ПРОДУКТОВЫЙ МАРКЕТИНГ ДЛЯ СЛОЖНЫХ B2B-ПРОДУКТОВ

Делаю сложные B2B-продукты понятными для рынка.
От ресёрча и позиционирования до воронок и выручки.

СМОТРЕТЬ КЕЙСЫ СКАЧАТЬ РЕЗЮМЕ

ОБО МНЕ

Веду продуктовый маркетинг
от позиционирования до выручки.

На стыке продукта, продаж и аналитики.

Девять лет в коммерции, шесть из них в IT. Последние три года — в Doma.ai: ПропТех со сложной B2B-воронкой, длинный цикл сделки и продукт, который непросто объяснить и непросто продать.

КЕЙСЫ

Четыре кейса. От продукта до операций:
позиционирование → спрос → аналитика → автоматизация.

СМОТРЕТЬ ВСЕ КЕЙСЫ
01

РАЗОБРАТЬ ПРОДУКТ
И СОБРАТЬ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ

Переупаковал «Умный дом» и «Диспетчерскую»: ресёрч, позиционирование, лендинг, презентации, проверка спроса.

ЧИТАТЬ КЕЙС →
02

ВЫРАСТИТЬ ЗАЯВКИ
И НЕ ЗАЛИТЬ ПРОДАЖИ МУСОРОМ

Собрали портфель воронок: лид-магниты дали объём, продуктовые офферы — тёплый спрос. Качество лидов выросло с 15% до 60%.

ЧИТАТЬ КЕЙС →
03

УВИДЕТЬ ВОРОНКУ
ДО САМОЙ СДЕЛКИ

Связали рекламу, amoCRM, UTM, Power BI и CDP в один контур. Теперь видно не только лиды, но и качество спроса по каналам и продуктам.

ЧИТАТЬ КЕЙС →
04
Из таблицы через проверку — к готовым лицензиям

ПЕРЕДАТЬ ВЫПУСК
ЛИЦЕНЗИЙ ПРОДАЖАМ

Заменил ручную сборку клиентских документов сервисом: менеджер загружает Excel, проверяет данные и получает готовый PDF.

ЧИТАТЬ КЕЙС →
Листайте, чтобы посмотреть все кейсы

ГДЕ Я ДАЮ РЕЗУЛЬТАТ

01

Позиционирование продукта

Разобраться в сложном продукте, рынке и покупателях. Найти убедительную причину выбрать его и перевести её в сообщения для разных сегментов.

02

Выход на рынок

Собрать стратегию запуска и довести её до работы: предложение, лендинг, презентации, контент, каналы и аргументы для продаж.

03

Системный спрос

Выстроить несколько сценариев привлечения под разные продукты и стадии покупки. За время моей работы в Doma.ai поток входящих заявок вырос в 20 раз.

04

Конверсия воронки

Находить потери между рекламой, посадочной страницей, заявкой и разговором с продажами. Проверять, какое изменение помогает клиенту пройти дальше.

05

Качество лидов

Сверять маркетинговые цифры с оценкой отдела продаж и менять сегменты, предложения и каналы. В Doma.ai доля целевых лидов выросла с 15 до 60%.

06

Прозрачный результат

Связать каналы, продукты и CRM, чтобы было видно качество спроса и путь до сделки. Эти данные помогают решать, куда вкладывать бюджет.

КОНТАКТЫ

Есть сложный B2B-продукт?
Можно разобрать.

Готов обсудить продуктовые роли, partnership или разовые задачи по упаковке, спросу и аналитике.

  • ЛОКАЦИЯМосква · GMT+3
  • ФОРМАТIn-house · удалённо · partnership
TELEGRAM @luchkov495
EMAIL luchkov@marketing495.ru
РЕЗЮМЕ Скачать PDF
КЕЙС 01 PRODUCT MARKETING · POSITIONING · GTM
DOMA.AI · 2023–2026

Переупаковка
B2B-продуктов
Doma.ai

Два направления, две разных аудитории, два разных пути к покупке: «Умный дом» — для девелоперов, «Диспетчерская» — для УК и ТСЖ. Кейс про то, как мы перешли от рекламы продукта в лоб к нормальной упаковке: рынок → сегменты → боли → позиционирование → материалы → проверка спроса.

