AI Product Manager КП на услуги — образец, как составить

Вы — владелец бизнеса или маркетолог, который хочет внедрить искусственный интеллект в свои процессы, но не знает, как правильно презентовать услуги AI Product Manager. Вы боитесь, что коммерческое предложение будет выглядеть слишком общим, неубедительным или технически непонятным. Возможно, вы уже пробовали составить КП — и получили молчание от клиентов. Или, наоборот, получили вопросы, на которые не смогли ответить: «А что именно вы сделаете?», «Почему это дороже, чем аутсорс-разработка?», «Какой результат мы получим через 3 месяца?»

На самом деле, коммерческое предложение для AI Product Manager — это не просто шаблон с ценами. Это стратегический инструмент, который превращает сложную технологическую услугу в понятную, ценную и необходимую для клиента опцию. В этой статье вы найдете не просто «образец», а подробную систему, как создать КП, которое клиенты будут читать до конца, а не выкидывать в мусор. Вы узнаете, какие пункты обязательны, как избежать типичных ошибок, как структурировать предложение для разных типов клиентов и почему даже самый дорогостоящий AI-проект может показаться «дешевле», чем его отсутствие.

Почему КП для AI Product Manager отличается от обычного IT-предложения

Когда вы предлагаете услуги веб-разработки, дизайн или SEO — клиенты понимают, что вы делаете: «сделаете сайт», «настроите рекламу», «увеличите трафик». Но когда речь заходит об AI Product Manager, возникает ощущение туманности. Что это за роль? Почему это не просто «технический менеджер» или «аналитик»? Почему платить за это дороже, чем за разработчика?

Разница критична. Обычный IT-продакт-менеджер управляет разработкой продукта: сроками, задачами, коммуникацией между командой и заказчиком. AI Product Manager — это не просто координатор. Это стратегический переводчик между бизнес-целями клиента и возможностями искусственного интеллекта. Он не просто «запускает» модель — он определяет, почему именно эта задача должна быть решена с помощью ИИ, какие данные нужны, как измерить успех и как интегрировать результат в реальные бизнес-процессы.

Вот почему обычный КП, где написано «разработаем ИИ-модель за 120 000 рублей», проваливается. Клиент думает: «А зачем мне это? У меня и без ИИ всё работает». Он не видит выгоды — только сложность.

КП для AI Product Manager должен отвечать на три ключевых вопроса:

• Что именно я потеряю, если не закажу эту услугу?
• Как именно ИИ изменит мою текущую ситуацию?
• Почему именно вы — а не другой подрядчик — сможете это сделать?

Если ваше предложение не отвечает на эти вопросы — оно не продает. Оно просто информирует. А информирование — это самый слабый способ убеждать.

Чем AI Product Manager отличается от Data Scientist или ML Engineer

Многие клиенты путают роли в AI-проектах. И это ваша главная задача — четко разграничить, кто за что отвечает. В КП это нужно показать — иначе клиент будет думать, что он платит за «научника», а получит не то, что ожидал.

Вот как это выглядит на практике:

Роль	Чем занимается	Что клиент получает	Почему это важно в КП
AI Product Manager	Определяет бизнес-цель, формирует требования к модели, выбирает метрики успеха, управляет жизненным циклом решения	Решение, которое решает реальную проблему и встраивается в бизнес-процессы	Показывает, что вы не просто «сделаете алгоритм», а обеспечите результат
Data Scientist	Исследует данные, строит статистические модели, проводит анализ	Анализ данных, отчеты, гипотезы	Без PM — модель может быть точной, но бесполезной для бизнеса
ML Engineer	Разрабатывает и оптимизирует инфраструктуру для запуска моделей	Рабочий API, автоматизированные пайплайны	Без PM — инженер не знает, какие данные и зачем нужны

Клиент должен понимать: вы не предлагаете «машинное обучение». Вы предлагаете решение бизнес-задачи с помощью ИИ. Это принципиально иное предложение. Если вы не подчеркиваете эту разницу — ваш КП будет восприниматься как «еще один технический вендор».

Структура КП для AI Product Manager: пошаговый образец с примерами

Хороший КП — это не список услуг. Это история. История, в которой клиент — герой, а вы — наставник, который помогает ему победить проблему. Ниже — проверенная структура, которую мы используем для успешных коммерческих предложений в сфере AI. Каждый раздел имеет конкретную цель.

