Персонализация предложений для клиентов в B2B: как собирать данные и использовать для роста продаж

Российские B2B-компании активнее переходят в онлайн — через сайты, маркетплейсы для B2B и другие цифровые сервисы. Раньше бизнес пытался удержать внимание аудитории акциями, креативами и УТП, сегодня выигрывают те, кто понимает поведение клиентов в B2B и умеет быстро на него реагировать.

Разбираем, как это делать: какие конкретно данные собирать для клиентов B2B, как их анализировать и использовать в работе для увеличения конверсии — причем безопасно с точки зрения закона.

76% клиентов раздражают универсальные предложения

По статистике:

• более 80% покупателей ждут персонализированного опыта;
• 76% раздражаются от универсальных предложений;
• 81% готовы платить больше за релевантные решения.

Эти ожидания проявляются и в B2B: клиенты ценят точные и персональные предложения, которые не тратят их время.

Как собрать данные о клиентах безопасно и легально

Сбор данных о клиентах в B2B регулируется законом. Первым делом важно изучить законодательство РФ и понять ограничения:

1. Контролировать согласие на обработку данных и политику конфиденциальности.

Все согласия на обработку данных должны быть зафиксированы, а правила взаимодействия — прозрачны для клиентов. В B2B одно формальное нарушение может осложнить работу с крупными компаниями и корпоративными заказчиками.

2. Соблюдать № 152-ФЗ «О персональных данных» и правила локализации данных.

Закон данных требует, чтобы при сборе персональных данных граждан РФ их запись, систематизация, накопление и хранение происходили в базах данных, расположенных на территории России.

На практике это означает, что в большинстве случаев нельзя использовать зарубежные сервисы аналитики или CRM. Трансграничная передача данных сама по себе не запрещена, но возможна только при соблюдении условий закона: уведомление Роскомнадзора, корректные формулировки согласий и понимание, в какие страны и с какой целью данные передаются.

Несоблюдение ведет к штрафам, блокировкам сервисов и потере доверия со стороны клиентов. Для B2B это критично: информация о заказах и контактах компаний чувствительная, а ошибки могут остановить сделки или вызвать проверку регулятора.

3. Использовать только сертифицированные российские сервисы для аналитики и рассылок.

Сервисы с хранением данных в России упрощают соблюдение закона и снижают юридические риски. Они позволяют без ограничений собирать данные о поведении клиентов, настраивать аналитику и масштабировать персонализацию без обходных решений и сложных юридических схем. 

4. Интегрировать все каналы в единый локальный хаб данных.

CRM, сайт, email, маркетплейсы и офлайн-контакты должны работать как одна система. Если данные разрознены, анализ поведения клиентов в B2B становится неточным: часть сигналов теряется, сегментация и персонализация работают фрагментарно. Единый контур дает целостное понимание пути клиента и его интересов.

Какие данные о поведении клиентов в B2B собирать

Персонализация в B2B строится на понимании того, как клиент ведет себя на разных этапах взаимодействия с компанией. Эти данные уже есть в большинстве компаний и не требуют отдельного сбора через опросы или анкеты — вопрос в том, собираются ли они системно и используются ли для анализа.

Что важно анализировать: 

1. Веб-поведение

К нему отнесем:

• Поисковые запросы и фильтры: формулировки запросов, выбранные параметры, диапазоны цен, объемы, сроки и другие ограничения.
• Навигация по сайту и каталогу: просмотр разделов и карточек товаров, переходы между категориями, последовательность действий, глубина просмотра.
• Действия с контентом: скачивание технической документации, спецификаций, прайс-листов, инструкций, типовых договоров.

Это все показывает, чем интересуется клиент и на какой стадии принятия решения он находится. Например, повторные просмотры одного и того же раздела часто сигнализируют о готовности к диалогу с менеджером. 

Для сбора таких данных используют веб-аналитику и поведенческие инструменты: Яндекс Метрика, Roistat, Plerdy или собственные решения с хранением данных в России.

2. Email и корпоративные рассылки

В этой категории открываемость писем, клики по ссылкам, ответы и отписки. 

Эти Данные помогают понять, какие темы и предложения откликаются у разных сегментов клиентов. Особенно полезно для оценки интереса и прогрева аудитории в длинных B2B-сделках. Сегментация и персонализация повышают открываемость и кликабельность рассылок.

Для сбора данных нужно брать локализованные решения: UniSender, SendPulse, Mailigen или другие, главное — проверяйте, что данные хранятся в РФ.

3. CRM-данные

Сюда отнесем:

• Покупательская активность: история заказов, повторные заказы, сформированные, но не оплаченные заказы, расчеты стоимости, история обращений.
• Коммуникации с компанией: обращения в поддержку, вопросы к менеджерам, комментарии к заказам и заявкам.
• Контекст клиента: отрасль, регион, тип закупок, частота взаимодействий, история сотрудничества.

Это один из самых ценных источников информации. CRM позволяет увидеть не только факт покупки, но и контекст: сколько времени клиент принимает решение, какие возражения возникают, какие предложения работают лучше. 

На основе этих данных можно формировать сегменты, сценарии повторных продаж и прогнозы потребностей. Аналитика поведения автоматизирует повторные продажи и точнее прогнозирует потребности клиентов, снижая нагрузку на менеджеров.

4. Маркетплейсы и порталы

Если компания продает через маркетплейсы или B2B-порталы, данные о просмотре карточек, добавлению товаров в корзину и оформлению заказов показывают реальный спрос за пределами сайта компании. 

