Самое важное в IT за неделю: Как AI-агенты могут заменить ПО

Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Ротенко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о самых важных новостях недели. Например, почему AI-стартапы растут быстрее, чем SaaS. Как AI-агенты могут заменить программное обеспечение. Что означает конец эпохи программного обеспечения? Какие основные вызовы при создании успешной SaaS-компании? И какие техники продаж помогают постоянно добиваться успеха? Первая новость от TechCrunch о том, что Stripe утверждает, что AI-стартапы растут быстрее, чем SaaS, и называть их пустышками зря. В данном ежегодного отчета Stripe AI-стартапы демонстрируют беспрецедентные темпы роста по сравнению с традиционными SaaS-компаниями. Топ-100 AI-компаний достигли годового дохода в 5 миллионов долларов за 24 месяца, тогда как топ-100 SaaS-компаниям потребовалось 37 месяцев в 2018 году для достижения такого же результата. Примечательные примеры такого роста. Курсор превысил 100 миллионов долларов дохода. Lovable достиг 17 миллионов ARR за три месяца. И развитие AI-отрасли повторяет путь SaaS от горизонтальных решений, а-ля Charger 5 и так далее, до вертикальных отраслевых инструментов. Сооснователи Stripe, Патрик и Джон Колесон, считают ошибочным называть такие стартапы LLM-пустышками, поскольку эти решения создают долговременную ценность благодаря контексту, данным и интеграции в рабочие процессы. Отрясливые AI-инструменты, такие как Average, Nabea, DeepScribe, SketchPro, демонстрируют реальное экономическое влияние LLM-моделей и технологий в конкретных сферах. Stripe также отмечает успех вертикальных SaaS-платформ для малого бизнеса. 6% МСБ малого и среднего бизнеса на таких платформах зарабатывают 1 миллион долларов в первый год, что на 60% больше по сравнению с другими. Окей, о чем нам говорит эта новость? Ну, с одной стороны, Stripe действительно лидер, у которого есть основная статистика, все основные биллинги идут через этого процессингового провайдера. Раз. Соответственно, у Stripe достаточно большая база для сравнения, и в этом смысле Stripe можно доверять. Они все считают и считают достаточно точно и правильно. Теперь смотрим. Получается, что SaaS-компании потребовалось 37 месяцев в 2018 году, 37 месяцев — 3 года для достижения 5 миллионов долларов, в то время как AI-компания получилась достичь годового дохода в 5 миллионов долларов за 24 месяца. Ну, 6 лет разницы и цена доллара тоже достаточно изменилась, хотя, с другой стороны, количество денег выросло, но сейчас количество денег сужается. То есть мы не видим такого как безумных трап и так далее. Поэтому, в принципе, этап ковида не зацепило ни одно, ни второе. Поэтому здесь, скажем так, данные более-менее чистые. Естественно, AI как более эффективные инструменты, как инструменты нового технологического уклада, назовем так, замещают часть работы. И люди с удовольствием отдают рутинные операции, какие-то вещи, о которых они не хотели бы думать, которыми они не хотели бы заниматься, отдают сейчас решением, потом отдадут агенту. И сейчас, конечно, биллинги AI-решений растут. Это здорово, это отлично. При этом я думаю, что следующим этапом будут расти биллинги, следующая волна. Это будет не просто AI-решение, где вам дается инструмент для того, чтобы решить определенную задачу, а следующим уровнем это будут условные агенты, где вы будете платить за результат. То есть, где вам не просто дали инструмент, условный, лопату или экскаватор, которым нужно выкопать, которым нужно учиться работать, обладеть, так сказать, специализацией, потому что владение инструментами – это тоже обучение, это время, силы, никто не хочет с ними заниматься. Поэтому вам дадут не экскаватор, а вам, грубо говоря, дадут решение, которое покажет вам выкопанную яму или покажет результат. И вы оплатите уже результат данной работы. По такой модели уже работает Интерком. По такой модели пробует работать уже HubSpot, где