Full research · solo-founder-2026

Поиск первых клиентов через ИИ: tactical playbook на 30 дней

Как с нулевой клиентской базой найти первого покупателя за 4 недели. Скрытые паттерны, customs-data intelligence, китайские соц.сети, обход kickback-системы. Без 'волшебных AI-инструментов' — конкретные действия.

Ivan Kokin (伊万) · ·30-40 минут

Поиск первых клиентов через ИИ: tactical playbook на 30 дней

Что работает когда у тебя нет клиентской базы — и почему 95% советов про «AI sales» здесь не помогут

Версия 1.0 · 24 апреля 2026 · Шанхай

1. Главное в двух абзацах (Abstract)

Первое — почему «AI для продаж» не работает в твоём случае.

99% статей про «AI in sales» в 2026 году написаны для компаний, у которых уже есть CRM с тысячами контактов. ИИ-ассистент пишет персонализированные follow-ups, оптимизирует email-кампании, скорит leads. Это всё бесполезно для тебя сегодня — у тебя 0 контактов в CRM. Сначала нужно где-то взять hot leads, ИИ потом. И тут есть скрытое преимущество: для соло-основателя без базы ИИ работает совсем по-другому — не как «оптимизатор воронки», а как разведчик + аналитик + производитель контента, которого ты бы один не успел сделать.

Второе — твой реальный путь.

Не пытайся «парсить Alibaba и спамить». Это умерло в 2018. Реальная схема в три слоя: (1) покупаешь подписку на customs data ($100-300/мес — Альта-Софт, ImportYeti, Panjiva) — мгновенно видишь, кто из российских компаний покупает в Китае что и у кого; (2) строишь systematic outreach — для каждой mid-size компании Claude Code-агент читает их сайт, новости, LinkedIn, генерирует ультра-персонализированный первый контакт через 3 канала (Telegram + LinkedIn + email); (3) одновременно публикуешь research-контент, который ранжируется в Яндекс.Поиске по procurement-запросам — теперь leads приходят сами. Откаты в традиционных категориях не победишь — поэтому выбираешь категории, где отношения ещё НЕ построены: новые product lines, импорт замещение санкционных товаров, EV/solar-компоненты (рынок только формируется в РФ). За 30 дней при дисциплине: 30 целевых компаний → 5-10 разговоров → 2-3 реальных запроса → 1 закрытая сделка.

2. Три силы, работающие против тебя

Прежде чем строить систему, посмотри в лицо проблеме.

2.1. Cold start

У тебя 0 клиентов. Каждый твой first-time контакт = с нуля.

Базовая частота из исследований Trends.co + Indie Hackers (2022-2025): solo-founder без существующей сети в среднем тратит 40-90 дней на первого платящего клиента. 30% не находят за 6 месяцев и сдаются.

2.2. Откаты (kickbacks)

В традиционном русском B2B procurement (особенно в industrial commodities): покупающий менеджер часто получает 2-5% «комиссии» от поставщика (наличными, через подрядчика, через откат-схему).

Что это значит для тебя:

  • Если ты приходишь к компании, у которой уже есть китайский поставщик с 2-3 года — менеджер закупки лично теряет деньги, переключившись на тебя. Он будет саботировать сделку, даже если экономия для компании очевидна.
  • Победить откат-схему нельзя. Можно её обойти.

2.3. Конкуренция

В русскоязычном sourcing-агентстве Китая работают тысячи посредников. От «знакомых китайцев в Гуанчжоу» до полноценных компаний типа Asiainspection, Pro QC, EastSourcing.

Что это значит:

  • Просто «я делаю sourcing» — ноль дифференциации
  • Тебе нужен angle, который недоступен другим

3. Скрытые паттерны, которые большинство не видит

Это то, что ты спрашивал — что не парсинг данных и не базовые навыки.

3.1. Паттерн 1: Customs data — самый недооценённый инструмент в русскоязычной нише

Что не знают 90% русскоязычных sourcing-агентов:

Российская таможня публикует обезличенные данные о всех экспортно-импортных операциях. Несколько компаний этот open-data обогащают (привязывают к ИНН, к компаниям-получателям, к типам товаров) и продают по подписке.

