5 способов повысить эффективность промышленного
маркетинга с аналитикой

Промышленный B2B-маркетинг сложнее поддаётся оценке, чем потребительский: цикл сделки растягивается на месяцы, решение принимают несколько лиц, а значимая часть коммуникаций уходит в звонки, письма, встречи и тендерные процедуры. При этом digital-каналы давно стали полноценным источником спроса: клиент изучает специфику, сравнивает поставщиков, возвращается на сайт несколько раз и оставляет заявку далеко не в рамках первого визита.

Проблема в том, что маркетинг обычно видит только данные рекламных кабинетов. Остальная часть воронки остаётся закрытой: обращения фиксируются в разных местах, этапы продаж существуют отдельно от рекламной статистики, коммуникация с клиентами не отслеживается, а финансовый результат не всегда удаётся корректно сопоставить с источником. В итоге решения по оптимизации принимаются на неполных данных, и управляемость воронки снижается.

Разберём, как выстроить работу так, чтобы аналитика помогала управлять воронкой и экономикой.

Особенности промышленного маркетинга в 2026 году

1) Удерживать эффективность привлечения становится сложнее

Стоимость рекламного размещения растёт практически во всех каналах, а в B2B дополнительно усиливается конкуренция за внимание узкой аудитории. Оценивать маркетинг только по количеству лидов в таких условиях уже недостаточно: важно разделять обращения по качеству и потенциалу сделки.

Один запрос может отражать реальную потребность и готовый бюджет, другой — исследовательский интерес без намерения покупать в обозримой перспективе.

2) Длинный цикл сделки делает веб-метрики недостаточными

Если оценивать рекламу только по визитам и заявкам, легко потерять ключевую часть воронки: квалификацию лида, подготовку и согласование КП, качество переговоров, финальное согласование договора и фактические сроки отгрузки.

Без связки с этапами продаж невозможно понять, на каком шаге падает конверсия и почему — из-за качества входящего спроса, работы менеджеров, условий предложения или затянутых согласований. В итоге маркетинг не может управлять результатом на уровне бизнес-целей: он видит только верх воронки, но не то, что реально приводит к выручке.

3) Данные в разных системах не сходятся

Рекламные кабинеты, сайт, телефония, CRM, таблицы, отчёты подрядчиков и финансовые выгрузки формируются раздельно и живут по разным правилам учёта. Из-за этого единую картину воронки приходится собирать вручную: выгружать данные, сопоставлять сущности, искать дубли, проверять корректность статусов.

Отчёты обновляются с задержкой, а при сбоях интеграций ошибки могут долго оставаться незамеченными. В результате одни и те же показатели расходятся в разных таблицах — и принимать решения по бюджету и эффективности с опорой на одни и те же цифры становится всё труднее.

4) Офлайн-контакты выпадают из аналитики

Контакты на выставках, рекомендации от партнёров, входящие звонки по номеру из каталога или с баннера, запросы на почту, обращения через дилеров зачастую не попадают в единую систему учёта.

Если такие контакты не фиксировать и не связывать с этапами продаж, часть воронки остаётся вне поля зрения. Это делает оценку окупаемости каналов менее точной, а распределение бюджета — менее обоснованным.

5) Прогнозировать бюджет, загрузку и производство без данных невозможно

В промышленности маркетинг напрямую влияет на планирование: сколько лидов дойдёт до КП, сколько — до договора, и в какие сроки это превратится в отгрузки и выручку. Если нет данных по длительности цикла и конверсии между ключевыми этапами, прогноз строится на предположениях.

В результате бюджет распределяется менее точно, нагрузка на отдел продаж и производство планируется с риском перегрузки или простоя, а решения по закупкам и инвестициям принимаются без надёжной опоры на реальную динамику воронки.​​​​​​​​​​​​​​​​

Как это проявляется в разных типах предприятий

• Производители оборудования и инжиниринговые компании чаще всего теряют конверсию на этапе перехода от квалификации к коммерческому предложению и согласованию. Причина — длительные расчёты, технические требования и сложные процедуры согласования.
  
• Поставщики материалов и расходников должны связывать маркетинг с повторными закупками и остатками на складе. Без этого оптимизация по лидам даёт искажённую картину эффективности.
  
• Компании с дилерской сетью нуждаются в фиксации источника и результата на стороне партнёров. Иначе каналы привлечения невозможно корректно сравнивать между собой.

