Digital-Задроты в B2B | Южанин Дмитрий

Продолжаем воевать с галлюцинациями и обманом нейронки 🧠 Месяца полтора назад выкладывал quality-check — промт, который проходит по готовому результату нейронки и ловит враньё до того, как оно уйдёт в работу (рассказывал вот тут: https://t.me/b2b_done/324). С тех пор гоняю его регулярно и заметил: нейронка не только галлюцинирует, она ещё и ловко маскирует слабые места. Докрутил под это, выкладываю обновление. Забирайте. Что поправил. — Громкие слова вместо цифр. «Выросло в разы», «существенно дешевле», «гораздо быстрее» — звучит как факт, а числа за этим нет. При выборочной проверке такое легко проскакивало. Теперь промт вылавливает каждую такую формулировку и проверяет, есть ли под ней цифра и источник. Это была главная слепая зона. — Выводы, которые ты не делал. Там, где должна стоять твоя оценка, твоё решение или твой вывод, нейронка спокойно дописывает свой и подаёт его так, будто это сказал ты. Собрать за тебя факты, даты и события — нормально. Решить за тебя, что ты по этому поводу думаешь, и выдать от твоего имени — нет. Теперь такие места подсвечиваются, чтобы ты вписал своё. — Следы правок в чистовике. «Раньше было так, теперь переделали», «версия пересобрана» — мусор от процесса, который не должен оставаться в готовом документе. Промт вычищает, если это не журнал изменений. — Что стоит в критериях «готово» и в заголовках, проверяется на 100%, без поблажки «это же и так понятно». В целом доработки про одно: поймать то, что глазом не видно. Когда результат выглядит гладко, а под ним дырка. Забрать, как удобнее: — Промтом. Прямая ссылка, скопировать и вставить в любой чат: https://promts.m-done.ru/p/quality-check/ — Полноценным скиллом. Файл в этом посте ставится как готовый навык для Claude Code и агентов. — На английском. Исходник на GitHub: https://github.com/MainFrame100/quality-check-skill Если пользуетесь такими штуками, поставьте реакцию. Для меня это сигнал, что обновлениями стоит делиться.

Делюсь одним из своих самых ходовых промтов 🔧 Это incident-rca, разбор корневых причин. Один из тех универсальных скиллов, которыми я пользуюсь чаще всего. Выложил в свой каталог промтов и прикрепил файлом к посту, забирайте. Что он делает. Помогает перестроить вашу систему работы с нейронкой так, чтобы ошибка, которая один раз вылезла, больше не повторялась. Он улучшает саму систему, а не латает единичный случай. Когда его звать: — нейронка регулярно повторяет одну и ту же ошибку; — начала тупить: путает контекст, выдаёт не то, делает не так; — выдала неверный результат, а он уже ушёл в данные или документ; — три косяка подряд в одной задаче; — любая повторяющаяся рабочая проблема, не только про AI: где буксует процесс, откуда лезет один и тот же косяк в команде. Как работает. Под капотом метод «5 почему»: задаём «почему?» уровень за уровнем, от симптома к корню. Не останавливаемся на «забыл» или «не заметил», а доходим до системной причины: какого правила не хватило, что не так в инструкции, какой файл не подгрузился. На выходе не «буду внимательнее», а конкретная правка в вашу систему, после которой ошибка не повторяется. Лайфхак. Этот разбор классно отдавать на сторону, чтобы он был независимым. Либо отдельному субагенту, который посмотрит на результат свежим взглядом. Либо вообще другой нейронке из другого семейства: работаете в Claude, дайте задачу ChatGPT, и наоборот. Так разбор честнее, модель не выгораживает собственный косяк. Сам пользуюсь постоянно. Уже накопилось больше 60 таких разборов в самых разных задачах: наём, аналитика, постановка задач, подготовка докладов. У меня это работает в связке с проверкой качества, про неё рассказывал вот тут: https://t.me/b2b_done/324. Сначала quality-check проходит по результату и ловит ошибки. Если вижу, что ошибка не разовая, а системная, запускаю incident-rca и разбираю причину. Цикл простой: проверил, нашёл, разобрал, перестроил систему. Оба промта тоже выложил на сайт. Забрать: promts.m-done.ru или файлом из этого поста. Если такие наработки полезны и хотите, чтобы я делился ими чаще, поставьте реакцию. Для меня это сигнал, что такие штуки заходят.

