Než padne první zpráva
Obchodník, který má oslovit novou firmu, obvykle stráví víc času přípravou než samotným psaním zprávy. Zjistit, čím se firma zabývá, jak je velká, jestli má problém, který nabídka řeší, a jak ji oslovit, aby to nevypadalo jako hromadný spam. Tahle příprava se dá zrychlit, ne úplně nahradit.
Co model zvládne
Rychlý přehled o firmě. Model s přístupem na web najde základní veřejné informace: obor, velikost, co firma o sobě píše na webu. Bez přístupu na web tohle nefunguje vůbec a model by na otázku o konkrétní firmě jen hádal, odpověď by zněla jistě a nemusela by být pravdivá. Jak si model pro tenhle typ práce vůbec nastavit, popisujeme v článku o nastavení ChatGPT pro práci.
Srovnání s nabídkou. Když dáte modelu, co firma veřejně řeší, a k tomu, co nabízíte, umí navrhnout, která část nabídky je pro ni relevantní. Tohle je práce, kde skutečně šetří čas, protože porovnávání dvou textů je přesně to, v čem je dobrý.
První návrh oslovení. Ne hotovou zprávu k odeslání, ale návrh, který obchodník upraví. Model nezná tón, jakým firma s klienty mluví, ani historii vztahu, pokud existuje.
| Krok | Dělá model | Dělá obchodník |
|---|---|---|
| Najít veřejné informace o firmě | Ano, s ověřením zdroje | Ověří, že sedí |
| Srovnat s nabídkou | Ano | Rozhodne, co z toho použít |
| Navrhnout první zprávu | Ano, jako návrh | Upraví a rozhodne, jestli a jak oslovit |
| Rozhodnout, koho a kdy oslovit | Ne | Ano |
| Odeslat v souladu se zákonem | Ne | Ano |
Co dělat, aby to nezničilo první dojem
Nejrizikovější chyba u tohohle použití je nechat model domyslet konkrétní detail, aby zpráva zněla osobněji. Modely to dělají rády, protože obecná zpráva vypadá jako selhání a konkrétní detail jako úspěch, i když si ho vymyslely.
Tady je, co jsem o firmě [název] ověřil z jejího webu: [fakta]. Napiš na základě těchhle faktů první zprávu, která nabízí [co nabízíte]. Nedoplňuj žádné další detaily o firmě, které jsem neuvedl. Když faktů málo, zprávu drž obecnější, ale pravdivou.
Poslední věta je důležitá stejně jako zbytek. Obecná, ale pravdivá zpráva je lepší než konkrétní a vymyšlená.
Druhá polovina: když poptávku pošle zákazník sám
Hledání zákazníků je jedna strana práce. Druhá nastává v okamžiku, kdy poptávka přijde sama, e-mailem nebo přes formulář na webu, a obchodník potřebuje rychle připravit odpověď, která sedí na to, co zákazník skutečně napsal.
Tady je model užitečný jinak. Z poptávky, která bývá napsaná stručně a někdy nejasně, umí vytáhnout, co zákazník řeší, co konkrétně potřebuje a co v poptávce chybí a je potřeba se doptat. Když k tomu dostane přehled toho, co firma nabízí, umí navrhnout, která část nabídky na poptávku sedí nejlíp, a připravit první odpověď, která se ptá na chybějící detaily místo aby rovnou poslala celý ceník.
Tady je poptávka od zákazníka: [text]. Tady je přehled toho, co nabízíme: [seznam]. Napiš, co zákazník řeší, co mu chybí uvést, aby šlo připravit nabídku, a navrhni odpověď, která se na chybějící věci zeptá. Nenabízej konkrétní cenu, tu doplním sám.
Poslední věta je záměrně přísná. Cena a konkrétní podmínky patří k rozhodnutím, která model dělat nemá, protože nezná marži, vytížení kapacity ani to, jak moc firma o tuhle konkrétní zakázku stojí.
Jeden příklad na obě strany
Menší firma, která dodává úklidové služby firmám, chce oslovit provozovny v okolí, které dosud nemá jako zákazníky. Obchodnice si najde deset firem, u každé nechá modelem shrnout, co je z webu vidět: obor, přibližnou velikost provozovny, případně zmínku, že hledají posilu do úklidu. U firem, kde se taková zmínka objeví, je první zpráva konkrétnější, u ostatních obecnější, ale pravdivá.
