Конверсий мало для автостратегии
Десятки квал‑лидов в месяц — для модели Директа это мало. Виртуальные конверсии уплотняют сигнал в 5–15 раз и кампания начинает учиться.
Платформа для B2B‑маркетинга AI‑маркетинг и реклама
AI‑маркетинг и реклама
для B2B
Тот же корпоративный AI‑стек, что у крупных ритейлеров и банков — в конфигурации под B2B. Учим Директ и VK на квал‑лиде и ценности сделки, а не на форме сайта.
- Оптимизация по квал‑лиду и ценности сделкиКонтракт на 30 млн весит больше, чем заявка на 30 тысяч
- AI профили — ABM нового поколенияОтрасль, размер компании, роль, стадия решения — в реальном времени
- Интеграции с amoCRM и Битрикс24Статусы сделок и суммы контрактов — в кабинеты, без CSV
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов
Работаем с крупным, средним и даже малым бизнесом Подходим для проектов с рекламным бюджетом от 600 000 ₽ в месяц
Почему B2B‑маркетинг застревает
Конверсий мало, цикл — месяцы, а деньги делают 10–20 клиентов из сотен
Автостратегия учится на десятке заявок в месяц, ROI считается по CPL, а основной выручкой управляют единицы крупных контрактов, которые в этой картине вообще не видны. Стек собран ровно под этот разрыв.
10–20 клиентов делают 80 % выручки
Если кабинет считает все заявки одинаково, контракт на 30 млн весит как заявка на 30 тысяч. Учим автостратегии на ценности сделки — и ставка идёт к похожим на ваших ключевых.
Цикл — недели и месяцы
Между лидом и договором — квалификация, демо, тендер, юристы. Окно обучения кабинета закрывается раньше. Модель предсказывает SQL и Won на визите — кабинет учится сразу.
Спам и дисквал — в минус
Студент с запросом на диплом, конкурент под видом клиента, нецелевая отрасль, бот — уходят в кабинет минус‑целью. Автостратегия перестаёт бегать за этим типом трафика.
Что внутри пакета
Один контракт — весь AI‑маркетинг для B2B
Перфоманс по концу воронки и по ценности сделки, AI профили как ABM, аудиторные сегменты, антибот, брендформанс и медийка, аналитика и опросы — под одним движком, с готовыми интеграциями amoCRM и Битрикс24.
Перфоманс по концу воронки
Виртуальные конверсии на квал‑лид, демо, Won. Минус‑цели на спам и дисквал.
Оптимизация по ценности сделки
Кабинет учится на деньгах. Top‑контракты подтягивают за собой похожих.
AI профили — ABM
Отрасль, размер компании, роль, стадия решения — в реальном времени.
Аудитория и антибот
Пять уровней теплоты. Антибот режет скликивание дорогого клика.
Брендформанс, медийка, LTV
Средние этапы воронки и охват ближе к будущей сделке. Учёт продлений и апсейла.
Интеграции, аналитика, опросы
amoCRM и Битрикс24, колл‑трекинг, многоканальная атрибуция, AI опросы.
A Главный продукт для B2B
Учим кабинет на квал‑лидах, демо, оформленных заказах — а не на «нажал кнопку обратный звонок»
AI‑модель оценивает вероятность SQL и Won на визите и отправляет в Директ и VK виртуальные конверсии — плюс минус‑цели на спам и дисквал. Автостратегия впервые видит сигнал, на котором учится.
Виртуальные конверсии · глубина воронки
Предиктивная перфоманс‑оптимизация
Десять SQL в месяц — нормально для B2B, но кабинету мало. Виртуальные конверсии переносят оптимизацию с формы на вероятный квал‑лид и договор: кабинет видит сотни сигналов в неделю вместо десятка.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Google Ads
- amoCRM
- Битрикс24
Что мы решаем
- 01
Кампании выходят из «обучения»
Виртуальные конверсии уплотняют сигнал, кампания начинает реально оптимизироваться.
- 02
Учим на квал‑лиде, а не на форме
«Прислал заявку» и «дошёл до демо» — разные люди. Берём статус из CRM и учим Директ на квалифицированных.
