В предыдущей статье мы рассказали о запуске стартапа с минимальным риском неудач. Сегодня расскажем о поиске B2B клиентов для SaaS (Software as a Service) — о проспектинге.
В статье все понятия рассматриваются базово. Наша цель — дать общее понимание, как работает процесс диджитал продаж в B2B сегменте. Про каждый этап можно найти отдельный материал или даже книгу.
Проспектинг следует рассматривать как непрерывный маркетинговый процесс по выявлению и привлечению потенциальных покупателей. Его цель — превращение проспектов в реальных клиентов (или партнеров) путем прямого активного поиска.
Лидогенерация — это спланированный маркетинговый процесс. Он направлен на поиск и стимулирование интереса у лидов к определенному продукту/услуге, а также на формирование базы потенциальных клиентов с контактными данными.
Важным этапом в обоих процессах является квалификация — это предварительный сбор данных о потенциальном клиенте (его цели, ценности, платежеспособность и т.д.) и оценка вероятности того, что удастся совершить сделку. Качественная квалификация — залог эффективного распределение ресурсов и времени ваших специалистов по продажам.
На своей практике мы разработали несколько стандартизированных подходов для тех, кто решил протестировать гипотезы в B2B и найти своих первых клиентов в этом сегменте.
Маркетинговая стратегия, в нашем случае, состоит из этапов:
Также не забывать, что спам — это плохо, в сервисах за это блокируют. Плохие и навязчивые сообщения могут привести к тому, что вы испортите репутацию компании (один из проспектов не поленится и пойдет писать о вас гневный комментарий, и будет прав).
Рассмотрим минимальный набор инструментов, которые позволяют делать эффективный проспектинг и генерировать лидов.
LinkedIn Sales Navigator — одно из лучших приложений для поиска лидов в B2B секторе. Это платное дополнение ресурса LinkedIn. Если вы знаете, кто ваш потенциальный клиент, вам будет легче найти его. С помощью множества встроенных фильтров приложение позволяет создавать списки проспектов — будущих клиентов, то есть вы можете проверить разные целевые аудитории разных стран.
Например, по критериям компании: размер штата не больше 50-ти человек, местоположение — Франция, Париж, сфера деятельности — детское онлайн-образование. Или по критериям отдельно взятого человека: должность, фирма, отрасль и т.д.
На рынке сотни различных сервисов лидогенерации. Генерация данных происходит через парсинг открытых источников в интернете. Если человек оставлял где-то свой имейл, например, регистрировался на конференцию, то парсер подберет имейл и сопоставит с базой данных в LinkedIn. Мы часто используем GetProspect и Norbert.
Все софты, которые мы рассматриваем в статье, используют только открытые источники и работают в соответствии с политикой GDPR (General Data Protection Regulation — Общий/Генеральный регламент по защите персональных данных).
Для рассылок мы пользуемся QuickMail — софт, который не только автоматизирует имейл рассылки, но позволяет кастомизировать письма, выстраивать их в цепочки и получать отчетность по рекламным кампаниям.
Весь процесс, от генерации новой гипотезы до ее тестирования и получения результатов, может занимать недели работы. В целях оптимизации процесса мы реализовали собственное low-code/no-code решение и с помощью Zapier автоматизировали работу всех сервисов, описанных выше, объединив их в один непрерывный воркфлоу.
Благодаря такой автоматизации, процесс тестирования новых гипотез может быть упрощен до нескольких кликов и без написания своего софта:
Такая автоматизация оптимизирует до сотни рабочих часов в месяц и избавляет от человеческих ошибок и потерянных лидов. Плюсом ко всему, повышает эффективность рассылки за счет того, что убирает “дохлые” имейлы и спасает домен от блокировки за счет постепенной рассылки. Вручную человеку это сделать крайне трудно.
На каждом этапе есть большое количество сложностей и нюансов, незнание которых может привести к неприятным результатам.
Если не получилось правильно определить целевую аудиторию:
Но самое ужасное — это снижение мотивации фаундера и зарождение сомнения в собственных идеях.
Кирилл Гришанин
Основатель WB—Tech
Следует избегать неопределенности в таких вопросах как:
Например, написана хорошая цепочка писем, а на этапе определения критериев вашей ЦА — ошиблись. И хорошая цепочка писем окажется ни к чему — прямой заинтересованности нет, потому что рассылка идет не тем людям.
Если не получилось правильно обработать ответы от проспектов:
Наша задача в том, чтобы попасть к людям, кому релевантны наши услуги или продукты, у кого есть потребность в решении проблем. Выйти на конструктивный диалог. Не важно чем он закончится — он точно будет полезен.
Кирилл Гришанин
Многие упускают возможность улучшения холодной рассылки, не рассматривая фидбэк от лидов. Ведь там кроется прямой отклик — как правильно писать письма, на которые отвечают. Например, определена правильная ЦА, но написаны письма, которые неправильно доносят ценность продукта.
