Більшість відвідувачів B2B-сайту йдуть, не заповнивши форму. Перевірте власні цифри: поділіть кількість надісланих форм на кількість сесій за останній квартал — і частка трафіку, що ніколи себе не ідентифікує, зазвичай становитиме переважну більшість. AI-генерування лідів у контексті сайту — це набір технік, що працюють із цією мовчазною більшістю: визначення, які компанії заходять на сайт, оцінка, хто з них перебуває в циклі купівлі, і зміна того, що показує сайт, щоб більше з них зробили наступний крок.
«ШІ» виконує в кожній частині різний обсяг роботи, а постачальники вживають це слово вільно. У цій статті частини розділено, пояснено, як кожна працює і де дає збій, і запропоновано 30-денний план, як їх поєднати без зайвої складності.
Що означає AI-лідогенерація на сайті
Під цією назвою — чат-боти, предиктивний скоринг, автоматизований outreach та інше. Для B2B-команди, зосередженої на сайті, важать три складники:
| Елемент | Що робить | Де машинне навчання справді допомагає |
|---|---|---|
| Ідентифікація відвідувачів | Зіставляє анонімні сесії з компаніями за IP-даними та збагаченням | Переважно зіставлення даних, а не ML; деякі постачальники використовують моделі для очищення та зіставлення записів |
| Скоринг за намірами | Оцінює, які акаунти ймовірно куплять, на основі відповідності профілю та поведінки | Основне застосування ML: вивчення того, які поєднання сигналів передували вашим минулим перемогам |
| Персоналізована взаємодія | Змінює заголовки, докази та CTA залежно від того, хто відвідувач і що він робив | Необов’язково; більшість B2B-персоналізації працює на явних правилах, іноді з автоматизованим вибором варіанта |
Якщо постачальник каже «на основі ШІ», запитайте, до якого з цих трьох пунктів це стосується і на чому навчена модель. Модель скорингу, навчена на ваших власних даних про виграні угоди, — це зовсім не те саме, що загальна «оцінка намірів», яку провайдер розраховує для всіх своїх клієнтів.
Як працює ідентифікація відвідувачів
Лідогенерація через форми чекає, доки люди самі себе назвуть. Ідентифікація відвідувачів заходить з іншого боку: вона намагається визначити компанію ще до того, як хтось щось заповнить.
- Визначення за IP. IP-адресу відвідувача зіставляють із базами, що співвідносять діапазони IP з організаціями. Компанії з власними мережевими діапазонами (офіси, VPN із виходом через корпоративні шлюзи) визначаються добре. Домашній інтернет, мобільні мережі та спільні мережі коворкінгів визначаються погано або взагалі не визначаються, тому частка збігів так сильно різниться між сайтами. Виміряйте власну частку збігів, перш ніж щось на ній будувати.
- Фірмографічне збагачення. Щойно компанію названо, збагачення додає галузь, діапазон кількості працівників, розташування й іноді технологічний стек. Сприймайте ці поля як оцінки; вибірково звіряйте їх із тим, що ви знаєте про реальні акаунти.
- Поведінка на сайті. Переглянуті сторінки, кількість візитів і частота повернень прив'язуються до компанії, тож ви бачите «троє людей з цієї компанії читали сторінку цін цього тижня», а не три анонімні сесії.
- Зіставлення з CRM. Якщо компанія збігається з акаунтом у вашій CRM, візит прив'язується до його власника та відкритих угод. Менеджер бачить, що акаунт, з яким він працює, двічі відкривав сторінку безпеки.
Ідентифікація на рівні компаній — це не ідентифікація на рівні окремих людей. Вона каже, яка організація, а не яка людина, і продажам її слід подавати саме так. Порівняння інструментів дивіться в нашому посібнику з програм для ідентифікації відвідувачів сайту.
Скоринг: від ідентифікованого до кваліфікованого
Список компаній-відвідувачів — це ще не пайплайн. Скоринг вирішує, які з них заслуговують на увагу. Як вбудувати скоринг на основі моделей у робочий пайплайн, читайте в цьому практичному посібнику зі скорингу лідів за допомогою ШІ.
1. Спирайте профіль на власні виграні угоди
Візьміть останні 50–100 виграних угод і подивіться на галузь, діапазон розміру, регіон і спільні технології. Це ваш профіль відповідності, і він має замінити все, що раніше припускала модель скорингу. Наша стаття про створення профілю ідеального клієнта покроково описує аналіз. Якщо у вас менше кількох десятків виграних угод, модель машинного навчання має дуже мало даних для навчання; прозора бальна модель, яку можна пояснити продажам, впорається не гірше.
