CRM в промышленном секторе: как автоматизировать длинные сделки и не потерять клиента

Описание

Вебинар «CRM в промышленном секторе: как автоматизировать длинные сделки и не потерять клиента» 17 июня 2026

Спикер: Алексей Чурин, СМБ Консалтинг

Основные тезисы

Три модели использования CRM в B2B-секторе:

Оптовые продажи со склада: Много клиентов и мелких заказов (массовый рынок). Фокус на привлечение, сегментацию и частоту заказов.

Проектная деятельность/производство на заказ: Крупные, индивидуальные заказы для ограниченного числа клиентов. Длинный цикл сделки, важны тендеры и этапность.

Гибридная модель: Компании, которые совмещают оба подхода.

Специфика автоматизации для промышленности:
- Длинный цикл сделки: Важно управлять не только самой сделкой, но и длительным процессом «утепления» клиента (от первого контакта до первого заказа).
- Управление клиентской базой: Если рынок ограничен, рекомендуется загрузить в CRM всех потенциальных клиентов и отслеживать их статус и лояльность.
- Работа с номенклатурой: От небольшой (5 позиций) до очень широкой (100 000 позиций). CRM должна хранить историю и версионность.
- Тендеры и госзакупки: Рекомендуется создавать отдельные воронки для системной работы с этим каналом.

Взаимодействие отделов: CRM должна обеспечивать связь между продажами, производством и инженерными службами, чтобы избегать конфликтов и невыполненных обещаний.

IT-ландшафт предприятия:

Типичная связка: Интернет-витрина (сайт/магазин) -﹥ CRM (Битрикс24) -﹥ Учётная система (1С).

Главная проблема многих компаний — отсутствие интеграции между этими системами. Заявки с сайта вбивают вручную, данные о складских остатках не синхронизированы.

Ключевые проблемные зоны (боли) и решения:

Разрозненность отделов: Единая система с календарями и общим доступом к данным.

Нехватка фокуса у менеджеров: Сегментация клиентов по частоте, объёму и потенциалу для определения приоритетов.

Потеря клиентов: Учёт частоты заказов и автоматические напоминания для предотвращения ухода клиента к конкурентам.

Непредсказуемый прогноз продаж: Ведение статистики по ключевым событиям в сделке для расчёта вероятности её закрытия.

Ошибки в спецификациях и версиях: Хранение истории всех изменений в коммерческих предложениях в CRM.

Примеры кейсов