AI-генерация лидов в Apollo.io: возможности для B2B-продаж

Если ты хоть раз пытался с нуля собрать B2B-воронку, то знаешь это чувство: будто ищешь иголку в стоге сена — только стог уже полыхает, а «иголки» каждые полгода меняют 회사. Я много лет работаю на стыке SaaS и автоматизации и своими глазами видел, сколько времени сейлз-команды сливают на ручной 리서치, возню с данными и погоню за лидами, которые оказываются такими же реальными, как снежный человек. Но есть и хорошие новости: лидогенерация становится умнее, быстрее и заметно более автоматизированной — благодаря платформам вроде и инструментам ai web scraper вроде .

В этом материале разберём, как меняет правила игры для B2B-команд, почему «умная» лидогенерация сегодня важнее, чем когда‑либо, и как связка лиды apollo с AI-инструментами обогащения данных (например, Thunderbit) превращает пайплайн в отлаженный механизм, который стабильно приносит выручку. Налей кофе — 가자.

Почему умная лидогенерация критична для B2B-команд продаж

Начнём с сухих, но очень говорящих фактов: B2B-менеджеры по продажам тратят на собственно продажи лишь около 30% времени. Всё остальное уходит на админку, поиск контактов и повторяющиеся задачи, после которых хочется устроить себе 작은 리셋 и пересмотреть жизненные приоритеты (). Более того, представители продаж могут терять до 40% рабочего дня просто на поиск контактов, кому позвонить. Это не просто «неэффективно» — это реально душит пайплайн.

А дальше ещё интереснее. 81% команд продаж уже тестируют или используют AI, и у тех, кто внедрил AI, рост выручки в среднем в 1,3 раза выше, чем у команд без AI (). AI — это не модный хайп, а вполне прикладной бустер продуктивности. 85% сейлзов говорят, что AI улучшает поиск и проработку потенциальных клиентов, экономя часы ручной рутины (). Когда «черновую» работу берут на себя AI-ассистенты, продавцы могут выигрывать примерно 2 часа 15 минут в день, и 78% согласны, что это помогает больше времени уделять продажам ().

Вот быстрый взгляд на окупаемость умной, автоматизированной лидогенерации:

Вывод простой: если ты всё ещё живёшь в таблицах и «на силе рук», ты не просто работаешь больше — ты буквально оставляешь деньги на столе.

Лиды Apollo: чем Apollo.io выделяется среди других?

Окей, что такое и почему о нём говорят почти все в B2B-продажах? Если по‑простому, — это платформа «всё в одном» для B2B sales intelligence и коммуникаций. Представь швейцарский нож для отдела продаж: огромная база лидов, мощные фильтры, интеграция с LinkedIn и встроенная автоматизация.

Ключевые возможности Apollo.io

• Огромная база B2B-лидов: доступ к 210M+ контактов в 35M компаний (). Если ты не находишь здесь свой ICP — возможно, его и правда не существует.
• Продвинутая фильтрация: 65+ фильтров — по должности, отрасли, размеру компании, географии, ключевым словам, техстеку и т. д. Можно дойти до уровня «VP of Marketing в финтех‑стартапах Калифорнии с 50–200 сотрудниками».
• Интеграция с LinkedIn: расширение для Chrome показывает данные Apollo прямо в LinkedIn, Gmail и на сайтах компаний. В один клик — сохранить лид или добавить в цепочку касаний.
• Проверенные контакты и обогащение: высокая точность (95%+ доставляемости), подтверждённые email, прямые номера и справочная информация. Загружаешь список — Apollo может дописать недостающие поля.
• Автоматические последовательности и сценарии: создавай email‑цепочки, автоматизируй фоллоу‑апы, запускай задачи для LinkedIn и многое другое — всё внутри Apollo.
• AI‑инсайты: аналитика разговоров, уведомления о смене работы, рекомендации похожих лидов.
• Интеграции с CRM: нативные подключения к Salesforce, HubSpot и другим. Apollo может быть лёгкой CRM или дополнять твой текущий стек.

— это не просто база. Это полноценный набор инструментов для поиска, обогащения и коммуникации с лидами в одном месте. А с рейтингом 4,8/5 на G2 и тысячами отзывов неудивительно, что команды всё чаще строят свой стек вокруг Apollo.

Как собрать список потенциальных клиентов в Apollo.io

Переходим к практике. Вот как обычно команда продаж использует , чтобы собрать качественный список лидов:

Пошаговый процесс

1. Определите ICP: с помощью фильтров Apollo сузьте выборку до идеального профиля клиента. Например: «SaaS‑компании, 100–500 сотрудников, CTO или VP Engineering, США».
2. Запустите поиск людей: Apollo выдаст список подходящих контактов. Видны имена, должности, данные компании и т. п.
3. Откройте контактные данные: выбери лидов и используй кредиты Apollo, чтобы увидеть подтверждённые email и телефоны.
4. Экспортируйте или синхронизируйте: выгрузи в CSV, синхронизируй с CRM или добавь контакты прямо в последовательности Apollo.
5. Запускайте коммуникации: используй встроенные инструменты последовательностей для персонализированных мультиканальных кампаний (email, LinkedIn, звонки).