- 03
Минус‑цели: спам и дисквал
Нерелевантная отрасль, бот, конкурент под видом клиента — уходят в кабинет отрицательным сигналом. Автостратегия перестаёт за этим бегать.
- 04
Оптимизация на демо и договоре
Модель предсказывает Won на визите, кабинет учится на сделочном уровне сразу — не дожидаясь, пока сделка дозреет.
A+ Когда квал‑лидов слишком мало
Та же модель — но в обратной логике: обучена на сотнях B2B‑сайтов, готова с дня 0
Обычная моделируемая конверсия учится на ваших квал‑лидах и Won‑сделках — и это её потолок точности. Но в B2B их часто слишком мало: 5–15 SQL в месяц — обычное дело. Минимум для обучения — 25–40 конверсий в неделю; у большинства B2B‑проектов столько не бывает в месяц. Универсальная закрывает этот разрыв на всё время жизни проекта.
Без обучения · с дня 0
Универсальная моделируемая конверсия
Одна сложная многослойная модель, обученная на поведении пользователей сотен B2B‑сайтов и лендингов разных индустрий. Активирует свои слои под паттерны вашего трафика и даёт виртуальные конверсии в кабинет с первого дня — без ожидания, пока CRM накопит обучающую выборку.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Google Ads
- amoCRM
- Битрикс24
Чем отличается от обычной — в B2B
- 01
5–15 SQL в месяц — обычной модели не хватает
Минимум для обучения обычной модели — 25–40 конверсий в неделю. У большинства B2B‑проектов столько SQL не бывает и в месяц. Универсальная работает там, где обычная не запустится в принципе.
- 02
Запуск нового продукта или сегмента
Новая линейка, выход в новую отрасль, региональная экспансия. Свежие кампании, нулевая CRM‑история. Универсальная учит автостратегию с первого визита — пока ваша модель копит данные.
- 03
Узкая отраслевая аудитория и ABM
Кампания на 100 целевых компаниях. Никакого «дождаться 40 квал‑лидов в неделю» нет в принципе. Универсальная видит паттерн B2B‑визита независимо от объёма CRM‑истории.
- 04
Перестройка CRM или счётчика
Переезд amoCRM/Битрикс, перестройка статусов, смена счётчика — обученная модель временно теряет точность. Универсальная подхватывает поток сигнала, пока ваша возвращается в строй.
- 05
Параллельный страховочный слой
Если обычная модель уже обучилась — универсальная работает как второй независимый источник сигнала. На тонких сегментах, где собственная просаживается, универсальная страхует.
- 06
Калибруется под B2B со временем
С дня 0 — общие паттерны B2B‑поведения. Со временем — подстройка под именно вашу воронку: длительность цикла, стадии, признаки квал‑лида в вашем продукте.
B Оптимизация по ценности сделки
Контракт на 30 млн и контракт на 30 тыс. — это не «одна заявка». Учим кабинет на деньгах
Top 10–20 клиентов делают основную выручку. Если все заявки одинаковы для кабинета, он покупает похожих на «среднюю заявку» — то есть на мелких. Передаём сумму контракта и ожидаемый LTV — и ставка идёт к похожим на ваших ключевых.
Value‑based bidding · LTV
Покупаем похожих на ключевых клиентов
Передаём в кабинет не факт конверсии, а её денежный вес: сумма контракта, прогноз LTV, маржа сделки. На тех же бюджетах портфель смещается — меньше мелких, больше тех, кто двигает P&L.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Google Ads
- amoCRM
- Битрикс24
Что мы решаем
- 01
Покупаем похожих на TOP‑клиентов
Берём из CRM сделки на десятки миллионов и передаём их вес в кабинет. Учимся на тех, кто реально кормит бизнес, а не на «типичной заявке».
- 02
Прогноз LTV на момент визита
Модель оценивает ценность лида ещё до CRM. Кабинет получает её сразу, а не через 3–6 месяцев — когда обучаться уже поздно.
- 03
Меньше мелких и разовых
Сделки на 30 тыс. ₽ не окупают B2B‑продажу — такие лиды получают пониженный вес. Бюджет смещается к профильным контрактам.
