Про путь клиента

Зачастую, к моменту, когда покупатели приходят на демонстрацию продукта/услуги, они уже исследовали рынок, сравнили компанию с конкурентами и прочитали отзывы клиентов. Согласно исследованию Gartner о покупках B2B, в среднем для совершения сделки оцениваются три-пять поставщиков. Значит задача маркетологов сделать так, чтобы компания попала в тот самый топ-5 поставщиков.

Говоря про путь клиента в B2B, исследования подтверждают стандартный трехступенчатый путь покупателя в B2B:

1. Этап осведомленности
На начальном этапе потенциальные покупатели выявляют проблему или потребность в своей организации.
Какой тип контента нужен от маркетинга: Инфографики, исследования, видео и образовательные блоги

2. Этап рассмотрения
После того как проблема была выявлена, покупатели начинают искать решения - смотрят кейсы поставщиков, сравнивают и анализируют продукты, читают white papers и смотрят вебинары.
Какой тип контента нужен от маркетинга: Калькуляторы ROI, кейсы и мероприятия

3. Этап принятия решения
Покупатели формируют стратегию и составляют список потенциальных поставщиков. Они запрашивают предложения и оценивают их, могут провести тестирование продуктов.
Какой тип контента нужен от маркетинга: сравнения продуктов, бесплатные пробные версии и демо. Задача - устранить последние препятствия и упростить процесс покупки

Также может быть потенциальная четвертая стадия: послепродажная. Она часто игнорируется маркетологами, но улучшения в процессе внедрения, использования, upselling, cross-selling и удержания могут быть достигнуты, если работать с клиентами после покупки. Об этом я написала чуть выше.

Для лучшего понимания пути клиента предлагается:

- Проводить social listening: отслеживать отраслевые форумы, отзывы, статьи в СМИ о компании и обсуждения в социальных сетях, чтобы понять, что покупатели говорят о своих проблемах и конкурентах.
- Проводить интервью с командой по продажам: ваша команда по продажам ежедневно взаимодействует с потенциальными клиентами, и она может предоставить инсайты о триггерах покупателей, распространенных возражениях и любых возможных препятствиях, которые возникают при заключении сделки.
- Анализировать поведенческие данные: используйте CRM-отчеты, тепловые карты (heatmaps), такие как GlassBox или Crazy Egg (российские аналоги - Calltouch, Roistat, Mindbox) и отчеты Google Analytics, чтобы отслеживать, как посетители взаимодействуют с вашим сайтом, и где они теряются.
- Проводить интервью с существующими клиентами: спросите их, как они узнали о вашей компании, что повлияло на их решение и что едва не помешало им совершить покупку.

Про портрет покупателя

Какие данные нужно собирать о buying persona для внедрения account-based marketing:

- Основная контактная информация: имя, должность, адрес электронной почты, номер телефона и название компании.
- Данные о фирмографии: отрасль, размер компании, доход, местоположение и количество сотрудников.
- Данные о намерениях: инсайты о темах и продуктах, которые потенциальные клиенты активно исследуют или проявляют интерес.
- Данные вовлеченности: как контакты взаимодействовали с вашими маркетинговыми усилиями, такими как открытие писем, клики и посещения сайта.
- Демографические данные: возраст, пол, уровень образования и другие личные характеристики контактов.
- Поведенческие данные: история покупок, поведение в сети и паттерны потребления контента.
- Технологические данные: детали о технологическом стеке, используемом компанией, включая программное обеспечение, оборудование и другие инструменты.

В отчете говорится о том, что есть два типа методов создания buyer personas с помощью моделей:

1. Одни - несупервизированные - сами ищут скрытые группы клиентов по поведению и данным.
2. Другие - супервизированные - учатся на наших примерах, чтобы предсказать конкретное действие - например, купит ли человек или перейдет к конкуренту.

Эти модели используются для создания более точных портретов клиентов и предсказания их поведения.

Новые инструменты вроде нейросетей KANs делают эти предсказания не только точнее, но и понятнее, позволяя буквально заглянуть внутрь логики принятия решений клиентами.