За $100-300/месяц ты получаешь интерфейс, где можешь:

  • Ввести «литий-ионные батареи» → увидеть всех российских импортёров этой категории за последние 2 года
  • Кликнуть на компанию → увидеть с каких китайских заводов она конкретно импортирует, объёмы, частоту, динамику (растёт/падает)
  • Видеть новых импортёров, которые только начали ввозить (это твои самые горячие leads)
  • Видеть компании, которые перестали импортировать конкретного поставщика (значит — недовольны, ищут замену)

Конкретные инструменты:

Russian customs data:

  • Альта-Софт (alta.ru) — самый старый и authoritative. $300-500/мес for full access
  • ВЭД-Сервис (vedinform.ru) — $200-400/мес
  • Customs Logix (customslogix.com) — $150-300/мес, удобный UI
  • Тамограф (tamograph.ru) — $100-200/мес, базовый функционал

International customs data:

  • Panjiva (S&P Global) — самый большой, $500-2000/мес. Есть free tier для начального research
  • ImportYeti (importyeti.com) — $99-499/мес. Особенно хорош для США/ЕС import data. Бесплатные query’и для базовой проверки
  • Volza (volza.com) — $129-999/мес. Лучше для Asia-Africa data
  • 52WMB (52wmb.com) — китайская платформа, $50-150/мес. Видит экспорт ИЗ Китая — кто из китайских заводов кому продаёт, в Россию в том числе

Как это применить:

Допустим, ты хочешь специализироваться на solar-инверторах (категория из твоей research-thesis по AI-power).

  1. Заходишь в Альта-Софт

  2. Ищешь HS-код 8504 (трансформаторы и инверторы) + страна происхождения Китай

  3. Получаешь список 200 российских компаний-импортёров за 24 месяца

  4. Фильтруешь:

    • Volume >$50k/год (mid-size, твой target)
    • Recent activity (импортируют сейчас)
    • НЕ топ-5 (топ компании уже имеют long-term суппляйеров и откат-схемы)
    • Новые в категории (начали в 2025-2026 — значит, ещё нет «своего» суппляйера)

  5. Получаешь 30-50 целевых компаний с верифицированной информацией:

    • Точные названия + ИНН
    • Какой китайский завод сейчас поставляет
    • Объём и частота
    • Тренд

Это hot leads уровня, которого нет ни у кого из конкурентов-русскоязычных sourcing-агентов. Большинство из них даже не знает что customs data publicly aggregable.

3.2. Паттерн 2: Reverse engineering supplier relationships в Китае

Что не знают 95% русскоязычных:

Китайские заводы тоже оставляют следы. Через Chinese-language platforms:

Tools:

  • 企查查 (qichacha.com) — китайский корпоративный реестр. Все компании, директора, акционеры. Бесплатный basic, $30-100/мес для extra features
  • 天眼查 (tianyancha.com) — конкурент 企查查
  • 52WMB — exports из Китая, видишь кто кому отгрузил
  • Made-in-China.com B2B Trade Show pages — публичные attendee lists trade shows
  • Bilibili / Douyin / WeChat Channels — видео-контент китайских заводов про их клиентов (часто хвастаются)

Как применить:

После того как customs data показал «компания X в Тольятти импортирует от завода Y в Цзянсу», ты:

  1. Идёшь на 企查查 → проверяешь завод Y → возраст, capital, сертификаты, репутация (red flags?)
  2. Ищешь альтернативных производителей того же продукта в той же провинции
  3. Находишь 3-5 кандидатов, которые лучше по price/quality/MOQ
  4. Связываешься с альтернативными заводами в Шанхае напрямую (твой edge — ты в Шанхае, ты на 中文 говоришь)
  5. Получаешь samples, контакт, готов представить русскому импортёру готовое предложение: «вот альтернатива, на 12% дешевле, лучшая компонентная база, 3 года warranty»

Этот ход никто не делает. Большинство sourcing-агентов угадывают. Ты приходишь с proof.

3.3. Паттерн 3: «Hire signal» — компании, которые скоро будут покупать

Слабый, но не использованный сигнал.

