Как автоматизация и ИИ трансформируют B2B SaaS: опыт Вадима Меннанова из Juro

Как привлекать лиды в узких нишах, почему аналитика действительно важна для роста и как использовать персонализацию, чтобы увеличить конверсию? На эти и другие вопросы отвечает Вадим Меннанов — директор по маркетингу и развитию в Juro.

— Какие ключевые тенденции в маркетинге вы видите в сегменте B2B SaaS на западных рынках и в России? Чем отличаются подходы к SaaS в этих регионах?

Главное различие между западным и российским рынками B2B SaaS заключается в доступности инструментов и каналов. На Западе широко используются такие платформы, как LinkedIn, а также базы данных, например, Apollo или Cognism, которые помогают находить и обрабатывать контакты. LinkedIn — ключевой инструмент для профессиональной активности: практически каждый сотрудник или соискатель имеет там профиль, который является аналогом резюме. Это создаёт удобную среду для автоматизации аутрича и позволяет легально парсить данные для холодных звонков и рассылок.

В России, напротив, LinkedIn заблокирован, и его популярность минимальна. Инструменты для работы с контактами либо отсутствуют, либо сводятся к нелегальным базам данных. Легальных и централизованных решений, как на Западе, попросту нет, и если там доминируют глобальные платформы, в России выбор ограничен и сосредоточен на местных ресурсах.

Оба региона объединяет тенденция к омниканальности. Раньше можно было фокусироваться на одном-двух каналах, но сейчас процесс принятия решения стал сложнее: пользователи взаимодействуют с брендом через множество точек касания. Так, Aviasales выяснили, что пользователь может посетить их сайт более 60 раз, прежде чем совершить покупку билета. В целом рынок движется в сторону усложнения процессов, увеличения числа каналов и повышения значимости аналитики для понимания пути клиента.

Также на Западе активно развивается борьба за приватность данных. Регуляторы вводят строгие правила, такие как GDPR, что ограничивает маркетологов. Например, в некоторых странах полностью запрещены холодные email-рассылки. Это создаёт дополнительные сложности для рекламных платформ и компаний, вынуждая искать баланс между эффективностью маркетинга и соблюдением приватности.

— У вас есть материал на тему «Dark Funnel». Можете подробнее рассказать, как компании используют эту стратегию для увеличения продаж, и в чём её основные преимущества? Применяете ли вы её в Juro?

Да, мы применяем стратегию «Dark Funnel» в Juro, и это, можно сказать, моя собственная разработка. Суть подхода заключается в том, чтобы работать с теми 98% пользователей, которые посещают сайт, но не совершают явных конверсий, таких как заявки на демо.

Как это работает? Система анализирует посетителей сайта с помощью сервисов, определяющих компанию по IP-адресу. Затем она изучает, на какие страницы заходили представители этой компании, чтобы предположить их департамент. Например, если интерес вызывали материалы с юридической направленностью, мы с высокой вероятностью идентифицируем их как сотрудников юридического отдела.

Далее программа автоматически подбирает контактные данные подходящих сотрудников из базы и отправляет им персонализированные e-mail на основе их интересов. Это происходит без активного взаимодействия пользователя с сайтом — даже если он не оставил заявку или контактные данные, мы всё равно можем с ним связаться. Главное преимущество подхода в том, что он позволяет существенно увеличить количество потенциальных клиентов, с которыми можно взаимодействовать, и максимально использовать данные о поведении пользователей на сайте для повышения эффективности продаж.

— Насколько вообще важна роль аналитики и работы с данными для роста в B2B SaaS?

Я бы назвал её ключевой, так как именно аналитика помогает понять пути пользователей (User Journey), определить эффективные каналы и улучшить производительность воронки продаж. Основная задача аналитика — выявлять узкие места в процессе привлечения и конверсии, а также предлагать способы повышения эффективности. Например, анализ показывает, на каких этапах воронки отваливаются клиенты, и позволяет разработать решения для минимизации этих потерь.

Также аналитика помогает сегментировать аудиторию. Разные индустрии и рынки могут показывать кардинально разные результаты. Например, если лиды из определённой страны не приводят к сделкам, аналитика может подсказать, почему это происходит: будь то высокая стоимость, неподходящие потребности клиентов или даже банальная разница в часовых поясах, как в случае с Австралией, когда из-за несовпадения рабочих часов наши продажники не могут эффективно работать.

Кроме того, аналитика позволяет оптимизировать расходы. Если на определённый рынок или сегмент было потрачено значительное количество ресурсов без результата, компания может исключить его из стратегии. Таким образом, аналитика не только выявляет проблемы, но и помогает маркетингу и продажам сосредоточиться на наиболее перспективных направлениях.

