Иван
Субботин.

Автосервис насчитал 300 тысяч. Мы договорились на 150.

Мне выставляют смету на ремонт машины — 300 тысяч рублей. Можно согласиться и оплатить. Но я подключаю ИИ-агента, чтобы разобраться с расходами и запчастями.

Дальше работаем уже с конкретной сметой. Что предлагают, сколько стоят комплектующие, на каких условиях можно собрать всё нужное. С этой подготовкой возвращаюсь к обсуждению с сервисом.

В итоге договариваемся на 150 тысяч рублей. При этом гарантия на работы и результат остаётся. Не пришлось выбирать между полной первоначальной суммой и ремонтом без гарантии.

Вот такое применение ИИ мне нравится особенно. Был конкретный счёт. Стал другой счёт. Разница в этой истории — 150 тысяч рублей. Финально условия согласовал я; агент помог подготовиться к этому разговору.

Перестал искать человека, который умеет вообще всё.

Мне нужен был человек, который разбирается в рекламе, аналитике, дизайне, сайтах и ещё умеет управлять проектами. Желательно, чтобы всё это было в одном человеке. Удобная вакансия, правда?

А если под каждую функцию искать отдельного специалиста, появляется другая задача: оплачивать команду, объяснять работу каждому и связывать результаты между собой. В какой-то момент ты снова занимаешься в основном тем, что всё соединяешь.

Поэтому я начал собирать производство с другим расчётом. Человек должен понимать, какой этап запустить, вовремя нажать нужную кнопку и проверить результат. Исследования, подготовку материалов и часть производства выполняют ИИ-помощники внутри этого процесса.

Сейчас мне помогает Владимир. Я строю и развиваю систему, он работает с ней и с клиентскими задачами. Конечно, разбираться и учиться всё равно нужно. Но я больше не пытаюсь найти в одном человеке целое агентство.

Долг погашен. Но коллекторы придумали ещё один счёт.

Коллекторы обратились в суд, чтобы заменить взыскателя по старому долгу. Сам долг я к тому моменту уже погасил. За своё обращение они заплатили 15 тысяч рублей госпошлины — и затем решили взыскать эти расходы с меня.

То есть в суд обратились они, пошлину заплатили они, а оплатить всё это почему-то должен я. С этим мой ИИ-юрист на базе ChatGPT и начал разбираться.

Он проработал нормы и судебную практику, помог подготовить письменные возражения. Суть позиции: обращение было связано с их заменой взыскателя, а не с моими незаконными действиями.

Суд разрешил заменить взыскателя, но во взыскании с меня госпошлины отказал. Эти 15 тысяч на меня не повесили. Победа здесь вполне конкретная: дополнительные расходы остались у коллекторов. Сам долг этим определением не списывали.

Посмотреть крупнее ↗

Администратору нужен понятный экран. Я сделал такой — и стал сдавать его в аренду.

Нам платит собственник клиники. Его проблема — снова и снова обучать администраторов: вложился в человека, тот освоился и уволился. Новый сотрудник или колл-центр — и обучение начинается сначала. Бизнес зависит от тех, кто умеет работать в программах.

Под эту задачу появился Dental Bridge. Мы сделали интуитивно понятное рабочее место, чтобы не приходилось при каждой замене сотрудника заново обучать его сложной CRM.

При этом информация видна собственнику и отделу маркетинга. Dental Bridge связан с Dentalytics: работа с обращениями и аналитика соединены.

Для меня это свой продукт, который мы сдаём в аренду дополнительно к основной услуге. В моих сделках он давал прибавку к чеку на 20%. Это мой опыт, не обещание дохода читателю.

Ниже — конкретный платёж: 20 000 ₽ за аренду Dental Bridge сверх основного пакета. Клиент платит за решение своей рабочей задачи.

Посмотреть крупнее ↗

Сначала сделали аналитику одной клинике. Потом пришла сеть.

У нас был клиент, который за полтора-два года потратил на Яндекс Директ примерно 40–50 млн рублей. А работали Яндекс Карты — только он об этом не знал.