1. Заголовок и краткое введение — сделайте клиенту боль

Не пишите: «Предлагаем услуги AI Product Manager». Это мертвый заголовок. Напишите то, что вызывает эмоцию.

Примеры сильных заголовков:

• «Вы тратите 40 часов в месяц на ручную сортировку заявок — и не знаете, какие из них реально важны. Мы поможем автоматизировать это с помощью ИИ»
• «Ваша команда продаж теряет 30% клиентов из-за медленного ответа. Мы внедрим ИИ-ассистента, который отвечает в течение 2 минут»
• «Почему ваши рекламные кампании перестали работать? Возможно, вы не используете ИИ для прогнозирования спроса»

После заголовка — 3-4 коротких предложения, которые резюмируют боль клиента и ваше решение. Не описывайте сервис — опишите последствия его отсутствия.

Пример введения:

Ваша команда маркетинга тратит 12 часов в неделю на ручную фильтрацию отзывов клиентов, чтобы понять, почему люди уходят. Вы не видите тренды — только хаос. В результате вы продолжаете тратить бюджет на неэффективные каналы, а конверсия падает. Мы предлагаем систему анализа отзывов с помощью ИИ: она автоматически выявляет ключевые причины оттока, классифицирует жалобы по темам и дает рекомендации для команды поддержки. Результат — снижение оттока на 25–40% в течение 90 дней.

Этот текст работает, потому что:

• Он называет конкретную боль (12 часов в неделю)
• Указывает последствия (падение конверсии)
• Дает ощущение решения без технических деталей

2. Проблема — раскройте ее глубже

Не ограничивайтесь одной фразой «у вас проблема с оттоком клиентов». Расскажите, как она проявляется. Почему это критично именно для вашего клиента? Приведите примеры, которые он узнает.

Пример:

Вы, возможно, не осознаете, что 68% ваших клиентов уходят в течение первых 14 дней после покупки. Почему? Потому что их вопросы не успевают отвечать — и они переходят к конкурентам. Вы платите за рекламу, привлекаете клиентов — но не удерживаете. Каждый ушедший клиент стоит вам 8 500 рублей в год (средний LTV). Если вы теряете 120 клиентов в месяц — это 1 миллион рублей упущенной прибыли. И если вы не решаете эту проблему системно — траты на рекламу будут только расти, а прибыль — падать.

Важно: используйте цифры, если они у вас есть. Даже приблизительные — «около 70%», «в среднем 2 недели». Главное — чтобы клиент подумал: «Это про меня».

3. Решение — покажите, как именно вы это сделаете

Здесь не место для общих фраз вроде «мы используем передовые технологии». Нужны конкреты. Что именно вы сделаете? Какие этапы? Кто будет участвовать?

Пример структуры решения:

1. Анализ текущих процессов: мы изучим вашу CRM, журналы поддержки, отзывы и каналы коммуникации. Определим, где возникают утечки и какие данные доступны.
2. Определение ключевых метрик: мы согласуем с вами, что значит «успех»: снижение времени ответа? Увеличение удовлетворенности? Снижение оттока?
3. Подготовка данных: мы очистим и структурируем данные, чтобы ИИ мог их понять. Это часто занимает больше времени, чем сама модель.
4. Разработка и тестирование модели: создадим алгоритм, который распознает признаки оттока (например: частые запросы про возврат, упоминания «не понял», долгие паузы в чате).
5. Интеграция с системами: модель будет подключена к вашей CRM и чат-боту. Автоматически помечать рискованные обращения и отправлять уведомления менеджерам.
6. Обучение команды: мы проведем 2 тренинга для вашей поддержки, чтобы они понимали, как работать с рекомендациями ИИ.
7. Мониторинг и оптимизация: через 30 дней — первый отчет. Мы будем следить за метриками и улучшать модель.

Эта структура показывает, что вы не «поставляете алгоритм», а проводите полный процесс внедрения. Это повышает доверие.

