Product-led Personalization: как кибербез-компания заменила MQL на персонализацию от первого использования

Product-led Personalization: как кибербез-компания заменила MQL на персонализацию от первого использования

B2B-сектор в 2026 году окончательно распрощался с классической воронкой MQL → SQL. Причина — низкая достоверность «лидов» при privacy-first атрибуции. Вместо этого растёт модель RevOps, где маркетинг, продажи и клиентский сервис делят единую ответственность за выручку. Вот как один из игроков рынка кибербезопасности перестроил подход.

Компания — российский разработчик решений для защиты корпоративных данных (назовём его «Системы Защиты»). Продукт — SaaS-платформа с двухнедельным бесплатным доступом.

Задача: повысить конверсию из пробного периода в платную подписку. Стандартная nurture-рассылка давала прирост лишь на 0,3–0,5 п.п. к базовым 12% конверсии. При этом средний чек на подписку в B2B-сегменте снизился на 6% — клиенты стали осторожнее с бюджетом.

Решение: команда внедрила фреймворк персонализации на основе product signals (сигналов использования продукта). Вместо того чтобы предлагать всем одинаковый путь, они разделили пользователей на три группы по поведению в первую неделю:
— Пользователи, которые настроили хотя бы один скрипт безопасности (условно «технические»)
— Те, кто только загрузил данные и не трогал настройки («наблюдатели»)
— И те, кто открыл платформу один раз и не вернулся («холодные»)

Для каждой группы — свой сценарий коммуникации. «Техническим» отправляли кейс миграции с похожим стеком — конверсия выросла до 19%. «Наблюдателей» подключали к сессии с инженером на 15 минут — 16% перешли в оплату. «Холодным» не писали вовсе, а через месяц делали прозвон от customer success c вопросом «что помешало» — удалось вернуть 4% от этой группы.

Результат через три месяца: общая конверсия из триала в подписку поднялась с 12% до 18,5%. L

— @MarketingFrameworksRoomPro