DaData — сервис, который помогает B2B компаниям находить целевых клиентов
Мы поговорили с Ренатом Гайсиным, B2B Product Manager в компании DaData, чтобы глубже понять, как функционирует новый сервис для менеджеров по продажам и управленцев, а также узнать о ключевых ценностях сервиса и преимуществах для B2B компаний.
Краткое содержание:
Расскажи, что такое DaData «Похожие компании» и как пришла идея создать такой продукт
DaData «Похожие компании» - Сервис, который находит организации, похожие на ваших клиентов и партнеров, расширяя базу потенциальных клиентов для B2B продаж.
Сервис показывает электронные почты и телефоны компаний, аналогичных вашим ключевым клиентам. Контакты берутся с сайтов организаций или из открытых и коммерческих справочников.
Перед звонком или встречей с потенциальным клиентом менеджеру по продажам полезно изучить, что у вас покупали аналогичные компании. Достаточно получить сегмент схожих организаций в «Дадате», сопоставить его с CRM и проанализировать купленные продукты.
Все началось с того, что мы решили расширить свои продажи и столкнулись с задачей поиска потенциальных клиентов. Мы решили справиться с этой задачей самостоятельно, так как у нас был справочник компаний. С его помощью мы хотели найти тех, кто подходил под описание нашей целевой аудитории.
В первую очередь мы обратились к классификатору ОКВЭД — справочнику, который описывает виды экономической деятельности и содержит почти две тысячи категорий. Каждая категория имеет свой код. Например, 03.21 — «морское рыболовство», 41.20 — «строительство жилых и нежилых зданий».
На первый взгляд, это звучало удобно. Однако вскоре стало ясно, что ОКВЭД подходит не для всех отраслей. Например, для узких сфер, таких как морское рыболовство, классификатор действительно эффективен. Но в случае с IT-сектором ситуация сложнее: коды слишком обобщенные. Например, код 63.11 — «Деятельность по обработке данных» — фигурирует у большинства IT-компаний, хотя их направления могут быть совершенно разными, от онлайн-платформ для здравоохранения до создания заказного ПО.
Не найдя подходящего решения в ОКВЭД, мы вспомнили про наш справочник, где указано соответствие сайт — компания. Мы выдвинули гипотезу, что можно использовать сайты для определения реальной деятельности компаний. Это подтвердилось, и сайт стал нашим основным источником информации. С этой информацией находить нужные компании стало несложно.
Убедившись в эффективности этого подхода, мы решили превратить его в полноценный продукт, и с этого момента началась активная работа над его развитием.
Как обычно происходит процесс поиска компаний?
Компании создают сегменты по ОКВЭД в специализированных сервисах. Однако результат сильно зависит от выбранного сегмента: в некоторых случаях удается добиться хорошей точности, но нередко, из-за неидеальности ОКВЭД, приходится расширять выборку и выгружать данные в большом объеме. Работа с такой выгрузкой похожа на поиск иголки в стоге сена: сложно выделить именно те компании, которые действительно соответствуют требованиям. В таких условиях добиться высокой конверсии практически невозможно, а времени и ресурсов уходит огромное количество.
В итоге менеджеры по продажам вынуждены искать сайты и контакты компаний вручную, например, через Google. Они изучают сайты, одновременно квалифицируют компании и ищут необходимые контакты. Лишь после этого данные о потенциальном клиенте и его контактах можно внести в CRM для дальнейшей работы.
В итоге менеджеры по продажам вынуждены искать сайты и контакты компаний вручную, например, через Google. Они изучают сайты, одновременно квалифицируют компании и ищут необходимые контакты. Лишь после этого данные о потенциальном клиенте и его контактах можно внести в CRM для дальнейшей работы.
А как ваш сервис ищет компании?
Мы пропускаем этап поиска сайтов, так как уже знаем их. Следующий шаг — определить, чем занимаются компании, используя информацию с их сайтов. В этом нам помогают наши AI-технологии, которые с высокой точностью анализируют содержание сайта и определяют сферу деятельности компании.
