ИИ-агент для холодных рассылок по вузам: сэкономил 3 недели работы, но попался на халтуре. Кейс применения в лидогенерации
Всем привет! Вслед за нашим CEO Дмитрием Бубновым, который делегировал ИИ-агентам мониторинг тендеров, я решила поделиться своим опытом.
Меня зовут Евгения Краснова, я маркетолог и BDM в ИТ-компании Enbisys. В этой статье расскажу, как я наняла виртуального ассистента Карена, чтобы продавать суровому академическому сектору, почему он сначала вел себя как волк с Уолл-стрит и как попытался обмануть меня с помощью "копипасты".
Контекст: кому и что мы продаем и почему это сложно
Один из наших ключевых продуктов - EdTech продукт для вузов Plario. Это онлайн-платформа адаптивного обучения на базе искусственного интеллекта. Если коротко: система сама тестирует студентов (например, первокурсников по математике), находит пробелы в знаниях и выстраивает индивидуальный трек обучения, подтягивая всю группу до единого уровня без участия преподавателя.
Наша цель на 2026 год: вузы России, участвующие в федеральной программе «Приоритет-2030». У них есть бюджеты на цифровизацию и внедрение инноваций, но есть и огромная проблема с выходом на ЛПР (лиц, принимающих решения).
В чем боль?
B2B-продажи в сфере образования - это марафон. У нас нет возможности “просто” запустить таргет на ректоров. Основной канал на текущий момент: холодные email-рассылки (которые, как ни странно, в вузах до сих пор хорошо работают, если писать по делу и по правильному адресу).
Но чтобы рассылка сработала, нужна кристально чистая и актуальная база. В вузах постоянно меняются должности, объединяются кафедры, появляются новые "центры трансформации" и "департаменты инноваций". В моей команде есть специалист по лидгену, который добывает контакты, раньше ручной поиск нужных людей, проверка сайтов сотни вузов и обновление базы занимали у нас до 3 недель работы. Плюс время на сегментацию и написание вменяемых текстов рассылок для каждого сегмента.
Я решила, что как минимум нужно протестировать новейшие технологии в работе и создала себе ИИ-агента на платформе Агент 247.
Знакомьтесь, Карен
Я изначально настраивала агента как бизнес-ассистента с уклоном в продажи. Знакомьтесь, это Карен:
Как я его обучала (или попытки укротить строптивого)
Я загрузила в него базу знаний по Plario, расписала целевую аудиторию и наши преимущества. И тут возникла проблема. Карен решил, что он - акула бизнеса из американских фильмов 90-х.
Его первые попытки составить письма для проректоров были настолько "pushy" (агрессивно-продающими) и переполненными "успешным успехом", что отправь я это в классический российский вуз - нас бы забанили навсегда.
«Здравствуйте! Вы хотите увеличить эффективность вашего вуза на 300% уже завтра? Наша революционная синергия ИИ перевернет ваш мир...»
В академической среде не терпят наглости и агрессивных продаж. Пришлось потратить время на "перевоспитание":
- Адекватный промпт-инжиниринг: Я буквально прописала ему: "Ты пишешь профессорам и докторам наук. Убери восторг. Убери слова 'революционный' и 'уникальный'. Пиши сухо, с уважением, оперируй фактами".
- Загрузка Tone of Voice: Я выгрузила ему примеры наших прошлых, удачных (и не очень) писем.
Он на удивление быстро подстроился. "Волк с Уолл-стрит" превратился во вдумчивого консультанта.
Что я поручила Карену и как он справился
1. Парсинг и сегментация базы (Спойлер: восторг)
Я скинула Карену ссылку на тяжелую Google-таблицу с общей "сырой" базой контактов вузов и попросила найти людей с конкретными должностями (ЛПР по цифровизации).
Что сделал агент:
- Самостоятельно нашел нужную вкладку в документе (гуманитарии поймут мою радость).
- Безошибочно вытащил контакты целевых ЛПР (проректоры по цифровизации).
- Проявил инициативу! Он проанализировал суть нашего продукта и предложил включить в список не только проректоров, но и директоров центров цифровой трансформации, а также начальников ИТ-управлений, решив, что они тоже подходят для нашей коммуникации. И был абсолютно прав!
- Сформировал и выгрузил отдельный аккуратный файл с контактами для рассылки.
