Tweekly. Выпуск 327. Тренды и бизнес-идеи недели: ИИ для поиска B2B-клиентов

Куда идут инвестиции в ИИ? На этой неделе видно, что они идут в узкие вертикали/ниши. AI для инспекторов промышленных объектов. AI для оформления смен у клининговых бригад. AI для нахождения SMB-клиентов без сайта. AI для управления fixed-income портфелями. AI для персонализации B2B-выставок.

Поехали разбирать.

Это бесплатная версия моей пятничной рассылки. Три обзора из десяти открыты для всех, остальные семь — для подписчиков платной версии, переходите на Tweekly PRO, окупается с первой же внедренной идеи

Открытые обзоры:

1. Leadbay ($4.3M). Находит SMB-клиентов, у которых нет цифрового следа. Apollo и ZoomInfo не справляются — там работают подрядчики, штукатуры, парикмахерские. Российский аналог собирается на парсерах ФНС и базах из Контур.Фокус за 200 рублей в месяц на компанию.

2. Scope ($20M). Промышленные инспекции через ИИ. 40% полевых инспекторов уйдут на пенсию за 10 лет — без замены через ИИ некому будет проверять трубопроводы. У нас та же демография: средний возраст инженера на химическом заводе — 51 год.

3. Flick ($6M). ИИ-инструмент для кинопроизводства. Не «нажми кнопку — получи ролик», а контроль над сценой для режиссёра. Конкурируют с Runway, Sora и Veo, но через другую гипотезу — профессионалу нужен не результат, а процесс.

Закрытые (для подписчиков Tweekly PRO):

🔒Управление работниками: клининг, охрана, ремонт. Полный цикл — от найма до зарплаты. У нас рынок таких работников — 13 миллионов человек.

🔒Аналитика для ИИ-агентов в продакшене. Кому продают — командам, которые уже строят агентов. Это лопаты для золотоискателей. Но рынок появился полгода назад, и через год тут будет 30 конкурентов.

🔒Операционная система для управления портфелями облигаций. $10 триллионов клиентских активов на платформе.

🔒Персонализация сайтов B2B-выставок через ИИ. Российский «Экспоцентр» и «Крокус Экспо» — примеры возможных клиентов.

🔒ИИ-агенты для B2B-продаж. Клиенты — HP, Razorpay, Udemy, HighRadius. Делают то же, что Apollo+Outreach+Salesloft вместе, но через агентский слой. Российский B2B-сегмент менее зрелый, но боль идентичная.

🔒Платформа анонимных жалоб сотрудников. EU-директива обязала компании 50+ сотрудников её внедрить. 3,600 клиентов — Mercedes-Benz, KFC, Sephora, Heineken, Vercel. У нас аналогичной обязаловки нет, но Трудовой кодекс готовят к ужесточению.

🔒ИИ-аналитика для DTC-агентств. 700% рост в 2024. Закрывают боль маркетологов: 20 рекламных каналов, 12 аналитических панелей, и непонятно как в этом разобраться.

Представьте, что вы продаёте облачную CRM для подрядчиков. Кровельщики, штукатуры, бригады по укладке плитки. Заходите в Apollo или ZoomInfo, делаете фильтр «construction, 5-50 employees, USA» — получаете 200 тысяч компаний.

Звоните первой сотне. Из них треть — не работающие юрлица. Ещё треть — без сайта, без email, без LinkedIn. Контактных данных нет. Сотрудник Apollo указал «info@gmail.com» как корпоративный адрес, и это не шутка.

Получается вот что. Самые интересные клиенты — те, у кого нет цифрового следа — невидимы для классических лидген-инструментов. А именно у них и есть реальная боль: они вручную выписывают акты, теряют клиентов между Excel и WhatsApp, не понимают свою маржинальность.

Leadbay подняли $4.3M на решение именно этой задачи. У них своя ИИ-модель, которая собирает данные не из стандартных источников, а из косвенных следов: упоминания в локальных газетах, отметки в Google Maps, регистрации в саморегулируемых организациях, госконтракты на муниципальном уровне.

Leadbay — это не очередная альтернатива Apollo с прикрученным GPT. Это попытка переписать сам механизм лидгена для рынков, где Apollo не работает.

Целевые сегменты — строительство, мануфактура, гостеприимство, ритейл, B2B-сервисы. Компании 5-200 человек, которые продают вживую и не ведут социальные сети.

Платформа делает три вещи. Находит юрлица через слепые сигналы. Подбирает контактные данные через open-source разведку. Квалифицирует — ранжирует по сигналам платёжеспособности.

