KZ Sales Hub | Все об ИТ-продажах
После долгого опыта в B2B я понял одну ключевую вещь: стартапы почти всегда мыслят продуктом и конечным клиентом, но крайне редко - каналами. А именно умение мыслить каналами и выстраивать партнёрские цепочки решает две фундаментальные задачи: 1. Как масштабироваться…
И не про быстрые хаки роста.
Скорее - попытка честно описать момент, в который рано или поздно упирается почти каждый B2B-фаундер:
когда продукт работает, клиенты есть, но масштаб начинает упираться в людей, сделки и ручное управление.
Я постарался разложить, как в этот момент меняется оптика:
- от отдельных клиентов к доступам,
- от прямых продаж к каналам,
- от стартапа к системе.
Если вы сейчас в этой точке - возможно, текст поможет чуть яснее увидеть следующий шаг.
Полная статья тут 📢
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Substack
Почему B2B‑стартапам важно мыслить каналами
Как B2B-стартапам выйти за пределы прямых продаж и построить масштабируемую систему роста через партнёрства и экосистемы
Анализ вакансий как часть competitive intelligence
Этот материал подготовлен для сообщества KZSalesHub, где мы обсуждаем B2B‑продажи и стратегии выхода на рынок. В статье мы не раскрываем наш собственный рабочий процесс, а делимся опытом и описываем практику анализа вакансий как элемент competitive intelligence. Речь идёт об общедоступной методологии, которую может использовать любая компания.
Зачем анализировать вакансии конкурентов
В конкурентной разведке важна способность увидеть ходы соперников ещё до их официального анонса. Как подчёркивают материалы по конкурентному анализу, данные из вакансий являются скрытым источником информации о стратегии, кадровых потребностях и планах расширения конкурентов. Системное изучение описаний вакансий помогает понять, что делают конкуренты и какие стратегии они применяют.
Работа с этой информацией особенно актуальна для IT‑компаний, работающих на B2B‑рынке. Вакансии обычно содержат сведения о будущих продуктах и сервисах, компетенциях, которые компания собирается наращивать, и географических направлениях, куда она расширяется. Используя эти данные, можно принимать более взвешенные решения о собственных продуктах, кадровой политике и позиционировании на рынке.
Фреймворк анализа вакансий
1) Определение конкурентов. Составьте список компаний, конкурирующих за клиентов и за таланты в вашей нише. Важно включать как прямых конкурентов, так и организации из смежных отраслей.
2) Сбор данных о вакансиях. Отслеживайте карьерные страницы, объявления на профессиональных площадках и в соцсетях. Реальные-time данные позволяют быстрее выявлять новых игроков и заметить необычные паттерны найма.
3) Классификация и структурирование. Разделите вакансии по направлениям (R&D, продажи, маркетинг), уровню должности, локации и ключевым навыкам. Это позволяет выявить, где компания усиливает команды и какие технологии ей важны.
4) Поиск сигналов. Обращайте внимание на:
5) Интерпретация и выводы. Соотнесите результаты с собственным бизнес‑планом. Например:
6) Решения и действия. Информация из вакансий помогает:
Этот материал подготовлен для сообщества KZSalesHub, где мы обсуждаем B2B‑продажи и стратегии выхода на рынок. В статье мы не раскрываем наш собственный рабочий процесс, а делимся опытом и описываем практику анализа вакансий как элемент competitive intelligence. Речь идёт об общедоступной методологии, которую может использовать любая компания.
Зачем анализировать вакансии конкурентов
В конкурентной разведке важна способность увидеть ходы соперников ещё до их официального анонса. Как подчёркивают материалы по конкурентному анализу, данные из вакансий являются скрытым источником информации о стратегии, кадровых потребностях и планах расширения конкурентов. Системное изучение описаний вакансий помогает понять, что делают конкуренты и какие стратегии они применяют.
Работа с этой информацией особенно актуальна для IT‑компаний, работающих на B2B‑рынке. Вакансии обычно содержат сведения о будущих продуктах и сервисах, компетенциях, которые компания собирается наращивать, и географических направлениях, куда она расширяется. Используя эти данные, можно принимать более взвешенные решения о собственных продуктах, кадровой политике и позиционировании на рынке.
Фреймворк анализа вакансий
1) Определение конкурентов. Составьте список компаний, конкурирующих за клиентов и за таланты в вашей нише. Важно включать как прямых конкурентов, так и организации из смежных отраслей.
2) Сбор данных о вакансиях. Отслеживайте карьерные страницы, объявления на профессиональных площадках и в соцсетях. Реальные-time данные позволяют быстрее выявлять новых игроков и заметить необычные паттерны найма.
3) Классификация и структурирование. Разделите вакансии по направлениям (R&D, продажи, маркетинг), уровню должности, локации и ключевым навыкам. Это позволяет выявить, где компания усиливает команды и какие технологии ей важны.
4) Поиск сигналов. Обращайте внимание на:
- Новые роли и направления. Появление вакансий с упором на конкретные технологии или отрасли может означать запуск нового продукта или экспертизы.
- Изменения в требованиях. Требования к опыту, навыкам и инструментам отражают технический стек конкурента и его целевую аудиторию.
- Географические акценты. Найм в новых регионах нередко сигнализирует об экспансии.
- Масштаб найма. Одновременный рост вакансий у нескольких конкурентов в одном сегменте может говорить о грядущем «сражении» за рынок или о смене отраслевого тренда.