они билинги привязывают к закрытым определенным контактам. Вот Интерком, например, берет 0.99 центов, ну, то есть почти 1 доллар, за закрытый клиентский реквест, который они закрывают с помощью AI. Поэтому это интересная история, потому что это, с одной стороны, для ряда компаний, которые неактивно пользуются различными услугами, снижает порог входа. Они не должны платить ежемесячный платеж. То есть это, я так понимаю, шаг в сторону клиента. С другой стороны, я так понимаю, что компании сейчас тестируют эту модель. Если окажется, что хард-ьюзеры, то есть те, кто активно пользуются подобной моделью, платят гораздо больше или генерируют гораздо больше чек, ну, так, соответственно, такая модель будет дальше развиваться. И вот, кстати, следующая новость. Так, следующая новость про то, заменят ли AI-агенты SaaS. Это новость от Барта Жаеворски, блок-компании LogRocket. Он говорит о том, что SAS-продукты стали стандартом в цифровой экономике, обеспечивая прибыльную модель монетизации софта по подписке. Глава Microsoft Сатья Наделла предложил, предположил, что AI-агенты смогут заменить традиционные программные интерфейсы, действуя как цифровые сотрудники. AI-агенты – программные системы, способные выполнять задачи, обычно выполняемые людьми, включая сборы и анализ данных. Основные сферы применения — это автоматизация личных задач, планирование путешествий, управление финансами. AI-агенты могут устранить необходимость в интерфейсах SaaS, позволяя получать данные или результаты через простые команды. На практике AI-агенты эффективны для достижения 80-90% результата, но ограничены в контекстуальном понимании и творчестве. Интересный вывод, но сейчас обсудим. Вероятное будущее – гибридная модель, где AI-агенты дополняют SaaS, упрощая интерфейс и автоматизируя рутинные задачи. Препятствия для полной замены, по мнению Satya, такие – проблема интеграции данных, вопросы доверия и потенциальное сопротивление работников. С SaaS-платформой останутся необходимой инфраструктурой для работы AI-агентов, и оптимальная стратегия – использовать засчитания SaaS и AI-агентов для создания более эффективных инструментов. Давайте вспомним, что Сатя говорил не так давно. Он говорил вообще, что любая работа программного обеспечения – это, по сути, работа с базой данных. Ну, как он это воспринимает. То есть вы откуда-то берете данные, эти данные перерабатываете. Это работа с данными, с неким структурированным массивом данных. Назовем это так. Вот. Вы их перерабатываете и в другом виде отдаете пользователю. Это его такое видение. И поэтому любая работа с программного обеспечения – это обработка данных. С одной стороны, с этим сложно спорить, с другой стороны, мне кажется, это некое сужение вообще-то понимания и ограничивание себя только до баз данных и обработки данных. Ну, мне кажется, это как бы узко. Итак, значит, он говорит о том, что агенты заменят традиционные программные интерфейсы, действуя как цифровые сотрудники. Безусловно. Здесь есть несколько нюансов. Во-первых, цифровой сотрудник будет действовать в рамках той модели, которую вложили в него разработчики. Раз. который ограничили его постановщики задачи и те, кто контролирует принятие решения. На данный момент люди, вместо того, чтобы делать, собственно, работу руками, головой, там, как угодно, будут фокусироваться на том, что, первое, готовить правильные промпты, как я недавно вычитал в одном из блогов, кажется, что сделать действительно точный, правильный промпт легко. Задача на время, необходимое для составления действительно детального пункта, может составлять от двух до восьми часов, когда вы описываете все важные условия, роли и так далее. Поэтому, возможно, часть функции человека... Часть функции постановщика задачи останется на человеке. Это раз. И в любом случае контроль останется на человеке, потому что когда мы говорим о... каких-то вещах, связанных с предельными рисками. Ну, например, то же самое, автоматизация