Cold outreach в B2B: кейсы, ошибки и использование AI

Новый выпуск подкаста B2B Marketing Leaders на русском языке, на этот раз поговорили про холодный аутрич. Обсудили успешные кейсы, ошибки, юридические риски и про работу маркетинга в связке с продажами.

Спикеры:

• Роман Снегирев, Chief Marketing Officer в Spotware Systems
• Вадим Меннанов, Director of Growth Marketing в Juro 
• Ольга Камылевич, Integrated Marketing Lead в Xsolla

О чем поговорили:

Ольга Камылевич поделилась кейсом заказной разработки под Salesforce. Средний чек от $50-100 тыс., длинный цикл, и одним холодным аутричем продажи не закрывались. Команда за неделю пересобрала ICP - новый профиль на 30-40% отличался от старого. Добавили buying groups, вручную перепроверили контакты, подключили LinkedIn Ads и Sponsored Messaging. Когда ответов было мало, быстро собрали три офлайн-мероприятия по 40-50 человек. Получился микс outbound, ABM и теплого контакта. За год количество MQL утроилось, доля SQL выросла примерно с 23% до 50%. Закрыли контракты и помогли компании выйти из ситуации, когда не хватало денег на разработку.

Роман Снегирев описал ситуативный аутрич в узком fintech. Целевой рынок около тысячи компаний, многие уже в CRM. Один из сильных сценариев - реакция на технические сбои у конкурентов. Команда быстро находит клиентов конкурента и пишет коротко: не обыгрывает чужую проблему, а предлагает пользу - аудит, разбор доступности системы - и рассказывает про сильные стороны продукта. Конверсия при таком подходе в 2-3 раза выше обычной.

Вадим Меннанов рассказал, как команда автоматизировала аутрич после вебинаров и офлайн-мероприятий. В HubSpot фиксируют, кто был и с кем из команды реально виделся. SDR берет этот контекст и готовит персонализированное письмо - от имени тех, кто общался с человеком на площадке. Reply rate вырос примерно в 30 раз.

Дальше Вадим рассказал про по-настоящему холодный аутрич в Juro с использованием AI. Чтобы агент составлял осмысленные тексты писем, команда собрала базу в BigQuery: зеркало HubSpot, платные каналы, переписки отдела продаж и саммари звонков. Агент берет контекст оттуда, а если данных мало - обогащает через Apollo и Clay. Сообщения уходят через Lemlist в email, LinkedIn и WhatsApp. Новая версия работает на всей buying team и по очереди пишет юридическому отделу, продажам, маркетингу и HR с паузой примерно в неделю.

Отдельно обсудили, что не сработало. Роман сказал, что buying groups в их нише почти бесполезны: решение принимает основатель или генеральный директор. Его принцип простой - письмо не должно портить отношения. Если вы понимаете, что есть вероятность, что человеку уже не захочется открывать следующее письмо от вас, формулировку нужно менять. Вадим описал проблему эпохи AI. Даже сверхперсонализированные письма от топовых моделей дают низкий open rate, потому что объем холодных рассылок растет геометрически. Одного cold outreach уже недостаточно. Ольга рассказала о неудачном кейсе туристического агрегатора, где почти год строили продукт и через аутрич искали партнерства с туроператорами. В итоге выяснилось: API партнеры не дадут, а юридически расшириться компания не может. Проект закрыли. Прежде чем массово писать по базе, нужно понять продукт, рынок и ограничения.

В завершении выпуска обсудили работу над аутричем в связке с продажами. Роман считает, что аутрич должен идти от реальных менеджеров по продажам, а не от выдуманных имен. Важнее качество встреч: meeting notes, talking points, разбор звонка. Ольга сказала, что порядок в данных на многих проектах пока мечта, а работа с продажами - постоянный труд. Маркетингу нельзя сидеть в стороне: нужно смотреть, что показывают клиентам и не продают ли то, чего еще нет в продукте.

Посмотреть выпуск на YouTube и VK Видео
Послушать выпуск на Mave, Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify
Больше инсайтов из разговора с экспертами можно прочитать в статье на нашем сайте: https://modumup.ru/blog/6dj33g0mf1-cold-outreach-v-b2b-keisi-oshibki-i-ispo

TRUST фреймворк

На прошлой неделе мы провели TRUST 2026 - нашу шестую ежегодную онлайн-конференцию. Раньше она называлась Social Selling Con, сейчас мы сместили фокус на то, как B2B-компаниям привлекать крупных клиентов на рынке, где AI сделал всех одинаковыми, и уже непонятно, кому можно доверять, кто не подведет и не завалит проект - и заказчики ушли обсуждать это все в dark social.

