ИИ для B2B: что он делает в агентстве услуг и где ошибается

Каждую неделю разбираю, что нейросети дают бизнесу: инструменты, границы применимости, ошибки. ИИ для B2B обсуждают в основном на примере корпораций с отделом продаж, хотя на переписку у владельца маленького агентства уходят вечера. Подпишитесь, разборы приходят раз в неделю.

Что такое ИИ для B2B и чем длинная сделка отличается от розничной?

Розничная продажа укладывается в один заход. Человек увидел товар, увидел цену, нажал кнопку, оплатил. Весь разговор с продавцом помещается в три сообщения, и большая часть материалов про автоматизацию написана именно про такую сделку.

Сделка на услуги устроена иначе. Между первым обращением и подписанием проходит от двух недель до нескольких месяцев. За это время вы отвечаете на заявку, созваниваетесь, собираете вводные, готовите смету, ждёте, напоминаете, переделываете предложение под новое условие и ждёте снова. Цены на витрине нет: она считается под задачу.

Отсюда понятно, почему привычные советы про ИИ в продажах не переносятся на агентство один в один. Почти все они написаны для компании с отделом продаж, где есть менеджеры, CRM и руководитель, который смотрит на воронку. Разбор для такой команды у меня отдельный: ИИ для отдела продаж про то, где помощник снимает работу с живого менеджера.

В агентстве из двух-трёх человек отдела нет. Продаёт владелец, между двумя созвонами и правкой макета, и он же ведёт проекты. Переписка при этом никуда не девается: она просто откладывается на вечер, а часть её теряется совсем.

ИИ для B2B в такой конструкции закрывает не продажу, а обслуживание продажи. Текст, который надо написать, чтобы сделка сдвинулась на шаг. Именно этого текста в маленьком агентстве всегда не хватает, потому что писать его некому.

Первый ответ на заявку: где ИИ для B2B экономит больше всего?

Заявка приходит вечером в пятницу. Владелец видит её в понедельник утром, отвечает в обед, а к этому времени заказчик уже разговаривает с теми, кто ответил первым. Это самая обидная потеря в услугах: до сравнения по цене и качеству дело даже не дошло.

Первый ответ решается тремя вещами.

1. Приём обращения из всех каналов в одно место. Форма на сайте, почта, мессенджер, площадка объявлений - всё сводится в один поток, где ничего не теряется между вкладками.
2. Ответ в течение минуты. Модель читает текст обращения, пересказывает задачу своими словами и подтверждает, что она понята: «Вы хотите сайт для производства фасадных панелей, с каталогом на 200 позиций и заявкой на расчёт».
3. Два-три вопроса по делу. Только то, без чего невозможно говорить дальше: срок, наличие материалов, кто принимает работу. Анкета на двадцать полей здесь лишняя.

Такой ответ ничего не обещает и ничем не рискует. Он держит заказчика в разговоре до момента, когда до переписки доберётся живой человек, и на этом участке ИИ для B2B даёт самый быстрый видимый результат. Готовая связка для этого участка - ИИ-продавец, который обрабатывает входящие заявки круглосуточно и передаёт диалог владельцу вместе с собранными вводными.

Прежде чем что-то автоматизировать, полезно один раз выписать, как заявка ходит у вас сейчас: откуда приходит, кто её видит, что происходит дальше. Готовый шаблон такой карточки процесса лежит в разборе про автоматизацию продаж, заново придумывать его не надо.

Квалификация «наш или не наш»: можно ли отдать её машине?

Квалификация в услугах - это ответ на вопрос, стоит ли тратить на обращение три часа своего времени. Три часа уходят на созвон, разбор задачи и подготовку сметы, и вернуть их нельзя.

Признаки, по которым владелец решает это в голове, обычно такие:

• задача попадает в то, что вы умеете делать хорошо;
• у заказчика есть понимание бюджетной рамки, хотя бы порядок;
• на той стороне есть человек, который принимает решение и отвечает за проект;
• срок реальный, а не «нужно было вчера»;
• заказчик отвечает на вопросы и не требует «просто назовите цену».

Модель проверяет эти признаки по тексту обращения за секунду и отдаёт вам разметку: что нашлось, чего нет, какие вопросы надо задать. Ради этой разметки ИИ для B2B чаще всего и заводят: она снимает минуты, которые уходят на перечитывание переписки перед звонком.