Изначально мы отталкивались от следующего: если тексты на сайтах компаний схожи по смыслу и содержанию, значит, эти компании занимаются примерно одним и тем же. Мы проверили эту гипотезу, и она подтвердилась — сейчас этот подход успешно работает.
Именно это стало нашим уникальным предложением: мы автоматизируем поиск компаний из любых сегментов, анализируя информацию на их сайтах с помощью AI. Теперь менеджерам по продажам больше не нужно вручную искать компании и их контакты — достаточно обратиться к нашему сервису, чтобы получить все необходимые данные.
Изначально мы отталкивались от следующего: если тексты на сайтах компаний схожи по смыслу и содержанию, значит, эти компании занимаются примерно одним и тем же. Мы проверили эту гипотезу, и она подтвердилась — сейчас этот подход успешно работает.
Именно это стало нашим уникальным предложением: мы автоматизируем поиск компаний из любых сегментов, анализируя информацию на их сайтах с помощью AI. Теперь менеджерам по продажам больше не нужно вручную искать компании и их контакты — достаточно обратиться к нашему сервису, чтобы получить все необходимые данные.
Компания по ИНН. Пример поиска.
Каким образом DaData понимает, какие компании нужно искать?
Задать сегмент для поиска очень просто. Клиент описывает сегмент словами и предоставляет несколько примеров компаний из него. Дальше мы берём всё на себя: наши технологии анализируют запрос, создают обобщённый профиль компаний и сопоставляют его с нашей базой. Это позволяет находить компании, которые максимально соответствуют вашему запросу и критериям.
В других сервисах тоже есть разделы «похожие компании». Это работает одинаково?
Я изучал конкурентов и могу сказать, что никто из них не определяет вид деятельности по сайту. Многие просто показывают сайт как сущность — и на этом всё.
Списки «похожих компаний» в таких сервисах обычно формируются по формальным критериям: ОКВЭД, регион, уровень доходов и другие стандартные параметры. Этот способ имеет право на существование, но он значительно уступает по точности.
Анализ содержимого сайта, который мы используем, позволяет получить гораздо более точные и релевантные результаты. Такой подход делает поиск действительно эффективным.
Списки «похожих компаний» в таких сервисах обычно формируются по формальным критериям: ОКВЭД, регион, уровень доходов и другие стандартные параметры. Этот способ имеет право на существование, но он значительно уступает по точности.
Анализ содержимого сайта, который мы используем, позволяет получить гораздо более точные и релевантные результаты. Такой подход делает поиск действительно эффективным.
Расскажи подробнее про процесс и результат поиска
Допустим, нужно найти компании, похожие на DaData. Для этого достаточно описать компанию, например: «IT-компания, которая помогает находить контрагентов». В сочетании с сайтом dadata.ru этого достаточно, чтобы наши алгоритмы сформировали профиль подходящих компаний.
Далее вся работа выполняется автоматически: алгоритмы анализируют описание, сайт и сопоставляют их с базой данных. Результатом будет список компаний, схожих с DaData, включая юридическую информацию и контакты.
Например, при таком поиске алгоритм может определить, что компания «Спарк» (spark-interfax.ru) наиболее похожа на DaData. Зайдя на их сайт, легко убедиться, что «Спарк» действительно занимается схожей деятельностью — обработкой данных юридических лиц.
Наши алгоритмы анализируют сайты обеих компаний и на основании содержимого точно определяют, что их деятельность пересекается. Это позволяет получить результат, который максимально соответствует запросу.
Далее вся работа выполняется автоматически: алгоритмы анализируют описание, сайт и сопоставляют их с базой данных. Результатом будет список компаний, схожих с DaData, включая юридическую информацию и контакты.