5) Интерпретация и выводы. Соотнесите результаты с собственным бизнес‑планом. Например:
- если конкурент активно нанимает инженеров по машинному обучению, это сигнал развивать AI‑направление;
- если в вакансиях акцентируют сервисную поддержку, возможно, у них растёт клиентская база, и стоит предложить им свой аутсорсинг.
6) Решения и действия. Информация из вакансий помогает:
- Корректировать HR‑стратегию. Сравнение требований и зарплатных вилок показывает, как сделать предложения конкурентоспособными;
- Определять продуктовый фокус. Понимание, какие навыки и должности востребованы у конкурентов, помогает выбрать приоритетные технологии и области развития;
- Планировать маркетинг и продажи. Если конкуренты расширяются в новых отраслях или регионах, можно заранее готовить целевые кампании;
- Снижать риски. Отслеживание hiring‑заморозок и сокращений подсказывает, какие рынки или направления теряют актуальность.
- Оценивать партнёрства и слияния. Наблюдая, какие направления усиливают потенциальные партнёры или поставщики, можно вовремя предложить сотрудничество либо отказаться от сомнительных альянсов.
Польза для IT‑компаний и B2B‑сегмента
Роль искусственного интеллекта в анализе
Современные ИИ‑инструменты значительно упростили процесс competitive intelligence. Они умеют автоматически собирать данные из множества источников и обрабатывать большие объёмы информации, что экономит время и снижает затраты на ручной мониторинг. Публикации по конкурентному анализу отмечают, что ИИ позволяет автоматизировать сбор данных, повышает скорость и эффективность, снижает зависимость от больших команд и даёт предиктивные инсайты. Машинное обучение анализирует исторические данные и помогает выявлять тенденции развития рынка, что позволяет заранее готовиться к изменениям. В результате бизнес получает своевременные сигналы о новых возможностях и угрозах.
При этом ИИ - это дополнение к человеческому анализу, а не полноценная замена. Автоматические модели могут основываться на устаревших данных или давать ошибочные выводы, поэтому важно проверять результаты и комбинировать автоматизацию с экспертной оценкой. Лучший результат даёт гибридный подход: ИИ используется для автоматизации рутинных операций и обнаружения паттернов, а специалисты интерпретируют полученные данные и принимают стратегические решения.
Использование вакансий для конкурентной разведки - это не навязчивая слежка, а легальный и эффективный способ узнать о планах соперников. Системный фреймворк позволяет выявлять новые рынки, продукты и технологии и быстро адаптировать собственную стратегию, что особенно важно для IT‑компаний, работающих с корпоративными клиентами. В условиях динамичного рынка именно способность заметить новые тренды раньше остальных помогает B2B‑компаниям сохранять конкурентное преимущество. Сочетание этого подхода с современными ИИ‑инструментами делает анализ более быстрым и точным, но требует разумного баланса между автоматизацией и человеческой экспертизой.
- Улучшение стратегии подбора персонала. Анализ job‑данных показывает, какие компетенции станут «горячими» завтра, и помогает вовремя подготовить кадровый резерв.
- Технологическое развитие. Заметив рост интереса к определённым инструментам или методологиям у конкурентов, компания может инвестировать в соответствующие R&D‑инициативы.
- Прогнозирование рыночных изменений. Сплеск найма в определённых регионах или для определённых ролей служит ранним сигналом для укрепления позиций либо корректировки стратегии.
- Принятие обоснованных решений. Наличие структурированного фреймворка превращает разрозненные вакансии в системный источник данных, что повышает качество стратегического планирования.
Роль искусственного интеллекта в анализе
Современные ИИ‑инструменты значительно упростили процесс competitive intelligence. Они умеют автоматически собирать данные из множества источников и обрабатывать большие объёмы информации, что экономит время и снижает затраты на ручной мониторинг. Публикации по конкурентному анализу отмечают, что ИИ позволяет автоматизировать сбор данных, повышает скорость и эффективность, снижает зависимость от больших команд и даёт предиктивные инсайты. Машинное обучение анализирует исторические данные и помогает выявлять тенденции развития рынка, что позволяет заранее готовиться к изменениям. В результате бизнес получает своевременные сигналы о новых возможностях и угрозах.
При этом ИИ - это дополнение к человеческому анализу, а не полноценная замена. Автоматические модели могут основываться на устаревших данных или давать ошибочные выводы, поэтому важно проверять результаты и комбинировать автоматизацию с экспертной оценкой. Лучший результат даёт гибридный подход: ИИ используется для автоматизации рутинных операций и обнаружения паттернов, а специалисты интерпретируют полученные данные и принимают стратегические решения.
Использование вакансий для конкурентной разведки - это не навязчивая слежка, а легальный и эффективный способ узнать о планах соперников. Системный фреймворк позволяет выявлять новые рынки, продукты и технологии и быстро адаптировать собственную стратегию, что особенно важно для IT‑компаний, работающих с корпоративными клиентами. В условиях динамичного рынка именно способность заметить новые тренды раньше остальных помогает B2B‑компаниям сохранять конкурентное преимущество. Сочетание этого подхода с современными ИИ‑инструментами делает анализ более быстрым и точным, но требует разумного баланса между автоматизацией и человеческой экспертизой.
Customer Health Score - не отчёт, а инструмент управления выручкой
Во многих B2B-командах Customer Health Score живёт как красивый дашборд: зелёный - всё хорошо, красный - плохо.