Я поделилась TRUST-фреймворком, который мы используем в ModumUp.
В нем три компонента:

1. Build relationships - social selling, развитие комьюнити, нетворкинг на ивентах и все, что помогает вам развивать отношения с конкретными людьми в целевых компаниях

2. Build your own authority - вебинары и live-форматы, подкасты, newsletter, глубокий экспертный контент и кейсы

3. Borrow authority - стратегические партнерства, analyst relations, медиа, инфлюенсеры, приглашенные спикеры - чужие сильные бренды усиливают ваш

Как эти три компонента могут работать вместе? Делюсь одним из вариантов, вы можете придумать свой.

1) в центре подхода - комьюнити. Берете список целевых компаний и через social selling приглашаете в него нужных людей

2) внутри комьюнити строите отношения с участниками и по возможности влияете на нарратив в dark social

3) дальше делаете публичные форматы вместе с участниками комьюнити: вебинары, подкасты, текстовый контент - так растет ваша authority на рынке

4) когда участники выступают с вами и поддерживают контент на своих ресурсах, вы еще и заимствуете их authority

Наш пример - это B2B Marketing Leaders, два комьюнити и два подкаста (русскоязычные и англоязычные). Комьюнити invite-only, в них уже больше 500 B2B-маркетологов. На текущий момент благодаря этому подходу агентство ModumUp закрыло 5 B2B-сделок (enterprise и зрелые стартапы), ROI выше 400%.

На клиентских проектах похожие механики помогли привлечь сделки на $20+ млн с еще более высоким ROI.

Во вложении прикрепила презентацию моего выступления - если захотите углубиться детальнее, welcome! :)

Записи конференции TRUST 2026

Недавно прошла шестая ежегодная онлайн-конференция TRUST от нашего агентства ModumUp с крутейшими спикерами из Kyndryl, Columbus McKinnon, Harbinger и Red Sky Health. На конференции обсудили, как B2B-компании выстраивают доверие к бренду и привлекают enterprise-клиентов в эпоху AI.

Очень рады высокому отклику: конференция получила 685 регистраций из 58 стран и 103 зрителя в онлайне. Спасибо всем, кто присоединился! 😊

Конференция началась с моей презентации, в которой я поделилась TRUST-фреймворком, который мы используем в ModumUp. В нем три компонента: build relationships, build your own authority и borrow authority. В центре подхода - комьюнити: через Social Selling приглашаете нужных людей из целевых компаний, внутри строите отношения, а дальше публичные форматы вместе с участниками усиливают ваш authority и помогают усиливать вашу репутацию за счет заимствования их authority. Наш пример - B2B Marketing Leaders, два комьюнити и два подкаста (русскоязычные и англоязычные). В них уже больше 500 B2B-маркетологов. Благодаря комьюнити мы заключили 5 сделок и получили ROI выше 400%. На клиентских проектах похожие механики помогли привлечь сделки на $20+ млн. В предыдущем посте рассказала о своей презентации подробнее.

Dmitry Suvorov, Senior Marketing Manager в Harbinger, говорил о том, что сегодня легко нарастить объем коммуникаций, но доверие от этого не появляется. В Harbinger доверие к бренду на рынке США выстраивали через Social Selling. Начинали не с аутрича, а с контента, который помог компании запомниться. Например, пост о том, почему Harbinger решил проектировать грузовик с нуля, набрал 55 000 просмотров. С начала года Social Selling принес 340 лидов, сделки на сумму $1,25 млн и $7,4 млн в пайплайне.

Priyanka Dasgupta, Director, Field Marketing - US Alliances в Kyndryl, поделилась, что в B2B важно не столько сам месседж, сколько человек, который его транслирует. Сотрудникам доверяют больше, чем бренду, поэтому в Kyndryl доверие выстраивают через employee advocacy. На примере Google Cloud Next она показала, как Kyndryl собрала вокруг события сотрудников, экспертов, партнеров и внешних лидеров мнений. Advocacy была центральной частью работы, которая повлияла примерно на $40 млн пайплайна.

Elsa Velasco Paul, Senior Marketing Manager в Columbus McKinnon, говорила о том, что просто попасть в выдачу или получить упоминание бренда уже недостаточно. Важно создавать полезный, оригинальный и доступный контент, который будет видимым через AI-поиск и будет цитироваться нейросетями. На примере Crosby она показала, как demo days и обучение превращают практическую экспертизу в публичные материалы, которые продолжают работать и после события. Обучающие программы Crosby уже охватили больше 600 000 человек, а партнеры помогают добавлять к этой экспертизе контекст и расширять ее охват.