Стоит принять во внимание также скорость ответа на письма.
Если не получилось правильно настроить рассылку:
Наладить QuickMail рассылку — непростая задача для настройки автоматизации.
Здесь риск ошибки достаточно большой. Кажется, что рынок велик, но проведение холодного проспектинга затрагивает сотни организаций и людей. В теории, если есть ошибки и вовремя не исправить процессы, то люди имеют свойство заканчиваться. В таком случае можно, конечно, исследовать рынки другого города или страны.
Если английский оказался не тем языком для общения:
Для успешного тестирования гипотез и рынков в ряде стран очень важно, чтобы продажи, рассылки или демо проходили на языке покупателя. Например, в Латинской Америке это должен быть испанский, во Франции — язык должен быть французский. При этом в странах DACH (аббревиатура, используемая для обозначения рынков трех немецкоговорящих стран: D от Deutschland — Германия, A от Austria — Австрия, CH от Confoederatio Helvetica — Гельветская конфедерация, т.е. Швейцария) вполне можно сделать первые продажи и на английском языке.
Тестирование гипотез на первый взгляд может показаться простым процессом, но на практике это не так. Часть проблем решается квалификацией маркетолога, продажника, умением работать с сервисами, писать правильные письма и общаться. В реальности, решение всех проблем возможно только опытным путем: провести сотни рекламных кампаний, нанимать на каждый этап отдельного квалифицированного специалиста и платить ему; либо нанимать команду людей, которые знают, как системно подойти к вопросам и имеют в этом опыт.
Рассмотрим несколько примеров, когда аутсорс оправдывает затраты и доверие.
— В команде нет маркетолога и не описаны целевые аудитории продукта.
С такими проблемами к нам обращаются фаундеры, у которых уже есть работающий бизнес, и они хотят с минимальными издержками протестировать новые аудитории. При этом некому сформулировать и протестировать маркетинговые гипотезы.
Например, в такой ситуации был один из наших клиентов: французская компания по изготовлению кастомизированных подарков со своим онлайн-маркетплейсом.
Маркетплейс успешно работал в B2C секторе, и фаундер искал новые идеи, как масштабировать проект. Своих сил на это просто не хватало. На момент общения с нами, он уже понимал, что покупка трафика очень дорога, а конкуренты сильны и занимают все топовые позиции в его сегменте.
Мы предложили рассмотреть B2B рынок и выделили несколько гипотез:
Маркетинговая гипотеза в контексте нашей статьи — это предложение новых рынков сбыта или новой ЦА, которое требует подтверждения. Например, мы полагаем, что наш продукт может быть востребован в определенной отрасли или в определенном регионе.
Разработали планы продвижения по каждой из гипотез. Например, юридические фирмы часто делают подарки своим клиентам. И все французские компании, с численностью штата более 50 человек, законодательно обязаны иметь т.н. “Административный Совет” с управляющим (аналог нашего офис-менеджера), который отвечает за социальную активность фирмы, включая подарки сотрудникам ко дню рождения.
За неделю удалось охватить несколько тысяч проспектов и получить конверсию намного более интересную, чем в B2C. Ведь по сравнению с закупкой трафика у поисковиков, выгода подобных кампаний оценивается в сотни процентов.
В результате сотрудничества, фаундер получил не только результаты, но и бонусы:
Аутсорс-услуга позволяет не только сократить затраты, но и в кратчайшие сроки проанализировать рынок, выдвинуть ряд подходящих гипотез, подтвердить или опровергнуть их, а также получить такие важные метрики как: конверсия, стоимость привлечения клиента (CAC — Cost of Customer Acquisition) и обратную связь от первых пользователей, что очень важно в начале пути.
Документированное подтверждение гипотезы, что на выбранном рынке продукт имеет спрос, открывает двери к инвесторами для привлечения новых раундов инвестиций на развитие команды и продукта.
— В команде есть маркетолог, но просто не успевает делать все “руками”.
На этапе создания Minimal Viable Product для стартапа важно:
Например, маркетинговая гипотеза, что стартап будет интересен женщинам до 30-ти лет, или компаниям, которые занимаются определенным видом деятельности. Или, говоря про международный рынок, можно предположить, что спрос в регионе А, где вы уже продаете свой продукт/услугу, будет таким же в регионе Б, где вы еще не работали.
Подобные гипотезы строит фаундер стартапа до и после запуска, думая об эффективном и недорогом способе протестировать идею.
Одним из наших клиентов была российская компания с успешным продуктом и сильной командой, которая выросла почти до лидирующих позиций на российском рынке. Думая о масштабировании, фаундер не планировал найм новых маркетологов для развития международного направления. Он понимал, что это достаточно рискованное, дорогое и долгосрочное мероприятие, но при этом хотелось все же с минимальными издержками протестировать рынки новых стран.
