Знакомая история: методология есть, толку нет
Представьте: вы потратили месяц на внедрение MEDDICC. Провели тренинги, создали красивые поля в CRM, даже распечатали плакаты с расшифровкой аббревиатуры. Команда кивает, записывает, обещает использовать.
Проходит три месяца. Открываете отчёт — и видите знакомую картину. В поле «Economic Buyer» написано «не знаю» или вообще пусто. «Metrics» заполнены копипастой «клиент хочет рост продаж». А в «Competition» у половины сделок стоит гордое «конкурентов нет» — как будто ваш продукт единственный на рынке.
Знаете, в чём проблема? Не в лени менеджеров и не в методологии. Проблема в том, что никто физически не может проверять 50 карточек сделок каждую неделю. Менеджеры это отлично понимают — и заполняют по минимуму. Ровно столько, чтобы не получить по шапке на совещании.
А вот ИИ может. Он не устаёт, не забывает и не делает скидок любимчикам. Каждую сделку проверит, каждую «дырку» найдёт — и ещё подскажет, как её закрыть.
О чём вообще эти методологии?
Если вы давно в продажах, можете пропустить этот раздел — вы и так знаете MEDDICC назубок. Но для тех, кто только осваивает тему или хочет освежить память — коротко о главном.
MEDDICC — это по сути чек-лист того, что нужно выяснить о сделке, чтобы не оказаться в финале с пустыми руками. Кто реально платит деньги (Economic Buyer)? По каким критериям выбирают? Есть ли у нас союзник внутри компании клиента (Champion)? Какие цифры клиент хочет увидеть от внедрения? С кем конкурируем? Если на эти вопросы нет ответов — вы не продаёте, вы играете в рулетку.
SPICED — похожая история, но с другим фокусом. Здесь важно понять ситуацию клиента, его боль, к чему приведёт бездействие, и — ключевое — есть ли у него дедлайн. Без дедлайна сделки превращаются в бесконечные «давайте созвонимся на следующей неделе».
Обе методологии прекрасны на бумаге. Проблема в том, что собирать эту информацию — работа. А проверять, что она собрана — ещё больше работы. И вот тут начинается творческий подход менеджеров к заполнению полей.
Пять классических «дырок», которые убивают сделки
Если посмотреть на сотни проигранных сделок, паттерны становятся до боли очевидными. Вот самые частые.
«Кто платит? — Ну, Алексей...» Менеджер три месяца общается с Алексеем, делает презентации, отвечает на вопросы. А потом выясняется, что Алексей — технический специалист, который может только рекомендовать. Решение принимает CFO, который вообще не знает о переговорах. Сделка умирает на финише, потому что «бюджет не согласовали».
«Хотят рост продаж» — написано в поле Metrics. Отлично. А на сколько? С какой базы? За какой период? «Хотят рост продаж» — это не метрика, это пожелание. Метрика — «планируют увеличить конверсию с 2% до 3.5%, что даст +15 млн в год». Без конкретных цифр вы не построите business case, который заставит клиента выделить бюджет.
«Конкурентов нет, нас одних смотрят» — любимая фраза оптимистичных менеджеров. Реальность жёстче: клиенты почти всегда смотрят альтернативы. Если менеджер не знает конкурентов — он просто не спросил. Или спросил, но принял вежливое «пока никого» за чистую монету.
Нет дедлайна — нет сделки. Сделка «зависает» на три, шесть, девять месяцев. Клиент вроде заинтересован, но торопиться ему некуда. Почему? Потому что менеджер не выяснил: есть ли запуск проекта, конец финансового года, уход ключевого сотрудника — что-то, что заставит принять решение сейчас, а не «когда-нибудь».
Champion, который не champion. В карточке написано: champion — Марина, руководитель отдела. Но Марина за месяц не организовала ни одной внутренней встречи, не переслала материалы коллегам, не узнала статус бюджета. Это не champion — это просто контакт, с которым приятно общаться.
Как ИИ становится вашим личным аудитором
ИИ не просто смотрит на пустые поля в CRM. Он копает глубже — и находит то, что человек пропустил бы.
Сначала — очевидное. Да, ИИ проверяет заполненность полей. Но он ещё понимает качество. «N/A» в поле Economic Buyer — это не ответ. Копипаста одного и того же текста в пять сделок — тоже красный флаг. И если поле не обновлялось три месяца, а сделка на финальной стадии — что-то явно не так.