Про account-based marketing

Целями ABM для маркетинга и продаж могут быть:

- Сокращение цикла сделки
- Выявление большего числа лиц, принимающих решения, в каждом аккаунте
- Обеспечение большего количества встреч на уровне руководства
- Повышение лояльности клиентов или снижение оттока
- Заключение большего количество крупных сделок
- Рост дохода в существующих аккаунтах

Описан процесс скоринга аккаунтов для запуска на них ABM:

1. Определение критериев отбора аккаунтов для ABM
2. Присвоение баллов на основе важности каждого атрибута
3. Установка пороговых значений для отбора аккаунтов с высоким приоритетом

Про AI в B2B-маркетинге

Также, конечно, в отчете подсвечены области применения AI в B2B-маркетинге:

- прогнозная аналитика
- генерация контента
- автоматизация ввода данных и обновлений CRM
- оценка лидов и приоритизация
- персонализация материалов для продаж
- анализ настроения клиентов

В общем отчет супернасыщенный, на мой взгляд очень полезный.

Файл с отчетом прикрепляю.

А если вам интересна тема data-driven маркетинга, то предлагаю еще послушать выпуск нашего подкаста B2B Marketing Leaders с экспертами из SunLife, Progress и VK Tech:
YouTube
Rutube
VK Видео
Mave
Яндекс Музыка
Apple Podcasts

Что делать для удержания и развития клиентов
 
По разным причинам у маркетинга компании основная цель может быть не привлечение новых клиентов, а удержание и развитие текущих.
 
Это может быть из-за:
- слишком высоких затрат на привлечение клиентов
- насыщенности рынка и наличия крупных игроков, где мало новых клиентов
- особенностей бизнес-модели компании (подписка, долгосрочные контракты)
- ограниченности рынка
и другое.
 
Для удержания клиентов необходимо строить долгосрочных доверительные отношения.
 
Нужно быть с клиентами в постоянном контакте, чтобы собирать обратную связь, узнавать об актуальных потребностях рынка и при возможности делать кросс-селл и апселл.
 
В выполнении этой задачи могут помочь два канала:
- Построение комьюнити
- Social Selling в LinkedIn
 
Построение комьюнити
 
Можно создать закрытый чат в мессенджере для обмена опытом и нетворкинга среди текущих клиентов.
 
Какие активности могут быть в комьюнити:
- онлайн- и офлайн-мероприятия
- нетворкинговые активности
- обмен опытом в чате
- полезные материалы от вашей компании и международных аналитических компаний (гайды, исследования, отчеты)
 
Задача эти активностей: быть на глазах у ваших клиентов, давать им пользу, узнавать об их актуальных бизнес-задачах.
 
Это может быть отличным аналогом ресерчу рынка, т.к. через комьюнити вы сможете получить максимально релевантную для вас информацию о текущих бизнес-задачах ваших клиентов.
 
Это позволит вам создавать актуальные новые продукты и приходить к клиентам с предложением ваших текущих продуктов для апселла и кросс-селла, и главное - делать это в нужный момент. Вы окажетесь в нужное время в нужном месте.
 
Social Selling в LinkedIn
 
По сути, то же самое, что комьюнити, но только «место сбора» - не чат в мессенджере, а личные профили сотрудников вашей компании в LinkedIn. В идеале взять личные профили руководителей направления - продакт оунеров, и добавлять в их профили ваших текущих клиентов.
 
Публиковать в профилях релевантный контент о продуктах, новых кейсах, мероприятиях, рассказывать о профессиональном опыте специалиста, чей профиль развиваете, и экспертизе команды.
 
Через личные сообщения можно оставаться с клиентами на связи, делиться полезными материалами (гайдами, исследованиями, отчетами), новыми кейсами, приглашать на мероприятия, и, конечно, инициировать созвоны, чтобы узнавать их обратную связь по текущим продуктам, которыми они пользуются.
 
Перед звонками с клиентами будет полезно проанализировать поведение пользователей и подобрать релевантные фичи для апселла или предложить другие ваши релевантные продукты для кросс-селла.
 
Благодаря этим двум каналам, вы сможете быть на связи с клиентами, повышать их доверие к вашей компании и удерживать их, получать информацию об актуальных задачах клиентов и допродавать им другие ваши продукты.
 
А как известно, привлечение новых клиентов стоит дороже, чем удержание текущих. Так что в этом случае вы снижаете расходы на маркетинг, увеличиваете прибыль компании и способствуете стабильному росту бизнеса.