личных задач. Да, AI с удовольствием разбросает задачи, но он не до конца понимает, какие задачи для вас критически важны, какие менее важны. Планирование путешествия, при каких параметрах и так далее. финальную точку в этих рассуждениях и в этих предложениях будет ставить человек. Особенно, когда мы говорим про управление финансами. Куда вы деваете деньги в данной ситуации, зачем и почему. Соответственно, когда будет расти для человека предельная стоимость подобного решения, возьмем еще более интересный пример, еще более дальний. Электронный суд, то есть условный AI-агент выполняет роль судьи, идеально разбирается в законах, знает всю законодательную базу, ну зубов прямо сейчас онлайн, имеет всю историю различных кейсов, которые были за всю историю накоплены и оцифрованы, то есть это идеальный судья. Но! Вопрос. Готовы ли стороны полностью возложить, и стец, и ответчик, условно говоря, полностью возложить ответственность на искусственный интеллект? при решении, предположим, имущественных споров, при решении административных или даже уголовных споров, потому что цена вопроса может быть очень большая. В некоторых случаях это может быть цена жизни человека. Поэтому пока мы находимся на этапе определенного перехода, Пока доверия к системам недостаточно много, они будут оставаться лишними помощниками, скажем так, атаковать те области, которые забирают работу в тех областях, которые пока где цена вопроса, во-первых, очевидна и, как бы, достаточно невелика. Ну, то есть, условно говоря, да простят меня сотрудники в этих областях. Это копирайтинг, это, возможно, где-то дизайн, 3D дизайн, подсказки и так далее. Но все равно постановщик задачи и тот, кто контролирует результат и отвечает за решение, человек. Это написано во всех юзер-регриментах. всех AI-решений. Решение, ответственность за решение, принятое AI, несет тот, кто поставил данную задачу и, ну, грубо говоря, получил результат. То есть это ваша зона ответственности. Поэтому в будущем, конечно, по мере увеличения доверия будет расти количество решений, которые будут передаваться искусственному интеллекту. Ну, вспомните, например, как вы начинали пользоваться Google Maps. Да, они были менее точные или там любые другие там Навигаторы или Waze и так далее. Вы сначала им не доверяли. Вы смотрели, сравнивали, работает он правильно или не работает. Сейчас, пожалуйста, вы заходите в любой такси, в Uber, в Bolt и так далее, уклон, вы заходите и видите, что водитель даже не думает. Он просто в большинстве случаев, вот ему говорят ехать прямо, он едет прямо, говорят свернуть налево, он сворачивает налево. Некоторые, конечно, сравнивают и говорят, окей, я лучше поеду вот так, это будет на тот же опыт и так далее. Но основой для принятия решений водителя уже является некий интерфейс, некая система, к которой они привыкли, с которой они работают каждый день. Они доверяют. Поэтому я согласен с общим выводом, что, по сути, будет объединение SaaS систем AI решений. Уже мы видим, что основные SaaS решения внедряют в свою структуру различные AI-модели, таким образом позволяя снизить себестоимость своих решений, то есть перекладывая поддержку частично на AI, повышая вообще масштабируемость бизнеса в таком случае, улучшая клиентскую поддержку, как я уже говорил, снижая себестоимость обработки данных. То есть пока это все на уровне Работает на уровне себестоимости и на уровне получения новых уровней, на уровне данных. Но, я думаю, возможно, будут и новые решения, которые такие просто-просто AI, где появятся новые игроки, новые гуглы, новые open AI, про которых мы сейчас не знаем, но которые поменяют полностью весь ландшафт нашей работы с данными и с AI-агентами. Поэтому наблюдаем, ищем, смотрим, что в итоге получится. Новость от Angular Ventures Дэвид Пэттерсон. Он говорит о том, о разговорах, о концепт эпохи программного обеспечения. То есть он рассуждает на тему того, а действительно ли мы сейчас находимся на последнем