Как Grammarly перестроила MarTech-стек под zero-click-реальность и ускорила работу с лидами

Как Grammarly перестроила MarTech-стек под zero-click-реальность и ускорила работу с лидами

Grammarly — хороший пример того, как B2B-бренд в 2026 году уходит от «просто собирать заявки» к более управляемой системе вокруг выручки.

Задача была типичная для зрелого SaaS: маркетинг генерирует много касаний, но без прозрачной связи между рекламой, контентом, CRM и продажами сложно понять, что реально влияет на pipeline и доход. В эпоху, когда классическая схема MQL/SQL слабеет, этого уже недостаточно: нужен RevOps-подход, где маркетинг, sales и customer success смотрят на один набор данных.

Что сделали:
— собрали MarTech-логику вокруг единого цикла данных;
— усилили сквозную аналитику, чтобы видеть не только лид, но и его вклад в выручку;
— связали контент и перформанс не по кликам, а по влиянию на путь пользователя;
— пересмотрели роли инструментов: часть задач автоматизировали, часть передали в общую операционную модель.

**Результат — не косметический, а операционный:** у команды стало меньше ручной сверки между каналами, а решения по бюджетам и контенту стали приниматься быстрее и ближе к реальным продажам. В кейсах такого уровня обычно важен не один «вау-цифра», а то, что маркетинг перестаёт жить в отчётах ради отчётов.

Что здесь полезно для российского B2B и performance-маркетинга:
— в 2026 году last-click всё хуже объясняет вклад канала;
— если у вас разрозненные CRM, аналитика и рекламные кабинеты, вы теряете не только точность, но и скорость;
— Topical Authority и AI-overviews усиливают ценность контента, который не просто приводит трафик, а помогает пройти путь до сделки.

**Вывод:** MarTech-стек нужно собирать не вокруг «какой сервис удобнее», а вокруг вопроса: как быстро мы видим вклад маркетинга в выручку и можем ли на это влиять.

— @MarTechRoundupsPro