Телеграм канал «Dan Gridin on ABM (и не только)»

Про лучший саундтрек для внедрения AI в сейлз-процессы

(внезапно) Sade

Ее аранжировки — эталон вкуснейшего минимализма, а в некоторых хитах (раз, два, три) — одна и та же фраза буквально повторяется на протяжении всей песни.

Новичку такая музыка может показаться простой — и очень зря.

Во-первых, надо придумать рифф, который будет качать и не надоедать после сотни повторов.

А, во-вторых, это еще нужно идеально ровно сыграть вживую. Главред канала, если что, немного музыкант и даже выступает за деньги, но абсолютно хз, сколько лет пройдет, прежде чем он сможет извлекать три ноты вот с такой хирургической точностью.

Метафора идеально ложится на внедрение AI в биздеве.

Разово выдоить из чата-жпт адекватный рисерч или приемлемый текст для аутрича относительно несложно.

А вот заставить нейронку раз за разом монотонно выдавать нужный результат без постоянных ручных подруливаний и перепроверок — это уже показатель, что AIка реально заработала и встроилась в процессы.

Но до этого этапа, увы, доходят далеко не все (о главной причине писал в позавчерашнем посте).

Новый поток курса для современных AI-first биздевов (и тех, кто ими руководит) стартует 27 апреля, лучшие условия — до первого апреля.

Короткое видео-напоминание о том, что происходит, когда сейлз команда с ноги врывается во внедрение AI платформ и начинает очень быстро реплицировать кривые процессы.

Если не хотите также, то ближайший поток курса для современных AI-first стартует 27 апреля, лучшие условия — до первого апреля. Программа, регистрация, отзывы.

Про sloppy bdrjob и главную причину провалов AIфикации сейлз команд

Термин slop (aka сгенерированный AI бессмысленный контент) стал словом года не только для словаря Мерриам Вебстер, но и для большинства сейлз-команд, которые пытались как-то интегрировать эйайку в рабочие процессы на повторяемой основе (а не на уровне партизанских пилотов отдельных энтузиастов).

Последние месяцы шесть из десяти моих дискавери созвонов с клиентскими командами начинаются так — Clay купили, Claude всем раздали, промты написали — но все равно получается какая-то нестабильная хрень, которую нужно перепроверять руками (что сводит ROI мероприятия и мотивацию внедренцев к околонулю).

И почти всегда вскрытие показывает попытку закрыть здоровенный блок микро-процессов каким-то одним чудо-промтом типа "сделай рисерч", "найди целевые контакты" и т.д.

Сейчас будет немного обидно.

Если вы хотите повторяемого результата — даже в 2026 году, даже со всеми чудесами, которые показывают на презентациях LLMок, то перед сборкой большого каскада промтов или агента все еще нужно дробить задачи и оттачивать каждый винтик процесса.

Особенно, если у вас не очень массовый аутрич с большой ценой ошибки.

Пример на скриншотах — крошечный (и как будто бы несложный) кусочек бизнес-процесса по отработке целевого аккаунта — поиск нужных контактов под нашу гипотезу.

Но, если вы не хотите каждый раз получать "рандом", то нужно научить LLM модель:

1. Генерить тайтлы сотрудников, к которым мы будем заходить (особенно актуально для enterprise сделок, где наша решение может "зацепить" сразу несколько департаментов), так как вручную шуршать по тысячам строк — удовольствие ниже среднего

2. Добавлять в базу и проверять домены всех дочерних и материнских организаций, которые могут иметь отношение к вашему проекту (на скриншотах пример из продажи аутсорса в геймдев — с одними гипотезами стучимся в "мамку" Embracer Group, по другим вопросам пингуем менеджмент локальных студий).

3. По каждому сотруднику делаем проверку, работает ли он в компании + генерим короткое саммари на основе LI профиля (для топ-менеджмента запускаем отдельный рисерч с поиском возможных персональных айсбрейкеров)

4. Сводим отобранные контакты в таблицу, где по каждому целевому сотруднику сформирован "энгл" (что хотим сказать), возможные айсбрейкеры и релевантный фактаж из рисерча (скажем, в письме руководству alkimia interactive, студии, которая занимается римейком первой "Готики" разумно упоминать именно их подшефный проект, а не просто рандомные игры от команд, которые входят в материнский холдинг)

Повторюсь, из всего account-based фреймворка это, пожалуй, самый простой и технологичный этап, но даже по нему есть десятки маленьких элементов, которые надо оттачивать, не жалея жопочасов.

Алгоритм

— Понимание и фиксация ручных процессов биздевов
— Разбивка процессов на маленькие кусочки
— Закрытие кусочков промтами
— Сборка оттестированных промтов в отдельные каскады / агенты

Если хотите провести эту работу под моим надзором — приходите на базовый курс для AI-first биздевов (только что выложили даты нового потока -- старт 27 апреля) или свяжитесь с редакцией, чтобы обсудить индивидуальную работу с командой.

Ту хум ит мэй консерн — только что выложил большой 20-минутный обзор обновленной сборки курса для современных ai-first биздевов. Смотрим на лендинге, cтарт 11го потока в этот понедельник.

Душнейший войс про Clay Ads, вендор-лок и дедовские истории про SAAS из начала 2010х

P.S. 11 поток курса для ai-first биздевов. Старт 16 марта. Программа, регистрация, отзывы.

Пару недель назад Clay мощно ворвались в adtech –- теперь базы данных для аутрича можно синхронизировать с рекламными кабинетами в LI, мете и гугле, чтобы запускать ультра-мега узкий таргетинг по целевым аккаунтам.

Выглядит все очень круто и логично с точки зрения их (относительно) нового позиционирования "мы не только аутрич, мы GTM engine".

Но есть нюанс -- если вы варитесь в мире SAAS ну хотя бы лет 10, то наверняка слету назовете десятки кейсов, когда, при агрессивном наращивании функционала в смежных нишах, вендор стремительно терял core экспертизу или отъезжал кукухой (как, в свое время, Apollo, которые решили, что они теперь не про лучшие базы данных по соотношению цена / качества, а про end-to-end решение для лидгена).

Совершенно не факт, так же будет с Clay, но не учитывать этот риск и не рассматривать запасные варианты — сомнительное управленческое решение.

Чуть позже дополню мысль в отдельном войсе.

P.S. 11 поток курса для ai-first биздевов. Старт 16 марта. Программа, регистрация, отзывы.

Пару недель назад Clay мощно ворвались в adtech –- теперь базы данных для аутрича можно синхронизировать с рекламными кабинетами в LI, мете и гугле, чтобы запускать ультра-мега узкий таргетинг по целевым аккаунтам.

Выглядит все очень круто и логично с точки зрения их (относительно) нового позиционирования "мы не только аутрич, мы GTM engine".

Но есть нюанс -- если вы варитесь в мире SAAS ну хотя бы лет 10, то наверняка слету назовете десятки кейсов, когда при агрессивном наращивании функционала в смежных нишах вендор терял core экспертизу или вообще сходил с ума (как, в свое время, Apollo, которые решили, что они теперь не про лучшие базы данных по соотношению цена / качества, а end-to-end решение для лидгена).

Совершенно не факт, так же будет с Clay, но не учитывать этот риск и не рассматривать запасные варианты — сомнительное управленческое решение.

Чуть позже дополню мысль в отдельном войсе.

P.S. 11 поток курса для ai-first биздевов. Старт 16 марта. Программа, регистрация, отзывы.