Главная боль B2B-компаний: реклама дорогая, лидов мало, бюджеты ограничены. Стоимость заявки в B2B часто превышает 5000-15000 рублей, а цикл сделки растягивается на месяцы. При этом большинство заявок оказываются нецелевыми — "исследователи рынка", студенты, случайные клики.
Классические автостратегии оптимизируются "по количеству заявок", а не по их качеству. Алгоритм видит: заявка пришла — значит, успех. Но он не понимает, что половина заявок — это люди, которые никогда не купят. Бюджет сливается на нецелевой трафик.
Rivox AI решает это принципиально иначе. Система не просто считает заявки — она обучает рекламу понимать намерения корпоративных клиентов. Алгоритм анализирует поведение на сайте и показывает рекламу только тем, кто действительно готов к диалогу о покупке.
Почему классическая реклама не работает в B2B
B2B-реклама отличается от B2C. Здесь нет импульсивных покупок, короткого цикла принятия решений, массового трафика. Здесь другие правила — и классические подходы часто дают сбой.
Длинный цикл сделки
От первого клика до подписания договора может пройти от недели до нескольких месяцев:
- Пользователь изучает рынок
- Сравнивает варианты
- Согласовывает решение с руководством
- Проверяет кейсы и отзывы
- Запрашивает коммерческое предложение
- Проводит переговоры
Только после этого происходит сделка. Классическая аналитика фиксирует "не конвертировался" на каждом этапе — хотя пользователь движется к покупке.
Мало лидов → алгоритмы не обучаются
Типичная B2B-компания получает 10-20 лидов в месяц. Для машинного обучения это катастрофически мало:
- Минимальный порог для обучения — 30 конверсий
- При 15 лидах в месяц нужно ждать 2 месяца накопления данных
- Всё это время автостратегия работает "наугад"
- Бюджет тратится неэффективно
Яндекс.Директ не может выявить закономерности на 10-20 точках данных. Алгоритм не понимает, какой трафик качественный.
Качество заявок падает
Когда автостратегия не может различить качественный и случайный трафик, она начинает оптимизироваться на "любые заявки":
- Система находит дешёвые клики — но это нерелевантная аудитория
- Заявки приходят, но большинство не закрывается в сделки
- Отдел продаж тратит время на "холодных" лидов
- Реальный ROI рекламы падает
Реклама "горит" на исследователях рынка
В B2B много пользователей, которые просто изучают рынок — студенты, конкуренты, "исследователи". Они кликают на объявления, заходят на сайт, иногда даже заполняют формы. Но никогда не купят.
Классическая автостратегия не различает их и реальных клиентов. Бюджет тратится на нецелевой трафик.
Как Rivox AI решает эту задачу
Rivox AI работает на уровне намерений, а не поверхностных метрик. Система анализирует, как пользователь ведёт себя на сайте — и понимает, готов ли он к диалогу о покупке.
Анализ поведения посетителей сайта
Rivox AI фиксирует детальное поведение каждого посетителя:
- Клики: на какие разделы переходит, что изучает
- Чтение кейсов: изучает ли примеры работ, сколько времени
- Взаимодействие с формами: начинает ли заполнять заявку, на каком поле останавливается
- Переходы: изучает ли тарифы, условия, интеграции
- Возвраты: возвращается ли на сайт, через какое время
Каждое действие — это сигнал. Система видит полную картину интереса пользователя.
Построение профиля намерений B2B-клиента
Алгоритм классифицирует пользователя по стадиям воронки B2B-решения:
- Изучение рынка: читает общую информацию, сравнивает поставщиков
- Оценка оффера: изучает тарифы, кейсы, технические детали
- Подготовка к решению: проверяет условия договора, интеграции
- Готовность к контакту: взаимодействует с формой, запрашивает КП
Каждая стадия имеет характерные паттерны поведения. Модель распознаёт их и определяет уровень готовности к сделке.
Виртуальные конверсии на основе паттернов
Когда Rivox AI фиксирует паттерн "готового к контакту" клиента, система отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику.
