Данные решают. Как система скоринга помогла «Сварочным технологиям» обогнать отраслевые бенчмарки по конверсии в b2b-продажах

Как эффективно удерживать позиции на сжимающемся рынке оптовых продаж сварочного оборудования? В отрасли, где все еще решает навык умело пить водку в бане, команда «Сварочных технологий» сделала ставку на автоматизацию и работу с данными. Как это помогло компании получить конверсию в покупку выше отраслевых бенчмарков даже на фоне снижения спроса, рассказывает коммерческий директор «Сварочных технологий» Наталья Буркальцева в гостевом кейсе для «КОРУС Консалтинг».

Как изменился рынок сварки: портрет отрасли

За последние три года российская сварочная отрасль пережила крупную реструктуризацию. 

Рынок глобально делится на два крупных сегмента: расходные материалы (например, электроды, проволока) и оборудование (сварочные аппараты, плазморезы). Основные покупатели обоих сегментов — производственные предприятия, ремонтные мастерские и строительные компании. 

В части расходных материалов ситуацию сильно изменил уход известного европейского бренда ESAB, товары которого закупало большинство компаний. Вместо него в России остался всего один завод, который не успевал обслуживать образовавшийся спрос и работал на пределе загрузки. На этом фоне на рынок расходных материалов стали приходить новые, преимущественно китайские игроки, которые постепенно заняли освободившееся место.

Во втором сегменте оборудования отрасль разделилась еще на три направления. Первое — это работа на крупные промышленные тендеры и госзакупки. Второе — это сегмент частных покупателей. Они полностью переместились на маркетплейсы, потому что китайские продавцы работают напрямую и дают цену, с которой российские дистрибьюторы конкурировать не могут. В итоге большинство официальных поставщиков начали убирать из линеек бюджетные позиции, так как держать их нет смысла. 

Наконец, третье направление — это средний сегмент: производства с несколькими цехами, не гигантские заводы и не частные мастерские. Именно в этом сегменте сейчас и сосредоточены основные оптовые продажи на рынке сварочного оборудования. И именно этот сегмент, наряду со многими другими промышленными игроками в России, сейчас тоже испытывает стремительное сжатие: по оценкам Натальи Буркальцевой, в двузначных процентных значениях. При этом устойчивее всего спад спроса переносят те предприятия, у которых к этому моменту уже была выстроена управляемая операционная система. В числе этих компаниий и герой кейса, компания «Сварочные технологии». Разбираемся, как им это удалось. 

От массовой рассылки до выезда на производство: как работает компания

Специфика работы с самым востребованным сегментом во многом определяет, как устроены оптовые продажи компании. Основной объем клиентов компании — это производства, которые не сколько ищут конкретный артикул, сколько запускают веерную рассылку сразу по всем доступным в поисковиках поставщикам. Около 65% обращений приходит именно по электронной почте, остальное — звонки и мессенджеры.

«Некоторые закупщики присылают нам фотографию бумажки из цеха, где написано «сопло №15». Мол, ребята, разберитесь, что здесь написано», — рассказывает Наталья. 

Исходя из такого поведения покупателей, команда «Сварочных технологий» выстроила три основных канала продаж: 

• входящие обращения, которые формируют основную долю выручки;

• работа с текущей базой: регулярная коммуникация с уже купившими клиентами; 

• активные продажи офлайн: выезды на производства, знакомство с клиентом лично, демонстрации оборудования. 

У каждого канала свои клиенты, средний чек и цикл сделки. Входящий запрос на десять электродов и многомесячные переговоры о поставке оборудования для цеха — это принципиально разные истории, обрабатывать которые одинаково было бы совершенно нерационально. Поэтому компания разработала специальную автоматизированную систему скоринга сделок, в основе которой лежит большое количество данных. Так «Сварочным технология» удается распределить усилия менеджеров соответственно ценности каждой сделки.  

Скоринг сделки: данные как основа

В CRM-системе компания фиксирует детали каждой сделки: коммуникацию, звонки, временные метки, историю клиента, причины отказа. Когда в компанию приходит обращение, оно автоматически получает приоритет, в соответствии с которым сделку забирает подходящий для этого менеджер. 

Система оценивает несколько параметров: что именно запрашивают, какой бренд и категория, откуда пришел запрос и насколько клиент соответствует целевому профилю. Целевой профиль в свою очередь компания определяет через анализ клиентской базы по метрике LTV. 

Клиентов разделили по нескольким категориям: 

• типу бизнеса (производство, торговля, услуги), 

• внутри каждого типа — на профильных для сварочного рынка и непрофильных, 

• затем по пяти кластерам оборота.

Анализ согласно этой типологии показал, что наиболее ценный клиент — это профильное производство с годовым оборотом от 100 до 500 млн рублей. Этот сегмент исторически приносит максимальную отдачу на протяжении всего жизненного цикла клиента. 

После того, как сделка получила приоритет и попала к нужному менеджеру, цепочку подхватывают инструменты автоматизации. 

Работа для роботов: как автоматизировали работу с клиентами

Для сделок с низким приоритетом после выставления счёта запускается цепочка автоматических напоминаний клиенту. Конверсия этой цепочки стабильно выше, чем если бы те же действия менеджер выполнял вручную. Причина простая: менеджер склонен откладывать повторный контакт, потому что клиент может быть занят или с ним только что говорили, поэтому его неудобно беспокоить снова. Авторассылка этих соображений лишена.

Внутри компании эту цепочку в Make ласково называют «Добиваюсь оплаты».

