Создать продукт с ИИ стало проще. Как теперь находить клиентов?

Собрать первую версию продукта стало заметно проще.

С помощью ИИ можно подготовить структуру сайта, написать код, сделать прототип сервиса, собрать бота и проверить идею. Для многих задач уже не нужно начинать с большой команды и нескольких месяцев разработки.

Я вижу в этом большую возможность для предпринимателей. Можно быстрее перейти от идеи к чему-то работающему и показать результат потенциальным клиентам.

Но здесь появляется следующий вопрос: как эти клиенты вообще узнают о вашем продукте?

Сайт сам по себе не приводит покупателей. Готовый бот не создаёт спрос. Даже полезный сервис может остаться незамеченным, если компания не умеет объяснять его ценность и находить людей, которым он нужен.

Поэтому я думаю, что по мере упрощения разработки всё большую ценность будет иметь собственная система привлечения клиентов.

Почему одного хорошего продукта недостаточно

Создание продукта и его продажа — две разные задачи.

Можно хорошо разобраться в технологии, собрать удобный интерфейс и довести всё до рабочего состояния. А затем обнаружить, что непонятно, кому это предлагать, где искать аудиторию и о чём с ней разговаривать.

ИИ помогает ускорить разработку. Но такими же инструментами могут пользоваться и другие команды.

Я ожидаю, что это приведёт к появлению большего количества продуктов и предложений. При этом у покупателя по-прежнему ограничены время и внимание. Ему нужно разобраться, кому доверять и какое решение подходит именно для его задачи.

В такой ситуации преимущество получает компания, которая регулярно общается со своим рынком:

• знает, какие вопросы возникают у клиентов;
• понимает их задачи и возражения;
• умеет объяснять пользу своего продукта;
• находит подходящие компании для разговора;
• использует обратную связь для улучшения предложения.

Это преимущество постепенно накапливается. Его сложнее повторить, чем отдельную функцию или страницу сайта.

Что я понимаю под системой привлечения клиентов

Для этого часто используют слово «дистрибуция». Я понимаю его как путь, по которому продукт доходит до своей аудитории.

Это могут быть статьи, видео, соцсети, рекомендации, партнёрства, реклама или адресные обращения к потенциальным клиентам.

Для конкретного бизнеса важен выбор подходящего способа и регулярная работа с ним. Откуда мы получаем внимание? Кто приходит? Какие вопросы задаёт? Что приводит к разговору о покупке?

Здесь я бы разделил два направления.

Первое — контент. Компания публикует полезные материалы, показывает опыт и постепенно становится знакомой своей аудитории. Люди могут читать её задолго до того, как у них появится задача или бюджет.

Второе — адресный поиск. Компания сама находит организации, которым может быть полезно её решение, изучает их и начинает предметный разговор.

У этих направлений разные процессы и разные результаты. Просмотр видео ещё не означает интерес к покупке. Найденная компания ещё не означает готового клиента.

Но оба направления требуют исследования, контекста и последовательной работы.

Как мы подходим к этому в Abistep

Мы с командой Abistep делаем Business OS — систему, в которой собираются знания о продукте, данные о клиентах, заявки, задачи, контент и рабочие процессы.

Мне важно, чтобы ИИ мог пользоваться этим контекстом.

Если каждый раз заново объяснять нейросети, что мы продаём, кому помогаем и каким должен быть результат, значительная часть работы уходит на повторение. А полезные выводы остаются в отдельных чатах и документах.

Business OS мы строим как общую память бизнеса и рабочую среду для команды и ИИ-помощников.

Внутри этого подхода есть инструменты для отдельных задач. Два из них — Trend Hunter и Lead Hunter.

Один помогает исследовать контент и находить темы для общения с аудиторией. Другой — искать компании, среди которых могут быть потенциальные клиенты.

Trend Hunter: находить темы на основе того, что интересует аудиторию

Подготовка контента часто начинается с вопроса: «О чём нам сегодня написать?»

Дальше человек открывает соцсети, просматривает ролики и посты, сохраняет несколько ссылок. Через некоторое время у него появляется папка материалов, но ещё нет понимания, что из этого подходит его бизнесу.

Trend Hunter помогает организовать эту работу.

Он ищет при помощи ИИ-агентов трендовый контент в социальных сетях по нужным фильтрам. Найденные материалы расшифровывает и предлагает идеи, которые можно развить для вашей аудитории.

Например, компания работает с владельцами локальных бизнесов. Ей интересно понять, какие темы сейчас обсуждают предприниматели: потерянные заявки, ответы клиентам, загрузку сотрудников или ручную работу с документами.

В таком сценарии исследование помогает найти материалы по выбранным темам и получить идеи для собственного разбора.

Дальше начинается авторская работа. Нужно выбрать подходящую мысль, проверить её, добавить свой опыт и связать с реальной задачей читателя.