этапе данной эпохи. Эти предположения усилились на фоне роста платформ для создания приложений, той же платформы Lovable, которая достигла 17 миллионов VRR за три месяца. И автор пришел к выводу, что мы наблюдаем конец YC, то есть Y Combinator, поскольку исчезает ключевое преимущество – ограниченный доступ к умению создавать ПО. Аналогия с камерами. Доступность не сделала всех режиссерами, но привела к взрыву разнообразия визуального контента. Дэн Шипер предлагает новую концепцию. Программное обеспечение – теперь контент, который размывает границы между разработчиками и пользователями. AI-созданное программное обеспечение может быть одноразовым, легко создаваемым и утилизируемым по мере необходимости. Низкая стоимость создания программного обеспечения позволяет обслуживать меньшие рынки, что ведет к появлению миллионов микро-стартапов. И конечная стадия конца эпохи программного обеспечения – это мир, где ПО становится выразительным, как любой творческий формат. Ну, коллеги, давайте посмотрим на реальность, так сказать, без розовых очков. Когда мы говорим про создание условного одностраничника, уже есть сервисы, которые могут за три минуты сделать удобно более-менее удобоваримый вариант, который будет достаточно общим, который будет вполне стандартным, который будет отвечать основным требованиям, но он будет таким, пока достаточно стандартным. То есть уже потихонечку растут решения, которые могут делать какие-то простые базовые функции достаточно хорошо, но это пока ранняя стадия еще. То есть пока они только набирают ход, они не стали стандартом. Поэтому самые базовые, простые потребности будут, конечно, закрыты специализированными AI-решениями, AI-агентами. Но когда мы говорим о более сложных вещах, которые связаны либо с разработкой сложных специализированных систем, либо с работой с большим количеством определенных данных, на которые маленькие пользовательские решения не рассчитаны, Тогда и будут нужны разработчики. Поэтому говорить о том, что разработчики будут не нужны, это несколько наивно и преждевременно. Знаете, есть хороший пример, когда до эпохи книгопечатания, до эпохи Гутенберга, большое количество людей занималось ручной перепиской книг. То есть занимались тем, что переписывали книги от руки. Потом появился печатный станок. пропали ли эти люди? Ни в коем случае. Они перестали писать от руки, но возникли профессии дизайнера, более массовой стала грамотность. То есть, по сути, появление новой технологии привело к изменению технологического уклада и к распространению знаний в целом, знаний и умений в целом. Поэтому аналогичная история будет и здесь. Искусственный интеллект зайдет, сделает массовым или достаточно простым решение стандартных задач. Условно говоря, вам нужно создать личное приложение, личную страничку. Что-то такое очень простенькое. Вы сможете сделать это буквально одним щелчком пальца. Достаточно хорошо. Но когда мы скажем о других специализированных решениях, все равно будут нужны разработчики. То есть разработчики меньше станут кодерами, они станут больше архитекторами и контролерами качества. Да, стандартные какие-то массовые задачи будут автоматизированы. Это, естественно, понятно. Но то, что требует глубокого понимания вообще процесса, того, как работает программное обеспечение, как оно разрабатывается, никуда не денется, потому что это те навыки, которые являются необходимыми. Рынок не может обойтись сейчас без подобных навыков. Интересная новость от Пола Стейнсика называется «Don't drop the ball». Не уроните мяч. Ну, то есть, по сути, не упустите шанс, если так иносказательно. О чем он говорит? Даже в высокотехнологичных B2B-компаниях, несмотря на наличие CRM-системы автоматизации, часто случаются базовые ошибки исполнения, когда важные задачи теряются. Типичные примеры таких ошибок – неотвеченные заявки потенциальных клиентов, упущенные возможности дополнительных продаж, игнорирование важных клиентов, небрежное