Представьте: ваш бизнес делает крутое сетевое оборудование. Но чтобы расти, нужны партнеры — те, кто будет продавать ваше железо другим. Где их найти? Ходить по выставкам — долго. Нанимать большую команду продаж — дорого.
В этом материале мы разберем реальный кейс нашего партнера, агентства Leadbridge.
Их клиент — производитель сетевого оборудования в России. То есть, они создают железо: маршрутизаторы, коммутаторы, точки доступа Wi-Fi, серверные устройства, системы безопасности и прочие компоненты, которые передают данные внутри организаций и между ними. Такие компании работают преимущественно в B2B-сегменте, то есть продают не конечным пользователям, а другим бизнесам — интеграторам, реселлерам, VAR-партнёрам и дистрибьюторам.
Поэтому задача клиента — найти тех, кто будет их железо продавать. И как можно быстрее. Бюджет выделен небольшой, а результат нужен сразу.
Мы расскажем, как Leadbridge удалось всего за месяц привлечь 87 новых партнеров для клиента!
Как быстро найти валидных партнеров
Заказчик поставил следующие условия:
- Нужно найти не разовых покупателей, а постоянных партнеров (дистрибьюторов, интеграторов).
- Маленький бюджет, поэтому нужен был недорогой и эффективный способ.
- Ключевая гипотеза: лучшие потенциальные партнеры — это компании, которые уже побеждают в госзакупках (по 44-ФЗ) на поставку аналогичного оборудования. Они активны на рынке, у них есть заказы — им нужно железо.
Проблема в том, что готового списка таких компаний нет. Его нужно было создать с нуля.
Стратегия аутрича: сквозная автоматизация от сбора данных до обработки лидов
Команда Leadbridge разработала точечную стратегию и сделала ставку на три вещи: сбор данных, глубокую сегментацию и автоматизацию.
Этап 1. Поиск контактов
Клиент сразу пришел с запросом: в партнеры нужны компании, которые участвовали или участвуют в госзакупках (по 44 ФЗ). То есть, не те, кто производит оборудование. А те, кто выигрывают контракты на его поставку гос или муниципальным заказчикам — школам, больницам, администрациям, ведомствам. После победы в тендере они должны обеспечить поставку оборудования, и им нужен надежный поставщик. Тем более российского производства и разработки.
Единой базы с такими клиентами — нет. Leadbridge не покупали базу, а создали свою.
Как это работало:
- Разработали парсер Единого реестра госзакупок (44-ФЗ).
- Система автоматически собирала данные о компаниях-победителях в нужных товарных категориях.
- Из карточек тендеров извлекались реестровые номера контрактов и контактные данные победителей.
Результат: Получили базу из нескольких тысяч релевантных контактов. Не просто абстрактные «IT-компании», а целевые организации, которые уже доказали свою деловую активность и нуждались в оборудовании
Этап 2. Разделили всех на три группы
«Самая лучшая персонализация — это наша сегментация»
Валентин, Leadbridge
Далее Leadbridge выделили три сегмента:
- Обычные партнеры — большинство. Для них — простая и ясная цепочка писем. Ставка была сделана именно на этот сегмент преимущественно.
- Крупные партнеры — компании побольше с оборотом от миллиарда. Тон писем был более детальным.
- «Жирные» партнеры — самые крупные игроки. К письмам добавили аутрич через Telegram.
Так агентство говорило с каждой группой на понятном ей языке.
Этап 3. О чем писали в письмах?
- Письмо №1: Представление, краткое УТП с акцентом на отечественное производство и отсылка к конкретной выигранной закупке компании («Увидели, что вы выиграли тендер №...»). Это обеспечивало высокую релевантность при минимальной трудозатратной персонализации.
- Письмо №2: Напоминание и повторение ключевых выгод.
- Письмо №3: Финальный призыв к обсуждению партнерских условий.
Предложение не переупаковывали кардинально, а взяли за основу материалы с сайта клиента, структурно их оформив и адаптировав для email-коммуникации. Текст был простым, без сложных терминов. Leadbridge брали информацию с сайта клиента и просто объясняли, почему с ним выгодно работать.
Автоматическая обработка лидов
- Все ответы на рассылки через вебхуки направлялись в Make (интеграционную платформу).
- Каждый ответ прогонялся через нейросеть, которая:
- Квалифицировала лида: Присваивала статус по воронке («Высокий интерес», «Требует доп. информации», «Отказ»).
- Генерировала черновик ответа: Экономила время менеджера на обработку входящих запросов.
- Вся информация автоматически собиралась в общей таблице, обеспечивая прозрачность и скорость передачи данных заказчику.
Задача команды Leadbridge заключалась в выявлении интереса и квалификации лида. Дальнейшие переговоры и подписание контрактов брал на себя менеджер клиента, который мгновенно получал уведомление о горячем контакте.
Результаты, которые говорят сами за себя
Спустя месяц активной работы получились такие результаты?
- Охват: ~2000 отправленных писем.
- Отклики: 150 ответов от целевых компаний.
- Квалифицированные лиды: 90 теплых контактов с выраженным интересом к партнерству были переданы заказчику.
- Финальный результат на момент подведения итогов: 87 компаний стали партнерами клиента.
Почему это отлично?
- Откликнулось 7.5% получателей.
- 60% из тех, кто ответил, стали реальными кандидатами в партнеры.
Клиент не просто получил контакты — он построил работающую партнерскую сеть с нуля.
Выводы и рекомендации
Этот кейс наглядно демонстрирует, что эффективный лидген в B2B — это не искусство, а точная наука, основанная на данных, стратегии и технологиях.
Почему стратегия сработала?
- Фокус на теплую и релевантную аудиторию. Парсинг госзакупок позволил выйти именно на тех, кому предложение было нужно «здесь и сейчас».
- Сегментация как замена трудоемкой персонализации. Правильное разделение аудитории и адаптация сообщения под сегмент оказались эффективнее точечной персонализации каждого письма.
- Четкое УТП, попадающее в боль. Предложение закрывало конкретный рыночный запрос.
- Сквозная автоматизация. Использование парсеров, интеграционных платформ и AI для обработки ответов свело к минимуму рутину и позволило масштабировать процесс без роста затрат.
Этот проект — идеальный пример того, как современные инструменты позволяют решать сложные бизнес-задачи с минимальными ресурсами и максимальной отдачей.
