Кейс
Как Nebius Academy нашла работающую модель выхода на рынок LATAM
51 встреча, 28 SQL, 5 корпоративных сделок в активной стадии переговоров и десятикратный рост конверсии — с 7% до 73% - благодаря новому позиционированию и системному Social Selling
7–8 минут чтения
28
SQLs
Квалифицированные возможности
7% → 73%
Конверсия в SQL
Благодаря новому позиционированию
5
Корпоративных сделок
В активной стадии переговоров
9
Месяцев
Тестирование рынка и построение воронки
51
Встреча
С корпоративными клиентами
7
Стран LATAM
В работе через активный outreach
О клиенте
Nebius Academy — направление Nebius Group, которое помогает компаниям внедрять AI. Не отправить сотрудников на курсы, а встроить искусственный интеллект в ежедневные бизнес-процессы. Платформа сочетает техническую инфраструктуру Nebius Group с программами обучения, основанными на знаниях, практическом опыте и подтвержденных результатах
Задача проекта
Продукт был сильным — но рынок о нем не знал. И не было данных, кто вообще готов это покупать.
Когда Nebius Academy выходила на испаноязычный рынок Латинской Америки, работа в регионе строилась вокруг мероприятий и отдельных личных контактов. Не было ни воронки, ни базы контактов, ни понимания того, как в компаниях принимаются решения о корпоративном обучении и кто на них влияет.
Команда DK Global была привлечена, чтобы проверить спрос, найти позиционирование, которое цепляет, и выстроить Social Selling, который стабильно приводит квалифицированные встречи с корпоративными клиентами.
До начала работы
Нет воронки
Нет базы контактов
Нет понимания процесса принятия решений
Нет данных, кто готов покупать
Три фактора делали этот проект сложнее стандартного выхода на новый рынок:
01/
Перенасыщенный рынок EdTech
Типовые образовательные платформы и программы уже выработали у аудитории устойчивый иммунитет к новым предложениям. Пробиться с продуктом, который работает принципиально иначе, через холодный outreach и без узнаваемого бренда — это был первый серьезный барьер
02/
Невозможно определить спрос заранее
Ни исторических данных, ни отраслевых ориентиров, ни сигналов, чтобы отличить тех, кто всерьез вкладывается в AI, от тех, кому просто любопытно. Это различие было критически важным, но увидеть его можно было только через живые разговоры
03/
Разные центры принятия решений
Решение принимали разные люди — в одних компаниях инициативой управлял технический блок — CTO, Head of AI, Engineering Directors, в других — HR и L&D: CHRO, CLO, Learning Directors. Работать приходилось сразу по двум направлениям и по-разному выстраивать коммуникацию для каждой аудитории
Главный инсайт
Задача заключалась не в генерации лидов. Нужна была система, которая находит правильные компании, выходит на нужных людей и понимает, какие сообщения работают. Только после этого можно говорить о воронке
С кем мы разговаривали
Мы работали с средним бизнесом и enterprise-компаниями испаноязычной Латинской Америки, где внедрение AI уже стало частью стратегической повестки — не планом на будущее, а актуальным приоритетом.
Целевая аудитория
Средний бизнес и enterprise
Компании, где внедрение AI уже стало стратегическим приоритетом
250–5,000+ сотрудников
Размер компаний
Испаноязычная LATAM
Регион работы
Целевые отрасли:
Fintech
IT-услуги
Разработка ПО
Телеком
E-commerce
HealthTech
EdTech
Кибербезопасность
SaaS
B2B-платформы
Оптовая и розничная торговля
Логика отбора
Выбор этих отраслей не был случайным, но и не был доказан заранее. Предполагали, что AI-компетенции важнее всего как раз здесь. Какие из этих сегментов действительно будут конвертироваться в сделки — именно это и должен был показать проект
Два направления работы
Внутри каждой целевой компании работа строилась по двум параллельным направлениям:
Технический блок:
CTO, Head of AI/ML/Data, Engineering Leaders
Обучение и развитие:
CHRO, CLO, L&D Directors
Логика как в любой enterprise-продаже: один контакт редко способен сдвинуть решение внутри организации
Не единый сценарий, а живая система
В основе стратегии лежал простой принцип: каждый контакт — способ изучить рынок, а не просто механизм доставки сообщений и шаг в воронке.
