Контактная площадка

🔥 Как говорить с целевыми аудиториями о сложных технических продуктах? Антон Большаков об участии в форуме "Прибориум-2026": "Выступил на треке «PR и маркетинг в технической сфере» на форуме «Прибориум‑2026» в Новосибирске и, будучи последним спикером в сессии, взялся подвести итоги большой дискуссии о том, как говорить с рынком в нашей сложной технической сфере. Главный вывод для меня: в электронике и приборостроении мы уже живём в мире, где ИИ стал новым «привратником» — значимая часть клиентов проходит большую часть пути сама, по статьям, обзорам, отзывам и запросам к ИИ‑ассистентам, и только потом выходит на продавца. Свежие зарубежные исследования показывают, что около 70–75% B2B‑покупателей используют ИИ‑инструменты, чтобы разобраться в рынке, сравнить вендоров и подготовить аргументацию для внутреннего согласования, и наша задача уже не просто «продвигаться в выдаче», а становиться теми, кого эти системы считают надёжным источником. Из этого вытекает вторая мысль: PR, маркетинг, продажи и сервис должны звучать как один голос. Покупатель не разделяет: «это сказал пресс‑релиз, это сказал сайт, а это — менеджер по продажам», он слышит одну общую историю — или её провалы и противоречия. В идеальной конфигурации PR отвечает за видимость и повестку, маркетинг — за аргументацию и кейсы, продажи с сервисом — за реальный опыт и подтверждение обещаний, а ИИ учится на всём массиве этих коммуникаций. Если на входе у него разный шум, на выходе мы получаем мутную картинку; если все говорят в одном ключе, формируется доверие и у людей, и у моделей, которые завтра будут отвечать за нас в ответах «сравни вендоров» или «кого ведущий производитель». Третий слой — наша действительность. По свежему опросу, который наше сообщество провело на выставке «ExpoElectronica 2026», больше половины маркетологов признаются, что понимают продукт только на базовом или совсем поверхностном уровне; в заметной части компаний портрет клиента остаётся неформализованным и нигде нормально не описан; техническая документация часто живёт в режиме «хаоса», а у маркетинга закреплённый техэксперт есть лишь у единиц. И тут возникает закономерный вопрос: как вообще коммуницировать с аудиторией, если ты не до конца понимаешь продукт и до конца не понимаешь, кто именно твой клиент? При этом по каналам коммуникаций по данным нашего опроса — лучше всего по сочетанию охвата и доверия работают отраслевые выставки, профессиональные мероприятия и рекомендации коллег. Офлайн никуда не делся: людям по‑прежнему важно увидеть оборудование своими глазами, задать неудобные вопросы и спросить знакомого: «Ты с ними работал, как оно на самом деле?». И, наконец, самое болезненное и самое важное: если вас нет в публичной среде, вас нет и для ИИ. Модели не берут знания из воздуха — они собирают картину мира из ваших сайтов, блогов, отраслевых медиа, форумов и соцсетей. Это значит, что экспертный контент — статьи, разборы, кейсы, постмортемы, UGC‑контент от инженеров‑амбассадоров и клиентов — в 2026 году работает уже не только как классический PR‑инструмент, но и как учебный набор для тех самых моделей, которые завтра будут «объяснять» про наш рынок тем, кто ищет, к кому обратиться за решением их задачи". Подробнее про цифры опросов, примеры «одного голоса» для PR, маркетинга и продаж, карту задач PR‑служб в технических компаниях и практические шаги по запуску UGC в B2B‑электронике — в прикреплённой презентации по ссылке #мероприятия

