Как построить конвейер-лидов в Perplexity. Все промпты в видео | Константин Кузнецов

Добрый день. Меня зовут Николай Хлебинский. Вы находитесь на канале Action. Сегодня обсуждаем искусственный интеллект. У меня в гостях сегодня Константин Кузнецов, основатель компании Rockкеet Red. Костя, привет. — Привет, Коля. — Искусственный интеллект обязательно заменит людей. — Современные голосовые роботы настолько хорошо мимикрируют под человека. — Здравствуйте, это Анна, партнёр Яндексе еды и Delivery Club. — Какой самый крутой сценарий использования искусственного интеллекта на уровне Амассим ты встречал? Люди удивляются, что им вообще робот звонил. Робот начинает это обыгрывать, как-то шутить. Ну да, извините, я робот. Создай, пожалуйста, сделку на продажу этого модуля для Николая Хлебинского. — А что сейчас со звонками происходит? Трубки уже не берутся всем. Каждую неделю кто-нибудь пишет: "Я запилил такой стартап офигенный на неронке.

Rocket Red - это один из топовых интеграторов AMCRM в стране. Я лично один из первых клиентов, сколько там больше 10 лет назад мы внедряли MCRM с твоей компанией. До сих пор вот общаемся, знакомы, дружим, работаем вместе. Расскажи, пожалуйста, про свою компанию, про цифры, которые характеризуют масштаб твоего бизнеса. — Как ты уже сказал, мы на рынке порядка 10 лет. Ама CRM где-то уже 15 лет на рынке. И вот мы одни из первых, а, интеграторов ещё до волны АМАстарт, когда они набирали активные интеграторов. То есть мы там в первой волне ещё, когда не было личного кабинета, мы сами приехали заключать договор и сказали, что мы хотим внедрять эту систему, а потому что нам она очень нравится, потому что уже есть спрос, уже есть клиенты. И с тех пор, э, в принципе, э мы внедрили в порядка, наверное, 1. 000 компаний, так или иначе повзаимодействовали. У меня в команде сейчас порядка 80 человек, кто так или иначе там внедряет, разрабатывает аналитики, там продавцы и всякий оверхд. И мы входим в топ-пять интеграторов АМСМ по стране и удерживаем там активно эту позицию. Вот. И действительно мы с тобой ещё давно познакомились, потому что ваш кейс Rйil Rocket тогда ещё была такоя для нас довольно крупная компания. Там порядка 60ти, по-моему, селзов было, часть за рубежом, часть в России. И были интересные задачи там переехать из Пайpeрайва в AMCM, перенести все воронки процессы, смигрировать данные. Потом мы делали довольно много, помню, доработок этой системы, там всякие work in progress, ограничения на воронке, такие ваши какие-то замороченные штуки. Мы прямо кастомизировали эту систему. Вот. А сейчас мы работаем и с крупными заказчиками. У нас есть кейсы, где там тысячи пользователей в А CRM и э там десятки тысяч заявок каждый день. И это всё нужно как-то сагрегировать, э, распаковать в систему, распределить по менеджерам. А эти менеджеры могут быть в разных часовых поясах, по стране раскиданы, и там уже довольно много автоматизаций. То есть мы работаем как с крупным бизнесом, так и со средним. И раньше работали ещё с множеством маленьких компаний.

— Скажи, пожалуйста, вот ты занимаешься автоматизацией продаж 10 + лет, 1. 000 с лишним проектов, наверное, десятки тысяч продавцов. То есть на каждом проекте, наверное, там 10 продавцов-то в среднем точно есть. Мы обсуждаем здесь, на этом подкасте, технологическую волну. То, что проникает во все сферы жизни нашей и как-то её меняет. Вот что ты можешь сказать, что ты наблюдаешь со стороны, что сейчас проходит, происходит в продажах с искусственным интеллектом. Объясню. Есть как бы два лагеря. Есть лагерь людей, которые говорят, что это всё игрушки. Мы каких-то делаем там и агентов что-то там учат GPT спрашиваем, но оно всё время глючит и непонятно, зачем оно нужно. Вот такой вот пограничная такая история. Есть пограничная история, в которой люди говорят: "Всё, чуть-чуть ещё осталось, программистов не будет, машины ездят уже сами". Вот всех вообще заменим. Сейчас поставим чатбота на сайт, он нам будет продавать лучше всех остальных. И как бы всё. Искусственный интеллект, считай, что уже заменил человека. Вкалывают роботы, а не человек, как в советском фильме про сыроешкиных. Так вот, что происходит в продажах сейчас? В продажах, я бы тоже сказал, что разделено на два лагеря. Кто-то уже бежит далеко вперёд и внедряет повсеместно, а кто-то ещё не спешит, потому что считает, что это какое-то там что-то такое сложное и вообще данные утекут. И вообще это очень небезопасно внедрять AI. По факту, э, чем крупнее клиент и процессы, например, мы применяем AMCRM для масс найма курьеров, для одних для крупных проектов в стране. И когда десятки тысяч заявок по всей стране приходят, то их руками уже обрабатывать очень сложно. И там, конечно же, подключаются чатботы в Ватсаппе, в Телеграме или ещё где-то, которые умеют общаться на всех языках. А курьеры не всегда говорят по-русски, но его нужно по воронке проскорить и дотащить там до следующего нужного шага там на собеседование с рекрутером, например. И там и применяется прямо супер, потому что конверсии растут, быстрее проходит лит этот по воронке, и, в принципе, человек бы столько заявок круглосуточно не мог обрабатывать во всех регионах России. Вот. Также мы с тобой ещё поговорим про голосовые роботы, которые тоже повсеместно внедряются. А, обрабатывают как входящие звонки в компанию, то есть в нерабочее время особенно или можно обзванивать клиентскую базу. То есть если большая клиентская база, накопленная в CRM, то можно по ней прозванивать и квалифицировать какие-то клиенты, доставать оттуда себе клиентов. — Люди, давай от общего к частному. — Давай, давай. — Ээ, вот компания, которая активно использует AI и компания, которая использует вот джентльменский набор, насколько они чувствуют превосходство? одного над другим сегодня. Потому что, опять же, вот повторюсь, что есть разные мнения. Я, честно говоря, встречаю нередко бизнесы, у которых и CRM-то нет. Там в продажах вот амбарная книга используется, Excel, что-то менеджеры себе в блокнотиках пишут сами. Никакой централизованной коммуникации, никаких карточек клиентов, никаких воронок, ничего этого нет. И вот вопрос, наверное, более общий, он будет выглядеть так. Просто я встречал, опять же, полярные мнение среди руководителей отделов продаж, среди селс-директоров. Одни говорят: "Посмотрите, что я творю. Я вот здесь ускорился в 10 раз. 20 раз. Вот и сидит другой человек и говорит: "Я вот смотрю за ними, как они там ускоряются. Вот я же понимаю, что на PNL эффекта никакого нет в продажах. При этом они что-то там заняты, вместо того, чтобы продавать, ковыряют вот эти вот свои там вот эти схемы сложные в нтнее бесконечные, толку от которых никакого. Пускай они этим занимаются, пока я продаю. — А тут, смотри, принципиально всё зависит от сферы бизнеса и как там вообще воронки продаж устроены. Если это, ну, как правило, это либо входящий поток заявок, либо активные исходящие продажи, либо работа с текущей клиентской базой. — Условно, если у компании, я не знаю, там 10 тендеров в год в продажах, то им никакая автоматизация точно не нужна. Типа заключает — на уровнем. — На уровне серmм, да. А то у нас есть с тобой вообще товарищ, — у которого тендеры, как мы услышали недавно, там их надо 10. 000 проскорить, чтобы вот эти вот 10 заключить. — Ну вот 10. 000 проскорить там серия может понадобиться, а вот именно заключать или повторные контракты каждый год компания работает, но это её основной процесс продаж, там сильно ничего не придумаешь. Там можно сделать какую-то помощь менеджеру, там какой-нибудь, чтобы собирать данные о компании или там готовить документы быстрее. Но обрабатывать заявки быстро там не нужно. А если мы говорим про какой-нибудь Инфобис, онлайн-школу, где заявки тысячами сыпятся, то там, конечно, всё это применимо, это всё работает, и там точно можно получать огромный эффект. Вот, как я сказал, входящие заявки и исходящие. Если мы работаем с исходящими и нужна, ну, какой-нибудь, э, там, не знаю, э, интернет-провайдер, да, на всю страну нужно со всеми физиками пообщаться, конечно, там будет автообзвон, и тех, кто ответил хотя бы на телефон, они будут попадать на следующий шаг воронки, и там уже будет подключаться менеджер. Вот. А если это B2B продажи, где всего 1. 000 клиентов, то там такая автоматизация сильно не поможет. То есть очень сильно зависит от сферы бизнеса и от того, как устроены процессы. И в моём опыте, например, HR процессы убежали далеко вперёд, чем sales-процессы. То есть продавцы не внедряли себе такие автоматизации, как внедряют там на HR, на HR рынке, HRрынки. То есть там прямо CRM сильно убежала вперёд, точнее, они CRM закастомили под HRM и получают там огромные эффективность и огромное повышение, ну, больше конверсию, чем в штатных системах. Какой самый крутой