- 04
Учитываем апсейл и продление
Клиент часто стоит больше своего первого договора. Прогноз продлений уходит в ставку — чтобы не экономить на тех, кто потом удвоит контракт.
C Аудиторные сегменты
В B2B каждый показ должен иметь основание — ставка только тем, у кого вероятность сделки реальная
B2B‑клик дорогой, а ретаргет на «всех зашедших» сжигает бюджет на конкурентах и исследователях рынка. AI делит посетителей на 5 уровней теплоты по вероятности SQL и Won — и корректирует ставки в реальном времени.
Предиктивный ретаргетинг
Аудиторные сегменты по теплоте
Каждому посетителю модель ставит уровень от 1 до 5 по вероятности сделки. Сегменты уходят в Директ и VK: внутри одной кампании ставка растёт на горячих и падает на холодных — без дробления кампаний.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Яндекс Метрика
- Google Tag Manager
Что мы решаем
- 01
Корректировки ставок без дробления кампаний
Не надо плодить отдельные кампании под аудиторию. Внутри одной — пять полос ставок по вероятности SQL.
- 02
Предиктивный ретаргетинг на живых
Догоняем рекламой только тех, у кого вероятность сделки заметная. Не платим за показы конкурентам и исследователям рынка.
- 03
Видно, какие кампании приводят сделки
Сразу понятно, какие кампании дают будущих покупателей, а какие — красивые цифры визитов. Бюджет перетекает к первым.
- 04
Сегмент «дочитал кейс · смотрел тариф»
Поведение на сайте — в B2B мощный сигнал. Кто скачал PDF, дочитал кейс, был на тарифах 3+ минуты — уходит в горячий сегмент.
D Защита бюджета
В B2B клик дорогой, а конкурентам выгодно скликивать
В узкой нише конкурент — это несколько компаний, которые видят вас в поиске каждый день. Скликивание становится бизнес‑моделью. Три слоя ML‑защиты, заточенные под дорогой клик.
Защита дорогого клика
Адаптивный антибот
Эвристика + общая ML‑модель + ваша персональная модель сайта. Скликивание режется до списания бюджета, ботные конверсии уходят в кабинет минус‑целью.
Работает с
- Яндекс Директ
- Рекламная сеть Яндекса
- VK Реклама
Что мы решаем
- 01
Скликивание конкурентами
У конкурентов прямой мотив скликивать ваш бренд и ВЧ‑запросы. Антибот ловит паттерны и закрывает доступ к бюджету.
- 02
Подавление плохих площадок РСЯ
На дорогом B2B‑клике каждая ботная площадка — десятки тысяч в день впустую. Минусуем автоматически.
- 03
Минус‑цели на ботные конверсии
Бот заполнил форму — уходит в кабинет минус‑целью. Автостратегия не учится на «заявках», которые отдел продаж всё равно отбракует.
- 04
Чистая аналитика
В отчётах остаётся живой трафик: ботные визиты и клики помечены и отфильтрованы. Решения принимаются по тому, что есть, а не по шуму.
E Длинный цикл — средние этапы воронки
Брендформанс и медийка — потому что между касанием и договором проходят месяцы
Перфоманс «по заявке» не успевает поработать с тем, кто только изучает рынок. Подключаем средние этапы воронки и закупаем охват ближе к будущей сделке.
Брендформанс
AI объединяет охват и перформанс в одну воронку. Оптимизация по средним этапам и вероятности SQL — покупаем не показы, а будущих клиентов.
охват → SQLсредние этапыассоциированные конверсии
Подробнее Медийная оптимизация
Программатик закупается с прицелом на поведение после показа. Каждый показ оценивается по вероятности привести B2B‑лида.
программатикоптимизация после показаскоринг охвата
Подробнее LTV‑оптимизация
Для подписок и сервисов: учитываем продления, апсейл и cross‑sell. Кабинет покупает не первый чек, а ожидаемую жизненную стоимость.
предсказанный LTVпродления · апсейлприбыльность
Подробнее Ключевой блок для B2B
AI профили
ABM нового поколения — созданный именно под B2B
Классический ABM держится на ручных списках компаний и полугодовой работе продажников. Мы делаем ABM на AI: модель распознаёт отрасль, размер компании, роль и стадию решения в реальном времени, на каждом визите. Реклама, сайт и скрипт продаж адаптируются автоматически.
