Промышленный B2B
Производитель сэндвич-панелей
Performance был связан с CRM, qualification и скоростью реакции продаж. Фокус — не CPL, а качество потока и коммерческие opportunities.
Смотреть кейсы →
Алексей Черныш · B2B Growth · Strategy · Revenue · AI Automation
Системы роста
для сложного B2B
Помогаю понять, где компания теряет потенциальную выручку, соединить маркетинг и продажи, выстроить управляемый pipeline и автоматизировать процессы с AI.
Не продаю «один волшебный канал». Работаю с системой: рынок → ICP → ценность → спрос → qualification → продажи → данные → автоматизация.
с 2008
в маркетинге и digital
10k → 5.3k ₽
CPQL в промышленном B2B
2.5 ч → 3 мин
скорость первого ответа
≈2.5 млрд ₽
проектов в работе в одном кейсе
Когда я особенно полезен
Маркетинг уже есть.
Но система роста не складывается.
Обычно проблема выглядит не как «нам нужен ещё один инструмент», а как разрыв между спросом, продажами и экономикой.
01 · DEMAND
Лиды есть. Денег от них мало.
CPL выглядит прилично, но продажи говорят о слабом качестве, MQL/SQL не определены, а pipeline по каналам никто не видит.
02 · SALES
Маркетинг и продажи живут отдельно.
Лиды теряются между формой, CRM, первым звонком, follow-up и коммерческим предложением. Нет общей ответственности за путь к сделке.
03 · DATA
Много цифр. Мало решений.
CTR, показы и отчёты есть, но собственник не может быстро ответить: где создаётся pipeline, где он умирает и что масштабировать.
04 · AI
AI хочется внедрить. Куда — непонятно.
Инструменты покупаются быстрее, чем описываются процессы. В итоге AI добавляет ещё один слой хаоса вместо экономии времени и денег.
Что я делаю
Не набор услуг.
Несколько типов бизнес-задач.
01
Стратегия, ICP и Go-to-Market
Рынок, сегментация, CustDev, позиционирование, PMF, value proposition и приоритеты роста.
→
02
Demand и B2B-лидогенерация
SEO, performance, outbound, ABM и контент — с оптимизацией не на форму, а на качество и pipeline.
→
03
Revenue, CRM и RevOps
MQL/SQL, SLA, speed-to-lead, pipeline, win rate, sales cycle и единый коммерческий dashboard.
→
04
AI и автоматизация процессов
AI-квалификация, анализ звонков, RAG, AI-агенты и human-in-the-loop для реальных бизнес-процессов.
→
05
SEO и AI Search
Технический фундамент, экспертный контент, first-party data и видимость сайта в обычном и AI-поиске.
→
06
Исследования и диагностика
Market research, интервью, win/loss, аудит продукта и поиск реального ограничения до дорогого внедрения.
→
Как я смотрю на рост
Маркетинг — только один участок системы.
Я ищу bottleneck на всей коммерческой цепочке. Иногда правильный следующий шаг — не увеличить рекламу, а изменить qualification, ускорить обработку или пересобрать само предложение.
01
Рынок
Где есть деньги, изменения и неудовлетворённый спрос?
02
ICP
Для кого проблема достаточно важна и экономически интересна?
03
Ценность
Почему клиент должен менять текущий способ решения?
04
Спрос
Где его создавать и где захватывать уже сформированный intent?
05
Продажи
Как MQL становится SQL, opportunity и реальным next step?
06
Данные
Где теряются деньги и какие показатели действительно управляемы?
07
AI
Что можно сделать быстрее, дешевле или надёжнее без потери контроля?
Доказательства вместо обещаний
Смотрю дальше кликов и заявок.
Промышленный B2B · производитель стройматериалов
10 000 → 5 300 ₽
Снижение CPQL — стоимости квалифицированного лида. Одновременно более чем вдвое выросло число квалифицированных обращений, а CRM-процессы и AI-квалификация сократили первый ответ с часов до минут.