сценарий использования искусственного интеллекта на уровне AMCRM ты встречал, который вот прямо давал эффект такой, что такой: "Вау, круто! " — А, ну три сценария. Первое - это и чатботы на входящих на входящем потоке, которые мимикрируют под человека. Ты даже не определишь. Они могут делать расчёты, подсказывать любую информацию, там встраиваются задержки, там специально 10 секунд или 20 секунд, чтобы имитировать то, что это реальный человек там думает, тупит, ээ, и набирает текст. Хотя там текст приходит такой широкий. Ну, в принципе, понятно, что это вряд ли там человек, но задержка специально ставится. Её можно выбирать в зави в зависимости от скрипта. А второе - это умные ай-роботы, как на входящих звонках, там в какой-нибудь э в ресторан записаться или в салон красоты. То есть сейчас это на Западе уже давно тренд, у нас это тоже уже появляется. И третий тренд - это контроль качества AI. А есть компании, где большие отделы контроля качества, десятки человек, и всё равно они не могут обработать 100% звонков, 100% карточек просмотреть. И здесь, конечно, нейронка справляется лучше. Она может отслушать все и входящие, исходящие звонки, отскорить их, а-э, там по чек-листу любому, который нужен в компании, и какие-то аномалии скидывать в чат или делать аналитику. То есть она намного эффективнее. И вот там тоже сокращаются отделы контроля качества живых людей и всё больше внедряются нейронки. — Как ты оцениваешь просто вот

про контроль качества в отделе продаж применительно к искусственному интеллекту? А заходит речь постоянно? Вот где бы я не был, на каком бы метапе или вот какой-то стартап пичи или просто по AI какое-то мероприятие или даже на этом подкасте или, ну, короче, везде, я слышу, ну, несколько раз в неделю, что кто-то пилит инструмент контроля качества с помощью искусственного интеллекта. — Мне пишут каждую неделю, кто-нибудь пишет: "Я запилил такой стартап офигенный, на ней неронке контроль качества". Я говорю: "Ну хорошо, присылайте прессу". Как бы ты оценил объём рынка для такой бизнес-модели? — Слушай, я, кстати, не обсчитывал объём рынка. — Давай попросим, что сделать это чат GPT Perplexти. — Ну я думаю, можно. Я думаю, можно. Давай сделаем. — Сделаем. Пока болтаем. Ну просто надо как-то это точку над этим поставить.

Значит, заходим в Gemini, выбираем версию 3 Pro, думающую, включаем опцию, э, deep research и говорим ему: "Действуй как аналитик, э, который лучше всех занимается исследованиями рынка и определи для меня честный объём рынка, контроля качества". отделов продаж в России. Э, меня не интересует bottom подход, в котором мы посчитаем количество отделов продаж или количество менеджеров по продажам и сколько нужно людей для того, чтобы качество контролировать. Вот такой подход меня не интересует. Меня интересует конкретно, сколько есть людей, которые за контроль качества отвечают. Это вот прямо их функция такая. И сколько денег они получают и сколько есть компаний, которые на аутсорсе такие услуги оказывают. и какая у этих компаний выручка. То есть меня интересует, сколько в России в год тратится в рублях на контроль качества в отделах продаж прямо сейчас. Огонь. Значит, вот такой вот запрос отдаём в Дemни. Включаем deeparch. Я просто последнее время я deпрессёр делаю следующим образом. Значит, здесь исследование запускаем. То же самое делаем. Сейчас у нас на момент записи этого подкаста вышла Chat GPT 5. 2 версия. Месяц назад, когда вышла новая версия Джени, Сэм Альтман включил, он как-то это назвал, красный код в Open AI, потому что такой был скачок у Гугла по вот этой вот новой модели, что они там все напряглись. И вот спустя месяц вышла версия 5. 2. Я уже видел бенчмарки. Правда, эти бенчмарки я видел от самой компании Open AI. Там показано было, что Charge P лучше. Последнее время, э, я использую всё сразу, если мне нужно рынок посмотреть на deпрессёрче. Не рекомендую вот прислушиваться к людям, которые говорят, что что-то одно хорошо или что-то одно плохо. Эти инструменты эволюционируют очень быстро, соревнуются друг с другом постоянно. Если какой-то сейчас решает какую-то задачу лучше, через месяц это всё поменяется с ног на голову. Поэтому, если мне нужен deep resarch, я делаю и chт GPT, и Gemini. То же самое дело в Пеплексити. Так, они спросят у меня какие-то дополнительные вопросы. Здесь просто начинаем сразу в чат GPT. Какие именно функции я включаю? Вот на эти вопросы я тоже голосом отвечаю. Так, я включаю, да, прослушка, разбор звонков, оценка станализации скриптов, продаж, шопинг, нет. Э, проведение аудитов, да, тренингов нет. Э, соблюдение стандартов ведения CRM, да, меня интересует и B2B, и B2C. Вот внутренние отделы качества учитываем только в части зарплат сотрудников, которые осуществляют эти функции. А рынок нахау и аутсорсинг делить не нужно. Мне нужен общий объём в рублях. Всё, уточняющие вопросы заданы. Посмотрим, что скажет. Не просто так задаётся этот вопрос из раза в раз. Какой объём рынка? Это на самом деле первое, что надо спрашивать себя. Но сейчас дойдёт до дела, тогда поговорим. Понятно. Значит, контроль качества. Вот это, кстати говоря, интересно. У тебя же как у топового внедренца АCRM вот эти вот тысячи контактов в руках. И вроде как всем, кто что-то хочет предложить отделом продаж, прямая дорога к тебе. А вот что ещё кроме и

контроля качества ты часто видишь как бизнес-модель, нацеленную на продажи вот именно в связи с искусственным интеллектом? — Тренировки менеджеров по продажам. Это там прямо в связке идёт в продукте, как правило, — да? — То есть тренинги для менеджеров, отработка возражений, а какие-то скрипты, а позвонить имитация клиента, как будто я звоню клиенту и как будто он что-то сейчас покупает. И вот я с ним разговариваю, тренируюсь как новичок. А потом анализ встреч с расшифровкой, то есть такие сервисы, которые ты на видеоконференцию приходишь, с тобой приходит и ассистент, но это уже многие видели, — а потом он транскрибирует на многоголосную а транскрибацию, а и ты её можешь либо прямо там проанализировать в этом сервисе, ну, например, Myi, либо скачать пдфку и закинуть в чат GPT. И там он тебе тоже напишет, как ты общался, какие были возражения, как ты их отработал, что ты забыл отработать, о чём говорил клиент и может тебе прямо оценку поставить. Вот такие штуки. Они прямо ещё не так сказать, что внедрены в рмы по одному клику работают, но а активные селзы это всё применяют. — Я слышал, сам не видел, но слышал, что в Bitриx24 появились функции всякие, связанные с искусственным интеллектом. А что есть вот встроенное в AMCRM? Есть ли что-нибудь, что-нибудь появится, может, в ближайшее время? Как раз буквально недавно они встроили чатбот AI. — Угу. — Аэ, ну то есть чтобы подключить к входящим любым мессенджерам. Там АссирM работает с Телеграмом, с Татсапом, с Максом или ещё с чем-то. И прямо внутри AMSRM уже встроенный чатбот, который будет вести поворонки. То есть ты его обучаешь и он умеет двигать сделку поворонки. Этот буквально появилось там неделю назад. — У вас уже были такие внедрения? Ну, неделю назад появилось только были внедрения на других инструментах, то есть там, например, SAVI AI или Продавай, такой есть сервис. Вот там мы внедряем это. А, ну а MCRM тоже это хочет сделать инхаус. А вопрос там насколько это будет гибко и глубоко, потому что, как правило, а INхаус решения от CRM не такие супергибкие, навороченые, они какие-то базовый функционал закрывают. Угу. — Вот. И есть там дополнительные решения, которые это делают. Вообще то, что Битрикс зарелизил, показал. Не знаю ещё, как это в реале работает, потому что мы Битриксом не занимаемся. Ну так, только смотрим за развитием этого продукта. Это то, что CRM с помощью AI из большой клиентской базы, там десятки тысяч контактов и компаний, достаёт лиды. Вот это очень интересный функционал. И это будет как тренд появляться, потому что проскорить самостоятельно клиентскую базу, всё хорошенечко там вести, проанализировать там тысячи сделок, глубину общения и так далее, человеку довольно сложно. И когда у тебя большая клиентская база, то она тебе генерит на каком-нибудь этапе сделки, с которыми можно повзаимодействовать или кто там перестал покупать, давно не покупал. Такая вот тоже аишная история. По крайней мере, Битрикс её заявил и все такие: "Вау-вау, круто". Тут, наверное

