Система B2B-продаж для работы с клиентами, которые активно используют ИИ для внутренних закупок и тендеров, требует фундаментальной перестройки. Вам придётся адаптироваться к автоматизированным процессам клиента, научиться выявлять реальных лиц, принимающих решения, и создавать ценностные предложения, которые выйдут за рамки простого сравнения технических характеристик.
В 2026 году компании-покупатели всё активнее внедряют искусственный интеллект для оптимизации своих закупочных процессов. Это не просто тренд, а новая реальность, которая кардинально меняет правила игры для B2B-продавцов. ИИ берёт на себя рутину: анализ рынка, сравнение цен, первичную оценку поставщиков, формирование технических заданий, а иногда и первые этапы переговоров. Если вы хотите сохранять конкурентоспособность, ваша система продаж должна быть адаптирована под эти изменения. Это означает смещение фокуса с обработки типовых запросов на стратегическое взаимодействие, глубокое понимание потребностей клиента и создание уникальной ценности, которую ИИ не сможет оцифровать. Придётся учиться обходить алгоритмы, выходить напрямую на людей, принимающих ключевые решения, и выстраивать отношения, основанные на доверии и экспертизе, а не только на цене или характеристиках продукта.
Прежде чем бросаться перестраивать свой отдел продаж, необходимо чётко осознать, как именно ИИ трансформирует закупочный процесс ваших клиентов. ИИ-системы в закупках — это не волшебная палочка, а инструмент, который усиливает определённые аспекты. Они автоматизируют поиск, сбор и анализ данных, что позволяет клиентам быстрее отсеивать предложения, не соответствующие заданным критериям, и более эффективно выявлять оптимальные условия. Однако они также вносят элемент непредсказуемости, ведь алгоритмы могут иметь свои «слепые зоны» или быть настроены на определённые параметры, которые не всегда отражают полную картину ценности. Ваша задача — понять, на каких этапах закупок у клиента задействован ИИ и какие конкретно функции он выполняет.
Типичные сценарии использования ИИ в закупках включают: автоматизированный поиск поставщиков по базам данных и открытым источникам; интеллектуальный анализ предложений и их сравнение по заданным параметрам; прогнозирование спроса и оптимизация запасов; выявление рисков в цепочках поставок; а также автоматическая генерация запросов предложений (RFP) и тендерной документации. В некоторых случаях ИИ может даже проводить первичные переговоры, анализируя ответы поставщиков и формируя контрпредложения на основе заложенных правил и бюджетов. Понимание этих сценариев поможет вам выстроить адекватную стратегию взаимодействия.
«ИИ — это усилитель. Он не заменяет человека, но значительно ускоряет и масштабирует его возможности. В продажах это означает, что вам нужно не конкурировать с машиной, а научиться работать вместе с ней или обходить её там, где она не справляется.»
— Алексей Игнатьев, директор по закупкам крупной промышленной корпорации
Это не всегда очевидно, но есть ряд признаков. Во-первых, обратите внимание на скорость и характер ответа на ваш запрос. Если клиент моментально отклоняет предложение по формальным признакам, это может быть сигналом. Во-вторых, анализируйте структуру RFP и тендеров: если они избыточно детализированы, содержат множество микроскопических требований или формулировки, характерные для алгоритмов (например, акцент на сухих цифрах и чётких соответствиях), это ещё один косвенный признак. В-третьих, проактивно спрашивайте. Во время первых контактов задавайте вопросы о процессах закупок, об используемых инструментах, о том, как принимаются решения. Важно не выглядеть детективом, а проявлять искренний интерес к оптимизации процессов клиента.
Традиционная воронка продаж требует серьёзной адаптации, когда на другой стороне сидит не только человек, но и машина. Основная идея — сместить фокус на ранние этапы, ещё до того, как ИИ-алгоритмы клиента начнут отсеивать предложения. Ваша задача — быть не просто поставщиком, а партнёром и экспертом, который помогает клиенту сформировать правильный запрос. Это значит, что нужно активно инвестировать в pre-sales активность, контент-маркетинг, образовательные инициативы и прямой выход на ЛПР, минуя низкоуровневые автоматизированные барьеры.