Типовые ошибки в аналитике, из-за которых цифрам нельзя верить 📊 Обещал собрать перечень ошибок в аналитике — выполняю. За 15+ лет в рекламе я почти не видел проекта, где данные сходятся с первого раза. Каждый год на новых проектах одни и те же косяки. Коварны они тем, что на поверхности всё прилично: лиды идут, отчёты строятся. А копнёшь, часть данных неполная или кривая, и решения по ней принимать нельзя. Собрал самые частые. Проверьте у себя. 1. В CRM не фиксируется источник рекламы До CRM не доходят ни UTM, ни ClientID, и лид падает обезличенным. Дальше слепота: не разобрать, какие лиды целевые, а какие нет. Почти на каждом проекте за год появляется кампания с дешёвыми, но мусорными лидами. Виден источник — такую кампанию отсекаешь. Не виден — формально она отличная, а гонит мусор, и ты этого даже не замечаешь. 2. Источник передаётся только по рекламному трафику Источник цепляют только там, где есть UTM, то есть по рекламе. Так настроено почти везде по умолчанию. А видеть нужно все источники: SEO, переходы с других сайтов, прямые заходы. Даже если SEO пока не занимаетесь, полезно видеть объём обращений оттуда: запустите позже, будет с чем сравнить. 3. Потеря UTM на многостраничных сайтах UTM берётся из адресной строки и не сохраняется при переходах между страницами. Человек зашёл по рекламе, походил по сайту, отправил форму на другой странице — и заявка ушла без источника. Настроите фиксацию всех источников из пункта 2, и эта проблема вылечится автоматически. 4. Нет единой «общей цели» Под все типы заявок (форма, звонок, почта, мессенджер, заявка через чат) нужна одна общая цель, куда падает всё. Заведёте несколько отдельных — Директ не обучается на их сумме, а цепляется за одну. И ещё важный момент: число достижений этой цели должно совпадать с количеством лидов в CRM. Когда сходится, сверять данные между Метрикой и CRM становится сильно проще. 5. Email-трекинг: его либо нет, либо он не дотянут Трекинг почти никто не ставит. Даже в нишах с высокой конкуренцией дай бог один-два игрока с прокачанным маркетингом его используют. А на почту идёт в среднем 25-45% обращений, и без трекинга они просто теряются. Другая проблема — трекинг есть, но не настроена фиксация текста письма и вложений. В B2B там часто спецификация или ТЗ. Без них в CRM висит лид «письмо есть», а что человек хотел, менеджер не видит. Ему приходится искать этот лид в почте. В итоге и менеджеру неудобно. И кто-то может создать лида вручную. 6. Нет статуса квалификации и удаление лидов Самый болезненный пункт, тут два связанных косяка. Первое: нецелевые лиды удаляют. Так нельзя категорически. Теряется реальная нагрузка на менеджера, ведь нецелевые тоже надо обработать. А главное, удалив данные из CRM, вы уже не сведёте её с Метрикой: часть лидов есть в одной системе и стёрта в другой. Расхождение гарантировано. Второе: нет статуса квалификации. Не отмечен квал-лид, и не посчитать ни его количество, ни долю нецелевых, ни конверсию из квал-лида в другие этапы и в покупку. Ключевые цифры воронки просто отсутствуют. Решение простое: нецелевых не удалять, а заводить им отдельный статус. И обязательно ввести статус «квалифицирован». Закрывать нецелевых как «неуспешные» тоже ошибка: они смешиваются с проигранными сделками по целевым лидам, и данные снова теряются. А потом начинается война между маркетингом и продажами. Объединяет все эти ошибки одно: данные собираются кривыми, а выглядит при этом всё прилично. И опасна не сама ошибка, а то, что решения принимаешь на цифрах, которым нельзя верить. Если хотите, чтобы аналитика собирала корректные данные, а маркетинг работал по реальным цифрам, а не по ощущениям — приходите к нам, разберёмся с вашей аналитикой.