надо рассказать, что такое искусственный интеллект в современном вот этом вот облачении, потому что ча - это шестьдеся, по-моему, четвёртый год развития ээ технологий искусственного интереса. Шесть четвёртый, я думал лет 20, но не 64. — Вот десятки лет, больше 60 лет развиваются эти технологии, связанные с искусственным интеллектом. Они, конечно же, не назывались искусственный интеллект. Раньше это называлось по-другому, но в основе того, что вот мы сейчас видим в чат GPT, в Gemini, в Perplexти и так далее, лежат нейронные сети. Нейронные сети занимаются э предсказанием наиболее вероятного выхода из вычислений, которые были инициированы данными, которые были посланы на вход. Вот так вот сложно сказал. Наверное не получится это простым языком сказать, но, грубо говоря, э что значит вот эти вот 150 млрд параметров, там 300 млрд параметров, триллион млрдов параметров, которые меряются эти вот нейронки. Нейронка предсказывает то, что называется токен. Собственно, почему они по токенам билят? Потому что они токены эти предсказывают. Один токен списанный - это один токен вот предсказанный. Токен - это кусочек слова, э, который ээ с максимальной вероятностью должен быть выведен нейронной сетью. Вот чат GPT искусственным интеллектом в кавычках после тех, которые были выведены до этого в соответствии с запросом, который он получил, в соответствии с корпусом текстов, на котором он обучен. И вот эта вероятность - это вес. И нейросеть выбирает наибольший вес, токен с наибольшим весом вот в этом вот контексте, который мы писали. А вот эти вот параметры миллиарды - это и есть вот эти все бесконечные возможности сочетания, для которых предрассчитаны веса. То есть всё посчитано заранее, выводится то, что имеет больший вес. включаются некоторые дополнительные алгоритмы, вот там рассуждение, депрессёрчи и так далее. Но что нам надо знать и понимать? Вот с точки зрения применения вот этих вот технологий искусственного интеллекта в бизнес-задачах. Наша задача находить сценарии использования, в которых у нас есть, э, пища для того, что называется fotsprompting, то есть когда мы можем отдать что-то хорошее и что-то плохое и сказать: "Выдели мне паттерны из этого, выдели мне закономерности и в соответствии с этими закономерностями вот тебе данные, найди оттуда, надёргай мне то, что этим закономерностям соответствует". — Ну, суть в том, что он предсказывает следу Изначально они как бы предсказывали следующее слово. А потом, насколько я знаю, появилась модель thinking, которая это ещё перепроверяет по несколько раз. — Да, это всего лишь ивристики. Ну как всего лишь это так можно сказать, всего лишь, а можно сказать, что это грандиозное достижение человечества. Одно из самых грандиозных, которое, похоже, что грандиознее всех остальных технологических таких изобретений. И жизнь изменит ээ наиболее кардинально. Но я к чему веду? К тому, что нам для того, чтобы применять где угодно и в продажах тоже эту историю, нам необходимо дать найти сценарий, в котором мы чётко можем определить, что такое хорошо, чётко определить, что такое плохо, и вот этот вот входящий поток, э, на эти плохо и хорошо просить разделять. Почему так популярны контроль качества? Потому что есть хорошие примеры, есть стандарты, есть возможность проскорить относительно соблюдения стандартов, то есть хорошего примера, что-то коммуникацию, текстовую решёвку звонка, переписку, введение CRM и так далее. И с довольно хорошей точностью проскорить. И нам вот это вот хорошо и плохо надо научиться вынимать для того, чтобы следующий сценарий автоматизации прорабатывать. Вот пример. Ты просто сейчас начал говорить база данных. Мы же можем отдать в яишку. все сделки, базу данных сделок со всеми коммуникациями, со всем на свете можем сказать: "Вот эти сделки закрыты и они хорошие, а вот эти сделки провалены и они плохие". А теперь найди мне закономерности. А потом мы можем отдать вот этот вот архив наш сделок, да, кладбище, вот это вот лидов, у которых у каждой компании, которая несколько лет на рынке работает, много-много. И, например, поставить туда какого-нибудь агента. А ты давай-ка теперь ходи, узнавай про эту компанию, какой-то тип информации, и если там что-то изменилось, вот этот тип информации, который соответствует какому-то паттерну, тогда сигналь в сделку добавляй, в чат скидывай и мне сообщай, например, что-то вот такое. — К этому всё идёт, потому что сейчас я изучал вот как бы где применим AI с точки зрения продаж CRM. И пока процесс довольно рваный. То есть, ты знаешь, где-то человек делает, потом неронка, человек нейронка. Например, вот у нас есть, мы в холодную

в активную ищем, ищем компании. Сначала мы собираем какой-то портрет ICP клиента, с помощью нейронки можем его подсобрать, а потом девочка собирает эти компании вручную, отдаёт в перплексите. Перплексите собирает по ним подробную информацию, она добавляет в сделку. Потом на следующем шаге там подключаем чатбота, который их пишет. Потом подключается человек. То есть пока не получается сделать полностью автоматизированный этот процесс, но я думаю, что вся всё к этому идёт, потому что все так или иначе мечтают, чтобы это всё происходило само. И туда смотрят и вендер, CRM, конечно же, и разные вокруг решения, то есть интеграторы, виджеты, модули. А, ну, то есть все хотят этот процесс как-то автоматизировать, чтобы вот эту рутину человеческую оттуда убирать, потому что больше всего времени уходит у высококвалифицированного селза на вот эту рутину. То есть поиск компаний, поиск контактов, сбор информации, первичные заходы холодные, и только потом он уже подключается и свою экспертизу тратит. — Может, покажешь, как вы это делаете? — Хорошо, сейчас я попробую тебе показать. — Давай вот на этот на SCP, на поиск лидов, чтобы его проиллюстрировать. — Ну, давай я тебе сначала покажу. Вот, например, есть, э, там этап, досьены клиентов собраны. Если мы зайдём туда в карточку, ну, есть какой-то какая-то компания и а вот общение с Ии, видишь, ссылка. Угу. То есть вот Ирина, например, она скорит все эти компании, то есть делает вот эту черновую работу по обогащению данных, и она заходит в Perplexity, вводит сайт клиента, сайт компании и получает такой файл, сфера деятельности, там бизнес-модель, клиентская база, чем заниматься. — Подожди, а почему только адрес сайта? Что-то ещё, наверное, где-то есть. — Нет, просто адрес сайта. — То если ты в перплексете вводишь адрес сайта, — это натренированный промт специально. То есть это у неё есть специальный раздел в Пеплексити, который натренирован. Тебе достаточно адреса сайта вводить, и он тебе сразу ищет там информацию по компании. Сейчас я тебе покажу, как это м выглядит. У нас есть раздел продажи. — Угу. — И вот здесь есть три таких беседы: краткая сводка по компании, а компания Плюс контакты Досье роль и создание холодных заходов в Telegram, если ты хочешь этим людям написать по какой-то теме. — Угу. Вот. И любую из них, например, давай посмотрим. А так что здесь там? Компания Goodwood. Вот. Вот он промт. — Угу. — Компания Goodwood. Особенности рынка, алгоритмы поиска, деловая репутация. То есть задаётся промт и по итогу. — Можем этим промтом поделиться? — Да, я думаю, да, поделимся. — Супер, друзья. Как только этот выпуск собирает 1. 000 лайков или 1. 000 комментариев, в зависимости от того, что происходит раньше, у меня в Telegram-канале появится промпт для работы с Perplexity, для поиска информации по э контактам для серы. — Смотри, например, что он ещё умеет делать. А он умеет генерировать вот такие карточки. Вот, например, про нашу компанию, да, компания — Rocket Red, — а, 50 плюс сотрудников, четвёртое место в рейтинге, 10 лет опыта в CRM. там поисках партнёров и ключевые направления, стратегические партнёрства. Сразу видишь контактные. Единственное, она не собирает контакты реальные, то есть она пишет номер телефона компании, но потом уже дело техники, знаешь, найти реальные контактные данные этих людей. Вот, например, Rocketкеet 150 сотрудников, 2013 год, основаны Николаем и Андреем, 150 шесть платформ, главный офис Москва. 100 рынков присутствия. А, ну и, короче, смотри, там SEO, CTO, генеральный директор, заместитель, канал, рекомендации. На каждого есть досье, например, отдел разработки. Досье. Команда разработчиков создаёт решение на базе Live CDP Retail Media. Опыт мощная техническая команда, 50 человек. Какие-то, ну, видишь, там прямо подробная карточка. Собирать эту информацию, ну, довольно долго. Также он может генерить какие-то поводы, типа, а с чем зайти? А-а, ну вот всякие такие разные кейсы в зависимости от профта. — И вот эту штуку ты можешь приложить в сермку, чтобы следующий человек уже эту информацию не собирал, на него была по ссылке доступна. В целом, ребят, первая линия отдела продаж, кто с продажами связан - это люди такие, которые собирают разведданные, которые собирают папочку досье на ключевых лиц, на то, что с компанией происходит, на новости, потому что весь этот контекст необходим для того, чтобы начать выстраивать взаимодействие с потенциальным клиентом, для того, чтобы понять, какие выставки кто посещает, на каких мероприятиях кого можно достать, кто на какие темы выступает, кто чем вообще интересуется и так далее, чтобы будут какие-то первые подходы к выстраиванию отношений профессиональных начинать. Это суперважно, и на это реально уходит очень много времени. И возможность вот так это до нескольких минут там или секунд даже сократить, это прямо очень

