Главная мысль
- Предприниматели часто создают продукты, которые нравятся им самим, но не нужны клиентам, потому что смотрят на продукт своими глазами, а не глазами покупателя.
- Решение — построить цифровую фокус-группу на основе Deep Research: собрать данные из открытых источников, выявить паттерны, создать несколько типовых персонажей и консультироваться с ними перед запуском.
- Это позволяет за минуты получать обратную связь от трёх виртуальных клиентов вместо двух месяцев разработки вслепую.
Два месяца в мусорку
Несколько лет назад я потратил 2 месяца на разработку нового продукта, придумал концепцию, упаковал оффер, написал тексты, записал видео, запустил рекламу, пришли первые заявки, созвонились с людьми, и до меня дошло, что я создал продукт, который очень классный для меня, но абсолютно не нужный для моих клиентов.
Я продавал то, что я считал важным. Я объяснял ценность теми словами, которые были понятны мне. Я создал классный продукт для себя, но не для других, потому что я решал проблемы, которые казались критичными мне.
А клиенты смотрели и говорили: «А интересно, Игорь, очень интересно, но не сейчас». Или «дорого», или «подумаю», не важно. Два месяца работы в мусорку.
Проблема в том, что я смотрел на продукт своими глазами, а не глазами клиента. Мы думаем, что наши клиенты мыслят так же, как мы, что им важно то же, что нам, что они понимают наши слова так же. Но это не так.
Сегодня расскажу, как я создал трёх цифровых клиентов, которые тестируют мои идеи за 5 минут вместо двух месяцев разработки.
Почему мы говорим на разных языках
Вы работаете в своей сфере, скажем, 5 или 10 лет. Для вас многие вещи очевидны.
Клиент приходит и спрашивает что-то базовое. Вы думаете: «Ну это же элементарно». А для него это не элементарно.
Вы используете профессиональные термины. Для вас они привычны. Для клиента это иностранный язык.
Вы объясняете ценность продукта через технологию и процесс. А клиенту важен результат. Решит ли это его боль прямо сейчас?
Старый способ: фокус-группы
Раньше компании делали фокус-группы. Знаете, это когда десяток людей собираются в одной комнате, есть фасилитатор, и им показывают продукт.
Я помню, я к студентам ходил на все подряд фокус-группы. И на фокус-группах там и сигареты курили, и соки пили, и виски дегустировали.
Нам показывают продукт, и я сижу умничаю, какой привкус у этого виски.
А мне там 20 лет, я в жизни не пробовал никакого другого виски, но я с умным видом рассказываю, купил бы я это или не купил.
Хотя ясно, что я бы его вообще не купил.
Проблема в том, что фокус-группа сама по себе стоит 5, а то и 10 тысяч долларов, плюс недели на организацию.
И плюс на фокус-группы приходят такие студенты, как я много лет назад, и рассказывают, купили бы они или не купили, или почему бы не купили, а они вообще нерелевантные покупатели.
И я подумал, а что если создать цифровую фокус-группу, которая всегда доступна и ничего не стоит?
Шаг первый: собираем данные через Deep Research
Первый шаг. Я собрал все данные о реальных клиентах из открытых источников.
Я использовал функцию Deep Research в чат GPT, Perplexity, Gemini.
Deep Research — это та самая функция, которую, если вы использовали, то, наверное, для выбора лучшего телевизора, лучшего холодильника или лучшего магния для спокойствия души.
Но Deep Research может делать очень мощную работу для бизнеса.
Он может извлекать десятки тысяч единиц данных со всего интернета и собирать это в одну кучу.
И я пошёл и начал с помощью серии Deep Research искать, какие вопросы люди задают на форумах, в соцсетях,
какие жалобы описывают в отзывах на продукты конкурентов, что хвалят в позитивных отзывах,
какие слова используют, какой сленг и термины, как они называют проблемы, как описывают желаемый результат.
И я перелопатил десятки тысяч источников и собрал это в структурированном виде.
Шаг второй: ищем паттерны решений
Второй шаг. Я попросил найти паттерны.
Не просто «создай персонажей», а «сгруппируй людей по тому, как они принимают решение о покупке, по каким критериям, что останавливает».
И ИИ сказал мне: «Игорь, у тебя три основные категории клиентов».
Вот в моём случае первая категория — это опытный прагматик.
Это человек, который уже обжигался с рекламой, с маркетингом.
Он скептичен.
Он требует доказательств и конкретики.
Вторая категория — это амбициозный энтузиаст.
Это человек-энтузиаст, который только развивает бизнес, у него ограниченный бюджет, нет опыта, ему нужна поддержка, но у него море энергии, море желания и море свободного времени.
Третий типаж — это аналитик-оптимизатор.
Это человек, который любит данные, тесты, кейсы.
Он долго изучает перед покупкой, анализирует и принимает решения на основании аналитики.
Кстати, друзья, поставьте лайк, если вы нашли себя в одной из этих трёх категорий.
Значит, искусственный интеллект был прав.
Шаг третий: создаём живых персонажей
Третий шаг.
Я попросил создать живых персонажей со своими именами и своей биографией.
И ИИ создал для меня трёх людей, виртуальных людей.
Александр, которому 42 года, и он владелец сервисного центра.
Он обжигался на рекламных агентствах.
И главный вопрос у него в голове:
«А не очередная ли это фигня?»
Второй персонаж — это Анна, 31 год, владелица онлайн-школы йоги.
У неё в обрез денег, она боится ошибиться.
И главный вопрос: «А справлюсь ли я?»
И третий — это Максим, 35 лет, маркетолог в e-commerce.
Он фанат данных, и главный его вопрос: «А есть доказательства, что это лучший вариант?»
