Самое важное в IT за неделю: Почему AI-продажи не работают

Здравствуйте! Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лидер-генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о самых интересных новостях и материалах, связанных с IT за последнюю неделю. В частности, как разгромить такого гиганта, как IBM? Кто выиграет? битву за собственность на данные, как кодинг-агенты пересекли точку невозврата, почему AI-продажи не работают и почему потерянные клиенты становятся вашими злейшими врагами. Первая новость от Гаррета Эдвардса, человек, который победил IBM. Это история произошла много лет тому назад, но я думаю, что вы сможете увидеть этот паттерн, как подобная история повторяется в наши дни. Итак, в далеком 1981 году трое инженеров уволились с работы из-за плохого руководителя, из-за конфликта с руководителем, и создали компанию Compaq в гараже. Они сделали первый портативный компьютер, похожий на IBM PC, и вместо запланированных 30 миллионов долларов заработали рекордные 111 миллионов за первый год. Замечу, это 1981 год, то есть 111 миллионов тогда, но я думаю, это хорошие крепкие полмиллиарда сегодня. В 1986 году руководитель компакт Rod Canyon договорился с Intel, чтобы его компания, а не IBM, первой получила новый процессор 386. Он вложил много денег в рискованный проект и выпустил новые компьютеры, даже раньше IBM. В 1987 году IBM выпустила новую систему PS2 со своей закрытой технологией, чтобы уничтожить всех конкурентов. Но Канин объединился с Microsoft, Intel и другими компаниями в банду 9, чтобы противостоять IBM. И для этого бесплатно поделился своими технологиями с конкурентами. В сентябре 1988 года Каньян открыто объявил войну IBM, отказавшись от предложения поделить рынок компьютеров между двумя компаниями. Он сравнил новую систему IBM с провальной New Coke, и в 1991 году IBM проиграла эту войну. Победа Каньян сохранила открытый стандарт компьютеров, что позволило ценам быстро падать, а компьютерам стать доступными для всех. Это создало основу для современного технологического мира. Но самого Каниона отстранили от руководства в 1991 году из-за конфликта с Советом Директоров. Борьба с гигантами требует не только смелости, но и понимания того, что настоящая победа достигается через создание новых правил игры, а не копирование старых. Canyon доказал, когда ты открываешь свои технологии конкурентам, ты не теряешь преимущество, ты создаешь армию союзников против общего врага. Гиганты падают не от одного удара, а от того, что весь рынок перестает играть по их правилам. Поучительная история на самом деле. IBM в то время был настолько сильным конкурентом. То есть, по сути, компьютеры ассоциировались с IBM в штатах в то время. Все правительства, банки, все корпорации, все работали исключительно на IBM. И это был такой глобальный лидер во всех отраслях и во всех вертикалях. То есть, компьютер равнялся IBM. Посмотрите, похожая история была с Джобсом, когда он пришел и конкурировал с Microsoft и, в общем, достаточно успешно создал свою экосистему. Он, правда, не делился технологиями, но, видите, он изменил правила рынка и занял свое место. Сейчас, если посмотреть, аналогичная история происходит с OpenAI и Google. У Google есть правило поиска, правило поиска информации в интернете. То есть, если ты ищешь что-то, ты ищешь с помощью Google. Видите, прошло 20 лет, появилась новая технология OpenAI, и она сейчас стремительно отъедает рынок у Google. А это рынок поисковой рекламы, а это рынок вообще распределения данных. Ну, то есть, собственно говоря, одна из ключевых технологий в интернете. Поэтому, о чем это нам говорит? Подобная история происходит периодически. И здесь очень важно менять правила рынка. То есть выбивать из-под конкурента, неважно насколько он большой, он может занимать 90-95% рынка. Но если вы меняете правила рынка таким образом, что пользователям удобнее, пользователям быстрее, пользователям выгоднее, у вас есть шансы этот рынок перераспределить. Поэтому используйте этот опыт, используйте эти интересные истории для того, чтобы стать лучше. Портал Cloud Judgment опубликовал интересную новость о том, что Slack изменил условия обслуживания и заблокировал доступ к пользовательским данным через API, ограничив запросы до 1 в минуту и запретив сторонним платформам индексировать или копировать переписки, что делает невозможным использование собственных данных для обучения AI-моделям. Это критично, поскольку Slack содержит золотую жилу корпоративных данных. То есть это заявки IT-отделов, deal threads продажников, решения руководства, которые теперь заперты внутри платформы и недоступны для внешних AI-инструментов. Slack может стать первым домино в супе ограничений. Другие системы записи данных, как ServiceNow, Workday, Salesforce, Datadog, могут последовать примеру из закрытия API доступ, превратив ваши данные в заложников чужих закрытых систем. Действующие платформы применяют оборонительную стратегию против угрозы превращения в простые базы данных при переходе от облачных приложений к AI-агентам, блокируя Данные с условием «хотите AI, используйте только наших агентов». В индустрии данных уже произошла эволюция от закрытых систем к открытым форматам, таким как Delta, Iceberg, что принесло огромную пользу клиентам, и аналогичная