LinkedIn / HeadHunter / Habr Career — публикуют вакансии. Если компания публикует вакансию «закупщик электротехники из Китая» или «category manager EV components» — это прямой сигнал, что они входят в новую категорию.

Что они НЕ имеют:

  • Существующих поставщиков (т.е. отсутствуют kickback-отношения)
  • Существующих контрактов
  • Знаний о поставщиках в Китае
  • Опыта работы с Chinese factories

Что они имеют:

  • Бюджет
  • Намерение
  • Срочность

Это идеальный момент для тебя.

Как мониторить:

  • HeadHunter → подписка на новые вакансии в категориях твоего фокуса (solar, EV components, transformers)
  • LinkedIn job alerts — same
  • Habr Career — для tech-продуктов
  • AI-агент, который раз в день парсит эти источники, фильтрует по релевантным keywords, шлёт тебе summary

При 5-10 новых hire-сигналах в неделю в твоей нише → 1-2 conversations с потенциальным клиентом → 1 active opportunity в месяц.

3.4. Паттерн 4: Твой research как Trojan horse

Что НЕ делает большинство агентов:

Они представляются: «Здравствуйте, я [имя], я делаю sourcing в Китае, у меня есть поставщики. Давайте обсудим ваш заказ.»

Получают: 90% ignore, 8% «ничего не нужно», 2% «пришлите price-list».

Что ты делаешь:

Ты пишешь:

«Здравствуйте, я Иван Кокин, базируюсь в Шанхае. Не пытаюсь продать. Заметил, что [Компания X] импортирует литий-фосфатные ячейки от [завода Y]. Я в прошлом месяце опубликовал research про критические компоненты литиевой батареи: ivankokin.com/research/energy-transition_ru/. Может быть полезно для контекста — там я разбираю 5 альтернативных заводов, у которых лучше precursor chemistry. Просто делюсь, не продаю.»

Это Trojan horse. Ты пришёл давать ценность, а не просить деньги. Реакция:

  • 60% prospects прочитают (любопытство)
  • 30% ответят (благодарность)
  • 10% будут спрашивать дальше (это твои warm conversations)

И поверх этого: research-content ранжируется в Яндексе. Они могут найти тебя сами через 3 месяца.

4. ИИ-функции, которые большинство не используют

Это про твой вопрос «какие функции AI люди не замечают».

4.1. Функция 1: Hyper-personalized outreach generator

Что делают другие: template + variable substitution. «Здравствуйте, [ИМЯ], я заметил что [КОМПАНИЯ] делает [INDUSTRY]…»

Что делаешь ты:

Claude Code agent, который для каждой target company делает:

  1. Reads website (about, products, news)
  2. Reads CEO’s LinkedIn last 3 posts
  3. Reads recent press mentions (Yandex News last 30 days)
  4. Reads customs data (что они импортировали в последние 6 месяцев)
  5. Synthesizes в персональное сообщение

Время:

  • Manual approach: 30-45 мин на каждое сообщение → 2-3 сообщения в день максимум
  • AI agent: 3-5 мин на каждое (с твоей валидацией) → 30-50 сообщений в день

Качество персонализации: лучше чем manual, потому что агент не упускает деталей, которые человек устаёт замечать.

4.2. Функция 2: Research-content engine

Что делают другие: пишут блог, надеясь что его кто-то найдёт.

Что делаешь ты:

Claude Code agent с системой:

  1. Anlayzes Yandex Wordstat → находит конкретные procurement-запросы с ненулевым volume но низкой конкуренцией
  2. Examples: «контейнер 40 футов цена Китай Россия», «LFP батарея производитель Шанхай», «литий ионная ячейка тестирование производителей»
  3. Для каждого такого запроса → генерирует research-quality статью (твоя методология v3.0 как промпт)
  4. Auto-publishes на ivankokin.com
  5. Через 3-6 месяцев — ты ranking в топ-5 Яндекса по 30-50 нишевым procurement queries

Это organic inbound funnel. Не реклама, не outbound — поисковая видимость на твоих темах.

4.3. Функция 3: Reverse-engineer competitor strategy

Что делают другие: угадывают, что работает.