Продают через тех, кто уже продаёт SMB. Команда Leadbay привлекла в инвесторы ангелов из Deel, Gusto и Pennylane — компаний, чья основная клиентская база — это малый и средний бизнес. Это не случайные инвесторы. Это будущие реселлеры.

Виральная петля: продают одному менеджеру, он закрывает сделок в 3 раза больше, его CEO видит цифры, заводит на всю команду продаж — потом рекомендует знакомым из других сегментов.

Эффект данных. Каждый закрытый цикл «нашли — позвонили — продали или отказались» возвращает фидбек в модель. Через 12 месяцев у Leadbay будет история по 500 тысячам SMB-сделок с разметкой «сработало / не сработало». У конкурента, который начнёт завтра, такой истории нет.

Российский рынок маркетинговых услуг, включая лидген, по оценкам АКАР приближается к 100 млрд рублей в год и растёт на 20-25% (см. ежегодный «Объём рекламы в России»). Сегмент B2B-лидгена внутри этого — это, по различным оценкам, 15-20 млрд рублей. При этом Apollo и ZoomInfo в России не работают — нет санкционного доступа и нет российских данных (есть, но очень мало).

Наши SMB-сегменты ещё более «слепые». Сколько у нас парикмахерских в Краснодаре с выручкой 5-20 млн рублей? Никто точно не скажет.

Гипотеза. Взять открытые данные ФНС (ЕГРЮЛ), Контур.Компасс, Госзакупки, ОФД-чеки через Атол или Эвотор — и собрать ИИ-модель, которая ранжирует SMB по сигналам платёжеспособности. Целевой клиент — российские SaaS-компании, продающие в SMB: Битрикс24, МойСклад, Контур.Эльба.

Главный риск: Apollo и ZoomInfo скопируют фишку «слепые сегменты» за 6-12 месяцев. Окно у Leadbay узкое (понятно, что фиг оценишь, но по ощущениям где-то так). Поэтому стратегия выживания — либо концентрироваться на одной вертикали (например, только бухгалтерии), где Apollo не пойдёт, либо успеть до того, как Apollo заметит.

Парадокс Сэйра: в любой нише, где данные становятся полностью прозрачными, конкуренция становится максимальной — и маржа падает до нуля. ИИ-лидген на «слепых» сегментах будет работать ровно до того момента, как все основные игроки построят такие же модели. Через 3-5 лет ценность смещается обратно — к человеческой рекомендации, к закрытым сетям, к рукопожатию на отраслевой конференции. И появится премиум-сегмент: продажи через клубы, профессиональные сообщества, личные связи. Они будут стоить в 10 раз дороже — потому что Apollo с ИИ туда не достанет.

Если за 6 месяцев Leadbay не закроет 20 платных подписок по чеку $500-1500/месяц с удержанием клиентов выше 80% — модель не работает. Тогда пивот либо в чистый слой данных для других продающих инструментов, либо в одну вертикаль (например, только логистика).

Знаете, как Брюс Ли говорил — «будь водой, друг мой». Промышленный инспектор с 30-летним стажем — тот самый «вода»: он гнётся под любую трубу, под любой клапан, под любой котёл. И знает он там вещей, которые ИИ не знает (а так бывает).

Только этой воды осталось мало. Молодые специалисты в TIC-индустрию (Testing, Inspection, Certification — испытания, инспекция, сертификация) идти не хотят. Нюхать мазут на платформе посреди Северного моря — это вам не Telegram-канал вести. А 40% действующих инспекторов уходят на пенсию в течение десяти лет.

И появляется дилемма. Либо платить инженерам по $300к в год (а заводы не потянут). Либо учить молодых через ИИ-ассистента. Скорее всего, и то и другое одновременно (как обычно и бывает в реальности).

Scope подняли $20M во главе с Index Ventures (при участии Susa Ventures, Entrepreneurs First и executives из MongoDB, Omio и Microsoft AI) на автоматизацию полевой инспекции.

Инспектор приезжает на объект с планшетом или телефоном Scope. Фотографирует узлы, диктует комментарии, отвечает на структурированные вопросы.

ИИ распознаёт дефекты по фотографии. Сверяет с историей по этому объекту за последние пять лет. Генерирует отчёт автоматически — среднее время 12 минут вместо 3 дней.

Заказчик получает решение в день инспекции, а не через неделю. Это меняет экономику обслуживания промышленных объектов.

Регуляторное преимущество плюс эффект данных. Scope первым прошёл сертификацию своей ИИ-модели в ISO 17020 — стандарте для инспекционных органов.

В России — 70 тысяч промышленных объектов под надзором Ростехнадзора. Средний возраст инженера в тяжёлой промышленности — за 50 лет (по различным оценкам — данные ВНИИ Труда и Минпромторга о кадровом дефиците в обрабатывающей промышленности). Кадровый разрыв такой же, как на Западе.