Этот этап становится критически важным. Вы должны глубоко изучить потенциального клиента: его бизнес-модель, стратегические цели, болевые точки, структуру принятия решений. Ищите информацию о его поставщиках, технологиях, последних новостях. ИИ клиента отсеет вас по формальным признакам, если вы не будете точно попадать в его критерии. Ваша цель — понять не только заявленные потребности, но и скрытые, системные проблемы, которые ИИ-системы закупок могут игнорировать. Используйте техники Account-Based Marketing (ABM), чтобы персонализировать подход к каждому стратегически важному клиенту. Здесь критически важна подготовка: выходите на клиента не с общим предложением, а с конкретным решением его специфической задачи, которую выявили до первого контакта.
Не ждите, пока клиент выставит RFP. Ваши сейлзы должны работать как консультанты. Организуйте встречи с ключевыми стейкхолдерами клиента (руководителями отделов, инженерами, CIO), которые не входят напрямую в закупочный контур. Цель — помочь им сформулировать запрос таким образом, чтобы ваше решение идеально под него подходило. Предлагайте пилотные проекты, проводите демонстрации, делитесь экспертизой. Когда клиент сам, с вашей помощью, формирует RFP, шансы на прохождение через ИИ-фильтры значительно возрастают. Если вы смогли повлиять на критерии оценки, заложенные в алгоритм, вы уже впереди.
Когда дело доходит до формирования предложения, необходимо учесть, что часть его будет анализироваться ИИ. Это значит, что формальная часть должна быть безупречна: полное соответствие ТЗ, чёткие цифры, правильное оформление. Но самое главное — создать ту часть ценности, которую ИИ не способен оценить. Это долгосрочные выгоды, стратегическое партнёрство, уникальная экспертиза, персонализированная поддержка, интеграция в существующие системы клиента, снижение рисков, которые ИИ не видит. Используйте методики вроде SPIN или MEDDIC для выявления истинных потребностей клиента и демонстрации, как ваше решение закроет их на гораздо более глубоком уровне, чем простое сравнение характеристик.
«Если ваше предложение можно свести к таблице из трёх колонок — „цена“, „сроки“, „характеристики“, — то ИИ всегда найдёт более дешёвый вариант. Ваша задача — сделать предложение нетабличным.»
— Андрей Луконин, эксперт по B2B-продажам
Переговоры с клиентом, использующим ИИ, — это не просто диалог с одним человеком, а многоуровневое взаимодействие. Вы должны уметь общаться как с автоматизированными системами, так и с людьми на разных уровнях: от рядовых сотрудников до топ-менеджеров. Ваша задача — найти точки соприкосновения, где ИИ бессилен, и усилить человеческий фактор.
Ваши коммерческие предложения и тендерная документация должны быть идеальны с точки зрения формального соответствия. Любое отклонение, даже минимальное, может быть причиной для автоматического отсева. Используйте инструменты анализа текста, чтобы убедиться, что ваше предложение содержит все ключевые слова и фразы из RFP, что структура документация соответствует требованиям, а все пункты ТЗ закрыты. Это базовая гигиена, без которой нет смысла идти дальше. ИИ — безжалостен к неточностям.
ИИ может анализировать данные, но он не понимает человеческих мотивов, амбиций, страхов и политических раскладов внутри компании. Ваша задача — выявить людей, которые принимают окончательные решения, и понять, что для них действительно важно. Используйте технику MEDDIC, чтобы определить Метрики, Экономический покупатель, Решение, Процесс принятия решений, Идентификация болевых точек, Чемпион. В случае с ИИ в закупках, «чемпион» — это тот, кто будет отстаивать ваше решение перед алгоритмами и коллегами, доказывая его уникальную ценность. Ищите этого человека и выстраивайте с ним доверительные отношения.
Сфокусируйтесь на эмоциональном интеллекте и неформальных коммуникациях. Организуйте личные встречи, обеды, участвуйте в отраслевых мероприятиях. Там, где ИИ видит цифры, вы должны видеть человека со своими задачами и проблемами. Умение слушать, задавать открытые вопросы и предлагать решения, которые выходят за рамки чисто утилитарных характеристик продукта, — вот что отличает успешного продавца в новой реальности.