Лучшие практики

• Персоны и сохранённые поиски: сохраняй фильтры ICP и автоматизируй поиск — Apollo уведомит, когда появятся новые подходящие лиды.
• Постоянное обогащение: поддерживай актуальность через enrichment — смена работы, новые email и т. д.
• Связка с LinkedIn: собирай лидов прямо во время просмотра LinkedIn через расширение и мгновенно добавляй их в пайплайн.

Один пользователь описал это так: «То, что раньше занимало часы, теперь делается за минуты». Вот что даёт единый автоматизированный процесс лидогенерации.

За пределами Apollo: обогащение лидов Apollo с помощью AI Web Scraper-инструментов

Как бы мне ни нравился , ни одна база не закрывает всё на 100%. Иногда нужно «докопаться» глубже: у Apollo может не быть прямого номера, или тебе нужен контекст с сайта компании или из профиля LinkedIn. Вот тут и выручают AI Web Scraper-инструменты вроде .

Почему обогащение данных важно

• Устаревание данных: B2B-контакты «портятся» примерно на 30% в год (), поэтому даже «свежие» лиды быстро теряют актуальность.
• Неполные выгрузки: у многих платформ (включая Apollo) иногда нет личных email, мобильных номеров или актуальной информации о должности.
• Пробелы по SMB и нишам: по малому бизнесу и узким отраслям покрытие баз часто ограничено.

С Thunderbit ты можешь автоматически собирать дополнительные данные с сайтов компаний, из LinkedIn и публичных каталогов — закрывая пробелы и давая команде продаж более полный и пригодный к работе профиль лида.

AI Web Scraper от Thunderbit позволяет извлекать и обогащать данные о лидах с любых сайтов, из LinkedIn и публичных каталогов всего за несколько кликов.

Thunderbit для лидов Apollo: извлечение и обогащение данных без кода

Я всегда за то, чтобы делать проще (жизнь слишком коротка для ручного копипаста). AI‑расширение Thunderbit для Chrome создано именно для этого. Вот как оно встраивается в процесс работы с Apollo:

Ключевые возможности Thunderbit для лидов Apollo

• AI Suggest Fields: одним кликом Thunderbit анализирует страницу результатов поиска Apollo и предлагает нужные колонки для выгрузки (Имя, Должность, Email, Компания и т. д.). Без кода и лишних настроек — просто выбрал и собрал ().
• Сбор данных с подстраниц: Thunderbit может заходить на сайт каждого лида или в профиль LinkedIn и автоматически вытягивать более глубокие данные — прямые номера, биографии фаундеров, реквизиты и т. п. ().
• Готовые шаблоны: для типовых задач обогащения (например, сбор данных из LinkedIn или со страницы «О компании») есть готовые шаблоны. Идеально, когда в Apollo не хватает нужных полей.
• Массовый сбор по списку: загрузи в Thunderbit список URL (например, из экспорта Apollo) — и он пройдётся по каждому адресу, собрав заданные данные.
• Простота без кода: даже если «XPath» звучит как имя супергероя, Thunderbit тебе подойдёт. Он рассчитан на пользователей без технического бэкграунда.

Пример из реальной жизни

Допустим, у тебя есть список из Apollo на 100 CTO, но у половины нет прямых номеров. С Thunderbit ты можешь:

1. Экспортировать список из Apollo (или собрать его напрямую, если нет прав на экспорт).
2. Использовать шаблон Thunderbit для LinkedIn или сайта, чтобы открыть каждый профиль/сайт компании.
3. Автоматически извлечь прямые номера, личные email или другие недостающие данные.
4. Выгрузить обогащённые данные в Excel, Google Sheets или CRM.

В итоге список становится полным — а менеджерам не приходится играть в детективов.

Готовые шаблоны для обогащения данных из LinkedIn и сайтов

Одна из моих любимых функций Thunderbit — библиотека готовых шаблонов. Для пользователей Apollo шаблон LinkedIn Profile Scraper — настоящая палочка‑выручалочка, особенно когда контакты закрыты или отсутствуют.

• LinkedIn Profile Scraper: вытягивает публичную информацию, опыт, ссылки на соцсети и даже помогает находить личные email/телефоны, сканируя веб ().
• Company Website Scraper: собирает информацию о руководстве, контакты или свежие новости с сайта компании — полезно для персонализированного аутрича и поиска ЛПР, которых Apollo мог не покрыть.

Не нужно быть дата‑саентистом. Выбери шаблон, укажи список — и Thunderbit сделает тяжёлую работу.