Про обратную связь

Пост не про то, как ее правильно давать.

Для меня сейчас оказался актуальнее вопрос в том, как ее правильно принимать.

Честно говоря, никогда не думала, что у меня с этим есть какие-то проблемы.

Я достаточно спокойно отношусь к критике, потому что в детстве старшие родственники намного чаще меня критиковали, чем хвалили - так сказать, заложили хорошую основу)) Да и на работе тоже нормально всегда относилась к комментариям, понимала, какие из них конструктивные, и быстро внедряла идеи на практике, а где просто человек выливал свои эмоции, которые можно (нужно) пропустить мимо.

Но за последний месяц стало сложно принимать обратную связь.

Обнаружила, что у меня есть на нее внутренний лимит))

Как будто, если этот лимит переполняется, то все, моя система дает сбой и отказывается воспринимать комментарии, даже если они по делу.

Включается режим защиты. Ну это первая реакция.

Сначала защита, потом расстраиваюсь, а потом еще раз обдумываю все и понимаю, что все по делу. И все это достаточно быстро происходит, но все равно процесс не самый приятный.

Надо, видимо, побольше позитивных эмоций, чтобы увеличить лимит на восприятие обратной связи))

А как у вас с этим дела? Как научились/учитесь принимать обратную связь?

Вовсю готовимся к нашей онлайн-конференции Social Selling Con 2025: ABM, AI, and B2B Marketing Trends, которая пройдет 1 октября: https://www.linkedin.com/events/socialsellingcon20257346526103911510016/

Уже больше 1,400 регистраций! 😊

На выходных сделала ролик про нашу конференцию с помощью AI:

генерировала картинки в Canva AI
потом по картинкам генерировала короткие ролики в Hailuo AI
и затем склейка и наложение звуков, музыки в CapCut

Бюджет на ролик - ноль долларов/рублей.

Здорово, что теперь можно бесплатно делать такие видео с помощью AI 😊

Gartner: roadmap внедрения AI в компании

Интересный документ от Gartner про три этапа внедрения AI в компании:

1 этап: AI как инструмент (Short-term)
На этом этапе AI используется для автоматизации простых задач и повышения продуктивности команды. Основная цель - сэкономить время сотрудников и уменьшить объем ручной работы.

2 этап: AI как агент (Mid-term)
AI становится более автономным и начинает работать на ваших клиентов. Он помогает создавать персонализированный опыт и улучшать взаимодействие с клиентами.

3 этап: AI как инфлюенсер (Long-term)
AI оказывает влияние на решения бизнеса и клиентов, автоматизирует стратегические действия и становится частью долгосрочной стратегии компании.

Горизонты планирования:

1. Краткосрочный горизонт планирования (6-12 месяцев) — "AI как инструмент"

AI на этом этапе используется как инструмент для автоматизации рутинных задач. Он помогает делать задачи быстрее и эффективнее, например, обрабатывает данные, генерирует отчеты, улучшает поисковые алгоритмы или автоматизирует стандартные маркетинговые процессы.

На этом этапе AI не влияет на стратегию компании, не принимает важные решения и не взаимодействует с клиентами на глубоком уровне.

2. Среднесрочный горизонт планирования (18-36 месяцев) — "AI как агент"

AI начинает взаимодействовать с клиентами, предоставляя им персонализированный опыт. AI анализирует данные клиентов, их предпочтения, поведение и взаимодействует с ними для создания более целенаправленных предложений и контента.

Задача - улучшить взаимодействие с клиентами через персонализацию и увеличить удовлетворенность клиентов.

На текущем стадии развития на этом этапе внедрения AI есть риски, связанные с тем, что AI может ошибаться в интерпретации предпочтений клиентов, что приведет к неправильной персонализации.

3. Долгосрочный горизонт планирования (3-5 лет) — "AI как инфлюенсер"

Это еще не реальность, на текущем уровне развития AI на это неспособен, но:

в перспективе AI станет частью стратегии компании, оказывая влияние на ключевые решения бизнеса. Одним из ярких примеров является появление машинных клиентов (machine customers) - это устройства, которые смогут самостоятельно заказывать продукты или услуги, основываясь на логике и предпочтениях своих владельцев. Они смогут делать выбор за пользователя, анализируя данные, связанные с его предыдущими покупками или предпочтениями.