Doug Kimball, Head of Marketing в Red Sky Health, завершил программу темой borrowed authority - как сделать голос компании заметнее с помощью аналитиков и B2B-инфлюенсеров. В Red Sky Health регулярные брифинги с Gartner сначала привели к упоминанию компании в материалах аналитика, а затем к сделке с клиентом, который увидел Red Sky Health в отчете. В другом кейсе Data Avengers привлекла 454 MQL за четыре недели и помогла компании получить охват, которого она не смогла бы добиться самостоятельно.

Подробную статью с конспектом выступлений спикеров можно прочитать по ссылке: https://modumup.com/blog/trust-2026-how-b2b-companies-win-enterprise-clients-in-the-ai-era

Запись конференции можно посмотреть по ссылке: https://www.youtube.com/playlist?list=PLYO6FNoQAhYA

Data-driven B2B marketing: как данные помогают лучше понять клиента и найти новые возможности для роста бизнеса

Подготовили 15-минутное видео с самыми лучшими инсайтами про data-driven B2B-маркетинг. 

Спикеры:

• Dina Habib O'Mara, Global, Industry Partner Strategy, GTM Co-Sell Lead at Microsoft
• Christiaan Davel, Global Marketing Manager at Hilti Group
• Kristi Berg McCutchen, Global Marketing Executive at aXs, recent VP of Marketing at T-Mobile

О чем поговорили:

Dina поделилась кейсом, как Intel пересобрала go-to-market-подход для глобальных системных интеграторов. Задача была в том, чтобы помочь партнерам продвигать решения Intel, создавать больше возможностей для продаж и дать команде продаж нужные инструменты для работы с клиентами. Для этого команда Dina объединила разрозненные данные о партнерах и клиентах в единый хаб с учетом GDPR и интегрировала его с ICP-системами и Salesforce. В результате подход можно было масштабировать с одного партнера на шесть приоритетных глобальных системных интеграторов.

Kristi рассказала кейс, как аналитические команды в AWS и Google Cloud использовали данные из CRM, информацию о компаниях и intent-сигналы для оценки перспективности аккаунтов и отдельных buying groups. Например, если одна команда уже пользовалась их продуктом, а другая работала с конкурентом, модель показывала потенциальную точку роста. Buying groups получали цветовой приоритет в зависимости от степени вероятности сделки и потенциала для увеличения share of wallet. Подход сначала тестировали на отдельных аккаунтах, а затем масштабировали, определяя также, какие партнеры - VAR, alliance partners или GSI - могут помочь выйти на нужные подразделения клиента.

Christiaan рассказал, как в Hilti Group команда маркетинга сопоставляла данные об использовании софта, этапы строительных проектов, инженерные спецификации и account-based buying data, чтобы определить момент, когда продукт становится релевантным для клиента. Это помогло предоставить аккаунт-менеджерам более качественные и своевременные лиды, что привело к росту продаж. Перед масштабированием гипотезы проверяли с текущими клиентами.

Также обсудили использование AI для data-driven маркетинга. 

Kristi рассказала о своем опыте на примере записей executive briefings. С согласия клиентов AI собирал из разговоров c клиентами обратную связь и следующие шаги для команд, отвечающих за продукт, ценообразование и подготовку коммерческих предложений. То, на что раньше уходили недели и месяцы, теперь занимало часы. Это помогло определить проекты, которые можно запустить уже в текущем финансовом году, а также найти задачу, для которой конкуренты еще не предлагали решения.

Dina дополнила Kristi и добавила про важность контроля результатов, которые выдает AI. По оценке Forbes Insights и Fivetran, ошибки AI могут обойтись B2B-компаниям в $10 млрд. Поэтому все результаты AI должен проверять человек - и на качество, и чтобы не получать одинаковые шаблонные сообщения. Christiaan привел пример из Hilti: он помогал обучать модель для инженеров-конструкторов на предыдущих вопросах пользователей. AI хорошо обрабатывал эти данные, но без проверки эксперта неподходящий ответ мог попасть прямо к клиенту.

Отдельно обсудили, как меняется сам подход к data-driven маркетингу в B2B. Dina также отметила, что маркетинговая воронка больше не линейная: одного MQL уже недостаточно, нужно смотреть на всю buying group и сигналы от разных участников покупки. По данным Forrester, в такой группе в среднем 12-14 человек. Christiaan добавил, что избыток данных может увести от выбранного курса, поэтому интерпретировать их нужно через стратегию. В SaaS данные об использовании продукта также помогают лучше понимать клиента и постоянно давать ему ценность, предотвращая отток до того, как он станет проблемой.