Сделки с высоким приоритетом ведут менеджеры лично с клиентом: уточняют детали, выясняют, кто принимает решение и в какие сроки, работают с возражениями. Такие сделки могут длиться от нескольких недель до года.

«Менеджеры у нас немного балованы автоматизацией. Если что-то из триггерных цепочек вдруг ломается, то они сразу расстраиваются: неужели мне самому придется писать клиенту?», — смеется Наталья. 

Приоритет клиента пересчитывается после оплаты счета. До оплаты он отражает потенциал самой сделки — маржинальность и категорию товара. После оплаты в основу приоритета ложится уже профиль клиента: например, насколько высока вероятность совершения повторных заказов. Такой подход к формированию приоритета меняет логику постпродажного обслуживания. Клиенты с высоким LTV-потенциалом получают более быструю отгрузку и персональное внимание менеджера, остальные — автоматические уведомления о статусе сделки.

«Скоринг позволяет перераспределить усилия на те сделки, которые потенциально могут принести прибыль. Такой подход дал результат, которым я горжусь: конверсия после его внедрения выросла с 11% до 14%, при среднерыночном показателе около 10%», — говорит Наталья.

В результате сделок с высоким приоритетом команда насчитывает менее 20% от общего числа. Однако именно эти 20% генерируют 87% прибыли. Ровно по заветам закона Парето. 

Стек b2b-продаж «Сварочных технологий»: данные и автоматизация

В центре системы оптовых продаж компании лежат CRM-система, Google BigQuery и шина данных. CRM фиксирует данные по сделкам: создается карточка, фиксируются статусы, хранится переписка, ставятся задачи менеджерам и логистам, указывается причина отказа.

Google BigQuery работает как хранилище: в систему стекаются все данные, которые компания может собрать. Например, переписка, звонки, история сделок, поведение клиентов, временны́е метки на каждом этапе. Поверх команда используется Microsoft Power BI, чтобы формировать аналитические отчеты.

Наконец, шина данных запускает автоматические триггерные почтовые цепочки. Все события из CRM-системы, 1С и телефонии попадают в единый поток, и каждое из них может запустить цепочку действий. Так, если в наличии появился конкретный товар, то система автоматически находит всех клиентов, которые его запрашивали, и отправит им уведомление. 

Еще команда активно пользуется инструментом, который называется «суфлер». Он работает так: когда менеджер открывает карточку товара на сайте, сбоку автоматически появляется панель, которую видит только менеджер.

В боковой панели отображаются данные по наличию, маржинальности, срокам поставки, правилам работы с поставщиком, ссылки на каталоги и базы знаний. 

Информация помогает менеджеру вести диалог с клиентом, чтобы доводить его до сделки прямо во время разговора, без дополнительного переключения между системами и уточнений у коллег. В результате цикл продажи значительно сокращаются, а сами сделки создаются в CRM-системе с уже заполненными полями.

Как «Сварочные технологии» используют ИИ в контроле качества работы

ИИ встроен в несколько операционных процессов компании. Например, все входящие письма проходят автоматическую проверку. ИИ смотрит, был ли по каждому отправителю создан лид в CRM-системе. Если нет, то оценивает содержание письма и определяет, спам ли это или реальный запрос. Пропущенные запросы собираются в список и передаются менеджеру. Аналогично работает контроль звонков: разговор расшифровывается, и если по нему не создали сделку, ИИ проверяет содержание и либо создает карточку сам, либо сигнализирует менеджеру. Так компания не теряет ни один входящий запрос.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью инструментов n8n 

Отдельно ИИ-инструменты позволяют контролировать качество работы с приоритетными сделками. Если сделка первого приоритета закрывается как неуспешная, вся коммуникация по ней уходит на анализ: система проверяет, были ли отработаны все необходимые шаги, предложены ли альтернативы, проявлена ли достаточная настойчивость. По итогам руководитель отдела продаж получает список сделок с комментариями. Финальное решение остается за ним: около трети случаев оказываются обоснованными исключениями, а не ошибками в работе менеджера.

Еще один кейс: разбор причин отказа. Команда загрузила в ИИ несколько тысяч анонимизированных сделок и попросила проанализировать список причин, по которым клиенты отказываются от покупки. Такой подход позволил сформировать более персонализированные триггерные почтовые цепочки и дополнительно повысить конверсию. 

Был и опыт, который не сработал. Компания запускала ИИ-консультанта в чате, который отвечал на вопросы клиентов, опираясь на внутреннюю базу знаний по товарам. В общих вопросах система справлялась хорошо, но на технически сложных деталях давала ошибки. Для рынка промышленного оборудования, где товарная точность важна, этого оказалось достаточно, чтобы отключить инструмент.

Вместо вывода 

Параллельно компания адаптирует ассортимент к новым рыночным условиям и тестирует новые товарные категории с устойчивым спросом. Чтобы поставщики могли быстро добавлять новые товары на e-commerce площадки, команда разработала отдельный инструмент Parsify.ru. Это сервис на основе ИИ, который использует данные поставщика в любом формате и автоматически заполняет товарные карточки по шаблону пользователя. В результате внутренний сервис команды стал востребованным отдельным продуктом и вышел на открытый рынок. 

***

Команда «КОРУС Консалтинг» может автоматизировать бизнес-процессы в e-commerce-проекте любой сложности. Если у вас остались вопросы или требуются партнеры в разработку — оставьте заявку в форме ниже или напишите на адрес omni@korusconsulting.ru. Мы свяжемся с вами и ответим на все вопросы.