серьёзный рычаг. — Так, сейчас я тебе ещё покажу. Промт для создания холодных заходов в Telegram. Описываем продукт, услугу, триггеры и так далее, и так далее. А — это тоже выложим промт? — Ну да, тоже выложим. А целевая аудитория. Сейчас холодные заходы в Telegram. Ну, тут примеры, как мы искали. — И он тебе что, выдаёт сразу же готовые сообщения, которые можно в телегу писать? Да, — да, да. Я попробовал написать заход. Сейчас первое касание. Вот. И вот заходы там имя такое. Добрый день. Видел, что ваша компания активно используют CRM для управления продажами. В компаниях там часто скрыто до 30% выпущенной выручки, зависшее сделки, медленные работы и так далее. Мы через экспрессадит помогаем сделать прогнозируе систему прогнозируемого роста. Вывеy за полтора месяца там получили такие-то результаты. Предлагаю созвониться на 30 минут, потом на третий день что написать там вот. — А это цепочка коммуникации, — да? Это цепочка сразу на шестой день там какое-то голосовое человеческое можно записать. Слушайте, там типа я вам писал, не дописал на десятый день, на четырнадцатый день. Вот. И вот так он прямо цепочку всю расписывает, как можно по шагам идти, чтобы менеджеру не придумывать всё это самостоятельно, потому что на придумывание тоже до уходит довольно много времени. — Ну, это, кстати, серьёзная штука. Ээ, значит, есть такая тема в продажах, что менеджер средний, вот который начинает, может быть, карьеру в продажах, он делает однод-три касания с потенциальным клиентом, прежде чем вот как бы, ну, сказать, что, ну, всё, значит, наверное, нам не надо вместе работать. А те, кто сделки закрывают, там среднее количество, вот прямо считали, я не помню точную цифру, но, знаешь, в районе 15-20 касаний, то есть каких-то коммуникаций надо сделать. И вроде как толковый РОП или комр, который книжки читал, обучение проходил, сам Силзом работал, он-то знает, и он вводит стандарт. Значит, вот вам 360 на этот на календарь на 360 дней касание. Напишите голосовушку, запишите кружочек, запишите там конфеты отправьте. Но это же мало кто делает. Всем по умолчанию ты как-то не автоматизируешь. Там ты же не будешь на 1. 000 сделок 360 задач ставить куда-то там в будущее. Непонятно, как это всё руками собрать. Вот. И поэтому, ну, как-то так. Это рекомендательный характер носит, но обычно на это забивается. А на конверсию в воронке это влияет драматически. И вот здесь такие инструменты, они прямо строят готовые коммуникации. В целом, наверное, можно даже и какого-нибудь Telegramбота запилить, да, который будет из сделки инфу брать, смотреть, какое там касание до этого где было, и в телегу сразу менеджеру писать вот этому сегодня запиши вот это. Вот такое касание

сделай. — Я сейчас тебе покажу, как делаются боты для Telegram, которые в холодную сами по базе ходят и ищут. Во-первых, Telegram всё равно активно тебя рано или поздно заблокирует. То есть напишешь там 20-три псяти людям, он тебя там они кто-то нажмёт заблокировать и пойдёт в бан, получишь блок, да. — Соответственно, есть сервисы, где ты добавляешь Telegram-аккаунты, можешь купить Telegram-аккаунты, а он тебе их делает, они должны быть премиальными, с аватаркой, с историей, прогретой и так далее, и так далее. Потом ты туда сгружаешь базу и а они вот так в воронку выстраиваются и потихонечку все эти пуши происходят автоматически. То есть вся эта база вот то, что ты сказал. Единственное, это там не так глубоко, не в один клик запускается, но компаниям, кому это актуально, вот нам, например, то есть мы вот прогреваем этих клиентов, кто-то доходит и когда там уже есть интерес, соответственно, пушится в сермку, что вот типа клиент прогрет, можно уже, у него есть интерес. Сколько это эффективно работает? Мы пока тестируем у нас, потому что не так активно это используем. Ну вот, честно не скажу тебе эффективность. — Ну сколько сейчас стоимость следа выходит? — Мм, не отвечу тебе. — Всё ещё идёт эксперимент. Ну хорошо, оставим это так. Ну классно, классно. — Вот и тоже, ну про холодные прохолодные рассылки тоже есть сервисы про, соответственно, рассылки, которые делают, там отправка писем, конверсии и так далее. Всё ещё актуально. То есть в большом корпоративном мире всё равно коммуникация на электронную почту, э, рано или поздно ты достучишься, потому что в больших компаниях так. — А что сейчас со звонками происходит? Трубки уже не берут совсем? — Берут. Ну как бы телефонии-то никуда не девается. И я общаюсь там с большими провайдерами Манго, там Ростлеком и так далее. То есть у них трафик не падает телефонный. А, да, всё, всё больше уходит в чаты. Если смотреть Performance Reviewew по менеджерам даже нашим, то звонков становится меньше, меньше и больше переписок, потому что все любят там тсапчик напишите, пришлите счёт ссылку я переслал там бухгалтеру, всё, не надо меня лишний раз беспокоить. То есть такой в целом тренд идёт, но тоже очень зависит от рынка, от ниши. То есть в каких-то там в каких-то рынках, не знаю, окна пластиковые, например, ну там переписка ещё не такую большую часть составляет. Всё равно все привыкли позвонить, узнать, поговорить, там назначить замер. Ну и там чатботы активно присутствуют. Кстати, на рынке Окон прям настолько умные чатботы, которые умеют окно посчитать замер. Ну, как бы пришли там типа размеры, а и он тебе по размерам может посчитать смету, коммерческое, там количество окон и всё остальное вместо человека. То есть там реально в промптах ээ расчёты все записаны, там калькуляторы приложены, и бот умеет всё это интерпретировать, человеку ответить круглосуточно. — Ну, это я думаю, что не просто так на

самом деле. Я помню, что вот лет 10-15 назад на заре дил маркетинга, когда была у нас только поисковая оптимизация, контекстной рекламы толком ещё не было, все занимались только SEO, контекст начал вот как-то появляться. Короче говоря, самые дорогие запросы это пластиковые окна и это кондиционеры. То есть там такая бешеная конкуренция, что там просто последнюю каплю воды из сухого полотенца надо было выжимать всегда, чтобы хоть какую-то эффективность получить. Там мог тысячи, да, и сейчас, наверное, тоже тысячи платить за клик. И, соответственно, тебе каждый этот клик сконвертировать. Вот у тебя самые умные чатботы будут, лучшие лондосы, самое

тебя самые лучшие лондосы, самое самое самое. Так, давай вернёмся к контролю качества, посмотрим, что нам сказал искусственный интеллект. Давай — потом объясню, почему это важно. Так, начинаем с перплексити. Ты, кстати, как думаешь, вот кто даст точнее прогноз? Мы взяли три сейчас системы: чат GPT, Perplexity и Gemini, все самые последние версии идисarch. — Слушай, я не знаю, я просто поставлю на чат GPT, потому что я им чаще пользуюсь, скажем так. — Но посмотрим сейчас. — Так что у нас тут есть? ээ контактные центры, э, процессный аутсорсинг, компании поставщики служб контроля качества, 40. 000 операторов. Но это вот про контакт-центры, не совсем продажи, да? — Это про операторов, скорее. — Да, это про операторов. — А вот контроль качества. — Ну ладно. Сен зарплат специалиста. Де контроля качества 55. 000 руб. Диапазон от 32 до 95. На контроль качества отделов продаж старается примено 50 млрд руб. в год. Ничего себе. Ээ при этом 30 из них - это контакт-центры, да? Тайный покупатель. Внутренние зарплаты оценить сложно. 15. 000 человек, десятки миллиардов рублей. Центральный федеральный округ. Так. Ладно. Честный размер рынка контроля качества в отделах продаж в России составляет минимум 50 млрд руб. в год, что довольно-таки здорово звучит. — При добавлении штатных специалистов ОКК может быть на 30% выше высокоспециализированный рынок. Хорошо. В общем, Perplexity оценил 50 млрд руб. Но здесь не только отделы продаж, но и кол-центры, в которых трудятся, наверное, десятки тысяч людей. Можно ли считать вот кол-центр, который работает, допустим, на обработку заказов Озона или ВБ аутсорсной отделом продаж? Наверное, ну, в общем, вот так под подвесим вопросик, что рынок довольно-таки сильно фрагментирован. — Там как будто бы голосовые роботы это могут этот больше ставка на то, что голосовые роботы будут автоматизировать операторов. И мы это видим по банкингу активно, когда на входящей линии у тебя везде так или иначе уже робот разговаривает, там вопрос только его качества. Но современные голосовые роботы настолько хорошо мимикрируют под человека, они экают, э, они говорят, короче, — а у тебя есть пример посмотреть, где вот прямо сейчас мы можем позвонить роботу какому-нибудь. Давай сейчас вот сюда досмотрим. Давай, — потом попробуем позвонить. Мы на одном из подкастов звонили роботу. Ээ, робот бросил трубку, если что, я его разозлил. Потом оказалось, что это недешёвое удовольствие генерировать и ответ токенами, и потом синтезировать речь. — Да. — Вот это удовольствие недешёвое. Поэтому в робота встроены инструкции, в которых, если он видит, что над ним издевается, надо надо завершить разговор, потому что это, блин, дорого. Так, ладно. Что сказал? Давай чапи оставим напоследочек. Ээ, что нам говорит Джемини? Э, со методология определения, фактическая инфраструктура рабочих мест, фонд оплаты труда, аудированная выручка провайдеров. Звучит замечательно. Кадровый голод, инфляция заработных плат. Давай сразу оценка заработных плат. Вот это мне нравится больше, честно говоря, чем сделал Perplexти. — Численность персонала. Оценка численности персонала 382. 000 рабочих мест людей заняты, получается в так или иначе в контроле качества. Финансовая ёмкость, средняя зарплата 56. 000 руб. Сюда налоги, взносы социальные, накладные расходы. Сюда даже посчитаны рабочее место, — да, даже посчитали сюда лицензию CRM для такого человека. Объём внутреннего рынка оценим в 22 млрд руб. Outsource 2,7 - это что такое? Общий объём рынка аутсорсинговых кол-центров 31 млрд. Доля Quality Assurance в структуре выручки оценивается экспертами в 5-8%. То есть они аутсорс оценивают в 2 млрд руб. Это — то есть они услуги callл-центров оказывают и там 5% их услуг - это quity assurance, — да. Агентство оборот 2 до 6,5 млн руб. Годовая выручка 15 млн. Акционер общество контроль качества выручка за двадцать четвёртый год 26,7 млн руб. — Ну это как раз небольшие игроки, которые вот занимаются такой, — да, 50 агентств средней выручкой 20 минут 1 млрд. Тайных покупателей нас не очень интересует. Лонический рынок, речевая аналитика — как замена. Смотри, ты чуть выше верни, — да? Как замена людям. Conversational AI - это очень общая такая история. 8 млрд руб. - это ээ синтез речи в основном, вот как здесь говорится, да? И вот здесь вот у нас есть Spech Analytics, который оценивается в 2,8 млрд руб., что тоже кажется мне довольно близко к правде, к моим ощущениям по этому рынку. Ну, я думаю, что, ребят, можете сами повторить. Мне нужен вывод. Резюме. Э, бизнес тратит функции 18 млрд зарплаты сотрудников, э, 7 млрд подрядчикам и вендерам. 1015 крупных игроков, 50 нешевых агентств. Короче говоря, я вот в эту цифру верю, что я верю 2,8 млрд руб. в год. И вот в эту цифру я верю. Аутсорсеры на всех делают около миллиарда рублей в год. Сейчас поговорим, почему это важно. И давай посмотрим ещё, что сказал чат GPT. — Слушай, ну то, что речевая аналитика сама по себе супертренд и востребованна, это да, потому что там с этими данными потом что угодно делают. — Ну вот здесь тоже что-то очень близкое. Сразу перепрыгнули на вывод. Вот эта цифра меня интересовала. Аутсорс контроля качества 500 млн тире 1 млрд руб. в год, а общегодовой примерно 5 млрд руб. в год. В общем, что надо