Ваше решение должно приносить выгоду, которую трудно оцифровать и сравнить по таблицам. Это может быть стратегическая синергия, повышение надёжности, снижение репутационных рисков, гибкость в адаптации к будущим изменениям, доступ к уникальной экспертизе вашей команды. Подчёркивайте, как ваше решение способствует достижению долгосрочных целей клиента, улучшает его положение на рынке, а не просто экономит N процентов на закупках. Проведите глубокий анализ ROI не только по прямым, но и по косвенным показателям, которые не всегда закладываются в алгоритмы ИИ.
Рассмотрим ситуацию, когда компания-разработчик ERP-систем столкнулась с крупным ритейлером, активно использующим ИИ для отбора поставщиков IT-решений. Ритейлер имел собственную ИИ-платформу, которая автоматически анализировала предложения по десяткам параметров: стоимости лицензий, срокам внедрения, функционалу, отзывам на рынке, совместимости с существующей инфраструктурой и даже финансовой устойчивости поставщика. В результате, многие поставщики отсеивались ещё до первого личного контакта.
ИИ-система ритейлера была настроена на поиск максимально стандартизированных и экономически выгодных решений. Однако у ритейлера была уникальная потребность в кастомизации под очень специфические логистические процессы, которые составляли их конкурентное преимущество. Существующие ERP на рынке не могли полностью удовлетворить эти требования, а ИИ-система клиента не умела адекватно оценивать кастомизацию и связанные с ней стратегические выгоды.
1. Глубокая квалификация до контакта: Команда продаж провела тщательный анализ ритейлера, выявив его ключевые логистические процессы и специфические требования. Они обнаружили, что в публичном ТЗ эти уникальные аспекты были лишь косвенно упомянуты, но не были оценены ИИ.
2. Проактивное взаимодействие с ЛПР: Вместо того чтобы ждать RFP, сейлзы вышли на директора по логистике и IT-директора ритейлера, организовав серию встреч и демонстраций. На этих встречах они не продавали ERP, а консультировали по вопросам оптимизации логистических процессов, показывая, как их система способна не только закрыть стандартные потребности, но и решить специфические задачи, которые ИИ-система ритейлера не могла оценить.
3. Формирование совместного ТЗ: Работая с логистами и IT-специалистами ритейлера, команда разработчика помогла им переформулировать и дополнить ТЗ таким образом, чтобы в нём были явно прописаны уникальные требования к кастомизации и соответствующие критерии оценки, выходящие за рамки стандартных метрик. Они буквально «научили» клиента, что нужно искать.
4. Ценностное предложение: В своём коммерческом предложении, помимо идеального соответствия формальным требованиям (чтобы пройти ИИ-фильтр), они сделали акцент на следующих неценовых аспектах:
Эти метрики были представлены не как абстрактные обещания, а как результат пилотного анализа данных ритейлера, проведённого командой разработчика. Они не конкурировали с ИИ по цене, а демонстрировали выгоды, которые ИИ ритейлера просто не видел.
Несмотря на то, что начальное предложение разработчика было не самым дешёвым, их способность чётко артикулировать и продемонстрировать глубокую ценность, которая решала уникальные стратегические задачи ритейлера, позволила пройти автоматизированный отбор и получить личную встречу с высшим руководством. В итоге контракт был заключён, поскольку ритейлер увидел не просто поставщика ERP, а стратегического партнёра, способного решить их самые сложные и чувствительные задачи, которые ИИ-система не могла адекватно оценить.
Пока клиенты внедряют ИИ для закупок, вы должны внедрять ИИ для продаж. Это не парадокс, а необходимость. ИИ может помочь вашему отделу продаж стать более эффективным и целенаправленным. Используйте ИИ для анализа данных о клиентах, выявления паттернов их поведения, прогнозирования потребностей и автоматизации рутинных задач, чтобы ваши сейлзы могли сосредоточиться на высокоуровневом, стратегическом взаимодействии с ЛПР.
