Почему через 2 недели использования клиенты переписывают стратегию в AI-ассистенте под себя (и это хорошо)
Наблюдение из практики: как правильно спроектированная система эволюционирует вместе с бизнесом
Проблема универсальных решений
Большинство AI-ассистентов для бизнеса делают одинаковыми для всех:
- Один промпт на всех клиентов
- Универсальные инструкции
- Фиксированная логика работы
Результат: через месяц клиент либо бросает систему (не подходит), либо мучается (не гибко).
Мы пошли другим путём.
Архитектура для эволюции
Разделили на 2 уровня:
Уровень 1: Неизменяемое ядро
- Системный промпт (логика работы AI)
- Система управления итогами (структура)
- Базовые инструкции
Это — инфраструктура. Обновляем централизованно, клиент получает автоматически.
Уровень 2: База знаний клиента
- Специфика его бизнеса
- Его процессы и правила
- Его метрики и цели
Это — контекст. Клиент меняет сам, когда нужно.
Главное открытие:
Через 1-2 недели использования клиенты создают "Стратегию 2.0" — персональные инструкции для AI под свои задачи.
Как это выглядит (кейсы)
Кейс 1: Управление недвижимостью
Первые недели: Использует базовую систему
- Утренние и вечерние итоги
- Планирование задач
- Трекинг метрик
Через 2 недели: Создаёт персональную стратегию
- Правила работы с подрядчиками
- Шаблоны для интервью с клиентами
- Система рейтингов подрядчиков
- Инструкции для контент-плана
Результат:
- Использование AI выросло в разы
- Перешёл от ритуала к партнёрской работе
- AI стал специфичным для его бизнеса
Кейс 2: Практикующий психолог
Первая неделя: Базовая система работает
- Итоги дня
- Планирование клиентских сессий
- Трекинг целей (высокий доход за короткий срок)
Через полторы недели: Интервью выявляет проблемы
- AI слишком жёсткий ("учёба строго ограничена")
- Цель нереалистична (высокая текущая загрузка)
- Не учитывается контекст (обязательные программы)
Создаём новую стратегию вместе:
- Меняем цель: реалистичные сроки с учётом загрузки
- Мягкие границы вместо жёстких правил
- AI-партнёр вместо AI-контролёра
- Учитываем этапы завершения текущих обязательств
Результат:
- Система адаптировалась под реальность
- Клиент не бросил (а мог)
- Лояльность выросла ("AI понимает меня")
Почему это работает
1. Клиент не чувствует ограничений
Базовая система — точка старта, не клетка. Можно менять под себя.
2. Важность использования системы растёт органически
Через месяц у клиента:
- Персонализированная база знаний (20-50 документов)
- Специфичные инструкции под бизнес
- История итогов и инсайтов
- Промпты под его задачи
Перейти на другую систему = потерять всё это.
3. Know-how растёт сам
Каждая "Стратегия 2.0" от клиента = инсайт для продукта:
- Что не работает в базовой версии
- Какие функции нужны
- Как адаптировать под разные ниши
Мы не придумываем фичи в вакууме. Клиенты показывают что нужно.
4. Удержание выше
Гипотеза: клиенты которые создали Стратегию 2.0 остаются в 3 раза дольше.
Почему: они инвестировали в систему (время, мысли, персонализацию). Это их система, не чужая.
Технически как это сделано
Для тех кто строит похожее:
1. Разделяйте неизменяемое и изменяемое
Неизменяемое (ядро):
- Логика работы системы
- Базовые инструкции
- Структура процессов
Изменяемое (контекст клиента):
- Специфика бизнеса
- Правила и процессы
- Метрики и цели
2. Храните неизменяемое централизованно
- Обновления промпта → автоматически у всех
- Клиенты не ломают систему случайными правками
3. Давайте полный доступ к базе знаний
- Клиент может добавлять документы
- Может править стратегию
- Может создавать свои инструкции
4. Учите клиентов эволюционировать систему
- Интервью через 1-2 недели: "Что не работает?"
- Создаём Стратегию 2.0 вместе
- Показываем как самому дальше адаптировать
Что это даёт бизнесу
Для стартапа (наш случай):
Защита от конкурентов:
- Крупные игроки делают одну систему для всех
- Мы даём гибкую систему которая растёт с клиентом
- Копировать базовый промпт можно, скопировать 6 месяцев персонализации — нет
Снижение оттока:
- Клиент инвестировал время → не уйдёт легко
- Система адаптирована под него → переход болезненный
- Важность использования системы растёт органически
Органический рост know-how:
- Не гадаем что нужно клиентам
- Они показывают через Стратегии 2.0
- Лучшие практики переносим в базовую версию
Для оценки компании (exit):
- Высокий LTV (клиенты остаются дольше)
- Низкий CAC (сарафан от довольных)
- Защищённый know-how (библиотека Стратегий 2.0)
- Платформенный потенциал (автоматизация адаптации)
Для тех кто хочет попробовать
Если вы предприниматель:
Признаки что нужна адаптируемая система:
- Используете AI, но он "не понимает" специфику
- Много ручной работы которую AI мог бы взять
- Нет системы накопления опыта
- Хаос в голове и задачах
Что даёт:
- AI который знает ваш бизнес
- Накопление опыта (не теряется)
- Партнёр который растёт с вами
- Освобождение времени на стратегию
Если вы строите AI-продукт:
Принципы:
- Разделяйте неизменяемое ядро и изменяемый контекст
- Давайте клиентам полный доступ к контексту
- Интервью через 1-2 недели → создание Стратегии 2.0
- Используйте инсайты клиентов для развития продукта
Результат:
- Выше удержание (switching cost)
- Органический рост know-how
- Защита от копирования
- Счастливые клиенты (система "их")
Главный инсайт
Лучшая AI-система — не та что идеальна с первого дня, а та что умеет эволюционировать вместе с клиентом.
Универсальные решения проигрывают персонализированным.
Жёсткие системы проигрывают гибким.
Статичные продукты проигрывают растущим.
Вопрос к комментариям:
Как вы решаете проблему персонализации AI-ассистентов в вашем бизнесе? Делаете под каждого клиента или пытаетесь растянуть одну систему на всех?
Интересно услышать альтернативные подходы.
P.S. Если интересна тема — пишите вопросы в комментариях или в личку. Поделюсь деталями реализации.
Ключевые выводы:
✅ Разделяйте неизменяемое ядро и изменяемый контекст ✅ Через 1-2 недели делайте интервью → Стратегия 2.0 ✅ Клиенты сами показывают что нужно доработать ✅ Персонализация = защита от конкурентов ✅ Switching cost растёт органически через инвестицию клиента
Мой канал в телеграм: t.me/mishtal_ai