O týden později jedna z oslovených firem odpoví s poptávkou: kolik by stálo pravidelné čištění dvou pater kanceláří. Obchodnice vloží poptávku a přehled služeb modelu, dostane návrh odpovědi, která se doptá na rozlohu a frekvenci úklidu, a teprve s těmihle údaji připraví cenovou nabídku sama.
Pravidlo, které se týká oslovení, ne modelu
Zasílání obchodních sdělení upravuje zákon o některých službách informační společnosti. U firem, které u vás dosud nenakupují, jde o režim souhlasu předem, tedy takzvaný opt-in. U vlastních zákazníků zákon umožňuje nabízet podobné produkty či služby, pokud mají jednoduchou možnost to kdykoli odmítnout.
Tohle pravidlo se netýká toho, jak zprávu napíšete, ale jestli a komu ji smíte poslat. Model vám ho nepřipomene sám a je to na vás, ne na nástroj, který zprávu formuloval.
Stojí za to rozlišovat kanál. Pravidlo o souhlasu předem se vztahuje na obchodní sdělení zasílaná elektronicky, typicky e-mailem. Oslovení přes LinkedIn nebo telefonát mají jiná pravidla a jinou míru společenské zvyklosti, protože jde o veřejně nabídnutý kontakt na pracovní síti, případně o přímý rozhovor, ne o hromadně rozesílaný text. U plánovaného hromadného e-mailového oslovení nových firem se přesto vyplatí probrat konkrétní postup s právníkem, protože výklad zákona se v praxi mezi obory liší a spoléhat na to, že to takhle dělá i konkurence, není záruka souladu se zákonem.
Kde to jinak selhává
Firma se mezitím změnila. Vlastník se vyměnil, obor podnikání se posunul, kontaktní osoba už tam nepracuje. Model tohle nemá jak vědět, pokud se změna nedostala do zdrojů, ze kterých čerpá. U firem, které obchodník osloví jen jednou za čas, se vyplatí před odesláním zprávy ještě jednou letmo zkontrolovat, že základní fakta pořád platí.
Zastaralé informace. I s přístupem na web může model narazit na starší verzi stránky nebo na obsah, který firma mezitím změnila. U důležitého faktu, třeba jména kontaktní osoby, se vyplatí ověřit datum a otevřít zdroj přímo.
Přílišná personalizace ze slabých podkladů. Když je o firmě na webu jen pár vět, model se je snadno pokusí rozvést domněnkou. Méně známá firma potřebuje obecnější, ale pravdivou zprávu, ne vynucenou konkrétnost.
Kontaktní údaje a poznámky o zákaznících ve veřejném nástroji. Seznam firem, které plánujete oslovit, a poznámky z předchozích jednání jsou obchodní data. Co do veřejné verze nástroje nepatří, jsme popsali v článku o tom, co do ChatGPT nepatří.
Co z toho firma reálně má
Ne víc zákazníků samo o sobě. To pořád závisí na kvalitě nabídky a na tom, jak dobře obchodník umí jednat. Reálný přínos je v čase: příprava, která dřív zabrala prohledávání webu firmy a přemýšlení, jak ji oslovit, se zkrátí na pár minut u každé firmy, takže obchodník stihne oslovit víc firem stejně kvalitně připraven, místo aby u prvních deseti byl důkladný a u zbylých třiceti už jen kopíroval stejnou obecnou větu.
Kde v tom stojíme my
Zákazníky za firmy nehledáme a obchodní strategii neděláme. Učíme obchodníky a jednatele, jak si přípravu na oslovení postavit tak, aby ušetřila čas a přitom nestavěla na vymyšlených detailech, které první kontakt spíš pokazí.
V padesátihodinovém kurzu AI pro zaměstnance je příprava podkladů pro poptávku jedno z cvičení a jede se na reálných firmách, které účastník skutečně plánuje oslovit. Cvičí se obě strany práce, tedy příprava na oslovení i odpověď na poptávku, která přijde sama, protože obchodníci ve firmách, se kterými pracujeme, obvykle řeší obojí.
Při schválené žádosti kurz hradí program Úřadu práce. Kolik z ceny pokryje ve vašem případě, spočítáme písemně dopředu.
Zdroje
- Zákon č. 480/2004 Sb., o některých službách informační společnosti, § 7, Úřad pro ochranu osobních údajů
Časté dotazy
O autorovi
Lektor firemních kurzů AI
Bývalý pedagog, dnes vývojář a expert Inovačního centra Ústeckého kraje. Proškolil stovky pedagogů a stovky zaměstnanců firem.
- AI automatizace
- Interní nástroje
- Digitální gramotnost