Внедряйте системы ИИ, которые анализируют профили потенциальных клиентов, их активность в сети, используемые технологии и отраслевые тренды, чтобы определять наиболее перспективных лидов. Это позволяет вашим продавцам фокусироваться на тех, кто с наибольшей вероятностью заинтересуется сложным, кастомизированным решением, а не тратить время на холодные звонки вслепую.
ИИ может анализировать исторические данные о продажах, предпочтения клиентов, их реакцию на различные предложения, чтобы помочь вашим продавцам создавать максимально персонализированные и релевантные коммерческие предложения. Это не значит, что ИИ напишет всё за вас, но он предоставит инсайты и рекомендации, которые сделают ваше предложение более точным и убедительным.
Ваш контент должен быть настолько экспертным и полезным, чтобы он стал источником информации для ИИ-систем клиента, когда они будут искать решения. Создавайте глубокие аналитические материалы, кейс-стади, исследования рынка, которые явно демонстрируют вашу экспертизу. Используйте ИИ для анализа, какой контент наиболее эффективен, какие темы актуальны для вашей целевой аудитории, и как его лучше распространять.
Работа с клиентами, использующими ИИ в закупках, — это не просто вызов, а возможность выстроить более интеллектуальную и стратегическую систему продаж. Это требует дисциплины, глубокого понимания клиента и готовности к постоянным изменениям. Если вы не адаптируетесь сейчас, то завтра ваши предложения будут просто отфильтрованы машиной, и вы даже не узнаете почему.
Использование ИИ в закупочных процессах не просто меняет подход к выбору поставщика, но и влияет на то, как клиенты воспринимают цену, условия и ценность предложения. Если раньше ценообразование часто было предметом личных переговоров и компромиссов, теперь оно проходит через сито алгоритмов, которые ищут оптимальное соотношение цены, качества, сроков и рисков, основываясь на огромных массивах данных.
Для вас это означает, что стандартные прайс-листы или фиксированные коммерческие предложения могут быть неэффективны. ИИ закупочных систем заточен на поиск минимальной стоимости при заданных параметрах или, наоборот, максимальной ценности при определенном бюджете. Ваша задача — научиться говорить с этой машиной на её языке, предлагая структурированные, прозрачные и адаптивные ценовые модели.
ИИ предпочитает данные. Ваше ценовое предложение должно быть максимально декомпозировано. Вместо единой цифры за весь проект, разбейте её на компоненты: лицензии, внедрение, обучение, поддержка, кастомизация, дополнительные модули. Для каждого компонента укажите чёткие метрики: стоимость часа работы, цена за пользователя, за транзакцию, за объём данных. Это позволит алгоритмам сравнить ваше предложение с конкурентами по конкретным пунктам.
ИИ закупочных систем минимизирует риски. Соответственно, ваши условия контракта должны быть максимально чёткими и предсказуемыми. Любые неопределённости, скрытые платежи, сложные формулировки или возможности для будущих разногласий будут интерпретироваться как риски и могут негативно повлиять на решение.
В эпоху ИИ-закупок контракт — это не только юридический документ, но и техническая спецификация ожиданий. Каждый пункт должен быть однозначно интерпретируем машиной.
— Андрей Луконин, эксперт по продажам B2B
Перестройка системы продаж под ИИ-закупки — это не только изменение процессов, но и глубокая трансформация компетенций команды. Ваши менеджеры должны стать не просто продавцами, а консультантами-аналитиками, способными мыслить алгоритмически.
Внедрите регулярные тренинги, сфокусированные на работе с ИИ-закупками. Это не просто семинары, а практические симуляции, где менеджеры учатся проходить через «ИИ-фильтры».
Строит системные B2B-продажи: воронки, переговоры, CRM. Никакой мотивации — только процессы и цифры.
Профиль автора
Тепловые карты пайплайна — это мощный инструмент визуализации, который позволяет быстро определить узкие места и «застрявшие» сделки в B2B-воронке продаж. Они помогают анализировать движение сделок по этапам, выявлять аномалии и принимать обоснованные решения для оптимизации процессов.
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!