Например, при таком поиске алгоритм может определить, что компания «Спарк» (spark-interfax.ru) наиболее похожа на DaData. Зайдя на их сайт, легко убедиться, что «Спарк» действительно занимается схожей деятельностью — обработкой данных юридических лиц.
Наши алгоритмы анализируют сайты обеих компаний и на основании содержимого точно определяют, что их деятельность пересекается. Это позволяет получить результат, который максимально соответствует запросу.
Результат поиска
Оффлайн-бизнесы интересуются вашим сервисом?
Самое интересное — к нам обращаются не только IT-компании, но и представители оффлайн-бизнеса, например, производители кофе. Это подтверждает, что наш продукт отлично работает для самых разных сфер.
Отдельно стоит отметить работу с индивидуальными предпринимателями (ИП). Многие компании избегают сотрудничества с ИП, считая их недостаточно финансово активными. Это часто связано с отсутствием данных о доходах ИП в налоговой, в отличие от юридических лиц.
Однако наш опыт показывает, что многие ИП могут стать отличными клиентами. DaData помогает находить таких предпринимателей, предоставляя инструменты для расширения клиентской базы даже в этом сегменте.
Отдельно стоит отметить работу с индивидуальными предпринимателями (ИП). Многие компании избегают сотрудничества с ИП, считая их недостаточно финансово активными. Это часто связано с отсутствием данных о доходах ИП в налоговой, в отличие от юридических лиц.
Однако наш опыт показывает, что многие ИП могут стать отличными клиентами. DaData помогает находить таких предпринимателей, предоставляя инструменты для расширения клиентской базы даже в этом сегменте.
Есть проблемы, с которыми можно столкнуться при работе с DaData?
Да, определенные сложности могут возникнуть, если нужно найти компании с очень специфическими критериями. Например, компании, которые работают исключительно с серверами Samsung, или те, которые предлагают товары определенного бренда.
Однако и эти задачи мы планируем решать, подключая дополнительные источники данных из открытого доступа. Например, в вакансиях компаний иногда можно встретить упоминания о работе с определенным оборудованием или брендами. С помощью AI такие данные можно распознавать и использовать для более точного поиска.
С брендовыми товарами ситуация схожая. Здесь могут помочь данные о закупках, в которых участвовала компания, или более глубокий анализ контента сайта на наличие информации о товарах.
Есть еще интересный момент, который часто всплывает в обсуждениях нашего продукта. Нам говорят, что задача, которую мы решаем, напоминает работу обычного поисковика. Например, я нередко слышу такие замечания: «Если бы я искал компании, как DaData, я бы просто зашел в поисковик и ввел ключевые слова вроде "проверка контрагентов", чтобы найти похожие компании».
Я всегда соглашаюсь, что такой способ тоже работает, но добавляю: «А что, если нужные вам компании ведут оффлайн-бизнес и не уделяют должного внимания своим сайтам?» В таких случаях сайты часто слабо оптимизированы под поисковые системы, а ограниченная выдача Google или Яндекса может вообще не показать такие компании.
Однако и эти задачи мы планируем решать, подключая дополнительные источники данных из открытого доступа. Например, в вакансиях компаний иногда можно встретить упоминания о работе с определенным оборудованием или брендами. С помощью AI такие данные можно распознавать и использовать для более точного поиска.
С брендовыми товарами ситуация схожая. Здесь могут помочь данные о закупках, в которых участвовала компания, или более глубокий анализ контента сайта на наличие информации о товарах.
Есть еще интересный момент, который часто всплывает в обсуждениях нашего продукта. Нам говорят, что задача, которую мы решаем, напоминает работу обычного поисковика. Например, я нередко слышу такие замечания: «Если бы я искал компании, как DaData, я бы просто зашел в поисковик и ввел ключевые слова вроде "проверка контрагентов", чтобы найти похожие компании».
Я всегда соглашаюсь, что такой способ тоже работает, но добавляю: «А что, если нужные вам компании ведут оффлайн-бизнес и не уделяют должного внимания своим сайтам?» В таких случаях сайты часто слабо оптимизированы под поисковые системы, а ограниченная выдача Google или Яндекса может вообще не показать такие компании.
