Телеграм канал «Школа трекеров Евгения Калинина»

Сделал скилл для AI-супервизии продающих диагностических сессий

Загрузите в него расшифровку одной или нескольких диагностических сессий. Скилл разберет, что там происходило, проверит качество диагностики, оценит, целевой ли клиент, найдет, где у него возникли сомнения, разберет ваш оффер и закрытие сделки.

Вот скилл: https://github.com/meatreach/diagnostic-session-supervisor

Он покажет, принял ли клиент диагноз, понял ли ценность платной работы, почему ушёл «думать» или «согласовывать» и что стоило сказать иначе. А если загрузить в него сразу пачку сессий – покажет типовые ошибки и проблемы.

Но увидеть ошибку и научиться действовать иначе – две разные задачи. Приглашать людей на ДС, квалифицировать, делать оффер, работать с возражениями и закрывать на продажу нужно тренироваться.

Этим мы будем заниматься на курсе Евгении Гулицкой по продажам трекинга. Там практика в парах, тестирование офферов и работа со всей воронкой – от лидгена до продолжительной работы с клиентом.

Подробности и запись: @evgeniya_gulitskaya

На хайповых рынках (типа AI сегодня) больше всего зарабатывают те, кто продает лопаты.

До тех пор, пока не приходят те, кто этими лопатами правда может заработать большие деньги.

Инструменты и инфраструктура – это круто. Но когда у вас уже есть действующий бизнес с большими оборотами, этими инструментами вы можете расшить ограничения, не позволяющие вашему бизнесу зарабатывать в 10 раз больше.

А потом еще и скупить все остальные такие же бизнесы. Например, делая какой-нибудь AI-роллап.

Второй поток курса по продажам трекинга

На следующей неделе запускаем второй поток курса Евгении Гулицкой по продажам трекинга.

Курс для трекеров, которым нужно собрать или докрутить всю систему продаж: понять, где находить клиентов, научиться приглашать их на ДС, проводить продающую диагностику, делать оффер, работать с возражениями и закрывать на трекинг.

Он подойдёт и тем, у кого пока не хватает диагностик, и тем, у кого ДСки есть, но плохо превращаются в продажи. Всё это практические навыки, поэтому участники будут не только разбирать теорию, но и много тренироваться.

Программа курса:

- Лидген и приглашение на ДС. Как закрывать на диагностическую сессию в чатах и переписке, на нетворк-встречах и выступлениях, через партнёров и другие каналы.
- Продающая диагностическая сессия. Как проводить диагностику, чтобы сделать оффер на трекинг с большим чеком и получить меньше возражений.
- Оффер на трекинг. Что и когда говорить клиенту, чтобы продавать трекинг от 100 000 рублей в месяц.
- Работа с возражениями. Что отвечать на «подумаю», «дорого», «сейчас неактуально», «вроде всё понятно, что делать» и «мы сами что-то поделаем и обязательно вернёмся».
- Закрытие на продажу. Как продавать на первой диагностической встрече, а не уходить в долгую бесполезную переписку или дополнительные бесплатные встречи.
- Переход от бесплатной диагностики к платной. Как начать получать деньги за эту работу.
- Работа после продажи. Как вести трекинговые месяцы, чтобы клиент получал результат, оставался с вами дольше и стабильно платил.
- Практика: составление и тестирование офферов на ДС в разных каналах, подготовка к реальным диагностикам, упражнения в парах и индивидуальная встреча с Евгенией по стратегии продаж.

Формат: онлайн, один месяц, два занятия в неделю по два часа — лекция и практика.

Судя по отзывам участников предыдущего потока, вас ожидает «разрыв шаблонов и внутренних ограничений в голове» (цитата).

За датами, стоимостью и записью идите к Евгении Гулицкой: @evgeniya_gulitskaya

Я подумаю и обязательно вернусь.
Мне нужно обсудить с партнером, и мы вернемся в среду.
Я понял, что делать, пока сами попробуем, и если не получится, вернемся.
Ой, это дорого, у меня нет такого бюджета.

Завтра в рассылке Школы трекеров поговорим о том, как определить реальные причины возражений клиента при продаже консалтинга, и что с ними делать.