Вот эти трое и стали моей виртуальной цифровой фокус-группой.
Это нейромодели моих клиентов.
И когда появляется у меня новая идея, я сначала иду к ним.
Как это работает в реальных задачах
Например, я делаю новую посадочную.
Написал текст, придумал структуру, сформулировал оффер.
Раньше я бы сразу отдал дизайнеру, потом ждал неделю, запустил рекламу, и потом бы понял, работает или нет.
Сейчас я открываю чат, к которому в виде внешней памяти прикреплены эти три персонажа.
С их историями, с их биографиями, с их методологией принятия решений.
Прошивка описывает, как обрабатывать этих персонажей.
И я открываю чат и говорю: «Вот черновик, посмотрите на эту посадочную и скажите, что вы думаете».
И за несколько минут я получаю сразу три угла зрения.
Мой виртуальный Александр говорит мне, что заголовок слишком хайпово звучит, нет цифр, нет кейсов.
Моя виртуальная Анна говорит, что у вас слишком сложные термины.
«Я боюсь, что я не справлюсь».
«Нужно проще».
И мой виртуальный Максим показывает, где не хватает данных, таблиц, таймлайна.
Я это исправляю, показываю второй вариант.
Меньше замечаний уже, но они есть.
Снова исправляю.
А исправляю, знаете как?
Через AI-копирайтера.
Снова исправляю.
И теперь все трое говорят: «Да, теперь звучит убедительно, я бы купил».
И только потом я отдаю это дизайнеру.
Или появилась идея нового курса у меня, например.
Я описываю эту концепцию трём персонажам и спрашиваю: «Купили бы вы?»
«Что смущает?»
Если говорят «нет, не для меня», я откладываю.
И экономлю себе два месяца жизни.
Если говорят «да, интересно», начинаю дорабатывать.
Или, например, я готовлю скрипты продаж.
И говорю: «Эй, вы трое.
Если менеджер ответит вот таким образом на твоё возражение по поводу цены, ты поверишь?»
Они говорят там: «Нет.
Звучит как заготовка.
Я бы поверил, если бы менеджер сказал вот так».
Записываю, даю менеджерам обратную связь, чтобы они скорректировали свои скрипты.
Что изменилось в результате
Раньше я запускал продукт и только потом узнавал, что клиенты думают.
И часто оказывалось, что думают они совсем не то, что я предполагал.
Сейчас я узнаю это до запуска.
За пять минут вместо двух месяцев.
Раньше я писал посадочные своими словами.
И клиенты часто не понимали, о чём я.
У меня множество обратной связи, отзывов, когда мне люди говорят:
«Вы знаете, Игорь, я за вами уже три года слежу,
но я всё время боялась к вам прийти, потому что вы так сложно пишете.
Такие сложные посадочные страницы, такое сложное описание продуктов,
и я решила, что я ничего не пойму».
А потом она приходит и говорит: «А на самом деле вы так просто объясняете, у вас дар».
Сейчас я пишу словами клиентов, и конверсия вырастает.
Раньше мои менеджеры обрабатывали возражения заученными фразами.
Сейчас они говорят то, что реально убеждает каждый тип клиента.
И конверсия из заявки в продажу тоже выросла.
А главное, я сэкономил своё время и перестал тратить месяцы на продукты, которые никому не нужны.
Как сделать такую систему самому
Если хотите перестать гадать, что думают клиенты, вот как это сделать.
Соберите данные из десятков тысяч открытых источников.
Отзывы, вопросы, комментарии на разных языках.
Используйте Deep Research.
Попросите серию Deep Research, не один, а несколько.
Попросите анализировать и искать паттерны.
Как люди принимают решения о покупке, что останавливает.
Попросите создать несколько персонажей на основе этих паттернов.
С именами, биографией, страхами, мотивами.
Создайте отдельный проект, где эти персонажи живут.
Прикрепите всю собранную информацию в виде внешней памяти.
И начните использовать.
Каждая новая идея — спросите их мнение, прежде чем тратить время.
Это работает, проверено уже на десятках бизнесов.
Три цифровые клиента, которые всегда доступны, всегда честны и помогают не сливать месяцы впустую.
Александр показывает, где я звучу неубедительно для скептиков.
Анна показывает, где усложняют для новичков.
Максим показывает, где не хватает данных и твёрдых фактов.
Вместе они экономят кучу времени и денег.
Можете создать такую систему сами, по плану, который я описал.
Займёт несколько недель.
Можете получить готовое.
Моя команда создаёт нейромодель клиента как часть AI-инфраструктуры под ключ.
Мы собираем данные вашей аудитории.
Создаём детальных персонажей с реальными болями и языком.
Настраиваем под вашу воронку.
Вы получаете готовую цифровую фокус-группу, которая работает круглосуточно.
Плюс центр управления маркетингом, плюс AI-радар, плюс контент-завод.
Мы берём три проекта в месяц.
Сейчас осталось одно место.
Оставляйте заявку, чтобы получить свою нейромодель клиента.
Числа из выпуска
- 2 месяца — потратил на разработку провального продукта
- 5-10 лет — опыт работы в своей сфере
- 20 лет — возраст рассказчика на фокус-группе по виски
- 5-10 тысяч долларов — стоимость классической фокус-группы
- десятки тысяч единиц данных извлекает Deep Research
- 42 года — возраст персонажа Александра
- 31 год — возраст персонажа Анны
- 35 лет — возраст персонажа Максима
- 3 года — клиентка следит за автором
- 3 проекта в месяц — берёт команда автора
Слушать дальше: 141. Три способа внедрить AI в бизнес · 134. AI — не сотрудник, заменяющий рутину, а стратегический консультант · 130. Искусственный интеллект как катализатор маркетинга