Проблема в том, что такой подход не помогает управлять аккаунтами и не снижает риски.
В зрелых продажах CHS - это рабочий инструмент:
он позволяет заранее видеть угрозы продления, понимать, где теряется ценность, и принимать решения до того, как клиент ушёл в тишину.
В статье разбираю:
Если вы работаете с B2B-клиентами, длинным циклом сделки и продлениями - это базовый инструмент, без которого сложно строить предсказуемый рост.
Подробный разбор логики и примеров - в статье.
Во многих B2B-командах Customer Health Score живёт как красивый дашборд: зелёный - всё хорошо, красный - плохо.
Проблема в том, что такой подход не помогает управлять аккаунтами и не снижает риски.
В зрелых продажах CHS - это рабочий инструмент:
он позволяет заранее видеть угрозы продления, понимать, где теряется ценность, и принимать решения до того, как клиент ушёл в тишину.
В статье разбираю:
- зачем вообще нужен Customer Health Score,
- какие сигналы действительно имеют значение,
- почему «красный» - это не всегда риск,
- как связать CHS с Account Review, QBR и Executive Business Review,
- и как превратить метрику в управляемый процесс, а не отчёт для галочки.
Если вы работаете с B2B-клиентами, длинным циклом сделки и продлениями - это базовый инструмент, без которого сложно строить предсказуемый рост.
Подробный разбор логики и примеров - в статье.
Substack
Customer Health Score – не просто метрика, а инструмент диагностики и роста
Как метрика здоровья клиента помогает удерживать, развивать и прогнозировать B2B-аккаунты
Founder-led Sales Postmortem - бесплатный разбор B2B-стартапов
До конца года мы проводим Founder-led Sales Postmortem для B2B-стартапов.
Берём максимум 3 команды.
Это не консультация и не обучение.
Это честный разбор того, как фаундер реально продавал и где именно сломался рост.
Что разбираем:
Фокус не на тактиках, а на системе:
Что вы получите:
Кого берём:
B2B-стартапы не на старте, где есть первые продажи; участвуют фаундеры, ко-фаундеры или те, кто реально курирует продажи и отвечает за результат.
Участие бесплатное.
Берём до 3 стартапов до конца года.
Если хотите попасть на разбор - напишите в чат канала, команда свяжется с вами.
До конца года мы проводим Founder-led Sales Postmortem для B2B-стартапов.
Берём максимум 3 команды.
Это не консультация и не обучение.
Это честный разбор того, как фаундер реально продавал и где именно сломался рост.
Что разбираем:
- как фаундер продавал сам
- где он стал bottleneck’ом
- почему сделки закрываются, но не масштабируются
- какие каналы не взлетели и почему
- готов ли продукт продаваться не фаундером
- есть ли основа для партнёрств и экосистем
Фокус не на тактиках, а на системе:
- модель продаж
- каналы доступа к рынку
- repeatability
- точки риска и роста
Что вы получите:
- трезвую картину своей sales-модели
- понимание, что мешает масштабированию
- чёткие выводы, что чинить дальше
- внешний взгляд без «молодцы» и мотивации
Кого берём:
B2B-стартапы не на старте, где есть первые продажи; участвуют фаундеры, ко-фаундеры или те, кто реально курирует продажи и отвечает за результат.
Участие бесплатное.
Берём до 3 стартапов до конца года.
Если хотите попасть на разбор - напишите в чат канала, команда свяжется с вами.
1❤1🔥1
В B2B-продажах большинство проблем возникает не из-за продукта и не из-за цены.
А из-за того, что команда не понимает, как на самом деле принимается решение у клиента.
В этой статье разбираем Decision Process Mapping как практический инструмент:
— как увидеть реальный путь сделки внутри компании клиента,
— где именно застревают решения,
— почему «все согласны», но контракт не подписывается,
— и как продавать системно, а не через догадки и интуицию.
Это не теория и не sales-методичка.
Это рабочий подход для сложных B2B-сделок, enterprise и длинных циклов.
Статья будет полезна фаундерам, sales-лидам и тем, кто строит зрелые B2B-продажи.
Ссылка 👇
А из-за того, что команда не понимает, как на самом деле принимается решение у клиента.
В этой статье разбираем Decision Process Mapping как практический инструмент:
— как увидеть реальный путь сделки внутри компании клиента,
— где именно застревают решения,
— почему «все согласны», но контракт не подписывается,
— и как продавать системно, а не через догадки и интуицию.
Это не теория и не sales-методичка.
Это рабочий подход для сложных B2B-сделок, enterprise и длинных циклов.
Статья будет полезна фаундерам, sales-лидам и тем, кто строит зрелые B2B-продажи.
Ссылка 👇
Substack
Decision Process Mapping как инструмент управления сложными B2B-сделками
Практика анализа внутренних механизмов принятия решений в B2B-организациях
1
Почему EdTech остаётся одной из самых перспективных отраслей для ИИ-стартапов
EdTech - одна из немногих отраслей, где эффект от применения ИИ носит не вспомогательный, а системообразующий характер. Речь идёт не об оптимизации отдельных функций, а о пересборке всей цепочки создания ценности.
Во-первых, образование и развитие навыков напрямую связаны с человеческим поведением, принятием решений и качеством выполнения работы. Именно здесь ИИ способен влиять не только на эффективность процессов, но и на конечный результат - производительность, управляемость и скорость адаптации специалистов.