DaData просит поделиться текущими клиентами для уточнения поиска в нужных сегментах. Собираете ли вы эти данные?
Нет, мы никогда не сохраняем данные, которые присылают нам наши клиенты — это наша политика и принцип.
Примеры клиентов мы просим исключительно для того, чтобы лучше понять ваши потребности и найти максимально точные результаты. При этом вам не нужно предоставлять полный список — достаточно всего нескольких примеров, чтобы наши алгоритмы смогли сформировать нужный сегмент.
Примеры клиентов мы просим исключительно для того, чтобы лучше понять ваши потребности и найти максимально точные результаты. При этом вам не нужно предоставлять полный список — достаточно всего нескольких примеров, чтобы наши алгоритмы смогли сформировать нужный сегмент.
Сколько компаний вы знаете в своем справочнике?
Наш справочник содержит около миллиона компаний. Это не все компании России, а только те, о которых нам известно, что у них есть сайт. Наличие сайта для нас принципиально важно, так как он служит основным источником информации для анализа.
Мы регулярно актуализируем и пополняем базу, чтобы она оставалась максимально полной и точной.
Мы регулярно актуализируем и пополняем базу, чтобы она оставалась максимально полной и точной.
Как вы понимаете, какой сайт принадлежит какой компании?
Например, заходя на сайт DaData, мы видим упоминание юридического названия компании в текстах сайта или документах. В данном случае это ООО «ДЕЙТА КЬЮ». Затем мы проверяем это название в справочнике ЕГРЮЛ. Если такая компания там присутствует, мы связываем её с этим сайтом.
Если же на сайте отсутствует информация о юридическом лице, создать связь не получится. Именно по этой причине мы не можем знать о всех сайтах компаний — есть немало таких, которые нельзя идентифицировать из-за отсутствия данных.
Если же на сайте отсутствует информация о юридическом лице, создать связь не получится. Именно по этой причине мы не можем знать о всех сайтах компаний — есть немало таких, которые нельзя идентифицировать из-за отсутствия данных.
Где вы берёте контакты?
Мы берём контакты только из легальных и открытых источников. Основные группы данных — это официальные справочники (ЕГРЮЛ, налоговая, декларации и пр.) и информация из интернета.
Принципиально не используем серые источники, такие как «Глаз Бога» и подобные сервисы, даже несмотря на то, что запросов на такие данные поступает много.
Принципиально не используем серые источники, такие как «Глаз Бога» и подобные сервисы, даже несмотря на то, что запросов на такие данные поступает много.
По твоему мнению, какой источник лучше?
Я рекомендую использовать контакты, указанные на сайте компании. По нашему опыту, эти данные чаще всего оказываются наиболее актуальными. Компании обычно заинтересованы в том, чтобы размещать на своих сайтах корректные контактные данные.
Однако есть одна сложность: на сайтах нередко указываются только общие адреса электронной почты, например, info@. Я часто интересуюсь у клиентов, как у них работают такие общие почты, и получаю разные ответы. Если обобщить:
Однако есть одна сложность: на сайтах нередко указываются только общие адреса электронной почты, например, info@. Я часто интересуюсь у клиентов, как у них работают такие общие почты, и получаю разные ответы. Если обобщить:
- Для малого и среднего бизнеса общие почты вполне эффективны и работают хорошо.
- Для крупных компаний ситуация противоположная. На общие почтовые адреса поступает столько сообщений, что их просто невозможно обработать вручную. Эти почты превращаются в свалку, куда пишут все: от недовольных клиентов до менеджеров по продажам с предложениями.
Ты рассказал, что в основном на сайтах встречаются общие контакты. А кроме них?
Мы ищем все контакты, доступные в интернете. Если на сайте, помимо общего адреса, указан контакт лица, принимающего решения (ЛПР), мы также сможем его найти.