Роль

Маркетинговая часть продуктовой упаковки: исследования, позиционирование, структура материалов, лендинг, лид-формы, креативные гипотезы, анализ реакции рынка.

Команда

Работал с редактором, дизайнером, SMM, старшим продуктовым маркетологом и CMO. Большую часть структуры, логики и маркетинговой рамки собирал сам.

Продукты

«Умный дом» для девелоперов. «Диспетчерская» для УК и ТСЖ.

Контекст

Doma.ai работает в сложной B2B-зоне: PropTech, ЖКХ, управляющие компании, девелоперы, цифровой контур дома, эксплуатация после сдачи. В таких категориях нельзя написать «современная платформа» и ждать, что рынок сам всё поймёт.

Продукты внутри уже были, но упаковка местами не работала на продажи. Особенно бросалось в глаза на двух направлениях — «Умном доме» и «Диспетчерской».

Проблема

У обоих продуктов общая беда: их пытались продавать через функции, а не через последствия для бизнеса.

  • «Диспетчерская» — продавалась в лоб, без разговора о боли. Мало примеров работы продукта, мало социальных доказательств, мало логики аргументов.
  • «Умный дом» — девелопер не покупает вау-технологии ради технологий. Ему важно: не раздует ли решение CAPEX, не сломает ли передачу в УК, не привяжет ли к одному вендору.
  • Чистый performance тут не работает. Сложный B2B нельзя продавать одной универсальной рекламой. Нужна была взрослая упаковка.

Что делал

«Умный дом» для девелоперов

Начал с исследования рынка. Изучил основных игроков — Ujin, Domyland, Ростелеком, МТС IoT/VDome, Мажордом. Сравнивал не только функции, но и то, как они себя продают: язык, доказательства, обещания, риски lock-in, сложность внедрения.

Собрал таблицы конкурентов, карту рынка, SWOT, выводы, структуру презентаций. Параллельно разобрал реальность девелопмента: ключевая ставка, проектное финансирование, давление на CAPEX, передача в эксплуатацию.

Главная смена рамки

Было: умный дом как набор технологий и красивых сценариев.

Стало: умный дом для девелопера — способ собрать разрозненные решения в одну систему. Без раздутого CAPEX, lock-in и хаоса при передаче в УК.

«Диспетчерская» для УК

Разобрал старый лендинг и пересобрал структуру почти с нуля. Логика первого экрана, офферы, боли, преимущества, CTA. Сформулировал, как показывать продукт через реальные проблемы УК: заявки жителей, аварийные обращения, сроки, разгрузка собственных диспетчеров.

Собрал VK-лид-формы под разные офферы, подбирал аудитории, тестировал креативы через боль, выгоду, страхи, типовые ситуации.

Наблюдение

Живые ЖКХ-сюжеты (люди, подъезды, аварийные ситуации) заходили лучше гладких корпоративных креативов. УК живёт в мире звонков, жалоб, протечек — слишком чистый B2B-дизайн там чужой.

VIZ 01 Конкурентная карта: где наша ниша 2×2 по сложности внедрения и свободе стека. Перспективная зона — слева сверху: простой стек + свобода. Doma.ai отстроился туда осознанно.
↑ СВОБОДА СТЕКА↓ VENDOR LOCK-IN
Перспективная ниша простой стек + свобода
DOMA.AI
Технологичные комплексные сложный стек + свобода
UJIN МАЖОРДОМ
Простые с lock-in простой стек + lock-in
DOMYLAND
Vendor lock-in сложный стек + lock-in
ЯНДЕКС МТС РОСТЕЛЕКОМ
← простой стексложность внедрения →