Во-вторых, EdTech исторически страдает от разрыва между обучением и практикой. Знания часто не доходят до применения, а бизнес-эффект остаётся недоказанным. ИИ позволяет закрыть этот разрыв: встроить обучение в рабочий контекст, сопровождать пользователя в момент принятия решений и фиксировать изменения на уровне действий, а не намерений.
В-третьих, рынок EdTech структурно готов к переходу от контентной модели к продуктам, ориентированным на результат. Компании всё чаще инвестируют не в обучение как таковое, а в снижение операционных рисков, ускорение выхода новых сотрудников на продуктивность и повышение качества управленческих решений. ИИ делает такие продукты экономически оправданными и масштабируемыми.
Наконец, именно в EdTech формируется запрос на измеримость. Клиенты больше не готовы платить за абстрактное «развитие компетенций». Им нужны доказуемые изменения: в метриках ролей, процессах, показателях эффективности. Это создаёт благоприятную среду для зрелых B2B-продуктов с чёткой логикой value realization.
Для фаундеров и всех, кто работает в EdTech, ключевой сдвиг сегодня - это смена оптики. Обучение больше нельзя рассматривать как продукт или набор функций. Его нужно рассматривать как сервис по достижению результата.
ИИ не «убивает» EdTech. Он убивает иллюзию, что ценность можно продавать через контент, интерфейс или методологию. Всё остальное только начинается.
ИИ даёт возможность впервые выстроить EdTech-продукты, которые:
Это повышает требования к зрелости продуктов и команд, но одновременно открывает новое окно возможностей. EdTech переходит из категории «обучения» в категорию инфраструктурных сервисов результата.
Те, кто уже сейчас проектирует продукт, продажи и delivery вокруг результата, а не вокруг обучения, окажутся в выигрыше. Остальные - просто станут частью истории рынка, который ИИ помог перезапустить.
EdTech - одна из немногих отраслей, где эффект от применения ИИ носит не вспомогательный, а системообразующий характер. Речь идёт не об оптимизации отдельных функций, а о пересборке всей цепочки создания ценности.
Во-первых, образование и развитие навыков напрямую связаны с человеческим поведением, принятием решений и качеством выполнения работы. Именно здесь ИИ способен влиять не только на эффективность процессов, но и на конечный результат - производительность, управляемость и скорость адаптации специалистов.
Во-вторых, EdTech исторически страдает от разрыва между обучением и практикой. Знания часто не доходят до применения, а бизнес-эффект остаётся недоказанным. ИИ позволяет закрыть этот разрыв: встроить обучение в рабочий контекст, сопровождать пользователя в момент принятия решений и фиксировать изменения на уровне действий, а не намерений.
В-третьих, рынок EdTech структурно готов к переходу от контентной модели к продуктам, ориентированным на результат. Компании всё чаще инвестируют не в обучение как таковое, а в снижение операционных рисков, ускорение выхода новых сотрудников на продуктивность и повышение качества управленческих решений. ИИ делает такие продукты экономически оправданными и масштабируемыми.
Наконец, именно в EdTech формируется запрос на измеримость. Клиенты больше не готовы платить за абстрактное «развитие компетенций». Им нужны доказуемые изменения: в метриках ролей, процессах, показателях эффективности. Это создаёт благоприятную среду для зрелых B2B-продуктов с чёткой логикой value realization.
Для фаундеров и всех, кто работает в EdTech, ключевой сдвиг сегодня - это смена оптики. Обучение больше нельзя рассматривать как продукт или набор функций. Его нужно рассматривать как сервис по достижению результата.
ИИ не «убивает» EdTech. Он убивает иллюзию, что ценность можно продавать через контент, интерфейс или методологию. Всё остальное только начинается.
ИИ даёт возможность впервые выстроить EdTech-продукты, которые:
встроены в рабочие процессы,
сопровождают принятие решений,
фиксируют изменение поведения,
доказывают эффект в бизнес-метриках.
Это повышает требования к зрелости продуктов и команд, но одновременно открывает новое окно возможностей. EdTech переходит из категории «обучения» в категорию инфраструктурных сервисов результата.
Те, кто уже сейчас проектирует продукт, продажи и delivery вокруг результата, а не вокруг обучения, окажутся в выигрыше. Остальные - просто станут частью истории рынка, который ИИ помог перезапустить.
KZ Sales Hub | Все об ИТ-продажах
Почему EdTech остаётся одной из самых перспективных отраслей для ИИ-стартапов EdTech - одна из немногих отраслей, где эффект от применения ИИ носит не вспомогательный, а системообразующий характер. Речь идёт не об оптимизации отдельных функций, а о пересборке…
Продолжаем тему EdTech и ИИ - живой пример того, как сегодня выглядит новая волна образовательных сервисов, ориентированных не на контент, а на результат.
Посмотрите на Oboe это не просто ещё одна платформа с курсами. Это продукт, который предлагает динамическое обучение, основанное на поведении пользователя, адаптируемые дорожки развития и контекстную помощь там, где она действительно нужна. Такой подход уже указывает на то, что EdTech перестаёт быть просто местом для учебы - он превращается в сервис, встроенный в рабочие процессы и направленный на конкретные результаты.
Это пример того, о чём мы говорили - когда обучение становится частью жизненного цикла пользователя, а не отдельным событием.
ИИ здесь не «улучшает видео» - он меняет способ взаимодействия, делает обучение поведенчески релевантным и ориентированным на результат.
EdTech нового поколения - это не про курсы, а про:
И это только начало.
