Сегментация клиентов и квалификация заявок - основы успеха интернет-маркетинга на b2b-рынке

Задачи интернет-маркетинга на рынке b2с и b2b серьезно отличаются.  Если в первом случае важно снизить операционные издержки, максимально исключив из процесса человека, то во втором случае большую роль играет продавец, который приведет потенциального клиента к сделке.

Часто целевым действием на корпоративном сайте является звонок, так как необходимо вывести интернет-пользователя на контакт с живым сотрудником.  Однако с началом общения по телефону клиент обычно «потерян» для систем интернет-статистики, а значит, невозможно проследить его путь до покупки.

При этом каждый потенциальный клиент на рынке b2b  имеет высокую ценность.  Заявок на «станки с ЧПУ» может приходить всего 3-10 в месяц, а одна успешная сделка - покрыть все расходы на продвижение.  Поэтому так важно понять, откуда пришел каждый клиент, заинтересованный в покупке, как он вел себя в сети, как принимал решение, состоялась ли сделка.  И отсечь пользователей, которые переходят по рекламе, но услугу/товар не заказывают.  

Для того, чтобы понимать пути клиентов в сети и научиться грамотно управлять трафиком, требуется

• грамотно сегментировать клиентов,
• настроить глубокую аналитику.

О том, как это реализовать на практике, рассказал директор «Суммы технологий» Роман Рублевский на  семинаре, который состоялся 8 ноября.

Роман Рублевский объяснил, почему классическую офлайн-сегментацию клиентов невозможно скопировать в онлайн. Рассказал о возможных способах сегментации потенциальных клиентов  в сети до попадания на сайт и разобрал их на практике. 

Отдельно остановился на варианте, когда сегментировать аудиторию до попадания на сайт невозможно.  Например, при выборе поставщика металлопроката индивидуальный предприниматель и представитель строительной корпорации будут вводить одинаковые запросы («металлопрокат оптом», «купить металлопрокат»). При этом ценность клиентов для поставщика металлопроката существенно различается: представитель строительной организации скорее всего сделает заказ на большую сумму, а значит, на привлечение такой заявки можно потратить больше. В таком случае сегментировать клиентов поможет квалификация заявок через CRM-систему с настройкой глубокой аналитики. Накопленные данные можно будет применить при настройке таргетинга в контекстной рекламе и SEO-продвижении.
При отсутствии CRM-системы в компании можно применить способ обучения нейросети для получения расширенных данных о пользователях.

Все эти действия должны привести к следующим результатам:  

•   таргетированию рекламных обращений на конкретный сегмент аудитории;
•   успешному поиску в интернете новых пользователей, которые похожи на аудиторию тех, кто приносит компании больше всего денег;
•  повысить эффективность рекламных кампаний за счет отсечения "неинтересных" пользователей на этапе показа рекламы.