Dark funnel в b2b SaaS — или как конвертировать всех посетителей сайта на автопилоте

Немного предыстории и что это вообще такое. Побывав на OMR 2023, было невозможно пропустить павильоны с продуктами для идентификации компаний, посетивших ваш сайт. Их было реально с десяток самых разных, и они таки заставили обратить внимание на себя: сейлзы отработали просто отлично. В чём суть? Ставишь скрипт на сайт, и он показывает, какие компании посетили сайт, когда, какие страницы посмотрели и сколько раз. Я называю это dark funnel — невидимая часть b2b-воронки, которая как-то взаимодействует с нашими ресурсами, но неизвестно, как и через что конвертируется, и конвертируется ли вообще. Если вы слышали или использовали Clearbit или Dealfront (бывший Leadfeeder), то речь именно про этих ребят. И конечно, речь пойдёт только про западные рынки и про B2B SaaS в частности, хотя в любых других B2B нишах подход, о котором расскажу в этой статье, тоже может быть эффективен.

Возьмем среднюю "конверсию по больнице” в B2B SaaS в 2%. Это значит, что оставшиеся 98% мы будем беспощадно пытаться конвертировать через ретаргетинг. Но не то чтобы я видел много успешных ретаргетинговых кампаний в своей карьере, которые могли бы сравняться по стоимости лида и CAC с самыми успешными поисковыми кампаниями, вне зависимости от канала, будь то Google Display, LinkedIn и другие соц сети. Поэтому эффективно “дожимать” эти неуловимые 98% всегда было актуально, особенно учитывая стоимость B2B трафика в США, который может легко перевалить за $100 за клик.

Прежде всего, определимся с дизайном этого монстра и какие тулы для него потребуются.

Функциональная схема выглядит так:

Сначала нам потребуется Clearbit, Dealfront или любая другая тула для того, чтобы идентифицировать компании, посетившие наш сайт. Выглядит это примерно так, на примере Dealfront:

Далее нам нужна тула, которая сможет найти релевантных людей в этих компаниях. Я остановился на Apollo, так как Apollo, помимо неплохой базы данных, умеет массово рассылать имейлы, что нам, в конечном счёте, и нужно делать. Выглядит так, на примере Honan Insurance Group:

И получаем в итоге доступ ко всем сотрудникам компании и их имейлам:

Но кому писать? А здесь нам очень поможет Dealfront и выгрузка не только всего списка компаний, посетивших сайт но и самое главное - первых страниц, которые они посетили (landing pages). Я выгружаю это всё в Google Sheet через Zapier, чтобы потом дёрнуть Apollo через API и добавить выгруженные компании в специальный лист, сегментированный по use-case. В моём случае use-case это всё, что связано с лигалами и контрактами - создав фильтр на посещение определенных страниц, я могу понять, что сайт смотрел скорее всего кто-то из лигалов, ибо кто еще будет читать про contract management kpi на нашем блоге?

Таким образом, мы теперь знаем, что искать нужно именно лигалов, на которых и создаём специальный фильтр в Apollo, который находит нам нашу жертву Ideal Customer Profile:

Далее, добавляем контакт в “sequence”, и Apollo начинает рассылку цепочек писем, созданных специально для лигалов.

Также, если у вашего продукта несколько ICP из разных команд (например сейлзы, эйчары и прочие) вы можете сегментировать контакты и использовать персонализированные цепочки писем, в том числе и "multi-threading". Apollo, кстати, умеет еще и персонализацию писем с помощью AI делать :)

Поняв, как работает наше детище, пройдя все шаги вручную, наступает этап автоматизации этого дела. Здесь, на мой взгляд, есть два варианта:

• Использовать low-code тулы типа https://latenode.com/
• Нанять программиста, чтобы он поднял небольшой сервис, который будет дергать нужные API по нужным триггерам

Краткое описание работы скрипта:

• Дёргаем с API DealFront последние идентифицированные компании
• Ищем их через API Apollo и добавляем компании в нужные листы
• Ищем релевантные контакты через API Apollo из листов компаний, в которые добавили записи на предыдущем шаге
• Добавляем релевантные контакты также через API Apollo в нужные sequence
• Также могут быть промежуточные шаги, например, проверка, не является ли компания существующим клиентом или уже активной у сейлзов.

Если очень грубо, то всё это должно работать существенно лучше, чем просто рассылки в холодную, ведь мы знаем, что эти компании уже тёплые, раз изучали наш сайт. Поэтому, я бы ожидал Open Rate от 30% и Reply rate от 5-10%, хотя всё конечно индивидуально. В идеале, если все API настроены чётко, пользователи должны получать первые имейлы еще находясь на вашем сайте, что гарантирует вау-эффект :) Процент идентификации компаний заявляется на уровне 60%, так что смоделировать воронку и оценить потенциал проекта можете сами.

Всем удачного demand generation! 😈