В digital многие привыкли жить за счет крупных чеков, долгого LTV и сильной идеи, вокруг которой строится продажа. Эта модель работает, когда у компании есть запас по времени и ресурсам. Но давайте посмотрим правде в глаза: рынок изменился. Он стал сложным, кризисным и не прощает. По данным Т‑Бизнес секретов почти 60% бизнесов видят, что клиенты стали бережливее, дольше принимают решения и чаще просят скидки. В таких условиях долгий пресейл становится слишком дорогим.
Особенно это чувствуют digital‑компании с оборотом примерно до 200 млн рублей. Часто продажи там держатся на одном менеджере, а иногда и вовсе на руководителе. На глубокий поиск информации, аналитику, персонализированные письма и проработку гипотез банально не хватает времени. Но без этого сегодня уже сложно выглядеть убедительно в глазах клиента. Поэтому вопрос уже не в том, нужен ли ИИ в продажах, а в том, как встроить его в процесс так, чтобы он действительно усиливал команду, а не создавал лишь видимость автоматизации.
В этой статье на примере кейсов и готовых промптов покажу, как использовать ИИ на каждом этапе продаж: от первого контакта и квалификации лида до аналитики, созвона и подготовки коммерческого предложения.
Где ИИ реально помогает в продажах и почему важен выбор модели
Главное «бутылочное горлышко» в digital‑продажах — подготовка к сделке. Часы уходят на изучение компании, анализ продукта, формулировку гипотез и написание продающего письма. Эту рутину можно делегировать ИИ.
Практически ИИ полезен в нескольких задачах:
- Разведка. Глубокий и быстрый анализ компании и ЛПР.
- Технический аудит. Мгновенный разбор стека текущего сайта или приложения.
- Гипотезы. Идеи для КП и альтернативный взгляд на задачу.
- Прототипы. Быстрое создание демо через вайб‑кодинг.
- Дизайн. Создание эскизов, набросков, прототипов.
- Стандарт: распознание записи встречи и создание краткого сообщения с итогами разговора.
При этом важен не сам сервис, а выбор модели под задачу. Разные модели лучше справляются с разными типами работы. Инструмент вторичен. Главное понимать, какую модель использовать для конкретной задачи. Например, по моим собственным наблюдениям, я сделал выводы, что:
- ChatGPT — подходит для создания таблиц, но иногда дает упрощенные или шаблонные ответы, для креативных задач применяю реже.
- Gemini — использую для рассуждений, поиска гипотез и их решений, подходит для исследований, но встречаются частые сбои.
- Deep Seek — предоставляет бесплатный доступ к решению различных задач, однако по функциональности отстает от других моделей, применяю его для поиска и простых задач.
- Perplexity — использую для поиска и анализа информации.
- Claude 3.5 Sonnet — отличается пониманием контекста, стилистики и нюансов русского языка, использую для работы с текстами, также модель поддерживает формулы в Excel. Из минусов: стоимость подписки выше по сравнению с другими сервисами.
- Sonar / Gemini Pro — применяю для работы с актуальными данными из поиска и технического анализа.
- Grok — использую, когда требуется нестандартный подход.
- Nano Banana и Dall‑E — использую для генерации визуального контента.
Я не предлагаю заменять менеджеров. Речь о том, чтобы отдать алгоритмам рутину, а человеку оставить главное — понимание клиента, принятие решений и саму продажу.
Шаг 1. Верификация лида
Первый вопрос в пресейле — стоит ли вообще тратить время на этот лид? В digital‑проектах подготовка к продаже может занимать десятки часов, поэтому на старте важно быстро понять масштаб бизнеса, профиль компании и потенциальный бюджет.
Что может делать ИИ. Собирает базовую фактуру для квалификации. Нейросеть может быстро найти финансовые показатели компании, упоминания в новостях, судебные дела, активность в публичном поле и базовую информацию о рынке и конкурентах. Это позволяет за несколько минут получить картину бизнеса вместо долгого ручного ресерча.
Что оставляем за человеком. Принятие решений о приоритете лида: смотрим на профиль компании, примерный оборот, сложность проекта и потенциальный LTV. Проще говоря — отвечаем на вопрос, стоит ли вообще заходить в сделку и тратить ресурсы команды.
Пример: бизнес‑разведка перед первым контактом. Представим, что к вам приходит лид из промышленности — гипотетический Владимирский завод прецизионных сплавов. Перед звонком нужно понять масштаб компании и контекст ее бизнеса.
Для этого можно использовать Perplexity или другую модель с поиском.
Привет. Ты — опытный руководитель IT‑агентства. Твоя задача — найти фактуру для переговоров. Стиль: деловой, четкий.
Компания: Владимирский завод прецизионных сплавов (https://www.vlzps.ru). Найди:
- Оборот и чистую прибыль за 2023–2024 гг. (в % соотношении).
- Ключевые клиенты и сферы применения продукции (тезисно).
- Информационный фон: соотношение позитивных и негативных новостей.
- Присутствие в соцсетях: о чем пишут, какой tone of voice.
- Топ‑3 прямых конкурента.
- Примеры сайтов конкурентов, которые объективно лучше по UX/UI.
Зачем это нужно. Вы начинаете разговор не с вопроса «Чем занимается компания?», а с конкретного наблюдения. Например: «Я посмотрел, что вы активно работаете с атомной отраслью и за последние годы выросли, но сайт заметно уступает конкуренту X в мобильной версии».
Шаг 2. Отбивка
После квалификации лида важно быстро и аккуратно выйти на контакт. На этом этапе нужно задать правильный тон коммуникации и показать, что вы понимаете контекст бизнеса клиента. Сухие шаблонные письма здесь работают плохо: клиенту важно видеть, что вы действительно разобрались в его ситуации.
Что может делать ИИ. Помогает найти повод для контакта и сформулировать сообщение. Нейросеть может проанализировать новости компании, публичные события, контекст проекта или даже профиль контактного лица и предложить несколько вариантов деликатного касания — без прямого давления и стандартных фраз.
Что оставляем за человеком. Решение о тоне коммуникации. Менеджер выбирает, как именно выходить на контакт: написать письмо, предложить созвон или просто напомнить о себе. Важно оценить контекст общения и не выглядеть навязчиво.
Пример: поиск инфоповода для контакта. Иногда сложно найти повод для повторного контакта с клиентом. Например, когда коммерческое предложение уже отправлено, презентация проведена, но заказчик взял паузу. В такой ситуации можно попросить ИИ предложить варианты мягкого касания.
Привет, помоги подобрать инфоповод для звонка лиду, который хочет заказать сайт по продаже металлопроката на 1С‑Битрикс.
Вводные:
Контактное лицо: [возраст, пол, интересы, ссылки на соцсети].
Компания: ООО “Пример3”, сайт.
Контекст: контакт хороший, КП отправлено, презентация проведена. Клиент взял паузу. Хочется напомнить о себе, но не задавать прямой вопрос о решении.
Важно: можно использовать аналитические поводы, отраслевые новости, праздники или события, связанные с компанией клиента.
Зачем это нужно: вместо стандартного сообщения вроде «Хотел уточнить, посмотрели ли вы КП» вы можете выйти на контакт через нейтральный повод — отраслевую новость, интересную аналитику или событие, которое касается бизнеса клиента. Это помогает напомнить о себе и сохранить рабочий тон общения.

Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями

Шаг 3. Глубокая аналитика
Перед звонком важно разобраться в продукте клиента и его текущем цифровом решении. Цель этапа — прийти на встречу подготовленным и не задавать вопросы, ответы на которые можно найти за пять минут в интернете.
Что может делать ИИ. Проводит экспресс‑аудит текущего решения: сайта или приложения. Нейросеть может определить технологический стек, посмотреть структуру сайта, оценить видимые SEO‑ошибки, собрать базовые данные по трафику и сравнить сайт с конкурентами. Это позволяет быстро увидеть слабые места и подготовить аргументы для разговора.
Что оставляем за человеком. Формулировку гипотез и выбор акцентов для разговора. Менеджер решает, какие наблюдения действительно важны для клиента и как их использовать в разговоре: как точку входа в диалог или как основу будущего решения.
Пример: технический аудит сайта. Чтобы продавать разработку, важно показать, что вы понимаете, как устроено текущее решение клиента. Для этого можно провести быстрый технический аудит сайта перед звонком.
В Perplexity или другой модели с режимом глубокого исследования можно задать следующий запрос.
Ты — Senior бизнес‑аналитик. Проведи экспресс‑аудит сайта [URL]. Что нужно:
- CMS и технологический стек (язык, фреймворки, библиотеки). Используй данные из открытых источников.
- Оценка трафика (визиты в месяц) и основные источники.
- Структура сайта: ключевые разделы и функциональные блоки.
- SEO‑аудит: критические ошибки, которые можно увидеть снаружи.
- Сравнительная таблица с конкурентами по параметрам: скорость загрузки, наличие мобильной версии, современность технологического стека.
Зачем это нужно. Такой аудит помогает прийти на звонок не с абстрактными вопросами, а с конкретными наблюдениями. Например: «Мы посмотрели ваш сайт и заметили, что мобильная версия загружается медленнее, чем у двух ключевых конкурентов. Это может влиять на конверсию из поиска». Это сразу переводит разговор из режима знакомства в режим профессионального обсуждения.
Шаг 4. Генерация идей
После аналитики важно сформировать стратегию продажи: понять, какое решение предложить клиенту и на чем строить аргументацию. На этом этапе появляется основа будущего коммерческого предложения.
Что может делать ИИ. Помогает структурировать идеи и посмотреть на задачу со стороны. Нейросеть может сравнить конкурентов, собрать их ключевые решения в таблицу, найти разрывы в UX и предложить гипотезы по улучшению пользовательского пути. Это помогает быстрее сформировать несколько вариантов решения.
Что оставляем за человеком. Выбор стратегии. Менеджер или пресейл‑специалист решает, какие идеи действительно релевантны для бизнеса клиента и какие из них стоит превратить в основу коммерческого предложения.
Тут можно сделать многоходовочку, по разным ИИ, использую их сильные стороны по разным ролям.
Привет, давай рассуждать, ты работаешь коммерческим директором в компании по разработке _____ сейчас есть обращение от компании _____, приложу их запрос ниже. Так же приложу информацию от аналитика по их компании (ниже прикрепляем то, что выпало на 3 пункте).
Нужно сформулировать основные выгоды от работы с нами по их проекту, тезисно.
Ответ: ____ Иструкция: читаем, как информация от вашего коллеги и отвечаем ему тезисно с небольшим контекстом, что нравится и куда стоит углубиться, а что нет, выбираете тезис, который можно развить.
Получившуюся информацию несем в Cloude и приводим к общему виде и стилю.
Зачем это нужно. На этом этапе ИИ помогает не просто «накидать идеи», а быстрее собрать осмысленную логику будущего предложения. Вместо одного сырого варианта вы получаете несколько направлений, которые можно сравнить между собой: на чем делать акцент, какие выгоды выносить в начало, какие гипотезы выглядят сильнее, а какие лучше не развивать.
Шаг 5. Прототипирование
Иногда клиенту сложно представить решение только по описанию. В таких случаях помогает быстрая визуализация: даже грубый прототип может значительно упростить обсуждение.
Что может делать ИИ. Создавать черновые прототипы и демонстрационные материалы. С помощью нейросетей можно быстро собрать структуру страницы, простой интерфейс или базовый HTML‑прототип, который показывает логику будущего решения.
Что оставляем за человеком. Формирование концепции. Человек определяет, что именно нужно показать клиенту и какие элементы решения действительно важны для демонстрации.
Шаг 6. Контакт и развитие диалога
Даже после отправки коммерческого предложения работа с лидом не заканчивается. Важно поддерживать контакт и находить корректные поводы для продолжения диалога.
Что может делать ИИ. Помогает находить информационные поводы для коммуникации: анализирует новости компании, события на рынке, изменения у конкурентов или другие контексты, которые могут быть интересны клиенту.
Что оставляем за человеком. Управление отношениями с клиентом. Менеджер решает, когда и как лучше выйти на контакт, чтобы сохранить рабочий тон общения и не выглядеть навязчиво.
Где ИИ (пока) бесполезен
Важно не переоценивать ИИ. Он хорошо работает там, где нужны скорость, сбор фактуры и первичная аналитика. Но как только в продажах начинается живая человеческая психология, его польза резко снижается.
Первичный звонок. Тут работает только ваша харизма и подготовка (которую мы сделали выше). ИИ не считает интонацию, не поймет, где клиент сомневается, а где просто уходит от ответа.
Предиктивная аналитика. К попыткам предсказать вероятность сделки с помощью нейросети я отношусь скептически. В российском B2B это слишком нестабильная среда, чтобы такие прогнозы работали надежно. Простая понятная модель в таблице здесь часто полезнее, чем красивая, но непрозрачная автоматизация.
Презентация и лояльность. Доверие, личный контакт и нормальная коммуникация остаются за человеком. ИИ может помочь подготовиться, но не может провести встречу за вас и выстроить отношения с клиентом.
Вывод
ИИ в presale — не декоративная надстройка и не генератор текстов ради галочки. Это рабочий инструмент для поиска информации, аналитики, подготовки к звонку и сборки первых гипотез.
Его главная ценность в том, что он экономит время, помогает быстрее разобраться в бизнесе клиента и позволяет одному менеджеру приходить на встречу подготовленным так, как раньше готовились целые отделы продаж.
А это и есть ключевое преимущество в продажах: не просто много говорить, а быстро понимать, с кем вы общаетесь, что у клиента болит и какое решение ему действительно можно предложить.
Чтобы ИИ действительно усиливал продажи, полезно распределять задачи между разными моделями по ролям. Одна помогает с поиском, другая — с гипотезами, третья — с текстами и структурой КП. По сути, вы собираете себе мини‑команду из виртуальных специалистов с разной логикой и фокусом внимания, а оркестрацию (автоматизированное управление, координация и интеграция множества разрозненных компонентов, сервисов или контейнеров в единый слаженный процесс) этими ролями можно отдать Cursor от Anthropic. Кстати, сделать ответы точнее помогают специальные сервисы и инструменты, которые улучшают промпты, например, promptessor.
Спасибо! Четко, понятно, с примерами!
Круто было бы показать и результаты этих запросов, но понимаю, что статья была бы в разы больше.



















Очень интересно, спасибо что описал так подробно!