Посмотреть видео можно на YouTube: https://youtu.be/CCaQxFVQN5o 
Еще больше инсайтов про data-driven B2B marketing от экспертов можно прочитать в статье по ссылке: https://modumup.com/blog/data-driven_b2b_marketing

Спам, который мы заслужили 😄️️️️️️
мне, кстати, понравились подход и персонализация - можно взять на заметку.
И если бы в США это все не стоило космических денег, я бы, может быть, даже ответила.

Какие аутрич-сообщения не вызывают отторжения у вас?

У нового клиента по Social Selling в LinkedIn один из первых постов получил 77,578 impressions. Это в 7 раз больше, чем у человека коннектов - завирусился, в общем. И это при средних 500-1,500 impressions до нас.

С одной стороны, прикольно, только начали работать, и сразу такой wow-эффект (так бывает не всегда). С другой, я всегда скептически отношусь к погоне за вирусными постами и большими охватами.

Что важно в этом проекте, 42% посмотревших пост - из нужной нам отрасли (у клиента очень узкое отраслевое решение) и 100% из нужного гео. Это намного ценнее, чем количество просмотров.

LinkedIn дает хорошую разбивку по отраслям, должностям, гео и даже по конкретным компаниям, люди из которых видели пост.

Оценивать надо в первую очередь качество просмотров, а не количество.
Даже если 10 человек увидят пост, но это супер целевые люди из нужных компаний, это намного лучше, чем пост, который завирусился на десятки тысяч совершенно нецелевых людей.

Ну и не забываем, что контент - это лишь один из элементов Social Selling, и не самый главный, а скорее поддерживающий. Основные результаты приходят из личных сообщений, того самого персонализированного аутрича.

Была вчера на TechCrunch Disrupt - первый день. Делюсь инсайтами.

Начала я с очень оптимистичной сессии "What Happens When OpenAI Ships Your Roadmap?". Дискуссию вели венчурный капиталист, CEO Webflow и CEO какой-то опенсорс-платформы.
Ну что делать в такой ситуации - думать, как меньше зависеть от конкретных фич и давать больше ценности за пределами всего этого. Я в связи с этим думаю, что наш путь с построением комьюнити хороший, да и услуги по привлечению крупных клиентов, которые предоставляет наше агентство, находятся за пределами AI (хотя AI мы активно используем) - тут мы тоже в уверенной позиции.

Пообщалась с инвесторами, тоже говорят, что да, продукт и разработка уже не так важны, это относительно легко может сделать каждый. Самое важное - отношения с людьми.

Ну и про то, что венчур смотрит на скорость роста. 30% от месяца к месяцу выглядит для них круто. Но по факту все смотрят на разное. Я лично знаю несколько фаундеров, которые успешно поднимали раунды 3-5М долларов без такого роста, имея только пару пилотов с компаниями, которые затем отвалились. Ну и в целом для B2B с длинным циклом сделки такой рост именно от месяца к месяцу выглядит нереалистичным.

Понравился инвестор, который говорил, что он loves eating glass - в смысле, что любит трудности и не боится инвестировать в сложные b2b, где до сделок путь тяжелый и неблизкий.

Другой инвестор делился, что при принятии решения смотрит на вас как на фаундера, на трекшн и на то, кто уже вас поддерживает (ангелы, партнеры, другие vc и т.п.)

Еще мне было интересно про physical AI - надоело уже, что AI решает только интеллектуальные задачи, а сервисы в физическом мире в США дорогие, между прочим 😄️️️️

В общем, оказалось, что physical AI - это не только роботы, это еще и биотех (молекулы, клетки), автоматизация лабораторий, картография, космос и производство.

Еще была на сессии про безопасность и trust в связи с AI - тоже супер горячая тема сейчас. Основной вывод в том, что нельзя контролировать AI с помощью AI, т.к. это вероятностные технологии, а значит, нестабильность. Контролировать AI и делать его безопасным можно только с помощью более жесткой математики и конкретных предсказуемых алгоритмов и скриптов. Мы, кстати, тоже такое практикуем, чтобы AI не наделал ненужных дел 😄️️️️️️

В общем, было весело, а сегодня новый день - новые инсайты.

Как создавать B2B-контент, полезный для клиентов и эффективный для бизнеса

Подготовили 15-минутное видео с лучшими инсайтами контент-маркетинга в B2B.

