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.
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.
104❤2🔥2👍1
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.
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.
113❤2👍1🔥1
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.
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.
101❤3👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Маркетинговые исследования: как находить инсайты для стратегических решений
В новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders поговорили о маркетинговых исследованиях. Реальными кейсами и подходами поделились эксперты из международных компаний:
Alexey Shevchuk, Руководитель маркетинга в Контур.Диадок
Andrew Kryuchkov, Marketing Director в Life Data Lab
Denis Boiko, EMEA Marketing Manager в Dow
Что обсудили:
• Почему исследования часто расходятся с реальной работой компаний
• Зачем изучать опыт взаимодействия с продуктом
• Как находить глубокие инсайты для стратегии
• Какие ошибки чаще всего встречаются в исследованиях
• Как презентовать результаты так, чтобы они влияли на решения
🖥 Посмотреть выпуск:
Youtube
Rutube
VK Видео
🎧 Послушать выпуск:
Mave
Yandex Music
Apple Podcasts
Прикрепила отрывок из подкаста, где спикеры поделились очень полезными и практичными советами о том, с чего стоит начать и о чем нужно подумать, перед тем как проводить маркетинговое исследование.
В новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders поговорили о маркетинговых исследованиях. Реальными кейсами и подходами поделились эксперты из международных компаний:
Alexey Shevchuk, Руководитель маркетинга в Контур.Диадок
Andrew Kryuchkov, Marketing Director в Life Data Lab
Denis Boiko, EMEA Marketing Manager в Dow
Что обсудили:
• Почему исследования часто расходятся с реальной работой компаний
• Зачем изучать опыт взаимодействия с продуктом
• Как находить глубокие инсайты для стратегии
• Какие ошибки чаще всего встречаются в исследованиях
• Как презентовать результаты так, чтобы они влияли на решения
Youtube
Rutube
VK Видео
Mave
Yandex Music
Apple Podcasts
Прикрепила отрывок из подкаста, где спикеры поделились очень полезными и практичными советами о том, с чего стоит начать и о чем нужно подумать, перед тем как проводить маркетинговое исследование.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
119🔥3❤1🤓1
Топ-постов в моем канале по количеству пересылок
На случай, если вы устанете смотреть сериалы на зимних праздниках, предлагаю посмотреть-почитать мои посты про B2B-маркетинг, которые вы чаще всего пересылали - вдруг вы что-то пропустили 😊
Разделила посты на тематические блоки для вашего удобства.
✏️ Отчеты от международных аналитических компаний:
• Модель B2B Revenue Waterfall от Forrester для операционного управления маркетинговой воронкой
• Гайд Forrester по планированию маркетингового бюджета для B2B
• Отчет Gartner - что влияет на лояльность B2B-покупателей к бренду, и как правильно делать персонализацию в сообщениях
✏️ Материалы по Social Selling и Account-Based Marketing от нашего агентства ModumUp:
• 58-страничный гайд про LinkedIn-тренды (также в формате статьи)
• Мое небольшое видео про LinkedIn Sales Navigator в формате how-to: в чем его смысл и как его использовать максимально эффективно
• Механики Account-Based Marketing в социальных сетях
• Еще одно видео, где я показываю-рассказываю, как мы помогаем нашим клиентам назначать встречи на конференциях до мероприятия с помощью LinkedIn
✏️ Кейсы по B2B-маркетингу от международных компаний:
• Кейс AWS о том, как они построили у себя клиентоцентричный маркетинг
• Опыт Google Cloud в применении AI для маркетинга компании
• Кейсы Zendesk, Palo Alto Networks и Siemens по переходу от MQL-ей на модель Forrester B2B Revenue Waterfall
• Опыт NetApp, SAP, Customertimes и Planum в контент-маркетинге в B2B
✏️ Кейсы по Social Selling нашего агентства ModumUp:
• Как искать клиентов на рынке MENA через LinkedIn
• Про B2B-лидогенерацию на рынке ЛАТАМ через LinkedIn
• 39 лидов и 174 контакта потенциальных клиентов для AdTech-стартапа на рынке Центральной Азии
🛫 Читайте, делитесь обратной связью в комментариях и если оказалось полезно - пересылайте коллегам.
На случай, если вы устанете смотреть сериалы на зимних праздниках, предлагаю посмотреть-почитать мои посты про B2B-маркетинг, которые вы чаще всего пересылали - вдруг вы что-то пропустили 😊
Разделила посты на тематические блоки для вашего удобства.