На данный момент мы предоставляем контакты в виде списка через запятую, без указания, кому именно они принадлежат. Однако мы часто слышим от клиентов, что этот подход неудобен, особенно если необходимо найти контакт определенного отдела или конкретного ЛПР.
Мы учли эти пожелания и сейчас исследуем возможность сбора информации о принадлежности контактов. Зачастую такие данные указываются рядом с контактной информацией на сайте. Думаю, в ближайшем будущем мы сможем реализовать эту функцию и предоставлять более детализированные контакты — как отдельных сотрудников, так и отделов, если такие данные имеются на сайте.
На данный момент мы предоставляем контакты в виде списка через запятую, без указания, кому именно они принадлежат. Однако мы часто слышим от клиентов, что этот подход неудобен, особенно если необходимо найти контакт определенного отдела или конкретного ЛПР.
Мы учли эти пожелания и сейчас исследуем возможность сбора информации о принадлежности контактов. Зачастую такие данные указываются рядом с контактной информацией на сайте. Думаю, в ближайшем будущем мы сможем реализовать эту функцию и предоставлять более детализированные контакты — как отдельных сотрудников, так и отделов, если такие данные имеются на сайте.
О сценариях использования контактов. Есть ещё какие-то?
Есть еще один интересный и не совсем очевидный сценарий.
Для размещения рекламы в системах, таких как Яндекс.Директ, нужно определить аудиторию, которой будет показываться реклама. Один из способов — создание рекламной аудитории на основе списка контактов. Это работает так: вы загружаете контакты в систему и указываете, что хотите показывать рекламу этим людям или тем, кто по своему поведению похож на них.
Однако для создания такой аудитории требуется значительное количество контактов, собрать которые вручную бывает крайне сложно. И здесь на помощь приходит DaData.
С помощью нашего сервиса вы можете найти потенциальных клиентов, выгрузить их контакты и использовать их для запуска рекламной кампании. Это позволяет быстро сформировать аудиторию и начать продвигать свои услуги или товары.
Для размещения рекламы в системах, таких как Яндекс.Директ, нужно определить аудиторию, которой будет показываться реклама. Один из способов — создание рекламной аудитории на основе списка контактов. Это работает так: вы загружаете контакты в систему и указываете, что хотите показывать рекламу этим людям или тем, кто по своему поведению похож на них.
Однако для создания такой аудитории требуется значительное количество контактов, собрать которые вручную бывает крайне сложно. И здесь на помощь приходит DaData.
С помощью нашего сервиса вы можете найти потенциальных клиентов, выгрузить их контакты и использовать их для запуска рекламной кампании. Это позволяет быстро сформировать аудиторию и начать продвигать свои услуги или товары.
Что ты думаешь о том, чтобы DaData начала собирать данные из социальных сетей или мессенджеров?
Периодически мы получаем запросы на сбор и учет информации из социальных сетей компаний. Думаю, это направление имеет большой потенциал, и рано или поздно мы начнем работать в этом направлении.
На данный момент мы можем только находить и предоставлять ссылки на социальные сети компаний, но без анализа или углубленного изучения их содержимого.
На данный момент мы можем только находить и предоставлять ссылки на социальные сети компаний, но без анализа или углубленного изучения их содержимого.
Какие компании вами пользуются?
Нас выбирают самые разные компании — от акселераторов, которые ищут технологические компании для сотрудничества, до производителей специализированной продукции, таких как картонная упаковка.
Мы будем полезны всем организациям, у которых эффективно работают холодные продажи. Тем, кто активно привлекает новых клиентов и постоянно нуждается в их поиске.
Мы будем полезны всем организациям, у которых эффективно работают холодные продажи. Тем, кто активно привлекает новых клиентов и постоянно нуждается в их поиске.
Можешь рассказать о процессе работы с клиентами?
