Преобразование с помощью ИИ: Наш путь в HubSpot
Часть вторая из трех: Как мы растем с помощью GTM на основе агентов
Это вторая часть трилогии о том, как HubSpot трансформировался с помощью ИИ. Первая часть охватывает, как мы строим с помощью ИИ. Третья часть расскажет о том, как мы работаем как компания, ориентированная на ИИ.
За последние три года мы систематически перестраивали подходы к привлечению, взаимодействию и удовлетворению клиентов, создав новую модель выхода на рынок. С помощью ИИ мы добавили сотни тысяч компаний в наш адресный рынок, увеличив квалифицированные лиды на 1850% и теперь проводим более 10,000 встреч в квартал через персонализированный подход с 13% увеличением уровня выигранных сделок.
Привлечение: Быстрый поиск нужных клиентов
Верхняя часть нашей воронки теперь выглядит совершенно иначе, чем три года назад. Ранее мы полагались на заполнение форм, контентные лиды и команды по обработке входящих запросов. Теперь у нас есть двигатель спроса на базе ИИ.
- Первый шаг – поиск правильных компаний.
- Второй шаг – конвертация заинтересованных клиентов.
- Третий шаг – выход на тех покупателей, которые еще не проявили интерес.
Первый шаг стартовал с Demand Agent, который определяет наш идеальный профиль клиента и находит новые компании. Агент обогащает контакты данными из разных источников и генерирует оценку ценности клиента для каждой учетной записи. В прошлом году Demand Agent добавил 345,000 аккаунтов в наш адресный рынок.
Следующим этапом стал Inbound Agent, чат-бот на нашем сайте, который обслуживает 82% всех входящих чатов без участия человека. Он квалифицирует посетителей, обрабатывает конкурентные вопросы и даже бронирует встречи с нашими торговыми представителями.
Третий шаг заключался в оптимизации видимости HubSpot в ответах на вопросы, заданные в других местах через AEO Agent. Количество квалифицированных лидов от ИИ-генерированных ответов выросло на 1850% с Q1 2025 по Q1 2026.
Взаимодействие: Углубление связи с клиентами
Мы сильно инвестировали в превращение интереса в активные сделки. Мы построили агентов и помощников на каждом этапе. Первое открытие пришло от Prospecting Agent, который показал, что получение встречи через почту — это неэффективно. Мы обновили агента для работы через все каналы, генерируя персонализированные последовательности.
Следующее открытие пришло от активных сделок. Мы создали Guided Sales Assistant, разговорный интерфейс, который позволяет представителям задавать вопросы о сделках, что привело к увеличению уровня выигранных сделок на 13%.
Удовольствие: Масштабирование успеха и поддержки с помощью ИИ
Когда мы интегрировали ИИ на этапе удовлетворения, поддержка быстро нашла свою аудиторию. Наш Customer Agent решает около 60% внутренних запросов без человеческого вмешательства.
Модель GTM на основе агентов
Так выглядит наша модель GTM на основе агентов, которая продолжает эволюционировать в ходе новых экспериментов каждый день.
Самое важное — это то, что она означает для наших команд. Маркетологи теперь могут достичь каждого клиента с актуальным предложением. Представители ведут беседы с полным контекстом, а специалисты по работе с клиентами знают, кто требует внимания.
У нас есть Demand Agent, Inbound Agent, Prospecting Agent, и другие, которые усиливают взаимодействия и увеличивают силу нашего флайера с каждым контактом.
Мы построили эту модель, опираясь на двадцатилетние данные, сотни тысяч клиентов и наблюдая за тем, как лучшие команды в мире продают и обслуживают.
Обратите внимание: многие возможности описаны в этой серии, включая инструменты, созданные HubSpot, и сторонние агентов.
Наша приверженность инновациям означает, что мы учимся быстрее, а полученные знания напрямую возвращаются в продукт.