У каждого подрядчика свой отчёт. Данные о рекламе, обращениях и оплатах разрознены. Клиент не понимал, что приносит деньги, а что просто их съедает. Именно эту проблему прозрачности мы и взялись решать: сделали Dentalytics и начали продавать свою аналитику.

Владельцу нужна общая картина: что происходит с обращениями, пациентами и деньгами. Но сведения лежат в разных местах. Можно получать несколько отчётов и всё равно не понимать, как они связаны.

Мы сделали свой инструмент аналитики для одной клиники, протестировали и дали его в аренду. Так началась история Dentalytics. Для меня это стало ещё одной частью предложения: чек вырос на 10%.

А дальше появилась следующая задача. К нам обратилась уже сеть клиник: можно ли сделать такое для них? У нас к этому моменту был опыт первой разработки. Мы продали решение и начали сдавать сервис в аренду сети.

Мне нравится эта последовательность: сначала конкретная боль одного клиента, затем работающий инструмент, потом следующий масштаб. Так появляется собственный продукт, который не нужно придумывать в отрыве от людей.

Ниже — платёж на 10 000 ₽ за аренду Dentalytics. Это отдельная оплата сверх основного пакета, а не весь чек за работу с клиникой.

Посмотреть крупнее ↗

Я не турагент. Но сделал жене сайт, с которого пришли клиенты.

Стоматологии я знаю много лет. А в туризме я не специалист. Когда делал сайт для жены, нельзя было просто перенести туда привычный рассказ о клиниках и заменить картинки.

С помощью ИИ собрал turfeya.ru — сайт её проекта «Турфея». Моя часть — разобраться, как представить предложение, собрать структуру и сделать сам сайт. Экспертиза в путешествиях и работа с туристами — её.

За два месяца сайт привёл несколько клиентов на туры общей стоимостью в несколько миллионов рублей. Речь именно о стоимости купленных туров, не о нашей комиссии или чистом доходе.

Для меня это важный результат: смог применить свой подход в другой нише. При этом настоящая экспертиза в продукте никуда не исчезла. Сайт помог привести клиентов, а путешествия для них организовывает жена.

Посмотреть крупнее ↗

Претензия прилетела клиенту. Проблема с контентом была с нашей стороны.

Это неприятная часть работы агентства, о которой редко хочется рассказывать. Клиенту приходит претензия по контенту, и причина связана с нашей работой. Просто сказать «пусть юрист разбирается» — слабый ответ, когда ответственность касается и тебя.

Я купил консультацию специалиста по авторскому праву. Разобрал его подход и использовал полученные знания при создании ИИ-помощника. Уже с этой опорой готовили ответы на конкретные претензии.

По одиннадцати таким историям результат разный: двое заявителей письменно отказались от требований. Ещё девять после наших ответов не продолжили спор.

Девять молчаний не превращаю в девять выигранных судов. Но у меня появился способ работать с такими ситуациями: разбирать основания требований, готовить аргументированный ответ и опираться на опыт специалиста. Началось всё с нашей проблемы, которую пришлось решать.

Агент переписывается с Яндексом. Мы продаём эту работу как услугу.

У клиники появляется отзыв, который нарушает правила площадки. Одной жалобы бывает недостаточно: нужно разобраться в основаниях, написать в поддержку, ответить на вопросы и дождаться решения.

Я настроил ИИ-агента, который сам ведёт эту переписку с моей почты. Это отдельная рабочая задача: разобраться в конкретном отзыве и довести обращение до ответа поддержки.

Вот письмо Яндекса: отзыв перепроверили, признали нарушение правил и удалили. За каждый удалённый отзыв мы берём дополнительно 10 000 ₽. Эту цену назначил я — за работу, которую клиенту не нужно вести самому.

Это не кнопка «стереть любой негатив». Если человеку действительно не понравилось обслуживание, одно наше желание не делает его отзыв нарушением. Решение об удалении принимает площадка.