битва за открытость может развернуться в сфере прикладного ПО, где контроль над данными станет первой линией фронта. Смотрите, видите, здесь произошла первая реакция, когда компании испугались того, что они потеряют пользователей именно за счет того, что они перейдут от использования их решений к использованию решений с помощью AI. Начали разрабатывать и внедрять AI самостоятельно, понятно, не успевая, понятно, делая это проще. На самом деле здесь надо было просто прийти в OpenAI, и договориться с ними о использовании подобной информации. Таким образом, максимально открыть систему для OpenAI, возможно, на каких-то условиях того, что они совместно разрабатывают какого-то агента. То есть на взаимовыгодных условиях, потому что здесь как бы... не получится обороняться, все равно придется с кем-то объединяться, все равно с кем-то придется работать по использованию AI, и в данном случае компании могут просто привести к тому, что открытость конкурентов может позволить им опередить их и создать приложения нового типа, где традиционные приложения, как IBM в прошлой новости, могут просто физически проиграть. Поэтому здесь закрывание данных и ограничения в этом смысле могут сыграть с компаниями злую шутку. То есть здесь лучше объединяться, здесь лучше расширяться, чем создавать такие вертикальные силостные башни, которые устаревают, которые двигаются с гораздо меньшей скоростью и из которых пользователи будут стараться стремиться, потому что они не будут получать те сервисы и то, что они на самом деле хотят. Поэтому если у вас есть подобные платформы или вы разрабатываете платформенные решения, всегда думайте про открытую архитектуру, с кем вы еще можете объединиться, кого еще вы можете привлечь в свою систему, чтобы повысить ее ценность, а не стройте стены. Как это? Стройте мосты, а не стены. Вот это вот та самая классическая история. Так, наша следующая новость про агентов. Новость погружается. Так, сейчас я перезагружу новость. Секундочку, давайте я ее перезагружу, потому что что-то Так, добавил себя. Вау, я нашел себя. Отлично, супер. Поскольку все равно придется ставить задачи, дружить с системой между собой и контролировать качество выполнения. Поэтому аналогично искусственный интеллект, он как хороший инструмент мастера делает более эффективным новичка или человека, который недостаточно компетентным, повышает его уровень до определенного уровня, до определенной степени компетенции, но не позволяет ее перепрыгнуть. Поэтому разработчики, не бойтесь, вы будете востребованы для решения гораздо более сложных задач. Меньше будет кодеров, больше будет архитекторов. Поэтому тут все просто, отлично. И будет работать дальше. Новость от Джейсона Лемкина. Топ-3 причины, по которым инструменты AI-продаж не работают. Ну, как говорит Джейсон, не работают, на самом деле не работают. Давайте посмотрим, о чем данная статья. AI-инструменты для продаж работают отлично, но большинство команд используют их неправильно. Они хотят волшебства вместо работы, ожидая, что AI-менеджер по продажам будет назначать 50 встреч в неделю без усилий и закрывать сделки на Автопилоте. Главная ошибка здесь — это плохое обучение AI, когда команды тратят 30 минут на загрузку шаблонов писем, направляют инструмент, ставят инструменту задачу на поиск списка потенциальных клиентов и ждут чуда, хотя правильное обучение занимает недели или месяцы с ежедневными итерациями. Вторая проблема — отсутствие контроля качества, когда руководители проверяют результаты работы AI иногда, позволяя ему предоставить представлять бренд без надзора, что приводит к абсурдным ситуациям типа предложения блокчейн-стратегии компаниям, которые продают бухгалтерское программное обеспечение. Правильный контроль качества требует ежедневного аудита в первые 90 дней с проверкой релевантности сообщений, соответствия тону бренда, технической точности, персонализации и эффективности призывов к действию по пятибалльной системе оценки. Третья ошибка – желание переложить на AI все без обучения и контроля. Хотя успешные компании используют AI как усилитель человеческой экспертизы, где AI обрабатывает массовые повторяющиеся задачи. Люди занимаются стратегическим мышлением и построением отношений, что дает в три раза больше квалифицированных встреч. Абсолютно логично, все именно так и происходит, поэтому если вы видите, что у вас много рутинных, повторяющихся задач, то вам имеет смысл, конечно, переложить это на искусственный интеллект. Но выбор стратегии, постановка целей, контроль результатов – это, безусловно, задача человека. Чтобы нам не рассказывали про AI, конечно, в будущем, когда AI будет обучен достаточно хорошо, будут агенты уровня архитектора, который обучится на сотнях или на миллионах компаний, то вы можете говорить, давай попробуем стратегию такую, давай смоделируем стратегию вот такую и посмотрим, что из этого получится. И только с успешной стратегией вы будете уже выходить. Но, опять же, это вопрос будущего. Сейчас мы работаем пока на уровне более примитивном, когда AI только начинает качественно работать в виде агента, то есть он выполняет те задачи, которые вы ему ставите, и то это требует контроля. Поэтому не спешите в этом вопросе, ставьте правильные задачи, контролируйте и помните, что стратегия все равно зависит