Спикеры:

• Ирина Чернова, Demand Marketing Manager EMEA&LATAM в NetApp
• Александра Лобода, Partner Marketing Lead Middle & Eastern Europe в SAP
• Иван Астахов, ex-Chief Marketing Officer в Jet Finance
• Вероника Савченко, Sales and Marketing Specialist в Spreadym

Что обсудили:

Ирина поделилась ABM-кейсом NetApp с крупной нефтяной компанией на Ближнем Востоке, где контент помог начать диалог с целевой аудиторией. Команда узнала, что у клиента готовятся AI-проекты, нашла нужные контакты и сделала для них отдельную персонализированную страницу о том, как NetApp может помочь с инфраструктурой для таких проектов. Эти сайты помогли начать диалог с потенциальными клиентами, который затем перерос в визит специалистов NetApp к заказчику. Дальше команда готовила материалы уже под конкретные вопросы клиента и стадию отношений с ним. По словам Ирины, контентом в таком случае может быть не только страница или документ, но и, например, воркшоп - главное, чтобы он давал клиенту информацию, которая нужна ему для принятия решения.

Вероника рассказала, почему для сложных B2B-продуктов особенно важен контент, который показывает продукт в работе. Потенциальному клиенту недостаточно увидеть скриншоты: ему нужно понять, как решение будет работать именно с его задачей. Поэтому команда использует видео с демо-моделями и разбирает конкретные сценарии использования. Отдельно Вероника отметила важность отраслевой экспертизы. В сложных индустриях клиенту трудно доверять человеку, который вчера рассказывал про сельское хозяйство, а сегодня позиционирует себя экспертом в металлургии.

Александра рассказала о двух примерах из своей практики.
В первом случае ее команда заметила,самым популярным видео на YouTube-канале компании оказался полуторачасовой ролик с далеко не идеальной съемкой, в котором простыми словами объяснялось, что такое ERP. Именно он собрал больше просмотров, чем более качественно снятые материалы. Александра поделилась выводом, что аудитории важно не качество видео, а то насколько простым и понятным языком в нем рассказывается сложный, релевантный для аудитории материал.
Вторым примером Александра дополнила этот вывод.Ее команда подготовила для партнеров готовые наборы контента для проведения кампаний, но партнеры почти ими не пользовались. Тогда материалы решили не переделывать, но по-другому упаковать: разделили их по индустриям и добавили релевантные изображения. Сам контент практически не изменился, но благодаря удобной для партнеров “упаковке” его использование выросло в разы.

Иван столкнулся с похожей ситуацией при выходе компании на новый рынок. Команда начала делать отдельные кампании под разные индустрии: меняли визуалы, примеры и часть контента. Такой кастомный подход привлек много откликов на странице записи на демо и помог привлечь аудиторию на мероприятие. При этом полностью переписывать материалы под каждый сегмент не потребовалось - важнее было показать клиенту, что компания понимает именно его отрасль.

Отдельно обсудили использование AI в контент-маркетинге.

Иван использует его как помощника для рутинных задач: например, чтобы собрать структуру статьи или черновик контента. Вероника отметила, что AI пока не хватает глубины в сложных отраслевых темах: специфику, которую специалист знает из практики, модель часто не учитывает. Александра поделилась, что AI оказался эффективен для  создания локализованных видео: команда записывает исходный ролик и переводит его на разные языки с помощью Synthesia. Такие видео используют, в том числе, для внутренних обучающих материалов. Ирина использует AI для первых драфтов писем и сценариев видео, но переводы команда всегда проверяет с нейтивами.

Посмотреть выпуск на YouTube, VK Видео, Rutube и послушать на Mave.

Больше инсайтов про контент-маркетинг в B2B от экспертов можно прочитать в статье по ссылке: https://modumup.ru/blog/content_marketing_in_b2b

Расскажу про второй день TechCrunch Disrupt.

Была на сессии со спикером из NVIDIA про physical AI и про то, когда же роботы дождутся своего ChatGPT moment. AI пока плохо понимает законы физики, но как сказал спикер, give it a year. Затронули тему гуманоидных роботов: ноги нужны, чтобы работать на неровных поверхностях, в остальных ситуациях можно обойтись без гуманоидов.

Bill Tai, инвестор в Canva, Zoom, Twitter и другие компании, рассказал, что крутые стартапы рождаются на пересечении сильного фаундера и перспективного рынка. Сначала он анализирует индустрию, а затем уже бэкграунд человека. Canva и Zoom хорошо поняли use case + и оба фаундера были second-time founders.

Хвастался стартапом, который растет на 10% от месяца к месяцу. Сравниваю это со словами инвестора, с которым общалась в первый день - он ищет рост 30% от месяца к месяцу. Думаю, что здесь играет роль стадия (чем раньше, тем более быстрый рост ожидается) + действительно ожидания инвесторов могут быть разными.

