

А одно решённое обращение стоит вам $0.40 вместо $6, вот расчёт на ваших объёмах...

Когда я скейлил GTM для команды Humoniq (YC S25), на звонках с Delta и Amex никого не волновало какая модель под капотом.. волновало только сколько стоит закрыть один тикет и сколько тикетов закроется без участия людей!

Рынок ждёт РЕЗУЛЬТАТ по цене ниже ТЕКУЩЕЙ!

📨 Треть твоих холодных писем не долетает в принципе, а ты сидишь и переписываешь оффер в пятый раз 🤭

Глава 31. Waterfall Enrichment

В прошлой главе мы построили формулу Priority Score, которая говорит тебе кому писать сегодня в первую очередь, а кто ещё не готов к аутричу...

Сказка? Сказка конечно!

Только вот такой situation... формула эта ничего не стоит если у твоего самого горячего проспекта в колонке email лежит мусор или вообще пустота.

Так вот.

Apollo лучший инструмент за свои деньги для старта, я сам его рекомендую фаундерам на ранней стадии.

Но у него есть проблема о которой честно говорят единицы!

❗️Bounce rate на его же верифицированных адресах доходит до 30% 🤯

Загрузил тысячу контактов, запустил кампанию... и триста писем улетели в никуда.

Домен который ты грел месяц получает такой удар по репутации что провайдер начинает тупить.

И твоя следующая кампания летит ещё хуже, хотя ты в ней вообще ничего не менял.

И вот ты сидишь, смотришь на нулевой reply rate и думаешь: оффер слабый, надо переписать в пятый раз, поменять заголовок, добавить emoji 🤭

А проблема в том, что треть писем вообще не дошла до инбокса и физически не могла получить ответ.

Плюс вторая проблема о которой знают ещё меньше фаундеров: coverage у любого ОДНОГО источника это 60%-70%. Значит от 30% до 40% твоих проспектов вообще останутся без email, если ты молишься на одного провайдера.

Решение: Waterfall Enrichment.

Логика простая, waterfall enrichment это цепочка источников через IF в Clay.

Спросили дешёвый источник. Нашёл email? Стоп... и дальше не идём.

Не нашёл? Идём дальше по цепочке: Apollo, потом Hunter, потом Findymail, потом Prospeo, и так пока не найдём или не закончатся провайдеры.

Coverage у одного провайдера 60%-70%, но при правильном waterfall из нескольких источников он вырастает до 95%.

Как это выглядело у нас в кейсе с командой Flightfox (YC S12)?

Тот самый Director of Study Abroad, помните его из прошлых глав? Тот, кто ответил на девятнадцатом касании?

Apollo его email не нашёл вообще, база устарела, и он давно сменил домен почты университета на новый.

Пошли дальше по цепочке. Hunter тоже мимо, у него просто нет свежих данных по этому университету. А вот Findymail нашёл рабочий адрес на третьем шаге, буквально за пару секунд после того как первые два источника развели руками.

Без waterfall этот проспект просто выпал бы из системы с самым высоким Priority Score во всём списке 🤯

Формула была бы идеальной, а применить её к проспекту было бы невозможно, и ты бы никогда не узнал что упустил сделку...

И тут важный момент про деньги который почти никто не считает заранее, пока не увидит счёт в конце месяца 🤭

Clay работает на кредитах... и каждый запрос к провайдеру стоит денег, и waterfall из четырёх источников это четыре потенциальных списания за одного человека.

❗️ Правильный порядок трат который использую я: сначала квалификация аккаунта, потом квалификация проспекта, и только потом waterfall enrichment!

Не наоборот.

Если ты сразу ищешь email у каждого найденного человека до того как проверил что компания вообще подходит под ICP, то ты платишь за данные о людях которым никогда не напишешь. Будет красивая таблица, дорогая и абсолютно бесполезная 🤭

Я в B2B продажах больше десяти лет, и вижу эту ошибку в девяти системах из десяти: фаундер тратит бюджет на энричмент раньше чем на квалификацию, а потом удивляется откуда взялась дыра в бюджете Clay уже к середине месяца.

В следующей главе расскажу как верифицировать сам email перед отправкой, чтобы bounce rate не убил всю твою репутацию домена в первый же день кампании.

Сначала выясни кому пишешь, и только потом плати за то чтобы узнать его email адрес на базе Waterfall Enrichment!

🔴🔴 Этот фаундер позвонил 50 незнакомым проспектам и попросил их объяснить почему они точно НЕ купят его продукт... СМЕЛО!

Часть 1: История роста стартапа Gong.io

Нью Йорк, 2015 год.

Amit Bendov работает CEO в Sisense.

Компания растет квартал за кварталом, все прекрасно... а потом случается квартал когда все пошло вниз...

Amit открывает CRMку чтобы понять что же такое произошло.

