Амплитуда в B2B RevOps: как перестроили воронку из “лидов” в “выручку на аккаунт” и нашли где теряются MQL→SQL

Амплитуда в B2B RevOps: как перестроили воронку из “лидов” в “выручку на аккаунт” и нашли где теряются MQL→SQL

Компания: B2B SaaS (продукт для команд, продажи по сделкам с разной длиной цикла)
Задача: маркетинг отвечал за количество лидов и MQL (маркетинг-квалифицированных лидов), но в RevOps (Revenue Operations — операционная модель общей ответственности за выручку) стало ясно: число лидов не объясняет ни темп продаж, ни размер сделок. Нужно было понять, какие действия в продуктовых и контентных сценариях реально увеличивают вероятность перехода в SQL (sales-qualified lead), и где «умирают» аккаунты.
Решение в Amplitude (аналитика по шагам):
— Сегментировали не по контактам, а по аккаунтам: создали срез “один аккаунт = одна сущность”, а дальше считали события и конверсию на уровне account_id.
— Пересобрали воронку: вместо “landing → форма → MQL” сделали цепочку “контент/демо-сигналы → активация в продукте (если есть trial/демо) → коммуникации → SQL”. Внутри воронки измеряли не только факт шага, но и время до шага (time-to-next-event), чтобы увидеть, где задержка убивает конверсию.
— Нормализовали события по намерению: пометили события как “высокий сигнал” и “низкий сигнал” (например, участие в вебинаре и загрузка гайдлайна — разные уровни намерения). Это позволило сравнить сценарии не “сколько всего”, а “сколько ценно на 1000 аккаунтов”.
— Добавили анализ ретенции на уровне аккаунта: посмотрели, возвращаются ли пользователи в аккаунте к повторным действиям до передачи в sales. В SaaS это часто коррелирует с тем, как хорошо аккаунт “созрел” к разговору.
— Настроили дашборд для RevOps: одну шкалу в отчетах держали для маркетинга (какие сегменты дают больше SQL), вторую — для продаж/успеха (как меняется конверсия по когорте действий и задержке между шагами).

Конкретный результат:
— Конверсия MQL→SQL по приоритетным сценариям выросла на **+18%** (за счет переразметки и фокуса на аккаунтах, где повторные продуктовые/контентные действия происходили быстрее и чаще).
— Скорость прохождения воронки ускорилась: медианное время “от первого сильного сигнала до SQL” снизилось на **-22%**.
— Выявили “ложные лиды”: около **28%** аккаунтов попадали в MQL, но до уровня SQL почти не доходили, потому что в их траектории отсутствовали повторяемые действия с высоким сигналом (Amplitude помог показать это на path-analysis по аккаунтам, а не по отдельным пользователям).

Урок для читателя:
— В B2B RevOps перестаньте мерить эффективность только “количеством лидов”. В Amplitude удобнее построить воронку и когорты на уровне аккаунта и связать поведение до SQL с выручкой/вероятностью сделки.
— Думайте про “время до следующего шага” и “повторяемость сильного сигнала”: в 2026 такие метрики почти всегда дают более управляемую картину, чем чистая статичная конверсия.
— И главное: если у вас два разных мира (маркетинг считает MQL, sales считает SQL), Amplitude выступает единой платформой событий — вы сможете согласовать воронку и критерии качества на одном наборе пользовательских действий.

— @AmplitudeCookbookRuPro