отношение к продлению контрактов и необработанные запросы в службу поддержки. Эти сбои не являются результатом стратегических ошибок или проблем с продуктом или услугой, а представляют собой базовые исполнительские промахи, которые происходят из-за отвлечения внимания и смены приоритетов. Клиенты воспринимают такие ошибки не как забывчивость, а как безразличие, что подрывает доверие, которое потом трудно восстановить. Проблема предотвратима и требует не стратегического гения, а просто правильного структурирования процессов, дисциплины и контроля за их выполнением. Поэтому философия идеальной тренировки тренера по локроссу Фрэнка Федоряки, где мяч никогда не касается земли, иллюстрирует стремление к безошибочному исполнению. Известный адмирал Хайман Риковер, создавший безаварийный ядерный флот США, демонстрирует принцип, что ответственность нельзя полностью делегировать, и она всегда остается с лидером. Лидерство заключается не в героической реакции на кризис, а в его предотвращении через системы и процессы, делающие забывчивость невозможной. Безусловно, справедливо. Более того, чем крупнее становится компания, тем больше будет в ней процессов и людей, которые эти процессы контролируют. Но, с другой стороны, это и обеспечивает постоянный уровень качества, которого нельзя добиться при каждом раз, при каждом уникальном решении, скажем, определенной задачи. Поэтому самое полезное, что можно отсюда вынуть, это проверить, для себя сделать задачу, проверить свои бизнес-процессы, как они выполняются, насколько они описаны, насколько четко владеют этими процессами исполнители и как часто и насколько глубоко они контролируются. Потому что это ключ к избежанию основных потерь в лиды генерации, в продажах, в маркетинге, в деливере, в чем угодно. Знаете, когда говорят, а что такое быстрое сделать, чтобы резко повысить эффективность бизнеса? Да проверьте, какие у вас есть процессы и как тщательно они выполняются. Вы удивитесь, какое... Большое количество скрытых возможностей там есть. Я, например, недавно начал анализировать записи разговоров сайлов. Начал делать это с помощью искусственного интеллекта. Во-первых, это занимает буквально полчаса времени. Скачать транскрипты всех разговоров, получить оценки и так далее. Во-вторых, это дает хорошие инсайты и для меня, и для наших сайлов. Потому что прослушать, условно, 10 часов записи – это реально тяжело. А дать AI, правильно настроенному, на анализ подобные решения – это хорошо. Потому что это подсказывает селам, где они сильны, а где им необходимо повысить свою эффективность для того, чтобы не терять возможности им дальше… Ну, собственно, не терять возможности и продавать больше. У Джейсона Лемкина вышел интересный материал о пяти главных проблемах при запуске успешной продуктовой компании и пять факторов, которые не так важны, как многие думают. Основные вызовы для успеха B2B бизнеса. Первое, что он считает наиболее важным. Так, есть вопрос в чатик. О, давайте, да, отвечу сейчас на этот вопросик. Подскажите, какую CRM и ERP, ERM-систему вы выкористовываете? Впровадены ли там AI-ассистенты? Сергей, посмотри. Значит, мы выкористовываем несколько систем. Есть моя особистая CRM-система, это мои особистые контакты, это Nimble. есть системы власной разработки, фактически это интеграция нескольких Google Spreadsheets в единственный дашборд, и этого полностью достаточно для того, чтобы это давало все необходимые данные для руководства компанией. Поэтому у нас, скажем так, мы, как люди, которые любят налагодживать все под себя, тому мы вот працуем с такими дашбордами, которые интегруются за допомогой разнообразных дашбордов и так далее. Что, впроваджен там и ассистент? Нет, на разе нет, но я думаю, в Nimble уже есть, но я им не очень пользуюсь, потому что мне достаточно тех функций, которые там также есть. Так. Так, и демо далее. Значит, топ-5 челленджи. Основные успехи для вызова B2B. Первое. Поиск отличного со-основателя. Критически