sergo.bvmax

История сделки между Nike и молодым Майклом Джорданом — настоящий гимн смелости и интуиции. Когда все скептики крутили пальцем у виска, команда Nike поверила в одну звезду и сделала ставку, которая изменила не только компанию, но и всю спортивную индустрию.

Фильм вдохновляет тех, кто ищет идеи, хочет рисковать и верит в нестандартные ходы. Он показывает, что маркетинг — это не просто реклама, а умение увидеть в продукте легенду и сделать из него культ.

Американцы (Glengarry Glen Ross, 1992)

Жесткий, атмосферный, почти театральный фильм про мир продаж, где выживает только тот, кто умеет «давить» и манипулировать. Здесь нет места сентиментальности: или ты закрываешь сделку, или вылетаешь на улицу. Легендарная речь Алека Болдуина — золотая классика мотивации продавцов.

Этот фильм — напоминание о том, что конкуренция может быть безжалостной, и что внутри команды часто скрывается больше драмы, чем на переговорах с клиентами.

Здесь курят (2005)

Главный герой Ник Нэйлор способен убедить любого, что курить — это почти подвиг. Он мастерски играет словами, оборачивает факты в свою пользу и делает даже самые токсичные вещи привлекательными. Настоящий король PR и манипуляций.

Здесь нет положительных или отрицательных героев — есть только искусство коммуникации. После просмотра начинаешь внимательнее слушать рекламу и пресс-конференции, потому что уже знаешь: за любым «правильным» словом может стоять хорошо продуманный сценарий.

Волк с Уолл-стрит (2013)

Джордан Белфорт продаёт воздух так, что покупатели аплодируют стоя. Каждая сцена — урок по психологии продаж, мотивации и тому, как «качать» команду на максимум.

Да, да. Уже классика. Вместе с драйвом и юмором фильм отлично показывает, куда может завести жадность и отсутствие этики.

Эти фильмы по-своему показывает, что продажи и маркетинг — это не просто сделки и рекламные баннеры. Это эмоции, психология, искусство убеждать и строить бренды.

Да, что-то из этого откровенное преувеличение. Но одно знаю точно. Ломать голову над тем, что посмотреть сегодня, вам точно не придется.

В 2022 году мы с братом решили запустить свой первый стартап по рекомендательной бизнес-аналитике. У нас не было опыта с цифровыми продуктами, зато был огромной энтузиазм. Мы привлекли 10 миллионов инвестиций и облажались. Рассказываю, какие ошибки погубили этот бизнес и как не слить бюджет в казино под названием SaaS.

Тогда мы не занимались разработкой ПО и просто искали перспективную идею. Мой брат – крутой разработчик, а я опытный организатор.

У нас был знакомый предприниматель с большой сетью магазинов сладостей по всему миру. Он проводил экскурсии в свой офис. Все удивлялись, какая там продвинутая аналитика на Power Bi, с кучей данных, графиков и дашбордов. И вот мы подумали – это нам надо! Так родилась идея сделать сервис рекомендательной аналитики, чтобы каждый мог внедрить такое в своей компании. И вроде задумка неплохая, если бы не эти "но"...

Ошибка 1 – Не определили ЦА

С самого начала мы не определили для кого продукт и какую проблему он решает. Да, мы делали кастдевы, общались с предпринимателями, проводили пилотные запуски. Но конкретики не было. Нам казалось, что бизнес-аналитика решит вообще все проблемы. Мы поздно поняли, каким именно компаниям подходит наш продукт и какую задачу он решает. Спустя полгода до нас дошло, что фокус должен быть на компаниях с широкой товарной номенклатурой. А время уже было упущено.

Совет: перед запуском четко определите свою аудиторию. Составьте профили целевых клиентов, выпишите их цели и задачи. Общайтесь с потенциальными клиентами и проверяйте, действительно ли им нужен ваш продукт.

Ошибка 2 – Найм некомпетентных сотрудников

У нас не было опыта в продуктовой разработке. Я старался быстро разобраться в этом сам: смотрел лекции, проходил курсы, изучал методологии. Но все равно было ощущение, что упускаем что-то важное. Решили взять в команду продакт-менеджера, чтобы выстроить продуктовый подход и сделать продукт коммерчески успешным.

Искали полтора месяца и наконец нашли идеального кандидата. Но уже спустя два дня работы стало ясно, что все его компетенции – это просто умение себя продать и накидать пыли в глаза.