5 маркетинговых инсайтов в промышленности

Ниже — несколько практических рекомендаций, которые помогают выстроить промышленный маркетинг в условиях длинного цикла сделки, сложного принятия решений и высокой цены ошибки.

В каждом пункте описан общий подход и конкретные действия: что именно нужно настроить и на какие элементы процесса следует опираться.

1) Переход к модели, где маркетинг и продажи совместно ведут приоритетные аккаунты

Речь про Account-Based Marketing (ABM). Его суть — определить ограниченный список целевых компаний и выстроить персонализированные коммуникации под их отрасль, задачи, ограничения и процесс закупки. В промышленности подход особенно эффективен: крупный средний чек и узкая аудитория делают точечную работу оправданной.

На практике ABM включает сегментацию целевых компаний, отдельные сценарии касаний для разных ролей и офферы, которые подтверждают ценность решения в конкретной ситуации — через успешные примеры, расчёты, технические требования.

Для одного аккаунта можно собрать связку из отраслевой посадочной страницы, расчёта экономии и кейса внедрения. Коммуникации же заранее адаптируются под роли:

• инженеру даёте технические требования и возможность интеграции;
• снабжение информируете о спецификации и условиях поставки;
• руководителю рассчитываете TCO/ROI и предлагаете понятный план внедрения.

2) ИИ ускоряет бизнес-итерации

ИИ в маркетинге и продажах — это способ сократить издержки и ускорить цикл «гипотеза → тест → результат».

Он применяется для:

• первичного анализа данных по кампаниям и воронке;
• подготовки вариантов офферов и рекламных текстов;
• создания email-рассылок, баннеров и иллюстраций;
• разработки структуры презентаций и коммерческих предложений;
• подготовки 3D-визуализаций и материалов для продуктовых демонстраций.

Отдельный сценарий — анализ коммуникаций менеджеров с клиентами.

Системы с ИИ помогают выявлять повторяющиеся вопросы, причины отказов, качество отработки возражений, соблюдение скриптов и SLA.

Важно понимать границу: ИИ не заменяет экспертизу. Он ускоряет аналитику и производство материалов, снижает операционную нагрузку и повышает темп улучшений. Решения и ответственность остаются за командой.

3) Экспертный контент становится фактором доверия

Промышленные покупатели выбирают поставщика по проверяемым критериям: техническим характеристикам и допускам, совместимости с действующими линиями и стандартами, условиям внедрения, гарантии и сервису, срокам поставки, доступности запчастей и т.д. Поэтому контент должен не «рассказывать про продукт», а помогать пройти путь оценки: сформировать требования, сравнить варианты, согласовать решение внутри компании и защитить закупку перед руководством.

Хороший материал отвечает на вопросы разных лиц, влияющих на решение или принимающих его:

• инженера и эксплуатации — о подключении, ограничениях, надёжности, ремонтопригодности, требованиях к персоналу;
• снабжения — о комплектациях, сроках и условиях поставки, сертификатах, документации;
• руководителя — об экономическом эффекте, рисках, планах внедрения и сроке окупаемости.

Рабочие форматы:

• технические гайды и руководства;,
• типовые проекты и архитектуры решений;
• разборы внедрений с исходными данными и результатом;
• калькуляторы для расчёта совокупной стоимости владения или экономии;
• чек-листы подготовки площадки;
• часто задаваемые вопросы (FAQ) по интеграциям и эксплуатации;
• сравнительные таблицы альтернатив;
• пакеты документов по безопасности и соответствию требованиям
• материалы для закупочного контура: шаблон ТЗ, спецификация, перечень работ, план пусконаладки.
  

В этой модели контент встроен в воронку. Он повышает качество входящих обращений, сокращает долю нецелевых запросов, ускоряет согласования и помогает доводить лиды до КП и договора.

4) Аналитика данных помогает понять реальные потребности и повысить конверсию

В промышленном B2B заявка сама по себе не означает сформированную потребность и готовность к покупке. Аналитика нужна именно для того, чтобы отделить целевой спрос от интереса.

Это требует сегментации обращений по контексту сделки:

• отрасли и профилю компании;
• роли инициатора;
• наличию ТЗ;
• стадии проекта;
• бюджетному диапазону;
• требованиям к срокам;
• географии;
• необходимости интеграции и сервиса.

