Первые 10 продаж в B2B: ИИ не поможет
Полгода на скрипт. Сделка за три дня. Один звонок
Полгода назад я решил автоматизировать собственный B2B-аутрич.
Не для клиента. Для себя. Парсер компаний из открытых источников, профили складываются в базу, Клод составляет персональное письмо под каждый профиль. Сегментация по отрасли, размеру, должности получателя. Тональность под нишу. Письма выходили живые: я проверял несколько штук вручную перед запуском, не халтура.
Запустил. Смотрел на статистику каждый день первые две недели. Открываемость приличная, а вот отклик: 0.8%. Из 500 писем четыре ответа. Два из них: вежливое «спасибо, не интересует».
Система работала технически безупречно. Парсер не падал. Клод не галлюцинировал. Письма уходили вовремя. Просто никому не было особого дела.
Я добавил А/Б тест заголовков. Попробовал другой тон: более формальный, потом менее. Укоротил письмо вдвое. Потом ещё раз. Добавил социальное доказательство в начало. Убрал. Поменял призыв к действию. 0.9%. 0.7%. 0.8%. Гуляло вокруг одной цифры, как маятник у сонного.
Где-то на третьем месяце я перестал смотреть на статистику каждый день. На четвёртом смотрел через день. На пятом скрипт работал. Просто перестал его проверять.
Примерно тогда же я позвонил одному знакомому: поговорить про другое, про общего приятеля и какой-то совместный проект. В конце разговора он упомянул, что у них в компании снова всё плохо с выгрузками из CRM. Ручной труд, менеджеры теряют данные, директор злится второй квартал подряд. Я вспомнил: он жаловался на это ещё в конце прошлого года.
Говорю: слушай, ты жаловался на ручные выгрузки из CRM. Я сейчас делаю такое для других ребят, могу показать как работает.
Закрыл за три дня.
Без парсера. Без персонализированных писем. Без А/Б теста заголовков. Один разговор про другое, одна фраза о конкретной боли конкретного человека.
Я потом долго думал, в чём разница. Скрипт знал должность, отрасль, размер компании: всё это было в профиле. Но не знал, что именно у этого человека болит прямо сейчас. Я знал. Потому что слышал это из его уст полгода назад, запомнил, и в нужный момент просто сказал.
Щёлкнуло что-то про автоматизацию вообще.
ИИ хорошо масштабирует то, что уже работает. Я пытался масштабировать то, что ещё не работало. Получил масштабированный туман с красивыми метриками.
Первые десять продаж нужны для одного. Деньги, да. Но важнее другое: ты получаешь язык клиента. Как он описывает свою боль, какими словами. Реальные возражения, которые вылезают именно в твоей нише, а не те, что придумал ты сам или взял из книги по продажам. Понимание, у кого болит достаточно сильно, чтобы заплатить.
Это нельзя взять из открытых источников и скормить Клоду. Это нарабатывается разговорами. Живыми, неудобными, с паузами, когда человек думает.
После десяти сделок появляется материал для нормальной автоматики. Язык писем, которые реально заходят, потому что ты сам слышал эти слова от людей. Возражения, которые реально встречаются. Сегменты, которые реально покупают. Вот тогда парсер и персонализированные письма начинают давать что-то кроме 0.8%.
До этого момента время лучше тратить на разговоры. Не на промпты.
Мой скрипт до сих пор лежит в репозитории. Технически хорош. Запускать пока не тороплюсь.