понимать, ребят, что для того, чтобы построить устойчивую бизнес-модель, которую можно масштабировать, нам нужен рынок хотя бы в 10 млрд руб. в год минимум. Это не значит, что нам надо бежать за этими миллиардами страшными. Это значит, что на таком рынке можно будет свободно компанию растить, потому что мы ориентируемся всегда примерно на 5% от доли рынка. Если наша доля рынка - это миллиард, то 5%, то есть наш потолок - это 50 млн руб. в год. год, если мы поделим на 12, там останется 3-4 млн руб. выручки в месяц. Это какие-то сотни тысяч рублей чистой прибыли. Это не бизнес, это самозанятость, я бы так сказал. Мы, когда стартуем бизнес какой-то, мы должны на него смотреть как инвесторы. Мы должны мыслить, что мы туда будем вкладывать. Мы туда в случае с и контролем качества денег много вкладывать не будем, потому что порог входа такой низкий, можем на выходных что-то навайп-кодить себе за 100 долларов, но мы туда будем вкладывать свою жизнь, своё время, свои годы, а это сильно дороже для нас. Поэтому думайте как инвестор и на рынок меньше 10 млрд не ходите. Моя оценка, что рынок всё-таки аутсорса контроля качества автоматизированного не такой большой, чтобы там построить хороший, растущий, устойчивый бизнес. Порог входа очень низкий, конкуренция будет очень высокая. Вот зачем мы это исследование затеяли. Так, погнали дальше. — Давай.

— Что-то мы обсуждали, сказали, что вернёмся потом. — Про голосовых роботов. — А, про голосовых роботов. Давай кому-нибуд позвоним. — Я нашёл просто готовые звонки — там и их можно послушать. чтобы сейчас не звонить. Ну, понятно, что мы можем куда-то позвонить и там поболтать с роботом. Но интересно другое. Вот у меня друзья компания, наши тоже партнёры делают голосовых роботов. Там 62 млн звонков сделали за всё время. Давай послушаем вот эти пару звонков. Например, находит горячих клиентов в базе холодных ледов. И обрати внимание, сейчас я включу на голос робота. Насколько он похож на человека и насколько он так типа как-то, ну, общается. — Алло. А, алло. — Здравствуйте. Меня зовут Аня. Я сервис-менеджер сете агентст 42. А я вижу в нашей базе, что вы уже обращались к нам раньше. Вам удобно сейчас говорить? — Да, говорите. — Звоню сказать, что у нас сейчас активно идёт бронирование туров на летнийосенний период. Может быть, присмотреть вас интересные варианты. А, а где планируете парафию? А вообще сейчас открыты самые разные направления. Например, есть Египет, Абхазия, есть Россия с кэшбком Куба, Мальдивы, Эмира. — Звучит очень натурально. — То есть видишь, она вообще там вообще то-то какой-то такой тональность такая игривая, понимаешь? То есть не просто какой-то робот, как там Сбербанк звонишь вот вот-вот или даже Сири, а вот уже с какой-то тональностью. Звучит точно натурально. А что? Давай, давай пригласим ребят тоже на подкаст, по это почелленджим их, потому что приходите, ребята из Тумару. Ты нас познакомишь? Дада, конечно. — Вот приходите, ребята из Тумару на подкаст, посмотрим, пообщаемся с вами, потому что мы же с тобой в B2B, продажах. Вот то, что выставили на витрину, это эталоны, которые демонстрируют возможность платформы. Понятно, что сюда поставили лучшее. Что происходит в жизни с автоматизированными агентами? У них под капотом, как правило, цепочка истории, которые принимают решение. И точность каждого элемента цепочки, она находится на уровне там 0,8-09 от единички, то есть 80-90%. Точность ответа, что в целом очень хорошо, когда нам надо обзванивать 100. 000 холодных каких-то там клиентов и кого-то из них вынуть. Но 0,8 на первом звене, 0,8 на втором звене цепочки 0,8 на третьем. Умножаем, умножаем, умножаем. Там на выходе какие-то потери уже начинаются колоссальные. Вот. И хотелось бы посмотреть не эталонный пример, который нам показывают, как стати на главном экране. Я тебя понимаю, но я тебе хочу просто продемонстрировать уровень общения. Насколько похожи на человека, насколько есть запинки. Это смех. То есть самые — тут я слышал, услышал, что даже некоторые помехи синтезированы, то есть там какой-то уровень частот обрезан, и когда она шипящие гласные, согласные произносила, там был такой прямо шипение на линии такое было. Это же тоже всё синтезировано, — как будто у него связь плохая. — Дэвид Ян в Америке запускает стартап. Это букинг в ресторанах, например, там и там они имити там они бьются, знаешь, за что? За скорость. Как быстро, там, например, 1,8 секунды задержка генерации ответа, это считается очень долго. Они бьются за миллисекунды как можно быстрее, чтобы нейронка отвечала. И знаешь, что они делают, чтобы эту паузу замаскировать? Печатание на клавиатуре, да? То есть такой звук печатания, как будто Да-да, сейчас посмотрю, есть ли свободные столики. И идёт такое печатание, и тебе, ну, тебе кажется, ты в кол-центр позвонил, ну, кто-то там что-то набирает, они прямо маскируют. И меня вот это удивило, насколько они микрируют. Посмотрите, ребят, у Оскара Хартмана есть шикарное интервью с Давидом Яном, где он рассказывает про вот этот свой стартап с синтезом речи, с бронироним сталов. И он там же эту мысль и говорит о том, что мы можем получить вот эту точность 90% буквально за выходные, но эта точность ээ недостаточна для бизнеса. Вот она недостаточна для узлов, на которых есть, ну, какая-то более-менее ответственность. И вот дальше с 090 до 0999 точности, вот там лежит пропасть целая в годы доработок, дотюниваний вот этих инструкций, агентов, синтезов, вот этих мелочей с печатанием на клавиатуре. Вот. И там лежит пропасть целая. Пока что, пока что раньше 0,9 было десятилетие, сейчас 0,9 вайп-кодим за выходные, остальные год, условно через год, наверное, можно будет вот пальцами щёлкнул, у тебя всё обложено и агентами, которые звонят, трубки снимают друг с другом, сами разговаривают. — Слушай, ну мы это используем, то есть мы

используем в голосовых роботах в маснайме. Как только какой-нибудь курьер выкладывает резюме на ХТхантере, — там сразу битва начинается за него. Там сразу всё моментально парсится по всем Cмкам. Ему пишут WhatsApp, ему тут же звонит какой-то голосовой робот, его приглашает на собеседование. И этого, в принципе, достаточно. Вот давайте ещё один звонок включу. — Здравствуйте, это Анна, партнёр Яндекседы и Delivy Club. Вы отклик на вакансию курьера оставляли. Ещё актуально? Дадада, конечно, я знаю. — Задержка вот эта. — Отличная. Тогда буквально четыре вопроса задам для анкеты. Хорошо. — Ну, смысл понять, видел, задержка, да, большая, но общается тоже очень нативно. Так вот, как бы не заметишь задержку и не заметишь, что это робот тебе звонит. И там есть много примеров, где люди удивляются, что им вообще робот звонил. Робот начинает это обыгрывать, как-то шутить. Ну да, извините, я робот там, ну, до конца не понял вас. Вот как вы робот, правда, что ли? Очень много таких кейсов. Я просто тебе как примеры, насколько это уже сейчас круто и как это будет через 10 лет. То есть мы вообще не будем даже отличать или удивляться и там задержки будет всё меньше, а смеха будет всё больше, нативности будет всё больше. Вот как-то так. Сейчас так у меня я тебе ещё