Узнаём отрасль и размер компании
На один сайт заходят SMB‑стартап и корпоративный закупщик — им нужны разные тарифы и кейсы. AI размечает каждого, и дальше всё подстраивается само.
Понимаем роль в закупочном комитете
CFO ищет ROI, CMO — скорость, CTO — интеграции и безопасность, закупщик — цены. На один URL они получают разный первый экран.
Стадия принятия решения
«Только зашёл по ВЧ» и «третий визит, открыл тарифы» — разные стадии. Ставка, скрипт и форма заявки подстраиваются под неё.
Целевые отрасли
Берём из CRM отрасли, где сделки закрываются. AI учится их узнавать на входе — бюджет идёт к ним, случайные посетители получают пониженную ставку.
Похожие на TOP‑клиентов
Берём ваши крупные сделки и строим профиль «похож на ключевого клиента». Реклама ищет таких же.
Подсветка для продаж
В CRM рядом с лидом видно: «CTO FinTech, 500+ сотрудников, активная стадия, читал кейс банка». Скрипт первого звонка пишется сам.
Живой пример AI‑профиля
Посетитель сайта SaaS‑продукта
ОтрасльFinTech · необанкуверенность 88 %
Размер компании500–2000 сотрудниковуверенность 79 %
РольCTO · tech leadуверенность 74 %
Стадия решенияАктивный выбор · шорт‑лист 3уверенность 91 %
Триггеры решенияБезопасность · интеграции · SLAуверенность 82 %
Похожесть на TOPПохож на Wins прошлого годауверенность 86 %
Действие в маркетинге:+30 % к ставке в Директе, ретаргет на кейс «FinTech · интеграции», на сайте — первый экран про безопасность и SLA, скрипт продажника — «технический сценарий, готовы к security review».
Полный разбор AI профилей Передаём в Метрику, VK и GTM
В аналитике и кабинетах — в реальном времени, без персональных данных.
Кастомные профили под ваши задачи
«Похож на TOP‑клиента», «активный выбор», «отрасль X» — обучаются на ваших сделках из CRM.
Один сайт — разные первые экраны
SMB видит «быстрый старт за 2 недели», корпорация — «security, SLA 99,99, on‑prem». Без отдельных лендингов.
Подсветка в CRM для продаж
Менеджер видит профиль до первого звонка. Скрипт, демо и коммерческое предложение — под роль и отрасль.
Интеграции
Берём данные не только из Метрики — из CRM, где живут сделки и деньги
В B2B конверсионные события и ценность сделки живут в CRM, а не в Метрике. Берём данные оттуда, где они есть: статусы лидов, суммы контрактов, история продлений.
amoCRMCRM
amoCRM
Статусы сделок, суммы контрактов, причины отказа. Передаём в кабинеты как плюс‑ и минус‑сигналы — в реальном времени.
Битрикс24CRM
Битрикс24
Воронки, лиды, сделки, продления. Сумма Won уходит в кабинет ценностью конверсии — без CSV.
Calltouch · UISколл‑трекинг
Колл‑трекинг
В B2B много дозвонов и квалификации по телефону. Целевые звонки и их разметка идут в обучение автостратегий.
Метрика · GAвеб‑аналитика
Яндекс Метрика
Поведение на сайте — контекст для модели. Дополняет CRM, но не заменяет: B2B‑деньги в Метрике не живут.
REST APIлюбая CRM
Своя CRM или ERP
Если у вас самописная или нестандартная CRM — подключаемся через REST API. Статусы и суммы по вашей схеме.
Директ · VK · Googleкабинеты
Возврат сигнала
Виртуальные конверсии, value‑based ставки, минус‑цели и аудиторки уходят в кабинеты автоматически.
Подключение — за дни.API‑коннекторы готовы. Даёте учётку CRM — ловим события сразу, обучение модели стартует с первого дня.
