Метрики и KPI в B2B-маркетинге: какие показатели считать, когда сделка идет месяцами
В новом выпуске подкаста B2B Marketing Leaders Ольга Бондарева, основатель агентства ModumUp, обсуждает метрики и KPI в B2B-маркетинге с экспертами из международных компаний:
• Антон Шестаков, International Marketing Director в Acclaim AI
• Илья Немчик, Senior Digital Marketing Lead в Siemens Digital Industries Software
Что обсудили:
Антон Шестаков из Acclaim AI рассказал кейс из B2C. Полтора года команда крутила платный канал по промежуточным метрикам: корзина, посадочные страницы, A/B-тесты. Внутри канала все росло, а продажи стояли на месте. Посмотрели на бизнес целиком и поняли, что их дорогой трафик конкурирует с маркетплейсами, где тот же товар продается выгоднее. Канал закрыли. Продажи не просели, а CAC по компании снизился.
Илья Немчик из Siemens описал аналогичную историю, но под другим углом. Их глобальную контекстную рекламу долго мерили по поверхностным вещам: глубина просмотра, время на сайте, мелкие цели. Переключились на другие метрики (регистрации, демо, MQL и SQL) и увидели, что единые KPI для всех кампаний не работают.
Оба эксперта сошлись на том, что метрики нужно привязывать к роли кампании в воронке. Илья Немчик разделил программы по этапам customer journey и задал для них разные KPI. Для awareness-активностей он выбрал одни показатели вовлечения, для evergreen-кампаний - влияние на пайплайн в целом. Антон Шестаков добавил, что на уровне менеджмента лучше говорить языком CAC и ROI. Детальные метрики он предлагает оставлять внутри маркетинга, но обязательно с историей данных. Это нужно, чтобы потом можно было менять поведение, а не искать ответы вслепую.
Отдельный блок касался нереалистичных KPI и политики вокруг них. Антон Шестаков описал типичную развилку: принять невыполнимую цель или идти с обоснованием на пересмотр. По его опыту, в стартапах и новых подразделениях здравый смысл продвинуть проще, чем в больших корпорациях. Илья Немчик привел пример, когда от evergreen-кампаний ждали того же объема лидов, что от demand generation. Он решал это через обучение бизнеса: воркшопы, разбор кампаний, объяснение типов программ. Он также вспомнил кейс General Electric. Когда весь контент на сайте спрятали за формами даже наверху воронки, конверсии просели. Вывод спикеров: предлагать материалы за заполнение формы нужно ниже по воронке, когда человек уже готов к более серьезному действию.
Илья Немчик рассказал, как его команда годами вела глобальный SEM и PPC. Кампании мерили по одним и тем же сигналам: не ушел со страницы, посмотрел видео, заполнил форму. На бумаге все выглядело хорошо, но в пайплайн и выручку это почти не конвертировалось. Перелом наступил, когда разобрали customer journey и разделили кампании по ролям в воронке. Для awareness-активностей взяли одни KPI вовлечения. Для evergreen-кампаний - влияние на пайплайн в целом, а не просто количество мягких конверсий.
Всплыла и типичная ошибка. От evergreen-кампаний требовали столько же лидов, сколько от demand generation, хотя задачи у них принципиально разные. Проблему решали через обучение бизнеса: воркшопы, разбор кейсов, объяснение типов программ.
Антон Шестаков добавил важную мысль: KPI маркетинга должен быть привязан к соседним функциям. Иначе меняется только отчетность, а система остается прежней.
Спикеры затронули связку маркетинга и продаж. В Siemens лиды проходят через CRM с полной атрибуцией, а цикл сделки длится от 6 до 18 месяцев. Илья Немчик рассказал, что недавно они запустили собственный e-commerce портал. Там клиент может оформить подписку без участия менеджера по продажам. Лиды из Social Selling тоже попадают в CRM, чтобы позже можно было оценить вклад канала.
Антон Шестаков объяснил разницу между метрикой и KPI. Метрика просто показывает, что происходит. А KPI становится метрикой только тогда, когда от ее изменения ждут конкретного бизнес-результата. По его словам, OKR задает результат, но не диктует, как именно его достичь. Поэтому в компаниях их любят, но при этом часто не умеют ставить реалистично.
Илья Немчик добавил, что у них OKR сохранились, но теперь их формируют на основе прошлых данных и рыночного анализа. А не берут "цифру, которая просто понравилась на встрече".
Большая часть разговора ушла в атрибуцию и ROMI. Илья Немчик описал инфраструктуру: интеграция Salesforce, Google, Microsoft Ads, Eloqua, Demandbase, Bambora и других систем. Также он упомянул кастомные отчеты под разные аудитории внутри компании.
Антон Шестаков честно сказал, что в enterprise почти невозможно доказать, на сколько процентов маркетинг создал желание купить, если оно уже было до первого касания. Записывать все касания нужно. Но вопрос "кто виноват в сделке" в политическом смысле часто снимается не расчетом. Решающим фактором становится то, что отдел маркетинга внутри компании понятен и уважаем, а коллеги из других функций понимают, как покупатель принимает решение.
Оба эксперта согласились, что ROMI посчитать можно. Для этого нужно честно отсечь все серое: оставить только маркетинговый бюджет и только маркетингово инициированные лиды с известной выручкой. В реальной жизни границы размываются. У brand-кампаний ROMI иногда считают через share of voice (доля присутствия бренда), и это не ошибка, а другая логика цели.
В конце поговорили про инструменты и AI. Илья Немчик перечислил, чем пользуется. Для SEO у него Semrush, Ahrefs, Screaming Frog и Metricool. Для ABM - Bombora и 6sense. Для paid media - нативные кабинеты. Для сведения данных - Salesforce и Amplitude.
Антон Шестаков предупредил, что универсального набора не бывает. У каждого инструмента есть ограничения, а иногда выбор определяет не задача, а корпоративная политика.
К AI оба отнеслись с осторожностью. Илья Немчик применяет модели для суммаризации отчетов и аналитики, но без проверки выводам не верит. Он учит команду не загружать конфиденциальные данные во внешние системы и внедрил трехуровневую самопроверку для AI-агентов.
Антон Шестаков, который работает в компании с voice AI продуктом, добавил важную мысль. Модели отлично экстраполируют прошлое, но плохо предсказывают то, чего в данных еще не было. Так что AI-отчет полезен как фильтр и черновик, но не как окончательное решение.