Ключевые решения

  1. Не продавать «умный дом вообще». Категория перегрета. Сильнее работает рамка «умный дом для девелопера» — она возвращает разговор к деньгам, срокам, CAPEX, эксплуатации.
  2. Смотреть на конкурентов не только по функциям. В B2B выигрывает не тот, у кого больше галочек в сравнении. Выигрывает тот, кто задаёт рамку выбора.
  3. Для «Диспетчерской» — говорить не про услугу, а про управляемость. «Недорогая диспетчерская 24/7» — слабое обещание. Сильнее: способ забрать у УК хаос с обращениями жителей.
  4. Проверять спрос через разные боли, а не один сегмент. Очевидного идеального сегмента не было — тестировали несколько заходов параллельно.
VIZ 02 Трансформация сообщения От описания технологий к ответу на реальные страхи девелопера.
БЫЛО
  • Сценарии в приложении
  • Интеграции с устройствами
  • Голосовое управление
  • «Умная» подсветка
  • Инновации и экосистема
СТАЛО
  • Контролируемый CAPEX
  • Свобода выбора оборудования
  • Нет жёсткого vendor lock-in
  • Чистая передача в УК
  • Предсказуемое внедрение

Результат

Не «один лендинг взорвал продажи» — так писать было бы нечестно. Сложные B2B-направления получили взрослую упаковку: исследование, рамку, материалы. С этим уже можно идти в рынок, в продажи и в новые тесты.

  • По «Умному дому» — исследовательская база: рынок, сегменты, конкуренты, карта позиционирования, SWOT, message house, язык продаж.
  • Сформулировали рабочую рамку: умный дом для девелопера — про управляемость CAPEX, свободу стека и чистую передачу в УК.
  • По «Диспетчерской» — пересобран лендинг: боли, офферы, преимущества, CTA, форма заявки и креативные гипотезы.
  • Запущены лид-формы и тесты креативов. Живые ЖКХ-сюжеты работают лучше абстрактной B2B-коммуникации.
  • Накопился набор артефактов — презентации, конкурентные таблицы, лендинги, формы, выводы тестов.

Главное наблюдение

В сложном B2B один продукт нельзя продавать одним универсальным сообщением. У девелопера и у УК — разные страхи и разные деньги. Хорошая упаковка отвечает на конкретный страх конкретной роли в сделке. Лендинги, креативы и презентации — это уже следствия этого выбора, а не его замена.
КЕЙС 02 DEMAND GEN · FUNNELS · PERFORMANCE
DOMA.AI · 2023–2026

Перестройка
B2B-лидогенерации
×20 заявок.

Когда я пришёл в Doma.ai, системной лидогенерации не было. Реклама запускалась, заявки приходили, но никто не понимал, какой оффер кому показывать, где брать тёплый спрос и почему продажи получают столько мусора. За три года собрали из этого нормальную систему.

×20рост заявок
за 2023–2026
15 → 60%доля целевых
по оценке продаж
0,2 → 15%CR1 в продуктах
визит → заявка

Контекст

Doma.ai — не один продукт с одной посадочной. Под брендом живёт линейка для B2B-рынка ЖКХ и PropTech: платформа для УК, диспетчерская, расчётный центр, колл-центр, умный дом, edtech, бухгалтерия, мини-аппы.

У каждого направления свой клиент, своя боль, своя цена лида и своя готовность купить.

Проблема

Всё держалось на разовых запусках. Под каждый продукт делалось своё, без общей логики: какой оффер кому, где брать объём, где искать тёплый спрос, как отсекать мусор и как сводить маркетинг с продажами.

Здесь была классическая ловушка — уйти в гонку за дешёвыми заявками. В B2B это быстро превращается в красивую таблицу для маркетинга и проблему для продаж. Задача стояла шире: растить объём, качество и конверсию одновременно.

Ключевая рамка: не одна воронка, а портфель

Идею универсальной механики отбросили сразу. Маркетинг разложили на три типа спроса — у каждого своя роль.

01

Лид-магниты

Дают: объём, дешёвую заявку, высокий CR. Лучше всего работают прикладные материалы для УК — гайд по ГИС ЖКХ, шаблоны документов.

Минус: нужна квалификация. Не каждый, кто скачал гайд, готов завтра обсуждать договор.

02

Продуктовые офферы

Дают: понятный коммерческий интерес — человек откликается на конкретный продукт или сценарий.

Минус: заявок меньше, стоимость выше, конверсия в заявку ниже.

03

Услуговые офферы

Дают: ясную потребность и короткий путь до разговора с продажами.