Два месяца ставим задачи с конца. Что получилось 🧩 В мае я писал, что мы в агентстве перестраиваем систему постановки задач. Тогда это было в режиме: нашли сильный подход, начали внедрять, активно собираем грабли. Сейчас прошло два месяца. Уже можно честно рассказать, что с этим получилось. Если коротко: система прижилась. Но внедрение оказалось сильно тяжелее, чем я ожидал. Что пошло тяжело Начали мы в середине апреля. И первая моя идея была очень в моём стиле: давайте внедрим всё сразу. Подход казался стройным и понятным. Есть логика input / output / outcome, есть связь с обещаниями клиентам, есть формат проверки результата. В голове всё красиво складывалось в систему. На практике оказалось, что для команды это слишком большой объём изменений за раз. В мае мы разложили задачи в новом формате в Planfix, но почти каждую задачу приходилось отдельно прорабатывать. Люди довольно быстро поняли общую идею, но на конкретных формулировках всё начинало буксовать. Раньше задача чаще описывала действие: подготовить план, собрать семантику, написать тексты, проверить сайт, подготовить отчёт. А когда нужно описать итоговый результат и критерии качества, внезапно всплывает куча разночтений. Например, можно формально выполнить задачу и подготовить темы под SEO. Но если эти темы не бьются с целевой аудиторией и целью проекта, результат всё равно плохой. Работа сделана, а к цели не приблизились. Ещё одна сложность: мы сначала попытались слишком подробно описывать критерии проверки в каждой задаче. Тем более нейронки легко предлагают варианты, что добавить в чек-лист. Выглядело умно, но не работало. Человек теряется в куче бесполезных деталей и упускает главное. Поэтому сейчас мы оставили более простую логику: обязательно фиксируем нужный результат, а дополнительные критерии добавляем только там, где уже ловили реальные ошибки. Что получилось К середине июня мы второй месяц идём по новой системе, и она уже нормально работает. Главный сдвиг такой: мы начали строить не иерархию задач, а иерархию результатов. Не просто "что надо сделать", а: - что должно получиться; - к какому сроку; - как мы поймём, что результат хороший; - с каким обещанием клиенту это связано. Из-за этого стало больше прозрачности. Команда лучше понимает, что от неё ожидается. Стало меньше ситуаций, когда вроде договорились об одном, а на выходе получили что-то другое. Поменялось и отношение к ошибкам. Если человек сделал всё по согласованной задаче, но результат не тот, мы теперь смотрим не только на исполнителя. Мы обсуждаем, что нужно доработать в постановке задачи, чтобы избежать повторения. Плюс команда начала лучше видеть, зачем делаются конкретные задачи. Не просто "у меня в Planfix висит список дел", а какой результат мы должны получить и как он связан с клиентскими обещаниями. За счет этого часть проблем отлавливается до их появления. Самое приятное, что обратная связь от команды тоже поменялась. В начале было больше вопросов в духе "зачем мы столько всего расписываем". Сейчас уже слышу другое: прикольно, что мы работаем именно так, потому что стало проще синхронизироваться и понимать, что нужно получить. Система ещё не идеальная. Сейчас докручиваем skill для постановки задач и собираем стандарты для типовых задач, чтобы не собирать каждый раз всё с нуля. Но как итог 1,5 месяцев: подход сработал. Не быстро, не без сопротивления и точно не с первого захода. Зато теперь стало намного понятнее, где у нас ломалась постановка задач и что именно нужно чинить.

Для всех, кто отвечает за маркетинг в B2B, нашел классный эфир. 18 июня онлайн маркдиры B2B-компаний подытожат полугодие. Обсудят, что делать, когда бюджеты сокращаются, прежние каналы дают меньше лидов, а продлевать контракты всё сложнее. Работа.ру расскажет, как AI-видео в объявлениях снизили стоимость лида. Яндекс Практикум — как изменения в продукте помогают удержать стоимость привлечения. Росэлторг — как удерживают клиентов на меняющемся рынке. И это только малая часть. Эфир не просто о трендах, а о сложных решениях, кейсах, цифрах. И стратегии до конца года. 📅 18 июня, 11:00 МСК, онлайн, бесплатно 🔗 Зарегистрироваться

Буду выступать на вебинаре про нейросети в B2B — 17 июня 🎤 Меня позвал спикером Анатолий Рус, создатель конференции ЦЕХ и клуба Склад. Это его мини-конференция про практику нейросетей в B2B. Тема ровно та, про которую я здесь постоянно пишу. Расскажу про нашу реальную кухню: где и как мы сейчас применяем нейронки в работе агентства в маркетинге, продажах и менеджменте. И разберу 6 типовых проблем, через которые мы прошли, пока превращали нейронки из прикольного помощника в инструмент роста компании. Кто читал недавние посты про разбор 600 сделок и грабли вайб-кодинга — на вебинаре соберу всё это в систему. Будут и другие спикеры. Сам Анатолий разберёт работу с B2B-контентом, а секретный спикер расскажет, как командам работать с нейронками без хаоса. Когда: 17 июня, среда, 12:00 по МСК Где: онлайн Сколько: бесплатно, мест ограничено 👉 Регистрация на сайте Заходите посмотреть, как это устроено в реальной работе.