Про Twitter: иногда сам продукт так цепляет, что инвестор ищет выход на фаундера. Он нашел пост фаундера, где тот указывал свой email, связался с ним, приехал в Лондон и сделал оффер.

У других инвесторов я тоже встречала мысль, что эффективнее у них получается самим искать фаундеров через публичный контент, чем пробираться через поток входящих сообщений. Storytelling почти все назвали самым важным. История должна быть bigger, чем то, что есть сейчас.

Про cold outreach на инвесторов мнения разошлись. Одна инвестор сказала, что никогда не инвестировала в тех, кто так заходил. Другая - что это нормально, но просьба писать сразу к делу. Ну и она сама аутричит фаундеров и надеется, что ее аутрич тоже их не бесит. Можно заходить через LPs - найти тех, кто положил свои деньги в конкретный фонд и попытаться через них добраться до самого фонда. Важно показывать unfair advantage - доступ, которого нет у других, серьезные технологии, что угодно, что отличает от других.
Нетворкинг в личных сообщениях также работает эффективнее, если он привязан к ивенту/конференции или происходит через теплое интро.

Говорили про осознанность в выборе инвесторов. Важно думать, кого хочешь видеть в своем cap table, кто из инвесторов будет реально полезен. Хорошо иметь internal champion внутри фонда. Angel groups тоже бывают полезны, т.к. ангелам обычно не все равно.

Идти в фонд, который инвестировал в ваших прямых конкурентов, не стоит. В большинстве случаев инвесторы откажутся инвестировать. Другой вопрос, если вы дополняете друг друга - это может быть интересно.

Еще шаблонные мудрости от инвесторов:
• underpromise and overdeliver
• if you ask for money, you'll get advice. if you ask for advice, you'll get money

Была на круглом столе о GTM на крупные компании. Один стартап продает ритейлу защиту от фрода через демо, где они осуществляют фрод, а потом рассказывают, как от него защититься. Такой шокwow effect. Другие тоже делились, что ключевое в продажах - это демо, оно должно быть персонализированным и показывать, как можно решить реальные проблемы энтерпрайза. Я поделилась, как мы привлекаем целевых людей из крупных компаний в комьюнити и строим с ними отношения, которые затем естественным образом конвертируются в лиды и сделки. Еще обсуждали, что важно выстраивать для себя карту влияния внутри корпораций и строить отношения с разными людьми, а не надеяться на одного champion - тем более сейчас, когда ваш чемпион очень внезапно может попасть под lay-off.

Еще во второй день побывала на классной руфтоп-вечеринке, где было много знакомых русскоязычных ребят - было очень приятно со всеми увидеться и пообщаться 😊️️️️️️

А в третий день я почти не была на Disrupt - готовилась к митапу нашего комьюнити B2B Marketing Leaders. О нем расскажу отдельно.

Как B2B-компании оценивают лиды и находят новые opportunities

Подготовили 15-минутное видео с лучшими инсайтами из нашего англоязычного выпуска подкаста B2B Marketing Leaders про лиды в B2B-маркетинге.

Спикеры:

• Ralff Tozatti, Global Director Marketing AI Strategy, Systems & Automation в Thomson Reuters
• Hitendar Sethi, Director Product Marketing | AI Security в Palo Alto Networks
• Rahul Agarwal, Product Manager в Trystar

О чем поговорили:

В Thomson Reuters в какой-то момент поняли, что разные бизнес-юниты по-разному трактуют MQL,SAL и opportunity. Поэтому команда вместе с Gartner и Forrester описала каждый этап воронки и закрепила единые определения в CRM компании. Задача была простой: чтобы маркетинг и продажи одинаково понимали, что считать лидом, и когда он переходит на следующий этап. При этом главная метрика для команды - не количество лидов, а объем pipeline и то, какая его часть в итоге конвертируется в продажи.

Rahul поделился, как это устроено в Trystar. Компания производит сложное промышленное оборудование с длинным циклом сделки, поэтому если человек спрашивает, например, может ли компания поставить конкретный трансформатор, скорее всего, он уже изучил рынок и понимает, что ему нужно. Дальше продажи оценивают возможности производства, необходимую кастомизацию, цену и маржинальность и только после этого переводят контакт в opportunity.

Hitendar рассказал, что команда стала строже относиться к тому, кого вообще считать лидом. Вместо MQL они используют MEL - marketing engaged lead. Одного скачивания ebook или заполненной формы недостаточно. Чтобы человек попал в воронку, команда хочет увидеть несколько сигналов интереса. Это особенно важно в AI-эпоху, где много шума - одно действие покупателя еще мало о чем говорит. 