Далее важно видеть, где именно проседает воронка: на этапе дозвона и квалификации, подготовки КП, согласования условий или отгрузки. Повторяющиеся причины отказов и проблемные сегменты должны быть зафиксированы и сопоставимы.

Отдельно важно разобрать путь клиента, который привёл к целевому действию: какие каналы и материалы чаще приводят к запросам с высокой вероятностью сделки, какие — генерируют поток без дальнейшей конверсии, как меняется результат при длинном цикле и повторных касаниях.

В итоге аналитика становится управленческим инструментом. Она помогает:

• корректировать позиционирование и офферы под сегменты;
• перераспределять бюджет;
• прогнозировать продажи на горизонте цикла;
• планировать загрузку команды.

Роль аналитика — обеспечить единые правила учёта и сопоставимость показателей между проектами и менеджерами, чтобы решения принимались на базе одинаковых критериев качества лида и статусов воронки.

5) Регламентированный процесс продаж повышает конверсию и качество работы менеджеров

В промышленном B2B значительная часть потерь происходит на этапе обработки: кто получил обращение, как быстро отреагировал, по каким критериям квалифицировал, зафиксировал ли следующий шаг и причину отказа.

Поэтому процесс должен быть формализован и измерим. На практике это означает следующее:

• зафиксировать критерии целевого лида для маркетинга и продаж;
• настроить маршрутизацию по типу запроса и сегменту;
• определить нормативы реакции по каналам;
• стандартизировать статусы и причины отказов;
• обязать менеджеров фиксировать «следующее действие» и дату.
  

Руководителям важно контролировать соблюдение SLA и замкнуть контур обратной связи. Маркетинг должен получать не только отметку «лид обработан», а результат квалификации и причины потери. Это позволяет корректировать семантику, офферы, посадочные страницы и контент под те сегменты, где есть реальные сделки.

В длинном цикле такой контроль напрямую влияет на вероятность сделки: снижает потери из-за медленной реакции, повышает качество квалификации и ускоряет переход к КП и договору.​​​​​​​​​​​​​​​​

Какие показатели важны для отслеживания

Ниже — базовый набор метрик промышленного маркетинга, которые стоит контролировать регулярно и в единой логике расчёта.

Метрика	Что показывает	Как считать в длинном цикле	Как использовать
CPL (стоимость лида)	Цена одной заявки	Считать отдельно по типам лидов (форма/звонок), не смешивать «все обращения» и «целевые»	Контроль первичной эффективности каналов и кампаний, отсев мусорных источников
CPQL (стоимость квалифицированного лида)	Цена обращения, прошедшего квалификацию	Требует единых критериев квалификации в CRM, иначе метрика несопоставима	Главная метрика для оптимизации бюджета в B2B — снижает перегруз отдела продаж
Конверсия в квалификацию	Доля лидов, ставших целевыми	Считать по этапам и причинам отказов, отдельно по услугам/продуктовым линиям	Понимание качества спроса и корректности оффера/семантики
Конверсия в КП	Доля лидов, дошедших до КП	Важно фиксировать факт отправки КП и дату в CRM	Показывает качество лида и работу менеджеров на ранних стадиях
Конверсия в договор / сделку	Доля КП, завершившихся договором	Считать по факту подписания/оплаты, а не «в работе»	Итоговая оценка эффективности источников и процессов продаж
Скорость реакции (SLA)	Время до первого контакта	Делить по каналам (звонки/формы), фиксировать пропуски и задержки	Быстро выявляет потери из-за обработки, а не из-за рекламы
Доля пропущенных звонков	Потери входящего спроса	Считать по времени суток, номерам, направлениям, сменам	Прямая зона роста для B2B, особенно при высокой цене лида
Средняя длительность цикла сделки	Время от первого касания до договора	Считать отдельно по сегментам и источникам, использовать валидное «окно» анализа	Основа прогнозирования и планирования производства/загрузки
Выручка	Сумма денег по закрытым сделкам	Фиксировать по факту оплаты, с привязкой к источнику и визиту	Управление бюджетом на уровне «канал → деньги», а не «канал → лиды»
Прибыль / маржа	Финансовый результат с учётом себестоимости	Нужны правила учёта маржи, допработ и сервисных затрат	Корректная оценка эффективности, особенно при разной маржинальности направлений
ROI/ROMI	Окупаемость маркетинговых затрат	Считать на горизонте цикла, не делать выводы до «созревания» сделок	Ключевая метрика для перераспределения бюджета и масштабирования
CAC	Стоимость привлечения клиента	Считать по фактически новым клиентам, а не по лидам	Понимание стоимости роста в разрезе направлений и рынков
LTV	Доходность клиента в долгосрочной перспективе	Использовать когорты и повторные покупки/сервис	Важна для промышленности с сервисом, расходниками, модернизацией
Доля мультиканальных сделок	Насколько часто результат требует нескольких касаний	Анализировать цепочки визитов, сравнивать модели атрибуции	Защищает «подогревающие» каналы от отключения по last-click

