Привет, Хабр!
Меня зовут Дарья Морозова, я руководитель продуктового маркетинга в R-Style Softlab. Хочу поделиться опытом, как мы перестроили работу продукта и маркетинга, чтобы справляться с длинными сделками на узком рынке и использовать ИИ не как «магический инструмент», а как практическое ускорение.
В России около 146 миллионов человек, но наша целевая аудитория – всего 308 банков. И это число сокращается: только за первый квартал 2025 года лицензии потеряли девять банков, а к 2030 прогнозируют существенное сокращение. В такой среде любая ошибка может стоить клиента и доли рынка.
Отдельный вызов – специфика сделок в банках. Их цикл длится 18–24 месяца, в процесс вовлечены от пяти до девяти ролей (CIO, CEO, риск, compliance и другие). Приоритеты у клиента меняются быстрее, чем формируется бюджет, а между касаниями может быть месяцы тишины. Главная проблема тут даже не конкуренты, а неопределённость и внутренняя инерция самого банка.
Эти вызовы мы называем «драконами». Чтобы их приручить, мы объединили продуктовый и маркетинговый отделы в один департамент с единым руководством и общими KPI. Теперь команды действуют как единое целое: маркетинг напрямую влияет на дорожную карту продукта, а продуктовые инсайты сразу превращаются во внешние коммуникации.
Результат – количество касаний с клиентами выросло на 30 %, а маркетинг перестал восприниматься как «отдел затрат» и стал полноценным драйвером роста.
Наш основной инструмент – Account-Based Marketing. Мы работаем точечно с каждой ролью в банке и подстраиваем коммуникацию под её задачи. CIO получает техобзоры и дайджесты по безопасности, CEO – кейс о возврате инвестиций, специалист по рискам – аудит на соответствие требованиям.
Так ЛВПР не нужно тратить силы на то, чтобы убеждать коллег: все аргументы мы готовим заранее. Параллельно мы растим доверенных амбассадоров внутри банков – людей, которые почти каждый день на связи, хорошо знают наши продукты и транслируют их ценность дальше. Это ускоряет сделки: цикл может сокращаться на 30–80 %.
У нас был показательный кейс: без участия маркетинга сделка шла почти два года. Как только мы подключили персонализацию и работу с ролями, контракт был подписан за три месяца.
Мы используем ИИ не ради модного слова, а ради скорости. Мы уходим от парадигмы CJM: скорее всего, CJM скоро не будет, о ней можно забыть. Мы переходим к парадигме AIJM.
Обычный путь пользователя: появилась задача – нужно искать информацию в доступных источниках, сравнивать данные, и на этом этапе тратится очень много времени. С AIJM пользователь просто формулирует запрос в нейросети, и её рекомендации становятся основой для дальнейших шагов.
AIJM – это «ИИ-тень» пользователя: после триггера клиент делегирует задачи ИИ для рационального выбора. Мы обучаем нейросеть так, чтобы она знала всё о наших продуктах и могла сравнивать их с решениями конкурентов. Проблема в том, что информация у нас пока в основном внутри компании, и внешне её мало.
Отдельно мы сделали калькулятор TCO. В него вводятся данные, система автоматически всё рассчитывает и формирует обоснование: сколько продукт окупится в течение пяти лет, какие расходы и какая экономия будут.
Но, пожалуй, самый показательный кейс – MVP за сутки. Мы сделали прототип RS-AgroStyle – сервис для анализа фотографий растений с рекомендациями по лечению – всего за один день. Три человека, ИИ и генеративные сет Итог: интерес к дальнейшему развитию и охват в СМИ около 5 миллионов.
Да, рынок узкий, конкуренция жёсткая, а сделки длинные. Но за последние годы мы убедились: с этим можно работать. Объединение продукта и маркетинга, использование ABM и практических ИИ-инструментов помогают нам управлять процессом и сокращать цикл сделки. Драконы остаются, но теперь они приручены и работают на нас.