Пример: умные устройства, такие как холодильники, которые могут заказывать продукты через интернет в зависимости от того, что закончилось.

В маркетинге это может означать, что AI будет не только рекомендовать товары, но и принимать решения о покупках, действуя как агент клиента. Т.е. маркетингу нужно будет учитывать не только предпочтения клиента, но и его AI-помощника.

Риски: использование машинных клиентов требует серьезного подхода к безопасности данных и управлению данными, чтобы избежать утраты доверия со стороны клиентов. Также важна прозрачность в том, как именно данные клиентов используются для обучения AI.
_______

Авторы документа говорят о том, что большинство компаний пока что на первом этапе внедрения AI, и для того, чтобы обогнать конкурентов, нужно двигаться ко второму этапу. Идея про машинных клиентов, конечно, звучит суперфутуристично и для меня очень вдохновляюще 😊

Social Selling Con 2025 - пост для ваших вопросов, задавайте их в комментариях

Начинаю трансляцию нашей ежегодной конференции по Social Selling и ABM.

Сегодня выступят:

Sudeep Misra, Director, Global Integrated Marketing, ServiceNow
Priyanka Dasgupta, Director, Field Marketing – US Alliances, Kyndryl
Yovany Jerez, Senior Director Marketing, B2B SMB, AT&T
Peter Mikeal, VP of Marketing, North America, Globant
Svetlana Likhareva, Marketing Signals Center of Excellence, EMEA Director, Microsoft

Начнем конференцию с рассказа о том, куда движется Social Selling в 2026 году.

Основное международное общение будет в LinkedIn по ссылке: https://lnkd.in/gqHpbKdX

Также транслирую конференцию здесь, в телеграм-канале - задавайте вопросы в комментариях к этому посту - я передам их спикерам 😊

Конференция только что закончилась, но запись уже можно посмотреть в LinkedIn по ссылке 😊 https://www.linkedin.com/events/7346526103911510016/

Что влияет на лояльность B2B-покупателей к бренду, и как правильно делать персонализацию в сообщениях

Gartner говорит, что B2B-заказчики в 2,9 раза более лояльны к бренду, если персонализация в сообщениях ориентирована на их личные преимущества, а не на функциональные преимущества продукта.

Из наиболее важных функциональных преимуществ продукта покупатели выделяют:

- соотношение стоимости и ценности продукта для компании
- помощь в достижении бизнес-целей компании
- наличие у продукта функций, которые нужны компании больше всего
- является ли компания одним из лидеров отрасли

В то же время функциональные преимущества не влияют на формирование лояльности к бренду.

Именно личные преимущества для decision makers способствуют приверженности к продукту и бренду:

- дает ощущение уверенности и контроля, спокойствия и автономности
- помогает человеку стать лучше в его работе
- придает смысл работе человека

Также в документе говорится о вреде слишком глубокой персонализации на индивидуальном уровне - можно с высокой вероятностью не попасть в точку, и человек проигнорирует сообщение. Плюс если делать слишком глубокую персонализацию, то это может создать конфликты внутри buying group, а задача персонализации наоборот помочь всем decision makers прийти к консенсусу, подсветить точки пересечения в их задачах, которые может решить ваш продукт.

Опыт Zendesk, Palo Alto Networks и Siemens по переходу на модель Forrester B2B Revenue Waterfall

Основной смысл модели Forrester B2B Revenue Waterfall – в B2B решения о покупке принимают не отдельные люди/лиды, а buying groups (от 3 до 10+ человек, каждый со своей ролью). И каждая такая группа — это одна возможность (opportunity), а не десяток «лидов». В предыдущем посте подробно рассказала об этой модели для операционного управления маркетинговой воронкой.

Сегодня хочу поделиться кейсами Zendesk, Palo Alto Networks и Siemens по переходу от модели, основанной на лидах, к модели, основанной на buying groups и opportunities.

Об этих кейсах узнала из вебинара Forrester (ссылка в комментарии к посту). На нем выступали:

Jeannette Leong, ex - VP, Marketing в Zendesk

Jeremy Schwartz, Sr. Manager, Global Lead Management and Strategy в Palo Alto Networks

Dannielle Beaupré, Senior Director, Lifecycle Revenue Marketing & Strategic Programs в Siemens Digital Industries Software