Итоговый кейс «Малыш&Ко»
Блок 9. Сквозной практический кейс по одному клиенту
Перед вами сквозной практический кейс по одному клиенту.
Вы пройдёте путь от первого разговора до плана развития — так же, как это происходит в реальной работе.
Выполняйте шаги последовательно. Ориентировочное время выполнения: 2–3 часа.
Срок сдачи: 7 дней с момента получения. Оформите ответы по каждому шагу в единый документ и загрузите на платформу.
1. Описание компании
Компания: «Малыш&Ко»
Отрасль: производство и продажа детского питания
Масштаб:
- 2 производственные площадки в России
- 1 500 сотрудников
- продукция продаётся в федеральных и региональных сетях, через маркетплейсы, в собственном интернет-магазине и через небольшую сеть бренд-зон в ТЦ
ИТ-ландшафт:
- 1С:УНФ / Управление торговлей — продажи, склады, закупки
- 1С:ERP — производство и планирование
- CRM для онлайн-каналов и клиентского сервиса
- Отдельный сервис-деск для обращений родителей (почта, сайт, мессенджеры)
- BI-система с отчётами по продажам и складам
Ситуация с Первым Битом:
Первый Бит много лет сопровождает 1С у «Малыш&Ко». Отношения хорошие, но в теме AI пока ничего не делалось. На очередной встрече по развитию сотрудничества генеральный директор сам поднял тему AI и собрал всех ключевых руководителей.
2. Кто участвует в разговоре
На стратегическую встречу по теме AI собрались:
- Генеральный директор — совладелец, отвечает за стратегию и финансовый результат
- Коммерческий директор — отвечает за продажи по каналам (сети, маркетплейсы, онлайн)
- Руководитель клиентского сервиса — все обращения родителей и обратная связь
- Директор по маркетингу — бренд, промо, соцсети, работа с отзывами
- ИТ-директор — отвечает за 1С, CRM, BI, интеграции, безопасность
- HR-директор — подбор, адаптация и обучение персонала
Вы представляете Первый Бит и тему AI-направления.
3. Стартовый диалог (выдержки)
Генеральный директор
«AI сейчас на каждом углу. Партнёры и сети спрашивают: "Вы что-то делаете с нейросетями?" Родители тоже: "А вы проверяете качество с помощью AI?"
Я не хочу просто повесить ярлык AI для вида, но и игнорировать тему нельзя.
Хочу понять: есть ли у нас реальные задачи под AI — и если есть, с чего начать, чтобы не наплодить игрушек».
Руководитель клиентского сервиса
«У нас взрывной рост обращений от родителей. Каналов стало больше: сайт, чат-бот, мессенджеры, соцсети, маркетплейсы. Команда захлёбывается.
Часть вопросов типовая: состав, возраст, правила хранения, возвраты. Но есть и сложные: подозрение на аллергию, жалобы на партию, претензии по качеству.
Мы тратим кучу времени на разбор, но у нас нет нормальной аналитики: не видно, какие темы "горят", какие продукты чаще вызывают вопросы, где реальные проблемы».
Директор по маркетингу
«Мы постоянно мониторим отзывы на маркетплейсах и в соцсетях. Но это ручной ад: маркетолог часами читает, кому понравилось, кому нет.
В результате мы реагируем на отдельные громкие случаи, но не видим общую картину.
Я хочу понимать, какие темы всплывают: вкус, упаковка, цена, доступность. И быстро замечать рост негативных отзывов по конкретному продукту или партии».
Коммерческий директор
«Каждый год одна и та же песня: по одним SKU — избыток, по другим — дефицит. Промо, сезонность, новые продукты — всё это сильно влияет.
В 1С и BI данные есть, но прогноз строится на опыте нескольких людей "на глазок".
В итоге — списания по срокам годности или нехватка товара в пиковые моменты.
Я очень хочу, чтобы AI помог нормально прогнозировать спрос хотя бы по ключевым категориям».
ИТ-директор
«У нас много систем и данных: 1С, CRM, сервис-деск, маркетплейсы, соцсети. Данные часто лежат в разных местах и в разном виде.
Ещё важный момент: мы работаем с персональными данными родителей и детей. Для нас критично:
— данные не утекли;
— мы не залили всё в публичный AI-сервис;
— есть понятные ограничения по безопасности и ФЗ-152.Если говорить про AI — мне нужно понимать: где что будет крутиться, какие данные используются и как вы это защищаете».
HR-директор
«Мы слышали, что AI умеет помогать с подбором — резюме там сортировать, что-то такое.