Интеграции через API российских маркетплейсов дают точную информацию о поведении клиентов на внешних платформах.

5. Оффлайн-взаимодействия

К этому пункту относятся встречи, звонки, участие в тендерах, личные консультации.

Если эти данные не фиксируются в CRM, аналитика остается неполной. Когда офлайн-сигналы объединены с цифровыми, появляется целостное понимание пути клиента.

Важно объединять данные из всех источников

Этот набор данных обычно уже хранится в аналитических системах, CRM, логах сайта и внутренних сервисах компании. Ценность появляется, когда данные собираются вместе и анализируются как единое целое. Такой подход позволяет точнее сегментировать клиентов и понимать реальные интересы и приоритеты. 

Дальше нужно понять, какие методы анализа поведения клиентов подходят конкретному бизнесу и какие данные стоит использовать в первую очередь.

Как анализировать поведение B2B-клиентов

Аналитика поведения начинается с сегментации. Клиентов группируют по объему заказов, отрасли, частоте покупок и цифровому поведению. Такой подход позволяет увидеть, какие сегменты требуют автоматизации, а где важен персональный контакт.

Следующий этап — анализ динамики и повторяемости поведения. Для этого используют разные методы — от базовой статистики до ML-моделей. Они помогают выявлять типовые сценарии, сезонные колебания и точки входа в коммуникацию.

На основе сегментации и прогнозов формируется персонализация. Речь идет о персональной рассылке, индивидуальных каталогах, условиях и в целом сценариях взаимодействия. При этом персонализацию целесообразно внедрять поэтапно: сначала пилот на одном сегменте, затем масштабирование.

Анализ эффективности каналов завершает цикл. Фиксируем поведение клиентов в разных каналах и анализируем, где коммуникация работает, а где требует корректировки.

Как часто нужно анализировать поведение клиентов

Частота анализа зависит от типа данных. Статичные параметры (отрасль, масштаб бизнеса) пересматривают редко. Поведенческие данные и действия в цифровых каналах обновляют регулярно — от ежедневного до ежемесячного анализа, в зависимости от объема трафика и длины цикла сделки.

Риски и ограничения для бизнеса 

Качество аналитики напрямую зависит от качества данных. Неполные или искаженные данные приводят к ошибочным выводам и подрывают доверие клиентов.

Еще один риск — сложность интеграции каналов. Без единого хаба данных персонализация остается фрагментарной и плохо масштабируется.

Отдельно стоит учитывать требования законодательства РФ. Несоблюдение правил хранения и обработки данных создает юридические и репутационные угрозы, которые могут перекрыть эффект от персонализации.

Практические рекомендации для B2B-компаний — как выстроить работу с данными

Прежде чем внедрять персонализацию и аналитику, важно выстроить базовую систему работы с данными. Даже небольшие шаги помогают понять, какие каналы работают.

Что сделать:

• Объедините как минимум два канала — CRM и веб-аналитику. 
  Это позволяет видеть поведение клиентов в разных точках контакта: посещения сайта, действия в каталоге, обращения к менеджерам.
• Сегментируйте клиентов.
  Группируйте клиентов по истории заказов, отрасли, объему закупок, цифровому поведению и частоте взаимодействий. Такой подход помогает создавать релевантные предложения для разных групп, прогнозировать повторные заказы и выделять сегменты, где важен персональный контакт.
• Внедрите персонализацию постепенно: пилот → масштабирование. 
  Начните с одного сегмента и ограниченного набора каналов. Отрабатывайте сценарии персонализации и автоматизации на небольшом объеме данных, чтобы выявить ошибки и скорректировать процессы, прежде чем расширять на всю аудиторию.
• Используйте локальные инструменты.
  Выбирайте российские или локализованные сервисы для аналитики и рассылок. Это обеспечивает соответствие закону (152-ФЗ, хранение данных в РФ), упрощает интеграцию и снижает риск сбоев и штрафов. 
• Регулярно проверяйте качество и актуальность данных. 
  Неполные, устаревшие или некорректно обработанные данные снижают точность аналитики, эффективность персонализации и могут вызвать юридические и репутационные проблемы.

Как использовать данные для роста B2B-продаж

Когда данные собраны и структурированы, важно встроить их в ключевые точки продаж для увеличения конверсий. Практические сценарии:

Приоритизация работы менеджеров

Лиды с «сильными» сигналами (повторные визиты, просмотр цен, документации) автоматически попадают в верх очереди. Это сокращает время реакции и повышает вероятность сделки без расширения команды.

Контекст первого контакта

Менеджер видит, что интересовало клиента, и начинает разговор с релевантного запроса, а не с общего предложения. В результате снижается сопротивление и быстрее формируется предметный диалог.

Выбор момента для контакта

Сигналы используются как триггеры для звонка или письма. Контакт в момент активного интереса повышает конверсию по сравнению с плановыми обзвонами.

Персонализация аргументации

Если клиент изучал конкретный продукт, отраслевое решение или условия поставки, менеджер делает акцент именно на этих аспектах в КП и переговорах. Это повышает ценность предложения без снижения цены.

Фильтрация нецелевых лидов

Отсутствие значимых сигналов используется как повод не тратить ресурсы на активные продажи, а переводить лида в прогревающие сценарии. Так отдел продаж фокусируется на потенциально доходных клиентах.