Руководитель маркетинга ставит задачу в Telegram: «Проанализируй нашу CRM, сегментируй клиентов по отраслям, обогати корпоративные домены данными о компаниях и найди мероприятия, где бывает наша ЦА». Вместо нескольких дней работы аналитика агент возвращает полный отчёт за один диалог: сегментация 49 577 сделок, обогащение 135 доменов, список мероприятий и инсайты о ЦА.
Задача: понять свою аудиторию и найти новые каналы
Стандартная проблема маркетинга в B2B: данные о клиентах есть в CRM, но они не структурированы для принятия решений. Отрасль компании часто не заполнена, корпоративные домены есть, но непонятно, кто за ними стоит, а список мероприятий для поиска клиентов составляется интуитивно.
AI-агент решает все три задачи последовательно за один сеанс: анализирует CRM, обогащает данные из внешних источников и проводит исследование рынка мероприятий — без участия аналитика.
Шаг 1: событийный ресёрч — где бывает ЦА
Первый запрос в этом кейсе — найти профессиональные мероприятия, где присутствует целевая аудитория (юридические компании и корпоративные юристы). Агент самостоятельно ищет конференции, форумы и выставки, фильтрует по релевантности и возвращает структурированный список с датами, форматом и ценностью для участия.
Агент находит мероприятия: Legal Run 2026, форумы, конференции — с датами, форматом и рекомендацией по участию
В примере агент нашёл Legal Run 2026, серию юридических конференций и специализированные форумы — с оценкой каждого мероприятия с точки зрения охвата ЦА и целесообразности участия или спонсорства.
Шаг 2: обогащение корпоративных доменов
У компании было 135 корпоративных доменов клиентов из CRM — без сведений о самих компаниях. Агент обогащает каждый домен: определяет отрасль, размер компании, сферу деятельности и другие атрибуты из открытых источников.
Агент обогащает 135 корпоративных доменов: определяет отрасль, размер и профиль каждой компании
Результат обогащения — структурированная таблица с характеристиками каждой компании. Это позволяет маркетингу сегментировать базу, настраивать персонализированные кампании и понимать, на какие отрасли приходится основной объём клиентов.
Шаг 3: сегментация 49 577 сделок CRM по отраслям
Основная задача — понять структуру клиентской базы. Агент анализирует 49 577 сделок из CRM и классифицирует компании по отраслям. Задача нетривиальная: у 47,3% компаний отрасль в CRM не заполнена — агент восстанавливает её по названию, домену и другим признакам.
Агент анализирует выборку из 5 000 сделок и сегментирует по отраслям — как промежуточный шаг к полной картине
Агент работает поэтапно: сначала анализирует выборку из 5 000 сделок, уточняет методологию классификации, затем применяет её ко всей базе. Это позволяет получить надёжную сегментацию даже при неполных данных CRM.
Шаг 4: структура ЦА — 935 компаний, 47% без отрасли
Агент составляет полную картину: сколько уникальных компаний в базе, как они распределены по отраслям, где данные заполнены, а где нет.
935 уникальных компаний: у 47,3% отрасль не заполнена — агент восстанавливает её по косвенным признакам
Выявление доли компаний без отрасли — важный инсайт сам по себе: это означает, что почти половина базы CRM требует обогащения, и маркетинговые кампании по сегментам охватывают менее половины клиентов. Агент не просто фиксирует проблему, но и предлагает способ её устранить.
Шаг 5: ключевые инсайты и рекомендации
Финальный шаг — синтез: агент формирует выводы о структуре ЦА и рекомендации для маркетинговой стратегии на основе всех данных.
Агент формирует выводы: топ-отрасли, конверсия по сегментам, приоритеты для маркетинговых кампаний
В разобранном кейсе ключевые выводы агента:
- 40% клиентов — IT-компании — основной сегмент, требует отдельного позиционирования и контента.
- Строительство: 41% конверсия — высокий показатель при умеренном объёме базы; сегмент недооценён в маркетинге.
- 47% без отрасли — критическая брешь в данных CRM, мешающая персонализации.
- Рекомендация: приоритизировать обогащение базы, запустить отдельные кампании для IT и строительства.
Что получил маркетинг за один диалог
Традиционно такой анализ занял бы аналитика на 3–5 рабочих дней: выгрузка из CRM, ручная классификация по отраслям, поиск мероприятий, обогащение доменов через разные сервисы, сведение в единый отчёт. AI-агент делает всё это последовательно в рамках одного разговора.
Где применимо
Этот сценарий работает для любой B2B-компании с историей продаж в CRM:
- SaaS и IT-продукты — сегментация базы по размеру компании и отрасли, поиск конференций для выступлений.
- Профессиональные услуги — юридические, консалтинговые, аудиторские фирмы — анализ отраслевой структуры клиентов.
- B2B-производители — выявление отраслей с наибольшей конверсией, приоритизация направлений.
- Дистрибьюторы — понимание, кто реально покупает, обогащение базы для персонализированных предложений.
Интеграция
Агент подключается к Битрикс24 и amoCRM напрямую через API. Данные о компаниях обогащаются из открытых источников и баз данных. Результат — структурированный отчёт — возвращается в Telegram или выгружается в CRM и Excel.
Агент работает как маркетинговый аналитик on-demand: ставите задачу голосом или текстом, получаете готовый анализ без участия аналитика и без ожидания.
Хотите такой анализ по своей CRM?
Расскажите о своей базе — разберём, какие сегменты можно выявить и какие инсайты получить. Или посмотрите кейс B2B-дистрибьютора — как анализ данных помог перестроить приоритеты в продажах.
Обсудить задачу