2. Знайдіть поведінку, що передувала цим перемогам
Подивіться на вебактивність виграних акаунтів за кілька тижнів до створення можливості. Сигнали, що часто важливі в B2B: повторні відвідування цін, кейси з власної галузі відвідувача, сторінки порівняння та інтеграцій, кілька людей з одного акаунта за короткий проміжок часу. Перевіряйте їх на своїх даних, а не переймайте гуртом; сигнал, який ніколи не з'являється перед вашими перемогами, не повинен мати ваги.
Саме тут машинне навчання виправдовує себе. Маючи достатньо історії, модель може зважувати поєднання відповідності й поведінки краще, ніж вручну задані бали. Без достатньої історії вона перенавчається на шумі, тож почніть із простого й переходьте до моделі, коли дані це дозволять.
3. Перетворіть оцінки на дії
Визначайте рівні за тим, що відбувається далі, а не лише за оцінкою:
- Дійте зараз: відповідність ICP плюс поведінка пізнього етапу. Того ж дня сповістіть власника акаунта з переліком переглянутих сторінок.
- Прогріти: хороша відповідність, рання поведінка. Адаптуйте досвід на сайті й, за наявності згоди, ведіть програму прогріву.
- Спостерігати: усе інше. Продовжуйте збирати дані про поведінку й переоцінюйте, коли вона змінюється.
Встановіть межі так, щоб рівень «діяти зараз» був досить невеликим і продажі справді переглядали кожне сповіщення. Наші посібники зі скорингу акаунтів із високим наміром і маршрутизації лідів із сайту детальніше розглядають пороги й маршрутизацію.
Використання даних на самому сайті
Ідентифікація та скоринг показують, хто на сайті. Персоналізація використовує це, щоб змінити те, що вони бачать. Три поширені сценарії й на що звертати увагу:
Ідентифіковані, але невідомі акаунти: галузево релевантне перше враження
Коли сесію зіставлено з галуззю чи діапазоном розміру, головна сторінка може показати заголовок, докази й сценарій використання для цього сегмента. Приклад: відвідувач із логістики бачить історію клієнта з логістики замість типової стіни логотипів. Це працює лише тоді, коли у вас є реальні докази для сегмента; галузевий заголовок над загальним контентом гірший за варіант за замовчуванням.
Відомі цільові акаунти: сценарії на рівні акаунта
Для акаунтів у ABM-програмі або з відкритою угодою сайт може показувати контент, пов’язаний із цими стосунками: докази з їхнього сектору, інтеграцію, про яку вони питали, CTA до їхнього менеджера з продажу замість загальної форми демо. Не перестарайтеся. Назва компанії на банері може виглядати як стеження; показ релевантних матеріалів зазвичай — ні.
Відвідувачі, що повертаються: відповідний наступний крок
Перший візит: «Подивіться, як це працює». Повторний візит після сторінок продукту: «Порівняйте тарифи». Повторний візит після цін: «Зв’яжіться з нами» з планувальником. Конкретні правила менш важливі, ніж їх тестування; вимірюйте кожне відносно контрольної групи, яка бачить стандартну версію. Тестування описано в нашій статті про персоналізовані CTA.
Стек, елемент за елементом
- Ідентифікація та збагачення: визначає компанії й додає фірмографічні дані. Без цього жоден наступний інструмент не знає, хто заходить на сайт.
- Поведінкове відстеження: події з вашої аналітики (категорії сторінок, візити, ключові дії), зіставлені із записом компанії.
- Скоринг: або бали, які визначаєте ви, або модель, навчена на ваших результатах. Він може працювати у вашому інструменті персоналізації, CRM чи окремому сервісі.
- Персоналізація: обчислює правила й показує варіанти. З клієнтськими тегами легко почати; серверна доставка чи доставка на edge уникає мерехтіння на ключових сторінках.
- Двостороння синхронізація з CRM: ідентифікація та оцінки передаються в CRM на рівні акаунта; статус акаунта та відповідальний повертаються на сайт, щоб він, наприклад, не показував наявному клієнтові CTA «замовити демо».
Ці елементи корисні лише разом. Ідентифікація без дій — це просто список. Персоналізація без ідентифікації — здогадки. Оцінки, які ніколи не потрапляють у CRM, ніколи не доходять до продажів.