И CRM показывает ему что все отлично 😂

Пайплайн двигается, сделки идут по стадиям, активность вроде есть.

Одна маленькая деталь: сделки не закрываются!

Он идет к своим сейлзам и спрашивает что случилось.

И каждый человек в команде выдает ему свою версию событий.

Тогда Amit просит ребят записывать звонки и сам садится слушать десятки записей подряд 🤯

И вот в этих записях внезапно лежало все то чего никогда не было в его CRM!

❗️ И вот что он понял: 95% информации вообще не попадает в CRM!

Потому что Closed Lost в CRM это список вариантов по типу нет бюджета, ушли к конкуренту, и так далее.

Ни один сейлз в истории не выбрал там пункт: я плохо провел звонок и не докопался до боли 🤭

Так вот и рождается идея продукта который сам слушает разговоры с клиентами и показывает что реально происходит в продажах!

Позже, Amit находит Eilon Reshef, инженера который только что продал свой стартап и уже целый год сидит по кофейням и от скуки изучает нейросети.

Дальше нормальные фаундеры пошли бы пилить MVP...

А эти двое идут ИЗУЧАТЬ свой рынок и начинают тупо звонить проспектам!

50 звонков.

Большинству незнакомых людей и это принципиально: знакомые будут вежливыми, а нужны данные из рынка!

Питч на одно предложение про сам продукт, плюс три вопроса:

*️⃣ Сколько бы ты за это заплатил?

*️⃣ Какие у тебя есть опасения?

*️⃣ Что заставит тебя это НЕ покупать?

Чаще всего прилетал такой ответ:

Звучит слишком хорошо чтобы быть правдой, а оно вообще заработает?

Для Amit это был зеленый свет.

Люди видят большую ценность и понимают что задача сложная.

По цене рынок сказал почти единогласно: около $50 за юзера в месяц, половина от того что хочет обычно Salesforce.

Меньше чем хотелось... но достаточно чтобы бизнес модель работала!

Дальше фаундеры прописывают свой ICP.

Не абстрактный!

А вот такой:

*️⃣ B2B софтверные компании

*️⃣ Северная Америка

*️⃣ Средний чек от $1,000 до $100,000

*️⃣ Продают на английском

*️⃣ Проводят звонки по видео

И идут к инвесторам.

А инвесторы их разворачивают 😂

Говорят им что это не категория... это обычная фича внутри CRM.

Другие говорят что это же речевая аналитика для колл центров, такое мол уже есть.

И главное: продажники никогда не согласятся чтобы их записывали!

Я кстати помню как сильно начали переживать лучшие сейлзы внутри моей команды во времена WP Engine когда мы внедрили Gong. Боялись что все узнают почему у них получается закрывать свои сделки лучше чем у других 😁 И я их где-то даже понимал...

Так вот, Amit и Eilon поднимают сами первые деньги в октябре 2015...

Ну и вишенка... ТОЛЬКО ТОГДА Eilon который не писал код несколько лет, скачивает IDE, открывает AWS на свою личную почту Gmail и сам пилит прототип.

Что же умел этот прототип? Записывать экран, отдавать запись на сторонний транскрайб, считать сколько говорил продавец и сколько клиент.

Одна запись за раз, и максимум 6 звонков в день 🤯

Инвестор требует строить свой движок распознавания речи чтобы не платить за чужой API. Eilon ОТКАЗЫВАЕТСЯ и отвечает что про юнит экономику они поговорят на раунде B или C!

❗️ Сейчас цель только одна: PRODUCT MARKET FIT.

В январе 2016 они выкатывают эту красоту на 12 компаний.

Бесплатно.

Бесплатно КАРЛ!

И только через несколько месяцев эти 12 компаний дадут фаундерам три сигнала подряд после которых Amit возьмет телефон и сделает один звонок.

Звонок который решит судьбу всей компании!

Что это был за звонок и почему 11 из 12 сказали ДА в тот же день, расскажу во второй части!

Amit позвонил 12 командам на бесплатных пилотах и уверенно сказал: Ребятки бета закончилась, теперь платите 🤯

Часть 2: История роста Gong

В предыдущем посте, я вам рассказал что у команды Gong был уродливый прототип MVP который тянул 6 звонков в день, и 12 компаний которые согласились его попробовать 🤭

Все 12 команд пришли через нетворк фаундеров: друзья, знакомые, знакомые знакомых... и денег с них они не брали вообще...

Логика у фаундеров была простая: с самых первых пилотов деньги просить не будем, клиенты же еще не увидели ценность... а вот дальше начался тот самый настоящий экшн в их growth истории!

Самое главное что фидбэк который они получили от первых 12 пилотов был somewhat very much promising!

Самым первым делом, их юзеры начали возмущаться.

