Как нейросети меняют B2B-продажи
Известный эксперт по продажам Дмитрий Норка рассказывает о том, как искусственный интеллект трансформирует B2B-рынок и почему персонализация становится ключевым
В этом году издательство «АСТ» готовит к выпуску новую книгу, посвященную революционным изменениям в сфере B2B-продаж. Мы встретились с Дмитрием Норка, автором книги, чтобы узнать о ключевых идеях этой работы и о том, как искусственный интеллект меняет подход к взаимодействию с бизнес-клиентами.
Расскажите, почему персонализация стала критически важной для B2B-продаж, и как искусственный интеллект помогает ее реализовать?
Рынок B2B кардинально изменился — современные корпоративные заказчики больше не приемлют стандартизированные подходы. По исследованиям, которые я привожу в книге, 76% B2B-клиентов ожидают понимания их специфических бизнес-задач, а не просто презентации продукта.
В B2B цикл сделки может занимать месяцы, и здесь ИИ создает колоссальное преимущество. В книге я анализирую кейс промышленного поставщика, который внедрил ИИ-систему для анализа закупочных паттернов своих клиентов. Система выявляла сезонность, предсказывала потребности в комплектующих и формировала индивидуальные предложения для каждого корпоративного клиента. Результат? Увеличение доли в кошельке клиента на 28% за первый год.
Какие ключевые ошибки совершают компании при внедрении персонализации, и как их избежать?
Главная ошибка в B2B — переносить подходы из B2C без адаптации. В корпоративных продажах решение принимает не один человек, а целый комитет с разными приоритетами. В книге я называю это «многослойной персонализацией» — когда нужно одновременно учитывать потребности технического директора, финансового директора и CEO.
Вторая частая проблема — игнорирование специфики отрасли. В B2B нельзя обойтись общими фразами. Я привожу пример компании, которая внедрила ИИ-систему с отраслевыми моделями. Для фармацевтических клиентов акцент делался на соответствие регуляторным требованиям, для ритейла — на скорость поставок. Эффективность коммуникаций выросла на 42%.
Третья ошибка — недооценка сложности B2B-данных. Корпоративный клиент — это экосистема с множеством участников, историей взаимодействий, бюджетными циклами. В книге я показываю, как правильно структурировать эти данные для эффективной работы ИИ.
Как работают языковые модели (LLM), и почему они становятся незаменимым инструментом для B2B-продаж?
В B2B-продажах успех часто зависит от понимания сложного технического или отраслевого контекста. Языковые модели способны обрабатывать огромные объемы специализированной информации и извлекать из нее ценные инсайты.
В книге я описываю, как компании используют LLM для подготовки к тендерам и сложным переговорам. Модель анализирует тендерную документацию, выявляет скрытые требования и помогает сформировать предложение, максимально соответствующее критериям. Один из моих кейсов показывает, как инжиниринговая компания повысила процент выигранных тендеров с 23% до 41% благодаря такому подходу.
LLM также трансформируют работу с входящими запросами от корпоративных клиентов. Они классифицируют запросы по сложности, приоритету и потенциальной ценности, распределяя их между соответствующими специалистами. Это особенно ценно в B2B, где цена ошибки в обработке запроса может исчисляться миллионами.
Что эффективнее в B2B: CRM с ИИ или универсальные чат-боты? Какой подход выбрать?
В B2B с его длинными и сложными циклами продаж CRM с интегрированным ИИ становится стратегическим преимуществом. Система не просто хранит данные, а активно анализирует взаимодействия, прогнозирует вероятность закрытия сделки и подсказывает оптимальные действия менеджерам.
При этом специализированные B2B-боты также находят свое применение, особенно для работы с техническими запросами и поддержки существующих клиентов. Один из примеров в книге — бот для инженеров-проектировщиков, который отвечает на вопросы о спецификациях, совместимости компонентов и помогает в выборе решений. Это сократило время на техническую поддержку на 62% и позволило инженерам по продажам фокусироваться на стратегической работе с ключевыми клиентами.
Как правильно собирать и анализировать данные о B2B-клиентах, чтобы улучшить персонализацию?
B2B-данные имеют свою специфику. Помимо стандартных сведений о компании, критически важно анализировать структуру принятия решений — кто входит в закупочный комитет, какие роли и влияние у каждого участника.
В книге я предлагаю простую схему сбора данных о B2B-клиентах. Я называю ее «тремя слоями понимания бизнеса». Сначала мы собираем базовую информацию — с кем работали, что покупали, какие технические требования предъявляли. Затем изучаем текущие потребности — над какими задачами клиент работает сейчас, какие бюджеты выделены, какие проблемы хочет решить. И наконец — стратегическое понимание: куда компания движется в перспективе, какие крупные проекты планирует, в какие технологии собирается инвестировать. Такой подход позволяет видеть не только сиюминутные запросы, но и долгосрочные потребности клиента.
Какие когнитивные ловушки мешают B2B-продавцам правильно понимать клиентов, и как их избежать?
В B2B-продажах когнитивные ловушки особенно опасны из-за сложности и многослойности сделок.
Самая распространенная — «туннельное видение». Продавцы фокусируются на одном контактном лице и не видят полной картины принятия решений в компании клиента. В книге я описываю, как ИИ-система выявила критическое влияние технических специалистов среднего звена на покупки промышленного оборудования, хотя продавцы взаимодействовали только с топ-менеджментом.