Посмотреть крупнее ↗

Дал агенту ссылку на Бабайкина. Дальше разговор дошёл до меня.

Я хотел выйти на Бабайкина — блогера об инвестициях. Но между «хочу пообщаться» и состоявшимся разговором есть вполне земная работа: разобраться, с чем прийти, выйти на связь и договориться.

Эту первую часть я поручил ИИ-агенту. Дал информацию о блогере. Агент занялся выходом на связь и начальным общением, а когда контакт дошёл до предметного разговора, передал его мне.

Дальше уже я общаюсь сам, рассказываю о своём опыте и участвую в подкасте. Выпуск можно посмотреть ниже на странице.

Вот что я имею в виду под полезным помощником. Он доводит подготовительную работу до момента, где нужен я. И у меня появляется новый разговор, знакомство и возможность рассказать о том, что делаю.

Собрал сайт. Через 15 дней первый клиент нашёл нас сам.

Мне хотелось получать обращения не только тогда, когда я снова плачу за рекламу. Взял знакомую тему — маркетинг стоматологий — и начал собирать сайт с ИИ.

Получилось 66 страниц: разные задачи клиник, подробные материалы и связи между ними. В мартовском посте я зафиксировал шесть часов на сборку этого запуска.

Через 15 дней пришёл первый клиент с сайта. Стоматолог нашёл нас через Google. В рекламу сайта я тогда не вкладывался.

Здесь сошлись знание ниши и возможность быстро собрать свою площадку. ИИ помог с производством, а опыт и понимание аудитории были моими. Это история конкретного запуска, не обещанный срок для любого нового сайта.

Два-три дня рисовали КП. А клиент ещё даже не согласился.

Раньше коммерческое предложение было отдельным маленьким проектом. Разобраться с задачей, подстроить шаблон, собрать всё в Figma. Два-три дня легко уходили ещё до решения клиента.

И в какой-то момент меня стало раздражать, сколько производства происходит вокруг документа. Клиенту ведь надо понять, что мы предлагаем в его ситуации, сколько это стоит и что он получит.

Мы собрали генератор индивидуальных КП. Он использует информацию о клиенте и его задаче. На выходе есть предложение, которое мы проверяем, уточняем по цене и объёму работ и отправляем.

Теперь у меня есть собственный инструмент продаж. Не нужно каждый раз начинать с макета. А время изготовления документа и время, за которое человек решается на покупку, я считаю разными вещами.

Поручаю агенту поиск отеля. Сравниваю условия, а не одну красивую цену.

В поездке хочется отдыхать. Но сначала можно потратить кучу времени на поиск: открыть варианты, сравнить условия, вернуться к тем, которые уже смотрел.

Я использую агентов для подбора отелей и вариантов бронирования. Задаю, что мне нужно, и получаю основу для выбора под конкретную поездку.

Для меня польза в том, что эту подготовку можно передать. Дальше я уже сравниваю подходящие предложения и участвую в решении о бронировании.

Сумму экономии по всем поездкам я не считал. Но это ещё одна обычная жизненная задача, для которой у меня есть свой помощник.

Собрал себе ИИ-стилиста под видео и выступления.

Когда снимаешь видео и выходишь выступать, одежда тоже становится задачей. Надо понять, что надеть, как вещи выглядят вместе и где найти подходящий вариант.

Я использую ИИ для работы над образами и поиска одежды. В том числе — под видеосъёмки, где хочется выглядеть собранно и оставаться собой.

Агент помогает с подбором и сравнением вариантов. Я выбираю то, что мне подходит, и проверяю реальные условия покупки.

Это не история про доход от нового пиджака. Это конкретный кусок подготовки к моей работе, который больше не обязательно целиком делать вручную.

Фото одного врача здесь. Другого — в другой переписке. Мне это надоело.

Клиент присылает материалы так, как ему удобно. Одну фотографию сейчас, другую вечером, реквизиты отдельным письмом. А нам из всего этого нужно собрать проект.

