Technographics для SaaS: как искать клиентов по стеку технологий

Технографика помогает определить, какие инструменты уже использует ваш потенциальный клиент. Михаил Михайлов

Технографика (Technographics) — это метод профилирования B2B-компаний на основе используемого ими стека технологий (ПО и оборудования), позволяющий определить готовность клиента к покупке. В отличие от демографии, этот подход показывает не «кто» клиент, а «как» он работает, повышая конверсию холодных продаж в 2–3 раза за счет персонализации предложения.

Почему ваша «холодная» база не работает

Давайте честно: классическая база компаний ООО, которую вы скачали или купили в «магазине баз компаний», часто напоминает телефонный справочник двадцатилетней давности. Да, там есть ИНН, название и, возможно, имя гендиректора. Но эта информационная база компаний молчит о главном: есть ли у них деньги и потребность в вашем продукте.

Вы звоните, предлагаете внедрить CRM, а у них она уже стоит. Или пытаетесь продать сложную аналитику фирме, у которой сайт сделан на конструкторе за 500 рублей. Это стрельба из пушки по воробьям с завязанными глазами. Технографика меняет правила игры. Вместо того чтобы искать иголку в стоге сена, вы берете магнит. Если вы знаете, что компания использует HubSpot, но недавно разместила вакансию «Salesforce Administrator», это не просто данные — это сигнал о миграции, то есть идеальный момент для звонка.

Анатомия Technographics: что мы ищем?

Чтобы понять, нужна база компаний определенного профиля или нет, нужно заглянуть «под капот» их бизнеса. Технографические данные делятся на два слоя:

• Frontend (видимая часть): То, что скрипты могут считать прямо с сайта. CMS (WordPress, Tilda, Bitrix), системы аналитики (Яндекс.Метрика, Google Analytics 4), виджеты чатов, пиксели рекламных сетей.
• Backend (скрытая часть): Хостинг (AWS, Azure, Selectel), корпоративная почта (Google Workspace или свой сервер), CRM и маркетинговые платформы, которые выдают себя через специфические DNS-записи или HTTP-заголовки.

Сравнение подходов к сегментации

Критерий Классическая база (Фирмография) Технографика (Technographics) Тип данных Отрасль, Оборот, Численность штата CMS, CRM, Аналитика, Хостинг Пример сегмента «База строительных компаний, Москва, 50+ сотрудников» «Используют Bitrix24 + Roistat, тратят на IT >$1000/мес» Инсайт Есть ли у них офис Готовы ли они к цифровой трансформации Конверсия Низкая (спам-фильтры в голове ЛПР) Высокая (предложение релевантно контексту)

Автоматизация поиска: связка Make.com + API

Руками проверять каждый сайт через Wappalyzer — занятие для тех, у кого слишком много свободного времени. На дворе 2026 год (почти), и мы будем использовать Make.com (бывший Integromat) для создания конвейеров. Это позволяет превратить хаотичный поиск в системную лидогенерацию.

Сценарий 1: Умное обогащение входящих лидов

Представьте: клиент оставляет заявку на сайте. Обычно менеджер видит только имя и почту. С технографикой он видит всё. Если это база транспортной компании, и мы видим у них в стеке устаревший софт, разговор пойдет о модернизации.

1. Trigger (Триггер): Webhook от вашей формы (Tilda, Typeform) или новая строка в Google Sheets.
2. Action (Действие): Модуль BuiltWith или прямой HTTP-запрос к API Wappalyzer. Отправляем домен лида на анализ.
3. Filter (Фильтр): Настраиваем логику. Например, если в ответе есть «Shopify», то лид помечается как «E-commerce».
4. Action (CRM): Создаем сделку в AmoCRM или HubSpot. В поле «Примечание» робот пишет: «Клиент на Shopify, использует Klaviyo для рассылок. Предложить нашу интеграцию».

Сценарий 2: Охота на клиентов конкурента (Outbound)

Вы сделали продукт, который дешевле и быстрее Intercom. Где взять клиентов? Правильно, забрать у Intercom. Нам нужна не просто база компаний РФ, а список тех, кто уже платит вашему конкуренту.

1. Trigger: Используем скрапер карт (например, Outscraper) или базу 2ГИС, чтобы получить домены компаний в целевой нише.
2. Iterator: Make перебирает список доменов по одному.
3. Action (Tech Lookup): Запрос к API (Hunter TechLookup или BuiltWith). Это платные инструменты, но они того стоят. Стоимость запроса варьируется, но обычно это доли цента.
4. Filter: Условие: Tech Stack contains Intercom.
5. Action (AI Enrichment): Подключаем модуль OpenAI. Промпт: «Напиши холодное интро для компании [Домен]. Упомяни, что мы заметили у них Intercom, и предложи наш аналог с экономией 40%».
6. Action (Outreach): Отправляем данные в сервисы рассылки вроде Lemlist или Instantly.