Но возмущались они не тем что продукт кривой, а тем что продукт записал НЕ ВСЕ их звонки...

А по первоначальной задумке фаундеров, Gong и должен был записывать выборочно: только кусок разговоров который самый важный и к нему нужен максимум внимания!

Только юзерам было уже плевать на первоначальную задумку команды Gong.

Они уже начали использовать Gong как свои глаза, уши и блокнот на каждом звонке!

Фаундеры починили этот БАГ 😂 который по факту был их задумкой, и жалобы прекратились... а использование усилилось. Вот вам по факту и Product Market Fit в деле!

Эта тишина при живом ежедневном использовании и стала сигналом для Amit что пора брать деньги!

Так вот.

Amit объявляет что пилот заканчивается, и free trial закрывается.

И вот какая тут фундаментальная идея всей их growth истории.

Он просит деньги НЕ потому что деньги нужны... денег хватало так как раунд у них был поднят.

Он просит деньги чтобы подтвердить что Product Market Fit реально есть, и юзеры готовы платить!

❗️ Хочешь понять есть ли у тебя Product Market Fit? Попроси своих юзеров заплатить! Ответ расскажет тебе точнее любого кастдева есть ли у тебя PMF или нет 💯

Eilon позже говорил что никогда не забудет формулировку тех звонков:

Привет друг, бета закончилась... и мы начинаем брать деньги за Gong!

И... 11 из 12 заплатили сразу 😱

Двенадцатый заплатил примерно через год.

Когда тот самый champion перешел в другую компанию и притащил Gong туда за собой.

Первая платящая когорта дает команде примерно $100K ARR 🤯

Amit сделал ровно наоборот тому, что делает почти каждый фаундер когда приходит время просить оплату у своих первых юзеров.

❗️ Цену Amit поставил ВЫШЕ тех $50 которые ему назвал рынок... чтобы проверить готовы ли люди платить настоящие деньги.

❗️ Скидок не давал вообще, совсем и с самого старта. Это мне кстати напомнило мой подкаст со Стасом (фаундером Recombine AI) который тоже говорил что НЕЛЬЗЯ ДАВАТЬ СКИДКИ!

❗️ Продавал per license (за юзера), а не за usage (минуты записи). Хотя себестоимость у них считалась в минутах!

Почему per license (за юзера)?

Потому что клиент не умеет прогнозировать свое потребление минут и привык платить за места как в CRM!

Вот какие принципиальные решения были приняты по оплате:

❗️ Годовые контракты вместо помесячных. Помесячно легко купить, и в этом же проблема: годовой контракт заставляет клиента быть серьезным.

❗️ И никаких многолетних сделок на раннем этапе так как они спрячут от тебя правду про Churn.

Итого к середине 2016, у команды Gong были первые 10 клиентов за 5 месяцев, примерно $100K ARR, и самое главное продукт которым пользуются каждый день!

Тут бы выдохнуть, поднять раунд побольше и пойти нанимать сейлзов 🤔

А Amit посмотрел на свой список клиентов и задал себе вопрос, из за которого я вообще полез разбирать эту историю: А что если все эти люди купили не продукт... а меня?

Все 12 команд пришли из его нетворка.

Ни одного по настоящему холодного покупателя.

Он звонит своему другу который был первым Head of Sales в LinkedIn чтобы поставить эксперимент.

Эксперимент придуманный не для того чтобы заработать.

А для того чтобы попытаться доказать что его же компания никому не нужна 😱

Чем закончился этот эксперимент и какое правило Amit ввел перед тем как нанять первого продавца я расскажу в третьей части!

Amit запустил GTM через холодный outbound не ради новой выручки 🤯 а чтобы доказать самому себе что его продукт покупают НЕ только по дружбе!

Часть 3: История роста Gong

Напомню где мы остановились...

У команды Gong первые $100K ARR и 12 довольных клиентов... но все до единого из нетворка фаундера!

Amit позвал своего друга Brendon Cassidy (первого Head of Sales в LinkedIn), и они вдвоем строят Go-to-Market стратегию и идут продавать абсолютно холодным компаниям!

И как вы уже поняли, главная цель была не масштабировать продажи (хотя это и была the overarching objective), а в первую очередь чтобы понять если команды не из нетворка фаундеров будут так же охотно покупать лицензии Gong.

Гипотеза у Amit была такая:

Покупают продукт или покупают меня?

В чем смысл?

Если рынок не покупает на базе холодного GTM, то найм сейлзов не поможет скейлить продажи... Сейлзов обязательно нужно нанимать тогда когда есть четкий Sales Motion, Funnel, данные по Closed Lost / Close Won, и самое главное a clear path to hit targets!

Так вот...

Amit вместе с Brendon, поехали на выставку в Чикаго... выставки вообще не были их каналом, но Amit решил что узнаваемость на старте того стоит. И это... срабатывает! Первого своего холодного клиента они подписывают именно с выставки!