Потом нашли второго, реального сильного специалиста. Он многое сделал: внедрил фреймворки, agile, ретроспективы и скрамы. В общем все по ученику, все эти модные штучки у нас были. Но главную проблему он так и не решил. Время шло и деньги терялись. Но понимания, как сделать продукт коммерчески успешным, так и не появилось. Специалист был дорогим, а инвестиции не бесконечны. Пришлось с ним попрощаться.

Совет: проверяйте компетенции сотрудников не только на словах, но и на практике. А ещё не ждите, что один человек спасёт ваш стартап. Особенно, если вы изначально не закрыли все «гештальты» в продукте и не определили его ценность для рынка.

Ошибка 3 – Поздно начали просить деньги за продукт

Мы долгое время не брали деньги с пользователей. Казалось, что сам продукт пока не идеален. Да и вообще стыдно брать за это оплату. А когда начали просить, стало понятно, что не все готовы платить. Одни привыкли к бесплатному доступу, другие просто не видели ценности.

Совет: тестируйте монетизацию с самого начала. Предлагайте ранний доступ за деньги, запускайте платные пилоты. Проверьте, продается ли ваша идея и готов ли рынок за нее платить.

Ошибка 4 - Не создали внятного информационного поля

Мы не занимались маркетингом и рекламой. Не продвигали наш проект и нигде о нем не рассказывали. Казалось, что сначала нужно сделать продукт, а потом уже привлекать клиентов. Логично, что никто о нас так и не узнал. Мы надеялись, что сработает великая сила нетворка. Но чуда так и не случилось.

Совет: запускайте маркетинг еще до выхода продукта. Делитесь своими инсайтами, рассказывайте о проекте, создавайте сообщество вокруг своего бизнеса.

Ошибка 5 - Плохо подготовили пилотные проекты

Мы изначально не понимали, кто наш клиент. Продавали продукт собственникам бизнеса, затем столкнулись с очередными проблемами. Интеграция затягивалась, потому что не было четкой системы внедрения. Компании заявляли, что их бизнес слишком уникален и такой продукт им просто не подходит. А те, кто всё же доходил до пилотного использования, не видели для себя ценности.

Многие просто не поняли, как правильно применять наш сервис. Пилоты шли, а мы теряли деньги и время.

Совет: планируйте пилоты заранее. Пропишите структуру. У вас должен быть план, как превратить пилотных пользователей в постоянных клиентов.

Итог

Мы потратили почти год и 8 миллионов рублей, чтобы понять эти ошибки. Продукт не взлетел, деньги заканчивались, силы тоже были на исходе. Мы приняли единственное верное решение – закрыть проект и взять паузу. Да, было больно. Но, как оказалось, это был не конец, а новое начало.

Потом мы ушли в заказную разработку. Сделали выводы и начали искать новую идею. Сейчас у нас есть свой продукт – ИИ продукт для анализа звонков в отделе продаж.

На этот раз всё сложилось иначе, и во многом благодаря тем урокам, которые мы вынесли из первого стартапа.

А был ли у вас опыт запуска стартапа? Какие ошибки совершали?

Как это вообще работает

Решил разобраться в этой теме поглубже. Некоторые сервисы используют скрипты или трекеры, которые устанавливают на сайт. Иногда это происходит даже без ведома владельца.

Счетчик собирает все данные о посетителях: IP-адреса, поведенческие факторы и номера телефона. Бывает и так, что серыми способами такой трекер устанавливается на сайтах конкурентов и вытягивает «горячие» лиды.

На словах звучит красиво. Горячие лиды, срочно звоните им. Но на деле вы раздражаете людей и портите репутацию своему бренду. После такого спама никто не захочет иметь с вами дел.

Как мы пытались такое использовать

Скажу честно, мы тоже такое пробовали. К нам приходили ребята на пилотный запуск и в ответ предложили попробовать их сервис. Я не совсем понимал, как это работает, но согласился. Тем более для нас это было бесплатно. Нам обещали, что предоставят готовую базу номеров, где все лиды свежие и заинтересованные. И вот мы начали ее обзванивать.

Что оказалось на практике:

• Большинство лидов старые, интересовались продуктов несколько месяцев назад

• Некоторые люди не оставляли заявку и их данные утекли к нам

• Часть потенциальных клиентов уже купили решение у конкурентов и вежливо намекнули, чтобы мы их не тревожили

В итоге мы прозвонили всю базу и получили полный ноль. Все время, которое мы потратили на обработку этих «лидов», ушло впустую. Возможно, если бы мы моментально звонили по поступающим данным, результат был бы немного лучше. Но всё равно остаётся вопрос: этично ли вообще так работать?