Автоматизация в действии: превращаем лиды Apollo в рабочий пайплайн продаж

Вот где начинается самое интересное (окей, не «магия» — просто хорошо собранная автоматизация). Комбинируя и Thunderbit, можно автоматизировать весь путь от лида до полноценного пайплайна.

Типовой автоматизированный сценарий

1. Поиск в Apollo: ищешь, фильтруешь, собираешь список.
2. Обогащение через Thunderbit: добираешь недостающие данные из LinkedIn, сайтов компаний или каталогов.
3. Синхронизация с CRM/инструментами аутрича: экспортируешь обогащённые лиды в CRM (Salesforce, HubSpot и т. д.) или прямо в последовательности Apollo.
4. Автоматизированный аутрич: запускаешь персонализированные мультиканальные кампании через инструменты последовательностей Apollo.
5. Постоянное обновление: планируешь регулярные запуски Thunderbit, чтобы данные оставались актуальными (смена работы, новые контакты).

Такой процесс означает меньше времени на 리서치 и больше — на продажи. Пример из практики: обучающая компания собрала пайплайн на $750K+ с сделками на шестизначные суммы, автоматизировав связку Apollo + Thunderbit ().

Лучшие практики: как выжать максимум из лидов Apollo с помощью AI Web Scraper-инструментов

Хочешь получить максимум от лиды для продаж apollo и AI‑обогащения? Вот короткая, но рабочая шпаргалка.

Ежедневный чек‑лист лидогенерации

• Определить и сохранить ICP‑фильтры в Apollo
• Запустить People Search и открыть контакты
• Экспортировать или собрать лидов через Thunderbit
• Обогатить через шаблоны LinkedIn/сайтов
• Удалить дубликаты и привести данные к единому формату
• Провалидировать email и телефоны
• Синхронизировать с CRM/платформой аутрича
• Запустить автоматические последовательности
• Запланировать регулярные проверки и обогащение данных

Профессиональные советы

• Автоуведомления: используй алерты Apollo о смене работы и появлении новых лидов, чтобы быть на шаг впереди.
• Сегментация по качеству: оценивай и приоритизируй лидов по соответствию и полноте данных после обогащения.
• Соблюдайте требования: работай с публичными данными, уважай отписки и поддерживай suppression‑листы в актуальном состоянии.
• Автоматизация + персонализация: пусть AI делает рутину, а «человеческий» подход добавляй в коммуникации.

И помни: гигиена данных решает всё. B2B-данные устаревают быстро — поэтому обогащение должно быть процессом, а не разовой акцией ().

Сравнение инструментов лидогенерации: Apollo.io, Thunderbit и другие

Чтобы увидеть картину целиком, сравним , Thunderbit и другие популярные решения:

Итог: Apollo — отличный выбор для точечных списков и запуска аутрича. Thunderbit — твой «секретный инструмент» для закрытия пробелов, автоматизации ресёрча и получения данных с любых сайтов. Вместе они дают максимальный эффект.

Главные выводы: более умная лидогенерация для B2B-команд продаж

• Умная лидогенерация — обязательна для B2B-продаж. Ручной ресёрч «съедает» продуктивность, а данные быстро устаревают.
• — точка старта: сильная и доступная платформа для поиска и вовлечения идеальных лидов.
• Thunderbit — «помощник для действий»: обогащает лиды apollo актуальными данными из веба, заполняет пробелы и автоматизирует финальный этап ресёрча — без кода.
• Связка Apollo + Thunderbit даёт лучшее из двух миров: постоянно обновляемый, глубоко обогащённый пайплайн, где менеджеры фокусируются на главном — отношениях и закрытии сделок.
• Автоматизация — не только для корпораций. Даже небольшие SMB‑команды могут играть «выше своей лиги», если выстроить правильные инструменты и процессы.

Если ты готов перестать гоняться за тупиками и начать строить более умный и эффективный пайплайн, пора пересмотреть подход к лидогенерация. А если хочешь увидеть Thunderbit в деле — загляни в наше или почитай больше советов в .

Поверь — твой отдел продаж (и твоя нервная система) скажут спасибо.

FAQ

Q1: Насколько точны контактные данные Apollo.io?
A: Apollo заявляет доставляемость email выше 95%. Для дополнительной уверенности платформа также даёт проверенные телефоны и опции обогащения.

Q2: Можно ли пользоваться Thunderbit без навыков программирования?
A: Да. Thunderbit рассчитан на нетехнических пользователей: есть готовые шаблоны и AI‑определение полей, которое упрощает извлечение данных.

Q3: Как Apollo и Thunderbit работают вместе?
A: В Apollo ты формируешь целевые списки лидов, а затем Thunderbit обогащает их, собирая данные из LinkedIn, с сайтов компаний и из публичных источников.

Q4: Что делать, если в Apollo нет нужной информации о лиде?
A: Экспортируй или собери то, что доступно, а затем используй ai web scraper Thunderbit, чтобы найти недостающие email, прямые номера и контекст о компании в интернете.

Узнать больше