4. Результат — сделайте его измеримым и визуальным

«Мы увеличим конверсию» — слабо. «Мы повысим удержание на 35% за 90 дней» — лучше. А вот так — идеально:

Пример результата:

После внедрения системы вы получите:

• Снижение оттока клиентов: на 30–45% в течение первых 90 дней.
• Сокращение времени реакции: ответ на обращения — от 48 часов до 2 минут.
• Увеличение удовлетворенности: NPS вырастет с 32 до 58+ (по данным тестовых клиентов).
• Экономия времени: команда поддержки сэкономит 18 часов в неделю — на другие задачи.
• Прогнозирование трендов: система будет предупреждать вас о всплесках негатива — до того, как они станут кризисом.

Важно: используйте сравнение «до» и «после». Добавьте визуализацию, если возможно — даже простую схему или таблицу. Клиенты лучше воспринимают информацию, когда она наглядна.

5. Ценовая структура — не бойтесь называть цифры

Многие боятся писать цены. Думают: «А вдруг клиент подумает, что это дорого?». Но на самом деле — клиенты боятся не цены, а неопределенности. Если вы не называете цену — они начинают думать, что вы скрываете что-то.

Лучше дать четкую структуру, чем «уточняйте у менеджера».

Пример ценовой модели:

Этап	Сроки	Стоимость (руб.)	Что включено
Фаза 1: Диагностика и планирование	2 недели	45 000	Анализ процессов, определение метрик, карта данных
Фаза 2: Разработка и тестирование модели	6–8 недель	195 000	Подготовка данных, создание модели, тестирование на реальных данных
Фаза 3: Интеграция и обучение	2 недели	50 000	Подключение к CRM, обучение команды, документация
Фаза 4: Поддержка и оптимизация (3 месяца)	90 дней	65 000	Мониторинг, корректировки модели, два отчета с рекомендациями
Итого	–	355 000	Полный цикл внедрения + 3 месяца поддержки

Такой подход работает, потому что:

• Цена разбита на этапы — клиент видит, за что платит
• Сроки прописаны — нет ощущения «бесконечного проекта»
• Указано, что входит — снижает вопросы и переговоры
• Сумма не «вылетает» из ниоткуда — она логично складывается

Важно: если клиент спросит «А можно ли оплатить по частям?» — ответьте: «Конечно. Мы работаем на этапах: вы оплачиваете каждый этап после его завершения и одобрения результатов. Никаких предоплат без результата».

6. Почему именно вы? — ваше уникальное преимущество

Клиенты могут найти десятки компаний, которые «сделают ИИ». Что делает вас особенным?

Не пишите: «У нас опыт 7 лет». Это не уникально. Напишите:

• «Мы не работаем с абстрактными моделями — только с реальными бизнес-процессами. У нас 80% клиентов получают результат в срок, а не «проекты, которые зависли».
• «Мы не делаем «чудо-алгоритмы». Мы учим вашу команду работать с ИИ — чтобы после нас вы могли управлять системой сами».
• «Мы используем только проверенные инструменты — без «экспериментов» на вашем бизнесе. Всё — на базе Google Cloud, Azure или приватных серверов».

Это не «мы лучшие». Это «мы делаем по-другому». И это вызывает доверие.

7. Призыв к действию — не оставляйте клиента висеть

Завершайте КП не «Если интересно — пишите». Это пустышка. Нужен четкий, мягкий, но ясный призыв.

Пример:

Если вы хотите понять, какие задачи в вашем бизнесе можно автоматизировать с помощью ИИ — мы проведем бесплатную диагностику. За 45 минут мы проанализируем вашу текущую ситуацию, покажем, где есть скрытые утечки и предложим 2–3 идеи для внедрения. Это не продажа — это диагностика. И результат вы получите сразу же после встречи.

Запишитесь на диагностику: contact@ai-solution.ru или WhatsApp +7 (999) 123-45-67.

Не забудьте: указывайте контакт, а не «свяжитесь с нами». Чем проще — тем выше конверсия.

5 типичных ошибок в КП для AI Product Manager (и как их избежать)

Даже опытные специалисты допускают ошибки, которые убивают доверие. Вот пять самых частых — и как их исправить.

Ошибка 1: Перегрузка техническим жаргоном

«Мы используем трансформеры на базе BERT для NLP-анализа отзывов с применением transfer learning и fine-tuning на русскоязычном корпусе».