Як зрозуміти, чи це працює
| Питання | Метрика | Порівняння |
|---|---|---|
| Чи охоплюємо ми правильні акаунти? | Частка ідентифікованого трафіку, що відповідає вашому ICP | Місяць до місяця |
| Чи скоринг щось розрізняє? | Частка можливостей за рівнем оцінки | Верхній рівень має помітно випереджати нижчі; якщо ні, модель нічого не прогнозує |
| Чи реагують продажі на сповіщення? | Час від сповіщення до першого контакту; частка оброблених сповіщень | Порівняно з вашим цільовим часом відповіді |
| Чи допомагає персоналізація? | Конверсія за сегментами: персоналізація vs контрольна група | Контрольна група з того самого сегмента, а не середнє по сайту |
| Чи варто воно своїх грошей? | Вартість ліда, прийнятого продажами, або можливості з цього напряму | Порівняно з іншими вашими каналами за тим самим визначенням |
Одне упередження, на яке варто зважати: ідентифіковані акаунти зміщені в бік більших компаній, бо саме їхні мережі найкраще визначаються за IP. Через це розміри угод можуть виглядати кращими, ніж заслуговує модель. Порівнюйте подібне з подібним.
План на 30 днів
- Тиждень 1: ідентифікація, без дій. Встановіть ідентифікацію, підключіть збагачення й фіксуйте, які компанії заходять і що читають. Виміряйте рівень зіставлення та вибірково перевірте точність на відомих вам акаунтах.
- Тиждень 2: перша модель скорингу. Проаналізуйте нещодавні виграні угоди щодо відповідності та поведінки до створення можливості. Побудуйте просту модель із рівнями й погодьте з відділом продажу визначення «діяти зараз».
- Тиждень 3: одна персоналізація. Виберіть найпоширенішу галузь чи діапазон розміру з ICP у вашому ідентифікованому трафіку й персоналізуйте для неї заголовок і докази на головній сторінці. Залиште контрольну групу.
- Тиждень 4: підключіть продажі. Синхронізуйте ідентифікацію на рівні акаунтів і рівні в CRM, увімкніть сповіщення власникам для найвищого рівня і поясніть менеджерам, що дані показують і чого не показують, зокрема як посилатися на них, не здаючись нав'язливим (фраза «Я помітив, що ваша команда переглядала інтеграції» багатьом покупцям здасться дивною; почати з релевантного матеріалу зазвичай нормально).
Через чотири тижні у вас буде інфраструктура й перший тест. Скоринг покращуватиметься лише тоді, коли хтось щомісяця переглядатиме ефективність рівнів і коригуватиме її; сам він не покращиться.
Помилки, яких варто уникати
- Скоринг лише за відповідністю. Велика компанія з вашого ICP, що прочитала один пост у блозі, — не гарячий лід. Поведінка зазвичай краще за фірмографіку відрізняє покупців від тих, хто просто дивиться.
- Сповіщення про все підряд. Якщо продавці отримують десятки сповіщень на день, вони перестають їх читати. Тримайте верхній рівень невеликим.
- Персоналізація на ненадійних даних. Якщо збагачення не впевнене в галузі, показуйте типову версію. Сторінка не для тієї галузі гірша за загальну.
- Вважати питання приватності вирішеним, бо це «дані компанії». IP-адреси та відстеження поведінки можуть бути персональними даними згідно з GDPR, навіть якщо ваша мета — рівень компанії. Залучіть відповідального за приватність, поважайте вибір щодо cookie та відстеження й оновіть повідомлення про конфіденційність. У нашій статті про B2B-персоналізацію та конфіденційність даних розглянуто деталі.
- Вважати, що модель підтримує себе сама. Ваша клієнтська база, продукт і повідомлення змінюються. Переглядайте скоринг щомісяця, а правила персоналізації — щокварталу.
Місце Markettailor
Markettailor поєднує ідентифікацію відвідувачів на рівні компанії, фірмографічне збагачення та персоналізацію сайту, тож дані ідентифікації напряму живлять сегменти й варіанти, а результати можна порівнювати з контрольною групою. Хай який інструмент ви використовуєте, порядок вище залишається: вимірюйте, хто відвідує сайт, з'ясуйте, що передувало вашим перемогам, дійте щодо невеликого рівня з високим наміром і тестуйте кожну зміну сторінки проти контрольного варіанта.