Как я «по-быстрому» разобрал 600 сделок и собрал все грабли вайб-кодинга 🤯 Я не программист и не разработчик, просто каждый день работаю с нейронками. Недавно сел «по-быстрому» собрать через них аналитику по продажам клиента. Встал через четыре дня. Расскажу без розовых очков. Зачем полез Клиент-производитель, мы выстроили ему лидогенерацию. На поверхности всё нормально: лиды идут, проходят квалификацию, выставляются счета, работа кипит. А по факту на 4 менеджеров накопилось около 600 сделок. Больше сотни на каждого, нормально вести невозможно. Лидов всё больше, а продажи растут непропорционально. Где затык, непонятно, и экспертизы под такой анализ у клиента нет. Полез сам. Суть задачи Собрать всю коммуникацию по сделкам, звонки и письма, в одну историю и найти блокеры, которые мешают сделкам двигаться. Проанализировать какие проблемы возникали на пути клиента. Определить причины этих проблем. Все 600 сразу анализировать смысла нет. Для поиска типовых патернов хватит 150-200 сделок. Сначала просто собрать данные Bitrix через интерфейс не отдаёт ни переписку, ни звонки. Их нужно вытащить, звонки транскрибировать и собрать диалог по каждой сделке. Выгрузил емейлы и звонки по сделкам, с виду всё ок. Начинаю смотреть, данные не сходяться. Оказалась половина коммуникации висит на контактах. Дособрал. Потом вылез лимит: за раз грузится не больше 500 писем, на тестах в 10-15 сделок проблемы не видно, а на объёме часть теряется. Дальше часть звонков не пришла: у клиента несколько телефоний, одна отдаёт записи, другая нет. Следом письма наоборот задублировались из-за настройки Bitrix. А поле «последняя активность по сделке» возвращало кривые данные. Таких нюансов десятки. Настоящая свистопляска. Потом сам анализ Сделал 5-7 тестовых прогонов на 15-20 сделках: подбирал модель и логику. Что анализируем, в каком формате, как оценивать, чтобы нейронка не галлюцинировала. На 15-20 всё хорошо, запускаю на 200, и на масштабе бумс. То упираюсь в лимиты, то выясняется, что в маленькую выборку не попали нетипичные сделки, на которых логика ломается и врёт. Докрутил, перезапустил. И так 4 раза Вот где стало по-настоящему тяжело Не в написании кода. Код нейронка пишет хорошо. Тяжело другое: выстроить архитектуру и понять логику. Откуда данные берутся, как устроены в этой CRM, что с ними случается по дороге и бьётся ли итог с реальностью. Нейронка бодро рапортует «всё собрал, всё хорошо», а по факту половина данных то теряется, то двоится. Держишь в голове десятки факторов, перепроверяешь, где что могло отвалиться. Мозг кипит. Язык не поворачивается назвать это лёгким вайб-кодингом. По ресурсам тоже не как в демо У меня месячная подписка на Claude за $100. За эти задачи я съел 75% общего недельного лимита и 89% недельного лимита на Sonnet, плюс упирался в пятичасовые. Ещё потратился на тесты других моделей: думал, выйдет быстрее и дешевле, оказалось нет. Но результат того стоил Получили чёткую градацию проблем в продажах. Главная: у 74% сделок после отправки КП менеджеры толком не получали обратную связь. И не из-за лени. Автоматизации постоянно плодили новые задачи, часто не по делу, и дублировали висящие. Задач накопилось столько, что менеджеры перестали ими пользоваться и не видели, за какую сделку браться. Часть закрывали скопом, без проработки. А решение проще всех этих автоматизаций. Отключить старые и добавить один статус «клиент ждёт ответа», куда сделка падает при любом входящем сообщении. Менеджер сразу видит, кому отвечать. Увидели как поменять статусы в воронке, чтобы сразу видеть с кем нужно работать сейчас, а кого можно оставить до конкретной даты. Ещё всплыло, что часть сделок зря проходит квалификацию. По таким тендерам компания не проходит по начальной максимальной цене, их надо отсекать сразу. Иначе уходит куча работы на КП, а сделку всё равно никто не берёт. Теперь 600 сделок можно разбирать прицельно, с тех, где больше шансов. Честный плюс есть: за несколько дней я прошёл путь, который с разработчиками занял бы месяцы. Но простым я бы его не назвал.

