B2B

Хочу рассказать историю, которую вендоры обычно не рассказывают — про то, почему речевая аналитика чаще всего не работает, что мы с этим сделали и как один кейс в химпроме изменил наш подход к продукту.

«Есть ли в LinkedIn* живая аудитория в России, учитывая официальные ограничения платформы в РФ?» — главный вопрос, который возникает у любого CMO. Есть — и именно это принципиально важно.

Многие предприниматели искренне считают, что маркетинг — это только про каналы, креативы и бюджеты. Кажется, что достаточно выбрать «правильный» рекламный инструмент, найти подрядчика, запустить трафик — и продажи появятся сами.

На митапе разберём, как использовать AI и аналитику практично: в продажах, рекламе и управлении эффективностью, без магии и «волшебных кнопок».

Красивый сайт — это витрина. Но покупают не витрину, а то, что за ней: продукт, обещание, доказательства и путь клиента до результата. Витрина помогает зайти. А вот задержаться и заплатить — это совсем другая механика.

Пару недель назад рассказывал, как сделал сервис проверки договоров на YandexGPT. Работало, но вылезли проблемы: ложные срабатывания и пропуски реальных рисков. Добавил Claude (AI от Anthropic) как второй движок — он нашёл в 2.5 раза больше рисков на том же договоре. Рассказываю, что изменилось.

В B2B SLA часто превращают либо в бумажный талисман, либо в пугало с штрафами. Есть третий путь: собрать SLA как техническую модель с понятными метриками, зонами ответственности и простыми правилами эскалации.

Интернет-исследование почти всегда кажется выгодной альтернативой: быстро, дёшево, «всё уже написано». Но на практике оно часто выходит дороже. Почему? Рассказываем в статье.

Если вы руководитель или маркетолог в B2B, вы наверняка сталкивались с парадоксом: лиды есть, а роста продаж нет. В этой статье я объясню, как сквозная аналитика закрывает эти зоны, превращая маркетинг из статьи расходов в управляемый инструмент роста, и кому она действительно необходима в первую очередь.