Я начал автоматизировать именно этот процесс, потому что он меня раздражал. Сделали помощника для клиентских чатов: он забирает присланные файлы и помогает раскладывать их в базу проекта.

Теперь фотография из переписки может попасть туда, где с ней дальше работает производство. Не надо каждый раз заново вспоминать, в каком чате её отправили.

Мы всё равно проверяем качество и то, чего ещё не хватает. Но сама передача материалов в работу уже не держится только на человеке, который вручную перекладывает файлы.

Клиент готов платить. Главное — не забыть выставить счёт.

В агентстве легко увлечься производством и пропустить скучную часть: счёт, договор, акт. Но забытый документ быстро превращается в вполне настоящий денежный вопрос.

Мы связали работу с документами в цепочку. Данные клиента используются для подготовки договора и счёта. Приходит информация об оплате. Дальше по нужному этапу готовятся закрывающие документы.

На выступлении я показывал эту историю на своей работе с клиентами: автоматически выставленные счета, оплаты и состояние документов.

Здесь вместе работают ИИ и обычная автоматизация. ИИ помогает разбирать данные и готовить содержание, программа следит за событиями и сроками. Нам остаются проверка условий и ситуации, которые требуют решения человека.

Обсудили на встрече. А кто теперь что делает?

Хороший созвон ещё не означает, что работа началась. После него остаётся запись, а из неё надо вытащить договорённости и разнести задачи.

Мы используем расшифровку встречи как исходный материал для системы. ИИ разбирает разговор: что нужно сделать, что относится к клиенту, какие детали важно передать в работу.

После этого есть заготовка задач и брифа, которую можно проверить и использовать дальше. Запись перестаёт быть файлом, который просто лежит на диске.

Если участники не назвали срок или ответственного, модель не должна придумывать их за людей. Это как раз место для проверки оператором, после которой задача становится рабочей.

Собрал себе рабочее место. Под свой бизнес.

В одной программе клиенты, в другой задачи, отдельно инструкции и переписка. Постоянно нужно связывать одно с другим, а владелец становится человеком, который знает, где что лежит.

Я начал собирать свою CRM и задачник. Взял те подходы, которые мне удобны, и добавил то, чего не хватало именно нашей работе: информацию о бизнесе клиента и связь с задачами и агентами.

Теперь это наш собственный инструмент. Если появляется новая рабочая потребность, мы можем менять систему под неё.

Я не считал это победой над всеми готовыми CRM. Мне нужно было другое: чтобы наша ежедневная работа помещалась в понятную конструкцию, которую мы сами можем развивать.

Один сайт — это ещё не производство. Я собрал всю последовательность.

Сделать красивый первый экран с ИИ уже можно. Но у клиентского сайта дальше начинаются материалы, аудитория, предложение, остальные страницы, формы и проверка.

Мы собрали путь от брифа до готового проекта. Система разбирает задачу, помогает с исследованиями, текстами, дизайном и кодом. Оператор ведёт работу по этапам и проверяет результат.

На выходе — реальные клиентские сайты. С разными задачами и оформлением, а не один макет, в котором каждый раз меняется название клиники.

Для меня ценность в повторяемом производстве. ИИ — часть этой системы. Ответственность за то, что мы сдаём клиенту, остаётся у нас.

Мне не нравилось, что сайт сразу выдаёт нейросеть.

Можно быстро собрать страницу и узнать в ней тот же дизайн, который ты уже видел десятки раз. Меня такой результат не устраивал: мы ведь делаем работу для конкретного бизнеса.

Я долго дорабатывал подход к дизайну. Оформление, визуальные правила и подготовка материалов стали отдельным этапом производства, который идёт до финальной сборки страницы.

Теперь у оператора есть последовательность работы с дизайном и критерии, по которым принимать результат. Ему не нужно одновременно изобретать весь процесс и самому заменять дизайнера, маркетолога и разработчика.

