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

Кейс Zendesk

Исходные данные:

В компании Zendesk работает около 5000 сотрудников. Инициатором перехода от MQL к Buying groups стала команда регионального маркетинга в регионе EMEA. Решили запустить пилотный проект.

Что сделали:

Для запуска пилотного проекта выбрали один регион – EMEA, что позволило контролировать переменные, быстрее получать данные и тестировать гипотезы на реальных аккаунтах.

Для успешного хода пилотного проекта маркетинг работал совместно с командами по развитию бизнеса и Demand Generation.

На старте пилота провели комплексную подготовку для всех участников пилота – тренинги, инструкции, шаблоны, материалы – чтобы все члены команды действительно понимали, что такое buying group и почему важны не один, а несколько контактов, и как правильно работать с группой.

Через 3-4 месяца обнаружилось узкое место — используемая компанией CRM-система не позволяла заносить в opportunity больше одного человека. И в итоге, не смотря на то, что команда работала с buying groups, в CRM их не было и из-за этого сейлзы не видели реальную картину внутри аккаунта, пропускали decision makers, сигнал вовлеченности занижался, а прогноз и приоритизация искажались.

Жанетт поняла, что без обновления технологического стека проблему не решить.

В этот момент в компанию пришел новый CMO, который решил радикально обновить технологическую инфраструктуру маркетинга. И это помогло: в компании появилась возможность выстроить новую собственную модель intent, улучшились данные, появились новые источники сигналов, маркетинг, продажи и BDR начали смотреть на одни и те же данные.

Это было очень важно, потому что работа с buying groups невозможна без единого информационного слоя для маркетинга, продаж и business development.

Чтобы помочь продажам увидеть ценность buying groups, команда Жанетт внедрила новый глобальный Pipeline Dashboard: одно хранилище данных, единые сигналы, единая логика стадий, единая структура отчетов.

Теперь маркетинг, BDR и Account Executives каждый понедельник смотрят на одни и те же метрики. Это позволило повысить прозрачность и доверие между командами.

Одним из важнейших шагов стало вынесение обсуждения buying groups в регулярные звонки по пайплайну. Благодаря этим обсуждениям сейлзы увидели по каким аккаунтам формируются buying groups, где есть активность, но нет подключения account executive, где BDR нашли несколько участников buying group, где opportunity не продвигается из-за недостатка контактов.

Когда продажи получили эту прозрачность в данных, сопротивление исчезло: они сами начали спрашивать BDR про дополнительных участников buying group.

Результаты пилота:

1. BDR стали на 72% чаще дозваниваться и вступать в контакт с покупателями

2. Конверсия из Marketing Qualified Lead в Marketing Qualified Account повысилась на 55%

3. Рост продуктивности Account Executives на 266%. Когда возможности приходили к AE уже собранными как buying groups, сейлзы быстрее квалифицировали их и переводили в официальный pipeline — то есть в те стадии воронки, которые учитываются в прогнозе выручки компании.

4. Произошла синхронизация отделов маркетинга, business development и продаж — теперь все работают по единому стеку данных, единому дашборду и единой логике стадий opportunities.

Кейс Palo Alto Networks

Исходные данные:

Джереми пришел в Palo Alto Networks пару лет назад, начал разбираться в процессах и увидел что:

1. В компании очень низкая конверсия MQL в Opportunity - ниже, чем у конкурентов.

2. Если в аккаунте появляется вторичный лид, то BDR считает его дубляжом и его автоматически убирают на стадию nurture. Т.е. дорогостоящие MQL уходят в nurture без шанса вернуться - они никогда не набирали баллы на повторную квалификацию. Джереми назвал это «ловушкой nurture-контейнера».

И это уже не просто потеря эффективности — это потеря денег.

Из- этой ситуации в компании были внутренние конфликты между отделами, т.к. маркетинг тратил бюджет, лиды приходили – BDR их отклоняли – и лиды исчезали навсегда.

Поворот в компании произошел тогда, когда на конференции Forrester Джереми впервые услышал фразу: «Когда увидишь buying group — ты уже не сможешь смотреть на MQL».

Это идеально описало ситуацию Palo Alto Networks.
Именно с этого момента компания начала трансформацию.

Что сделали:

Фаза 1: Discovery – исследование в течение одного квартала

Джереми начал с большого аналитического исследования:

1. Анализ CRM: сколько opportunities создается, сколько контактов привязано, как распределены роли, на какой стадии воронки происходят отвалы.

2. Анализ работы BDR: он поговорил с BDR-ами, почему они отклоняют вторичных лидов, как они работают с аккаунтами, какие ограничения накладывает система мотивации.

3. Анализ стратегии маркетинга: команда уже работала с несколькими buyer personas из аккаунта, но в системе данные никак не связывались между собой.