Что делаешь ты:

AI agent, который раз в неделю:

  1. Scans Russian Telegram channels по теме «sourcing из Китая», «закупки промышленного оборудования»
  2. Identifies каких поставщиков они продвигают, какие ставки берут
  3. Reads their public claims about themselves
  4. Compares к твоему research → identifies где ты можешь превосходить

Outputs eженедельный отчёт «competitive landscape this week».

4.4. Функция 4: Multi-channel attribution

Что делают другие: не знают откуда приходят их клиенты.

Что делаешь ты:

Tracking agent, который:

  1. Приходит prospect → агент проверяет Yandex Metrica + UTM-параметры → откуда (Яндекс? LinkedIn? Telegram-канал? Customs data outreach?)
  2. После conversation — обновляет attribution
  3. После закрытой сделки — confirmed source
  4. Через 6 месяцев у тебя точная картина: $X spent on customs subscription → Y leads → Z deals → effective CAC

Это позволяет двойную ставку на работающие channels и прекращать не работающие.

4.5. Функция 5: Slide-deck автогенератор для quote’ов

Что делают другие: Word documents с ужасной типографикой, отправляются клиенту, выглядят дешево.

Что делаешь ты:

Когда prospect engages:

  1. AI агент собирает их specs (size, MOQ, delivery, certifications)
  2. Generates clean PDF deck с:
    • Их логотипом
    • Custom title page
    • Recommended supplier comparison (3 опций)
    • Technical specs side-by-side
    • Pricing breakdown
    • Delivery timeline
    • Risk assessment
  3. Sends ему

Это percieved value на уровне $5-10k consulting. Стоимость — 0 (Claude Code).

5. Big vs Small companies — какие выбирать

5.1. Big companies (>500 employees, $50M+ revenue)

Pros:

  • Большие объёмы (одна сделка = $50-500k commission)
  • Стабильность
  • Authority (сделка с big-name = social proof для следующих)

Cons:

  • Procurement department (3-10 человек) — у каждого kickback интересы
  • Decision cycle 6-18 месяцев
  • Sole-source pre-existing для 90% категорий
  • Соло-фрилансеру не доверят миллионный контракт

Verdict: Не твой target в первый год. Никогда не игнорируй, но не trать на них energy.

5.2. Mid-size companies (50-300 employees, $5-50M revenue) — твой sweet spot

Pros:

  • Достаточно big что нужны $50k+ contracts (твой target ticket)
  • CEO/founder часто читает email/DMs лично
  • Decision cycle 1-3 месяца
  • В новых категориях нет sole-source отношений
  • Ценят expertise (платят за неё)

Cons:

  • Меньше per-deal revenue
  • Volatile (могут резко сократить покупки)

Verdict: Главный focus. 80% твоего outreach.

5.3. Small companies / micro (<50 employees)

Pros:

  • Founder = decision maker
  • Fast decisions
  • Простая логистика

Cons:

  • Маленькие объёмы (commission $500-2k)
  • Часто не имеют budget на quality sourcing
  • Высокий churn (компании умирают)

Verdict: Принимай если они приходят сами через research-content (low CAC). Не делай target-outreach.

5.4. Industrial buyers vs commercial buyers

Industrial (заводы, производство, B2B):

  • Конкретные specs, certifications нужны
  • Procurement engineers вовлечены — технические люди, не откатчики
  • Твой research-edge очень ценится
  • Higher tickets, longer contracts

Commercial (re-sellers, distributors):

  • Чисто price-driven
  • Откаты сильно влияют
  • Меньше value на твою экспертизу
  • Меньшие commissions

Verdict: Industrial первичен. Commercial — если приходят сами.

6. Откаты и как их обходить

6.1. Где откаты ЕСТЬ

В традиционных категориях (металл, стройматериалы, текстиль), где русские компании работают с Китаем 10+ лет:

  • Procurement managers имеют long-term отношения
  • 2-5% «комиссии» в традиционной схеме
  • Сложно зайти

6.2. Где откатов НЕТ или они ослаблены

Категории, в которых ты можешь работать без откат-конкуренции:

  1. Новые product categories — где импорт начался <2 лет назад. Solar, lithium, hydrogen, EV components. Релейшены не построены.