• Модель B2B Revenue Waterfall от Forrester для операционного управления маркетинговой воронкой
• Гайд Forrester по планированию маркетингового бюджета для B2B
• Отчет Gartner - что влияет на лояльность B2B-покупателей к бренду, и как правильно делать персонализацию в сообщениях
• 58-страничный гайд про LinkedIn-тренды (также в формате статьи)
• Мое небольшое видео про LinkedIn Sales Navigator в формате how-to: в чем его смысл и как его использовать максимально эффективно
• Механики Account-Based Marketing в социальных сетях
• Еще одно видео, где я показываю-рассказываю, как мы помогаем нашим клиентам назначать встречи на конференциях до мероприятия с помощью LinkedIn
• Кейс AWS о том, как они построили у себя клиентоцентричный маркетинг
• Опыт Google Cloud в применении AI для маркетинга компании
• Кейсы Zendesk, Palo Alto Networks и Siemens по переходу от MQL-ей на модель Forrester B2B Revenue Waterfall
• Опыт NetApp, SAP, Customertimes и Planum в контент-маркетинге в B2B
• Как искать клиентов на рынке MENA через LinkedIn
• Про B2B-лидогенерацию на рынке ЛАТАМ через LinkedIn
• 39 лидов и 174 контакта потенциальных клиентов для AdTech-стартапа на рынке Центральной Азии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
174🔥7🎉2🤩1
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.
_____________
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.
125❤3✍1🔥1
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
YouTube
B2B Marketing Trends FY26
B2B marketing is evolving fast and FY26 is set to challenge the way we think about strategy.
Join us for B2B Marketing Trends FY26, an online event hosted by ModumUp. We’ll explore how AI, Account-Based Marketing, and new go-to-market models are rethinking…
Join us for B2B Marketing Trends FY26, an online event hosted by ModumUp. We’ll explore how AI, Account-Based Marketing, and new go-to-market models are rethinking…
118❤4👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Заменит ли AI B2B-маркетологов?
Вопрос спорный, поэтому мы решили его обсудить в новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders с экспертами международных компаний:
Илья Немчик, Senior SEO Manager, Global Digital Marketing Lead at Siemens Digital Industries Software
Никита Шарков, Vice President, Digital Marketing at Long Arc Capital
Обсудили:
• Заменяет ли AI уже сегодня кого-то из B2B-маркетологов
• Историческая справка
• Как маркетологи используют AI для автоматизации задач
• Как меняются требования к навыкам маркетологов
• Почему порог входа в профессию растет
• Как внедрение AI влияет на ROI и операционную эффективность бизнеса
Выпуск можно посмотреть на Youtube, Rutube и VK Видео
и послушать на Mave, Yandex Music, Apple Podcasts и Spotify
Приятного просмотра! 😊
Вопрос спорный, поэтому мы решили его обсудить в новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders с экспертами международных компаний:
Илья Немчик, Senior SEO Manager, Global Digital Marketing Lead at Siemens Digital Industries Software
Никита Шарков, Vice President, Digital Marketing at Long Arc Capital
Обсудили:
• Заменяет ли AI уже сегодня кого-то из B2B-маркетологов
• Историческая справка
• Как маркетологи используют AI для автоматизации задач
• Как меняются требования к навыкам маркетологов
• Почему порог входа в профессию растет
• Как внедрение AI влияет на ROI и операционную эффективность бизнеса
Выпуск можно посмотреть на Youtube, Rutube и VK Видео
и послушать на Mave, Yandex Music, Apple Podcasts и Spotify
Приятного просмотра! 😊
❤2👍1🔥1
Кейс Gartner × CoreQuartz: фреймворк персонализации контента в зависимости от стадии покупательского пути и уровня вовлеченности клиента
В журнале Gartner для директоров по маркетингу за Q4 2025 описан кейс производственной компании CoreQuartz по персонализации маркетинговых активностей. Команда искала способ сбалансировать стратегическую (долгосрочную) и тактическую (краткосрочную) персонализацию — и объединить их в единую стратегию.