одну штуку покажу сейчас. Представляешь, Lava был перестал работать без VPN. Короче, я тебе пока расскажу. — А мы с тобой за скобками говорили про ещё такую штуку в AI, которая ищет лиды в сером систему. И ты говорил: "Вот за рубежом уже есть разные стартапы, вводишь ICP клиента". — ICP - это Ideal Customer Profile, идеальный профиль, профиль идеального клиента. То есть описания, такие психографические, гео, какие-то характеристики бизнесовые, проблемы боли и так далее. Это документ, который описывает профиль идеального клиента. — И я смотрел, какие сервисы а в русскоязычном интернете есть на эту тему. А есть там перехват лидов сайтов. Ну это старая технология, просто она уже иишкой по ICP перехватывает, все рамку добавляет. Ну такая штука. Вот мы про ХТunter с тобой говорили, да, про парсинг, и мы нашли сценарий, как находить клиентов в хедхантере. — Например, мы разработали там, навайп-кодили, условно какую-то платформу. Я пытаюсь сейчас тебе покажу её. Она просто парсит Headthunter на тему э наличия слова AMCRM в вакансии. — Угу. — То есть, если компания выкладывает вакансию на менеджера по продажам, там, как правило, написано: "Умеет работать вам и сером, значит, в принципе, это наш потенциальный клиент". И она парсит их каждые 15 минут, выводит нам, что это за компании. И, в принципе, мы можем уже холодным заходом в эти компании заходить. И таким же способом можно настроить и для других компаний поиск клиентов через Headhunter. Не очевидная механика, но на самом деле многие компании там себе клиентов могут найти таким способом. — Получается, вы можете чуть ли не автоматом писать. Вот мы увидели, что вы выложили вакансию менеджера с требованием знаниям о CRM. — Значит, вы сейчас ищете менеджера, значит, вы сейчас развиваете продажи, значит CRM для вас тоже актуально. Мы можем на эту тему пообщаться. И там ещё видно, э, сколько раз компания выкладывала вакансии. То есть, когда ты долго собираешь эти данные, то ты видишь, например, вот эта компания одну вакансию выкладывает, а вот это уже 300 раз выложила там по всей стране. Значит, у них больше сотрудников, больше менеджеров, больше CRM, значит клиент крупнее. Вот такая штука для поиска клиентов. Класс. И что? Сколько вы так нашли уже клиентов? — Мы собрали 1. 3 контактов. Вот сейчас пайплайн запускается, чтобы с ними работать. Ну то есть, ну там всё равно в холодную долгий цикл переговоров. Вот это не быстрая история. — Да. B2B несколько месяцев цикл закрытия сделки. Ну что, что показывает lowall? — Смотри, как это выглядит. Это мы собрали там за несколько дней. — Угу. — Аа всего собрано 10 9. 000 вакансий уникальных 4. 000 новых. За 24 часа 12. И вот видишь, есть компания там Remмон IO. Восемь вакансий за всё время. менеджер по продажам Call Center. Нажимаешь, у тебя, соответственно, headhunter вакансия. А что тут у нас? Всё, что они описывают, ключевые задачи и так далее. Где-то здесь вот видишь, есть ключевые навыки АМСР. — Угу. — Соответственно, вот с этой компанией можно работать там и так далее. Вот они каждые, видишь, как давно это запарсно и как давно они выложили там компании тажи такие такие такие. Вот. И, соответственно, база собирается, и потом мы можем с ней работать вот таким способом, находя лиды для себя. — Классно. Больше 100 за сутки, — да? Да. То есть это прямо каждый день очень много ледов, — да? И это дальше уходит по воронке, но 100 коммуникаций выйдет где-то, наверное, в 10 э сделок на следующий этап о том, что кто-то заинтересовался и что-то хочет обсудить. Обычно это вот так. И эта штука интегрирована с хunтером в официальном апе. Собирает данные, автоматически парсит, там, раскладывает. И вот можно там цвшку скачать или там ещё куда-то выгрузить или сразу в CRM выгружать. Вот такой кейс. — Класс. Но в целом это уже выглядит как сервис, который можно продавать. — Пожалуйста, будут контакты ниже, разработаем для вас. Я вижу нередко, что

люди на местах внедрению технологий, связанным с искусственным интеллектом, сопротивляются под разными предлогами. То думают, что их там кто-то заменит, то думают, что у них сейчас заберут вот каких-то людей, там ресурсов меньше им выделят, у них будет меньше власти, меньше контроля, меньше возможностей для роста и так далее. Вот из всего того, что мы сейчас посмотрели и в целом видим вот на этом подкасте, мой вывод такой: искусственный интеллект обязательно заменит людей, которые не понимают, что это такое, которые не внедряют инструменты, которые не учатся этому, которые не вникают и как-то игнорируют и, наоборот, саботируют. Вот их искусственный интеллект обязательно заменит теми, кто это делает. Потому что вот те инструменты, которые мы сейчас проговорили, представьте себе два прямых конкурента. Один вот это всё делает, второй не делает. Ну, очевидно же начнёт отрываться вперёд тот, кто этим занимается. Ээ, я знаю, что у тебя есть целая такая концепция того, где

находится бизнес относительно рынка сейчас в области искусственного интеллекта в продажах. Вот. Можешь поделиться? Да, у меня есть там, так как я периодически где-то выступаю, что-то рассказываю с какими-то там вебинарами, лекциями и обучениями, у меня есть слайд такой про глубину внедрения ИI в отделы продаж, и я его так разбил на компании, которые отстают от рынка, что они вообще как бы вот, как ты говоришь, AI, ничего не знаю, поигрались, ничего у них нет, ни чатботов, ни голосовых роботов, ни автоквалификации, ни расшифровок сам звонков, ничего не используют. Соответственно, они, как ты говоришь, отстают от рынка, и рано или поздно те конкуренты, которые это используют, их обгонят. — То есть они уже по сути позади, да? — Да, они — это уже вчерашний день. Это важно, это не для всех очевидно. — Вот второй столбец. Я бы сказал, что это стандарты отрасли, как сейчас уже многие используют. Это там обработка входящих чатботами круглосуточная, да, потому что и так делают, что ночью, например, робот, а днём живые люди обрабатывают или дообрабатывают какие-то автоответы. SL контролируется роботом. Там успели ответить, не успели ответить. Вот там расшифровка звонков, конечно же, с резюме, чтобы можно было контроль качества подключать. CRM система сейчас работают над тем, чтобы подсказывать следующий шаг по сделке. То есть ну представляешьте, вру, нужно посмотреть, а что это за контакт компании, сколько раз он покупал и так далее, и так далее. Ознакомиться вообще с историей работы с каждым клиентом занимает прямо, ну, десятки минут может занять, покликать сирмку, там всё это собирается, агрегируется в виде каких-то промтов и быстро типа вот это можно сделать, вот это можно сделать. Представьте себе, вот, наверное, уже много кто привык в зуме, ещё в каких-то видеомесенджерах, когда мы созвонились, нам на почту приходит самари где-то, наверное, в начале этого года мы все начали чувствовать, что, блин, а вообще-то эти самари так ничего. Сначала они были какие-то такие не очень понятные смыслы какие-то терялись, потом такой хм, нормально. Сейчас мы уже такие: "Так, где моя самари? " Я, если честно, вот после каждого зума, ну вот я сохраняю себе там, если это бизнес-часть, то в CRМку кладу этот зум, потом, когда готовлюсь к следующим встречам, возвращаюсь. Так вот, никакого нет смысла не делать то же самое в CRM. Там же все коммуникации есть, расшифровки всех звонков, все переписки, их можно на одну страничку, на две странички уместить для того, чтобы суммировать ключевые договорённости, следующие шаги и так далее. — Именно. Ну и, соответственно, э контроль качества базовый как в том или ином виде. Сервисы сейчас как грибов каждый день появляется. Соответственно, тоже обязательно использовать в том или ином виде. Опять же не отменяет, что должны быть какие-то стандарты контроля качества, потому что знаешь почему он не так хорошо внедряется? Потому что в каждой компании свои стандарты, своя специфика. — И там вот эти чек-листы, э, проверки, сейчас я найду слайд, вот такие штуки. качество работы менеджера. Там в каждой отрасли они свои, где-то там свои приветствия, своя специфика, поздоровал и так далее. И там нужно жёстко кастомизировать промты под конкретную отрасль. — Ну вот даже общался я вот с фаундером вот этого сервиса SЛ Пилот. где-то мы созванивались летом последний раз, и он делился тем, что абсолютно тем же самым. То есть мы берём стандарты, скрипты, отработка возражений, всё, что есть внутри компании, что нет, дописываем сами, как-то докручиваем. И вот что можно сделать сейчас прямо всем взять запись звонка любого, закинув в чат GPT, туда же бросить эти стандарты и сказать: "Проанализируй мне". И это будет то самый тот самый уровень точности 80-90%. Он будет получен за секунды, за там меньше чем за минуту. Десятиминутный разговор плюс минут 5-10 порефлексировать, что-то какой-то отчёт заполнить. Мы получили меньше, чем за минуту. Это экономия времени просто колоссальная. Но как только мы выходим на продакшн решение, как только мы хотим привязать систему мотивации сотрудников к этому и начать бить им по карману за нарушение стандартов, нас уровень точности 80-90% устраивать перестаёт, потому что робот начинает судьбы вершить. И вот то, что мы с фаундером этого сервиса обсуждали, что вот эти 8090 точно так же за выходные можно навайбкодить, а дальше у них уходит 3 4 5 6 месяцев на докрутку, на итеративную доработку системных инструкций, промптов, стандартов, агентов, чтобы получить вот эти вот девятки после запятой, приемлемые уже для бизнеса, для продакшн решения. Реальность сейчас вот такая. — Абсолютно согласен с этим. — А можешь привести какой-нибудь пример вот из самой правой колонки? Те, кто обгоняет рынки, вот из того, что мы ещё сегодня не захватили, чем они живут, какой-то ещё пример нам показать, что они используют в искусственном интеллекте, в продажах, чтобы такое вау. — Ну давай просто расскажу про третью колонку. То есть это то, где уже AI внедрён глубоко на всех этапах воронки. Так или иначе, он работает как второй продавец. Подменяет скоринг, приоритизация лидов, э, распределение по менеджерам, кто больше загружен, кто меньше загружен, кто на выходном и так далее. Голосовые роботы, всё мы с тобой уже обсудили на входящих, на исходящих, на, не знаю, на подогревающих. чатботы, которые подогревают клиента, там, ну, давно не покупал, вот там что-то, какое-то сообщение, потому что отследить, какой клиент когда там перестал покупать или ещё что-то, довольно сложно. Соответственно, нейронки в этом будут помогать. И я бы ещё назвал, наверное, аналитику, потому что, э, в CRM не всегда она готова. На самом деле проблема примерно та же самая. Все хотят от CRM крутую