Минус: масштабировать сложнее — спрос узкий, заявка дороже.

VIZ 01 Портфель воронок Три параллельных типа спроса. Сравнивать их по CPL бессмысленно — у каждого своя работа.
01 / ЛИД-МАГНИТЫ ВХОД
  • CPLНизкий
  • CR1Высокий
  • КачествоСреднее
02 / ПРОДУКТОВЫЕ ИНТЕРЕС
  • CPLВыше
  • CR1Средний
  • КачествоТёплое
03 / УСЛУГОВЫЕ СДЕЛКА
  • CPLВысокий
  • CR1Низкий
  • КачествоГорячее

Что было сделано

  1. Развели продукты и офферы по разным сценариям воронок. Часть строили вокруг прямого продуктового интереса, часть — через полезный контент и заход в боль.
  2. Запустили лид-магниты как отдельный источник спроса. Сильнее всего выстрелили гайд «Как работать с ГИС ЖКХ» и шаблоны документов для УК — это конкретная рабочая боль рынка.
  3. Тестировали продуктовые и услуговые офферы отдельно. Они дороже и заявок меньше, но без них не понять, есть ли тёплый коммерческий спрос.
  4. Подняли качество через сегментацию и антифрод. Минус-сегменты, отключение нерелевантных аудиторий, антифрод-бот. Качество ставили продажи в amoCRM — не маркетинг.
  5. Смотрели не только на CPL, но и на CR1 и качество. Метрика CR1 (визит → заявка) спасает от логики «дешевле = лучше». Лид-магнит выше по CR, продуктовый оффер — другой уровень намерения.
VIZ 02 Заявки и качество: 2023 → 2026 Объём растёт за счёт лид-магнитов. Качество растёт за счёт сегментации, антифрода и обратной связи продаж.

Что стало понятно в процессе

  • Лид-магнит — это вход в воронку, не продажа. Объём он даёт, но дальше нужна квалификация и прогрев.
  • Продуктовый оффер дороже, но честнее показывает спрос. Откликаются те, у кого уже есть намерение, а не любопытство.
  • Средние цифры без контекста — враг. Свалить лид-магниты и продуктовые в одну таблицу и сравнить по CPL — гарантированно сделать неверные выводы.
  • Качество зашивается в настройку. Сегменты, минус-аудитории, антифрод, формы, обратная связь продаж — каждый рычаг влияет на финальный лид.
  • В B2B нельзя гнаться за дешёвой заявкой. Дешёвая часто оказывается мусором. Дорогая бывает почти готовой к сделке.

Главный вывод

Лидогенерация в B2B — это не про объём и не про CPL. Это про качество спроса. Главный сигнал качества — обратная связь от продаж в CRM, а не цифры в рекламном кабинете. Пока эти два мира не разговаривают между собой, маркетинг работает вслепую — и любые ×20 в отчётах ничего не значат.
КЕЙС 03 ANALYTICS · BI · CDP
DOMA.AI · 2023–2026

Сквозная
аналитика, BI
и CDP.

До этого данные жили по разным углам, а отчёт «потратили — заявок столько» больше путал, чем помогал. Собрали систему, в которой видно, какие каналы и продукты приносят выручку — а какие просто едят бюджет.

Роль

Маркетинг + координация агентства. Не BI-разработчик: формулировал, какие метрики нужны, ставил ТЗ, помогал выстроить логику UTM, проверял данные и калибровал отчёты.

Стек

Power BI, amoCRM, Яндекс Метрика и Директ, VK, Telegram, рекламные кабинеты. Конструктор UTM-меток внутренний.

Период

2023–2026. Внедрение и непрерывная калибровка. Сначала пробовали CoMagic — не зашёл, сфокусировались на Power BI.

Контекст

Doma.ai продвигает линейку B2B-направлений — платформа для УК, диспетчерская, РЦ, КЦ, умный дом, edtech, бухгалтерия. Для такой структуры отчёт «сколько потратили — сколько получили заявок» категорически мало.

Один канал даёт много дешёвых заявок, но слабее по качеству. Другой — меньше, дороже, но ближе к сделке. Без нормальной аналитики это спор ощущений: маркетинг смотрит на CPL, руководство хочет экономику, продажи живут в CRM.

