Алсу Бикбаева. Консалтинг ИТ-компаний

Enterprise-продажи становятся сложнее и не все коммерческие команды к этому готовы

В крупных B2B-сделках всё больше участников, длиннее согласования и выше требования к персонализации. Но коммерческие процессы не всегда успевают за этими изменениями. И вот что показывают исследования:

▫ 22 человека в среднем влияют на решение о покупке. И у каждого свои задачи, интересы и критерии выбора.
▫ 52% B2B-клиентов уходят, если команды дают противоречивую информацию. Ещё 47% - если взаимодействие не адаптировано под их процесс закупки
▫ 10% лучших продавцов обеспечивают 65% коммерческого результата, а их методы и подходы сложно передать другим

Сложность закупок и возможности технологий растут, а коммерческие процессы и подходы к управлению продажами за этим не успевают.

И это не просто абстрактные международные тренды. Коллеги из Convergate пригласили поучаствовать в подготовке большого обзора о том, как меняются enterprise-продажи. Ребята собрали 23 международных и российских исследования (Gartner, Forrester, McKinsey, Salesforce и др.) и дополнили их комментариями российских практиков из Яндекса, Сбера, MWS, VK Tech, Т-Технологий, в том числе и ATERRA Consulting. В своём комментарии я отдельно затронула тему ИИ и зрелости коммерческих процессов:

ИИ сам по себе не сделает коммерческую команду сильнее. Если у компании нет понятной методологии продаж, критериев квалификации и единых подходов к работе с клиентами, автоматизация лишь ускорит существующие ошибки. Поэтому сначала нужно выстроить коммерческую систему, а уже потом усиливать её технологией.

Технологии могут масштабировать эффективность, но не способны заменить выстроенные процессы и системный подход к работе с клиентами.

В обзоре 6 глав о том, как меняется B2B-покупатель, почему привычные подходы к enterprise-продажам перестают работать и какую роль во всём этом играет ИИ.

Скачать полный обзор 👉 скачать

Наняли опытного продавца. Почему он до сих пор не продаёт?

В сложных B2B-продажах цикл сделки может занимать полгода. Как выяснилось, от выхода подкаста со мной до его публикации в собственном канале — тоже 🙂

Исправляюсь. В выпуске много говорили об обучении и адаптации продавцов — и о том, почему даже сильный специалист может не показать результат в новой компании.
Ожидания от него обычно понятные: мы наняли опытного человека, платим хорошие деньги. Он же должен знать, что делать.

Знать, как вести сложную сделку, — вполне. А вот разобраться, кому нужен именно ваш продукт, почему его выбирают и как внутри вашей компании довести обещанное до результата, ему ещё предстоит.

И здесь иногда вся программа адаптации выглядит так: доступ в CRM, папка с презентациями, несколько встреч с коллегами. «Если что — спрашивай».

Через три месяца спрашивать начинают уже у него.

Что я бы проверила в обучении нового продавца?

✅ Разобрался ли он в ценности продукта?
Рассказать о функциях и показать интерфейс недостаточно. Важно разобрать, в каких ситуациях покупают решение, какие задачи оно закрывает, с чем его сравнивают и почему иногда выбирают конкурента.
Хорошая проверка: попросить сотрудника объяснить, зачем ваше решение финансовому директору, ИТ-директору и руководителю бизнеса. Если получаются три одинаковых рассказа о продукте — есть над чем поработать.

✅Есть ли практика с обратной связью?
«Изучил материалы» ещё мало говорит о готовности к встрече.
Можно подготовить первое письмо конкретному заказчику, провести учебный разговор, разобрать запись встречи с опытным коллегой. А затем получить конкретную обратную связь: где не выяснил задачу, слишком рано перешёл к презентации, не договорился о следующем шаге.
Иначе человек добросовестно учится на клиентах.

✅ Соответствуют ли ожидания реальному циклу сделки?
Если сделка занимает 9–12 месяцев, а продавец начинает с пустой базы, стоит заранее определить, какой результат вы ждёте через месяц, три и шесть.
Какие клиенты должны появиться в работе? Какие задачи и участники сделки — быть выявлены? Какие следующие шаги — согласованы?
Это позволяет оценивать продвижение задолго до первой оплаты. И вовремя помогать, если его нет.

✅ Кто отвечает за то, чтобы обучение превратилось в работу?
После вводного курса сотруднику всё равно нужны разборы сделок, помощь с подготовкой к сложным встречам и обратная связь руководителя.
Без этого даже хорошее обучение легко остаётся отдельным событием в календаре.

Прежде чем делать вывод «опять наняли не того», полезно проверить, что компания сделала, чтобы человек смог здесь продавать.

Об этом, мотивации команды и применении ИИ в обучении поговорили в подкасте — посмотреть выпуск.

Метод 3. Посмотрите, сколько вы реально зарабатываете на контракте

Два клиента покупают одинаковые лицензии. Выручка одинаковая.
Первый работает в стандартной конфигурации и редко обращается в поддержку.
У второго — нестандартная интеграция, регулярные эскалации, встречи с руководителем и «маленькая доработка», которую обещали ещё на продаже.
В отчёте по выручке они выглядят одинаково. По прибыли — вряд ли.
Поэтому третий способ улучшить экономику — разобрать, где именно компания теряет маржу.
Что можно было бы сделать?

✅ Интегратору — разобрать бесплатные работы вокруг сделки
Повторные демонстрации, обследования, пилоты без критериев успеха, доработки за пределами согласованного объёма.
Еще один вариант - посмотрите на когорты своих клиентов и сегменты. Был у нас случай, когда оказалось, что на мелких проектах крупный интегратор делала 18% маржи, в то время как на своем сегменте А с ярдовыми контрактами уходил в минус.
Можно установить условия запуска пилота, фиксировать ожидаемый результат и отдельно согласовывать изменения проекта.
Продавцу для этого нужны понятные правила и поддержка руководителя. Иначе в конце квартала снова появится обещание: «Да сделаем, там немного».
✅SaaS — проверить тарифы на тяжёлых сценариях использования
Одинаковая подписка может давать очень разную себестоимость: один клиент делает короткие запросы, другой обрабатывает большие документы весь день.
Можно включить понятный объём использования, заранее показывать расход и отдельно тарифицировать превышение. Чтобы компания могла прогнозировать маржу, а заказчик — свой счёт. Сейчас с учетом того, что сейчас никто не понимает экономику токенов в ИИ - становится особенно актуально

✅ Сервисной компании — искать повторяемость в работах
Например, собрать типовые пакеты миграции почты или настройки резервного копирования: состав работ, требования к исходной системе, инструменты, инструкции, критерии приёмки.
При повторении проекта команда тратит меньше времени на подготовку. Если качество сохраняется, появляется возможность улучшить маржу при прежней цене.
И отдельно — скидки. Полезно посмотреть, что компания получает взамен: предоплату, срок контракта, объём, сокращение работ. Или просто надежду, что теперь подпишут.
Начать можно с десяти крупнейших контрактов: сколько заработали и сколько ресурсов потратили на каждый.

Если хотите провести такой разбор у себя — напишите нам. Посмотрим, какие данные собрать и как сократить потери маржинальности бизнеса