Pragmatic Terminal
Почему я пока отложил идею искать, где бизнес теряет деньги
Есть проблемы, которые действительно существуют.
Есть проблемы, за решение которых бизнес готов платить.
А есть проблемы, которые выглядят очень привлекательными, но требуют такого доступа к внутренней информации компании, что возникает другой вопрос:
а могу ли я вообще начать решать эту проблему из своей текущей точки?
Это я и решил проверить.
Гипотеза
Одна из проблем, которая давно меня интересует:
бизнес тратит деньги на привлечение клиентов, получает заявки, но не всегда понимает, где именно теряет потенциальные продажи.
Человек увидел рекламу.
Перешёл на сайт.
Оставил заявку.
Кто-то должен ответить.
Потом должен состояться разговор.
Потом предложение.
Потом решение о покупке.
На каждом этапе потенциальный клиент может исчезнуть.
При этом предприниматель может видеть стоимость рекламы и количество заявок, но не видеть всей цепочки целиком.
На первый взгляд это очень подходящая задача для AI.
AI может анализировать большие объёмы переписки, звонков, CRM-данных и искать закономерности, которые человеку трудно заметить.
Тут я спросил себя кое-что другое:
Что мне понадобится, чтобы действительно найти эту утечку?
Первый фильтр — ACCESS
У меня есть простой фильтр.
ACCESS означает не только «существует ли проблема», а:
могу ли я получить доступ к информации и среде, необходимым для её исследования, не обладая заранее репутацией, должностью или внутренним мандатом?
В данном случае потенциально полезны: данные рекламных кабинетов, CRM, статусы сделок, время первого ответа, переписка, записи звонков, конверсии между этапами, причины отказов, средний чек, стоимость привлечения клиента.
Но тут появилась первая сложность.
Не обязательно иметь всё это сразу.
Даже рекламные расходы вместе с данными CRM уже могут показать некоторые закономерности.
Например, можно увидеть, что один канал приводит много дешёвых лидов, но почти не приводит к продажам.
Можно обнаружить задержки между заявкой и первым контактом.
Можно увидеть провалы на определённом этапе воронки.
То есть проблема не бинарная:
«либо полный доступ, либо ничего».
Может существовать постепенный доступ к данным — от минимального набора к более глубокому анализу.
И это существенно меняет картину.
Дальше вопрос такой.
Если частичных данных достаточно для первой гипотезы, почему бы просто не получить их у предпринимателя?
И здесь начинается уже не техническая, а экономическая проблема.
Чтобы владелец бизнеса дал постороннему человеку даже часть внутренней информации, должна быть причина доверять.
Это может быть: личное знакомство, рекомендация, уже существующий клиентский контакт, репутация, предыдущие кейсы, бесплатный эксперимент с ограниченным доступом.
То есть доступ возможен.
Но у меня сейчас нет потока таких компаний.
Не хочу притворяться, что этого барьера не существует.
А можно создать собственный полигон?
Да.
Это ещё один вариант, который я сначала недооценил.
Можно создать собственный небольшой бизнес или проект:
реклама → сайт → заявка → CRM → коммуникация → продажа.
Затем самому провести эксперимент и показать, как AI обнаруживает проблему в воронке.
Это действительно позволяет получить первый кейс без доступа к чужой компании.
Но здесь появляется другое ограничение.
Собственный эксперимент докажет, что метод работает в моей собственной контролируемой системе.
Он ещё не докажет, что тот же метод работает в совершенно другом бизнесе — с другим продуктом, клиентами, рекламой, менеджерами и процессами.
Кроме того, чтобы получить достаточно данных для серьёзного эксперимента, нужно сначала создать сам поток клиентов.
А значит, я уже начинаю строить отдельный бизнес только для того, чтобы получить полигон для другого бизнеса.
Это возможно.
Но это уже совсем другая цена вопроса.
Можно пойти через знакомых
Ещё один очевидный вариант — найти несколько предпринимателей через личные связи или рекомендации и предложить провести ограниченный эксперимент.
Это, вероятно, самый реалистичный способ проверить гипотезу доступа.
И здесь я должен быть честным:
пока не проверял.
Поэтому утверждать, что доступ невозможен, было бы неправильно.
Возможно, первый предприниматель согласится.
Возможно, второй.
Возможно, после первого эксперимента появится кейс и следующий доступ станет значительно проще.
Так почему же я всё-таки не берусь за неё в первую очередь?
Потому что мой вопрос сейчас немного другой.
Я не пытаюсь доказать, что эту проблему невозможно решить.
Я пытаюсь найти проблему, с которой человек из моей текущей точки может начать экспериментировать самостоятельно.
Тут появляется важная разница.
Есть проблемы, где необходимый материал находится снаружи:
у чужого бизнеса, в его CRM, рекламных кабинетах, разговорах и внутренних процессах.
А есть проблемы, где весь необходимый материал я могу создать или получить самостоятельно.
Для первого типа проблем мне сначала нужно получить доступ.
Для второго я могу начать эксперимент завтра.
И если у меня есть несколько потенциальных направлений, это становится важным экономическим фактором.
Что я понял
Первоначально я сформулировал вывод слишком жёстко:
«Нет доступа к данным — значит, проблема не решается».
Это неправильно.
Правильнее:
Чем больше ценность решения зависит от закрытых данных, тем больше сама точка входа зависит от доверия и доступа.
Это не делает проблему плохой.
Это делает её дорогой для входа.
Поэтому статус этой гипотезы
Я не убиваю саму проблему.
И не утверждаю, что бизнес на её решении невозможен.
Я пока убираю её из числа первых экспериментов.
Мой текущий статус:
Проблема — GO. AI как инструмент — GO. Доступ — потенциально возможен, но требует отдельного эксперимента. Как первая точка входа для меня сейчас — пока откладываю и просто наблюдаю.
Возможно, позже я вернусь к ней через собственный кейс или через предпринимателя, готового предоставить ограниченный доступ к данным.
Но сейчас мне важнее проверить следующие гипотезы.
Не потому, что эта проблема плохая.
А потому, что хорошая проблема ещё не означает хорошую точку входа.