Хорошая аналитика — это не набор данных 🧠 Периодически вижу обзоры про ботов, которые «сами всё посчитают»: подключаешь нейронку, и она строит тебе аналитику. Звучит логично, нейронки реально неплохо считают статистику и тянут большие объёмы данных. Но вот что забавно: кейсов с по-настоящему хорошей аналитикой я почти не вижу. Почему так? Потому что хорошую аналитику вообще мало кто умеет делать. И первая причина в том, что аналитику часто путают со сбором данных. «Мы собрали кучу классных данных. Вот такой срез есть, и такой, всё можно посмотреть». На деле это чаще вредно, чем полезно. Ресурсы потрачены, а толку ноль. Цель аналитики всегда одна — принятие решений. Если на основе цифр не родилось ни одного решения, значит что-то пошло не так. Результат аналитической работы это решения. Всё остальное просто сбор данных. Для меня это разные вещи. Почему всё упирается в сравнение Чтобы принять решение, почти всегда нужно что-то с чем-то сравнить. Сама по себе цифра — просто факт, на её основе вывод не сделаешь. Выросло, упало, нормально это или плохо — понятно только в сравнении. Поэтому меня почти всегда интересует динамика. А в том, как именно мы сравниваем, и прячется самое интересное. Пример: сравнение год к году Самый частый способ — сравнить этот год с прошлым. Так чаще всего и оценивают динамику компании: развивается она сейчас или падает. Недавно видел такой опрос: как у вас прошли первые четыре месяца, приросли или просели? Цель понятная — понять, идёт этот год лучше или хуже прошлого. А вот вывод может быть очень рискованным. Покажу на нашей компании Если сравнить год к году, у нас заметная просадка по выручке. Прошлый первый квартал по выручке был хороший, а этот заметно ниже. Кажется, что дела идут так себе. Но если смотреть помесячно за последние полтора года, картина другая. Прошлый год начинался хорошо. Потом летом по нам начал сказываться кризис, и продажи постепенно поползли вниз. Худшим был четвёртый квартал. А в этом году каждый месяц идёт чуть лучше предыдущего. Выручка понемногу, но растёт. То есть на самом деле мы прошли кризис и медленно выходим в рост. А сравнение год к году рисует обратное: будто мы сейчас в яме. Один и тот же набор данных. Два противоположных вывода. Разница только в контексте. И вот где спотыкаются нейронки Посчитать и сравнить они могут быстро. А понять контекст компании пока не вывозят: что стоит за цифрами, какой период с чем корректно сравнивать, что вообще происходило с бизнесом. Этот контекст тяжело оцифровать и передать. Его нужно накапливать постепенно: знания о компании, история, что и почему менялось. Я сейчас как раз собираю такие данные по агентству, чтобы потом строить на них настоящую аналитику, а не красивые срезы.

Что это за канал и с чего начать читать 📌 Если вы здесь недавно — этот пост для вас. Закрепляю его, чтобы можно было быстро понять, о чём канал, и сразу нырнуть в лучшее. Меня зовут Дмитрий Южанин. Вместе с командой агентства «Сделано» мы помогаем расти производителям и оптовикам: продвигаем B2B-проекты, и клиентские, и свои собственные. Параллельно я перевожу на нейросети всё, до чего дотягиваюсь: маркетинг, продажи, менеджмент. Строю на AI личного ассистента и систему управления агентством, а потом честно рассказываю, что из этого взлетело, а что я выкинул. Плюс делюсь личными наблюдениями про рынок и про то, какие шишки набиваю по дороге. С прошлой подборки прошло полгода, нас стало на четверть больше, и за это время вышло много нового — особенно целая серия про менеджмент. Собрал свежее по полочкам. Кстати, все промты с моих выступлений живут на отдельном сайте, я держу там актуальные версии: promts.m-done.ru 🤖 Нейросети на практике • Выложил свой скилл планирования в открытый доступ • Все промты с моих выступлений — в одном месте • Супер-промпт, который собирает другие промпты • Как я заставляю нейронки проверять свои же косяки • Отменил платную подписку на голосовой ввод и нашёл бесплатную замену 🧠 Менеджмент и система управления • Внутренняя кухня: как я перестраиваю продажи и менеджмент • Вы руководитель или «человек-маршрутизатор»? • Почему я теперь ставлю задачи с конца • 25 своих скиллов для управления агентством 🎯 Цели и планирование • Как я наконец сделал нормальное планирование года с помощью AI • Планирование с нейронкой: как это устроено внутри • Мой разбор научного подхода к постановке целей 📊 B2B-маркетинг и продажи • Как поднять конверсию B2B-сайта в 1.5–2 раза, не трогая дизайн • Почему я отговорил клиента от покупки нашей же услуги • Базовая ошибка в CRM, которую мы видим почти на каждом проекте Спасибо, что читаете. Если есть тема, которую хотите разобрать подробнее — напишите в комментариях, заберу в работу.

Спасибо Тюмени 🙌 Впервые выступал в Тюмени — классный опыт. На ОнТОПе попал в живую аудиторию: острые вопросы, длинная дискуссия после доклада, разговоры в кулуарах — то, что я больше всего ценю в офлайн-конференциях. Спасибо Ане Дорош и Маше Зайцевой за приглашение и за формат, в котором такие разговоры случаются. И как обещал — собрал подборку постов из канала под три действия, с которых проще всего начать у себя. Это шаги с финального слайда: 1. Поднять CRM и посмотреть, сколько денег зависло в сделках старше месяца 2. Сверить, считают ли маркетинг и продажи одни и те же лиды 3. Прогнать сайт на типовые ошибки B2B 🧮 CRM и связка с продажами — Базовая ошибка в CRM, с которой сталкиваемся почти на каждом проекте: нет статуса «квалифицированный лид» https://t.me/b2b_done/331 — Ловушка дешёвых лидов: почему мы отключили канал с самыми дешёвыми заявками. История ровно про слайд «отключили бы по CPL — потеряли бы лучших клиентов» https://t.me/b2b_done/137 — Выручка миллиард, а продажами никто не занимался: три признака, что нормальной работы с лидами в компании нет https://t.me/b2b_done/268 🏗 Сайт: типовые ошибки B2B — Топ-3 ошибки на B2B-сайтах: корзина «как в интернет-магазине», спрятанный email, характеристики без преимуществ https://t.me/b2b_done/147 — Продолжение: факторы выбора в дебрях сайта, отзывы и кейсы для галочки https://t.me/b2b_done/308 — Как поднять конверсию B2B-сайта в 1,5–2 раза, не трогая дизайн и разработку https://t.me/b2b_done/221 — Антипример «как надо»: разбор удачно сделанной карточки конкурента https://t.me/b2b_done/311 🎯 Где искать неочевидные рычаги В кейсе три неочевидных рычага нашли через CustDev — без него на сайте появились бы всё те же «качество», «опыт» и «индивидуальный подход». — Когда «хорошее понимание ЦА» чуть не угробило проект — параллельный кейс https://t.me/b2b_done/121 — Куда на самом деле идут данные из CustDev: не только в маркетинг https://t.me/b2b_done/296 ⚙️ Бонус — каталог из 600 товаров — Как нейронка за пару долларов заполнила каталог из 600 товаров. Тот самый скрипт, про который рассказывал на шаге SEO https://t.me/b2b_done/260 Разбор ошибок аналитики выйдет отдельным постом — как и обещал на финальном слайде.