Также обсудили разницу во взглядах маркетинга и продаж на качество лидов. По опыту Hitendar, продажи интересуют не сами лиды, а потенциальные сделки. Поэтому маркетинг старается смотреть не на отдельного человека, а на весь аккаунт в целом: кто из компании взаимодействует с контентом, какие темы интересуют этих людей, и к каким продуктам они проявляют интерес. Так команда продаж получает не просто список контактов, а более полную картину по потенциальной сделке.

Еще один большой блок был про качество данных. Thomson Reuters работает с CDP-командой и использует AI и данные сторонних провайдеров для заполнения пробелов, проверки информации и чистки базы. Ralff рассказал, что в пяти пилотах такая работа с данными повысила конверсию на ~12–15%. 

Обсудили и использование AI. Ralff применяет его не для персонализации под каждого отдельного человека, а для небольших сегментов с похожими сигналами и событиями. AI помогает быстро адаптировать базовое сообщение под каждый такой сегмент, а человек уже проверяет финальный вариант. 

В Trystar сделали собственного AI-агента, в который загрузили бренд-гайдлайны, информацию о продуктах и профили целевой аудитории. Он помогает быстрее готовить контент, а команда также тестирует AI для lead scoring. При этом Rahul отметил, что критерии для оценки лидов нужно регулярно пересматривать на основе обратной связи от продаж.

Hitendar также поделился экспериментом с генеративным AI для создания кампаний. Команда Palo Alto Networks использовала Nano Banana и Sora для создания видео, рекламных кампаний, лэндингов и других материалов. По его словам, такую кампанию удалось произвести примерно в 1 000 раз дешевле, чем при традиционном подходе. Теперь команда смотрит, как это влияет на результаты.

Посмотреть выпуск можно на YouTube: https://youtu.be/FIRzuhyzNWM.
Еще больше инсайтов от экспертов по этой теме можно прочитать в статье по ссылке.

Обожаю эти разговоры о том, что аутрич не работает

Как же так, писать кому-то вхолодную? 😱
Навязываться что ли?

Есть же мечта, что клиенты будут приходить к вам сами из-за того, что у вас хороший контент, сайт, сарафанное радио.

Но реальность такова, что в B2B, особенно при выходе на крупных заказчиков, все равно нужен элемент проактивности - редко они сами ищут, оставляют заявку на сайте и т.п.

Так что аутрич нужен.

Другой вопрос, как этот аутрич делать:

• предварительный рисеч и обогащение данных, чтобы понять, что мы точно идем к тем, кому это надо

• персонализация

• механики, связанные с in-person ивентами - предложение встретиться на конференции, приглашение на закрытый ужин и т.п.

И много всего другого.

Например, в проекте с Harbinger мы искали компании в штатах, где есть требования по электрификации парков коммерческих автомобилей, и есть инсентив-программы (штат дает деньги на электрификацию). То есть, мы приходили к тем, кому это нужно, кому Harbinger реально может помочь. Это один из примеров, была еще привязка к конференциям и многое другое. Итого сделок на $1.25M + еще больше $7M в пайплайне уже на поздних стадиях.

И у других клиентов похожие результаты - благодаря проактивному подходу.

AI-generated content - почему геймеры устраивают скандалы, а LinkedIn-юзеры жрут как миленькие

Муж периодически рассказывает мне всякие скандалы из гейминга, что вот люди обиделись и захейтили игру из-за того, что узнали, что что-то там сделано с AI. Неуважение к игрокам, какой ужас!

А заходишь в LinkedIn, казалось бы, там люди не менее уважаемые, но при этом с удовольствием терпят AI-сгенерированный контент, дружно его поддерживают реакциями и комментариями и даже чаще всего делают это вручную, несмотря на то, что автор этого контента даже не пытался что-то вручную редактировать.

Почему так?

В гейминге ты приходишь в игру за удовольствием, ждешь только лучшего и не потерпишь всякого буллшита. Приходишь ради контента.

В LinkedIn ты приходишь, чтобы нужные люди тебя заметили. Ищешь работу или клиентов, или инвесторов, или еще кого-то. И намного важнее получается не сам контент, а тот, кто его создает. Если это контент вашего босса, вероятно, вы его поддержите, no matter what. Целевой клиент или инвестор что-то опубликует - вы будете неистово лайкать.

О чем это нам говорит? LinkedIn - это не контентная платформа, а в первую очередь платформа построения отношений. И это нормально, имеет смысл это принять и использовать в своих интересах.

Как B2B-маркетологи используют данные для роста продаж и работы с клиентами

Подготовили 15-минутное видео с лучшими инсайтами из нашего русскоязычного подкаста B2B Marketing Leaders про data-driven B2B-маркетинг.