Посмотрите на Oboe это не просто ещё одна платформа с курсами. Это продукт, который предлагает динамическое обучение, основанное на поведении пользователя, адаптируемые дорожки развития и контекстную помощь там, где она действительно нужна. Такой подход уже указывает на то, что EdTech перестаёт быть просто местом для учебы - он превращается в сервис, встроенный в рабочие процессы и направленный на конкретные результаты.
Это пример того, о чём мы говорили - когда обучение становится частью жизненного цикла пользователя, а не отдельным событием.
ИИ здесь не «улучшает видео» - он меняет способ взаимодействия, делает обучение поведенчески релевантным и ориентированным на результат.
EdTech нового поколения - это не про курсы, а про:
изменение поведения,
применение в работе,
измеримый эффект в KPI.
И это только начало.
Oboe
Oboe — the easiest way to learn
The easiest way to learn. Magical courses made just for you.
1❤1👍1🔥1
Управление дискомфортом как инструмент зрелых B2B-продаж
В сложных B2B-продажах дискомфорт в коммуникации с клиентом часто воспринимается как негативный сигнал. На практике же он является индикатором того, что диалог приблизился к зоне реальных решений. Управление этим состоянием - не эмоциональный навык, а прикладной инструмент квалификации и управления рисками сделки.
Комфортная коммуникация характерна для ранних или поверхностных стадий сделки. В этих условиях обсуждение ограничивается функциональностью, презентациями и общими формулировками ценности. Дискомфорт возникает в момент, когда разговор затрагивает архитектурные ограничения, нефункциональные требования, интеграционные риски, влияние решения на процессы и экономику клиента. Именно здесь начинается работа с реальной ценностью, а не с интересом.
С точки зрения продаж дискомфорт выполняет функцию фильтра. Клиент, готовый обсуждать сложные и потенциально неприятные вопросы, демонстрирует институциональную готовность к внедрению: наличие владельцев решений, согласованность внутри организации и понимание последствий выбора. Избегание таких тем, напротив, указывает на отсутствие зрелости сделки - независимо от заявленного энтузиазма.
Для продавца управление дискомфортом означает способность инициировать и удерживать профессионально сложный диалог без давления и конфронтации. Речь идёт о постановке вопросов, которые выявляют реальные границы проекта до подписания контракта, а не на этапе внедрения, когда стоимость ошибок существенно выше.
На уровне процесса управление дискомфортом интегрируется в ключевые этапы сделки: Discovery, Solution Review, Proof of Concept. Во всех этих точках задача продавца - не сглаживать острые углы, а структурировать их, фиксируя риски, допущения и зоны неопределённости в явном виде.
Важно отметить, что дискомфорт - это не цель и не метод давления. Его роль - сигнал и инструмент навигации. Контролируемый дискомфорт снижает вероятность архитектурных пересборок, пересогласований бюджета и размывания ответственности после закрытия сделки.
В этом смысле управление дискомфортом напрямую связано с ростом. Рост в сложных продажах почти всегда сопровождается выходом за пределы привычных сценариев - как для продавца, так и для клиента. Умение работать в этой зоне определяет переход от транзакционных продаж к партнёрской модели взаимодействия.
Таким образом, управление дискомфортом - это не психологическая практика, а элемент зрелой sales-архитектуры. Он позволяет одновременно повышать качество квалификации, снижать риски внедрения и формировать устойчивую ценность для обеих сторон сделки.
В сложных B2B-продажах дискомфорт в коммуникации с клиентом часто воспринимается как негативный сигнал. На практике же он является индикатором того, что диалог приблизился к зоне реальных решений. Управление этим состоянием - не эмоциональный навык, а прикладной инструмент квалификации и управления рисками сделки.
Комфортная коммуникация характерна для ранних или поверхностных стадий сделки. В этих условиях обсуждение ограничивается функциональностью, презентациями и общими формулировками ценности. Дискомфорт возникает в момент, когда разговор затрагивает архитектурные ограничения, нефункциональные требования, интеграционные риски, влияние решения на процессы и экономику клиента. Именно здесь начинается работа с реальной ценностью, а не с интересом.
С точки зрения продаж дискомфорт выполняет функцию фильтра. Клиент, готовый обсуждать сложные и потенциально неприятные вопросы, демонстрирует институциональную готовность к внедрению: наличие владельцев решений, согласованность внутри организации и понимание последствий выбора. Избегание таких тем, напротив, указывает на отсутствие зрелости сделки - независимо от заявленного энтузиазма.
Для продавца управление дискомфортом означает способность инициировать и удерживать профессионально сложный диалог без давления и конфронтации. Речь идёт о постановке вопросов, которые выявляют реальные границы проекта до подписания контракта, а не на этапе внедрения, когда стоимость ошибок существенно выше.
На уровне процесса управление дискомфортом интегрируется в ключевые этапы сделки: Discovery, Solution Review, Proof of Concept. Во всех этих точках задача продавца - не сглаживать острые углы, а структурировать их, фиксируя риски, допущения и зоны неопределённости в явном виде.
Важно отметить, что дискомфорт - это не цель и не метод давления. Его роль - сигнал и инструмент навигации. Контролируемый дискомфорт снижает вероятность архитектурных пересборок, пересогласований бюджета и размывания ответственности после закрытия сделки.
В этом смысле управление дискомфортом напрямую связано с ростом. Рост в сложных продажах почти всегда сопровождается выходом за пределы привычных сценариев - как для продавца, так и для клиента. Умение работать в этой зоне определяет переход от транзакционных продаж к партнёрской модели взаимодействия.
