Как ГК «Алмаз» встроила ИИ-проверку бизнес-идей в двухдневную стратегическую сессию
У бизнеса редко бывает дефицит идей. Гораздо сложнее понять, какие из них будут востребованы клиентами. Для одного из наших заказчиков мы провели двухдневную стратегическую сессию, на которой сотрудники проверяли свои предложения через ИИ-агентов, представляющих разные сегменты аудитории. Рассказываем, как устроен этот подход и какую задачу он решает.
Сотрудники предлагают новые продукты, дополнительные сервисы, изменения в клиентском пути и способы выйти на другую аудиторию. Каждое предложение может выглядеть убедительно: за ним стоят опыт команды, знание рынка и понятное желание улучшить результат.
Сложнее ответить на вопрос: что произойдёт, когда идея встретится с реальным человеком?
Пользователь может не заметить преимущества, которое команда считает главным. Не захотеть разбираться в новой функции. Отказаться менять привычку ради небольшой выгоды. Или столкнуться с ограничением, которое авторы предложения просто не учли.
На стратегической сессии такие противоречия особенно важны. За ограниченное время сотрудникам нужно обсудить возможности, выбрать направления и договориться о действиях. При этом клиента, ради которого разрабатываются решения, обычно нет в зале.
Мы организовали работу так, чтобы клиентская перспектива сопровождала разработку инициатив. Участники представляли идеи цифровым профилям аудитории, разбирали обратную связь и дорабатывали предложения.
Блок ИИ-аватаров создавался в тесном сотрудничестве с заказчиком. ГК «Алмаз» отвечала за методологическую основу и включение инструмента в сценарий сессии. Программирование и техническую реализацию обеспечила команда заказчика.
Название компании, её продукты и содержание конкретных инициатив остаются конфиденциальными. В этом кейсе мы раскрываем подход, который можно адаптировать к проверке разных бизнес-идей.
Проблема: внутреннее согласие ещё не объясняет поведение клиента
Сотрудники смотрят на предложение изнутри бизнеса. Они знают, как устроен продукт, почему появились определённые условия и какие ограничения приходится учитывать. Многие вещи кажутся им очевидными.
У клиента другая точка отсчёта. У него есть собственная задача, привычный способ её решения и ограниченное количество внимания. Чтобы заинтересовать его, новой идее предстоит занять место в уже сложившейся жизни.
Между этими взглядами возникает разрыв.
Команда видит дополнительные возможности, а пользователь — необходимость изучать настройки. Бизнес рассчитывает на регулярное взаимодействие, а человек хочет решить вопрос один раз и больше к нему не возвращаться. Авторы гордятся универсальностью решения, но отдельные группы не узнают в нём свои потребности.
Во время обсуждения этот разрыв легко пропустить. Коллеги используют общий профессиональный язык и опираются на похожий опыт. Если предложение понятно всем в комнате, возникает соблазн считать, что оно будет так же понятно аудитории.
Наша задача заключалась в том, чтобы встроить в стратегическую работу последовательную проверку таких предположений.
Идея: дать разным клиентским позициям место в обсуждении
Мы предложили организовать работу так, чтобы у каждой инициативы появились цифровые собеседники с разными потребностями и основаниями для выбора.
ИИ-аватар в этой конструкции представляет определённый клиентский профиль. Его реакция задаётся описанием жизненной ситуации, поведения, ожиданий и ограничений. Один профиль ориентирован на экономию времени, другой внимательно сравнивает выгоду, третий не доверяет сложным условиям, четвёртый редко пользуется подобными решениями.
Это позволяет рассматривать одну идею с нескольких позиций.
Например, команда предлагает сервис, который помогает человеку выбрать подходящий вариант. Для активного пользователя подробные настройки могут быть преимуществом. Для занятого — дополнительной работой. Для неопытного — причиной отказаться ещё до первого результата.
Такой разбор помогает точнее сформулировать вопросы к инициативе:
- Какую задачу она решает и для кого?
- Что потребуется от человека?
- Почему он предпочтёт новый способ привычному?
- В каких обстоятельствах польза окажется недостаточной?
- Что может помешать начать пользоваться решением?
В проекте ИИ-агенты стали инструментом предварительной проверки гипотез. Их ответы помогали выявлять возможные возражения и уточнять предложения.
Реальный спрос и достоверность предположений затем необходимо проверять с участием настоящих пользователей. Цифровое моделирование помогает подготовиться к этому этапу и определить вопросы, требующие особого внимания.