Сама компания пришла к нам уже с готовой гипотезой, что они могут добиться успеха на рынке Латинской Америки. Такая гипотеза была выстроена на ряде схожих макроэкономических показателей с Россией: среднедушевой доход и экономический рост, развитость покрытия интернета и автоматизации в бизнес-процессах.
Мы помогли сделать правильный проспектинг и квалифицировать организации, которым был бы интересен их продукт. Запустили маркетинговую кампанию на испанском языке на страны Латинской Америки удаленно.
В результате, получили важный фидбэк для организации: несмотря на то, что по макроэкономическим показателям рынок Латинской Америки схож с Россией, поведение пользователей очень отличается. Латиноамериканские пользователи требуют гораздо большего сопровождения и поддержки в интеграции даже тех продуктов, которые для российского пользователя могут являться интуитивно-понятными. Это связано с сильной культурой постоянного личного общения, желательно живого. Если среднестатистический CTO (Chief Technical Officer — представитель топ-менеджмента или технический директор) российской компании сам зарегистрируется в сервисе, разберется с документацией и еще сообщит о баге в поддержку, то такого же мексиканского сотрудника придется буквально брать за руку и проводить через все процессы, установку и настройки. После чего еще долго и упорно фоллоу-апить для закрытия сделки.
В итоге, стоимость нового пользователя оказалась значительно выше, чем в РФ, и проекты, у которых низкий средний чек, развивать в Латинской Америке достаточно сложно.
Мы рассмотрели простой пример процесса, который используем, как для тестирования своих маркетинговых гипотез, так и гипотез наших заказчиков. Тем не менее, процессы бывают намного сложнее и индивидуальны по подходу построения маркетинговых кампаний.
Надеемся, что после прочитанного у вас получится настроить и запустить свою маркетинговую кампанию. Не получилось, не беда — пишите нам! С удовольствием поможем.
Никакого спама, только анонсы новых статей
По прогнозам Precedence Research, к 2025 году мировой рынок ИИ в e-Commerce вырастет до 9,01 млрд долларов, а к 2034 превысит 64 млрд долларов — тем самым обеспечив среднегодовой темп роста в 24,34%.
Источник: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-e-commerce-market
Кроме того, искусственный интеллект активно внедряется и в российский e-commerce. Так, в Rb.ru рассказали, что в 2024 году генеративный ИИ использует 67% представителей интернет-торговли в РФ — при этом, половина из них инвестирует в AI до 5% бюджета компании.
Почему применение искусственного интеллекта в e-commerce набирает популярность и какие инструменты для этого лучше использовать, подробнее расскажем в этой статье.
С внедрением ИИ персонализация вышла на новый уровень. Если раньше интернет-магазины в основном предлагали клиентам популярные или сопутствующие товары, то теперь рекомендации стали более индивидуальными и предельно точными. Так, искусственный интеллект в e-commerce позволяет:
Amazon анализирует поведение пользователей и подбирает рекомендации
Также с помощью искусственный интеллект в e-commerce можно быстро разделять аудиторию на сотни микро-сегментов и лучше обрабатывать поисковые запросы клиентов. Например, при запросе «удобные кроссовки», AI проанализирует отзывы и описания товаров, и только после этого предложит пользователю максимально комфортную обувь.
ИИ в eCommerce помогает автоматизировать аналитику компании и оптимизировать ее внутренние процессы, например:
Кроме того, ИИ-инструменты помогают оптимизировать скоринг лидов. Например, система учитывает все переходы по ссылкам, просмотры страниц и другие взаимодействия с интернет-магазином, после чего в режиме реального времени определяет насколько пользователь готов совершить покупку.
С помощью искусственного интеллекта можно не только анализировать текущие бизнес-метрики для интернет магазинов, но и оценивать будущий спрос на конкретные виды и категории товаров. Так, благодаря AI можно проводить:
Например, если человек добавил товар в корзину, но не завершил покупку, ИИ может расценить это, как потенциальный интерес к продукту и использовать его для будущих рекомендаций под конкретную целевую группу.
При этом, прогнозирование спроса через AI позитивно отражается и на планировании закупок. Например, заранее заказав у поставщика потенциально популярные товары, компания минимизирует риск их дефицита на складе, а также повысит удовлетворенность клиентов за счет своевременной доставки покупок.
Также к ИИ-трендам e-commerce 2025 года можно отнести виртуальных помощников и чат-боты, распознавание изображений, AR-технологии и голосовой поиск. Как именно AI применяется интернет-магазинами, рассмотрим в следующем разделе с кейсами.
Искусственный интеллект в e-commerce широко применяются многими крупными компаниями и интернет-магазинами, например:
Amazon использует ИИ для прогнозирования популярность продуктов — это помогает бренду оптимизировать логистику и снабдить склады для удовлетворения всех потребностей рынка.