Процесс работы с клиентами начинается с заявки: клиент заходит на наш сайт и оставляет запрос. После этого мы связываемся с ним, обсуждаем его задачу и уточняем, какие компании он хочет найти. На этом этапе мы оцениваем, насколько эффективно DaData сможет решить конкретную задачу.
Иногда случаются ситуации, когда мы, к сожалению, не можем помочь. Например, если клиент ищет продавцов на маркетплейсах. Несмотря на то, что все они являются ЮЛ или ИП, они часто остаются вне нашего поля зрения, так как у большинства из них нет собственного сайта. Без сайта мы не можем проанализировать информацию о таких компаниях.
Иногда случаются ситуации, когда мы, к сожалению, не можем помочь. Например, если клиент ищет продавцов на маркетплейсах. Несмотря на то, что все они являются ЮЛ или ИП, они часто остаются вне нашего поля зрения, так как у большинства из них нет собственного сайта. Без сайта мы не можем проанализировать информацию о таких компаниях.
То есть вы снимаете лишнюю нагрузку с менеджеров, которые занимаются поиском и анализом информации?
Да, именно так.
Руководители отделов продаж и сами менеджеры часто рассказывают нам, что на поиск информации о компании и её контактах в интернете уходит минимум 5 минут. В реальности эта цифра обычно больше.
Если учесть, что в среднем менеджеру по продажам нужно обработать 20–30 компаний в день, то на рутинные процессы поиска и квалификации он тратит около 2–3 часов ежедневно. Это не только отнимает время, которое могло бы быть потрачено на продажи, но и вызывает переработки и выгорание, ведь такая работа — далеко не то, чем менеджеры хотят заниматься.
Мы в DaData решили, что эту рутину нужно автоматизировать, чтобы менеджеры могли сосредоточиться на более важных задачах.
Руководители отделов продаж и сами менеджеры часто рассказывают нам, что на поиск информации о компании и её контактах в интернете уходит минимум 5 минут. В реальности эта цифра обычно больше.
Если учесть, что в среднем менеджеру по продажам нужно обработать 20–30 компаний в день, то на рутинные процессы поиска и квалификации он тратит около 2–3 часов ежедневно. Это не только отнимает время, которое могло бы быть потрачено на продажи, но и вызывает переработки и выгорание, ведь такая работа — далеко не то, чем менеджеры хотят заниматься.
Мы в DaData решили, что эту рутину нужно автоматизировать, чтобы менеджеры могли сосредоточиться на более важных задачах.
Как вы планируете управлять обратной связью в будущем? Будете ли вы быстро реагировать на потребности клиентов, или, возможно, появятся встроенные боты?
Обратная связь от пользователей — это настоящая ценность. Я уверен, что успешные продукты становятся таковыми именно благодаря умению слушать и учитывать мнение своих клиентов.
На данный момент у нас уже налажены каналы связи: клиенты могут обратиться в нашу поддержку, где коллеги оперативно помогают с любыми запросами.
В будущем мы планируем продолжать развивать продукт, делая его ещё более ценным для клиентов. Основным инструментом для этого останется обратная связь. Мы будем внимательно её анализировать, оперативно реагировать на потребности пользователей и внедрять улучшения, которые действительно востребованы.
Появление встроенных ботов для автоматизации обработки запросов тоже возможно, но только в тех случаях, когда они действительно помогут сделать процесс удобнее и быстрее для клиентов.
На данный момент у нас уже налажены каналы связи: клиенты могут обратиться в нашу поддержку, где коллеги оперативно помогают с любыми запросами.
В будущем мы планируем продолжать развивать продукт, делая его ещё более ценным для клиентов. Основным инструментом для этого останется обратная связь. Мы будем внимательно её анализировать, оперативно реагировать на потребности пользователей и внедрять улучшения, которые действительно востребованы.
Появление встроенных ботов для автоматизации обработки запросов тоже возможно, но только в тех случаях, когда они действительно помогут сделать процесс удобнее и быстрее для клиентов.
Автор: Ренат Гайсин