аналитику, но аналитика - это тоже очень кастомное решение под каждого клиента. У каждого какие-то свои нюансы. Каждый следит за своим каким-то перфомансом, за какими-то своими деталями. И отчёт нужен в определённом виде и не так или иначе. Кто-то в Экселе там себе дашбордов на дашбордов налепил и вот так работает. И хотят именно так в серы. — Я, честно говоря, не знаю, почему так. Что мы вот сейчас практически уже в 2026 году классный отдел продаж будет равно где-то в Google доках, в табличках. У них классные свои построеныборды, которые они заполняют полуруками, полуавтоматом, как-то на коленке что-то налепили, откуда-то какие-то данные дёргают. И ни в одной CRM в мире в коробке нет того, чтобы работало вот как надо. То есть РОП и директор по продажам, да, и собственник бизнеса не могут взять какую-то стандартную штуку, сказать мне вот так. Хотя задачи у всех плюс-минус одинаковые. Надо всего лишь контролировать различные этапы воронки в разрезе там групп менеджеров, руководителей, продуктов и так далее. Ну, короче, как будто бы там очень конечное количество сценариев. — Абсолютно с тобой согласен. Мы с тобой

это тоже обсуждали. И предыдущим решением, таким одним из популярных, а как ты и назвал, была интеграция CRM, например, с Google таблицами, где в автоматическом режиме ежедневно выгружаются параметры в привычных дэшбордах руководителю по любому количеству селзов, там 10, 20, 3050. И там прямо в Google таблице можно зашить какие-то свои формулы, например, там процент выполнения плана или там какие-то конверсии или ещё что-то, что тебе необходимо. Этот инструмент всем понятен. О, круто, всё из CRM подтаскивается, я могу дальше сам там себе какие-то штуки сделать. И мы такого сделали довольно много за свою жизнь, пока не пришли неронки. А, и сейчас я верю в то, что сценарий в будущем немножко меняется. Мы все привыкаем так или иначе к чат-ботам, а мы все общаемся чат GPT уже текстом, голосом и ещё чем-то, и уже отвыкли ходить в Яндекс, в классические интерфейсы. Мы хотим всё, чтобы нам бот присылал. И мы сейчас пилим прототипы системы, которая через которую ты можешь голосом общаться с CRM-системой и получать любые отчёты, а, в том виде, в котором ты привык. А, ну вот, например, чатбот и ну давай что-нибудь у него спросим. Давай спросим, какие продажи были за прошлую неделю в подразделении Small Biness. Это обычная телега. Угу. — А которая через прослойку, вот смотри, он ответил, что он понял, какой я запрос спросил, какие продажи за прошлую неделю в подразделении Small Bзнес, и он пойдёт сейчас в CRM собирать данные по продажам за прошлую неделю. — В целом, это вопрос, который собственник бизнеса задаёт руководителю отдела продаж. — Скажи, какие были продажи. Плюс, — наверное, типовые такие сценарии, их можно стартовать и по расписанию, то есть в понедельник сразу отправлять. — Да-дада. То есть, в принципе, можно ему сказать: "Присылай мне этот отчёт каждый день или каждую неделю". А и можно делать так называемый допрос с пристрастием. Вот смотри, прислал, да? А продажи в подразделении СОБС с 8 по 14 декабря. Ну воттут сделки, бюджеты, первичные или повторные, фамилии менеджеров. Всего там 39 сделок на миллион руб. — Можно открыть в CRM, можно на каждую сделку пройти, посмотреть. То есть он тут собрал какой-то топ. А давай спросим. А, а подскажи, именно у менеджера Павел Эланский. То есть у нас там типа разные менеджеры. — Ну, походу у тебя один колбасит здесь. — Ну, здесь он в топ в топ-1. Ну, сейчас мы ещё кого-нибудь спросим. — А обрати внимание, что она понимает склонение, она берёт выборку менеджеров и подбирает, кого я скорее всего спросил, потому что фамилии разные там. Э, поэтому неважно в каком склонении я это спрашиваю. Ну вот, есть небольшая разни. Так, 34. Ну, давай кого-нибудь другого спросим. А, — а это у тебя топ-10 сдела? Да, да, здесь выводится топ-10. Но для чистоты эксперимента давай спросим а какие продажи у менеджера Георгий Кичев за декабрь. И это, собственно, если руководитель продаж готовится к встрече один на один с конкретным сотрудником, ему надо быстро весь контекст поднять, можно быстро голосовым запросить, а что происходит? — И вот смотри, вот на самом деле у него фамилия не Китчев, а Кичев, — там буква Т лишняя, например. — И он сейчас поймёт, о чём речь. Да. — Да. Вот. Ну, всё равно написал Кичев, но вот здесь видишь вот Кичев, — то есть он правильно понял, вот две сделки там на такую-то сумму. Помнишь, ты спрашивал: "А можно ли прямо перформанance review какое-то посмотреть? " Типа: "А какая активность? " Потому что это хорошо, но нас интересует, а какой пайплайн, да? А сколько там активность менеджеров? — Давай попробуем. Можешь прислать performanceсревьew менеджера Павел Эланский за декабрь. Опа, магия. Смотри. — Так, хорошо. Значит Performance Reviewew. Ну, мягко говоря, — прогу 786 26 млн. Можно, есть ссылка на сделки вам севера. А, распределение по воронкам в такой-то воронке, в такой, в такой. На каких этапах, на какую сумму? — Здесь информация по воронкам. Что ещё там есть? — Ещё есть активность за период, — аты модулей. Сделок создано ноль. — Ну, он работает по активной базе, то есть он продлевает ему. Сама CRM генерит, он не создаёт. Изменение статусов 1. 60, — да, закрытого в отказ 200 задачу выполнить 2. 700. Звонков 30. 30 звонков всего, кстати, видишь, не так много исходящих. В основном переписка сделок выиграно 78, выручка 1,8 млн. — Ну вот эту штуку, я так понимаю, что это прототипы, его только разрабатываете, её надо обогащать, потому что здесь — это вот ты меня неделю назад попросил, говоришь: "А вот так можно? " И мы за неделю крутили в принципе — звонки, потому что есть, а переписок ещё не видно, то есть, но вроде как их тоже очень просто сюда добавить, да? — Ну просто неполный отчёт, да.

— В целом, ребят, вы можете в телегу получать сигналы о том, что хорошо, что плохо происходит. внутри вашей компании не дожидаться каких-то встреч, а видеть прямо, что такое хорошо, что такое плохо на воронке уже сейчас с помощью яишки. Я общался недавно с производственниками, я вот гонял в Новосибирск, у нас там были экскурсии по заводам. Я тебе хочу сказать, что контроль качества на производственной линии, я как-то думал, что я жёсткий человек по отношению к контролю качества вот на производстве сделок, да. Ну вот то, как делает это на заводах, вообще не сравнится. То есть там стоит один пост, на этом посту стоит человек, который рассматривает детали выборочно. Ээ следующий следом стоит машина, которая со всех сторон деталь просвечивает, фотографирует, смотрит по габаритам. Потом сидит ещё один контролёр. Потом сидит ещё человек, который отбирает часть изделий, значит, выборочно и относит специальный кабинет. В этом кабинете стоит такая пытошная. Значит, там ставится вот то, что лени производят, ставится в одно место, значит, там вот так вот начинают раздербанивать пополам, в другое начинают что-то весом давить сверху, дальше начинают водой бить, дальше начинают охлаждать до -50, нагревать до п, молоточками какими-то бить. Значит, что только не делают, барокамеры там откачивают кислород. В общем, на все необходимые какие-то для конкретного изделия характеристики проверяется выборочно. И если какая-то доля выборки превышается, что-то, всё, вся партия останавливается, всё идут доработки конвейера и так далее. И вот это всё сегодня можно делать яишкой, потому что я вижу, что они мне рассказывают, что у них на каждом ээ машине, на каждой, на каждом станке датчик стоит, который показывает, что отработано, сколько он работает, работает он или нет. И если вдруг какое-то отклонение происходит, условно конвейер останавливается больше, чем на час, сразу же включаются сирены. Все об этом знают. Есть полностью цифровой двойник бизнес-процесса производства. А мы-то живём на этих цифровых двойниках. У нас всё уже есть. Васиm мы знаем и так всё, что происходит. Нам не надо датчики никакие ставить. Нам всего лишь надо ишками вот так вот прикручивать ээ контроль того, что такое хорошо, что такое плохо. И вот оно будет вот так в телегу писать. Это, конечно, грандиозно.