Кроме того, Amazon активно применяет AI для определения лучшей цены на каждый товар. Стоимость меняется в зависимости от активности сайта, цен на продукцию конкурентов, истории заказов и других важных бизнес-метрик для интернет-магазина. При этом, за счет непрерывного анализа данных, цены сбрасываются и корректируются каждые 10 минут.
Чат-бот Rufus от Amazon — онлайн-консультант, который отвечает на вопросы о товаре на основании характеристик и отзывов
В 55% случаев продукцию Domino’s Pizza заказываю через онлайн-платформу компании — поэтому бренд активно использует ИИ для автоматизации аналитики интернет-магазина и сегментирования своей аудитории.
Также бренд применяет ИИ для контроля качества своей продукции. Например, в Новой Зеландии и Австралии Domino’s Pizza запустили пилотный проект, в котором интеллектуальный сканер следил за процессом выпечки и оценивал каждую пиццу по размеру, типу, начинке и другим критериям. Это помогло компании оптимизировать качество производства и повысить количество лояльных клиентов.
Stitch Fix — это онлайн-платформа для персонального стайлинга, которой удалось совместить алгоритмы машинного обучения и творческий потенциал стилистов. Собранные через ИИ данные о предпочтениях клиентов показывают, как меняются вкусы потребителей и от чего они зависят. Кроме того, так в Stitch Fix определяют какие fashion-направления будут популярны в будущем.
Игра Style Shuffle от Stitch Fix позволяет определять предпочтения пользователя и предсказывать актуальные направления в моде
Система компании анализирует цвет одежды, длину рукава, глубину выреза и ряд других атрибутов, после чего алгоритм комбинирует их и отправляет на согласование к стилистам.
Кроме того, Stitch Fix применяет ИИ для оптимизации внутренних процессов и логистики. После получения запроса на доставку одежды алгоритм выбирает ближайший к клиенту склад, а также определяет оптимальный маршрут, чтобы все посылки были доставлены вовремя.
Но, несмотря на все преимущества, в ходе интеграции AI могут возникнуть различные сложности, например:
Решение: Чтобы повысить безопасность данных интернет-магазина и его пользователей, необходимо внедрять шифрование, использовать надежные протоколы передачи информации и регулярно проводить аудиты безопасности. Кроме того, важно соблюдать законодательные требования, вроде GDPR, и информировать клиентов о мерах защиты своих персональных данных.
Решение: Оптимизировать расходы можно за счет поэтапного внедрения ИИ — желательно начинать с наиболее критичных бизнес-процессов. Использование облачных решений и платформ с AI также может сократить затраты на создание и содержание инфраструктуры.
Статистика обеспокоенности неточностью информации, которую предоставляет ИИ
Кроме того, важно не переоценивать возможности искусственного интеллекта. При том, что ИИ эффективно анализирует данные, он не всегда может уловить мелкие нюансы, вроде внешних экономических факторов.
Поэтому AI нужно использовать как дополнительный инструмент для принятия решений, а не единственный источник истины. Лучшая связка — это алгоритмические выводы ИИ, дополненные экспертными оценками и стратегическими знаниями команды.
Искусственный интеллект — это будущее e-Commerce. С его помощью можно анализировать огромные объемы данных, сокращать количество возвратов, автоматизировать задачи и обеспечивать персонализированный подход к клиентами — все это значительно повысит конкурентоспособность компании.
Но чтобы ИИ в eCommerce работал эффективно, нужно контролировать качество данных и регулярно корректировать AI-модели. Если вы хотите чтобы внедрение ИИ в ваш интернет-магазин прошло максимально легко, оставьте заявку на нашем сайте и мы обеспечим вам полное сопровождение вашего проекта.
ИИ уже умеет предсказывать спрос, оптимизировать запасы и повышать прибыль интернет-магазина — если внедрить его правильно. Ошибка в подходе может обернуться замороженными деньгами на складе и провалом в продажах. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на вас, ускорял оборачиваемость товаров и приносил максимум прибыли? Разбираем ключевые стратегии как оптимизировать оборачиваемость склада с ИИ в статье.
Как ИИ помогает навести порядок в магазине
Большие данные и прогнозирование спроса
Когда, где и как внедрять ИИ в интернет-магазин
Пошаговый план внедрения ИИ, чтобы оптимизировать оборачиваемость склада
Перечень «горячих» тем, которые всегда в повестке любого интернет-магазина независимо от рынка и масштаба.
Общий признак и главная причина «болезней» в каждом случае — отсутствие автоматизации и централизованного контроля. Если эти процессы запускаются вынужденно — «по ситуации», а учет ведется в общей тетради, компания всегда будет работать в режиме цейтнота.