🟢 Подписывайтесь на рассылку по кнопке ниже

Со-творчество с AI

Заметил, что больше всего пользы от работы с AI-трекером Clariozo получают те, кто начинает с ним разговаривать, как с живым. Приносят ему результаты своей работы и ждут обратной связи. Приходят посоветоваться.

И вместе создают результат.

Увидеть в AI партнера, с которым можно совместно что-то создавать – отдельный навык. Без него все, что у вас получится – вы говорите ему, что нужно сделать, он делает не то, вы расстраиваетесь. И это не баг, не недостаток модели – это всегда так. Для задач, с которыми AI будет справляться на 100% так, как вы его проинструктировали, он, чаще всего, просто не нужен.

Чтобы меньше расстраиваться и получать больше полезного результата, попробуйте оставлять AI больше пространства для агентности. Совместно двигаться к результату. Когда вы приносите свой кусок, свое действие в направлении результата и ждете, что следующим ходом AI привнесет от себя.

Если я знаю, как надо сделать – это значит, что у меня есть моя часть понимания, чего я хочу, как я хочу, чтобы было. У этого понимания есть две зоны неопределенности.

Во-первых, моя картинка все равно не полна. Даже если я очень подробно описываю алгоритм, по которому нужно действовать, я что-то не учел. Там есть еще что-то, где нужно будет принимать решение.

Если я это учитываю, то описывая этот алгоритм, я имею в виду, что там есть белые пятна, где AI будет принимать какие-то свои решения. Я могу явным образом спросить его, как, с его точки зрения, лучше решать эту задачу. Могу спросить, что я не учел, он покажет мне, где что-то еще нужно додумать, и предложит свои решения. Я могу полностью оставить это на его усмотрение, и он решит что-то сам по ходу дела.

В разных ситуациях я могу действовать по-разному. Я могу его спросить, а могу отправить действовать, пусть сам решает. Доля того, что я жестко забрифовал и что он будет придумывать сам, могут разниться. Я могу быть супер-директивен, а могу задать только общую рамку. Главное, делать это более или менее осознанно, чтобы уровень свободы, которую вы даете агенту, соответствовал вашим ожиданиям от его поведения.

И вторая зона, в которой возникает неопределенность. Даже если я все подробно задал, он все равно будет галлюцинировать, он все равно будет пороть какую-то отсебятину, все равно забудет про какие-то части инструкции и что-то сделает не так, как я ожидал. Это можно воспринимать как ошибку, которую надо исправить – и в некоторых случаях это действительно такая ошибка. Но можно это воспринимать как его вклад в совместный процесс.

Он подумал, что лучше будет вот так.

Иногда он не прав, а иногда прав. Поэтому каждый раз, когда я что-то говорю в диалоге с агентом, я вбрасываю какую-то часть картинки, которая мне видна и понятна, и мне очень интересно, какую другую часть картинки принесет агент. И вот из этого мы и слепляем вместе, в процессе со-творчества финальный результат. Который может мне не понравиться, и я начну его переделывать следующей такой же итерацией.

Кстати, с людьми все точно так же.

Конференция "Трекинг 2026"

В сентябре, как обычно, проведем нашу ежегодную конференцию про трекинг.

У конференции каждый год своя тема, вокруг которой мы формируем программу.

Как вы считаете, какую тему лучше всего выбрать в этот раз? Пишите в комментариях, что думаете. Или мне в личку.

Если хотите выступить, тоже пишите мне @meatreach_ru тему, про которую готовы рассказать. Программу будем формировать чуть позже, но предварительные заявки от спикеров я могу уже сейчас собирать и записывать в специальную книжечку.

В 2016 году Джеффри Хинтон – один из пионеров современного искусственного интеллекта и глубокого обучения, лауреат премии Тьюринга – говорил, что через несколько лет радиологи станут не нужны, потому что нейросети научатся лучше людей распознавать изображения.

Сети действительно научились. Но спрос на радиологов и их зарплаты от этого только выросли.

Завтра в рассылке Школы трекеров будем разбираться, как оказаться среди таких радиологов –
тех, кто от AI-автоматизации станет еще более востребован.

🟢 Подписывайтесь на рассылку по кнопке ниже