Таким образом, управление дискомфортом - это не психологическая практика, а элемент зрелой sales-архитектуры. Он позволяет одновременно повышать качество квалификации, снижать риски внедрения и формировать устойчивую ценность для обеих сторон сделки.
1
kzsaleshub_salesbook.pdf
1.6 MB
Мы сделали книгу по методологиям продаж
Мы собрали книгу, в которой разобрали основные методологии B2B и IT-продаж - те, с которыми сами постоянно сталкиваемся в работе.
В книге выделены и подробно разобраны следующие методологии:
SPIN, BANT, MEDDIC, Challenger Sale, Solution Selling, Value-Based Selling, Account-Based Selling, Sandler Selling System.
Это не учебник и не «единый правильный путь».
Скорее - настольная книга, к которой можно возвращаться по ходу реальных сделок.
Мы постарались показать:
- где какую методологию логично применять
- на каком этапе она лучше работает
- зачем она вообще нужна, а не просто как называется
Отдельно сделали акцент на том, о чём часто забывают:
методологии можно и нужно комбинировать.
Мы собрали книгу, в которой разобрали основные методологии B2B и IT-продаж - те, с которыми сами постоянно сталкиваемся в работе.
В книге выделены и подробно разобраны следующие методологии:
SPIN, BANT, MEDDIC, Challenger Sale, Solution Selling, Value-Based Selling, Account-Based Selling, Sandler Selling System.
Это не учебник и не «единый правильный путь».
Скорее - настольная книга, к которой можно возвращаться по ходу реальных сделок.
Мы постарались показать:
- где какую методологию логично применять
- на каком этапе она лучше работает
- зачем она вообще нужна, а не просто как называется
Отдельно сделали акцент на том, о чём часто забывают:
методологии можно и нужно комбинировать.
5🔥5
DORA-метрики и B2B-продажи: как управлять скоростью и устойчивостью роста
В инженерии давно перестали измерять активность.
Там измеряют скорость поставки ценности и устойчивость системы - через DORA-метрики.
Мы посмотрели на этот фреймворк с коммерческой стороны и задали простой вопрос:
почему продажи до сих пор оцениваются только по результату, а не по способности системы стабильно его воспроизводить?
В статье разбираем:
Это про управление продажами как системой delivery ценности для клиента.
Читать полностью 🔗
В инженерии давно перестали измерять активность.
Там измеряют скорость поставки ценности и устойчивость системы - через DORA-метрики.
Мы посмотрели на этот фреймворк с коммерческой стороны и задали простой вопрос:
почему продажи до сих пор оцениваются только по результату, а не по способности системы стабильно его воспроизводить?
В статье разбираем:
- как принципы DORA применимы к B2B-продажам
- где в воронке теряется скорость и предсказуемость
- почему «закрытые сделки» без устойчивости - иллюзия роста
- как выстроить общий язык между продажами и инженерией
Это про управление продажами как системой delivery ценности для клиента.
Читать полностью 🔗
Substack
Продажи как управляемая система: применение логики DORA для анализа B2B-сделок
Процессный взгляд на продажи через призму DORA-подхода
1👍1🔥1
Бизнес-ивенты часто оценивают неправильно.
От них либо ждут быстрых продаж, либо заранее списывают как шум и потерю времени.
На практике ивент - не канал продаж и не развлечение.
Это среда с высокой плотностью людей, сигналов и возможностей, где результат напрямую зависит от подготовки и фокуса.
Без цели появляется усталость.
Без приоритетов рассеивается внимание.
Без follow-up ценность просто обнуляется.
Поэтому ключевой вопрос перед любым мероприятием - не «кто идёт?» и не «насколько это большое событие», а совсем другое:
В статье разобран практичный, спокойный подход к ивентам:
Здравый, рабочий взгляд на ивенты - как на инструмент, который начинает работать только при осознанном подходе.
👉 Статья здесь
От них либо ждут быстрых продаж, либо заранее списывают как шум и потерю времени.
На практике ивент - не канал продаж и не развлечение.
Это среда с высокой плотностью людей, сигналов и возможностей, где результат напрямую зависит от подготовки и фокуса.
Без цели появляется усталость.
Без приоритетов рассеивается внимание.
Без follow-up ценность просто обнуляется.
Поэтому ключевой вопрос перед любым мероприятием - не «кто идёт?» и не «насколько это большое событие», а совсем другое:
- зачем туда идти
- с кем действительно важно поговорить
- и что должно измениться после
В статье разобран практичный, спокойный подход к ивентам:
- как заранее оценивать полезность
- как готовиться, а не «ориентироваться на месте»
- как выстраивать разговоры без питчинга и давления
- как превращать контакты в осмысленные продолжения
Здравый, рабочий взгляд на ивенты - как на инструмент, который начинает работать только при осознанном подходе.
👉 Статья здесь
Substack
Как подготовиться и успешно посетить крупный бизнес‑ивент
Пошаговый план: от аналитики и составления списка контактов до общения на месте и итогового анализа.
1
Как будут меняться продажи в ближайшие годы
Мы проанализировали технологический прогноз Tech Predictions for 2026 and beyond от CTO Amazon и перевели его с языка технологий на язык продаж, карьеры и реальной работы с клиентами. Ниже - не пересказ отчёта, а наше видение того, как будет трансформироваться профессия продавца.