Искусственный интеллект и его производные позволяют раз и навсегда избавиться от глупых ошибок, делегировать рутину роботам и начать, наконец получать от продаж удовольствие вместе с прибылью.
Сценариев использования нейросетей в ритейле и e-commerce множество.
Возьмем кейс WMS-платформы (системы управления складом) с интеграцией ML-модуля, использующей принцип learn from experience (обучение на опыте). Это уже существующая альтернатива скучному учетному ПО, которое по умолчанию предлагают ecomm-площадки. Ключевое различие между ними — объем полезной функциональности:
Процессы | Учет | AI/ML |
Автоматический диспетчер | – | + |
Оперативный учет | – | + |
Учет за период | + | + |
Адресное хранение | + | + |
Контроль ресурсов: персонал, оборудование | – | + |
Партионный учет | + | + |
Кросс-докинг | – | + |
Операционный биллинг | – | + |
Источник: TAdviser
Такая система самостоятельно, точнее и быстрее человека обнаруживает закономерности в процессах и предлагает решения для оптимизации складской логистики: заранее предугадывает спрос, находит самые короткие маршруты между точками и лучшие схемы размещения товарных запасов.
Точное прогнозирование спроса гарантирует, что магазин сможет удовлетворять потребности клиентов без избытка или недостатка товаров, поддерживая баланс, необходимый для эффективной оборачиваемости.
Рост показателей на фоне внедрения ИИ:
Используя алгоритмы машинного обучения для анализа Big Data, включая исторические данные о продажах, рыночные тенденции, поведение потребителей и более широкие экономические показатели, искусственный интеллект способен выявлять взаимосвязи, прогнозируя спрос с поразительной точностью.
ИИ одинаково эффективно учитывает индивидуальные параметры цепочки продаж и поставок на любом рынке, помогая оптимизировать запасы, сокращать расходы, заблаговременно реагируя на запросы самых разных клиентов.
Лучшее время задуматься о внедрении ИИ — этап планирования. Хотя интеграция интеллектуальных технологий в уже существующие, отлаженные коммерческие и технические процессы возможна, по опыту, она всегда сопряжена с бОльшими расходами и длительностью адаптационного периода.
Традиционно выбор онлайн-ритейла происходит между инструментами low-code/no-code и созданием сайта c нуля. Не видим смысла повторять многочисленные сравнения и обзоры. Если оставить за бортом набившие оскому, очевидные технические детали и споры о достоинствах и недостатках той или иной платформы, совет относительно подхода к разработке, будет следующим:
В настоящее время создание онлайн-магазина при помощи классического программирования — это удел больших брендов, опирающихся в работе на сложные алгоритмы высоконагруженных систем, либо компаний из премиум-сегмента, которые стремятся отстроиться от конкурентов за счет уникального функционала. Средний и тем более малый бизнес полностью закрывает потребность в эффективности и комфорте, решениями на основе low-code/no-code.
Теперь о специфике, которая сопровождает внедрение технологий ИИ. В первую очередь стоит оценить стоимость внедрения. Вот общий перечень расходов, которые придется учитывать предпринимателю:
Причем, и это важно, расходы на ИИ не заканчиваются вместе с подписанием акта о приеме проекта. Такие этапы, как тестирование, поиск лучших моделей, бесшовная интеграция при обновлении ПО или доработка функциональности c изменением бизнес-архитектуры компании, по сути, никогда не прекращаются, но стоят денег.
Тем не менее снизить стоимость внедрения искусственного интеллекта до «земного» уровня вполне возможно, достаточно подойти к этому вопросу про оборачиваемость склада рационально.
Дороже всего в разработке обходится кастом: чем больше ручного кода требует продукт, тем «тяжелее» итоговая смета. Отсюда вывод: дешевле собирать онлайн-магазин, параллельно (или последовательно) внедряя ИИ, используя готовые решения — low-code/no-code.
Именно поэтому компании всё чаще отдают предпочтение готовым e-commerce платформам: они позволяют минимизировать затраты на кастомную разработку, быстрее запускать интернет-магазины и внедрять ИИ без сложного программирования.
Вот основные причины, по которым бизнес выбирает e-comm платформы:
Функциональные возможности | Важность |
Интеграция стороннего софта | 90% |
Масштабируемость | 90% |
Стоимость | 85% |
Доступность кастомизации | 81% |
Мониторинг процессов в реальном времени | 80% |
Скорость внедрения | 73% |
Мониторинг нескольких складов | 70% |
Скорость обучения персонала | 69% |
Потенциал ML и AI | 63% |
Мобильное ПО | 49% |
Арсенал дополнительных решений | 44% |
Использование по принципу SAAS | 42% |
Источник: «Сколково»
Безусловно, зерокодинг и шаблонная сборка не избавят вас от необходимости платить программистам за настройку беспроблемной работы приложений и сервисов, однако стоить это будет на порядок меньше, чем создание и автоматизация магазина с нуля, по индивидуальному проекту.