Голос B2B‑покупателя
Между визитом и заявкой — недели обсуждений в комитете. AI опросы дают увидеть эту паузу
В B2B решение принимает не один человек, а CFO + CTO + закупки + команда. Если не знаете, что в их разговорах обсуждается — рекламируете не то, ставите неверные тарифы и теряете сделки на ровном месте.
Барьеры до заявки
«Что мешает обсудить с нами условия?» — тем, кто долго смотрит тарифы, но уходит. AI кластеризует ответы: цена, безопасность, интеграции, SLA, юридика.
Стадия выбора и шорт‑лист
«Вы только изучаете рынок или уже сравниваете 2–3 решения?» — стадия меняет и ставку в Директе, и скрипт первого звонка.
Конкуренты и альтернативы
«С кем ещё сравниваете?» — живой список конкурентов в вашем сегменте. Идёт в брифы маркетинга и в возражения отдела продаж.
Готовые гипотезы для маркетинга
AI не просто складывает ответы в табличку — он их кластеризует и выдаёт гипотезы: «60 % барьеров — вопросы по безопасности, добавьте на первый экран». Эти инсайты идут в CRO, в скрипты колл‑центра и в брифы для медийки.
F Аналитика
Воронка от первого касания до Won — и шесть моделей атрибуции
B2B‑путь — десятки касаний за 3–6 месяцев. Last‑click врёт, Метрика обрезает на 30 днях. Многоканальная атрибуция показывает, какие кампании реально приводят сделки.
Многоканальная атрибуция · AI‑инсайты
Воронка от касания до договора
Слой поверх Метрики, заточенный под B2B: общая и многоканальная воронки от первого касания до Won, шесть моделей атрибуции (включая u‑shaped и с затуханием), AI‑инсайты по аномалиям, прогнозы по аудитории.
Что мы решаем
- 01
Видим всю воронку, а не «заявку»
Метрика теряет события через 30 дней, в B2B сделка дозревает дольше. Воронка от первого касания до Won собирается на нашей стороне.
- 02
Шесть моделей атрибуции
Last‑click, first‑click, линейная, позиционная, u‑shaped, с затуханием. Сравниваете рядом и видите, какие кампании реально влияют на договор.
- 03
AI‑инсайты по аномалиям
Не нужно глазами листать дашборд: AI сам подсвечивает, что выручка по каналу X упала, а кампания Y стала приводить мелкие сделки.
Как мы встраиваемся
Без замены кабинетов, агентства и CRM — подключение за 1–2 недели
Тег на сайт, доступ к CRM и кабинетам — и стек собирается. Работаем поверх вашего, не вместо него.
- 01
Один тег на сайт
Скрипт и проброс ключевых событий. Без изменений в Директе и Метрике.
- 02
Подключение CRM
API‑коннекторы amoCRM и Битрикс24 готовы; для своих систем — REST API. Забираем статусы сделок и суммы контрактов.
- 03
Работаем с вашим агентством
Подключаемся как технологическое плечо к вашему агентству. Кабинеты, команда и процессы остаются на своих местах.
- 04
Запуск с замером на A/B
Модели учатся под ваши отрасли и цикл сделки. Эффект меряем на контрольной группе: CPL по квал‑лиду, стоимость SQL, цена Won.
Почему мы для B2B
Корпоративный AI‑стек, который умеет работать с B2B‑воронкой — а не «ещё одна оптимизация по форме»
№1
Корпоративный AI‑стек
FINNEXT 2025, «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024. Те же модели — в конфигурации под B2B.
↧
Глубина воронки и ценность сделки
Учим кабинет на квал‑лидах, демо, Won и на сумме контракта. Спам и дисквал минусуем.
ABM
AI профили как ABM
Отрасль, размер компании, роль, стадия — в реальном времени. Без ручных списков аккаунтов.
+
Работаем с вашим агентством
Подключаемся как технологическое плечо. Готовые интеграции с amoCRM и Битрикс24, REST API для своих систем.
РФ
Данные в контуре РФ
Своя инфраструктура, ФЗ‑152, реестр программ для ЭВМ. Без выноса за контур — для корпоративных закупок.
∞
Без квот на объёмы
Не считаем модели, события, профили, опросы. Один контракт, нужный объём — всё внутри.