⚠️ Опасное место. Если в обращении нет ни слова о бюджете, модель с высокой вероятностью выдаст оценку, собранную из похожих текстов, и оформит её как вывод, вместо честного «данных нет». Вы прочитаете «клиент, скорее всего, рассчитывает на средний бюджет» и примете это за факт, хотя за фразой не стоит ничего.

Лечится это одним правилом в запросе. Формулировка простая: «признаки, которых нет в тексте, перечисли отдельным списком и не оценивай их». Модель после этого честно пишет, что бюджет не назван, и разметка становится рабочей.

Вторая половина квалификации в услугах вообще не поддаётся тексту. Понять, будет ли с этим заказчиком нормально работать, можно только на созвоне. Машина сюда не заходит и заходить не должна.

Брифование: как собрать вводные без третьего созвона?

Анкета на сорок вопросов буксует по одной причине: у заказчика на неё нет часа, а без ответов вы не можете считать смету.

Что реально снимает эту проблему:

1. Вопросы задаются по одному. Модель ведёт переписку и задаёт следующий вопрос по тому, что заказчик уже ответил. Заказчик отвечает по две минуты в день и не бросает процесс.
2. Сбор вводных из того, что уже сказано. Расшифровка созвона, переписка, техзадание от заказчика - всё это загружается, и модель вытаскивает оттуда ответы, которые уже прозвучали. Повторно их не спрашивают, и это заметно снижает раздражение.
3. Список того, чего не хватает. На выходе вы получаете не только заполненный бриф, но и честный перечень пустых полей.
4. Перевод с языка заказчика. Фразу «хочу как у конкурента, но посовременнее» модель разворачивает в набор проверяемых требований, которые можно подтвердить или отклонить.

Бриф после машины всегда читает человек. ИИ для B2B здесь переспрашивает столько раз, сколько нужно, и в этом его польза, но отраслевого контекста он не понимает. Заказчик формулирует задачу словами своей отрасли, и часть смысла модель считывает буквально: «быстро» для завода и для интернет-магазина означает разные вещи.

Тема окупаемости всплывает здесь же, потому что на брифовании тратится время, которое не оплачено. Считать выгоду от автоматизации по формулам удобнее, чем на глаз: разбор окупаемости ИИ в малом бизнесе даёт готовый расчёт срока возврата.

Собрать такую связку целиком - отдельная работа: приём заявок, сбор вводных, передача собранного владельцу и хранение истории по каждому клиенту. Это то, чем занимается ClaudeLab: разбираем процесс агентства и собираем рабочий прототип до договора, чтобы решение можно было открыть и посмотреть своими глазами.

Коммерческое предложение и смета: что писать машине, а что себе?

Предложение - участок, где ИИ для B2B даёт больше всего пользы и больше всего риска одновременно. Готовится оно долго, потому что каждое пишется заново. Задача другая, состав работ другой, а шаблон помогает только с оформлением.

Что уверенно отдаётся машине:

• черновик описания задачи, собранный из брифа и расшифровки созвона;
• раздел «как мы это сделаем» с этапами и результатом каждого этапа;
• ответы на типовые вопросы, которые заказчик задаёт после получения предложения;
• второй и третий вариант формулировки одного и того же раздела, если первый вышел сухим;
• проверка готового документа на противоречия: в одном разделе два этапа, в другом три.

Что машине не отдают никогда: цену, срок, объём работ и любые гарантии. Всё это - обязательство, за которое отвечаете вы. Признаки машинного предложения и порядок проверки перед отправкой я разобрал отдельно: коммерческое предложение нейросетью.

⚠️ Самая дорогая ошибка этого участка. Модель пишет «срок реализации - четыре недели», потому что четыре недели стоят в большинстве похожих документов, которые она видела. Вы этого не замечаете, потому что цифра выглядит разумно. Заказчик подписывает предложение с этим сроком, и дальше он ваш.

Ловится это простым приёмом. В запросе на подготовку предложения все числа подставляются вами и помечаются явно, а модели запрещено вписывать любые цифры от себя. Проверка перед отправкой занимает минуту: открыть документ и глазами найти каждое число.

Зависшие сделки: как ИИ для B2B ведёт напоминания, до которых не доходят руки?

Напоминание в услугах устроено не как в рознице. «Вы забыли товар в корзине» тут не работает. «Просто напоминаю о себе» раздражает и тратит единственную попытку.

Работает касание с поводом. Поводы ИИ для B2B берёт из того, что о заказчике уже известно, и число их невелико: они повторяются от сделки к сделке.