Какие инструменты нужны, чтобы реализовать инсайты и отслеживать нужные показатели на практике

• CRM-системы

В них важно вести сделку так, чтобы конверсия и сроки прохождения этапов считались одинаково у разных менеджеров и в разных проектах.

Для этого воронка должна быть единой: заранее задайте список стадий (квалификация → КП → согласование → договор → отгрузка) и закрепите правило, что этапы не переименовываются. На каждом шаге фиксируйте причину отказа или паузы — чтобы можно было разбирать, почему сделки не доходят до договора, а не оставлять размытый статус «не купили».

CRM должна однозначно отвечать на два вопроса:

• кто ведёт сделку;
• какое следующее действие запланировано и на какую дату.
  

Поэтому обязательны ответственный, следующий шаг и его дата — звонок, встреча, отправка КП, расчёт, повторный контакт.

Отдельно фиксируйте финансовую часть: сумму (план и факт), по возможности маржинальность или валовую прибыль. А также периоды, по которым считается цикл сделки — дату создания, дату переходов между этапами, плановая дату закрытия и фактическая дату результата.

Кроме того, обязательна привязка к источнику обращения — через UTM-метки, коллтрекинг и другие идентификаторы. Без неё маркетинг не сможет сопоставлять затраты с продажами.

При дисциплинированном заполнении данных можно сравнивать каналы:

• по конверсии в ключевые этапы (КП, демо, договор);
• по скорости прохождения воронки;
• по экономике сделки.
  

Это позволяет быстро находить узкие места — на дозвоне, в квалификации, при подготовке КП, на согласовании или перед отгрузкой.

Чтобы система работала, нужны регламенты ведения сделок и регулярный контроль. Обязательные поля при смене этапа и периодическая проверка сделок руководителем — минимальный стандарт. Без этого любая аналитика теряет точность и перестаёт быть инструментом управления.

• Веб-аналитика

В промышленном маркетинге веб-аналитику стоит настраивать так, чтобы она фиксировала не только отправку форм, но и действия, которые показывают стадию выбора ещё до обращения. Часть пользователей сначала изучает технические параметры и условия внедрения, а контакт оставляет позже — или уходит в звонок и переписку. Поэтому важно видеть, какие страницы и сценарии реально подводят к лиду.

На практике все события делятся на две группы.

Первая — «сигналы интереса без контакта». Например:

• просмотр технических разделов и спецификаций;
• переходы в «Сервис/Гарантия», «Интеграции», кейсы, отраслевые страницы;
• повторные визиты к ключевым материалам;
• клики по кнопкам связи (почта, телефон, мессенджеры);
• переход в раздел «Контакты»;
• просмотр условий поставки и документации.

Эти события помогают понять, какой трафик читает и сравнивает, но не доходит до обращения. А также выявить страницы, которые собирают визиты, но не ведут к следующим шагам.

Вторая группа — «лиды и заявки». То есть действия, где вы уже получаете контакт и можете передать обращение в продажи:

• запрос КП или расчёта;
• заявка на консультацию или подбор;
• регистрация на демо или вебинар;
• скачивание каталога или гайда через форму.
  

Когда эти точки зафиксированы, можно строить воронку по шагам выбора, сравнивать конверсию по источникам и сегментам, а затем улучшать результат через доработку структуры сайта, контента, форм и маршрутизации.

• Коллтрекинг и телефония

В промышленности значимая доля обращений начинается со звонка — особенно когда нужна консультация, расчёт, подбор конфигурации или уточнение условий поставки. Чтобы такие обращения не выпадали из аналитики, коллтрекинг должен фиксировать источник звонка, подменять номер в зависимости от канала, записывать разговор, отмечать статус (принят/пропущен), длительность и связывать звонок с визитом и рекламной кампанией. Тогда маркетинг видит реальную картину по обращениям, а продажи — качество входящего потока и соблюдение SLA.