🔥 Маркетинг продукта в сложном B2B: миф или новая реальность? Сегодня хочется поговорить о том, как меняется роль маркетинга в сложных промышленных продуктах. В рамках нашей экспертной сессии на ExpoElectronica 2026 разговор всё время возвращался к взаимосвязи продукта, инженерии и маркетинга в сложных технологических отраслях. Инженеры говорят на языке технологии, маркетинг – на языке коммуникации, клиент – на языке собственной задачи. И между ними очень часто отсутствует связующее звено. Компания может разработать действительно сильный продукт: сложный, точный, технологически конкурентоспособный. Но рынок при этом всё равно не до конца понимает: 🔹как именно этот продукт встроится в существующую систему; 🔹какие задачи он решает на практике; 🔹почему его внедрение оправдано; 🔹какие риски он снимает. Именно для преодоления этого разрыва в сложном B2B постепенно начинают формироваться новые роли, способные соединить технологию, задачи клиента и бизнес, – управление продуктом и продуктовый маркетинг. Однако если с продуктовым управлением российский рынок постепенно учится работать – появляются команды, меняется логика разработки, формируется понимание жизненного цикла продукта, – то с маркетингом продукта в промышленности всё пока значительно сложнее. Исторически промышленный маркетинг в России развивался как функция сопровождения: выставки, каталоги, буклеты, презентации, поддержка продаж. И в течение долгого времени этого было достаточно. Но сложные технологические рынки меняются. Сегодня уже недостаточно просто разработать хороший продукт. Его необходимо сделать понятным для внедрения, применения и прохождения через сложную систему принятия решений. И именно здесь возникает главный вопрос: чем маркетинг продукта отличается от привычного промышленного маркетинга? Ведь современный маркетинг технологий – это уже не только коммуникация. Это работа не только с продвижением, но и с пониманием продукта рынком. Это умение работать со смыслами сложного продукта, с более «глубоким» пониманием: – с его применимостью; – с понятностью для клиента; – с доверием; – с уменьшением неопределённости; – и с прохождением через сложную систему принятия решений. По сути, российский рынок сейчас проходит очень важный переходный этап. От инженерно-ориентированной модели, где считалось, что «хорошая технология продаёт себя сама», – к более сложной системе, в которой конкурентоспособность определяется не только самим продуктом, но и тем, насколько рынок способен его понять, встроить и безопасно использовать. И кажется, что именно сейчас настало время формировать язык и подходы для маркетинга сложных технологических продуктов в России – параллельно с формированием самой продуктовой функции в отрасли. Ведь в модели тесного взаимодействия с продуктом маркетинг перестаёт быть сервисной опцией и становится полноценным бизнес-партнёром.

⚡Может ли ИИ помочь анализировать рынок российской электроники? Короткий ответ такой: на данный момент невозможно сделать запрос «сделай мне аналитику рынка» и получить готовый ответ. Почему? Специфика России. Доступ к данным ограничен, а часто их просто нет. Открытой статистики — минимум, закрытые источники — не для всех. ИИ бессилен, если ему нечего анализировать и не на чем учиться. В этом смысле он похож на блестящего выпускника иностранной бизнес-школы. Прекрасно образован, но не понимает российского контекста и начинает предлагать ответ с покупки готового отчёта, например, Gartner. А такой отчёт про наш рынок либо отсутствует, либо не отвечает на специфические вопросы. Но это не значит, что ИИ бесполезен. Он может сильно помочь в подготовке данных. Например, сделать первичный обзор рынка по вторичным источникам информации — собрать то, что уже есть в открытом доступе, структурировать, показать общую картину. Дальше эту картину надо критически перепроверять, потому что ИИ может ошибаться или упускать контекст. Но как стартовая точка анализа работает. А есть маркетинговые исследовательские задачи, где ИИ реально ускоряет процесс. Например, расшифровка и обработка глубинных интервью. Вы записали разговор с клиентом или экспертом — ИИ быстро расшифрует, выделит общие смысловые кластеры, проблемы, идеи. Раньше на это уходили дни, теперь — часы и мнуты. Это не замена аналитики, но серьёзная экономия времени. Или количественные данные. Обработать результаты опроса, свести таблицы, подсчитать проценты — ИИ справляется отлично. Опять же, речь не про сложный статистический анализ, а про рутинные операции, которые раньше отнимали много времени. ⚡Поэтому общий вывод такой: в российском рынке электроники ИИ — это не тот инструмент, который даст вам готовую аналитику. Данных для него часто просто нет. Но как помощник в обработке того, что вы уже собрали, — он очень эффективен. Расшифровка интервью, кластеризация ответов, первичная структуризация открытых данных — вот где он приносит реальную пользу. Всё остальное — пока за человеком, который понимает контекст и умеет критически проверять результат.