>2×
рост квалифицированных лидов примерно за 3 месяца
1.2 млн ₽
средний чек в этом B2B-кейсе
82 дня
средний цикл сделки — поэтому pipeline важнее мгновенного ROAS
≈2.5 млрд ₽
потенциальных сделок и проектов в работе, не фактическая выручка
Цифры относятся к конкретным проектам и условиям и не являются обещанием повторить тот же результат в другой компании.
Кейсы
Три разных типа задачи.
Одна логика — искать реальное ограничение.
Demand + SEO
Tai Spa Chocolate
Рост спроса через SEO, локальный поиск, аналитику и системную работу с маркетинговыми каналами в сети салонов.
Смотреть кейсы →
Логистика · Китай → Россия
600+ лидов — и важный системный вывод
Большой поток заявок не стал доказательством успеха сам по себе: bottleneck находился дальше — в продукте, скорости обработки, qualification и sales follow-up.
Логика для ВЭД →Где мой подход особенно применим
Отрасли и типы бизнеса
Не «маркетинг для любой ниши». Моя сильная зона — сложная B2B-покупка, высокая цена решения, длинный цикл и необходимость соединять экспертизу, спрос и продажи.
01Строительство и стройматериалы Проектный спрос · длинный цикл 02Сэндвич-панели Прямой first-hand опыт 03Промышленность и оборудование Technical B2B · ABM · pipeline 04Industrial AI и робототехника Use case → pilot → production 05B2B IT, SaaS и AI PMF · GTM · enterprise motion 06Логистика, ВЭД и Китай Qualification → расчёт → отгрузка 07Инженерные и B2B-услуги Expertise · trust · long-cycle sales 08MedTech и лабораторное оборудование Доказательный регулируемый B2B
Что особенно актуально бизнесу сейчас
AI уже не отдельный эксперимент.
Он становится частью operating model.
Мой текущий фокус
AI thinks. Workflow acts. Human controls risk.
Самые полезные сценарии находятся не в генерации красивого текста, а внутри процессов: qualification, research, CRM, knowledge work, sales enablement, call analytics и принятие повторяемых решений.
База знаний
Если сначала хотите разобраться сами
BLOG
Глубокие разборы
Стратегия, GTM, RevOps, лидогенерация, AI, SEO и работа со сложным B2B.
Перейти в блог →115+ TERMS
Словарь
ICP, ABM, CPQL, RevOps, RAG, MCP, AI Agent, GEO, AEO и другие рабочие понятия.
Открыть словарь →FAQ
Практические вопросы
Как считать pipeline, выбирать ICP, запускать AI-автоматизацию и отличать хороший лид от дешёвого.
Открыть FAQ →Почему мой подход отличается
Системность без бюрократии.
AI без магии.
Я работаю в маркетинге с 2008 года.
Начинал с SEO и digital, затем пришёл к исследованиям,
стратегии, B2B-лидогенерации, CRM и управлению коммерческой системой.
Сейчас мой фокус — сложный B2B, revenue-процессы и AI-автоматизация.
Подробнее обо мне →
Evidence before opinion Сначала данные, интервью, CRM, win/loss и фактическая воронка. Потом гипотеза.
Pipeline важнее vanity metrics Лиды, клики и охваты полезны только если помогают понять движение к коммерческому результату.
Не изображаю эксперта во всём В технических, медицинских и регулируемых областях маркетинг работает вместе с профильной экспертизой.
Автоматизировать нужно процесс, а не хаос AI появляется после baseline, владельца процесса, критериев качества и понимания цены ошибки.
Меньше активностей — больше причинности Предпочитаю несколько сильных гипотез двадцати параллельным инициативам, которые невозможно нормально измерить.
Следующий шаг
Разобраться, где именно
у вас ограничен рост.
Можно начать не с большого проекта, а с конкретной проблемы: спрос, качество лидов, pipeline, позиционирование, CRM или процесс, который имеет смысл автоматизировать с AI.
Алексей Черныш · B2B Growth · Strategy · Revenue · AI Automation