Клиент — маркетолог или владелец магазина. Он не знает, что такое BERT. И ему это не нужно. Ему нужно знать: «Это автоматически поймет, почему клиенты пишут «плохо» и покажет вам, какие слова чаще всего вызывают негатив».

Как исправить:

• Заменяйте термины на простые аналогии: «алгоритм как опытный менеджер по поддержке»
• Объясняйте через действие: «Система будет читать отзывы и подсвечивать, что именно раздражает клиентов»
• Если термин нужен — объясните его в скобках: «BERT (система, которая понимает смысл текста как человек)»

Ошибка 2: Нет примеров из реальной практики

«Мы работаем с клиентами в сфере e-commerce» — это пусто. А вот так: «Мы помогли интернет-магазину по продаже косметики снизить количество жалоб на «не тот цвет» на 62% — за счет анализа отзывов и автоматической рекомендации размера по фото».

Как исправить:

• Добавьте 1–2 кейса с результатами (имя клиента можно заменить на «e-commerce бренд в России»)
• Укажите, что было до и после
• Добавьте цифры — даже если они приблизительные

Ошибка 3: Цены без оправдания

«Стоимость — 250 000 рублей». Почему? Потому что «так принято»?

Клиент подумает: «Это дороже, чем сайт». И уйдет.

Как исправить:

• Покажите, сколько он теряет без решения
• Сравните: «Если вы платите 150 000 рублей в месяц за маркетолога — и он не видит тренды, то ИИ-аналитик за 350 000 рублей спасет вам 800 000 рублей упущенной прибыли в год»
• Сделайте акцент на ROI: «Ваша инвестиция окупится за 4 месяца»

Ошибка 4: Отсутствие этапов и сроков

«Мы будем работать над проектом». До каких пор? Что будет через месяц? Через три?

Клиент боится «белых пятен». Он думает: «А вдруг мы заплатим, а потом вы просто не будете делать ничего?»

Как исправить:

• Сделайте таймлайн: «Фаза 1 — 2 недели, Фаза 2 — 6 недель»
• Укажите, что будет на каждом этапе: «На этапе 2 вы получите отчет с ключевыми проблемами»
• Включите дедлайны: «Результат к 15 мая»

Ошибка 5: Не указано, что будет после завершения

«После внедрения — все готово». Это ложь. ИИ-системы требуют поддержки. Клиент должен знать: «А что, если через месяц система начнет ошибаться?»

Как исправить:

• Добавьте раздел «Поддержка и развитие»
• Укажите: «После внедрения — 3 месяца бесплатной поддержки»
• Предложите план развития: «Через 6 месяцев можно добавить анализ голосовых обращений»

Как адаптировать КП под разные типы клиентов

Один КП не работает для всех. Вы продаете одному и тому же сервису — но разным людям. Нужно менять акценты.

Клиент: владелец малого бизнеса (магазин, салон, логистика)

Что важно для него:

• Простота — он не технарь
• Быстрый результат
• Низкий порог входа

Акценты в КП:

• «Система работает сама — вам не нужно ничего настраивать»
• «Уже через 2 недели вы увидите, какие клиенты готовы уйти»
• «Не нужно нанимать специалистов — мы все сделаем за вас»

Клиент: директор по маркетингу в корпорации

Что важно для него:

• Доказательства эффективности
• Интеграция с текущими системами
• Отчеты для руководства

Акценты в КП:

• «Мы подключимся к вашей CRM и BI-системе»
• «Каждую неделю — отчет с KPI и рекомендациями»
• «Внедрение без перезагрузки процессов — все работает параллельно»

Клиент: стартап с инвестициями

Что важно для него:

• Масштабируемость
• Скорость роста
• Возможность продажи с ИИ-технологиями

Акценты в КП:

• «Система создана для роста — вы сможете масштабировать ее на 100+ филиалов»
• «Мы внедряем архитектуру, которую можно продать как продукт»
• «Ваша ИИ-система — актив, который увеличит оценку компании»

Создайте 3 версии КП — и используйте ту, что подходит клиенту. Это повышает конверсию в 2–3 раза.

Что делать, если клиент говорит: «Слишком дорого»

Это не отказ — это вопрос. Умение работать с возражениями — ключевой навык AI Product Manager.

Вот как реагировать:

Вариант 1: «А что будет, если вы не сделаете это?»