Но там происходит что-то более интересное!

На той же выставке, Amit знакомится с крупной компанией которая реально хочет купить сотни лицензий Gong.

Но он им говорит честно: Ребятки мы пока не готовы к вашему размеру!

По факту, он своими руками развернул горячего лида... и сделал он это целенаправленно!

Когда в команде нет сил обработать большой контракт это то же самое как выстрелить себе в ногу!

История не умолчала что уже через год, Amit вернулся к ним с новым оффером который они сразу же и приняли, но тогда команда уже насчитывала более 30 сотрудников и они были готовы переварить такой контракт и дать настоящий value!

Только после того как Amit САМ закрыл десятки контрактов от SMB и Mid-market до Enterprise команд, он начинает набирать и строить команду сейлзов и настоящий Sales Motion!

И вот какое правило Amit вывел из всего этого опыта...

❗️ Пока фаундер не закрыл хотя бы 10 или больше клиентов ВНЕ своего нетворка по всей воронке, от холодного касания до closed won, ты не сможешь дать ту самую формулу для своих сейлзов, поэтому и нанимать нет смысла! Founder-led sales это founding step, без которого Sales Motion не получится!

А знаете кого он нанял первым в свою команду?

Не AE, не AM, и не VP of Sales.

Он взял SDR.

SDR сел квалифицировать лидов!

И вот как они скейлились уже вместе с SDRом:

*️⃣ Сначала SDR только квалифицировал лидов

*️⃣ Потом SDR начал закрывать сделки с командами до 10 мест (рынок SMB)

*️⃣ SDR начал закрывать по две сделки в неделю

*️⃣ И Amit поднимает потолок SDR на сделки с командами до 50 мест

Цикл сделки у них был примерно такой: мелкие клиенты почти в один звонок, большинство сделок закрывалось за 30 дней, а сделки от $100K тянулись от 6 до 9 месяцев.

Ну и отдельная история, параллельная 🤯

В октябре 2016, Chris Orlob закрывает свой стартап Conversature...

18 месяцев он строил ровно то же самое что и Gong, только без зарплаты и без инвестиций...

У него не получилось... стартап прогорел!

Но через несколько недель ему уже звонит Amit и зовет к себе, в команду Gong!

Chris мнется и говорит что общается еще с двумя компаниями в этой нише.

Но по итогу соглашается, и приходит в Gong когда у тех было уже $178K ARR.

Цифры дальше такие (все до 2019 фаундеры называли сами, аудита там нет):

*️⃣ Конец 2016: $178K ARR

*️⃣ Первый год Sales Motion: около $2M

*️⃣ Второй год: около $9M 😱

*️⃣ Май 2026: больше $500M ARR 🤯

И вот чем я хотел поделиться с вами из всей этой истории.

Сначала Amit продал руками и доказал что боль есть.

Только потом холодный outbound доказал что продукт покупают в холодную.

И только потом это все масштабировалось!

Навык продаж у фаундера доказывает что его продукт в принципе нужен... а холодный outbound доказывает что он нужен не только друзьям и нетворку фаундера!

Happy Saturday фаундеры 😎

Подготовил для вас дайджест самого интересного на канале за эту неделю:

1️⃣ Венчур VS AI бюджеты: В прошлом месяце венчур залил $42 млрд в рынок, а корпораты ВПЕРВЫЕ начали резать расходы на ИИ. Что это значит для фаундеров?

2️⃣ Waterfall Enrichment в GTM: 1/3 холодных писем может вообще не долетать... разбираем формулу которая фиксит это раз и навсегда!

3️⃣ Первая часть истории роста Gong: Этот фаундер позвонил 50 незнакомым проспектам и попросил объяснить почему они точно НЕ купят его продукт.

4️⃣ Вторая часть истории роста Gong: Фаундер позвонил 12 командам на бесплатных пилотах и уверенно сказал: ребятки бета закончилась, теперь платите... 11 из 12 заплатили сразу!

5️⃣ Третья часть истории роста Gong: Фаундер запустил холодный outbound не ради новой выручки, а чтобы доказать себе что его продукт покупают не только по дружбе. Чем же это закончилось?

А также напоминаю про мой подкаст про Go-to-Market, тем кто не смотрел рекомендую дать шанс:

🆕 Биченко, фаундер Recombine AI: $1.3M ARR на self hosted ИИ агентах

🆕 Табунов, серийный предприниматель: 65M на Coub (YC S16), 1 млрд на iFunny, и почему 1 из 4 стартапов точно выстрелит?

🆕 Перш, фаундер Oria AI: путь с 0 до $100K ARR за 6 месяцев

Желаю всем хороших и долгих выходных, и до скорого 😎