Первый день: разобраться в опыте, на котором строятся новые решения
Двухдневную сессию мы выстроили как единую последовательность. Прежде чем переходить к новым идеям, сотрудники проанализировали предыдущие инициативы и способы совместной работы.
Команды восстанавливали исходные планы, сопоставляли их с выполненными действиями и определяли, какими метриками можно оценить результат. Отдельно рассматривали практики, которые стоит сохранить, и то, что требует изменений.
Это создавало содержательную основу для дальнейшего обсуждения. Если команда предлагает развивать направление, важно понимать, на какой опыт она опирается. Какие решения уже принесли пользу? Где появились трудности? Что зависело от взаимодействия с другими подразделениями?
Для обмена взглядами использовали World Café. Участники знакомились с наработками коллег, задавали вопросы и дополняли предложения. Так в обсуждение попадал опыт, который мог оставаться внутри отдельных команд.
Защита решений включала распределение условных инвестиций. Участникам требовалось объяснить, почему их предложения заслуживают внимания и ресурсов. Такая механика добавляла к генерации идей необходимость делать выбор и аргументировать его.
Планы связывали со сроками, ответственными и метриками прогресса. К следующему этапу сотрудники переходили с общей основой для обсуждения будущих изменений.
Второй день: проверить идеи за пределами привычного взгляда
Во второй день в центре работы оказались новые инициативы и их ценность для аудитории.
Сотрудникам предстояло описать пользователя, сформулировать его задачу и объяснить, как предлагаемое решение изменит его опыт. Затем начиналась работа с ИИ-аватарами.
Для неё подготовили систему из 16 цифровых клиентских профилей. Модель учитывала различия между сегментами, географическими условиями и степенью вовлечённости.
Каждый профиль содержал поведенческую основу:
- обстоятельства жизни и привычки;
- потребности и ожидания;
- раздражающие факторы и ограничения;
- способ принятия решений.
Такое описание важно для содержательной проверки. Возраста или уровня дохода недостаточно, чтобы понять отношение человека к новой идее. Нужно учитывать, сколько времени он готов потратить, чему доверяет, как сравнивает альтернативы и при каких условиях меняет привычное поведение.
Особое место в модели занимали люди с низкой вовлечённостью. Их позиция заставляла команды работать с более сложным вопросом: почему человек вообще должен обратить внимание на предложение?
Именно здесь часто обнаруживаются предположения, которые стоит проверить раньше остальных.
Как методология связывала технологию с работой сотрудников
Блок ИИ-аватаров мы разрабатывали совместно с заказчиком. Его техническая команда обеспечивала программирование агентов. ГК «Алмаз» отвечала за методологическую обвязку: последовательность работы, место тестирования в сессии и переход от обратной связи к доработке инициатив.
Нам было важно, чтобы взаимодействие с ИИ давало участникам материал для следующего решения.
Работа проходила в несколько этапов:
- Описание аудитории. Сотрудники определяли, для кого создаётся идея, формировали образ клиента и готовили промпт для работы с аватаром.
- Проверка предложения. Команды представляли идею цифровым клиентам и анализировали их реакции.
- Доработка. Участники уточняли концепцию с учётом вопросов и возражений.
- Перекрёстное тестирование. Обновлённые предложения проверяли на аватарах другой команды.
- Подготовка к защите. Сотрудники формулировали клиентскую пользу, аргументы и условия реализации.
Проверка требовала конкретности. Формулировка «сделать удобнее» должна была превратиться в объяснение: какое действие станет проще, сколько усилий это потребует и в какой момент человек почувствует пользу.
Перекрёстное тестирование расширяло круг рассматриваемых ситуаций. Предложение, убедительное для одного профиля, могло оказаться сложным или малозначимым для другого. Такая реакция давала повод пересмотреть объяснение, уточнить целевой сегмент или изменить отдельные элементы решения.
Глубокое включение ИИ в процесс проявлялось в повторяющейся работе: гипотеза, реакция цифрового клиента, обсуждение и новая версия идеи.
Какие вопросы становились видимыми
Представим условную бизнес-идею: сервис заранее подбирает человеку подходящее решение и предлагает следующий шаг. Это обобщённый пример, который показывает логику подхода и не раскрывает инициативы заказчика.
На уровне презентации преимущество выглядит очевидным: пользователь экономит время.
При рассмотрении через разные профили появляются дополнительные вопросы:
- Активный клиент захочет понять, насколько точно сервис учитывает его предпочтения.
- Скептически настроенный — по какому принципу сделан выбор.
- Занятый — можно ли получить результат без дополнительных действий.