  2. Sanctioned-replacement categories — где Russian companies экстренно ищут альтернатива западным брендам (импортозамещение). Они часто в панике — твоя экспертиза = решение.

  3. Technical categories — где decision-makers инженеры, не закупщики. Электроника, измерительное оборудование, автоматика. Инженеры не получают откаты (обычно).

  4. R&D и testing equipment — компании покупают редко (раз в 3-5 лет) — отношений тут нет, есть только spec’и и качество.

  5. Категории, где Chinese suppliers за этот год резко уронили цены — старые поставщики потеряли penetration, новые не закрепились.

6.3. Как этим пользоваться

В twoeam outreach не пытайся убедить компанию сменить поставщика стандартного китайского оборудования. Вместо этого:

«Я заметил, что [Компания X] импортирует в основном [старая категория]. Если у вас в стратегии расширение в [новую категорию], я готов сделать pilot research — без обязательств, бесплатно. Если потом будете покупать через меня — комиссия. Если не подошло — нет вопросов.»

Они открывают новую дверь для тебя, ты получаешь access без battle с pre-existing relationships.

7. Китайские социальные сети — отдельный revenue stream

Ты сказал что хочешь продавать внутри Китая. Это умная идея — вот как.

7.1. Почему foreigner advantage

Китайские consumers обожают:

  • Иностранцев, говорящих на хорошем китайском
  • «Аналитика со стороны»
  • Русскую культуру (особенно литературу, классическую музыку, технологии советского периода — есть огромный fan-base)
  • Insights про то, как «их страна» (Китай) выглядит со стороны

В категории «foreign creators making content in Chinese» — очень мало конкурентов уровня твоей экспертизы. Большинство foreign-creator’ов делают:

  • «Я поел китайскую еду» (1000 каналов)
  • «Я выучил 你好»
  • Lifestyle vlog

Твой angle нет ни у кого: русскоязычный аналитик + Шанхайская финансово-исследовательская перспектива + research methodology + 5 лет в Китае. Ты можешь делать:

  • Анализ китайских компаний для китайских инвесторов («как иностранный аналитик смотрит на Tianqi»)
  • Russian perspective на Chinese economy
  • Comparative analysis Chinese-Russian markets
  • Educational content про western methodology (CFA-style, Bloomberg-style) для Chinese investors

7.2. Платформы

小红书 (Xiaohongshu / Little Red Book)

  • 300M MAU, 70% женщины, 20-35 лет, urban affluent
  • Lifestyle/aspirational, but финансовый/business контент тоже растёт
  • Foreign creators welcomed, KOL programmes
  • Monetization: brand deals, Taobao/Tmall affiliate links, paid posts
  • Хорошо для тебя: длинные посты + красивые карточки. Подходит для исследовательского контента.

抖音 (Douyin / TikTok China)

  • 700M MAU, all demographics
  • Short video (15-60 sec) + occasional 3-min long-form
  • Algorithm rewards entertainment > education
  • Monetization: Douyin Shop (e-commerce within app), brand partnerships
  • Используешь для распространения теасеров. Длинный контент — на Xiaohongshu/Bilibili.

Bilibili (B站)

  • 300M MAU, 18-35 лет, college-educated
  • Long-form video (5-30 min)
  • Тебе ОЧЕНЬ подходит — финансово-аналитический контент здесь высоко ценится
  • Monetization: Bilibili creator fund + paid content + affiliate

WeChat Channels (微信视频号) + Public Account

  • 1.3B MAU (вся китайская аудитория)
  • Owned-traffic — не алгоритмический, contacts управляешь сам
  • Long-form articles + short videos
  • Twoeam Email-list ekvivalent

Знаху (知乎 / Chinese Quora)

  • 100M MAU, intellectual audience
  • Long-form Q&A
  • Authority-building отличный

7.3. Стратегия для тебя

Месяц 1-3:

  • Регистрация на всех 5 платформах
  • 2-3 поста в неделю на 小红书 (длинные карточные посты на 中文)
  • 1 видео в неделю на Bilibili (аналитика китайской компании, 5-10 мин)
  • Cross-post в Douyin (короткие извлечения)

Контент:

  • Берёшь свой research (китай-латам, AI-power, и т.д.)
  • Переводишь в 中文
  • Адаптируешь под китайскую аудиторию (другая angle: как иностранный аналитик смотрит на эту компанию)

Бренд:

  • 伊万 · Российский аналитик в Шанхае
  • The Kokin Review в Китае

Месяц 6-12:

  • Достижение 1k followers minimum на одной из платформ
  • Первые brand deals ($500-2000 per post)
  • Paid newsletter на WeChat ($30-100/год за подписку)
  • Affiliate links на Chinese stocks brokers (Futu, Tiger reward referrals)

Год 2:

  • 10k+ followers
  • Regular brand work
  • Возможные TV/podcast appearances
  • Cross-pollination — Russian audience узнаёт что ты «authority в Китае», Chinese audience видит что ты ценится в России

Это отдельный revenue stream $1-5k/мес к месяцу 12-18, с потенциалом $10-30k/мес к году 3.

8. 30-дневный план — конкретный

Цель: первая закрытая сделка за 30 дней.

Week 1 (Дни 1-7) — Setup & Intelligence

День 1 (понедельник):

  • Купить подписку на customs data: Альта-Софт или ВЭД-Сервис (выбрать $200/мес tier)
  • Plus 52WMB ($50/мес) — для китайской стороны
  • Создать LinkedIn Sales Navigator trial (30 дней бесплатно)

Дни 2-3 (вт-ср):

  • Выбрать одну product category для focus (рекомендую: solar inverters / лит. батареи / силовые трансформаторы — у тебя есть research backing)
  • В Альта-Софт → найти 50 российских импортёров этой категории за последние 24 месяца
  • Фильтровать: revenue $5-50M, не топ-3 в индустрии, recent imports
  • Получить 30 целевых компаний с ИНН, директорами, текущими поставщиками

Дни 4-5 (чт-пт):

  • Для каждой из 30 компаний — research через Claude Code agent:
    • Их сайт (about, products)
    • LinkedIn CEO + procurement manager
    • Recent news on Yandex News
    • Customs data: точные импорты последние 6 мес
  • Структурированная база в Notion / Airtable: компания, ИНН, контакты, текущие поставщики, одна персонализированная заметка

Дни 6-7 (сб-вс):

  • LinkedIn-профиль upgrade (по плану из solo-founder-strategy)
  • Подготовить 3 шаблона outreach-сообщений:
    • Cold message via LinkedIn
    • Cold email
    • Cold message via Telegram
  • Подготовить research-PDF (используешь готовое исследование, brand it)

Week 2 (Дни 8-14) — First outreach wave

День 8 (понедельник):

  • Отправить 30 personalized сообщений — по одному в каждую из 30 компаний
    • Через LinkedIn (если CEO accepts request)
    • Через email (если есть email — поиск через Hunter.io ($49/mo trial))
    • Через Telegram (если есть Telegram-канал компании)

Дни 9-12 (вт-пт):

  • Каждый день: 5-10 follow-ups, реагировать на ответы
  • Цель week 2: 5-10 ответов (50% любопытствуют, 30% no, 20% maybe)
  • Из ответивших: 2-3 запланировать call на следующую неделю

Дни 13-14:

  • Подготовка к call’ам:
    • Research deeper по компании
    • Готовые questions
    • Готовый mini-pitch на 60 секунд
    • Готовый research-relevant material для send during call

Week 3 (Дни 15-21) — Conversations & qualification

Дни 15-19 (пн-пт):

  • 2-3 конкретных call’а с potential clients
  • Каждый call: 30 мин, listen 70%, talk 30%
  • Identify их real pain point:
    • Текущий поставщик не отвечает?
    • Качество падает?
    • Цены выросли?
    • Хотят diversify?
  • После call — follow-up в 24 часа с конкретным предложением:
    • 2-3 alternative supplier shortlist
    • Indicative pricing
    • Sample order timeline
    • Total cost (commission included, transparent)

Дни 20-21:

  • Дополнительная волна outreach (другие 30 компаний из расширенного списка)
  • Уточнить 3 active conversations в воронке

Week 4 (Дни 22-30) — Close one deal

Дни 22-26 (пн-пт):