Например, паттерн "качественного лида":
- Изучил 3+ кейса компании
- Прочитал условия договора
- Проверил раздел интеграций
- Вернулся на сайт через 2 дня
- Открыл страницу с тарифами
Этот паттерн характерен для пользователей, которые оставляют заявку в 76% случаев. Система фиксирует виртуальную конверсию и передаёт сигнал в Директ.
Обучение системы находить готовых клиентов
Яндекс.Директ получает сигналы от Rivox AI и начинает понимать: пользователи с таким поведением — качественные лиды. Автостратегия корректирует показы:
- Показывает рекламу тем, кто изучает кейсы и тарифы
- Повышает ставки на пользователей, которые возвращаются на сайт
- Фокусируется на тех, кто демонстрирует высокое намерение
- Отсекает "исследователей" и случайный трафик
Реклама перестаёт привлекать всех подряд. Она находит тех, кто действительно готов к диалогу.
Результаты, которые получают B2B-компании
Внедрение Rivox AI даёт B2B-бизнесу конкретные измеримые результаты.
Количество лидов растёт на 40-70%
При том же бюджете компании получают в 1,4-1,7 раза больше лидов:
- Автостратегия обучается быстрее
- Бюджет распределяется на качественные сегменты
- Конверсия из клика в заявку растёт
- Больше целевой аудитории видит рекламу
CPA снижается в среднем на 25-30%
Когда реклама фокусируется на готовых клиентах, стоимость заявки падает:
- Меньше тратится на нецелевые клики
- Конверсия растёт
- CPA снижается на 22-35%
Подробнее: Как Rivox AI снижает CPA.
Количество "тёплых" обращений увеличивается в 2-3 раза
Не просто больше лидов — больше качественных лидов:
- Доля обращений, дошедших до встречи, растёт на 45-60%
- Конверсия в сделку увеличивается в 1,8-2,2 раза
- Средний чек сделки выше на 18-25%
- Меньше времени отдела продаж тратится на "холодных" лидов
Команда продаж получает заявки с высоким намерением
Когда реклама приводит людей, которые уже изучили ваш продукт, прочитали кейсы, проверили тарифы — команда продаж работает эффективнее:
- Меньше "холодных" звонков
- Выше конверсия из лида в сделку
- Короче цикл продажи
- Лучше использование времени менеджеров
Это не просто экономия рекламного бюджета — это оптимизация всей воронки продаж.
Кейсы из практики
Технология Rivox AI проверена на реальных B2B-проектах с разными нишами и спецификой.
Lerna: образовательная платформа для компаний
Проблема: дорогие лиды (35 000₽), малое количество (8-12 в месяц), длинный цикл сделки (2-4 месяца).
Решение: Rivox AI начал анализировать, как потенциальные клиенты изучают программы обучения, кейсы, условия внедрения.
Паттерн "готового клиента":
- Изучил программу минимум 2 курсов
- Просмотрел кейсы внедрения
- Проверил стоимость и условия
- Вернулся на сайт через 1-3 дня
Результаты:
- Рост квалифицированных лидов на 65% (с 10 до 16,5 в месяц)
- CPA снизился на 27% (с 35 000₽ до 25 500₽)
- Конверсия в встречу выросла с 42% до 68%
- ROI увеличился на 41%
Подробнее: Кейс Lerna.
IT-провайдер (финтех)
Проблема: много заявок, но низкая конверсия в сделки. 60% лидов — "исследователи" и студенты.
Решение: Rivox AI научился различать качественный и случайный трафик по поведению:
- Качественные лиды изучают технические требования
- Проверяют API-документацию
- Читают кейсы внедрения
- Проводят на сайте более 5 минут
Результаты:
- CPA снизился на 29%
- Конверсия в звонок выросла на 54%
- Доля качественных лидов увеличилась с 40% до 72%
- Команда продаж стала работать в 2 раза эффективнее
B2B сервисное оборудование
Проблема: высокая стоимость лида, нестабильная реклама, низкий ROI.
Решение: виртуальные конверсии на основе паттернов "изучение каталога" + "запрос прайса" + "проверка условий поставки".
Результаты:
- ROI вырос на 38%
- Качество трафика улучшилось — время на сайте ↑47%
- CPA снизился на 24%
- Количество качественных лидов выросло на 52%
Почему это возможно
Рост лидов без роста бюджета — это не магия. Это результат перераспределения средств с широкой аудитории на узкую качественную.
