Данные в B2B-маркетинге: зачем их собирать, как анализировать и чем это помогает бизнесу
В выпуске подкаста B2B Marketing Leaders Ольга Бондарева, основатель агентства ModumUp, поговорила с экспертами из Progress, Sun Life и VK Tech о том, как data-driven-подход меняет B2B-маркетинг, какие метрики действительно важны, и почему данные нужны не только для отчетов, но и для реального влияния на бизнес.
Спикеры:
• Никита Стариков, Marketing Analytics and Insights Manager в Sun Life
• Ксения Горбунова, Senior Field Marketing Specialist в Progress
Эксперты сошлись во мнении, что современный B2B-маркетинг давно перестал быть только про креатив - сегодня это прежде всего про цифры и их грамотную интерпретацию. Но если спросить маркетологов о том, каких данных им не хватает больше всего, ответы окажутся разными. Вадим Кожин мечтает видеть ROMI каждого канала в реальном времени, чтобы мгновенно перераспределять бюджеты. Ксении Горбуновой хочется видеть прозрачную статистику от партнеров-реселлеров: после совместного вебинара хочется сразу знать, сколько сделок в итоге закрылось, а не ждать годового отчета. А Никита Стариков поделился, что в его текущей нише между лидом и конверсией может пройти до полугода, и очень хотелось бы понимать заранее, какие из сегодняшних обращений действительно принесут прибыль.
У каждого из участников был свой поворотный момент в осознании силы данных. Для Вадима таким инсайтом стало выступление на конференции про конверсии: он понял, что счастье не в погоне за огромными охватами, а в том, чтобы немного прокачивать каждый этап воронки - на выходе это дает гораздо больше денег даже без роста среднего чека. Ксения вспомнила, как в начале карьеры столкнулась с несовпадением взглядов маркетинга и продаж: ее кампания привела идеальные лиды, но продажи не смогли их сконвертировать. Именно тогда Ксения поняла, что маркетинг оценивает эффективность по одним метрикам, а продажи - по другим. Теперь она регулярно сверяет свои дашборды с коллегами из отдела продаж. Никита поделился опытом персонализированных стратегий: они начали массово генерировать офферы для разных партнеров не вручную, а с помощью алгоритмов работы с данными.
Говоря о том, что раньше казалось фантастикой, а теперь стало нормой, эксперты отметили рост прозрачности и доступности сегментации. Раньше сложно было представить, что можно отслеживать, на какой стадии воронки находится каждый аккаунт, и давать разный контент в зависимости от степени лояльности потенциального клиента. Сейчас это реально благодаря развитию CRM-систем и платформ вроде 6sense. При этом все трое сходятся во мнении, что настоящей революции от искусственного интеллекта мы пока не дождались. Хочется, чтобы ИИ однажды выдал по-настоящему неочевидную стратегию, которая никому в команде не приходила в голову. Ксения добавляет, что сейчас все больше инструментов уже имеют встроенные ИИ-модели, но пока они скорее помогают ускорить процессы, чем совершают переворот.
Обсудили и источники данных. Для Никиты в работе с SMB-сегментом самое ценное - информация о конкурентном окружении. Небольшие предприниматели часто принимают решение о покупке, оглядываясь на то, пользуются ли уже конкуренты этой площадкой. Если у тебя есть данные, что конкуренты уже там, это становится мощным аргументом в коммуникации. Ксения добавила про важность рейтингов вроде G2 или Magic Quadrant от Gartner - для SaaS-компаний это современный аналог сарафанного радио, который напрямую влияет на выбор технических специалистов. А Вадим напомнил, что самые ценные данные - те, что позволяют генерировать гипотезы для привлечения новых клиентов. Анализ поведения текущей базы этого не дает, потому что эти клиенты уже пришли. Поэтому так важны исследования за пределами базы - глубинные интервью с потенциальными клиентами и полученные от них качественные инсайты.
Когда речь зашла о метриках, Вадим без колебаний назвал две главные: LTV и CAC. Именно в их связке зашито понимание реальной эффективности вложений. А вот CPM, по его мнению, сейчас явно переоценен. Никита поддержал и добавил важный нюанс: никогда не стоит смотреть на средние показатели без контекста. Средний CAC красиво выглядит в годовом отчете, но для реального планирования нужно видеть его в разрезе каналов и тактик - иначе можно пропустить неэффективные, но дорогие источники. Ксения для своего регионального маркетинга считает критичным Pipeline Influence - насколько активности влияют на продажи, и Engagement Rate, чтобы понимать, как клиенты и партнеры взаимодействуют с контентом.
Отдельно остановились на использовании искусственного интеллекта в анализе данных. Все спикеры поделились, что корпоративные политики безопасности не позволяют загружать данные компании во внешние сервисы - будь то ChatGPT, Copilot или любые другие публичные нейросети. Никита рассказал, что их ML-команда пытается сделать внутренний аналог, но пока результаты не впечатляют. Вадим добавил, что на обезличенных маленьких массивах можно что-то тестировать, но для серьезной работы этого недостаточно. При этом все согласны, что следующий этап битвы за клиента будет в плоскости ИИ-оптимизации - люди все чаще идут не в поисковики, а сразу задают вопросы нейросетям, и вопрос, как сделать, чтобы твой продукт они рекомендовали, становится вызовом ближайшего будущего.
С предиктивной аналитикой тоже пока все непросто. Никита отметил, что строить прогнозы по поведению аудитории внутри базы сложно из-за недостаточного объема данных в B2B-сегменте. А качество лидов, которое можно оценить только через 3-6 месяцев, слишком быстро меняется, и экстраполировать прошлогодние данные на сегодняшние реалии рискованно. Ксения подтвердила: в региональном маркетинге предиктивные модели строить практически не на чем, и главный прогностический инструмент пока что - собственный опыт.
Завершая разговор, эксперты поделились мыслями о том, какие навыки понадобятся B2B-маркетологу будущего. Все сошлись во мнении, что критическое мышление становится ключевым. Данных будет становиться только больше, они станут доступнее, но умение правильно их интерпретировать, видеть контекст и динамику, принимать верные решения - это останется за маркетологами. Ксения добавила про насмотренность и опыт: ИИ может давать вдохновение, но без личного понимания, что за каждым лидом стоит живой человек, эффективной коммуникации не построить. Вадим разделил навыки на три блока: для работы с большими массивами данных важна способность интегрировать системы; для сегментов, где решения принимают люди, - эмпатия и эмоциональный интеллект; и отдельно - умение строить бренд и эмоциональную связь с аудиторией.
В качестве практических советов начинающим data-driven маркетологам эксперты рекомендовали: всегда сопровождать свои действия метриками, даже если нет ретроспективы. Привычка измерять - это база, которая постепенно прокачивает насмотренность. Никита посоветовал не пытаться объять необъятное, а учиться выделять действительно важные метрики и не использовать все данные подряд без понимания цели. А Ксения добавила, что очень полезно пройти курс по аналитике данных, чтобы перестать теряться в дашбордах, и не забывать синхронизироваться с отделом продаж - ставить таргеты не только для себя, но и для коллег из продаж, с которыми вы работаете совместно.