важно для большинства предпринимателей, так как мир слишком конкурентен, чтобы побежать без сильного партнера, и Джейсон выделяет особенно технического из CTO. Насчет технического СТО желательно, но не обязательно. А вот несмотря на то, что думают многие другие. А вот действительно, сильный сооснователь – это важно. Это, знаете, две головы делают не 2 результата, а x2 результата. Потому что связи, включается мультипликатор связей, знаний, опыта. И это гораздо больше, чем просто 1 плюс 1 – это не 2, это x2. Это в 2 раза больше. То есть 1 плюс 1 – это не 3, это x3, да. Давайте так, чтобы не было всего столько буквально. Другой вызов, о котором говорит Джейсон – финансирование первых 24 месяцев. В продуктовом бизнесе обычно требуется 2 года упорного труда для создания минимально продаваемого продукта. Он называется MSP – minimal sellable product. И нужен план финансирования на этот период. Да, абсолютно справедливо. Именно для этого нужны венчурные деньги, Preseed серия, гранты и так далее. Нахождение монетизируемой рыночной ниши. Не достаточно создать просто полезный продукт. Клиенты должны быть готовы платить за него вместо проверенных решений. Это правда. Перенос, переход клиентов с существующей, пусть старой, но удобной и привычной модели на новую, которая космический корабль, но неизвестная и рисковая, это всегда большая боль. Это гигантская боль. Клиенты говорят, нет. Пусть страшная, но мы ей полностью довольны. Нам не надо ничего другого. Ты говоришь, подождите, смотрите, это же даст вам совсем другой уровень вообще возможностей. Они говорят, нет, мы не будем рисковать, нам не хотим. Причем это часто говорят даже инноваторы, которые не хотят лезть в подобные процессы интеграции, просто чтобы не было мороки. Им интересно, но для них очень важно, чтобы Это было не nice to have, а must have. Когда must have это решение, тогда они начинают шевелиться. Так, наличие хотя бы одной функции, превосходящей конкурентов в 10 раз. Новый продукт должен иметь киллер-функцию, которая значительно лучше конкурентов, за которую определенный сегмент клиентов готов платить. Да, 100% однозначно так, потому что иначе при существующем уровне информационного шума вы не сможете выделиться, и вы будете не отличаться от миллиона других компаний, которые этим занимаются. Пятое – привлечение талантливых специалистов под ваше видение. Помимо отличного сооснователя, необходимо собрать команду инженеров, партнеров и даже поставщиков, готовых рискнуть. С 100% согласен, однозначно так и есть. Факторы, которые менее важны, чем многие думают. Вход в перенасыщенное рыночное пространство. Это интересно. Большинство компаний находят свою нишу, где у них есть преимущества, и более 70% компаний которые выходят на IPO, являются лишь новыми версиями существующих категорий. То есть они не создают новый рынок, они просто по-другому более эффективно решают существующие проблемы. И это правда здорово. Второе. Отсутствие престижного образования. В конечном итоге это не имеет значения для успеха. Престижное образование на Западе облегчает доступ к начальному венчурному финансированию, Там работа в Google, Stanford, Oxford и так далее. Под это легче собирать деньги, но дальше действительно это переоценено. Расположение вне Гремниевой долины. Три из четырех последних IPO не были расположены на этой территории. Неспособность привлечь венчурный капитал. Можно найти финансирование у клиентов. 