Мы думали, рынок ещё не готов. Потом получили 16 демо вместо 7

Сложный продукт обычно видно ещё до первой встречи.

Его трудно объяснить одной фразой. У клиента уже есть привычные сервисы. Новая платформа легко воспринимается как ещё одна вкладка, которую придётся изучать, внедрять и объяснять команде.

Продукт помогал креативным командам работать сразу с несколькими AI-сервисами: сохранять материалы и историю проекта, передавать задачи между людьми, согласовывать версии и понимать, что происходит на каждом этапе производства контента.

На словах всё звучало логично. На практике возникал очевидный вопрос: зачем команде ещё одна платформа, если у неё уже есть ChatGPT, Midjourney, Runway и другие привычные инструменты?

Поэтому заранее собрали несколько сценариев первого контакта, подготовили презентацию и демонстрацию продукта, разобрали вероятные возражения, подобрали примеры применения и продумали материалы для продолжения разговора.

Планировали сделать 300 первых касаний и получить около семи встреч. Фактически после 195 касаний получили 50 обсуждений и 16 целевых демо.

То есть выполнили 65% плана по объёму и получили 229% плана по встречам. Конверсия первого касания в целевое демо составила 8,2% при плановых 2,3%.

Цифры выглядели хорошо. Гораздо интереснее оказалось то, как развивались разговоры.

Мы готовились постепенно объяснять проблему, показывать подход и подводить человека к демонстрации.

Часть компаний пропускала этот путь.

Собеседники сразу спрашивали про тестовый доступ, стоимость, совместную работу внутри платформы и возможность подключить коллегу, отвечающего за AI или продакшен.

Кто-то уже смотрел похожие решения. Кто-то хотел сразу проверить продукт руками. Кто-то переводил диалог на человека, который ежедневно работал с генеративными инструментами.

Одна из самых показательных реакций звучала примерно так: «Встреча не нужна. Тестовый доступ дадите?»

Для классической воронки это почти неудобный ответ. Встреча считается целевым действием, а человек от неё отказывается.

Для продукта это может быть сильнее самой встречи: собеседник уже понял основную ценность и хочет перейти к использованию.

Одна из команд использовала сразу восемь сервисов: Midjourney, Adobe Firefly, ChatGPT, Krea, RunwayML, Kling, ReCraft и Stable Diffusion.

С их помощью создавали иллюстрации, персонажей, 3D, анимацию, раскадровки и другие материалы для реальных проектов. В работе участвовали несколько сотрудников.

Вопрос о пользе генеративного AI для таких компаний уже был закрыт.

Появилась следующая сложность.

Один специалист создаёт изображения в одном сервисе. Другой собирает видео в другом. Промпты остаются в личных чатах. Файлы лежат в нескольких папках. Комментарии теряются в переписке. Актуальную версию иногда проще спросить у коллеги, чем найти самостоятельно.

Пока с инструментами работает один человек, такая схема ещё держится.

Когда в проекте появляются дизайнер, арт-директор, продюсер, менеджер и клиент, количество ручных передач быстро растёт. Становится сложнее понимать, что уже согласовано, где хранится исходник и как повторить удачный результат в следующем проекте.

Команды уже научились пользоваться отдельными нейросетями.

Теперь им требовалось организовать совместную работу вокруг них.

Именно поэтому продукт оказался понятен быстрее, чем мы ожидали.

Мы начали с исследования рынка.

Прошли отраслевые рейтинги и подборки агентств. Посмотрели программы профильных конференций, списки участников и спикеров. Разобрали свежие проекты с генеративной графикой, видео и AI-контентом и проверили, какие команды стояли за реализацией.

Отдельно изучали вакансии. Когда агентство ищет дизайнера, арт-директора, продюсера или руководителя с опытом Midjourney, Stable Diffusion и Runway, это вполне конкретный признак: новые инструменты уже входят в ежедневную работу компании.