  • Negotiate с 2-3 active prospects
  • Получить sample order или letter of intent хотя бы от одного
  • Подключить Chinese suppliers — реальные quotes
  • Закрыть первую сделку на pilot scale ($5-30k contract value)

Дни 27-30:

  • Если closed: prepare invoice, terms, начать execution
  • Если не closed: post-mortem — где провалилось? Цена? Trust? Specs mismatch? Documents?
  • Plan next 30 days: scale что работало, killing что нет

Daily rhythm

07:00 — Wake up, 30 min reading (Caixin, Bloomberg, отраслевая пресса)
07:30 — Research engine: пишу research-черновик (1 час)
09:00 — Active client conversations (2 часа): emails, calls, follow-ups
11:00 — Outreach hour: 5-10 personalized messages
12:00 — Lunch
13:00 — Customs data analysis / new prospects research (1 час)
14:00 — Deep work: системный billing, bookkeeping, agent building (2 часа)
16:00 — Chinese social media post (small daily — 1 пост на 1 платформе)
17:00 — Strategy / planning (30 мин)
17:30 — Walk / break
19:00 — Final email check + plan tomorrow
20:00 — Personal time

Total: ~9-10 work hours, but with break и без burnout.

9. Стоимость инструментов (бюджет)

Инструмент$ / месяц
Альта-Софт (Russian customs)200
52WMB (Chinese customs)50
LinkedIn Sales Navigator80
Hunter.io (email finder)49
Notion (CRM, knowledge base)0 (free tier OK)
Apollo.io (prospect database)0 (free 50 credits/mo)
ChatGPT/Claude Code Max (already paid)200
Total579/мес

Plus one-time:

  • Research dataset подписки: $300-500 setup
  • Initial paid ads test (LinkedIn $200, Yandex.Direct $100) — optional

Total bootstrapping cost month 1: $1,000.

Если первая сделка приносит $3-8k commission — окупаемость 1-2 месяца.

10. Реалистичные ожидания

10.1. Что произойдёт скорее всего

  • 30 outreach → 8-15 ответов
  • 8-15 ответов → 3-5 calls
  • 3-5 calls → 1-2 quote requests
  • 1-2 quote requests → 0-1 closed deals в первый месяц

Probability одна сделка в первый месяц: 50-60%. Probability одна сделка в первые 2 месяца: 80%. Probability одна сделка в первые 3 месяца: 90%.

10.2. Если ничего не происходит (anti-patterns)

  • Превышение outreach без качества: 50 generic LinkedIn DMs = 0 результат
  • Слишком высокий ticket request: $100k+ commission в первой сделке = nobody trusts a stranger
  • Слишком низкий ticket: $500 commission = можно не делать
  • Wrong category: не в твоих research-strengths
  • Слишком техничный pitch: отпугивает закупщиков, говори как с коллегой

10.3. Что делать когда заработает

После первой сделки:

  • Document everything — что сработало, какой profile клиента, какой price-point
  • Ask for referrals — каждый closed client может дать 2-3 referrals
  • Replicate — найти ещё 30 похожих компаний, повторить outreach с lessons learned
  • Iterate — каждые 30 дней review numbers, удваивать что работает

11. Что точно НЕ делать

11.1. Не покупать ботов и spam-сервисы

«Software, которое отправит 10,000 LinkedIn DMs за вас» — гарантированный ban LinkedIn account и возможные юридические последствия. Не используй. Никогда.

11.2. Не работать без contracts

Даже первая сделка должна иметь:

  • Чёткий agreement (можно simple PDF на 1 страницу)
  • Pre-payment 30-50%
  • Clear delivery timeline
  • Quality acceptance criteria

Хэндшейк-сделки рушатся. Документы защищают.

11.3. Не пытаться продать всё всем

Specialization > generalization. Лучше expert в 2 категориях, чем mediocre в 20.

11.4. Не игнорировать customs data

Если ты не используешь customs data — ты на 5 лет позади профессиональных procurement-агентств. Это must-have, не nice-to-have.

11.5. Не верить «AI-волшебным» инструментам

  • «AI-powered lead generation» — обычно скрейпинг + spamming
  • «AI sales coach» — basic GPT с маркетинг-обёрткой
  • «AI cold email writer» — не лучше чем твой прямой контроль через Claude

Используй Claude Code напрямую, он сильнее любого middle-layer wrapper-сервиса.