На практике используют два типа коллтрекинга — статический и динамический.

Статический назначает отдельный номер каждому источнику или их группе: выставке, каталогу, наружной рекламе, партнёрской рекомендации, email-рассылке. Это удобно для офлайна и постоянных площадок, где не нужно связывать звонок с конкретным визитом на сайте.

Динамический подменяет номер под конкретного посетителя и его сессию — он нужен, когда важно привязать звонок к точному источнику в онлайне (канал → кампания → объявление, иногда до ключевой фразы) и связать его с поведением на сайте и дальнейшим статусом в CRM.

Смысл — перестать терять звонки без источника и начать оптимизировать бюджет по реальным обращениям. Параллельно появляется контроль качества обработки входящих: если канал даёт много звонков, но высокий процент пропусков или коротких разговоров без результата, проблема часто не в рекламе, а в доступности линии, маршрутизации, рабочем графике или качестве консультации.

• Инструменты коммуникаций и удержания

В промышленном B2B решение редко принимается за один контакт: после первого интереса обычно идут уточнения, сбор требований, внутренние согласования, сравнение поставщиков и возвраты к обсуждению через недели или месяцы. Поэтому коммуникации должны быть выстроены так, чтобы сохранять контакт, давать полезную информацию по мере готовности клиента и вовремя переводить диалог на следующий шаг.

Для этого используют связку каналов:

• email-рассылки,
• мессенджеры и SMS для кратких уведомлений,
• чат-виджеты на сайте,
• задачи и напоминания для менеджеров в CRM.

Важно, чтобы коммуникации строились по сценариям. Например:

• после просмотра технических характеристик — письмо с типовыми решениями и условиями внедрения;
• после повторного визита в раздел «Сервис» — предложение консультации инженера;
• после просмотра «Цены/Комплектации» — форма с предложением расчёта.

Это даёт результат в двух направлениях. Во-первых, повышает конверсию в активные этапы продаж — помогает доводить заинтересованных пользователей до контакта, встречи и коммерческого предложения. Во-вторых, поддерживает текущих клиентов: напоминания о регламентном обслуживании, обновления, обучение, расходники, сервисные обращения. Это влияет на повторные закупки, продление контрактов и рекомендации — то, что в промышленности нередко даёт значимую долю выручки.​​​​​​​​​​​​​​​​

• Сквозная аналитика как слой объединения данных

Этот инструмент нужен, когда требуется связать расходы на продвижение, поведение на сайте, обращения (формы и звонки), статусы и суммы в CRM — и затем оценивать результат по бизнес-метрикам.

Практически это позволяет:

• считать CPL и стоимость целевого лида;
• видеть конверсию по этапам сделки;
• сравнивать окупаемость каналов и связок;
• учитывать мультиканальные пути;
• анализировать длительность цикла;
• строить прогноз выручки на горизонте сделки.

Оптимизация смещается от цели «дешевле лид» к задаче «лучше экономика и выше вероятность закрытия» — с пониманием, где именно теряются деньги.

Как Roistat усиливает маркетинг промышленных предприятий через объединение данных и автоматизацию отчётности

Roistat — маркетинговая платформа, маркетинговая платформа, где данные из рекламных кабинетов, сайта, CRM, телефонии и сервисов коммуникаций собираются в одном месте, регулярно обновляются и приводятся к сопоставимому виду. Это особенно важно, когда разные системы считают показатели по-разному и из-за этого сложно согласовать цифры между маркетингом и продажами.

Платформа предлагает 24 инструмента и более 200 готовых интеграций, поэтому собирать аналитику вручную через таблицы и разрозненные выгрузки, как правило, не нужно. После подключения источников можно работать как с базовыми отчётами, так и строить кастомные: менять группировки, применять фильтры, добавлять нужные разрезы — каналы, кампании, регионы, направления, типы обращений, этапы воронки. В отчётах доступно более 80 показателей, и при необходимости их можно дополнять собственными метриками под задачи конкретной организации.

В результате аналитика становится пригодной для регулярного контроля: видны расходы и структура рекламы, промежуточные касания, объём и качество обращений, движение по этапам продаж и финансовый результат — в одной системе расчёта и без постоянной ручной сверки.