Потом — интересное. ИИ слушает звонки и читает переписку. И находит информацию, которую менеджер услышал, но забыл занести в CRM. На звонке клиент сказал: «Нам нужно запуститься до конца квартала» — а поле Critical Event пустое. В письме мелькнуло имя финансового директора — а в карточке только один контакт. Клиент упомянул, что смотрит ещё двух конкурентов — а в поле Competition по-прежнему «нет».
И наконец — неочевидное. ИИ смотрит на поведение. В сделке всего один контакт — опасно, нет multi-threading. Клиент перестал открывать письма — теряет интерес. Отвечает всё медленнее — приоритет падает. Эти сигналы говорят о качестве квалификации не меньше, чем заполненные поля.
А ещё — сравнение с историей. ИИ знает, как выглядели выигранные сделки. И предупреждает: «В сделках без Champion на этой стадии win rate падает до 30%». Или: «У выигранных сделок Economic Buyer обычно известен к третьей неделе — у вас прошло два месяца».
Не просто «заполни поле» — а конкретная помощь
Найти дырку — полдела. Сказать менеджеру «заполни Economic Buyer» — это не помощь, это раздражение. ИИ работает умнее.
Вместо абстрактных напоминаний он даёт конкретные подсказки. Не знаете, кто Economic Buyer? Вот вам готовый вопрос для следующего звонка: «Алексей, чтобы мы могли подготовить предложение под ваши процессы — подскажите, кто ещё участвует в согласовании таких решений?» Не надо ничего придумывать — просто спросите.
Metrics пустые, но на прошлом звонке клиент жаловался на потерю 200 часов в месяц на ручные операции? ИИ предложит: «Давайте посчитаем, сколько это стоит в деньгах — при средней зарплате специалиста это примерно X миллионов в год». Бам — у вас есть метрика для business case.
А ещё лучше — автозаполнение. ИИ услышал на звонке: «Нам нужно запуститься до конца февраля». И предлагает: «Добавить "конец февраля" в Critical Event?» Один клик — и поле заполнено. В письме мелькнула Мария Иванова, CFO? «Добавить как Economic Buyer?» Клиент упомянул Bitrix24? «Добавить в конкуренты?»
Менеджеру не нужно ничего печатать. Информация уже есть — нужно только подтвердить. Это меняет всё: заполнение из обузы превращается в один клик.
Одна цифра вместо десяти полей
Qualification Score — это простой показатель от 0 до 100, который говорит: насколько хорошо вы понимаете эту сделку.
90-100% — у вас всё под контролем. Вы знаете, кто платит, почему именно сейчас, с кем конкурируете. Можно фокусироваться на закрытии.
70-89% — почти всё хорошо, но пара вопросов осталась. Может, не уточнили дедлайн. Может, не знаете всех участников решения. Не критично, но лучше закрыть.
50-69% — тут уже рискованно. Половина информации — догадки. Нужна серьёзная discovery-сессия, иначе сделка или зависнет, или проиграете.
Ниже 50% — честно? Вы не продаёте, вы гадаете. Либо вернитесь к квалификации с нуля, либо признайте, что это не ваш клиент.
Для РОПа это спасение. Вместо того чтобы открывать 50 карточек и вчитываться в каждую, он просто смотрит: у кого Score ниже 70%? С теми и работаем на 1:1.
Pipeline review за час вместо трёх
Еженедельные ревью pipeline — боль каждого РОПа. Сидишь, открываешь карточку за карточкой, пытаешься понять: эта сделка живая или мёртвая? Почему сумма 10 млн, а информации ноль?
С ИИ всё проще. Открыл дэшборд — и сразу видно: 12 сделок в зелёной зоне, 8 в жёлтой, 3 в красной. Тренд за месяц — квалификация по pipeline улучшилась на 15%. Пять сделок резко просели за неделю — что-то пошло не так, надо разобраться.
А ещё видно паттерны по команде. У 80% сделок нет Champion? Значит, пора проводить тренинг — команда не умеет или не хочет искать внутренних союзников. У конкретного менеджера систематически пустой Economic Buyer? Повод для личной беседы.
К 1:1 с менеджером ИИ готовит повестку автоматически. Три сделки с низким Score — обсудить, что происходит. Две сделки, которые за неделю выросли с 50% до 85% — узнать, что сработало, и тиражировать. Конкретно, по делу, без «ну, расскажи, как дела».
История одной сделки: как 45% превратились в выигрыш
Давайте посмотрим на реальный пример. Сделка на 8 миллионов тенге, стадия «Переговоры». Менеджер уверен — всё идёт хорошо. Но ИИ показывает Score: 45%. Красная зона.