Хорошее оформление помогает показать предложение. Но само по себе красивое изображение ещё не доказывает продажу — поэтому дальше у нас есть работа с содержанием и проверкой сайта.

Рекламные задачи передал помощнику с рабочими правилами.

Мне нужен был директолог, который понимает наши задачи и умеет работать с данными. Просто написать модели «ты опытный специалист по рекламе» для этого недостаточно.

Я покупал консультации практиков, разбирал их опыт и переносил нужные правила в нашу систему. Параллельно собирали инструменты для работы с рекламными кабинетами и отчётами.

Так подготовка исследований, рекламных материалов и анализ стали частью нашего процесса. Есть собственный ИИ-директолог, которого можно развивать под реальные задачи агентства.

Бюджет и запуск рекламы всё равно требуют контроля. Я создавал инструмент для работы, а не право модели бесконтрольно тратить деньги клиента.

Какой сайт лучше? Собрали систему, чтобы не спорить на вкус.

Если у нас несколько вариантов лендинга, можно долго обсуждать, какой красивее. Но бизнесу нужен ответ на другой вопрос: что происходит с людьми после перехода.

Мы разработали Experiment Hub — систему сравнения вариантов сайта по воронке. В ней можно смотреть дальше заявки: качество контакта, запись, явку и последующие результаты, когда эти данные подключены.

У системы есть правила достаточности данных. Она не обязана объявлять победителя только потому, что сегодня у одного варианта цифра выше.

Результат этой разработки — свой инструмент для проверки гипотез. Сам факт его существования не означает, что каждый тест уже дал прирост. На конкретный ответ нужны реальные данные эксперимента.

Собрали клип-завод, которым управляет человек.

Когда в одном проекте нужны текст, визуальная история, видео и посадочная страница, опять возникает знакомая проблема: кто всё это соединит?

У нас появился отдельный клип-завод. Работа разбита на этапы, между которыми есть проверки. Владимир ведёт производство и принимает то, что подготовили инструменты и агенты.

Это уже конкретная система для выпуска клип-лендингов. У неё есть порядок работы, а у оператора — места, где нужно посмотреть результат и решить, можно ли идти дальше.

Мне важна именно эта часть. Много цифровых сотрудников без общего процесса легко превращаются в много отдельных диалогов. Завод появляется, когда их работа соединена и есть кому проверить выпуск.

Оборот есть. А сколько на самом деле осталось?

После качелей в доходе меня перестала устраивать одна красивая цифра поступлений. Нужно видеть расходы, обязательства и то, как отдельные направления влияют на общий результат.

Мы собрали собственную финансовую систему. В ней связываются рабочие данные и отчёты, на которые я опираюсь в решениях по бизнесу.

Эти данные становятся основой и для ИИ-разбора: можно обсуждать конкретную ситуацию, задавать вопросы и искать места, которые требуют внимания.

ИИ здесь не создаёт прибыль из отчёта. Он помогает разбираться в том, что уже происходит. А моя задача — принимать решения и проверять, как они повлияли на работу.

ИИ посмотрел на фонды. И предложил мне доложить денег.

У меня в финансовой системе есть фонды — деньги под разные задачи и обязательства. Смотреть только на высокий текущий доход здесь недостаточно.

Во время одного разбора ИИ обратил внимание, что один из фондов недофинансирован. То есть в общих цифрах всё может выглядеть хорошо, а в конкретном месте денег не хватает.

Я после этого сигнала пополнил фонд. Об этом эпизоде рассказывал на выступлении.

Самый полезный результат такого разбора иногда выглядит совсем не героически: заметил риск и сделал нужное действие. Сколько денег это могло когда-нибудь спасти, я не придумываю.

Заплатил за консультацию. Дальше её опыт должен работать.

Я много покупал обучение. И хорошо знаю, как полезная информация может закончить жизнь в папке с записями: вроде всё понял, а в текущей работе применить не успел.

С ИИ-помощниками начал делать иначе. Если мне не хватает экспертизы, иду к специалисту-практику, разбираю его подход и сохраняю нужные знания для своей системы.

