Post by Andrei Kuryan

Knowledge function в продажах В предыдущих постах я писал, что систему продаж в B2B сегменте стоит рассматривать не через структуру, а через функции: не из чего система продаж состоит, а что система продаж делает. Одна из ключевых функций такой системы - Knowledge function, то есть создание, хранение и обработка знаний о клиентах. В CRM хранятся данные о клиентах: компании, контакты, сделки, активности, письма, звонки, заметки, стадии, прогнозы, и т.п. Данные отвечают на вопрос: какие отдельные факты о клиенте у нас есть? Знания отвечают на другой вопрос: что эти факты означают в контексте клиента, нашего продукта и процесса принятия решения? Например, отдельные факты по компании могут выглядеть так:  - компания наняла Head of Revenue Operations;  - на сайте появились вакансии в системе продаж; - в LinkedIn руководитель продаж пишет о снижении продуктивности SDR-команды; - в CRM есть контакты с VP Sales и RevOps Manager; - на прошлом звонке клиент упоминал проблемы с качеством account research и заполнением CRM; Но связи между отдельными фактами показывают другую картину клиента: - компания, вероятно, находится в процессе трансформации продаж; - одна из зон трансформации - повышение эффективности SDR/RevOps-процессов; - ИИ-агенты могут быть релевантны как способ отдельных процессов и операций в системе продаж; - потенциальными стейкхолдерами могут быть Head of RevOps, VP Sales, CRO и AI Automation Lead. Первичная гипотеза может звучать как “мы помогаем перестроить Knowledge function в продажах: снизить ручную работу продавцов с данными и дать им готовое знание о клиентах”. Раньше продавец сам искал информацию, читал сайт клиента, смотрел LinkedIn, проверял новости, анализировал CRM, вспоминал прошлые коммуникации, сопоставлял факты, формировал гипотезы и выстраивал диалог с клиентом. По отраслевым оценкам, до 2/3 времени продавцы тратят на сбор и обработку информации о клиентах. Сегодня ИИ-агенты могут автоматизировать значительную часть сбора данных и обновления CRM: находить данные о компании, анализировать сайт, читать новости, извлекать сигналы, суммаризировать звонки, и т.п. Но это все еще не полная трансформация Knowledge function. Потому что главная ценность в том, чтобы превращать такие данные в знания. В Zorka Lab мы превращаем данные из CRM и внешних источников в графы знаний. Такие графы содержат связи между фактами о компаниях, людях, ролях, проблемах, событиях, продуктах, кейсах и коммуникациях. Продавец получает концентрированное знание о клиенте. Это экономит его время. Но еще важнее - меняет качество его мышления. Продавец начинает коммуникацию не с нуля, а с понимания контекста и гипотезы ценности для клиента. Поэтому я думаю, что будущее B2B-продаж - не просто в AI-автоматизации CRM. Будущее — в переходе от CRM as system of record к knowledge graphs as a system of understanding.