4. Анализ buying groups по закрытым сделкам совместно с отделом по data science: по каждому продукту был определен типовой набор ролей, по ним построены «идеальные buying groups», и затем эти данные сравнили с реальными opportunities. Оказалось, что более 99% opportunities содержали одного человека, хотя успешные сделки включали от 3 до 7 участников.

Фаза 2: Roadshow - продажа идеи внутри компании

Джереми не пошел сразу к CMO. Он пошел «снизу вверх»: к лидерам кампаний, лидерам BDR, аналитикам, региональным маркетологам.

Он показывал, как устроены buying groups, как выглядит «вторичный лид» и какие деньги теряются из-за их отклонений.

В итоге все отделы были согласны, что этот процесс надо менять.

Фаза 3: Пилот — полностью вручную, два квартала

Чтобы доказать ценность подхода, компания решила делать пилот вручную, без автоматизации.

Что делали BDR на пилоте:

1. Получали MQL (как обычно). Но дальше — новый шаг: искали других участников buying group вручную через Demandbase. Они смотрели, кто из этого аккаунта читал контент, какие активности были связаны с этим продуктом, какие должности были вовлечены.

2. Если существовала открытая opportunity — новый релевантный контакт добавлялся туда.
Если opportunity еще не было в системе — создавалась новая.

3. Переломный момент случился в коммуникации BDR с сейлзами: продавцы — вопреки ожиданиям — были в восторге от того, что теперь business development давали им контекст по opportunity перед звонком с новым контактом из аккаунта. Также этот контекст давал сейлзам возможность оживить opportunity, которая замерла на месте несколько месяцев.

Фаза 4: После ручного пилота Palo Alto Networks внедрила автоматизацию

Теперь при появлении MQL система автоматический ищет всех недавних вовлеченных людей внутри аккаунта, фильтрует их по ролям, определяет уровень релевантности и передает BDR готовую buying group.

Если человек подходит под существующую opportunity — система уведомляет об этом сейлза.

Также теперь происходит автоматический scoring всей buying group.

Результаты:

- прогнозируемый рост выручки на 13%
- рост конверсии на всех стадиях воронки
- buying groups показали более эффективное создание opportunities, более быстрое попадание в пайплайн и движение по воронке, более крупные сделки, лучшие win-rates
- исчез «синдром вторичного лида»
- улучшились отношения между маркетингом и продажами

Единственный минус — скорость: сделки идут дольше, потому что в процесс вовлечено больше людей.

Кейс Siemens

Исходные данные:

Компания Siemens Digital Industries Software — это 465 000 сотрудников по всему миру, десятки лет M&A, множество CRM, систем и процессов, колоссальная разрозненность данных, огромный backlog в IT.

Что сделали:

2018 год — первая попытка отказаться от MQL и перейти к работе с buying groups

Через несколько месяцев пилота стало ясно, что opportunities создавались все так же — с одним контактом. То есть они отказались от MQL, но продолжали думать, квалифицировать и работать как с «лидом», только теперь это называлось «opportunity». Ничего не изменилось, buying groups так и не появились.

Продажи были недовольны, а маркетинг был разочарован - все считали, что модель не работает.

Вторая попытка: 2024 год — новый взгляд, новый процесс, новая культура – новый руководитель проекта, Dannielle Beaupré.

Как действовали в этот раз.

Шаг 1. Создание Revenue Council — единая кросс-функциональная команда, в которую вошли маркетинг, BDR, продажи, Sales Ops, CRM, аналитика и IT.
Причем именно IT — ключевой игрок в этом кейсе.
Потому что у Siemens десятки систем, хаос в данных, тяжелые интеграции.

Revenue Council увидел весь процесс от первого касания до закрытия.
Все поняли, что они не могут работать эффективно, пока все используют разные данные, разные этапы и по-разному интерпретируют процесс.

Шаг 2. По-настоящему увидеть путь клиента (Customer Journey Map)

На встрече команды сделали то, что редко делают B2B-компании такого масштаба: они нарисовали единую карту пути клиента —все точки, где покупатели взаимодействуют с Siemens - сайт, чаты, мероприятия, контент, демо, коммуникации с BDR, SDR, Account Executives, Customer Success.

И поняли две вещи:

- Buying groups есть — просто никто их не видит. В CRM отмечаются только отдельные контакты, данные не объединены по аккаунтам. Opportunity часто создается вслепую.
- Существующая система создает плохой клиентский опыт.
Покупатель общается с разными людьми, в разных каналах, с разрывами между отделами, и каждый раз начинает с нуля. Это был болезненный, но переломный момент.

Шаг 3. Самое важное изменение: прекратить работать «от системы» и начать работать «от клиента»

Siemens перестал пытаться оптимизировать старый процесс. Они решили построить новый — от лица покупателя.