Спикеры:

 • Ксения Горбунова, Distribution Marketing Manager, EMEA в Acronis
 • Вадим Кожин, CMO в VK Tech
 • Никита Стариков, Manager, Marketing Analytics and Insights в Sun Life

О чем поговорили:

Сначала спикеры поделились кейсами, как в их компаниях используют данные для повышения эффективности маркетинга.

Ксения рассказала о программе мотивации партнеров в разных регионах. Команда Ксении анализировала отчеты о результатах кампаний и заметила, что в Великобритании партнеры охотно принимали подарки, а в скандинавских странах зачастую от них отказывались. Причина выяснилась из разговоров с партнерами: их беспокоили налоги на полученные подарки. При этом вместо дорогих призов лучше работали ваучеры в обычные магазины. Сделав такие выводы, команда Ксении адаптировала программу под каждый регион.

Вадим рассказал, как ежегодный brand health tracking помог ему увидеть восприятие продукта на фоне конкурентов, найти нишу для отстройки и выбрать ассоциации, которые стоит развивать. В VK данные используют и для анализа воронки: находят этапы, на которых теряются клиенты, разбираются в причинах и ищут способы повысить конверсию.

Никита поделился опытом работы с существующими клиентами и партнерами Sun Life. Еще около десяти лет назад его команда стала с помощью SaaS-инструментов массово формировать персональные предложения для отдельных клиентов и оценивать их эффективность. Для этого анализировали историю взаимодействия клиентов с продуктом: сколько времени они проводят в личном кабинете, какие функции используют, что загружают. Если клиент не использовал часть возможностей продукта, команда подсказывала, как получать больше пользы, например просмотров или лидов. По опыту Никиты, такие сообщения лучше воспринимались, т.к. это была помощь клиентам, а не попытка допродажи.

Отдельно обсудили использование AI для анализа данных. Ксения рассказала, что по ее опыту Copilot пока уступает ChatGPT, но корпоративные данные во внешние модели загружать нельзя, поэтому она использует Tableau. У Никиты похожие ограничения, поэтому команда разрабатывает внутренний аналог. Вадим отметил, что может использовать ChatGPT только для небольших обезличенных массивов, например для сегментации или прогнозов, но не для полноценного анализа внутренних данных.

Обсудили и то, какими навыками должны обладать маркетологи в эпоху AI. Никита выделил критическое мышление: цифры нужно рассматривать в контексте и в динамике, и не принимать решения по отдельным значениям. Ксения добавила, что важны опыт и насмотренность, а идеи AI стоит использовать как отправную точку, а не готовую инструкцию. Вадим назвал три направления: умение объединять системы и работать с данными для продуктов с большим числом клиентов, эмпатию и эмоциональный интеллект при работе со сложными buying groups, построение бренда и эмоциональной связи с аудиторией.

В завершение разговора обсудили метрики. Вадим считает ключевыми такие метрики как LTV и CAC: вместе они показывают экономику привлечения и ценность клиента. Никита отметил, что средние значения могут скрывать дорогие и неэффективные каналы, поэтому показатели нужно анализировать в разрезе конкретных тактик. Для Ксении в региональном маркетинге особенно важно ежемесячно и ежеквартально отслеживать влияние кампаний на продажи и pipeline, а также engagement rate контента среди клиентов и партнеров.

Посмотреть видео можно на YouTube, VK Видео, RuTube и послушать на Mave

Больше инсайтов про data-driven B2B-маркетинг от экспертов можно прочитать в статье по ссылке: https://modumup.ru/blog/data_in_b2b_marketing

Какие я сейчас вижу изменения в B2B-маркетинге

Раньше было две крайности: brand awareness через контент, мероприятия и т.п. и лидген - холодный и беспощадный.

Сейчас brand awareness уже не так хорошо работает, потому что любой может нагенерировать тонны контента с AI.

Лидген холодный тоже не так хорошо работает, потому что из-за того же самого AI все друг друга жестко заспамили.

Ну и в целом из-за всего этого возник кризис доверия.

Поэтому работают в первую очередь механики, направленные на построение отношений и доверия:

- развитие комьюнити
- закрытые ужины
- другие in-person механики, но не массовые, а где можно индивидуально пообщаться
- механики, где есть много разных тачпоинтов, растянутых во времени, включая in-person или 1-1 взаимодействия (это не совсем старый добрый автоматический lead nurturing, больше фокуса на построении отношений)
- social selling - да, если привязан к in-person ивентам или личным встречам

Что думаете об этом?
Замечаете ли такие изменения или в вашей индустрии / на вашем рынке все работает иначе?