Вместо того чтобы зафиксировать ICP в самом начале и действовать строго по нему, команда постоянно пересматривала критерии — по реакциям людей, возражениям и тому, что всплывало на живых встречах. Каждый разговор рассматривался как отдельная точка данных, а не просто событие внутри воронки.
Система состояла из семи этапов:
Этап 1
Аудитория и база
Начальный ICP и приоритетные страны выбрали по продуктовым гипотезам и отраслям, где продукт и спрос логичен. Дальше база уточнялась на ходу — чем больше данных, тем точнее отбор
Этап 2
Сообщения и позиционирование
Тестировали три подхода: через нетворк, прямое ценностное предложение и персонализацию на основе сигналов. Каждое изменение отслеживалось через реакцию рынка и конверсии по этапам воронки
Этап 3
Каналы и профили
Работали через LinkedIn-профили регионального коммерческого менеджера и двух сейлз-менеджеров. Каждый профиль адаптировался под предложение Nebius Academy. Цепочки сообщений обновлялись с каждой итерацией позиционирования
Этап 4
Персонализация на основе сигналов
Найм AI-специалистов, новости о цифровой трансформации, расширение технологического стека — по этим сигналам расставляли приоритеты и строили сообщение. Там, где было возможно, массовые рассылки заменялись точечной работой на основе конкретных сигналов
Этап 5
Публикации и позиционирование через экспертизу
Материалы выходили регулярно через профили команды и вписывали Nebius Academy в профессиональный разговор о внедрении AI в регионе: наблюдения за рынком, сложности реализации, развитие партнерств по всей Латинской Америке. Никакого продвижения курсов. Профессиональные темы намеренно сочетались с личными историями и местным контекстом — это делало общение более живым и человечным
Помимо публикаций от имени региональной команды оставлялись точечные комментарии под постами лиц, принимающих решения из ICP-аудитории, поддерживая обсуждения вокруг AI и цифровой трансформации
Такой подход помогал повышать узнаваемость среди нужной аудитории еще до прямого контакта и позиционировать Nebius Academy как активного участника экосистемы, а не внешнего поставщика
Контент также распространялся через профильные IT-сообщества Латинской Америки, что укрепляло доверие к бренду и привлекало входящий интерес со стороны целевой аудитории
Этап 6
Диалог и квалификация
Каждую встречу разбирали по одной схеме: контекст компании, структура принятия решений, внутренние ограничения. Критерии квалификации меняли по итогам реальных разговоров, а не оставались зафиксированными с самого начала
Этап 7
Непрерывная оптимизация
Все этапы отслеживались в режиме реального времени. Цель каждой итерации была одна: научиться определять перспективных клиентов до звонка, а не после
Позиционирование как переломный момент
Одно наблюдение повлияло на проект сильнее всего.
Когда Nebius Academy представляли как поставщика корпоративного обучения или платформа для онлайн-курсов, разговоры быстро заходили в тупик. Самый частый ответ: «у нас уже все есть». На перенасыщенном EdTech-рынке такое позиционирование закрывало двери еще до начала реального диалога.
Ситуация изменилась после сдвига позиционирования — от поставщика обучения к платформе внедрения AI, которая помогает организациям встроить искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы.
Изменился характер откликов. Предложение стало гораздо сложнее списать со счетов и намного проще обсуждать на стратегическом уровне.
Этот сдвиг напрямую повлиял на конверсию в SQL и определил дальнейшее развитие сообщений, таргетинга и квалификационных диалогов на протяжении всего проекта.
Сдвиг позиционирования
Поставщик корпоративного обучения → Платформа внедрения AI
Результат
Конверсия в SQL: 7% → 73%
«У нас уже все есть» — самый частый ответ?
