Парадокс аутрича: почему он умер в B2C, но расцветает в enterprise B2B

В 2023 году процент ответов на холодные письма упал до 1-2% (данные Woodpecker). В 2024 году — до 0,8%. С тех пор аутрич хоронят все, кому не лень. Но если копнуть глубже, картина оказывается намного сложнее.

Есть компании, которые зарабатывают с помощью аутрича миллионы. Есть те, кто бросает этот канал после пары недель попыток (это мы, да!) Разница не в удаче, а в подходе.

Исследование компании RAIN Group опросило почти 500 B2B компаний и получило интересный результат:

Получается, аутрич работает. Но это уже не «напишешь письмо — получишь встречу». Это марафон, а не спринт.

Pardot проанализировал 300 миллионов писем и обнаружил огромную разницу в подходах:

Разница аж в 12 раз. И это не статистическая погрешность.

Это означает, что время, потраченное на персонализацию, окупается многократно.

Gong.io нашел интересную корреляцию между тем, сколько времени ты тратишь на изучение человека перед контактом, и тем, ответит ли он.

Компании, которые тратят 15+ минут на исследование перед аутричем:

Компании, которые тратят 2-3 минуты на исследование:

ROI в 5 раз выше при том же количестве отправленных писем.

В 2023 году все начали использовать ChatGPT, чтобы быстро генерировать «персонализированные» письма. Знаете, что получилось? Все письма начали выглядеть одинаково.

Откройте свои входящие — вы видели это письмо сотню раз: "Привет [Name], заметил, что вы в [Industry], и подумал, что это может вас заинтересовать..."

Люди, которые получают такие письма, научились их узнавать за 2 секунды чтения. И просто удаляют.

Один специалист решил проверить, насколько GPT персонализация работает на самом деле.

Потом он взял 100 человек из этого списка и вручную персонализировал письма. На каждое письмо ушло 20 минут исследования и написания.

Разница в 8 раз. Вывод сделайте сами

McKinsey провел опрос лиц, принимающих решения в B2B в 2024 году. Результаты интересные, потому что они противоречивы:

Pavilion провел исследование роли SDR в 2024 году. Результаты печальные:

Среднее время, которое SDR тратит на исследование одного лида:

Сегодня SDR teams растут за счет количества, хотя, имея столько классных инструментов, должны расти в качество!

Тест Close.com:

Lavender.ai — это платформа для аналитики писем. Они накопили данные о миллионах писем и могут сказать, какие письма работают лучше. Их вывод простой, но важный:

Это значит, что ты можешь использовать аишку, чтобы быстро собрать информацию о компании, проанализировать их вебсайт, посмотреть рынок. Но писать письмо должен человек, который это исследование понял и может перевести его в нечто релевантное.

Или еще лучше: ИИ может помочь с первым черновиком, но человек полностью переписывает его, добавляя свой опыт и интуицию.

Salesloft проанализировал 5 миллионов B2B касаний (писем, звонков, сообщений) и нашел связь между типом события и вероятностью ответа.

Лучшие триггеры для контакта (в течение 48 часов после события):

Та же компания, но без конкретного события: 2,1% процент ответов

Разница в 5 раз. Это имеет смысл. Если компания только что получила инвестиции, у них есть новые приоритеты, новый бюджет, новые проблемы. Ты попадаешь в момент, когда они активно решают задачи. Если ты пишешь просто так, у них нет острой необходимости отвечать.

Мы в dev.family разрабатываем проекты для foodtech компаний (средний чек — $50k+, работаем в США и Канаде). Последние два года все клиенты приходили через контент.

Но мы решили попробовать аутрич. И не просто попробовать, а поэкспериментировать с подходом, который базируется на всех этих данных.

Как это работает:

Вместо того, чтобы собрать базу из тысячи потенциальных клиентов и отправить им письма, мы делаем наоборот:

Что именно мы исследуем:

Это требует времени. Но результат — письмо, которое выглядит не как шаблон, а как письмо конкретному человеку о конкретной его проблеме.

Artemis (платформа для аналитики стартапов) показывает, что в foodtech индустрии (США и Канада) каждый квартал происходит:

Мы будем отправлять письма в течение 72 часов после одного из этих событий.

Человек, который только что получил финансирование, намного более вероятно ответит на письмо, потому что у него есть новые приоритеты и новый бюджет.

Вместо традиционной схемы "напиши письмо, потом напиши follow-up", мы делаем так, чтобы каждое касание давало ценность.

Что мы НЕ делаем:

Каждое письмо должно быть полезно для человека, даже если он не собирается с нами работать.

Обычно компании держат свои подходы к аутричу в секрете. Это их конкурентное преимущество. Но мы решили поделиться по нескольким причинам.

Во-первых, это полезно для экосистемы. Если больше компаний начнут делать качественный, а не количественный аутрич, люди в целом будут меньше игнорировать холодные письма. Сейчас 99% писем — это мусор. Если ситуация поменяется в обратную сторону вероятность ответа сильно возрастет.

Во-вторых, мы учимся публично. Мы планируем публиковать результаты. Может, кто-то найдет инсайты, которые мы пропустили. Может, кто-то скажет: "Стоп, я тестировал похожее и вот что я обнаружил".

В-третьих, это feedback loop. Если кто-то в комментах поделится своим опытом, своими данными, своими ошибками — мы улучшим наш подход на основе этого.

Аутрич не мертв. Он просто требует больше ума, чем раньше.

Для реализации этого эксперимента нам нужен человек, который будет это воплощать.

Это эксперимент. Может не сработать. Но если сработает, ты будешь иметь опыт, который почти никто не имеет в 2025 году: опыт построения работающего канала холодного контакта в эпоху, когда все говорят, что это не работает.

Это опыт, который будет ценен для твоей карьеры. Потому что ты не просто отправляешь письма — ты понимаешь, почему некоторые письма работают, а другие нет.

Интересно? Напиши нам на hr@dev.family

Расскажи в письме:

Буду рад в комментах обсудить:

И если кто-то тестирует похожие подходы — давайте обмениваться данными. Это поможет всем.

Источники и ссылки

Исследования и данные, упомянутые в статье: