Назад к курсам Первого Бита
Курс в разработке

Как продавать и продвигать AI решения клиентам

9 модулей · 34 урока · 3 аттестационных задания

МОДУЛЬ 01 AI в клиентской работе: что важно понимать 3 урока Этот модуль помогает сотрудникам, которые общаются с клиентами, занять устойчивую позицию в теме AI. После него вы будете понимать, зачем нужно AI-направление, где в вашей повседневной работе возникают AI-возможности и как не обещать клиенту лишнего. Вы научитесь замечать AI-сигналы в словах клиента, задавать простые уточняющие вопросы, выбирать безопасный следующий шаг и вовремя подключать экспертов, не превращая разговор про ИИ в «магические обещания».
  1. 1.1Зачем AI в клиентской работе Первого Бита
  2. 1.2Как не потерять AI-сигнал клиента и вовремя подключить эксперта
  3. 1.3Как не обещать клиенту лишнего в теме AI
МОДУЛЬ 02 Что мы можем предложить клиенту 6 уроков Этот модуль помогает сотрудникам понять, что в теме AI можно предложить клиенту не один продукт, а несколько разных форматов в зависимости от его ситуации и готовности. После него вы будете понимать, чем отличается готовое решение от кастомного проекта, когда уместно начать с обучения или диагностики, а когда — сразу предлагать пилот. Вы научитесь выбирать правильный формат первого шага, не навязывать клиенту лишнего и видеть его маршрут на 2–3 шага вперёд.
  1. 2.1Что вообще можно предложить клиенту в теме AI
  2. 2.2Когда уместно готовое решение, а когда — кастомный AI-проект
  3. 2.3Как выбрать формат AI-обучения для клиента
  4. 2.4Когда клиенту лучше предложить AI-диагностику и аудит
  5. 2.5Когда клиенту лучше предложить пилот
  6. 2.6Когда говорить о следующем шаге и масштабировании
МОДУЛЬ 03 Как распознать AI-возможность и подобрать решение 6 уроков Этот модуль помогает сотрудникам научиться слышать AI-возможности в обычном разговоре с клиентом — ещё до того, как он сам сформулирует запрос. Начинается он с ключевой рамки: почему «просто ChatGPT» — это ещё не решение и почему ценность бизнесу приносит вертикальный AI, заточенный под конкретную задачу. Дальше вы будете понимать, какие жалобы клиента указывают на потенциал AI в коммуникациях, документах, финансах и отраслевых процессах. Вы научитесь быстро связывать боль клиента с релевантным решением, не навязывать AI там, где он пока не нужен, и предлагать правильный следующий шаг в любой ситуации.
  1. 3.1Вертикальный и горизонтальный ИИ: почему «просто ChatGPT» — это ещё не решение
  2. 3.2AI-сигналы в коммуникациях и клиентском сервисе
  3. 3.3AI-сигналы в базах знаний и работе с документами
  4. 3.4AI-сигналы в финансах, управлении и HR
  5. 3.5Отраслевые AI-сигналы: логистика, НСИ, продажи
  6. 3.6«Красные флаги»: когда AI клиенту (пока) не нужен
МОДУЛЬ 04 Какие бывают AI-задачи и подходы 6 уроков Этот модуль помогает сотрудникам разобрать «техническую сторону» AI простым языком и связать её с реальными задачами клиентов. После него вы будете понимать, чем отличаются задачи на предсказание чисел от задач на классификацию и сегментацию, где уместны подходы NLP/LLM, когда нужен RAG-ассистент по документам, а когда агентная система. Вы научитесь быстро распознавать тип AI-задачи в речи клиента, подбирать подходящий подход под конкретный сценарий и уверенно объяснять, что именно делает AI «под капотом» каждого решения, не прибегая к сложным техническим терминам.
  1. 4.1Какие бывают AI-подходы: ML, GenAI и под какие задачи что подходит
  2. 4.2Три базовых типа AI-задач: предсказать, разложить, сгруппировать
  3. 4.3NLP и LLM: всё, что «читает и пишет» в текстах и речи
  4. 4.4Что такое RAG: когда AI опирается на документы и базы знаний клиента
  5. 4.5Агентные AI-системы vs RPA: на примере PIX Оператор
  6. 4.6Agent Harness: когда AI-агентов несколько и они работают вместе
МОДУЛЬ 05 Как выбрать правильный следующий шаг и квалифицировать AI-возможность 3 урока Этот модуль помогает сотрудникам перейти от общего интереса к AI к осознанным решениям: с чего именно начинать с конкретным клиентом и стоит ли вообще двигать тему сейчас. После него вы будете понимать, как по нескольким простым критериям оценить зрелость клиента, выбрать правильный формат первого шага и не тащить в пресейл сырые запросы. Вы научитесь пользоваться матрицей выбора и квалификационным канвас (qualification canvas), чтобы быстро отличать перспективные AI-возможности от «шума» и предлагать клиенту следующий шаг, который реально двигает его вперёд.
  1. 5.1Как понять: решение, диагностика, обучение или пилот
  2. 5.2Как квалифицировать AI-возможность
  3. 5.3Как не отправить клиента в неправильный сценарий
МОДУЛЬ 06 Как объяснять ценность AI-решений и работать с возражениями 4 урока Этот модуль нужен, чтобы научиться уверенно разговаривать с клиентами про AI не как про «магическую технологию», а как про инструмент, который даёт понятный бизнес-результат. Участники разберутся, как переводить решения и сценарии в язык пользы для конкретных ролей (финансовый директор, руководитель сервиса, продаж, ИТ), как отвечать на типовые возражения («нет данных», «небезопасно», «дорого», «мы уже пробовали», «сделаем сами») и как говорить про требования безопасности и закрытый контур, не будучи инженером по ИБ. Отдельный блок посвящён тому, как после AI-встречи писать короткие follow-up-письма, которые фиксируют услышанные боли, предложенный сценарий и следующий шаг.
  1. 6.1Как говорить про AI на языке бизнес-ценности
  2. 6.2Как отвечать на типовые возражения по AI
  3. 6.3Как говорить о безопасности и закрытом контуре
  4. 6.4Как писать follow-up после AI-встречи
МОДУЛЬ 07 Как передать клиента специалистам по AI 3 урока Этот модуль нужен, чтобы научиться правильно подключать AI-экспертов и передавать клиента дальше без потери контекста, доверия и темпа сделки. Участники разберутся, в какой момент уже пора звать специалиста, что должно быть в хорошем handoff, и как сохранить за собой управление коммуникацией, чтобы клиент не начал заново объяснять свою задачу каждому новому участнику со стороны Первого Бита.
  1. 7.1Когда подключать специалистов по AI
  2. 7.2Как оформить handoff без потери смысла
  3. 7.3Как сохранить управление клиентом после передачи
МОДУЛЬ 08 Как развивать клиента после первого AI-шага 3 урока Этот модуль нужен, чтобы научиться развивать клиента после первого AI-шага так, чтобы результат пилота или внедрения не «зависал», а превращался в понятный маршрут на несколько шагов вперёд. Участники разберутся, как фиксировать текущий результат, видеть моменты, когда клиент может остановиться, и предлагать логичные следующие шаги — масштабирование, смежные сценарии, кейсы и референсы — без ощущения навязчивого апсейла для клиента.
  1. 8.1Как выглядит путь клиента после первого AI-шага
  2. 8.2Как развивать действующего клиента без навязчивого апсейла
  3. 8.3Мини-кейс: как построить план развития одного AI-клиента на год

Доступна после прохождения всех 34 уроков курса. Не влияет на счётчик прогресса.

БОНУС Итоговые проверочные задания и сертификация
  1. 9.1Как устроена сертификация и что вас ждет
  2. 9.2Этап 1. Тестирование
  3. 9.3Этап 2. Сквозной кейс
  4. 9.4Этап 3. Практика с клиентами
📦 Артефакты 10 материалов · нажмите, чтобы открыть
#АртефактИз уроков
1FAQ «Границы и ограничения AI»1.3Скачать
2Навигатор «Сигнал клиента → формат предложения»2.1 + 2.2Скачать
3Карта «Когда предлагать обучение / интенсив / диагностику»2.3 + 2.4Скачать
4Справочник AI-сигналов по функциям бизнеса3.1 + 3.2 + 3.3Скачать
5Карта отраслевых AI-сигналов3.4Скачать
6Матрица выбора первого шага5.1Скачать
7Квалификационный канвас5.2Скачать
8Шаблон handoff7.2Скачать
9Карта развития клиента + стадии8.1 + 8.2Скачать
10Шаблон карты развития аккаунта8.3Скачать
Назад к курсам Первого Бита