Советы по использованию ИИ в Sales и Marketing от интеграторов OpenAI

Привет, vc.ru! Я — Никита, CMO 2people IT. Большинство моих коллег по индустрии знакомы лишь с базовыми функциями ChatGPT, поэтому не используют этот крутой инструмент для действительно серьезных задач внутри своей компании. Сегодня расскажу про то, как считать показатели, генерить лидов и проводить CustDev с помощью ИИ и чего лучше делать не стоит.

Специалисты по лидгену поймут – работа с большими базами данных для холодных email рассылок, подразумевает ужасно муторный процесс их "причесывания". Мы собираем их вручную или парсерами, преимущественно из LinkedIn, соответственно, вся информация в ячейках на английском. Но мы интегрировали ChatGPT в Google Sheets и теперь приведение базы в порядок занимает в 10, если не в 100 раз меньше времени.

Что именно делает ИИ таблицах? Вот основные проблемы:Google Translate часто работает некорректно ("Римский" – перевод имени "Roman" по его мнению), в некоторых ячейках может быть недостаточно информации, а ещё постоянно встречаются нерелевантные контакты. Но ИИ решает все проблемы одновременно. По заданным промптам он проходится по каждой ячейке и убеждается, что лид релевантен, а потом выполняет перевод, ставит все в нужные и падежи.

Кроме того, с использованием информации из ячеек, я могу создавать айсбрейкеры. Несмотря на хорошие тексты с данными из ячеек с опытом, скиллами и информацией о компании, все равно необходимо проверять каждую строку. Даже с хорошим промптом айсбрейкер может оказаться «не в тему» или с неподходящим форматом для шаблона письма. Мы уже начали автоматизировать процесс проверки через тот же GPT, если интересно – напишу тут об этом.

Недавно видел, как коллеги по индустрии подключили расширенный парсинг постов в LinkedIn и с сайтов – но пока это в альфа-версии и наш вариант с автоматической проверкой работает стабильнее. Кстати, OpenAI недавно дропнули несколько полезных плагинов, мы уже их опробовали и поделились мнением тут

Сегодня почти все сервисы для рассылок (через email и LinkedIn) внедрили к себе искусственный интеллект для генерации текста сообщений. Это помогает преодолеть страх перед пустым листом бумаги, но я не рекомендую отправлять ни один из предложенных вариантов без изменений. Даже GPT-4 пока не очень хорошо пишет готовые письма для рынка B2B в РФ. Получающиеся тексты слишком «продажные», что может быть неплохо для B2C и удержания клиентов, но для холодных продаж это не сработает. Кстати, именно для рынков Европы и Америки в определенных нишах – вероятно прокатит. Правда, успешных кейсов знаю всего 2, но это не 0, как с РФ рынком.

Для автоматического составления текстов писем используйте ИИ в таблицах. Просите ChatGPT генерить не больше 1 предложения с информацией не более чем из 2-х ячеек. Придется вставить в рассылки несколько переменных, зато каждое предложение будет "в тему".

Иногда попадаются заказчики, которые меняют свой запрос во время звонка прямо на ходу. Или даже просят предложить что-то, что им может быть нужно. Что уж, в холодных продажах это происходит на каждом третьем звонке. Особенно часто это стало случаться, когда 2people IT всерьез занялись консалтингом помимо аутсорса.

В таких ситуациях менеджер сталкивается с выбором – попросить клиента взять паузу, чтобы обдумать возможное решение с тех. отделом, или предложить что-то на ходу. Сегодня мы в большинстве случаев выбираем второй вариант. У нас есть готовые промпты для ChatGPT, которые не только позволяют быстро генерировать решения, соответствующие специфике нашей отрасли, но также предоставляют список вопросов к клиенту. Это нужно, чтобы после звонка передать техническому отделу достаточное количество информации о запросе.

Сразу скажу, что ChatGPT для генерации больших текстов я не использую, но ИИ неплохо справляется с рерайтом. Часто прошу модель переписать целый абзац, и зачастую из этого можно выделить отдельную микро-тему для еще одного параграфа.

Если бы мне можно было использовать ChatGPT только для одной задачи, то это была бы аналитика. Это может показаться не самым очевидным применением, но я часто использую ИИ для анализа показателей. Мы интегрировали его в нашу внутреннюю тулзу для аналитики и теперь я просто передаю показатели в модельку, чтобы получить таблицу и наглядно посмотреть динамику. Недавно OpenAI представили плагин для создания графиков, но я все еще предпочитаю генерировать таблицу с нужными данными и затем преобразовывать ее в график в KeyNote.

Более того, ChatGPT понимает, какие данные я передаю ему, и может предложить неплохие советы по улучшению показателей. Например, он напомнил мне о канале продвижения, который мы создали, но забросили. Если самое темное место находится под лампой, то ChatGPT способен включить рядом прожектор.

Сам процесс Customer Development состоит из трех этапов – постановка гипотезы, подготовка и общение с потенциальными покупателями, аналитика. И так по кругу.

C ChatGPT я формулирую гипотезы, после общения с клиентами – отправляю данные в бот и прошу занять его позицию конкретного клиента. Во-первых, бота можно “задолбать” вопросами и он не перестанет отвечать. Во-вторых, он может подсветить те моменты, о которых забыл живой респондент и указать на то, что стоит у него дополнительно запросить. Но если нам удалось связаться с СЕО крупной компании, то дополнительные вопросы ему просто так не направишь. Так что нейросеть, проигрывающая десятки сценариев, порой дает больше понимания запросов клиентов и проблем продукта, чем 3-5 интервью по 1 гипотезе.

Итак, вместо вывода я выписал задачи и указал, подойдет ли для них ChatGPT от OpenAI

Да:

Нет:

Если вы не знаете, как улучшить у себя в компании процессы – напишите мне в TG: @negorshkov и мы фо фри вас проконсультируем