Так работал с рекламой и юридическими задачами. Консультация превращается в правила и материал, к которым помощник обращается при конкретной работе.

Это не делает модель равной юристу или опытному директологу. Но оплаченный опыт перестаёт лежать отдельно от ежедневных задач. Его можно применять и проверять на практике.

Человек ушёл с сайта в Telegram. А откуда потом пришла продажа?

На сайте всё ещё видно: статья, реклама, переход. Но когда человек уходит в мессенджер, легко потерять связь между этим визитом и дальнейшим заказом.

Мы делаем инструменты для сохранения такого пути. В своих проектах связываем переход, дальнейшее обращение и заказ, когда для этого есть необходимые данные и согласие на аналитику.

В Лаборатории эта логика тоже встроена: из материала можно перейти к клубу, а подтверждённую покупку — сопоставить с источником.

Для меня результат — возможность разбирать продажи по пути клиента. При этом система не должна придумывать точную атрибуцию там, где связь не установлена.

Не хочу узнавать о проблеме сайта от клиента.

Когда проектов становится много, проверять каждый вручную — отдельная работа. При этом недоступная страница может продолжать получать рекламный трафик.

В нашей инфраструктуре есть мониторинг: он проверяет сайты и сообщает о проблемах. Это часть системы, которую мы собирали и развиваем с помощью ИИ.

Появился понятный сигнал, на который можно реагировать. Не надо ждать, пока кто-то случайно откроет страницу и заметит ошибку.

Сам мониторинг работает по заданным правилам. ИИ помогает строить и разбирать систему; устранение конкретного сбоя всё равно нужно проверить. Автоматическое сообщение ещё не означает автоматическое исправление.

Чтобы поручить задачу, мне не обязательно открывать весь штаб.

Рабочий вопрос может появиться не тогда, когда я сижу перед нужной программой. Хочется передать его помощнику в привычном месте и дальше вернуться к результату.

Для этого у меня есть личный ИИ-помощник в Telegram. Это одна из точек входа в систему: можно сформулировать поручение и продолжить работу с ним.

Рядом остаются сам штаб, инструменты и люди. Мессенджер делает доступ к этой работе удобнее.

Я не делаю вид, что можно передать любую задачу и забыть навсегда. Но короткое поручение больше не обязательно означает самостоятельный поход по всем интерфейсам.

Я годами не мог расписать свой бизнес. Поэтому сделал конструктор.

Прочитать про бизнес-системы — одно. Сесть и описать, как клиент проходит через твоё агентство, — совсем другое. Я много раз на этом застревал.

Когда начали собирать автоматизации с ИИ, вопрос стал ещё острее. Если не договориться, как работает процесс, разработка быстро наполняется тем, что забыли предусмотреть.

Мы сделали конструктор: рассказываешь о своей работе, уточняешь шаги и получаешь описание, с которым можно идти в разработку. Идея — выгрузить порядок из головы и заметить пропуски заранее.

Сейчас это инструмент ограниченной тестовой группы. Подписка сама по себе не даёт автоматический доступ. Для меня он вырос из вполне личной проблемы — мне самому нужно было начать объяснять свою работу так, чтобы её можно было собрать.

Свои наработки перестали помещаться в отдельные посты.

За каждой новой программой у меня стояла какая-то задача. Постепенно накопились материалы, рабочие подходы, ошибки и истории. Захотелось собрать это в одном месте.

Так мы сделали Лабораторию, которую ты сейчас читаешь: открытый портал, инструкции, библиотеку помощников и отдельный клуб. Всё это тоже создаём с помощью ИИ.

На открытых страницах можно посмотреть конкретные примеры. В клубе я собираю последовательную работу над своими процессами и делюсь опытом, который появился в моём бизнесе.

Это мой первый платный клуб. Я не изображаю готовый архив на много лет вперёд: материалы и встречи появляются по мере развития. Мне важно, чтобы сюда приходили с настоящими задачами, которые хочется наконец сдвинуть.