Обучение на поведении, ведущем к заявке
Rivox AI не ждёт заявки. Система анализирует поведение и понимает намерения на ранних стадиях:
- Чтение оффера: изучает ли условия внимательно
- Загрузка документации: скачивает ли презентации, кейсы
- Взаимодействие с формами: начинает ли заполнять заявку
- Проверка интеграций: смотрит ли технические детали
Эти действия — индикаторы реального интереса. Даже если пользователь не оставил заявку сегодня, он может это сделать завтра.
Фиксация интереса на ранних стадиях
ML-модель фиксирует высокое намерение ещё до заполнения формы:
- Пользователь изучил 3 кейса
- Проверил условия договора
- Посмотрел раздел интеграций
- Вернулся на сайт через 2 дня
Система отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Директ получает сигнал: "этот пользователь заинтересован, таких нужно искать активнее".
В 10 раз больше обучающих сигналов
Типичное соотношение в B2B:
- Без Rivox: 12 реальных заявок в месяц
- С Rivox: 12 реальных + 95 виртуальных = 107 событий для обучения
- Рост объёма данных в 9 раз
Автостратегия получает критическую массу данных — и начинает работать эффективно.
Реклама учится искать клиентов по их поведению
Вместо "показывать рекламу всем B2B-сегментам" Директ начинает работать точечно:
- Приоритет на пользователей, изучающих кейсы
- Высокие ставки на тех, кто возвращается
- Фокус на качественных сегментах
- Отсечение случайного трафика
Тот же бюджет, но более точное распределение = больше качественных лидов.
Технологическая архитектура Rivox AI
Rivox AI — это не просто скрипт на сайте. Это полноценная ML-платформа с собственной инфраструктурой.
Поведенческая модель
ML-модель обучается каждые 12 часов на миллионах пользовательских действий:
- Анализирует паттерны реальных клиентов
- Выявляет закономерности в поведении
- Пересчитывает веса признаков
- Адаптируется под изменения в воронке
Чем дольше работает система, тем точнее становятся прогнозы.
Гибрид нейросети и ML-скоринга
Технологический стек Rivox AI:
- Нейросети для анализа последовательностей действий
- Gradient Boosting для структурированных признаков
- Вероятностные модели для расчёта Purchase Intent Score
- Online Learning для инкрементального обучения
Подробнее о технической архитектуре: Документация ML-модели.
Собственная инфраструктура
Система работает полностью на внутренних серверах Rivox. Не требуется:
- Интеграция с внешними системами
- Передача данных в сторонние сервисы
- Настройка сложных API
- Доступ к данным продаж
Всё работает автономно на основе поведенческих данных.
Соответствие 152-ФЗ
Rivox AI не собирает персональные данные. Система анализирует только анонимные поведенческие метрики:
- Нет сбора email, телефонов, имён
- Нет cookie-трекинга третьих сторон
- Полная анонимность
- Соответствие требованиям 152-ФЗ
Заключение: новая логика роста B2B
Rivox AI помогает B2B-компаниям расти без увеличения бюджета. Благодаря машинному обучению и поведенческому анализу реклама перестаёт быть "гонкой за кликами" и превращается в интеллектуальную систему привлечения качественных клиентов.
Ключевые результаты:
- Количество лидов растёт на 40-70%
- CPA снижается на 25-30%
- Доля качественных обращений увеличивается в 2-3 раза
- Команда продаж работает эффективнее
- ROI рекламы растёт на 35-45%
Система работает без интеграции с внешними сервисами, без доступа к данным продаж, без сложных настроек. Установили SDK на сайт — через неделю получили первые результаты. Через месяц — стабильный рост лидов.
Если ваша B2B-компания тратит много на рекламу, но лидов мало или их качество низкое — возможно, проблема не в бюджете, а в том, что реклама не видит разницы между "исследователем рынка" и "готовым клиентом".
Подключить Rivox AI для B2BИли изучите детально, как Rivox AI обучает рекламные системы находить качественных B2B-клиентов без роста бюджета.