Методология

Откуда взялись
136 вопросов
и 6 блоков

Чтобы вы решали, доверять инструменту или нет, нужно понимать его логику. Здесь — устройство вопросника и то, как именно работает AI-разбор.

Откуда взялись вопросы

Вопросник собирал Александр Белящкин на основе более чем 30-летнего опыта в корпоративных продажах. Основные принципы:

  • ·
    Вопросы идут от ключевых коммерческих вопросов «Что продаём?», «Кому продаём?», «Как продаём?», «Кто продаёт?», «Как контролируем?».
  • ·
    Каждый вопрос отвечает на одно: где в этой зоне у компании обычно рвётся.
  • ·
    Ничего лишнего «для красоты». Если вопрос не приносит данных для последующего анализа — его нет.
  • ·
    Отдельные вопросы имеют условную логику: появляются только тогда, когда предыдущий ответ делает их осмысленными.

Банк вопросов синхронизирован с другими инструментами экосистемы KlevelAI через общий реестр canonical_id. Это нужно, чтобы один и тот же факт про компанию не приходилось переспрашивать в каждом сервисе.

Структура опроса

4

стартовых вопроса — базовый контекст о компании.

6

тематических блоков — продукт, ЦА, каналы, продажи, команда, аналитика. По ~22–28 вопросов в каждом.

1

финальный вопрос — общее впечатление от опроса.

136

Итого вопросов в одном полном прохождении.

Блоки открываются последовательно. Следующий блок становится доступным после того, как вы ответили примерно на 80% вопросов предыдущего. Это нужно, чтобы AI-разбор потом работал не с обрывками, а с полноценными блоками.

Как устроен AI-разбор

AI-разбор — отдельный этап, не автоматический. Запускается, только если вы нажали «Заказать AI-анализ». Модель — GPT-5.2. Разбор идёт в несколько шагов.

1

Блочные разборы

Каждый блок уходит в модель с собственным промптом. Промпт задаёт фокус блока и требует ссылки на конкретные вопросы — не меньше определённого минимума. Если модель не находит достаточных оснований в ответах, она обязана написать «не хватает данных» и указать, какие именно.

2

Финальный синтез

Отдельный запрос, который получает готовые блочные разборы и ищет сквозные темы — то, что проявляется в нескольких блоках одновременно. Приоритет в синтезе отдаётся темам, которые влияют минимум на два блока.

3

Валидация результата

Ответ модели проходит через структурные проверки: формат, обязательные поля, минимальное количество ссылок. Если модель вернула что-то «не по правилам», запрос повторяется с увеличенным лимитом.

Это не магия и не «умный автоответчик». Это последовательная работа по заранее описанным правилам, которые не позволяют модели просто красиво фантазировать на общие темы.

Что считаем результатом

  • ✓
    Согласованность ответов внутри блока и между блоками.
  • ✓
    Пробелы в ответах и их влияние на картину.
  • ✓
    Сквозные темы, которые проявились минимум в двух блоках.
  • ✓
    Приоритеты, обоснованные ссылками на конкретные ответы.

Что не считаем

  • ×
    «Оценку зрелости» по условной 10-балльной шкале.
  • ×
    Универсальные бенчмарки «как у других».
  • ×
    Прогнозы выручки и ROI.
  • ×
    Рекомендации, которые не опираются на ваши собственные ответы.

Ограничения, о которых честно стоит сказать

  • !
    AI может ошибиться в интерпретации формулировки. Перечитайте разбор критически.
  • !
    Если вы отвечали на вопросы быстро и поверхностно, разбор получится ровно таким же.
  • !
    Минимум 20 ответов — это техническая нижняя граница, а не рекомендация. Чтобы AI-разбор действительно был полезным, отвечать стоит как минимум на большинство вопросов в каждом из 6 блоков.
  • !
    Модель не знает вашего рынка, ваших конкурентов и ваших цифр выручки — только то, что вы сами написали.
Пройти опрос Вопросы и ответы