Популярность чужого материала — повод изучить тему. Спрос на свой продукт всё равно придётся проверять отдельно.

Для меня ценность Trend Hunter в том, что он сокращает ручной поиск и даёт материал для осмысленного выбора. Решение о том, что публиковать и какую позицию занимать, остаётся у автора.

Lead Hunter: находить компании, с которыми имеет смысл поговорить

В поиске клиентов есть похожая рутина.

Нужно найти компании нужного типа, открыть их сайты, разобраться, чем они занимаются, собрать сведения и сохранить всё так, чтобы потом можно было вернуться к работе.

Lead Hunter автоматизирует поиск компаний по заданным фильтрам и готовит краткие сводки по ним.

Например, если ваше предложение подходит определённой отрасли, вы задаёте критерии поиска и получаете подборку компаний с первичным контекстом. После этого можно изучать подходящих кандидатов подробнее и решать, кому действительно есть смысл обратиться.

Здесь важно сохранять точность: компания, подходящая под фильтры, пока остаётся потенциальным контактом. Мы ещё не знаем, есть ли у неё нужная проблема, насколько она приоритетна и готова ли команда обсуждать решение.

Поэтому следующий шаг — проверить информацию и подготовить релевантное обращение.

ИИ помогает с поиском и сбором контекста. Человек оценивает, что можно предложить, на каком основании и почему разговор будет полезен обеим сторонам.

Как это может работать в одном процессе

Представим команду, которая внедряет автоматизацию для локальных сервисных компаний.

Сначала ей нужно понять, какие задачи волнуют руководителей. Trend Hunter помогает исследовать контент по выбранной теме и найти идеи для материалов.

Команда выбирает одну проблему — например, работу с входящими заявками — и готовит статью или видео. В материале объясняет, где возникают потери, какие вопросы стоит задать до внедрения и как оценить результат.

Параллельно Lead Hunter помогает найти компании нужного профиля и собрать краткие сведения о них. Команда изучает подходящие организации и выбирает те, для которых её опыт может быть релевантен.

Дальше происходят реальные разговоры. Именно в них выясняется, что важно клиенту, как сейчас устроен процесс и стоит ли что-то менять.

Эти выводы полезно сохранять в общей базе: какие вопросы повторяются, что люди понимают сразу, какие формулировки вызывают сомнения, где наше предложение требует уточнения.

Так выглядит процесс, который мы хотим поддерживать через Business OS. Исследование помогает подготовиться к действиям, а обратная связь помогает сделать следующую работу точнее.

Какие результаты здесь стоит оценивать

В контенте легко увлечься просмотрами. В поиске клиентов — количеством найденных компаний.

Эти показатели помогают оценить отдельные этапы, но сами по себе ещё не говорят о коммерческом результате.

Я бы смотрел дальше:

• приходит ли на контент нужная аудитория;
• возникают ли содержательные вопросы и обращения;
• насколько найденные компании соответствуют предложению;
• сколько контактов приводит к предметному диалогу;
• какие разговоры переходят во встречи и оплаченные задачи.

Чтобы делать такие выводы, нужно фиксировать события и связь между ними. Где данных пока нет, лучше честно оставить вопрос открытым.

Инструмент поиска можно оценивать и по более близкому результату: сколько ручной работы он снимает и насколько полезную информацию выдаёт. Это уже помогает понять, стоит ли включать его в процесс.

С чего начать в своей компании

Я бы начал с одного конкретного ограничения.

Если сложно регулярно готовить полезный контент — разберите, как сейчас ищете темы, где храните исходники и как выбираете идеи.

Если трудно находить подходящие компании — определите критерии поиска и сведения, которые нужны перед первым обращением.

Если информация постоянно теряется — соберите общую базу продукта, клиентов и принятых решений.

После этого выберите один повторяющийся процесс и попробуйте улучшить его с помощью ИИ. Важно заранее определить, что должно измениться: время поиска, качество подборки, скорость подготовки или количество полезных разговоров.

Так появляется понятная задача для инструмента и способ оценить его работу.

Почему я считаю это важным

ИИ даёт предпринимателям возможность быстрее создавать и проверять продукты. Но после разработки всё равно нужно найти аудиторию, объяснить ценность и заслужить доверие.

Поэтому я смотрю на собственный контент, исследование рынка и поиск клиентов как на часть долгосрочной работы над бизнесом.

Мы с командой Abistep развиваем Business OS именно в этом направлении: сохранять контекст, сокращать повторяющуюся работу и помогать людям принимать более точные решения. Trend Hunter и Lead Hunter решают отдельные задачи внутри этого подхода.

Если в вашей компании поиск тем или потенциальных клиентов занимает много ручного времени, напишите мне в Telegram. Обсудим, как сейчас устроен этот процесс и с какого изменения имеет смысл начать.