реклама
разместить

Клиент говорит: «AI — это хайп»? Вот как я закрыл сделку на $80k, показав ему его же убытки

Клиент говорит: «AI — это хайп»? Вот как я закрыл сделку на $80k, показав ему его же убытки

Продавать AI — как уговаривать человека прыгнуть с парашютом. Он боится, но когда увидит землю с высоты — сам попросит рюкзак😅

Кейс 1. Внедрение ИИ-чата для телеком-компании

Контекст: Клиент: средний региональный телеком-оператор.

Возражение: «Ваш бот не справится с нашим потоком обращений — 5000+ запросов в день».

Мой ход:

1. Анализ данных: Запросил анонимизированные логи их текущих чатов. Обнаружил, что 30% запросов — повторяющиеся (баланс, тарифы).

2. Демо: Настроил ИИ на их данных. Показал, как бот: — Отвечает на 80% стандартных вопросов. — Передает сложные кейсы операторам, сокращая их нагрузку на 40%.

3. Гарантии: Предложил пилот на 2 недели с оплатой только за успешные ответы.

Результат: После пилота ИИ обработал 72% запросов → контракт на $45k/год.

Кейс 2: ИИ-аналитика для сети магазинов

Контекст: Клиент: ритейл с 200+ точками. Возражение: «У вас нет опыта в нашей нише»

Мой ход:

1. Использовал открытые данные: Анализ цен и ассортимента 5 их конкурентов через парсинг сайтов.

2. Отчет: ИИ выявил, что 15% их товаров дублируют ассортимент конкурентов с наценкой ниже 10% → убыток $25k/мес.

3. Демо: Показал, как ИИ автоматически корректирует цены и предлагает уникальные товары.

Результат: Клиент купил лицензию на $60k → через 3 месяца их прибыль выросла на 12%.

Кейс 3: ИИ для прогноза нагрузки в ЦОД

Контекст: Клиент: дата-центр с проблемой перегрева серверов.

Возражение: «Наши инженеры лучше любого ИИ».

Мой ход:

1. Собрал данные: Температурные логи серверов за 6 месяцев.

2. Демо: ИИ спрогнозировал перегрев за 4 часа до поломки (в 89% случаев), тогда как инженеры замечали проблему за 30 минут.

3. Кейс конкурента: Привел пример дата-центра X, который сократил простои на 65% с этим ИИ. Результат: Клиент внедрил систему → сократил затраты на ремонт на $18k/мес. Сделка: $35k.

Кейс 4: ИИ-детектор мошенничества для финтех-стартапа

Контекст: Клиент: стартап с проблемой фродовых транзакций.

Возражение: «Наш алгоритм уже работает. Зачем нам ваш ИИ?»

Мой ход:

1. Тест: Предложил проанализировать 1000 транзакций их алгоритмом и нашим ИИ. — Их система: нашла 15 подозрительных операций. — Наш ИИ: нашел 23, включая 3 новых паттерна.

2. Демо: Визуализировал паттерны мошенничества, которые ИИ обнаружил в их данных.

Результат: Стартап подключил ИИ как дополнение → сделка на $28k + % от сэкономленных средств.

Фишка: «ИИ-зеркало»

1. «Покажите клиенту его боль через данные»: Используйте их цифры, а не абстракции.

2. «Сравнение с текущими процессами»: «Ваши потери — X, наш ИИ сократит их до Y».

3. «Пилот с гарантией»: «Платите только за результат».

Почему это работает:

- “Конкретика вместо хайпа”: Цифры из реальных данных, а не пустые обещания.

- “Пошаговая логика”: Клиент видит цепочку «проблема → анализ → решение».

- “Минимальные риски”: Пилотные проекты и оплата за результат.

👉 Вечером — как продавать ИИ тем, кто кричит «Это слишком дорого». Спойлер: заставьте их платить за бездействие. 😅😈

55
11
реклама
разместить
Начать дискуссию
[]