Давай ещё тебе кое-что покажу. Создай, пожалуйста, сделку на продажу этого модуля для Николая Хлебинского, а, с бюджетом пару сотен тысяч рублей. А он очень заинтересовался, напиши в примечание, что модуль бомба, нужны доработки с планом, с фактом, ещё там несколько разрезов. Вот. И поставь на завтра на меня задачу а подготовить ему коммерческое предложение. Вот как-нибудь так. Это для тех, кто ленится ходить в CRM, заполнять данные, заполнять карточки. Смотрите, сейчас он понял, распартил моё сообщение. Готово. Сделка модуль бомба для Николая Хлебинского на сумму 200. 000. И задача подготовить коммерческое с дедлайном. Давай посмотрим. — Я правильно понимаю, что ему можно сказать в принципе подготовь мне самари по конкретной сделке, там, по конкретным людям. Я сейчас туда еду по конкретной компании. — Да, вполне. — Если мы где-то находимся вот на мероприятии на каком-то, на какой-то выставке, видим человека на бейджике написано название, интересующее нас компании, но это, чтобы, ну, к встрече быстро подготовиться к разговору, также записываем голос. Расскажи мне про эту компанию. Всё, что я должен знать, чтобы сделку закрыть, грубо говоря. Да, ну, какой-то промпт такой нужен. — Давай так сделаем. А ещё Николай интересует, чтобы для подготовки встреч он мог через чатбота собирать информацию. и она ему выдавала сари. Надо будет оценить с разработкой и предложить ему такое решение. Добавь, пожалуйста, в виде примечания к сделке. Подумаем с коллективом над этой задачей. — В целом, я думаю, это готовая демо продукта. Ты можешь приходить навстречу, тебе кто-то что-то говорит, да, типа, а можно вот с это с крыльями добавить шашечки сюда какие-то? Сразу записываешь, там это появляется. Выглядит грандиозно, да? Ну вот что, сделка появилась. Новый лид. Вот примечание, которое, видишь, собирать информацию выдавало саре самуре. Надо будет оценить с разработкой, предложить такое решение. — И он ещё внизу он тебе поставил там задачку, да, как ты в первом предложении сказал, — да, вот — связаться, подготовить коммерческое предложение. — Да. Да, всё так. Ну, то есть можно любые задачи надиктовать там. — Хорошо. А вот то, что там уже поставили кому-то, э, заявка Дарья Никицкая, это кто? А-э, это квалификатор, да, сделка создаётся сразу, да, первая линия сразу подключается.

— Ну вот так вот, ребят, пока что это выглядит, как это сказать, какие-то ошибочки совершаются, потому что это решение разрабатывается вот прямо сейчас. Его никто, кроме нас, с вами по сути-то, ещё и не видел. Это первые версии. Они всегда выглядят вот так и потом как раз докручиваются до решений, которые работают идеально. Но это вот уже не будущее получается. Это уже не завтра, это уже такой вот сегодняшний вечер, скажем так. До него осталось совсем чуть-чуть. И если вы ещё не там, то лидеры рынка, скорее всего, вас уже обгоняют. И об этом стоит задуматься. Это не значит ни в коем случае, что надо сломя голову бежать и такие: "Ой, внедрить срочно мне искусственный интеллект везде, где только можно его внедрить". Это, конечно, тоже позиция неправильная, потому что много есть, ну, ерунды всякой, шума, и вот его надо уметь правильно отсекать. Вот если бы можно было бы сделать какое-то вот одно-два действия, грубо говоря, на следующей неделе тому, кто нас смотрит и говорит: "Так, всё, я понял, с этими технологиями надо дружить, надо что-то делать в продажах". Первые вот парочка действий были бы какие на следующую неделю? — Самое банальное, конечно, обратиться к интегратору, который в этом глубоко понимает. Ну, кстати говоря, почему нет? У нас, знаешь, скажи, как ээ есть только две стратегии работы с неопределённостью. У нас, когда нет готового алгоритма для принятия решения, у нас есть два варианта. Вариант номер один- метод проб и ошибок. Мы можем, ну, давай это попробуем. Вариант номер два называется привлечь внешнюю экспертизу. Вот поэтому идёте на сайт ээ условно AMACRM, да, находите там RocketР или других топовых интеграторов, э, и обращаетесь, говорите: "Вот, меня интересует искусственный интеллект в продажах, помогите мне, чтобы с вами кто-то посмотрел, кто это уже много разделал. Это хорошо". Ну, у меня будет действие, наверное, такое, которое вот меня сильно впечатлило, когда я понял, что, э, всё, надо что-то с этим дальше жить, без этого нельзя. Вот так. Это то, что уже мы сегодня проговорили. Я взял текстовую расшифровку пятнадцатиминутного звонка с клиентом. Просто бросил этот файл в окошко чаросил туда стандарты введения звонка, там где этапы обозначены, скрипты, как возражения отрабатывать, и всё. И простеньким промптом рассказал: "Пожалуйста, проанализируй мне, насколько хорошо прошёл этот звонок, насколько молодец был менеджер. И меньше чем за минуту я получил ответ. Я понял, что мне на такого уровня ответ потребовалось бы минут 10 после того, как я прослушал 15тиминутный звонок. То есть я только что сэкономил минут 25. Это первое. Второе. Я в день таких много прослушать звонков не могу, и никто не может. Один человек может прослушать ну сколько, 15-20 таких звонков, потом он с ума сойдёт, а машина прослушает, сколько захочешь звонков. Вот тогда я понял, что да, мне надо в эту сторону двигаться, эти технологии подключать. — Слушай, я бы ещё сказал, что давай, наверное, я тебе пришлю какой-то чек-лист по AI, например, по самопроверке — просто типа что есть, что у компании уже внедрено, а что нет, чтобы просто можно какой-то скор посчитать такое тестирование и посчитать оценку типа вот в это вот это ещё можно развивать внутри компании. — Переходите, ребят, в Telegram, ссылочка находится в описании под роликом. Ээ там выложим сразу на момент публикации этого ролика чек-лист самопроверки по тому, насколько у вас хорошо внедрён CRM, вся его функциональность, всё, что связано с искусственным интеллектом. Сможете там себя проверить и понять, где вы относительно рынка находитесь. Ну и что, соответственно, дальше делать, тоже по чек-листу будет видно. Есть как что-то ещё? Вот какая-то мысль такая важная, связанная с искусственным интеллектом в продажах, которую мы не озвучили, которую, ты считаешь, надо обязательно донести, чтобы вот вишенку на торте положить? — Слушай, Кол́ль, ну вот на тему всё-таки AI в продажах, и я бы всё-таки сказал, что это некий третий слой в вокруг CRM, то есть некий базовый слой. Нужно не забывать про то, что, э, CRM-система в компании - это, во-первых, её клиентская база огромная с тысячами, десятками тысяч компаний, контактов. Я как-то сделал эксперимент, выгрузил просто все компании в эксельку. Получилось там 10. 000 строк, с которыми невозможно работать. Вот по каждой компании там есть какая-то коммуникация, сделки, лиды, звонки и так далее. То есть в Эксееле - это просто огромная помойка. И, соответственно, нужно просто понимать, что есть базовый слой - это клиентская база компании, в которой работают менеджеры, назначают себе в ежедневнике задачи и с ней работают. Второй слой - это автоматизированная CRM, которая интегрирована с внутренними какими-то сервисами, ирпишками, адсками, складами, которая там автозадачи делает, BPMN процессы какие-то и, ну, то есть такая классная, удобная сиремка, которая помогает менеджеру, там где-то сделки создаёт сайта, где-то лиды, можно через неё общаться, звонить и так далее. Это второй слой. И третий уже слой - это AI, который мы подключаем. И здесь много нюансов, много деталей, э, в какую область, потому что я тебе сказал, что процесс пока сильно рваный. То куда можно применять AI, много ситуации и на разных этапах воронки он внедряется при входящих, происходящих с работы с текущей базой. И вот я бы тут сказал, что важно не забывать про первые два уровня перед тем, как вы пойдёте на третий. Да, третий уже тренд, да, туда все бегут, но если у вас не закрыт первый и второй уровень, ну, условно как по пирамида маслоу, то думать о высоком Oиi, который будет всё за нас делать, ещё рано, потому что процессы не готовы, структура данных не готова, а там много коллизий может происходить. Поэтому я бы так сказал, что чтобы внедрять AI, система для этого должна быть действительно готова. — Вот я бы так подытожил твой вопрос. — Класс. Ты знаешь, вот ты сейчас это сказал, и я только что понял, что самые крутые внедрения искусственного интеллекта в отделы продаж я видел там, где очень крутые селс-директора Иропы. То есть они так красиво выстроили процессы, у них так хорошо описаны стандарты, регламенты, скрипты, всё, что называется sales kit, папка должности, книга продаж и так далее. Но там настолько вот эти предыдущие уровни сделаны хорошо, что внедрение туда технологии искусственного интеллекта. Я смотрел и думал: "Вау, это вы вот это вы молодцы, вообще очень красиво сделали". О чём это говорит? Это говорит о том, что эти технологии являются множителями. Если там бардак, то этот бардак будет умножен на 10 искусственным интеллектом. Станет только хуже. Если компетентные люди сделали классную работу, эффект от этой работы тоже будет умножен. И вот на этом вот нам всем надо сосредоточиться, что надо построить классную базу, надо нарастить компетенции и в области искусственного интеллекта, и в области предметной, куда мы его хотим применять, отстроить процессы там хорошо, и тогда лягут эти технологии туда здорово. Поэтому, друзья, дружите с роботами, давайте получать от них классные результаты, множить компетенции, не множить бардак. Нажимайте обязательно лайки, колокольчики, подписывайтесь, если вы ещё не подписаны, и увидимся с вами в следующем видео.