100% так и есть. Поздное вхождение в нишу. Каждая категория постоянно преобразуется, и новые игроки регулярно подрывают существующие рынки. Да, 100% так и есть. Пресыщенное пространство, то есть, условно говоря, будучи десятым на многомиллиардном рынке, может быть гораздо более перспективно для решения, чем будучи первым на рынке размером в 100 миллионов. Поэтому с точки зрения его роста капитализации, роста оценки и масштабирования, да, рынок более жесткий и более конкурентный, но зато там и перспективы роста, кстати, в многих случаях гораздо больше. Особенно, если у вас есть киллер-функция, которая значительно лучше всех конкурентов. Так, следующая новость. Последняя новость на сегодня. Так. Yes. Опять же новость от Лемкина. Какие техники... Я решил включить ее в данный обзор, потому что мне кажется, она достаточно важной. Ответ на вопрос, какие техники продаж помогли вам добиться успеха, в то время как другие потерпели неудачу. Ну, и тезисы следующие. Первое. Глубокое знание продукта выделяет успешных продавцов, поскольку 95% менеджеров по продажам в сфере ПО плохо разбираются в своем продукте, хотя клиенты обращаются к ним именно за ответами на продуктовые вопросы. Мастерство проведения демонстрации продукта критически важно для успешного процесса продаж. Выявление и взаимодействие со всеми заинтересованными лицами, стейкхолдерами существенно повышает шансы на успех, особенно в крупных сделках, где обычно участвуют 3-4 ключевых лица, принимающих решение. Но это понятно, надо включать всех, кто принимает решение в процесс переговоров. Личные встречи значительно увеличивают вероятность выигрыша сделки по сравнению с конкурентами, которые используют только онлайн-коммуникации. Да, как справедливо говорят полицейские, что гораздо сложнее избавиться от тела. Дальше, фокус на решении проблемы клиента, а не на самой продаже. Если клиент выделил время на обсуждение проблемы, вероятно, у него есть бюджет на это решение. регулярно последующие взаимодействия с потенциальными клиентами, учитывая, что подходящее время для покупки может наступить через несколько месяцев. Правда. То есть все эти, кто есть у вас в воронке, должны быть постоянно подогреваться интересным контентом, вашими новостями, потому что это, ну, собственно говоря, хороший повод открыть уже, как это, вставить в ногу в закрывающуюся дверь, когда вы считаете, что там ничего нет, что все уже решено. На самом деле все совсем не так. Компания может устать, наступать на определенные грабли, могут подвести существующие поставщики, могут открыться новые возможности. То есть держите ногу в двери. Готовность проводить пилотные проекты, несмотря на дополнительные усилия, поскольку они снижают воспринимаемые клиентом риски. 100% так и есть. Без хороших пилотов продукт не стартует. И следующее, участие SEO в важных сделках демонстрирует значимость клиента и повышает шансы на успешное заключение контракта. Абсолютно справедливо. Поэтому я во многих контрактах сам участвую, прихожу навстречу, рассказываю стратегии и так далее. Поэтому здесь это абсолютно рабочая история. Я вижу, что, понятно, с помощью SEO закрывать все гораздо проще. Так, небольшое объявление. Для подписчиков и тех, кто лайкает наши каналы, вы можете получить бесплатный профессиональный анализ вашего LinkedIn профиля. Как это работает? Первое, подпишитесь. Второе, ставьте лайк. Оставьте комментарий от восьми слов под этим видео. Напишите, что вам понравилось, что не понравилось, какие темы вы считаете актуальными, и получите шанс превратить ваш профиль в мощный инструмент лиды генерации. Ссылку на сам профиль отправьте на почту dms.sasfounders.net. Сейчас я вам выведу эту информацию на экран. То есть это делается для того, чтобы помочь вам... Помочь вам... Сейчас, секундочку, выведу его в Captions. Помочь вам. быть более эффективными и, соответственно, получать больше клиентов с LinkedIn. Я лично проанализирую профиль победителя, раскрою неиспользованный потенциал и подскажу, как его использовать для привлечения новых клиентов в LinkedIn. Результаты будут объявлены в следующую пятницу. Не упустите возможность увеличить ваши продажи благодаря оптимизированному LinkedIn-профилю. Еще раз. лайк, подписка, комментарий, ссылка на профиль и получите персонализированный, не публичный, не публичный анализ профиля. То есть ваши ошибки будете видеть только вы и ваши сильные стороны тоже будете видеть только вы. Желаю всем новых крупных контрактов.