Зачем вашей компании искусственный интеллект?
Чем точнее сформулированы цели, тем короче (и дешевле) путь к ним. В этом отношении компании с опытом на рынке находится в более выигрышном положении, чем новички, так как уже знакомы с реалиями и могут оперировать настоящими, а не предполагаемыми данными о трафике, покупательском спросе, хронических «болячках» своего бизнеса, требующих вмешательства ИИ.
Чтобы не тратить лишние ресурсы и сразу задать верное направление, и вам было проще разобраться, мы подготовили практическое руководство по внедрению ИИ — с его помощью вы сможете избежать ошибок, оценить необходимые ресурсы и сэкономить бюджет.
Прежде чем передавать управление ИИ, разберите, какие задачи в бизнесе можно автоматизировать.
Четкое понимание задач поможет выбрать подходящие инструменты. Например:
Снижение товарных излишков на 15%
Повышение точности прогнозирования спроса до 90%
Оптимизация времени обработки заказов на 20%
Автоматическое пополнение запасов без ручного вмешательства
ИИ — это не волшебная кнопка, а инструмент, который требует координации работы специалистов:
ИИ должен работать в связке с вашими ERP, CRM, TMS. Проверьте:
Может ли система получать и обрабатывать данные без задержек?
Есть ли совместимость с текущим ПО, или потребуется кастомизация?
Как защищены данные? Исключите риски утечек.
Не внедряйте ИИ во все процессы сразу — начните с теста на небольшом участке:
ИИ — не статичное решение, а самообучающаяся система. Контролируйте:
Точность прогнозов — если снижается, пересмотрите алгоритмы.
Оборачиваемость склада — растёт ли скорость продаж?
Экономию на закупках и логистике — действительно ли AI сокращает затраты?
Вывод: Правильное внедрение AI/ML не просто снижает затраты, но и делает бизнес предсказуемым. Чем раньше компания научится использовать ИИ, тем быстрее выйдет на новый уровень эффективности.
В современном бизнесе оптимизация запасов и эффективная оборачиваемость склада с помощью ИИ меняет правила игры для компаний, которые стремятся быть первыми. Благодаря способности улучшать прогнозирование спроса, минимизировать проблемы с запасами и принимать решения на основе данных, искусственный интеллект меняет подход к работе с цепочками поставок. Применяя возможности ИИ, компании любого масштаба уже сейчас могут выйти на новый уровень эффективности, удовлетворенности клиентов и адаптивности.
Готовы вывести бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Оставьте заявку — наши эксперты помогут вам на любом этапе внедрения, от стратегии до готового решения!
Структурированная и глубокая база знаний (БЗ) — серьезный актив организации. Это ваша локальная «Википедия», где в любое время можно найти ответ на вопрос, связанный с компанией, продуктом, рабочими процессами.
Как собрать полезную библиотеку готовых решений и превратить ее в автомат самообслуживания для сотрудников и клиентов вы узнаете из этого руководства.
Навигация по статье:
Преимущества внедрения корпоративной базы знаний
Шаг 3: Формируем контент и структуру
Как оценивать эффективность внедрения
Корпоративная база знаний — это централизованное хранилище полезных практик, документов и ответов на часто задаваемые вопросы. Его задача — упростить коммуникацию клиентов и персонала в среде компании, обеспечив оперативный доступ к нужной информации.
Работать с документами удобно, когда они систематизированы. Индексация и номенклатура помогают в организации налогового и управленческого учета на 50-90% ускоряют процессы принятия решения и обратную связь. Кроме того, централизованное хранение упрощает архивацию и защиту конфиденциальной информации.
Единые сценарии событий и утвержденная классификация объектов избавляют от хаоса и оптимизируют коммуникацию между людьми и подразделениями. Администрация, отдел маркетинга, IТ и HR-специалисты действуют в рамках общих протоколов: это помогает увеличивать продажи на 29%.
Доступное и понятное руководство сокращает время поиска решений, сохраняя фокус на рабочих процессах и мотивацию сотрудников: трудно оставаться сфокусированным, постоянно отвлекаясь на поиск и проверку данных. База знаний служит платформой, на которой формируется культура обмена опытом. В целом, бизнес с высокой вовлеченностью персонала на 21% прибыльнее.
Метрики показывают: почти 50% посетителей покидают ресурс, если не получают отклика в первые 10 секунд. В то же время интерактивная БЗ с подготовленными инструкциями и шаблонами ответов позволяет сократить период ожидания: 45% компаний отмечают рост конверсий с ее внедрением. Возможность самостоятельно найти решение, повышает уровень доверия клиентов.