Главные игроки в инспекциях — Главгосэкспертиза, ВНИИГАЗ, СоюзЭкспертиза, частный сегмент типа НТЦ «Промбезопасность». Все они работают на бумаге и Word.

Гипотеза. Не делать «русский Scope» (продажа в Ростехнадзор — двухлетний цикл). Сделать узкий вертикальный продукт под одну отрасль — например, инспекция нефтехимических установок. Партнёрство с одним крупным заказчиком (СИБУР или Газпромнефть) — пилот за 50-100 млн рублей. Дальше — масштабирование внутри.

Парадокс Полани: инспектор с 30-летним опытом видит вещи, которые не видит ИИ. Это запах, вибрация под рукой, странный звук в редукторе. Через пять лет, когда ИИ-инспекция станет стандартом, появится премиальный сегмент — независимые человеческие эксперты, которых зовут на «критические» объекты. Цена такого эксперта вырастет в 5 раз. ИИ выдавит из профессии середняка, оставив лучших.

Все говорят про Sora, Runway и Veo. Загрузил скрипт — получил видеоролик. ИИ снимает фильмы. Скоро никто не нужен. Голливуду конец.

Поговорите с любым настоящим режиссёром — он покрутит у виска. Кино — это не «получи финальный ролик», а контроль над сценой. Свет с этой стороны, актёр поворачивает голову на 30 градусов, камера трогает за полсекунды до реплики.

Sora и Runway этот контроль не дают. Они дают магическую кнопку — нажал, получил, иногда хорошо, чаще шлак. Профессионалу такая кнопка не нужна.

Flick подняли $6M от True Ventures, GV (Google Ventures), Y Combinator, Lightspeed и Formosa Capital на «AI-native creative workflow» для кинопроизводства. Не «сгенерь видос», а «дай режиссёру контроль».

Flick — это интерфейс, в котором режиссёр работает покадрово. Задаёт ракурс, освещение, движение камеры, эмоцию актёра. ИИ генерирует сцену под эти параметры. Если что-то не нравится — меняешь параметр, сцена пересчитывается.

Это принципиальная разница с Runway. Там ты пишешь промпт и молишься. Здесь ты управляешь сценой через знакомые киношнику ручки.

Целевой пользователь — не школьник, который хочет ролик в TikToк, а независимый режиссёр, который хочет снять короткий метр за бюджет 5 тысяч долларов, а не 50.

Каждый снятый через Flick фильм — это маркетинг для следующего пользователя. Если фильм выстрелил на Vimeo или Sundance — все хотят понять, как он снят. В титрах: «Made with Flick».

Это классическая petля product-led growth: продукт становится промо-каналом сам для себя.

Бренд и репутация. Flick подписали Zoey Zhang и Ray Wang как сооснователей — по публикациям отраслевых медиа, она с фестивальным киноопытом, он с инженерным прошлым в крупных продуктовых компаниях. Это сочетание «техническая компетенция плюс культурная легитимность» — редкое, и его невозможно скопировать капиталом.

Технический ров слабее: модели у всех одинаковые (Stable Diffusion Video, Veo, локальные тюны). Защита — это интерфейс плюс культурный код плюс сообщество фильммейкеров.

Рынок российского киноиндустрии в 2024 году — около 35 млрд рублей кассовых сборов плюс 25-30 млрд на стриминге (Кинопоиск, ИВИ, Wink — по различным оценкам, см. данные Минкультуры). Бюджеты независимых режиссёров — 1-10 млн рублей за короткий метр. Это сегмент, который не может себе позволить голливудских VFX-подрядчиков.

Как идея, не делать «русский Flick» (модели всё равно одинаковые — за компьютером сидит та же Runway). Сделать обучающий продукт — школу ИИ-кинопроизводства с пакетом инструментов и поддержкой сообщества. Параллельно, продакшен-студия, которая делает рекламу для Wildberries и Ozon через ИИ за 20-30% от обычной цены.

Закон Бертрана: когда производство становится бесплатным, ценность смещается к курированию. Через 3 года, когда любой школьник сможет сгенерить часовой фильм через ИИ, премиум-сегмент будет покупать не контент, а живую игру — театры, концерты, иммерсивные шоу. Кино как продукт массового потребления упадёт в цене до нуля. А Бродвей и фестивальное кино станут как живые мероприятия в эпоху Spotify — растущим премиальным сегментом.

(еще 7 инструментов и доп. отчеты в Tweekly Pro)

ИИ продолжает «поедать мир». Свежий отчет, май 2026
Смотреть

Увидимся на следующей неделе.

Алексей