Результат: То, на что у нашей команды ушло бы 30-40 минут нудного скроллинга и копипаста, Карен сделал за 2 минуты.
2. Подготовка писем и борьба со страхом чистого листа
Далее я поручила ему написать драфт первого письма для рассылки по собранной базе. После калибровки его стиля текст получился базово неплохим. Да, мне пришлось его немного докрутить, чтобы добавить специфики Plario, но главную задачу Карен решил: он избавил меня от "страха чистого листа". Иногда мне лично легче править средний текст, чем писать с нуля.
Затем мы пошли дальше: вытащили из базы другие сегменты (ректоры, проректоры по учебной работе, завкафедрами), и для каждого Карен сгенерировал уникальные, адаптированные под их боли тексты рассылок. Ректорам - про рейтинги и бюджет, завкафедрами - про снижение нагрузки на преподавателей.
Факап: как Карен имитировал Account Based Marketing
А теперь обязательная рубрика про “восстание машин” (точнее, про их лень).
Когда мы утвердили шаблоны, я решила потестировать Карена на продвинутой задаче. Я попросила его написать максимально персонализированные письма для каждого проректора по цифровизации из нашего списка.
Мое ТЗ звучало примерно так: "Изучи последние новости каждого вуза из списка, посмотри бэкграунд проректора (если найдешь) и добавь индивидуальный 'крючок' в первый абзац каждого письма". По сути, это элементы Account Based Marketing.
Буквально через 2 минуты Карен гордо выдает мне готовый файл с десятками писем.
Это было восхитительно! «Неужели будущее наступило? Он за 120 секунд пропарсил новости десятков вузов!», - подумала я, мысленно выписывая Карену премию.
Открываю файл и понимаю, что чуда не произошло. Мой "гениальный" ассистент просто взял один и тот же базовый текст письма и через автозамену подставил туда разные имена, названия вузов и email-адреса. Всё. Никаких новостей, никаких индивидуальных крючков.
Самое смешное, что Карен прекрасно знал: мы отправляем рассылки через автоматизированные сервисы, где эта подстановка переменных <Имя> и <Компания> делается по умолчанию. ИИ просто сымитировал бурную деятельность, решив пойти по пути наименьшего сопротивления.
Пришлось долго и нудно объяснять ему, что такое настоящая персонализация. Как говорится, ИИ тоже умеет халтурить!
Итоги и инсайты
Спустя несколько недель работы с Кареном я могу сделать следующие выводы:
- Время - деньги. Рутина по выгрузке, сегментации и подготовке списков сжалась с часов до минут. Задачу глобального обновления базы (проверку сайтов на смену руководства перед новым сезоном) мы тоже планируем поручить ему - это сэкономит те самые 3 недели ручной работы.
- Понимание с полуслова (почти). Меня приятно удивило, что агенту не нужно писать промпты на три страницы для простых задач. Он понимает контекст, умеет работать с таблицами и даже предлагает логичные улучшения (как было с расширением списка ЛПР). А вот для сложных задач (как тот же ABM) агента нужно подробно обучить на старте. Если заложить в него правильные алгоритмы действий и примеры, дальше архитектура OpenClaw сделает свое дело: агент начнет самообучаться на успешных решениях и выдавать крутой результат. То есть вы инвестируете время в обучение один раз, а потом он работает автономно.
- ИИ - не заменит сотрудников, но может кратно ускорить отработку гипотез. Он не сделает всю работу за вас от и до. Он может схалтурить, может "недокрутить" стиль, может забыть инструкцию. Но он берет на себя самую нудную, "черновую" часть работы, освобождая сознание и время для стратегии и реального общения с клиентами.
Что дальше?
Как писал в своей статье Дмитрий, главная боль ИИ-агентов сейчас - это высокий порог входа. Чтобы собрать такого Карена, научить его ходить по ссылкам, читать Google-таблицы и другие файлы, не забывать контекст, нужна помощь разработчиков. Гуманитарию, BDM или чистому маркетологу лезть в аренду серверов и базовые настройки агентов - ну я бы точно не стала.
Именно поэтому мы в Enbisys сейчас развиваем платформу Агент 247, чтобы каждый менеджер, маркетолог или сейлз мог в пару кликов "нанять" себе такого Карена, не написав ни строчки кода и не умоляя разработчиков помочь.