Еще одна ловушка — «проекция ценности». Продавцы предполагают, что клиенты ценят те же аспекты продукта, что и они сами. ИИ-анализ коммуникаций в одной IT-компании показал разительное несоответствие между тем, что подчеркивали продавцы (инновационность, технические характеристики), и тем, что интересовало клиентов (надежность, простота внедрения, совместимость с существующими системами).
ИИ помогает выявлять эти ловушки, анализируя не только явные запросы, но и тон коммуникации, паузы в переписке, реакции на разные аспекты предложения. Это особенно ценно в B2B, где клиенты часто не артикулируют свои истинные опасения напрямую.
Как правильно формулировать промпты для эффективной работы с ИИ в B2B-продажах?
B2B-контекст требует особого подхода к промптам. Важно учитывать отраслевую специфику, сложность продукта и многоэтапность процесса принятия решений.
Например, вместо общего запроса «подготовь презентацию для клиента» эффективный B2B-промпт выглядит так: «Подготовь ключевые слайды презентации для IT-директора металлургической компании, которая рассматривает внедрение ERP-системы. Они находятся на стадии сравнения трех поставщиков. Главные приоритеты: минимизация рисков при миграции данных и интеграция с существующими производственными системами. Формат: 5 слайдов с конкретными техническими решениями и кейсами из металлургической отрасли.»
Такая детализация позволяет получать от ИИ действительно релевантные материалы, которые резонируют с конкретным B2B-клиентом в конкретной ситуации.
Как персонализировать коммерческие предложения, чтобы они действительно работали в B2B?
В B2B стандартное коммерческое предложение — это практически гарантия проигрыша. Корпоративные клиенты ожидают глубокого понимания своего бизнеса и конкретных решений своих задач.
В книге я представляю концепцию «матрицы B2B-персонализации». По горизонтали — разные роли в принятии решений (технические специалисты, финансисты, руководители). По вертикали — ключевые аспекты предложения (решение, внедрение, ROI, риски). На пересечении — специфические аргументы и доказательства, важные для конкретной роли.
Я рассказываю о поставщике IT-инфраструктуры, который внедрил такой подход. Для каждого клиента ИИ анализировал структуру компании, собирал информацию о ключевых стейкхолдерах и формировал многослойное предложение. Для IT-директора акцент делался на технической архитектуре и безопасности, для CFO — на TCO и поэтапных инвестициях, для CEO — на стратегических преимуществах и кейсах конкурентов. Конверсия предложений в сделки выросла на 37%.
Как AI может предугадывать возражения B2B-клиентов и помогать продавцам работать на опережение?
В B2B возражения часто связаны с комплексными факторами — внутренней политикой компании, техническими ограничениями, бюджетными циклами. ИИ способен анализировать эти факторы и предсказывать потенциальные барьеры.
Например, для компаний, недавно прошедших слияние, система выявила, что в 83% случаев ключевым возражением будет совместимость с разнородными системами обеих объединенных компаний. Для публичных компаний в конце финансового года главным барьером с вероятностью 76% становились бюджетные ограничения.
Продавцы получали эти инсайты до начала переговоров и готовили соответствующие аргументы и решения. За счет проактивного снятия возражений средний цикл B2B-сделки сократился на 31%.
Какие глобальные тренды в AI и персонализации B2B-продаж будут определять рынок в ближайшие 5 лет?
B2B-рынок ждут фундаментальные изменения. Первый тренд — «предиктивная коммерция». ИИ будет настолько хорошо понимать бизнес-циклы и потребности клиентов, что сможет формировать предложения еще до осознанного запроса. По сути, B2B-компании переходят от реактивных продаж к проактивному предложению решений.
Второй тренд — «вертикальная специализация ИИ». Вместо общих моделей будут доминировать решения, глубоко понимающие специфику конкретных отраслей. Представьте ИИ, который знает все нюансы фармацевтического производства или нефтегазовой отрасли.
Третий тренд — «консолидация B2B-данных». Компании активно формируют единые хранилища данных, объединяющие информацию из CRM, ERP, маркетинговых систем и внешних источников. Это создает фундамент для по-настоящему целостного понимания B2B-клиентов.
Четвертый тренд — трансформация роли B2B-продавца. Из «транслятора информации» он превращается в «бизнес-консультанта», который при поддержке ИИ формирует комплексные решения для клиентов.
И наконец, «интеграция цепочек поставок через ИИ». B2B-компании не просто продают продукты, они интегрируют свои системы с системами клиентов, создавая единые интеллектуальные экосистемы.
Компании, которые игнорируют эти тренды, рискуют оказаться неконкурентоспособными в новой эре B2B-продаж, где персонализированный подход, усиленный ИИ, становится не преимуществом, а необходимостью.
Автор: Дмитрий Норка
Эксперт с многолетним опытом в построении доверительных отношений в командах. Автор книги «Доверие в бизнесе».
Получайте свежие материалы на https://doverie.biz и присоединяйтесь к нашему сообществу в https://t.me/dnorca
Любое использование материалов возможно только с активной гиперссылкой на источник: https://doverie.biz