Дальше смотрели, есть ли собственное производство контента, как часто выходят новые проекты, публикует ли команда AI-кейсы и кто внутри отвечает за внедрение технологий.

Затем искали людей, которые действительно сталкивались с этой задачей: руководителей продакшена, креативных директоров, операционных и технических руководителей, владельцев AI-направлений.

Разным ролям были важны разные вещи.

Креативному директору - качество и возможность повторить удачный результат. Руководителю продакшена - передача задач и контроль версий. Операционному руководителю - сроки, загрузка команды и понятный процесс.

Под эти ситуации готовили сообщения, демонстрацию, примеры применения и ответы на возможные вопросы.

Мы заранее подготовили длинную дорогу. Часть рынка уже прошла половину пути самостоятельно.

Особенно быстро в разговор включались компании с собственным креативным производством. Из 16 целевых демо 13 пришли именно от таких команд.

Это важнее подробного сравнения всех сегментов.

У таких агентств изображения, видео, концепции, раскадровки и рекламные материалы создаются постоянно. Внутри уже есть несколько участников процесса, сроки, согласования и ответственность перед клиентом.

Каждый новый AI-сервис расширяет возможности команды. Одновременно появляется ещё один аккаунт, ещё одна папка, ещё один способ передать результат коллеге.

Поэтому продукт попадал в задачу, которая уже мешала работать.

Людям не требовалось долго представлять будущую проблему. Они видели её каждый день.

Этот кейс заставил нас внимательнее посмотреть на саму воронку.

Обычно встреча считается главным следующим шагом. Есть встреча - контакт хороший. Нет встречи - интерес слабый.

Для сложного продукта поведение покупателя может выглядеть иначе. Человек уже понимает задачу. Он не хочет ещё одну вводную презентацию. Ему нужны доступ, техническая информация, стоимость или возможность самостоятельно проверить решение.

В календаре встреч такой контакт может потеряться. В реальности он способен оказаться одним из самых зрелых.

Поэтому полезно смотреть не только на количество назначенных звонков. Важно замечать, куда сам человек двигает разговор:

Иногда просьба перейти прямо к продукту говорит о готовности больше, чем согласие на очередной ознакомительный созвон.

Когда встреч мало, команда часто начинает с сообщения.

Переписывает заголовок. Добавляет персонализацию. Меняет призыв. Покупает новую базу. Запускает ещё одну цепочку.

Иногда причина действительно находится в тексте.

Часто она появляется раньше: компании выбраны слишком широко, нужный процесс внутри них ещё не возник или сообщение получает человек, который почти не сталкивается с задачей.

В этом запуске сильный результат начался с выбора компаний.

Подготовка помогла найти команды, где изменение уже происходило. Коммуникация дала повод начать разговор. Презентация и демонстрация помогли быстро продолжить его.

Этот опыт повлиял и на диагностический инструмент Qompas, который мы сейчас заканчиваем.

Он задаёт восемь коротких вопросов и помогает понять, какую часть холодного привлечения стоит проверить первой:

В этом проекте главный источник результата находился в выборе рынка. В другом запуске встречи могут теряться из-за проблем с доставкой, хаотичных изменений или медленной обработки ответов.

Диагностика помогает выбрать первую причину для проверки и получить практический материал на неделю.

Мы планировали около семи встреч после 300 первых касаний.

Получили 16 целевых демо после 195.

Мы готовились долго рассказывать, зачем креативной команде такой продукт.

Сильнейшие собеседники уже использовали несколько AI-сервисов, передавали работу между людьми и пытались сделать этот процесс понятнее для всей команды. Поэтому многие разговоры начинались быстрее, чем мы ожидали.

Иногда рынку требуется время, чтобы привыкнуть к новому решению.

Иногда изменение внутри компаний уже началось. Тогда задача холодной коммуникации — точно найти этих людей и вовремя открыть разговор.

Самый сильный сигнал в этом кейсе звучал очень просто: «Когда можно попробовать?»