В эпоху тотальной автоматизации и стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) границы между маркетингом и продажами окончательно стираются. В новом выпуске подкаста a16z Генеральный партнер фонда Сара Ванг беседует с Директором по маркетингу (CMO) компании 6sense Латане Конант о том, как современные технологические гиганты перестраивают свои рабочие процессы, чтобы превратить шум в «безупречный клиентский опыт».
🤝 Слияние маркетинга и продаж: от шума к ясности 1:05
Одной из самых значимых тенденций в современном B2B-сегменте, по мнению Сары Ванг, стало объединение функций маркетинга и продаж. Латане Конант подтверждает этот тезис, отмечая, что в условиях работы с технически подкованными покупателями критически важно не создавать лишний информационный шум, а обеспечивать ясность .
Для достижения этой цели в 6sense используется модель, где маркетинг и продажи работают в тесной связке:
- Единый «двигатель»: Команды синхронизируют сообщения, чтобы доставлять нужный контент в идеальный момент времени .
- Изменение логики работы с лидами: Если раньше маркетинг ограничивался сбором данных из форм на лендингах, то теперь фокус сместился на глубокое понимание контекста пользователя .
- Персонализация на основе намерений: Вместо стандартных шаблонов по «персонам» (должностям), команды используют ИИ для анализа поведения, смены работы или изменений в технологическом стеке потенциального клиента .
🛠 Технологический стек нового поколения: Clay, Koala и Common Room 2:34
Латане Конант подчеркивает, что современные инструменты позволяют получать глубокую информацию о клиенте одним кликом. В арсенале 6sense ключевое место занимают решения для обогащения данных и анализа сигналов о намерениях .
Процесс работы с данными выглядит следующим образом:
- Инструмент Clay: Используется для обогащения данных в реальном времени .
- Интеграция с CMS: Данные из Clay автоматически передаются в Webflow, что позволяет динамически изменять содержание лендингов под конкретного посетителя .
- ИИ-агенты для SDR: Инструменты вроде Alice и Reggie помогают специалистам по продажам (SDR) создавать персонализированные сообщения, соответствующие общей маркетинговой стратегии .
- Сквозная аналитика: Все данные аккумулируются в Salesforce, обеспечивая согласованность между платформами .
Конант отмечает, что хотя управление множеством инструментов требует значительных усилий от операционных отделов (Go-to-Market Operations), это оправдано за счет резкого повышения эффективности и скорости конверсии .
🧠 Внутренние разработки и роль контекста в ИИ 7:40
Несмотря на обилие готовых решений на рынке, Латане Конант предпочитает создавать собственные инструменты на базе GPT для нужд своей команды. По её мнению, сторонним сервисам часто не хватает специфического контекста компании, который она называет «брендовым компасом» .
Основные принципы создания внутренних ИИ-помощников в 6sense:
- Специфические инструкции: Для каждого типа контента (пост в LinkedIn, email, статья в блог) прописываются отдельные гайдлайны .
- Циклы обратной связи: В систему постоянно вносятся данные о том, какие сообщения сработали лучше всего, что позволяет ИИ обучаться на реальных успехах .
- Бюджет на эксперименты: Компания выделяет средства специально для того, чтобы сотрудники могли тестировать новые инструменты и сохранять «мышление роста» (growth mindset) .
📊 Измерение успеха: Gong и проблемы атрибуции 5:42
Определение эффективности маркетинговых затрат остается сложной задачей, но ИИ упрощает создание циклов обратной связи. Для качественного анализа в 6sense активно используют платформу Gong .
Система Gong анализирует записи разговоров отдела продаж и выявляет:
- Какие аргументы вызывают наибольшее количество возражений ;
- Какие тезисы чаще всего приводят к успешному закрытию сделок;
- Как нужно оптимизировать позиционирование продукта в реальном времени.
В вопросах количественной атрибуции Конант выделяет такие инструменты, как HockeyStack и Dreamdata . Они помогают визуализировать путь клиента и избавиться от «гадания в темноте». Однако она признает, что из-за ограничений конфиденциальности данных и изменений в работе пикселей отслеживания, классическая атрибуция становится всё сложнее . Будущее за прогностическим моделированием, которое будет строить ожидания на основе множества косвенных факторов .
🛡 Бренд как единственный защищаемый актив 10:55
Одним из ключевых тезисов дискуссии стала роль бренда в мире, перенасыщенном ИИ-контентом. Латане Конант утверждает, что какими бы умными ни стали роботы, бренд останется единственной причиной, по которой клиенты будут доверять бизнесу и возвращаться .
По мнению Конант, автоматизация должна управляться «центром тяжести» бренда. Персонализация неизбежно повышает ожидания клиентов от сервиса, требуя так называемого «обслуживания в белых перчатках» (white glove experience) . Роль человека сохранится там, где важны сообщество, эмпатия и личные отношения .
🔮 Будущее маркетинговых команд: прогноз на 5–10 лет 12:00
Сара Ванг и Латане Конант обсудили трансформацию ролей внутри компаний в долгосрочной перспективе. Основные прогнозы включают:
- CMO как архитектор систем: Работа директора по маркетингу будет заключаться в построении сложных систем и оркестрации множества инструментов, при сохранении контроля над этикой и метриками .
- Отказ от агентств: Ожидается, что штатные сотрудники станут экспертами в использовании ИИ-инструментов, что позволит им работать в таких масштабах, которые раньше требовали привлечения целых агентств .
- Рост гиг-экономики специалистов: Высококлассные специалисты по бренду или перфоманс-маркетингу могут предпочесть работу консультантами, поддерживая сразу несколько компаний, что станет более экономически выгодным для обеих сторон .
🔥 «Hot Take»: Проприетарные данные и дефицит доверия 13:46
В финале беседы Латане Конант поделилась своим «острым мнением» о будущем индустрии. Она считает, что через 10 лет самыми ценными активами компаний станут:
- Человеческий опыт: Потребители, уставшие от «роботизированного» шума, будут искать бренды, способные дать искреннее человеческое общение и связь .
- Доверенные рабочие процессы: Даже если люди доверят ИИ выполнение задач, критически важные области (здоровье, комплаенс, финансы) потребуют жесткого этического контроля со стороны человека .
- Собственные данные (Proprietary Data): Уникальные наборы данных станут главным конкурентным преимуществом, так как именно на них будут обучаться ИИ-агенты, создавая продукты, которые невозможно скопировать .