Технологии перестают быть просто инструментом. Искусственный интеллект, ассистенты, компаньоны и персонализированное обучение постепенно становятся частью повседневной жизни и работы. Это меняет саму логику покупок. Клиенты всё реже выбирают продукт за набор функций. Всё чаще они выбирают опыт, доверие и ощущение, что их действительно понимают. В этой реальности продавец будущего продаёт не фичи, а изменения и измеримый результат.
Профессии при этом не исчезают, но заметно усложняются. В отчёте прямо говорится, что ИИ не уничтожает разработчиков, а превращает их в универсальных специалистов с системным мышлением и меньшей долей рутины. С продажами происходит ровно то же самое. Простые роли постепенно вымываются с рынка, а ценность смещается к тем, кто понимает контекст, бизнес клиента, технологическую сторону решений и связанные с ними риски.
ИИ усиливает этот разрыв. Он уже берёт на себя рутинные задачи: подготовку писем, аналитику, сбор материалов. Но он не способен вести сложные сделки, работать с комитетами, управлять неопределённостью и принимать ответственность за последствия решений. В результате средний продавец становится всё менее востребованным, а сильный специалист, способный мыслить шире сделки, начинает резко дорожать.
Отдельного внимания заслуживает тема безопасности и доверия. Квантовые угрозы, регуляторные требования и риски, связанные с использованием ИИ, делают безопасность не дополнительным аргументом, а фундаментом любой серьёзной сделки. В выигрыше оказываются те, кто умеет продавать не скорость и простоту, а надёжность, устойчивость и долгосрочную ценность.
Меняется и отношение к обучению. Персональные ИИ-туторы и адаптивные образовательные системы означают, что развитие перестаёт быть заслугой компании. Карьера всё больше превращается в индивидуальную траекторию, за которую отвечает сам специалист. Способность быстро учиться и переосмысливать свою роль становится критическим навыком.
Если обобщить, продажи будущего - рынок будет ценить продавцов, которые умеют мыслить шире продукта, говорят на языке бизнеса и технологий, осознанно работают с рисками и используют ИИ как усилитель, а не как костыль. Самая большая ошибка сегодня - оставаться прежним в момент, когда правила уже изменились.
Источник анализа и вдохновения: Tech Predictions for 2026 and beyond, Werner Vogels, CTO Amazon, All Things Distributed.
Мы проанализировали технологический прогноз Tech Predictions for 2026 and beyond от CTO Amazon и перевели его с языка технологий на язык продаж, карьеры и реальной работы с клиентами. Ниже - не пересказ отчёта, а наше видение того, как будет трансформироваться профессия продавца.
Технологии перестают быть просто инструментом. Искусственный интеллект, ассистенты, компаньоны и персонализированное обучение постепенно становятся частью повседневной жизни и работы. Это меняет саму логику покупок. Клиенты всё реже выбирают продукт за набор функций. Всё чаще они выбирают опыт, доверие и ощущение, что их действительно понимают. В этой реальности продавец будущего продаёт не фичи, а изменения и измеримый результат.
Профессии при этом не исчезают, но заметно усложняются. В отчёте прямо говорится, что ИИ не уничтожает разработчиков, а превращает их в универсальных специалистов с системным мышлением и меньшей долей рутины. С продажами происходит ровно то же самое. Простые роли постепенно вымываются с рынка, а ценность смещается к тем, кто понимает контекст, бизнес клиента, технологическую сторону решений и связанные с ними риски.
ИИ усиливает этот разрыв. Он уже берёт на себя рутинные задачи: подготовку писем, аналитику, сбор материалов. Но он не способен вести сложные сделки, работать с комитетами, управлять неопределённостью и принимать ответственность за последствия решений. В результате средний продавец становится всё менее востребованным, а сильный специалист, способный мыслить шире сделки, начинает резко дорожать.
Отдельного внимания заслуживает тема безопасности и доверия. Квантовые угрозы, регуляторные требования и риски, связанные с использованием ИИ, делают безопасность не дополнительным аргументом, а фундаментом любой серьёзной сделки. В выигрыше оказываются те, кто умеет продавать не скорость и простоту, а надёжность, устойчивость и долгосрочную ценность.
Меняется и отношение к обучению. Персональные ИИ-туторы и адаптивные образовательные системы означают, что развитие перестаёт быть заслугой компании. Карьера всё больше превращается в индивидуальную траекторию, за которую отвечает сам специалист. Способность быстро учиться и переосмысливать свою роль становится критическим навыком.
Если обобщить, продажи будущего - рынок будет ценить продавцов, которые умеют мыслить шире продукта, говорят на языке бизнеса и технологий, осознанно работают с рисками и используют ИИ как усилитель, а не как костыль. Самая большая ошибка сегодня - оставаться прежним в момент, когда правила уже изменились.
Источник анализа и вдохновения: Tech Predictions for 2026 and beyond, Werner Vogels, CTO Amazon, All Things Distributed.
Кто такой Роберт Миллер и какое он имеет отношение к продажам
Роберт Б. Миллер (Robert B. Miller) - один из ключевых теоретиков и практиков enterprise-продаж второй половины XX века, соавтор методологии Strategic Selling.
Что он сделал
В 1970-х годах Миллер вместе с Стивеном Хейманом работал с крупными корпорациями и заметил, что:
На основе этого он разработал подход, который впервые формализовал продажу как политический процесс, а не как линейную воронку.