Почему это плохая идея

Перехват лидов – это

• Неэтично. Вы нарушаете личные границы человека, который к вам никогда не обращался.

• Противозаконно. В большинстве случаев — это нарушение закона о защите персональных данных.

• Нерентабельно. Такие лиды чаще всего "протухшие", их интерес давно остыл.

• Портит репутацию. Один раздражённый звонок — и ваша компания мгновенно ассоциируется со спамом.

Что же делать вместо этого

Не гонитесь за серым лидгеном, а качественно обрабатывайте существующие лиды. Многие клиенты теряются, потому что с ними неправильно работают: не выясняют потребности, не отвечают на вопросы, не предлагают следующий шаг и забывают вовремя перезвонить.

Даже в своем бизнесе я успел столкнуться с такой проблемой. Поэтому решил системно подойти к контролю и разработать свой ИИ-инструмент: он анализирует звонки, находит ошибки и помогает обучать сотрудников через тесты в мессенджерах.

Перехват лидов — все же спорный инструмент. Работать с теми, кто сам выбрал вас, всегда выгоднее, чем навязываться тем, кто даже не собирался становиться вашим клиентом.

А как вы относитесь к таким сервисам? Что думаете по поводу этого?

Но может вы скажете: "Пробовал я этот ваш ChatGPT — результат говно". Ну да, возможно. А вы точно правильно его используете? Вот мы, например, сформировали уникальные промты под свои задачи. По ним нейросетка сразу понимает, как написать код "по-нашему". Несколько тестов и мы добились того, чтобы модель генерировала код с минимальными ошибками и автоматически выполняла его первичную отладку. Промт — результат — улучшение. И вот ИИ становится уже полноценным членом команды. Джуном уж точно, а где-то и мидл разработчиком.

Написать код — это полбеды. Важно же еще его оптимизировать. Мы настроили промт так, чтобы свести к минимуму "костыльные" решения и поручили LLM оптимизировать собственный код. Это позволяет сосредоточиться на более важных задачах.

Несколько базовых правил, чтобы получить адекватный результат от нейросети:

• Четко формулировать промт

• Вводить модель в контекст задачи

• Приводить пример ответа в конце и не мудрить

• Прописывать шаги, как должен идти анализ для финального ответа

• Указывать формат ответа в конце – рекомендую JSON

• Задавать роль модели – программист, бизнес-аналитик и т.д.

Еще всем советую изучить Cursor AI. Это нейросеть конкретно для программистов. Тоже полезная вещь. Тестировали – результатом довольны.

Так что в итоге то? Заменит или нет? Давайте будем реалистами и смотреть на статистику, сколько людей уже сократили из IT-сферы. О чем-то это все же говорит.

Но что насчет меня и моей компании? Я никого не сокращал. Но и штат разработчиков не увеличил. Все моменты, где требовались дополнительные руки — теперь делает ИИ. Да, конечно, это требует проверки и корректировки. Но зато мне, как собственнику бизнеса, не нужно тратить деньги на добавочные ставки. Плюс проектов мы можем брать больше, чем раньше из-за автоматизации многих процессов.

Ну и как вам такой сценарий? Что думаете вы?

Чем помогает:

• Готовит контент за секунды

• Пишет чуть живее, чем ChatGPT (на мой взгляд)

• Использую его и для личного бренда

2) Gamma

Генерирует презентации. Не шедевр дизайна, но как база хорошо подходит. Я сразу настроил шаблон под себя: со своим логотипом и фирменным шрифтом.

Как я использую в продажах?

Создаю в нем:

• Коммерческие предложения

• Презентации для встреч

• Какие-то документы

Пример промта: «Создай презентацию для [Продукт] для аудитории [ЦА]»

Чем помогает:

• Сильно экономит время

• Выдаёт норм визуал

• Можно выгрузить в PowerPoint и дальше допилить под себя

3) Kandinsky

Наша альтернатива Midjourney. К тому же не требует подписки и доступна бесплатно.

Как я использую в продажах?

Создаю здесь:

• Картинки для email-рассылок

• Иллюстрации для презентаций

• Иногда — для личных постов

Пример промта: «Создай картинку для email рассылки [Тематика]»

Чем помогает:

• Уникальные изображения

• Без стоков и унылых фоток с бизнесменами