Для этого они на основе подходов one-to-many (крупные сегменты) и one-to-one (точечная персонализация) выделили пять методов сегментации:
Customer lifetime value (CLTV) — сегментация текущих клиентов, чтобы стратегически понимать, с кем и как выстраивать долгосрочные отношения
Functional customer needs — сегментация по ключевым требованиям к продукту (цена, надежность, функциональность)
Product brand affinity — сегментация по выявленному интересу к конкретным продуктам или категориям
Purchasing intent — сегментация по намерению, отражающему вероятность покупки в данный момент
Microbehaviors — сегментация по конкретным действиям потенциального клиента, позволяющая делать точечную персонализацию на уровне конкретного человека
Далее этот фреймворк сопоставили с покупательским путем (маркетинговой воронкой) и степенью вовлеченности клиента:
One-to-many — низкая вовлеченность клиента, фокус на повышении узнаваемости и интереса
One-to-one — высокая вовлеченность клиента, точечная персонализация под конкретные действия и намерения
Результаты двухмесячного пилота:
• На нижних этапах воронки (buying intent) персонализированный контент дал
+321% к CTR, +42% к CVR и +46% к продажам.
• На верхних этапах воронки (awareness и interest) —
+169% к CTR, +43% к CVR и +16% к продажам.
• Платная реклама с персонализацией по сравнению с контрольной группой дала
+39% к CTR, +18% к ROAS и +13% к CVR.
В итоге команда маркетинга получила поддержку стейкхолдеров на продолжение проекта, т.к. эффект от персонализации был четко виден по бизнес-результатам.
В журнале Gartner для директоров по маркетингу за Q4 2025 описан кейс производственной компании CoreQuartz по персонализации маркетинговых активностей. Команда искала способ сбалансировать стратегическую (долгосрочную) и тактическую (краткосрочную) персонализацию — и объединить их в единую стратегию.
Для этого они на основе подходов one-to-many (крупные сегменты) и one-to-one (точечная персонализация) выделили пять методов сегментации:
Customer lifetime value (CLTV) — сегментация текущих клиентов, чтобы стратегически понимать, с кем и как выстраивать долгосрочные отношения
Functional customer needs — сегментация по ключевым требованиям к продукту (цена, надежность, функциональность)
Product brand affinity — сегментация по выявленному интересу к конкретным продуктам или категориям
Purchasing intent — сегментация по намерению, отражающему вероятность покупки в данный момент
Microbehaviors — сегментация по конкретным действиям потенциального клиента, позволяющая делать точечную персонализацию на уровне конкретного человека
Далее этот фреймворк сопоставили с покупательским путем (маркетинговой воронкой) и степенью вовлеченности клиента:
One-to-many — низкая вовлеченность клиента, фокус на повышении узнаваемости и интереса
One-to-one — высокая вовлеченность клиента, точечная персонализация под конкретные действия и намерения
Результаты двухмесячного пилота:
• На нижних этапах воронки (buying intent) персонализированный контент дал
+321% к CTR, +42% к CVR и +46% к продажам.
• На верхних этапах воронки (awareness и interest) —
+169% к CTR, +43% к CVR и +16% к продажам.
• Платная реклама с персонализацией по сравнению с контрольной группой дала
+39% к CTR, +18% к ROAS и +13% к CVR.
В итоге команда маркетинга получила поддержку стейкхолдеров на продолжение проекта, т.к. эффект от персонализации был четко виден по бизнес-результатам.
❤3🔥2✍1👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лиды в B2B-маркетинге: AI, данные и новые подходы к квалификации
В новом выпуске нашего англоязычного подкаста B2B Marketing Leaders обсудили тему Leads in B2B marketing с экспертами из международных компаний.
Гости выпуска:
Ralff Tozatti, Sr. Director of Marketing Strategy at Thomson Reuters
Hitendar Sethi, Principal Product Marketing Manager - AI Cybersecurity at Palo Alto Networks
Rahul Agarwal, Strategic Marketing Manager at Trystar
Что обсудили:
• Данные как основа эффективности B2B-маркетинга
• AI для анализа и персонализации контента
• Атрибуция ключевых клиентских взаимодействий
• Buying groups и удержание как эволюция лидогенерации
Выпуск можно посмотреть на Youtube и послушать на Mave, Spotify и Apple.
В новом выпуске нашего англоязычного подкаста B2B Marketing Leaders обсудили тему Leads in B2B marketing с экспертами из международных компаний.
Гости выпуска:
Ralff Tozatti, Sr. Director of Marketing Strategy at Thomson Reuters
Hitendar Sethi, Principal Product Marketing Manager - AI Cybersecurity at Palo Alto Networks
Rahul Agarwal, Strategic Marketing Manager at Trystar
Что обсудили:
• Данные как основа эффективности B2B-маркетинга
• AI для анализа и персонализации контента
• Атрибуция ключевых клиентских взаимодействий
• Buying groups и удержание как эволюция лидогенерации
Выпуск можно посмотреть на Youtube и послушать на Mave, Spotify и Apple.
🔥2❤1🤓1