Измените позиционирование
Измените позиционирование
Что сработало. Что нет
Сработало
Персонализация на основе сигналов
Она открывала двери даже в крупнейшие компании, включая Banco Santander и Raízen
Сработало
Язык бизнес-результатов
«Ваша команда сможет внедрять AI-решения эффективно и самостоятельно» воспринималось совершенно иначе, чем «пройдите курс по машинному обучению». Чем конкретнее был результат, тем серьезнее воспринимался разговор
Сработало
Гибкий первый контакт
В одних случаях хорошо работал прямой запрос на встречу. В других более глубокое вовлечение давал мягкий предварительный разговор. Подход адаптировался под ситуацию, а не применялся одинаково везде
Не сработало
Networking-first подход
Он привлекал людей, которым был интересен AI, но у которых не было ни активной инициативы, ни бюджета, ни внутренних полномочий действовать
Не сработало
Коммуникация в формате типичного поставщика услуг
Типовые продажи в стиле «мы предлагаем обучающее решение» плохо работали на перенасыщенном образовательном рынке и редко приводили к содержательному разговору
Не сработало
Работа с менеджерами среднего звена
Как правило, у таких специалистов не хватало внутреннего влияния и мотивации, чтобы продвигать инициативы по корпоративному обучению внутри компании
Девять месяцев спустя
Каждый этап проекта давал более качественные сигналы. Более качественные сигналы улучшали таргетинг. Более точный таргетинг приводил к более качественным разговорам.
Результаты пайплайна:
~6,000
Целевых контактов в охвате
600
Лидов
51
Встреча
28
SQL
5
Корпоративных сделок в активной стадии переговоров
Конверсия в SQL
7% → 25% → 73%
Рост конверсии отражал не увеличение объемов и не удачу, а повышение точности квалификации. Чем больше живых разговоров, тем точнее команда определяла перспективных клиентов еще до встречи
Проверка рынка
7
стран Латинской Америки в работе
6
отраслей проверено на спрос
3
гипотезы позиционирования протестированы
1
ключевое позиционирование подтверждено
Более половины встреч переходили в статус SQL — существенно выше типичных показателей квалификации в B2B. Это говорит о том, что работа последовательно достигала людей с реальным намерением и достаточными полномочиями внутри компании
Эффект за пределами цифр
Девять месяцев разговоров дали то, что сложно уместить в таблицу: четкое понимание того, кто реально покупает AI-обучение в Латинской Америке, как принимаются эти решения и в каких отраслях AI-трансформация движется быстрее всего.
Не менее важно, что проект показал, как отличать компании, которые действительно движутся в сторону AI-трансформации, от тех, кто лишь проявляет к теме интерес и как достучаться до лиц, принимающих решения, и превратить их в живые сделки в пайплайне.
Nebius Academy прошла путь от разрозненной активности, завязанной на мероприятиях, к системному присутствию на рынке: с понятным ICP, работающей воронкой и подтвержденной основой для дальнейшего масштабирования в регионе.
Их слова
До начала этого проекта наша активность в Латинской Америке во многом была завязана на мероприятиях и оставалась хаотичной.
Изменилось не только количество разговоров (хотя и оно в первую очередь тоже) – изменилось их качество.
Теперь у нас гораздо более четкое понимание того, кто наши покупатели, как устроен процесс принятия решений и как позиционировать наше предложение в контексте внедрения AI.
Рост конверсии в SQL отражает именно этот сдвиг. И именно сейчас мы планируем подписание нескольких клиентов, которые принесла нам команда DK Global.
Алексей Тимофеев
От нас
Главная сложность заключалась в том, что развитие AI-компетенций — это сфера, где компании часто не чувствуют острой потребности здесь и сейчас.
Нам нужно было показать разницу между тем, что компания умеет сегодня, и тем, чего она может достичь благодаря корпоративному AI обучению. Сделать этот разрыв конкретным, ощутимым и понятным.
Мы не продавали курсы, мы помогали компаниям увидеть, что именно отделяет их от практического внедрения AI — и что необходимо сделать, чтобы преодолеть этот разрыв.
Через постоянное тестирование и живые разговоры с рынком мы нашли позиционирование, которое действительно находило отклик.
Именно это и стало главным фактором роста SQL-конверсии.
Daniel Kocherga
Вернуться на главную
Вернуться на главную
Связаться с фаундерами
© 2024-2026 все права защищены