1. Изменение в задаче заказчика. У него вышел новый продукт, сменился сайт, появилась вакансия под то, о чём вы говорили.
2. Ответ на вопрос, который он задал на созвоне. Вы обещали уточнить и уточнили - это законный повод написать через две недели.
3. Сокращённый вариант предложения. Тот же объём разбит на этапы, первый из которых меньше и понятнее.
4. Материал по его теме. Разбор, расчёт, пример решения задачи, похожей на его.

Модель отслеживает, по каким сделкам молчание длится дольше выбранного срока, и готовит черновик касания с одним из этих поводов. Владельцу остаётся прочитать, поправить и отправить: две минуты вместо вечернего «надо бы написать».

⚠️ Автоматическая отправка без чтения на этом участке опасна. Заказчик мог за это время отказаться, уйти к конкуренту или сменить работу, и бодрое письмо «как вам наше предложение» попадёт мимо. Черновик готовит машина, кнопку нажимает человек.

Отчёты и повторные продажи: где выгода видна не сразу?

Отчёт по проекту редко требует сложной работы, он просто не готовится: на него уходит вечер, а платить за этот вечер никто не будет. ИИ для B2B закрывает здесь самую скучную часть - сборку текста.

Собрать его машине можно из того, что уже есть: закрытые задачи, переписка по этапам, ссылки на результаты. На выходе - текст на страницу, где видно, что сделано, что осталось и чего ждём от заказчика. Читать и отправлять его всё равно человеку, но сборка занимает минуты вместо вечера.

Повторная продажа устроена похоже. У агентства есть база прошлых клиентов, и в ней обычно никто не разбирается. Модель проходит по списку и показывает, кому логично написать сейчас: сайту год, у клиента сменился ассортимент, обещанный второй этап так и не начался.

Повторная продажа - самый недооценённый участок из всех. Продать тому, кто уже платил и остался доволен, стоит несоизмеримо меньше усилий, чем найти нового заказчика, - а этой работой в агентстве из трёх человек не занимается никто.

Три места, где ИИ для B2B ошибается чаще всего

Масштаб проблемы виден по смежной области, где её замерили. Исследователи Stanford RegLab и Stanford HAI проверяли, как языковые модели отвечают на конкретные правовые вопросы:

«hallucination rates range from 69% to 88% in response to specific legal queries for state-of-the-art language models»

Частота галлюцинаций составляет от 69 до 88 процентов в ответах на конкретные правовые запросы для передовых языковых моделей.

Stanford Law School, «Hallucinating Law», 11.01.2024

Право здесь удобно тем, что каждый ответ проверяем: дело либо существует, либо нет. В продажах услуг такой проверки нет, и ошибка остаётся незамеченной дольше. Механика при этом одна и та же: реквизиты, цифры и названия для модели - обычные фрагменты текста, которые иногда воспроизводятся точно, а иногда заменяются на похожие. Почему так устроено и как это ловить, разобрано отдельно: галлюцинации нейросети.

Вот как три ошибки ИИ для B2B выглядят на участках сделки:

Третий случай разберу подробнее, потому что он самый частый. Заказчик почти всегда спрашивает цену в первом же сообщении, и это законный вопрос. Ответ на него в услугах звучит как «зависит от состава работ, вот от чего именно», и дальше идёт разговор. Модель по умолчанию настроена отвечать по существу, поэтому число она назовёт.

Правило простое: всё, что создаёт обязательство - цена, срок, объём, гарантия, - не уходит заказчику без человека. Это ограничение закладывается сразу, при настройке; после первого неприятного случая оно обходится дороже. Что имеет смысл требовать от исполнителя такой связки и за что не стоит переплачивать - в разборе про то, как заказать ИИ-агента.

Данные заказчика: что закон разрешает грузить в нейросеть?

Про этот участок в обзорах ИИ для B2B обычно не пишут вовсе, хотя он касается каждого, кто отправляет бриф клиента в чат с моделью.

Закон формулирует условие прямо:

«Оператор вправе поручить обработку персональных данных другому лицу с согласия субъекта персональных данных, если иное не предусмотрено федеральным законом, на основании заключаемого с этим лицом договора»

Часть 3 статьи 6 Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных»

Кто отвечает за действия того, кому обработка поручена, сказано частью ниже, в части 5 той же статьи: «ответственность перед субъектом персональных данных за действия указанного лица несет оператор». В переводе на язык агентства это значит, что отвечаете вы. Сервис нейросети перед вашим заказчиком не отвечает ничем.