Проблема

  • Данные жили по разным углам: рекламные кабинеты отдельно, amoCRM отдельно, отчёты отдельно.
  • Связать канал, продукт, заявку, статус сделки и качество лида быстро не получалось.
  • Часть отчётов собиралась руками — отсюда задержки и риск ошибок.
  • Руководство видело верхний слой: расходы, заявки, общую динамику. Этого мало для решений.

Задача стояла не «нарисовать дашборд», а собрать систему, по которой можно принимать решения.

Что строили

Сквозная аналитика

Связка каналов, заявок, продуктов, UTM и статусов CRM — чтобы видеть путь от источника до качества лида.

Power BI

Дашборды по каналам, продуктам, лидам, CR1 и качеству — чтобы быстро видеть динамику и проблемные зоны.

CDP / единая логика

Сбор и нормализация данных из разных источников — чтобы убрать хаос в отчётности и одинаково трактовать показатели.

amoCRM

Статусы, качество, продукт, этапы обработки — чтобы связать маркетинг с реальной работой по лидам.

UTM-конструктор

Единая структура разметки для команды — чтобы источники, кампании и продукты не ломались в отчётах.

VIZ 01 Архитектура сквозной аналитики От источника до выручки. Каждое звено размечается единым UTM-конструктором и сводится в Power BI.

Как шла работа

  1. Разобрали, что нужно видеть. Не «заявки и расходы», а полная связка: канал → кампания → UTM → продукт → заявка → статус в amoCRM → качество → конверсия.
  2. Навели порядок в разметке. Собрали UTM-логику и конструктор меток, чтобы команда размечала кампании одинаково. Если UTM живут как попало, BI превращается в мусорную витрину.
  3. Подключили источники и CRM. Реклама, Метрика, Директ, VK, Telegram, amoCRM. Сначала пробовали CoMagic — не зашёл, сфокусировались на Power BI.
  4. Проверяли и калибровали данные. Самая нудная и важная часть: сверка, поиск расхождений, неправильных источников, сломанных UTM, кривых статусов.
  5. Перевели отчёты в рабочий инструмент. Дашборды нужны не ради картинки, а ради решений: где проблема, где рост, какой канал даёт качество, какому продукту нужна отдельная воронка.
VIZ 02 Какие вопросы теперь закрывает аналитика До — спор ощущений, средние цифры и таблица расходов. После — конкретный ответ на конкретный вопрос бизнеса.
Вопрос бизнеса Раньше Сейчас
Какой канал даёт качество, а не объём?
Спор ощущений. CPL+ заявки и попытки угадать.
CR1 × статус в amoCRM × utm_source. Видно за один срез.
Где ломается воронка до сделки?
Считали руками, иногда — никак.
Этапы amoCRM × источник × продукт. Узкие места видны сразу.
Какой продукт проседает по качеству?
Усреднённая «общая» цифра по всему маркетингу.
Сравнение по продуктам: заявки × качество × CR1 × выручка.
Сколько стоит сделка по каждому каналу?
Знали CPL, не знали путь до денег.
Атрибуция: канал → продукт → статус → выручка.
Куда расти, что закрывать?
По интуиции и громким мнениям в чате.
Сегментация спроса. Видно ёмкость и проблемные зоны.

Что появилось после внедрения

  • Дашборды по каналам и продуктам.
  • Отчёты по заявкам, качеству лидов и CR1.
  • Полная атрибуция и атрибуция участия.
  • Понятная связь между источником, продуктом, заявкой и статусом в CRM.
  • Единая UTM-логика для команды.
  • Возможность видеть проблемные зоны и точки роста, а не только верхние показатели.
  • База для регулярной отчётности и медиапланирования.

Главный вывод

Аналитика не отменила здравый смысл. Она заменила «мне кажется, этот канал работает» на цифру — по продуктам, каналам, качеству и конверсии. С этим разговор маркетинга с продажами и с руководством перестал быть про ощущения.

Главная работа была не в выборе сервиса. В логике: как размечать кампании, как связать источники с CRM, как определить качество — и как не превратить дашборды в красивую витрину, по которой никто ничего не решает.