Сейчас у нас текучка выросла, найм затягивается, и я думаю: может, AI поможет?
Правда, у нас нет единой базы кандидатов — всё в разных таблицах у разных рекрутеров. И критериев отбора как таковых нет, каждый рекрутер смотрит по-своему.
Но звучит интересно. Хотелось бы попробовать».
4. Дополнительные детали
Про данные:
- В 1С: история продаж по SKU, каналам, регионам, месяцам; данные по промо-акциям; остатки и движение товара
- В CRM и сервис-деске: обращения родителей (текст, канал, тема, продукт, статус); базовые категории, если оператор их проставил
- На маркетплейсах и в соцсетях: отзывы, комментарии, оценки
- Внутри компании: технологические регламенты, FAQ, инструкции для операторов
Про процессы:
- В клиентском сервисе процессы описаны частично — скрипты и инструкции есть, но не всегда соблюдаются
- Аналитика по обращениям делается нерегулярно, в основном вручную
- В HR: единой базы кандидатов нет, критерии отбора не формализованы
Про ограничения:
- Нельзя допустить утечки персональных данных родителей и детей
- Руководство не готово сразу «всё отдавать в облако» — предпочитают варианты с контролируемой инфраструктурой
- Отдельной AI-команды нет, но ИТ готовы участвовать
5. Задания
Выполняйте шаги последовательно. Каждый шаг — отдельный раздел вашей итоговой работы.
Шаг 1. Разберите ситуацию
Прочитайте описание компании и реплики всех участников встречи.
Выпишите минимум 8–10 ситуаций, которые вы заметили. Для каждой укажите:
- вашу оценку: насколько это реалистичный AI-сценарий прямо сейчас;
- обоснование: что делает ситуацию сильной, слабой или преждевременной.
Шаг 2. Спланируйте следующую встречу
Первая встреча состоялась: вы услышали всех участников и получили общую картину.
- Сформулируйте цель следующей встречи: с кем хотите встретиться и что хотите выяснить.
- Напишите 8–10 вопросов, которые зададите на этой встрече.
Шаг 3. Примите решение о первом шаге
На встрече прозвучало несколько тем. Вам нужно выбрать одну и двигаться.
- Выберите один приоритетный сценарий и объясните, почему именно он.
- Опишите, что предлагаете как первый шаг, и обоснуйте выбор.
- Сформулируйте короткое объяснение для генерального директора: почему именно такой формат входа.
Шаг 4. Заполните квалификационный канвас
Возьмите выбранный сценарий и заполните по нему канвас:
- Бизнес-задача:
- Кого касается:
- Чемпион:
- Данные (что есть / чего не хватает):
- Процессы:
- Риски и ограничения:
- Первый шаг:
- Критерии успеха:
Шаг 5. Выберите продукт и сформулируйте ценность
- Выберите конкретный продукт из портфеля Первого Бита под ваш сценарий.
- Сформулируйте ценность этого продукта для одной из ключевых ролей участников встречи — так, как вы бы сказали это вслух на встрече.
Шаг 6. Подготовьтесь к возражениям
Выберите 2–3 возражения, которые реалистично услышать от «Малыш&Ко» по вашему сценарию, и опишите, как вы с ними работаете.
Шаг 7. Напишите follow-up
Представьте, что следующая встреча состоялась. Стороны договорились о конкретном следующем шаге.
Напишите follow-up письмо по итогам этой встречи.
Шаг 8. Оформите передачу клиента AI-эксперту
Вам нужно подключить AI-эксперта. Подготовьте материалы для передачи так, чтобы он мог войти в работу без дополнительных звонков вам.
Шаг 9. Составьте план развития клиента
Считаем, что первый шаг по выбранному сценарию прошёл успешно.
- Опишите текущее состояние клиента и ценность, которую он уже получил.
- Назовите 3 точки риска, где развитие может застрять.
- Предложите 2–3 следующих шага.
- Сформулируйте контрольные точки на 30 / 60 / 90 дней.
6. Что будет оцениваться
При проверке важно не то, насколько красиво звучат формулировки, а то, как вы мыслите в реальной клиентской ситуации: видите ли возможности и ограничения, умеете ли принимать обоснованные решения, говорите ли языком бизнеса, а не технологий.
Загрузка итогового документа
Оформите ответы по всем 9 шагам в единый документ и загрузите его сюда. Файл ≤ 25 МБ (PDF, DOC/DOCX, MD). Повторная загрузка заменяет файл.