Отчёты и инструменты, полезные при длинном цикле

• Сквозная и мультиканальная аналитика

Для промышленного маркетинга ключевой задачей становится не «сколько лидов пришло», а какие источники доводят обращения до КП, договора и денег — с учётом повторных касаний.

В отчётах удобно сравнивать каналы:

• по CPL и стоимости квалифицированного лида (CPQL);
• по конверсии в этапы продаж;
• по прибыли и ROI;
• по сегментам — отрасль, регион, продуктовая линейка, статус воронки, ответственный, период первого касания.

Это позволяет анализировать не «среднюю» эффективность, а конкретную связку: источник → этап → результат.

Разберём пример.

По срезу видно, что основную выручку сейчас дают платные каналы. Google Ads выглядит сильнее по качеству и деньгам: CPQL — 1 952₽, конверсия в продажи — 28%, прибыль — 432 000₽ при ROI 152%.

«Яндекс Директ» тоже стабильно доводит до результата: CPQL — 2 340₽, 94 продажи, прибыль 450 000₽, ROI 104%. При этом в отчёте уже заметна мультиканальность — 501 такая заявка, — а значит, часть прогрева и возвратов реально участвует в сделках и оценивать её только по последнему касанию нельзя.

Наиболее прибыльные кампании Google Ads и «Яндекс Директа» стоит масштабировать, задав предел по стоимости целевого лида. Параллельно нужно разобрать источники с отрицательной или нулевой финансовой отдачей за период цикла сделки: SEO (ROI −9,4%), email (−50%), maps (−73%), blogger (−81%), Avito (−100%).

Для каждого из них важно проверить, участвует ли он в цепочках перед продажей, корректна ли атрибуция, каково качество обращений и на каком этапе они «ломаются» — квалификация, КП, согласование. После этого надо либо поменять механику (контент, посадочные, офферы, маршрутизацию), либо ограничить бюджет, оставив канал только там, где он доказуемо повышает конверсию в КП и выручку на валидном горизонте цикла.

В целом отчёты позволяют анализировать путь клиента с учётом веса всех касаний до заявки или покупки. Это реализовано в инструменте «Мультиканальная аналитика»: вы добавляете в сводки разные модели атрибуции и сравниваете вклад каналов не только по последнему переходу, но и по всей последовательности визитов.

Разберем отчёт по ключевым словам с добавленными показателями по модели атрибуции «Равноценная».

Видно, что при схожих средних показателях экономика внутри списка запросов сильно различается: одни ключи дают заявки и продажи с приемлемой стоимостью, другие — приводят трафик с высоким процентом отказов и дорогими заявками без продаж. Поэтому решения лучше принимать по вкладу ключа в продажи, прибыль и мультиканальные заявки.

Если ключ даёт дорогие лиды без продаж, его проверяют:

• на релевантность посадочной страницы,
• на соответствие оффера объявлению,
• на типы соответствия и минус-слова.

Если после корректировок результат не меняется — отключают или уточняют семантику. А если заявки есть, но не доходят до сделки, анализируют этапы воронки и причины отказов. Проблема может быть в качестве спроса, условиях или обработке.

Связки, где сходится стоимость продажи и прибыль, логично масштабировать через увеличение бюджета и аккуратное расширение семантики, контролируя, чтобы при росте объёма не проседала конверсия в продажу. Для промышленности это критично: каналы прогрева — группы в соцсетях, ретаргетинговые кампании, профильные площадки — чаще формируют спрос и возвращают клиента к диалогу, чем выступают финальным источником перед сделкой.

• Отчёт «Цепочка визитов»

Отчёт входит в функционал «Мультиканальной аналитики» и нужен, чтобы видеть, каким путём клиент пришёл к обращению или покупке и какие источники встречались в последовательности.

Что это даёт:

• видеть каналы в цепочке и не отключать те, что участвуют в прогреве;
• находить повторяющиеся комбинации касаний, после которых чаще появляется запрос КП или звонок.

Отчёт используют вместе с детализацией до уровня кампаний и групп объявлений, чтобы корректировать конкретные связки, а не принимать бинарное решение «канал включить или выключить».