— Вы упоминали трудности B2B-компаний с привлечением лидов. Какие инструменты и подходы вы считаете наиболее действенными для решения этой проблемы, и что из них сами использовали в Juro или PandaDoc, где работали ранее?

Основная сложность в B2B — это ограниченность трафика и спроса. В узких нишах, особенно если продукт уникален и рынок для него только формируется, привлечь большое количество лидов практически невозможно. Когда ключевые слова уже охвачены, а нишевые запросы исчерпаны, мы сосредотачиваемся на расширении охвата околотематическим контентом.

Например, в Juro мы публиковали job-board с юридическими вакансиями в UK. Хотя это не имеет прямого отношения к нашему продукту, мы знали, что такие материалы привлекут нашу целевую аудиторию — юристов. Это позволяет создать контакт с брендом и повысить вероятность конверсии в будущем, когда возникнет потребность в нашем продукте.

Ещё один эффективный инструмент — создание библиотек шаблонов. Мы разработали тысячи шаблонов документов, таких как договоры для digital-агентств. Люди находят эти шаблоны через поисковые запросы, скачивают их и взаимодействуют с нашим сервисом. Шаблоны стали основным источником трафика как для Juro, так и для PandaDoc. Этот подход помогает привлекать целевую аудиторию даже через косвенные и неочевидные пути.

— Как, по вашему мнению, компании могут использовать данные о поведении клиентов для персонализации и улучшения воронки продаж?

Чем выше уровень персонализации, тем выше конверсия. Анализируя данные о поведении клиентов, например, какие страницы и контент они просматривали, компании могут создавать персонализированные сообщения. Это работает как в холодных email-рассылках, так и в ретаргетинговых кампаниях.

В рассылках мы обращаемся к клиенту по имени и упоминаем страницы, которые он посетил, предлагая релевантный продукт или услугу. Например: «Вы интересовались этим контентом, и мы хотим предложить вам это решение». В ретаргетинге, зная предпочтения пользователя, мы показываем ему релевантную рекламу на других платформах, например, в Instagram*. Такой подход помогает выстроить более эффективную воронку продаж, повышая вероятность взаимодействия и конверсии.

— Можете привести пример из вашей практики, где инновационный подход к привлечению клиентов или аналитическая модель помогли достичь значительных результатов?

С тех пор, как я присоединился к Juro, мы добились значительных результатов. В течение последнего года мы увеличили pipeline — то есть объём потенциальных продаж — в три раза. Когда я присоединился к команде, я начал с анализа атрибуции и настройки отслеживания трафика. На момент моего прихода компания не понимала, какие каналы приносят доход и какой контент наиболее эффективен. Я внедрил систему трекинга и атрибуции, что позволило сократить долю неопределённого трафика с 50–60% до 10–15% и определить, какие каналы и ключевые слова генерируют лиды.

За время моей работы мы трижды обновили сайт, протестировали разные подходы к позиционированию, дважды обновили фирменный стиль. Эти шаги повысили конверсию посетителей сайта в лиды.

Также я наладил взаимодействие между маркетингом и продажами. Мы внедрили модель lead scoring, а команда продаж получила данные о поведении лидов — какие страницы те посещали и что скачивали. Это помогло выстроить персонализированную коммуникацию и повысить эффективность работы с лидами. Все эти меры в комплексе привели к значительному росту доходов компании.

— Как вы видите развитие маркетинга в сегменте B2B SaaS в ближайшие 5 лет? Какие технологии и подходы, по вашему мнению, станут стандартом?

Я думаю, маркетинг в B2B SaaS станет ещё более автоматизированным и персонализированным благодаря развитию искусственного интеллекта. Если раньше персонализация требовала ручного анализа и ресерча, то теперь ИИ, например, ChatGPT, позволяет быстро создавать персонализированные сообщения и масштабировать производство контента. Это даёт маркетологам возможность генерировать тысячи статей или уникальных обращений за считанные минуты. В результате, использование ИИ станет стандартом: без него невозможно будет конкурировать с более продуктивными командами.

Ещё одно ключевое изменение связано с приватностью данных. Поток достоверных данных для таргетинга и анализа сокращается из-за новых правил конфиденциальности и ограничений платформ, таких как обновления Apple, которые ограничивают передачу данных о конверсиях. Вместо реальных данных маркетологи вынуждены работать со статистически смоделированными или синтетическими показателями. Это усложняет аналитику и принятие решений.

Таким образом, будущий маркетинг потребует от специалистов не только умения эффективно использовать ИИ, но и навыков работы в условиях нехватки данных, адаптации к новым моделям атрибуции и поиска решений в условиях ограниченной информации.

*Соцсети Instagram и Facebook запрещены в РФ; они принадлежат корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.