Задайте этот вопрос мягко. Не агрессивно — как эксперт, который заботится.

Пример:

«Понимаю ваше замечание. Давайте посмотрим: если вы не внедрите систему, какова будет ваша потеря в течение следующих 6 месяцев? Сколько клиентов вы потеряете? Какие расходы на рекламу уйдут впустую?»

Часто клиент не осознает масштаб потерь. Вы помогаете ему увидеть их.

Вариант 2: «Разбиваем на этапы»

«Мы можем начать с пилота: 2 недели, 80 000 рублей. Мы проанализируем 1 000 отзывов, покажем вам результат и только после этого — решим, стоит ли масштабировать. Вы ничего не теряете — получаете данные».

Это снижает барьер входа. И часто клиент соглашается — потому что риски кажутся меньше.

Вариант 3: «Это не затраты — это инвестиция»

Сделайте расчет: «Ваш текущий менеджер по поддержке получает 80 000 рублей в месяц. Он тратит 20 часов на ручную работу. Мы предлагаем автоматизацию за 350 000 рублей — и вы получаете систему, которая работает без перерывов. Через 4 месяца вы экономите больше, чем платите».

Это работает. Потому что клиент начинает думать не «сколько стоит», а «какой ROI».

FAQ

Как выбрать, какие задачи стоит автоматизировать с помощью ИИ?

Не все процессы подходят для ИИ. Правило: ищите задачи, где есть большой объем повторяющихся данных, высокая рутинность и четкие критерии успеха. Например: анализ отзывов, сортировка заявок, предсказание оттока, классификация документов. Не пытайтесь «автоматизировать креатив» — это не сработает.

Стоит ли включать в КП сравнение с конкурентами?

Нет. Не сравнивайте других. Это выглядит негативно. Лучше фокусируйтесь на вашем решении: «Мы делаем так, потому что…». Конкурентов не нужно упоминать — клиент ищет решение, а не «кто хуже».

Как долго должен быть КП?

Оптимально — 2–4 страницы. Больше — клиент не дочитает. Меньше — он подумает, что вы не серьезны. Главное: не перегружайте текстом. Используйте списки, таблицы и абзацы по 3–4 строки.

Можно ли использовать шаблон КП несколько раз?

Да — но адаптируйте каждый раз. Заменяйте примеры, цифры, название компании. Клиент видит, что вы «копируете» — и теряет доверие. Даже если структура одинаковая — текст должен быть персонализирован.

Нужно ли включать гарантии?

Да. Особенно если проект сложный. Например: «Если через 60 дней система не снизит отток хотя бы на 15% — мы вернем 50% оплаты». Это снижает страх клиента и повышает доверие.

Что делать, если клиент не отвечает на КП?

Не ждите. Через 5 дней отправьте краткое напоминание: «Здравствуйте, Николай. Мы подготовили КП по автоматизации анализа отзывов — прикреплено. Хотите обсудить, как это может помочь вашей команде? Могу предложить 15-минутный звонок в понедельник?»

Иногда — просто нужно напомнить. Клиенты заняты. Они не виноваты — просто забывают.

Заключение: КП — это не документ, а инструмент влияния

Коммерческое предложение для AI Product Manager — это не шаблон, который можно скачать. Это инструмент, с помощью которого вы переформулируете ценность. Вы не продаете «ИИ-модель». Вы продаете снижение стресса, экономию времени, рост прибыли. И если ваше предложение не говорит об этом — оно умирает.

Сегодняшний клиент не покупает технологии. Он покупает результат. И ваша задача — показать, что вы понимаете его боль, знаете путь к решению и готовы взять на себя ответственность за результат.

Применяйте структуру из этой статьи. Не копируйте — адаптируйте. Добавляйте свои примеры. Пишите от имени эксперта, который знает — не просто технически, а на уровне бизнеса.

Помните: клиент не решает «купить или нет». Он решает: «Стоит ли мне тратить время на это?» Ваша задача — сделать ответ «да» максимально простым, понятным и убедительным.

Начните с одного КП. Сделайте его по этой структуре. Отправьте клиенту. Подождите ответа. И — изменяйте. Пробуйте. Тестируйте. Потому что лучший КП — это не тот, который вы написали вчера. А тот, который принес вам заказ.