Миллер:
Это стало основой методологии Strategic Selling, которая позже легла в фундамент:
Роберт Б. Миллер (Robert B. Miller) - один из ключевых теоретиков и практиков enterprise-продаж второй половины XX века, соавтор методологии Strategic Selling.
Что он сделал
В 1970-х годах Миллер вместе с Стивеном Хейманом работал с крупными корпорациями и заметил, что:
•сложные сделки не срываются из-за продукта или цены;
•они срываются из-за внутренней политики заказчика;
•в одной сделке участвуют несколько ролей, а не «один покупатель».
На основе этого он разработал подход, который впервые формализовал продажу как политический процесс, а не как линейную воронку.
Миллер:
•ввёл понятие
ролей в сделке
(economic buyer, technical buyer, user buyer, coach);
•показал, что успех зависит от
карты влияния
, а не презентации;
•сместил фокус с «убеждения» на
управление сложной системой интересов
.
Это стало основой методологии Strategic Selling, которая позже легла в фундамент:
•enterprise software sales,
•complex IT-проектов,
•консалтинга и системной интеграции.
2026 и дальше: технологии больше не инструменты
Мы привыкли думать о технологиях как о сервисах.
Но эта модель ломается.
К 2026 году технологии перестают быть просто инструментами.
Они становятся партнёрами - в работе, обучении, безопасности и даже в эмоциях.
И это уже происходит.
ИИ - больше не про «заменить человека»
Главный сдвиг последних лет: вопрос не в том, кого заменит ИИ, а в том, кого он усилит.
ИИ забирает рутину, ускоряет анализ, помогает думать.
Но:
всё ещё остаются за человеком.
Побеждает не тот, кто знает больше инструментов, а тот, кто умеет задавать правильные вопросы.
Появляется «ренессанс-специалист»
Автоматизация не упрощает работу.
Она повышает требования.
Формируется новый тип профессионала:
Это не узкий эксперт и не менеджер «по презентациям».
Это человек, который соединяет части системы.
Технологии заходят в эмоциональную зону
Одиночество - одна из самых серьёзных проблем современного мира.
И здесь технологии внезапно становятся частью решения:
Речь не о замене людей.
Речь о помощи там, где человека рядом нет.
Технологии начинают работать с эмоциями - и это новый этап.
Безопасность - больше не задача айтишников
Квантовые компьютеры сделают старую криптографию уязвимой.
Это означает простую вещь:
безопасность - теперь стратегия, а не функция.
Те, кто думают о квантовой устойчивости уже сейчас, готовятся не к хайпу, а к реальности.
Военные технологии снова меняют мир
Как и раньше, прорывы сначала появляются в обороне.
Но теперь они почти мгновенно уходят в гражданскую жизнь:
Граница между «военным» и «гражданским» стирается.
А значит, возрастает цена ошибок и решений.
Образование становится персональным
Массовая модель обучения устаревает.
ИИ позволяет учиться:
Образование перестаёт быть этапом жизни.
Оно становится постоянным процессом.
Будущее - про умные союзы человека и технологий.
Выиграют не те, у кого больше автоматизации, а те, кто понимает:
Мы привыкли думать о технологиях как о сервисах.
Но эта модель ломается.
К 2026 году технологии перестают быть просто инструментами.
Они становятся партнёрами - в работе, обучении, безопасности и даже в эмоциях.
И это уже происходит.
ИИ - больше не про «заменить человека»
Главный сдвиг последних лет: вопрос не в том, кого заменит ИИ, а в том, кого он усилит.
ИИ забирает рутину, ускоряет анализ, помогает думать.
Но:
смысл,
ответственность,
финальные решения
всё ещё остаются за человеком.
Побеждает не тот, кто знает больше инструментов, а тот, кто умеет задавать правильные вопросы.
Появляется «ренессанс-специалист»
Автоматизация не упрощает работу.
Она повышает требования.
Формируется новый тип профессионала:
системное мышление
понимание бизнеса
умение работать с ИИ как с напарником
Это не узкий эксперт и не менеджер «по презентациям».
Это человек, который соединяет части системы.
Технологии заходят в эмоциональную зону
Одиночество - одна из самых серьёзных проблем современного мира.
И здесь технологии внезапно становятся частью решения:
ИИ-компаньоны
социальные роботы
системы поддержки
Речь не о замене людей.
Речь о помощи там, где человека рядом нет.
Технологии начинают работать с эмоциями - и это новый этап.
Безопасность - больше не задача айтишников
Квантовые компьютеры сделают старую криптографию уязвимой.
Это означает простую вещь:
безопасность - теперь стратегия, а не функция.
Те, кто думают о квантовой устойчивости уже сейчас, готовятся не к хайпу, а к реальности.
Военные технологии снова меняют мир
Как и раньше, прорывы сначала появляются в обороне.
Но теперь они почти мгновенно уходят в гражданскую жизнь:
автономные системы
ИИ-анализ
робототехника
Граница между «военным» и «гражданским» стирается.
А значит, возрастает цена ошибок и решений.
Образование становится персональным
Массовая модель обучения устаревает.
ИИ позволяет учиться:
в своём темпе
под своё мышление
под реальные навыки
Образование перестаёт быть этапом жизни.
Оно становится постоянным процессом.
Будущее - про умные союзы человека и технологий.
Выиграют не те, у кого больше автоматизации, а те, кто понимает:
где технологии сильны
где они опасны
и где человек незаменим
❤2👍1