📷

Где брать данные и сколько это стоит

Чтобы электронная база компаний стала инструментом продаж, её нужно наполнить. Для этого существуют специализированные инструменты. Важно учитывать, что бесплатные тарифы есть почти везде, но для серьезной работы придется выделить бюджет.

• BuiltWith: Золотой стандарт. Показывает не только текущие технологии, но и историю (что использовали раньше). Есть бесплатный API с ограничениями, платные тарифы кусаются (от $295/мес), но данные самые точные.
• Wappalyzer: Отличное расширение для браузера и API. Позволяет делать до 50 запросов бесплатно в месяц, далее — пакеты кредитов. Идеально для старта.
• Hunter TechLookup: Позволяет загрузить список доменов и вернуть технологии. Удобно для массовой проверки, когда у вас уже есть база названий компаний.
• PublicWWW: Поисковик по исходному коду страниц. Можно найти все сайты, где в коде есть «wp-content» или уникальный ID конкурента.

Хотите научиться лидогенерации для вашего b2b бизнеса? Подпишитесь на наш Telegram-канал

Стратегии работы с данными (Data SEO)

Просто собрать данные мало. Нужно уметь их читать. Вот три неочевидных инсайта.

1. Анализ «Кладбища тегов»

Иногда техническая база компании выглядит как свалка. Если API показывает наличие трех разных систем аналитики (GA, Matomo, Яндекс) и двух чат-ботов одновременно, это сигнал хаоса. В такой ситуации не нужно продавать «еще один инструмент». Нужно продавать «порядок» и консолидацию данных. Это отличный заход для интеграторов.

2. Поиск технологий-компаньонов

Не зацикливайтесь на конкурентах. Ищите тех, с кем вы дружите. Если вы продаете услуги по настройке 1С, вам нужна база производственных компаний, которые недавно переросли Excel. Но как это узнать? Ищите косвенные признаки: появление на сайте личных кабинетов для оптовиков или сложной структуры каталога.

3. Вакансии как триггер

База сотрудников компаний и вакансии — это зеркало планов бизнеса. Если завод ищет «Программиста Python» и «Data Scientist», значит, они строят свою аналитику. Если ищут «Оператора 1С», значит, всё по-старому. Используйте парсеры вакансий (например, через API LinkedIn или hh) в связке с технографикой.

Кому это реально нужно

Лидогенерация на основе технографики — это не волшебная таблетка, но мощный ускоритель для определенных ниш. Если вы продаете канцтовары, вам все равно, какой хостинг у клиента. Но если вы в B2B SaaS, IT-аутсорсинге или маркетинге, эти данные критичны.

По данным Demand Gen Report, около 66% успешных B2B-маркетологов используют эти данные. Почему? Потому что это позволяет не продавать, а помогать. Вы приходите к клиенту, который мучается с медленным WordPress, и предлагаете решение именно этой проблемы, а не абстрактное «счастье». Агентство Лидконнект строит именно такие процессы: когда продажа становится логичным продолжением анализа.

Частые вопросы

Законно ли собирать данные о технологиях компаний?

Да, абсолютно. Технографика анализирует открытый код сайтов, DNS-записи и HTTP-заголовки. Это публичная информация, которую сервер компании сам отдает в интернет при запросе. Мы не взламываем базы данных и не крадем персональные данные физлиц.

Можно ли купить готовую базу с технографикой?

Можно, продажа баз компаний с такой разметкой существует, но данные в них быстро устаревают («тухнут»). Компании меняют софт, переезжают на новые серверы. Лучше настроить свой процесс сбора данных (как описано выше через Make), чтобы информация всегда была свежей.

Насколько точны данные BuiltWith и аналогов?

Точность высока для Frontend-технологий (CMS, виджеты) — около 90–95%. Для Backend-части (какая именно CRM используется внутри, если она не связана с сайтом) точность ниже, так как это определяется по косвенным признакам.

Подойдет ли этот метод для малого бизнеса?

Да, если ваш средний чек окупает затраты на инструменты. База компаний ООО малого сегмента тоже поддается анализу. Даже у ларька с цветами может быть сайт на Tilda и CRM, что уже делает их квалифицированным лидом для определенных услуг.

Как обойти защиту от парсинга на сайтах?

Используйте прокси-серверы и специализированные сервисы вроде ScrapingBee или Apify, которые умеют ротировать IP-адреса и имитировать поведение реального пользователя. Но помните об этике: не нагружайте сайты клиентов тысячами запросов в секунду.