Clay научил агентов улучшать свои продажи под присмотром людей
Clay научил агентов улучшать свои продажи под присмотром людей Компания Clay, платформа для продаж, полгода переводит собственные коммерческие процессы на принципы, заимствованные у разработчиков: изменения вносятся маленькими шагами, тестируются и откатываются, если что-то сломалось. Авторы называют это «GTM CI/CD» — по аналогии с непрерывной сборкой и выпуском кода. Раньше так работать не получалось: у торговых сценариев не было версий, тестовой среды и логов, а теперь их даёт сама Clay. Базовые механики: каждый запуск воркфлоу — автоматизированного сценария — логируется по шагам, перед каждым изменением делается снимок, чтобы можно было откатиться, а ИИ-агент подключается ко всему через программный интерфейс (API). Глава Revenue Platform Эван Питерс объясняет: отделу продаж-операций нужны те же инструменты, что и разработчикам — контроль версий, тестовая и рабочая среда, наблюдаемость. Иначе сбойный агент размножил бы ошибку на тысячи контактов раньше, чем кто-то заметил. Самый показательный результат — генератор писем для продавцов. Полгода назад черновик занимал около семи минут: продавец прыгал между Salesforce, внутренним инструментом Terra, Claude и секвенсором — инструментом отправки цепочек писем, — а письмо выходило на «B-». Четыре месяца назад команда собрала генератор: сценарий обогащает данные о контакте и пишет цепочку из четырёх писем, сократив процесс до пяти минут. Но продавцы всё равно переписывали письма, и никто не знал, что именно работает. Тогда Рана Бананхах и Лука Прандо собрали цикл обучения: каждое сгенерированное письмо связывается в базе Snowflake с тем, которое продавец реально отправил, и с процентом ответов; причина каждой правки фиксируется в Slack-форме; ИИ-агент раскладывает правки на гипотезы, которые накапливаются неделя за неделей. Контакт случайно попадает либо на стабильный, либо на экспериментальный промпт — задание для модели; через неделю A/B-теста агент предлагает изменения как «пулл-реквесты» — заявки на слияние изменений, — которые команда роста проверяет в Terra. После одобрения Clay CLI отправляет правку в рабочий сценарий. Авторы честно показывают грабли: первая версия цикла сделала письма хуже, потому что ранжировала правки по частоте, а не по ценности — уникальная умная правка одного продавца никогда не становилась гипотезой. Исправление: прописать критерии хорошего текста, дать циклу память между неделями и удобный экран для быстрой проверки. Итог: черновик теперь занимает минуту, продавец работает только в Terra, а генератор улучшается с каждой отправкой. Тот же фреймворк применён к любым сценариям («самолечащиеся воркфлоу»): ночной агент-ревизор читает логи дня и предлагает исправления с доказательствами. Например, в одном сценарии маршрутизации лидов он нашёл, что 47 из 159 лидов попали в не тот сегмент по размеру компании. Правку для одного аккаунта достаточно подтвердить в Slack, правку для всех запусков оформляют пулл-реквестом; вручную живой сценарий никто не редактирует — писать в Clay может только пайплайн развёртывания, то есть автоматическая процедура выпуска изменений. Третий эксперимент, Terra, самый незрелый: сегодня инструмент показывает продавцам сигналы и черновики действий, но ещё не учится на их правках. План — логировать, как продавцы работают и чем отклоняются от процесса, связывать отклонения с результатами и со временем предлагать агентам брать часть работы на себя. Первые данные уже поступают, несколько продавцов пилотируют, а большая часть цикла должна заработать внутри компании к концу квартала. Источник: https://www.clay.com/blog/gtm-self-learning-loops