Шаг 4. IT как полноценный бизнес-партнёр

Раньше IT было «исполнителем запросов от маркетинга и продаж, теперь IT стал соавтором процесса, т.к. понимает логику и задачи бизнеса. IT начали сами предлагать решения, предупреждать о рисках, советовать оптимальную последовательность изменений.
Это критически изменило скорость и качество внедрения.

Шаг 5. Новый пилот: фокус на полноте данных, вовлеченности buying group и совместной квалификации

Второй пилот строился по другой логике: не передавать opportunity сейлзам, пока не собрана buying group. Пока нет нескольких активных участников (по крайней мере одной ключевой роли) и признаков реального намерения.

Это дало первый большой успех: сокращение времени от чата до встречи с 2 месяцев до 24 часов.

Вот где buying groups показали свою силу.

Произошла простая ситуация: на сайт пришел посетитель, инициировал онлайн-чат, запросил информацию.

Раньше: BDR не знали кому передать контакт, контакт терялся, не было buying group, встреча назначалась через 2–8 недель.

Новый процесс: BDR увидел, к какому buying center относится запрос, быстро нашел других участников и собрал buying group, передал opportunity сейлзам, и те назначили встречу на следующий день.

Результаты нового пилота:

1. Уровень взаимодействия между командами вырос драматически - маркетинг, BDR и продажи впервые работают как единое целое.
2. Согласованность данных улучшилась. Теперь все видят куда движется opportunity, сколько людей участвуют, какие сигналы идут.
3. BDR чувствуют, что у них появилась новая ценность, они перестали быть «переключателем MQL» от маркетинга к сейлзам.
4. Сейлзы впервые увидели реальное намерение аккаунтов, а не просто «входящий лид».
5. Путь клиента стал более гладким - меньше повторов, меньше разрывов, меньше хаоса.

Какие метрики используются во всех компаниях для оценки эффективности совместной работы маркетинга, BDR, продаж, IT и customer success

1. Buying group engagement и completeness: насколько полная buying group собрана, какие роли в ней присутствуют, активно ли вовлечены участники.

2. Opportunity progression — насколько стабильно и быстро buying groups движутся по воронке

3. Pipeline Influence вместо Lead Source

Вместо вопроса «Откуда пришел лид?» теперь спрашивают:
«Какие активности повлияли на движение buying group?»
«Какие сигналы ускорили opportunity?»
«Какие кампании дали больше всего ценности группе, а не человеку?»

4. Revenue Impact. Выручка — главный индикатор успеха новой модели.

_____________________

Смотря на эти кейсы и по моему собственному ощущению от рынка, переход от MQL к buying groups — это не тенденция, а новая реальность B2B.

Компании, которые сейчас переходят к buying groups, получают преимущество в продажах, в пайплайне, в выручке и в прогнозируемости бизнеса.

SEO в эпоху AI: как адаптировать контент на сайте компании так, чтобы нейросети чаще выдавали ваши материалы в результатах поиска
_____________

AI уже начинает заменять традиционные поисковые запросы. Его особенность в том, что он не просто анализирует ключевые слова, но и пытается распознать намерение пользователя, анализирует контекст запроса, и исходя из этого уже подбирает материалы.

На вебинаре нашего агентства ModumUp Илья Немчик, Head of SEO в Siemens поделился советами о том, как нужно адаптировать контент на сайте компании, чтобы сделать его более удобным для нейросетей:

1. Структурируйте контент, используйте заголовки, подзаголовки и разбивку на абзацы, чтобы AI мог легко извлечь нужную информацию

2. Внедряйте информацию о бренде и продуктах там, где AI учится. Например, используйте страницы «о компании» и другие основные разделы, чтобы AI понимал контекст вашего бренда.

3. Сохраняйте единый стиль в контенте компании. Убедитесь, что на всех платформах ваш бренд позиционируется одинаково, чтобы AI правильно интерпретировал информацию.

4. Используйте структурированные форматы, такие как таблицы, списки, схемы, FAQ, чтобы AI мог быстро извлекать и обрабатывать данные.

5. Обозначайте основной посыл материала в самом начале текста, не делайте длинных введений, чтобы AI мог быстро считать смысл.

6. Пишите кратко и по существу, естественным языком, т.к. AI отбирает в первую очередь тот контент, который максимально близок по формулировке к запросу пользователя.

7. Используйте семантические подсказки в заголовках статей, чтобы AI лучше понимал структуру и смысл контента.

По мнению Ильи, в будущем SEO-специалисты уже не смогут быть только экспертами по оптимизации. Им нужно также развивать навыки стратегического мышления и умение взаимодействовать с другими командами.

Больше инсайтов о трендах B2B-маркетинга в 2026 году от спикеров из NetApp, Siemens и ModumUp можно узнать из вебинара – ссылка на запись: https://www.youtube.com/watch?v=_R4CRBJI1bc