- Неопытный — что произойдёт, если он согласится на предложение.
Для команды это разные задачи. Возможно, потребуется объяснение рекомендации. Возможность изменить выбор. Более короткий путь до результата. Или понятное описание условий.
Такая проверка помогает перейти от общего обещания пользы к конкретным требованиям. Одновременно она показывает, какие предположения особенно важны для будущего исследования или пилота.
Как оценивали качество инициатив
На защите предложения рассматривали по нескольким критериям:
- Новизна: что отличает предлагаемое решение.
- Ощутимость пользы: какой результат получит клиент.
- Убедительность аргументации: насколько ясно и обоснованно команда объясняет идею.
- Эмоциональный отклик: соответствует ли предложение ожиданиям и переживаниям аудитории.
- Понимание клиента: насколько точно команда описывает его потребности и поведение.
Это позволяло разбирать сильные и слабые стороны идеи по существу.
Оригинальная концепция могла нуждаться в более ясном объяснении ценности. Привлекательное обещание — в расчёте и реалистичных условиях. Хорошо подготовленная защита — в более глубокой проработке потребностей аудитории.
Все цифровые профили участвовали в оценке инициатив. При этом методика предусматривала разбор по сегментам.
Такой разрез важен для последующих решений. Ограниченный интерес части аудитории может означать, что предложение адресовано определённой группе. Тогда нужно точнее обозначить её, понять масштаб потребности и выбрать подходящий способ проверки.
Задачей оценки было получить содержательные основания для доработки и дальнейшего выбора.
Как идеи связывали с реализацией
После проверки клиентской логики участники переходили к условиям выполнения.
Для каждой инициативы требовалось определить ожидаемый результат, необходимые ресурсы и помощь смежных подразделений. Отдельный блок «адвокат дьявола» помогал рассмотреть препятствия и причины возможной неудачи.
Эта часть работы связывала привлекательность предложения с возможностями бизнеса.
Полезная функция может зависеть от данных, которые пока недоступны в нужном виде. Удобный клиентский сценарий — от изменений сразу в нескольких процессах. Персональная рекомендация — от точности модели и своевременного обновления информации.
Когда зависимости названы, появляется возможность выбрать следующий шаг. Для одной идеи нужен прототип. Для другой — интервью с пользователями. Для третьей — проверка технической реализуемости или экономики.
Так инициативы получали более определённую форму: клиентская задача, механизм решения, ожидаемый эффект и условия дальнейшей работы.
Результат: идеи, подготовленные к следующей проверке
За два дня мы объединили анализ предыдущего опыта, разработку инициатив и их проверку через сегментированную цифровую аудиторию.
Сотрудники прошли последовательность от обсуждения проблем к формулированию решений, работе с возражениями и определению условий реализации. ИИ-аватары дали этому процессу дополнительный источник обратной связи, а методология помогла использовать её в командной работе.
Результат этапа — проработанные предложения и планы дальнейших действий. В обсуждение вошли вопросы о целевой аудитории, понятности пользы, барьерах использования и необходимых ресурсах.
Это результат стратегической сессии. Эффект от внедрения самих инициатив — изменение клиентского поведения, операционных или коммерческих показателей — требует отдельной оценки после запуска.
Вклад ГК «Алмаз» состоял в проектировании и проведении двухдневной сессии, организации командной работы и методологическом включении ИИ в проверку идей. Заказчик обеспечил программирование и техническую реализацию аватаров. Тесное взаимодействие позволило встроить инструмент в реальные задачи сотрудников.
Что этот подход даёт бизнесу
Проверка через цифровые клиентские профили применима к разным предложениям: новому продукту, сервисной функции, способу взаимодействия с аудиторией или изменению клиентского пути. Для каждой задачи нужно заново определить сегменты, основания для моделирования поведения и критерии оценки.
Ценность подхода заключается в возможности раньше поставить неудобные вопросы. Уточнить, для кого создаётся решение. Найти предположения, от которых зависит его привлекательность. Определить, что следует проверить с реальными пользователями прежде, чем вкладывать значительные ресурсы в разработку.
ГК «Алмаз» помогает организовать такую работу вокруг конкретной бизнес-задачи. Мы проектируем стратегические сессии, вовлекаем сотрудников в проработку решений и создаём методологию применения ИИ совместно с командой заказчика.
Если у вашей компании уже есть идеи для развития, следующий шаг — понять, какие из них выдержат встречу с потребностями аудитории. Обсудите с ГК «Алмаз», как встроить такую проверку в стратегическую работу вашей команды.