Что из этого следует на практике:

1. Обезличивайте до отправки. Имя, телефон, почта, название компании заменяются на условные обозначения. Задача от этого не меняется: модели всё равно, зовут человека Сергей Петрович или «контактное лицо».
2. Проверьте, где хранятся данные. Если через сервис идут данные граждан России, требование о базах на территории страны никуда не девается. Часть 8 статьи 13.11 КоАП за нарушение этого требования предусматривает для юридических лиц штраф от одного миллиона до шести миллионов рублей. За повторное нарушение отвечает часть 9 той же статьи: от шести до восемнадцати миллионов.
3. Уведомите Роскомнадзор. Обязанность сообщить о намерении обрабатывать персональные данные лежит на каждом операторе, включая небольшую студию. Часть 10 статьи 13.11 КоАП за неуведомление предусматривает для юридических лиц от ста тысяч до трёхсот тысяч рублей.
4. Смотрите на формат поставки сервиса. У российских моделей есть варианты, где данные не уходят в общее облако.

Формат поставки тут заслуживает отдельного абзаца: вендоры пишут об этом прямо. Сбер на странице GigaChat для бизнеса называет три варианта: облако, гибрид и программно-аппаратный комплекс. Для облака сказано: «данные шифруются, доступ к ним есть только у вас». Для гибрида: «запросы обрабатываются в облаке (модель не сохраняет ваши данные)». Для комплекса на своём оборудовании: «оборудование переходит в вашу собственность с бессрочными лицензиями».

Для агентства из трёх человек своё оборудование избыточно. Практический вывод другой: бесплатный чат в браузере и корпоративный доступ по договору - это разные вещи с разными обязательствами сервиса. Что именно считается персональными данными и как правильно обезличивать текст, разобрано подробно в материале про персональные данные клиентов в нейросети.

Штрафы выше приведены для полноты картины. Гораздо чаще дело кончается неприятным разговором с заказчиком, который узнал, что его документы улетели в публичный сервис.

С чего начать агентству из трёх человек?

Порядок здесь важнее скорости: первый неудачный участок обычно закрывает тему ИИ для B2B в компании на год вперёд.

1. Неделя первая: первый ответ. Соберите все каналы обращений в одно место и поставьте автоматический ответ, который пересказывает задачу и задаёт два-три вопроса. Проверка результата: сколько заявок получили ответ в течение пяти минут.
2. Неделя вторая: сбор вводных. Добавьте сценарий уточняющих вопросов и загрузку расшифровок созвонов. Проверка: сколько брифов дошли до состояния, когда можно считать смету, без третьего созвона.
3. Месяц второй: молчащие сделки. Список сделок без ответа дольше десяти дней и черновик касания по каждой. Проверка: сколько из них вернулись в разговор.
4. Месяц третий: черновики предложений. Структура и текст от машины, цифры от вас. Проверка: сколько времени уходит на подготовку одного предложения до и после.
5. Дальше: отчёты и повторные продажи. Самый спокойный участок, на нём легко тренироваться, потому что ошибка не стоит сделки.

На каждом шаге держите одну проверку: что произойдёт, если модель ошибётся именно здесь. Там, где ответ звучит «клиент получит неверное обязательство», человек в цепочке обязателен.

Где вы сейчас

• Заявки приходят, но отвечаете вы через несколько часов. Начинайте с первого участка: быстрый ответ и уточняющие вопросы. Маршрут заявки перед этим стоит выписать по шаблону из разбора про автоматизацию продаж.
• Отвечаете быстро, но тонете в брифовании и предложениях. Ваш участок - сбор вводных и черновики документов, разбор про коммерческое предложение нейросетью закрывает вторую половину.
• Сделки доходят до предложения и замолкают. Занимайтесь списком молчащих сделок и поводами для касания, это самый быстрый возврат из всех участков.
• Продаёте уже не только вы, в команде есть менеджеры. Тогда разговор смещается: смотрите разбор про ИИ для отдела продаж, там про распределение рутины внутри команды.

Чек-лист

• Все каналы обращений сведены в одно место, и ни одно не читается «когда дойдут руки».
• На входящую заявку уходит ответ в течение нескольких минут в любое время суток.
• В запросе на квалификацию есть требование отдельно перечислить то, чего в обращении нет.
• Модели запрещено вписывать числа: цена, срок и объём подставляются человеком и проверяются глазами.
• Тема цены выведена из автоматической переписки: её ведёт человек.
• Имена, телефоны и почта заказчика обезличиваются до отправки в любой внешний сервис.
• По каждой сделке без ответа дольше десяти дней есть черновик следующего касания с поводом.