Базы знаний играют важную роль в подготовке новых и обучении действующих сотрудников. Предоставляя ресурсы для изучения внутренних процессов и, позволяя в удобной форме повышать компетенции, они почти вдвое сокращают стадию онбординга. Наличие доступного источника служебной информации облегчает акклиматизацию.
Принцип самообслуживания, положенный в основу БЗ, снижает нагрузку на ответственный менеджмент и сокращает число визитов в службу поддержки: сегодня локальные Вики встречаются у 68% организаций. Обращение пользователей к открытому источнику знаний и опыта минимизирует занятость текущего персонала и снимает потребность в найме дополнительного.
Прежде чем приступить к созданию базы знаний, определите задачи и аудиторию. Поддержка клиентов, адаптация новых сотрудников и централизация документации требуют разного контента и должны учитывать потребности целевой группы.
Где размещать корпоративную базу, зависит от целей и масштабов проекта, требования к платформе неизменны в любом случае:
Далее несколько популярных практик размещения.
Общедоступный, бесплатный инструмент, который позволяет структурировать информацию, добавлять изображения, таблицы, ссылки. Автоматически сохраняет изменения в документах, допускает онлайн и офлайн-режимы редактирования. Возможна совместная работа с разграничением прав доступа.
Google Docs способны закрыть потребность в БЗ для компании уровня малого и среднего бизнеса или стать решением для локальных проектов в рамках отдельных подразделений.
Формат PDF (Portable Document Format) — более совершенный аналог Google Docs. Платформа предлагает разнообразие решений для верстки и визуализации контента, однако полноценная работа требует установки дополнительных сервисов для редактуры и совместного доступа (PDF Commander, PDFelement, Xodo и т. д.), а также доплаты за расширенную функциональность.
Популярный выбор для оцифровки бумажных архивов, документооборота и, особенно, при организации интерактивного обучения. В PDF-формате создается большинство брошюр, отраслевых справочников, брендбуков.
Специфический подход, не для всех, так как далеко не каждый продукт или процесс нуждаются в целом ролике с пояснением, а сценарий, съемка и монтаж стоят дороже самого качественного текста. К тому же формат видео платформ часто ограничивает интерактив: получить ответ на дополнительный вопрос можно, только задав его в комментариях, и то, если они открыты.
В рамках базы знаний серия обучающих видео может добавить наглядности технически сложным, многоэтапным инструкциям к продукту (для клиентов) или внутренним протоколам взаимодействия (для сотрудников).
Если у компании уже есть сайт, логично создать на нем дополнительный раздел, разъясняющий нюансы работы организации. Преимущество подхода: вам не придется ломать голову над стилистикой, достаточно просто повторить дизайн веб-ресурса, а если сайт создан на основе CMS (WordPress, 1C-Битрикс, Joomla!), задача и вовсе решается простой установкой плагина. Останется лишь настроить версию FAQ для клиентов и персонала.
Решение для компаний у которых есть собственный портал в сети и собственная айдентика.
Однотипные обращения от персонала и клиентов возможно закрыть чат-ботами. Схема включает три компонента:
Способности искусственного интеллекта к обучению, качество ответов, объем базы и количество метрик для анализа конверсии зависят от конструктора и настроек чат-бота. Стоимость простейшего линейного робота составляет несколько тысяч рублей, но необходимо учитывать, что дополнительные функции (интеграции в поисковики или CRM, прием оплаты и модерация) придется докупать отдельно.
Потенциал этого инструмента следует изучить организациям, имеющим собственную службу поддержки и многочисленную аудиторию посетителей — онлайн-магазинам, сервисам услуг. Камерным проектам с небольшим количеством сотрудников или штучным трафиком чат-боты не нужны.
Эффективное решение для бизнеса с объемным штатом и постоянно мощным трафиком клиентов — корпоративная база знаний на основе специально разработанной для этого платформы.
Вот такие возможности, например, предлагает сразу «из коробки» профильное приложение Confluence от Atlassian. Это стандартный набор требований, без которых функциональность корпоративной базы знаний не будет полной. Сохраните его в качестве ориентира для будущего технического задания на разработку.
Все платформы (за редким исключением) предлагают бесплатные тарифы с некоторыми ограничениями. Как правило, их достаточно, чтобы понять потенциал сервиса и сделать выводы о его пользе для компании.
Подобные программы — это уже не «костыли» вроде базы знаний в Google Docs, которые хороши для обеспечения местных процессов. Это функциональные комплексы, которые не только решают большинство административных задач, но и служат витриной бизнеса, демонстрируя уровень автоматизации и клиентского сервиса.
База знаний может быть внутренней, внешней и объединенной.
Определив цели и аудиторию, можно приступать к созданию контента и структуры.
У компаний, которые обращаются к нам за консультацией по внедрению БЗ, как правило, уже есть некоторый операционный опыт. Это значит, что есть и темы для контента.
