Отраслевая рамка

Производственные компании

Сложный продукт, длинный цикл сделки и высокая стоимость ошибки требуют связать стратегию, команду, коммерческую систему, digital и AI.

Коммерческий цикл и данные управления

Рынок и предложениеКому и какую задачу решаем
Маркетинг и продажиКак возникает и развивается запрос
CRM и исполнениеКак сохраняем договорённости
АналитикаЧто произошло и что меняем

Ограничения и коммерческий цикл

Ограничения

Коммерческий цикл

Продукт → несколько ЛПР → длинная квалификация → проектирование → поставка → сервис. Конкретная схема требует интервью.

Задачи собственника

Задача клиента

Определить стратегию и точки роста

Понять реальное ограничение роста, выбрать приоритеты и согласовать управленческую команду.

Разобрать ситуацию

Задача клиента

Увеличить продажи и построить коммерческую систему

Связать предложение, маркетинг, отдел продаж, CRM, аналитику и автоматизацию.

Разобрать ситуацию

Задача клиента

Настроить CRM, аналитику и автоматизацию

Сделать процессы и воронку управляемыми, убрать ручные потери и связать данные.

Разобрать ситуацию

Задача клиента

Внедрить искусственный интеллект

Найти экономически значимый процесс, подготовить людей и данные, провести пилот и подтвердить эффект.

Разобрать ситуацию

Решения

Продукт

Карта развития компании

Разобраться, что ограничивает развитие компании, выбрать приоритеты и определить первый этап работы.

Срок: Определяем после обсуждения задачи и состава работыОткрыть продукт

Продукт

Диагностика коммерческой системы

Понять, где расходятся маркетинг, продажи и данные CRM, и выбрать первый участок для изменений.

Срок: Определяем после обсуждения задачи и состава работыОткрыть продукт

Продукт

AI-диагностика бизнес-процессов

Выбрать задачу для применения ИИ и проверить, готовы ли к ней процесс, данные и команда.

Срок: Определяем после обсуждения задачи и состава работыОткрыть продукт

Кейсы

Как проверить автоматизацию технологического расчёта до внедрения

Контекст: При подготовке расчёта технолог соединяет входящую заявку, макеты, справочники и прежние документы. Требовалось определить, какие действия можно поддержать автоматизацией и где обязательно решение специалиста.
Проблема: Определить границы автоматизации подготовки технологического документа и сохранить решение за специалистом.
Исходные данные: Интервью технологов, регламенты и переданные примеры заявок и документов.
Решение: Проверить путь от заявки к черновику на демонстрации с видимым происхождением каждого значения.
Что сделали: Описали процесс, разобрали примеры и связали поля демонстрационного черновика с данными и правилами.
Результат: Подготовлены диагностический отчёт и демонстрационный стенд: подтверждённые поля, пропуски и вопросы к технологу.
Срок: Диагностические материалы: июль–август 2026
Направления: AI-направление