• Отчёты по событиям на сайте и по этапам сделки

При длинном цикле важно анализировать не только заявки, но и действия до обращения:

• просмотры технических разделов;
• переходы в документацию и интеграции;
• клики по телефону и почте;
• повторные визиты.

Для этого в инструменте «События» настраивают отслеживание ключевых действий и затем смотрят, где пользователи чаще прекращают путь и какие источники приводят трафик, не доходящий до ключевых действий. Это основа для доработки посадочных страниц и рекламных сценариев.

Когда поведение на сайте разобрано, следующий уровень на сайте — этапы продаж. Отчёт «Воронка статусов» показывает, как обращения проходят стадии сделки в CRM и где именно падает конверсия: на дозвоне и первичной квалификации, на подготовке КП, на согласовании условий, на пилоте или при переходе к договору.

На его основе проще принимать процессные решения:

• уточнять критерии квалификации;
• перераспределять нагрузку;
• усиливать контроль SLA;
• стандартизировать требования к КП;
• корректировать сценарии прогрева для «застрявших» сделок.

Чтобы связать обе сущности, события с сайта и движение по воронке CRM можно выводить показателями в отчётах блока «Аналитика». Тогда в одном отчёте по источникам и сегментам видно, какие каналы приводят аудиторию, выполняющую нужные действия на сайте, сколько из этих обращений становится квалифицированными лидами и как они проходят этапы сделки.

Это позволяет оценивать эффективность каналов по полной связке: источник → действия на сайте → этапы продаж → результат.

• Отчёт по менеджерам

В промышленном B2B результат зависит не только от источника, но и от обработки. Отчёт по менеджерам показывает:

• конверсию по ответственным;
• скорость реакции;
• дисциплину следующего шага;
• стабильность перевода по этапам.

Это помогает отделить проблему привлечения от трудностей в обработке. Нередко канал даёт качественный поток, а потери возникают уже на этапе работы с обращениями.

• Отчёт по прибыли и доплатам

Для проектов со сложной спецификацией и дополнительными работами важно учитывать ситуации, когда финансовый результат меняется уже после первичного закрытия: речь про допкомплектацию, монтаж и пусконаладку, сервисные работы, доработки по ТЗ и частичные возвраты.

Отчёт по доплатам фиксирует такие изменения отдельно и учитывает их в периоде фактического наступления — чтобы итоговые показатели отражали реальную экономику, а не только сумму на момент первой продажи.

Это особенно полезно, когда маркетинг оценивают по влиянию на прибыль, а не по количеству обращений.

• Когортный анализ

В промышленности крайне важны повторные закупки, сервисные обращения и возврат клиента на следующий цикл поставки.

Когортный анализ позволяет смотреть удержание и повторяемость по периодам и сегментам:

• как ведут себя клиенты из разных отраслей;
• какие направления чаще дают повторные обращения;
• как различается динамика у тех, кто пришёл из разных источников или по разным продуктовым линиям.

Это помогает оценивать эффект маркетинга на горизонте цикла, а не только в момент первого лида.​​​​​​​​​​​​​​​​

Инструменты для коммуникаций и контроля качества

• «Управление клиентами»

Инструмент применяется, когда необходимо системно работать с базой при длинном цикле сделки. Позволяет формировать сегменты по заданным условиям: отрасль, стадия сделки, давность контакта, наличие КП, продукт, источник и др.

Сегменты используются для регулярной коммуникации и сценариев прогрева.

В промышленном B2B это помогает:

• возвращать клиента к следующему шагу после отправки КП;
• приглашать на технические вебинары;
• отправлять отраслевые кейсы;
• информировать о сервисе, модернизации, обновлениях.

Сегменты можно передавать в рекламные кабинеты для построения похожих аудиторий, исключения текущих клиентов и точной доработки спроса.

• Коллтрекинг

Он позволяет записывать звонки, связывать их с источником и визитом, видеть статусы «принят/пропущен», длительность, качество обработки и причины потерь.

Как было описано выше, применяются два подхода: динамический и статический.

Показатели коллтрекинга включаются в общую отчётность: маркетинг сравнивает каналы по обращениям и качеству обработки, а руководство контролирует долю пропусков и скорость ответа.

• Речевая аналитика и Аналитика чатов

Оба инструмента помогают разложить длинный цикл сделки на понятные причины потерь: какие темы поднимают клиенты, что мешает перейти от первичного обращения к КП и договору, где ломается квалификация, как отрабатываются возражения и соблюдаются стандарты коммуникаций. В промышленном маркетинге это особенно важно: один и тот же канал может давать много обращений, но разное качество диалога и разную конверсию в коммерческое предложение и сделку.