от вас и вы отвечаете за нее. Следующая новость от Пола Стансика. Два самых важных предложения в продажах. Каждый первый разговор с потенциальным клиентом должен привести к одному ключевому моменту, когда вы можете убедительно сказать, я понимаю вашу проблему, и я думаю, мы можем помочь. Нельзя сказать «я понимаю», пока вы действительно что-то не узнали. Задали вопросы о том, что происходит, с чем клиент имеет дело, как он это чувствует, вышли на первый уровень контакта и заставили клиента поделиться тем, что его действительно беспокоит или интересует. Нельзя сказать «мы можем помочь», пока вы не знаете, как именно. Если не уловили сигналы, как ваш продукт решает конкретную проблему, которую клиент только что признал, и пока вы не узнали этот паттерн из прошлого опыта. Эта фраза работает как принуждающая функция. Сначала надо изучить проблему, только потом обещать решение. А правильное утверждение создает разрыв любопытства, когда люди наклоняются вперед, потому что действительно хотят услышать, что будет дальше. Клиенты хотят от продавцов не очередную презентацию, а чтобы их выслушали и помогли разобраться в вариантах решений. Если они видят, что вы слушаете, и вы можете дать убедительное обещание помочь, вы получаете их внимание. В мире, где все усложняют продажи больше необходимого, этот простой фреймворк помогает сосредоточиться. Либо задавайте дополнительные вопросы, чтобы действительно понять, либо, если уже поняли, переходите к объяснению того, как именно вы можете помочь. Классика жанра. Абсолютно правильный и необходимый подход. Называется это «Consultative Selling». то, что мы практикуем сами, то, что мы помогаем выстроить своим клиентам. То есть, по сути, нам с вами нужно разобраться в проблеме клиента, показать, как наше решение помогает им решить их задачу, вот, как помогает избавиться от проблемы, и потом уже, соответственно, через эту открытую дверь предлагать этот вариант либо внедрить самостоятельно, либо сделать с нашей помощью. Да, это единственный ключ к дорогим продажам, другого ключа здесь не существует. Если люди хотят купить разработку, они ее купят на обфорке, либо у кого-то у друзей, знакомых и так далее, коллег и так далее. Они хотят решить проблему. Именно здесь самые большие деньги в разработке, потому что с помощью компетенции вы говорите, окей, я знаю как решить эту проблему, это займет столько-то времени, столько-то денег. И покупают не просто код, покупают решение проблемы. Надо всегда про это помнить. И это очень важно. Без этого вы не сможете продавать недорого и вообще не сможете удерживать клиентов. Следующая новость от Джейсона Лемкина о том, что терять клиентов больно, но не позволяете им стать злыми бывшими клиентами. Автор впервые за 14 лет работы с SaaS стал злым бывшим клиентом из-за поставщика, который продолжал взимать плату за нерабочее программное обеспечение, что привело к каскадному эффекту. Десятки других клиентов связались с ним в LinkedIn, email и Twitter, поделившись похожими историями. Несчастные клиенты могут создать лавину негатива, поскольку клиенты общаются друг с другом на мероприятиях, митапах, фейсбук-группах. где один клиент может легко распространить информацию среди 20-30 лидов и клиентов о плохом обращении. Топовые клиенты рассказывают стратегическим партнерам о ваших провалах, что может нанести ущерб на совершенно другом уровне на годы вперед. Если они скажут Salesforce, Zendesk или Shopify, что вы их подвели, эти партнеры будут избегать поставщиков, которые заставляют их выглядеть плохо. Клиенты могут уйти, Но все еще рекомендовать вас как второй выбор при просьбе дать рекомендации поставщиков. Поэтому важно, чтобы они уходили с теплыми чувствами, а не как враги, что может принести огромные дивиденды в будущем. Чтобы выиграть в долгосрочной перспективе, нужно сделать уход легким и приятным, не играть в игры, не принуждать многолетним контрактам, выпускать из договоров неиспользующих продукт клиентов, поскольку чем легче уйти, тем легче вернуться и рекомендовать другим. Классика жанра, безусловно, абсолютно справедливое правило. Я рекомендую его использовать, потому что рынки на самом деле не такие большие. Все равно 80% дохода находится в руках топ-20 компаний. И если вы с ними поссоритесь, то для вас часть рынка может быть закрыта на длительное время. Работа в определенной экосистеме, в экосистеме крупных корпораций позволяет вам легче находить партнеров, легче находить новых клиентов внутри самой экосистемы. Поэтому не ссорьтесь с экосистемными игроками, это может дорого вам обойтись. Конечно, бывают ситуации, когда, пользуясь своим монопольным и преимущественным правом, эти компании начинают выкручивать вам руки. Да, такое бывает, и бывает достаточно часто. Но здесь уже, собственно, выбор за вами. Как правильно поступить? в данной ситуации. Желаю вам новых крупных контрактов, желаю вам отличных результатов. Если у вас есть вопросы, связанные с тем, как получать новых клиентов, как удерживать старых, как понять, где брать сейчас новых крупных клиентов, Напишите по ссылке в описании. Сейчас в описании будет ссылочка. И мы с радостью поможем вам найти новых крупных клиентов для разработки либо для ваших продуктовых решений. Желаю всем новых крупных контрактов. До скорой встречи.