Чтобы их увидеть, достаточно заглянуть в поведенческие метрики маркетологов, попросить пул запросов у службы поддержки и собрать популярный фидбэк у менеджеров. Еще помогут логи CRM и ВРМ-систем, изучение карточек в планировщиках задач (Trello, Todoist, Asana), анкетирование сотрудников. Этого точно хватит чтобы понять, на каком этапе взаимодействия с компанией (продуктом) пользователи «спотыкаются».
Формат передачи информации может быть любым: текст, графика, видео, аудио. Главное, чтобы контент закрывал интент пользователя, отвечая на вопрос, показывая путь к решению проблемы, рассказывая о ценностях компании.
Отвечайте ясно и лаконично. Разговаривайте с читателем дружелюбно, пошагово проводя через практику решений. В инструкциях избегайте отраслевого жаргона и сложных технических терминов. Цель базы в том, чтобы упростить понимание процессов, демонстрировать совершенное знание предмета здесь необязательно.
Единственно правильной структуры БЗ не существует. Каждая компания индивидуальна и должна отталкиваться от собственного опыта и специфики.
В организации хранилища возможны три схемы:
Иерархическая модель станет оптимальным решением для организации с похожей системой управления. В такой структуре каждый уровень имеет свои задачи и обязанности, это обеспечивает точный контроль над нами.
Если же компания состоит из небольших, иерархически равных отделов, ориентируйтесь на сетевую или смешанную структуру. Пользователям будет проще переходить между связанными материалами и проектами, а взаимодействие между подразделениями в рамках базы будет более гибким.
В любом случае выбор должен быть основан на анализе потребностей компании, ее клиентов и сотрудников, а также на оценке эффективности каждого типа структуры в конкретных условиях.
Создавая структуру с нуля, избегайте перфекционизма. Начните с общего: разделите контент по подразделениям, продумайте теги, классифицируйте основную документацию и процессы. С течением времени пользовательский опыт покажет тонкие места.
Схемы, иллюстрации, инфографика помогают разложить информацию по полочкам и облегчают восприятие.
Не забудьте оптимизировать визуальные элементы для быстрой загрузки, убедитесь, что они четко обозначены и соответствуют сопровождающему тексту.
Четкий редакционный процесс имеет решающее значение для качества и согласованности базы знаний на всех этапах: создание, проверка, обновление, архивирование, удаление.
Крайне важно, особенно на первых этапах, заручиться поддержкой лояльных сотрудников. Период интеграции пройдет быстрее и легче, если на ключевые позиции назначить сотрудников, которые поддерживают идею базы, готовы ее тестировать и улучшать.
Запускайте проект в тестовом режиме для узкой группы пользователей, используя фидбэк для оптимизации. Если сотрудники отмечают, что поиск недостаточно эффективен, доработайте систему, добавив теги, ключевые слова, фильтры. Получив удовлетворительные отзывы от тестовой группы, масштабируйте интеграцию, поэтапно подключая подразделения и проекты.
Для этого есть метрики:
Сложности, которые возникают при внедрении БЗ, типичны, но в этом есть и положительная сторона: для них существуют проверенные решения.
Решение: терпение и продуманная стратегия по донесению эффективности базы с активной демонстрацией ее преимуществ.
Решение: регулярный анализ метрик, тестирование интерфейсов, работа с обратной связью.
Решение: полноценное администрирование базы знаний с регулярной проверкой качества контента и назначением ответственных за его актуальность.
Поддержание актуальности контента в корпоративной базе знаний — естественный процесс, и задумываться о решении данной задачи нужно уже на старте.
Рекомендации по обновлению и поддержке актуальности базы знаний:
Актуальность, понятная структура и доступность — три принципа, о которых следует помнить, создавая корпоративную базу знаний, если вам нужна живая и функциональная система, а не пыльный архив для галочки.
Информация в базе знаний должна быть точной. Устаревшие или неверные данные приведут к разочарованию пользователей и подорвут доверие к ресурсу. Установите регулярный аудит содержимого, включая проверку наличия любых изменений в продуктах, услугах или политике компании, которые могут повлиять на качество контента.
Поощряйте сотрудников сообщать о любых несоответствиях или обновлениях, с которыми они сталкиваются. Рассмотрите возможность создания системы, в которой пользователи смогут отмечать устаревший или некорректный контент, что позволит им участвовать в поддержании качества вашей базы знаний.
Ищите способ организовать корпоративные коммуникации, собрав собственный опыт и знания в единую автоматизированную базу? Мы готовы помочь вам с выбором оптимального решения, внедрением или миграцией базы знаний. Подробнее здесь
ИП Гришанин Кирилл Олегович
ИНН 774313842609
Б. Новодмитровская ул., 36, стр. 12, вход 6,
Москва, Россия, 127015
Ahad Ha'am 54,Tel Aviv-Yafo,Израиль