Что не так? ИИ нашёл три серьёзные дырки. Во-первых, Economic Buyer — неизвестен. Менеджер общается с Мариной из юридического отдела, но кто реально утверждает бюджет — непонятно. Во-вторых, Decision Process — «не знаю». Сколько этапов согласования? Кто участвует? Неизвестно. В-третьих, Competition — пусто. При этом боль клиента понятна (долгие согласования договоров), и Champion вроде есть (та самая Марина).
Менеджер получает конкретные подсказки и на следующем звонке с Мариной аккуратно спрашивает: «Марина, чтобы мы подготовили предложение под ваши процессы — кто обычно утверждает такие бюджеты?» Выясняется: сначала финансовый директор, потом генеральный. Отлично — Economic Buyer найден.
Следующий вопрос: «Какие шаги согласования проходят такие проекты?» Марина объясняет: юротдел готовит заключение, потом финансы, потом CEO. Процесс понятен — можно планировать.
И наконец: «Вы смотрите ещё какие-то решения?» Марина признаётся — да, параллельно общаются с конкурентом. Теперь менеджер знает, с кем бороться, и может подготовить сравнительные материалы.
Через неделю Score — 85%. Ещё через три недели — закрытая сделка. А без этих трёх вопросов? Сделка бы зависла на месяцы. Или проиграли бы конкуренту, о котором даже не знали.
Как понять, что это работает?
Скептики спросят: окей, звучит красиво — но как измерить реальный эффект? Справедливый вопрос. Вот на что смотреть.
Заполненность полей. До внедрения — 35%, после — 75%. Это не потому что менеджеры вдруг полюбили заполнять CRM. Просто теперь это один клик вместо десяти минут ручной работы.
Win rate. Сделки с Score выше 70% закрываются в 35% случаев. Сделки ниже 70% — в 15%. Разница в два раза. Потому что когда ты понимаешь сделку — ты её продаёшь. Когда гадаешь — проигрываешь.
Время РОПа. Pipeline review сократился с трёх часов до одного. Не потому что стали меньше работать — потому что не нужно вручную проверять каждую карточку.
«Сюрпризы». Те самые моменты, когда на финальной стадии выясняется что-то неожиданное: новый конкурент, новый ЛПР, изменение бюджета. Было 25% сделок с сюрпризами — стало 8%. Потому что теперь вы узнаёте всё заранее.
Цикл сделки. Сократился с 75 до 60 дней. Логично: когда не тратишь время на тупиковые сделки и не упускаешь ключевые вопросы — всё двигается быстрее.
С чего начать?
Не пытайтесь внедрить всё сразу — это верный путь к провалу. Лучше по шагам.
Сначала определитесь с фреймворком. MEDDICC подходит для сложных B2B-сделок с долгим циклом. SPICED — для более простых. Можете собрать гибрид из обоих. Главное — не больше 7-8 элементов, иначе никто не будет заполнять.
Потом — поля в CRM. Не просто текстовые поля, а структурированные: выпадающие списки, даты, связи с контактами. Чем проще заполнять — тем выше шанс, что будут.
Дальше — подключение источников. Почта, звонки, календарь. Чем больше данных видит ИИ, тем точнее подсказки. Если интеграции нет — начните хотя бы с email.
Пилот — на одном-двух менеджерах. Пусть попробуют неделю, соберите обратную связь. Что работает? Что раздражает? Что непонятно? Доработайте — и масштабируйте.
И обязательно встройте в процессы. Score должен появиться на pipeline review, в 1:1, в отчётах. Если это просто ещё одна цифра, которую никто не смотрит — толку не будет.
Что ещё почитать
Если тема зацепила — вот несколько связанных материалов:
Lead Scoring 2.0 — как ИИ помогает находить «денежных» клиентов ещё до первого звонка.
Почему сделки зависают — диагностика тупиков и автоматические подсказки по следующим шагам.
Мультитрединг с ИИ — как выходить на нужных стейкхолдеров и не класть все яйца в одну корзину.
Deal review как процесс — шаблон встречи, правильные вопросы и метрики для оценки сделок.
Надоело проверять заполнение полей вручную?
Покажем, как ИИ берёт эту работу на себя: сам находит дырки в квалификации, сам подсказывает вопросы менеджерам, сам заполняет поля из звонков и переписки. Вам остаётся только смотреть на Score и принимать решения.
Обсудить внедрение