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.

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.

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.

Continue reading
Consensus-hugging — это бизнес-модель sell-side, не баг. Differentiated conviction, tracked and dated — единственный edge, который компаундирует.
Methodology v3.0

В этом выпуске

Архив
Methodology

Methodology, not opinions.

Цель этого издания — не публикации, а edge. Не «что я думаю», а «какие вероятности я ставлю, при каких условиях разворачиваюсь, и какой Brier Score у моих прошлых прогнозов».

Исследования строятся на иерархии источников L1–L5, forensic-аудите каждого ключевого источника, базовых частотах исторических аналогов, FEV-декомпозиции (Fundamentals / Expectations / Valuation), проверке reflexivity и pre-mortem перед публикацией.

Каждая статья добавляет 10–20 probabilistic claims в публичный forecast log с условиями фальсификации. Раз в квартал — расчёт Brier Score, калибровочная панель. Так методология превращается в измеримый актив.

About the author