Речевая аналитика работает со звонками: хранит историю и записи, позволяет искать и фильтровать разговоры, использует ИИ для разметки и анализа коммуникаций — темы, ключевые фразы, причины отказов, качество обработки.

Это даёт возможность:

• выявлять слабые места в квалификации;
• анализировать работу конкретных менеджеров;
• корректировать скрипты;
• снижать долю отказов.

Аналитика чатов выполняет аналогичную функцию для переписок: фиксирует диалоги из подключённых каналов, оценивает скорость ответа, полноту консультации, соблюдение регламентов и причины остановки разговора.

За счёт ИИ и фильтрации по меткам удобно сравнивать качество обработки в разрезе источников и сегментов спроса — и понимать, где именно теряется конверсия на этапе коммуникации.

Кейсы

TURKOV: рост продаж на 157% , снижение отказов со звонков до 25%

Производитель вентиляции TURKOV не видел полной картины эффективности каналов и качества лидов. Заявки фиксировались частично, значительная доля обращений не проходила квалификацию. После внедрения аналитики выяснилось, что 50–60% обращений — спам, недозвоны или нецелевые заявки. Отдельного учёта офлайн-источников не было.

Чтобы исправить положение, были реализованы:

• сквозная аналитика с интеграцией сайта, рекламных кабинетов и 1C-CRM;
• корректное сопоставление статусов сделок;
• динамический коллтрекинг для онлайн-рекламы;
• статический коллтрекинг для выставок и офлайн-точек;
• речевая аналитика для контроля работы отдела продаж.

Далее оптимизация шла на уровне конкретных связок и ключевых запросов. Нецелевые кампании отключались, бюджет перераспределялся в более результативные направления.

Результат:

• доля нецелевых заявок снижена до 30–40%;
• объём заявок вырос с 836 до 1700 в месяц;
• по статическому коллтрекингу выставок зафиксировано 23 заявки и 5 продаж;
• отказы со звонков уменьшены на 20–25%;

И главное — продажи выросли на 157%.

«Центр аренды оборудования» рост конверсии в покупку на 25% и сокращение расходов на рекламу на 13%

Компания получала лиды из контекстной рекламы и SEO, но прозрачной связки «источник → обращение → продажа» не было: реальную эффективность каналов и место просадки воронки определить не удавалось.

Как исправляли? Настроили сквозную аналитику, связали рекламу с продажами и начали оценивать каналы по бизнес-метрикам, а не только по кликам и заявкам. Регулярно оптимизировали кампании на основе данных по результатам воронки и перераспределяли бюджет на связки, которые лучше доводят до покупки.

Количество лидов выросло на 45%, расходы на рекламу снизились на 13%, конверсия сайта выросла на 55%, конверсия в покупку — на 25%.

Как выстроить процессы так, чтобы промышленный маркетинг помогал управлять эффективностью бизнеса

Промышленный маркетинг требует системы учёта, которая отвечает на конкретные вопросы: кто является целевым клиентом, какие касания приводят к КП и договору, на каких этапах теряется конверсия, какие источники дают финансовый результат и как быстро продажи обрабатывают обращения.

Логика выстраивается последовательно: сначала закрепляются единые правила фиксации сделок и статусов в CRM, затем настраивается измерение ключевых действий на сайте и звонков, после чего расходы и результаты связываются в сквозной аналитике. Такой подход позволяет управлять маркетингом по бизнес-метрикам, а не по количеству лидов, и быстрее находить точки улучшения.

Чтобы модель работала стабильно, необходимы:

• понятные регламенты по заполнению CRM и обработке обращений;
• вводный инструктаж для новых менеджеров;
• регулярные разборы звонков и сделок;
• контроль качества данных со стороны руководителя.

Это снижает расхождения в учёте, повышает дисциплину обработки обращений и сохраняет сопоставимость показателей по мере роста команды и изменений процессов.

В результате компания получает надёжную основу для планирования бюджета, загрузки отдела продаж, прогноза выручки, развития сервиса и продуктовой линейки. Решения принимаются на единых данных и прозрачной логике воронки.

Часто задаваемые вопросы