12. Связь с другими исследованиями

  • Solo-founder-strategy — общий стратегический контекст
  • Operational pathways — структура (Shanghai WFOE, HK Co, banking) для legitimate operations
  • China-LatAm — каталог 25 китайских компаний для портфеля и для sourcing-rec
  • AI-power bottleneck — категория specialization (трансформаторы)
  • Energy transition chokepoints — категория specialization (lithium/battery components)

Этот документ = tactical layer к стратегии.

13. Справочник непонятных слов

B2B (Business-to-Business) — продажа от бизнеса к бизнесу.

CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения одного клиента. CAC = total marketing/sales spend ÷ new customers.

CRM (Customer Relationship Management) — система управления клиентами. Notion, HubSpot, Salesforce — примеры.

Cold outreach — холодный контакт. Когда ты пишешь незнакомому человеку без предварительного знакомства.

Customs data — таможенные данные. Информация о международных trade операциях, обогащённая привязкой к компаниям.

HS-код (Harmonized System) — международный код товаров. Каждый товар имеет 4-10 значный код. Используется в customs declarations.

Hot lead — горячий клиент. Потенциальный клиент с явной потребностью и/или сильной активной фазой принятия решения.

ИНН (Идентификационный номер налогоплательщика) — российский tax ID компании. 10 знаков для юр.лица.

KOL (Key Opinion Leader) — китайский эквивалент influencer’а. Важная роль в Chinese marketing.

Letter of Intent (LOI) — письмо о намерениях. Не юридически обязывающий документ, но показывает serious intent. Хорошо иметь до подписания формального contract.

MAU (Monthly Active Users) — месячные активные пользователи. Ключевая метрика для любой digital platform.

MOQ (Minimum Order Quantity) — минимальный объём заказа.

Outreach — холодный охват. Прямой контакт с potential clients.

PoC (Proof of Concept) — доказательство концепции. Маленький pilot project, чтобы показать что идея работает.

Procurement — закупки. В крупных компаниях — отдельный department.

Quote / RFQ (Request for Quote) — запрос на цену. Когда покупатель просит «дайте цену на эти specs».

Sole-source — единственный поставщик. Когда у компании только один supplier для категории.

Trojan horse strategy — стратегия троянского коня. Сначала даёшь ценность, потом получаешь return.

UTM-параметры — параметры в URL для tracking источника трафика.

Yandex Wordstat — Yandex’овский tool для анализа search volume русских поисковых запросов.

Yandex.Метрика — analytics для русского web-traffic. Аналог Google Analytics.

Альта-Софт — российский провайдер customs data analytics. Используется Russian importers и export-консалтерами.

Импортозамещение — государственная политика РФ по замещению импортных товаров российскими (или из дружественных стран).

Откат (kickback) — нелегальная commission, которую procurement manager получает от поставщика лично, обычно в наличных или через third-party. Распространено в Russian B2B.

Парсинг данных — programmatic extraction данных с веб-сайтов. Часто легальный, иногда серая зона.

Подписка на customs data — paid access к agregator’у таможенных данных.

Спам — нежелательные коммерческие сообщения. Нелегально в большинстве юрисдикций без opt-in.

14. Главное на одной странице — итоговый action

Сегодня (вторник 24 апреля):

  • Subscribe Альта-Софт ($200/мес)
  • Subscribe LinkedIn Sales Navigator (free trial)
  • Choose one product category for focus

Эта неделя:

  • Build list of 30 target companies в выбранной категории
  • Personal research для каждой (через Claude Code agent)
  • Подготовь outreach templates

На следующей неделе:

  • 30 personalized outreach messages
  • 5-10 calls planned for week 3
  • Active conversations начались

Через 30 дней (24 мая):

  • Первая закрытая сделка
  • Documented playbook для replication
  • Plan next 60 days

Автор: Ivan Kokin (伊万) Shanghai · Research · Sourcing · Operations

Цель — не «оптимизировать воронку». Цель — найти первого клиента когда воронки нет.

Version 1.0 · 24 апреля 2026