Viva64 Trial CRM — Автоматизация email-маркетинга

Контекст проекта

Viva64 (позже переименованная в ООО "Программная верификация систем") — разработчик статического анализатора кода PVS-Studio. Как и многие B2B-продукты, PVS-Studio использует модель "trial → paid conversion":

1. Разработчик скачивает триальную версию (обычно 7-30 дней)
2. Тестирует продукт на своей кодовой базе
3. Принимает решение о покупке лицензии

Проблема: конверсия trial → paid была низкой из-за отсутствия систематической коммуникации с пользователями триальных версий.

Задача

Разработать систему автоматизированного email-маркетинга для:

• Увеличения конверсии триальных пользователей в платящих клиентов
• Вовлечения пользователей в продукт во время trial-периода
• Сбора обратной связи и выявления проблем
• Сегментации аудитории по поведению и потребностям
• Автоматизации рутинной коммуникации отдела продаж

Решение

Архитектура системы

Trial CRM:

• База данных триальных пользователей с историей взаимодействий
• Трекинг событий (скачивание, активация, использование)
• Сегментация пользователей по поведению
• Управление статусами и воронкой конверсии

Email Automation Engine:

• Триггерные сценарии отправки писем
• Шаблоны писем для разных сегментов
• Отложенная отправка (scheduled jobs)
• Отслеживание открытий, кликов, конверсий

Триггерные сценарии

Онбординг-цепочка (Welcome sequence):

День 0 — Приветственное письмо:

• Благодарность за скачивание
• Quick start guide и документация
• Ссылки на обучающие материалы
• Контакты технической поддержки

День 2-3 — Проверка активации:

• Проверка, запустил ли пользователь продукт
• Помощь с установкой и настройкой
• Типичные проблемы и их решения
• Приглашение на вебинар/демо

День 5-7 — Кейсы и value proposition:

• Примеры найденных багов в известных проектах
• Истории успеха клиентов
• ROI статического анализа (сколько стоят баги в production)
• Сравнение с альтернативами

День 14 — Середина триала:

• Напоминание о сроке окончания триала
• Предложение консультации с экспертом
• Ответы на частые вопросы о лицензировании
• Специальные условия для ранней покупки

День 25-28 — Финальный push:

• Скоро заканчивается триал
• Последний шанс на специальные условия
• Кейс-стади релевантный индустрии клиента
• Прямой контакт с sales manager

Поведенческие триггеры:

Активный пользователь:

• Запускает анализ регулярно
• Высокая вовлеченность → персональная консультация
• Предложение корпоративной лицензии

Неактивный пользователь:

• Скачал, но не активировал
• Триггер: письмо с troubleshooting
• Предложение технической поддержки

Потенциальный отток:

• Долго не запускал после активного использования
• Триггер: опрос о причинах
• Win-back предложение

Сегментация аудитории

По размеру компании:

• Indie developer → цена и простота
• Малый бизнес → ROI и case studies
• Enterprise → безопасность, compliance, поддержка

По технологическому стеку:

• C/C++ разработчики
• C# / .NET команды
• Java проекты
• Mixed stack

По поведению:

• Power users (активно используют)
• Explorers (смотрят, но мало действий)
• Ghosts (скачали и пропали)

Технологический стек

Backend — Python/Django

Django ORM:

• Модели для пользователей, событий, писем
• История взаимодействий с каждым контактом
• Статусы триала и конверсионной воронки

Admin Panel:

• Управление шаблонами писем
• Просмотр и редактирование пользователей
• Мониторинг отправленных писем
• Аналитика по кампаниям

Асинхронная обработка — Celery

Celery Tasks:

• Отложенная отправка писем
• Периодические задачи (daily/weekly checks)
• Обработка событий от продукта
• Генерация отчетов

Celery Beat:

• Расписание проверки триггеров
• Ежедневная обработка новых триалов
• Недельные/месячные дайджесты для sales team

Email Infrastructure

SMTP Integration:

• Надежная отправка через провайдеров (SendGrid/Mailgun)
• Обработка bounce и жалоб на спам
• Rate limiting для избежания блокировок

Email Templates:

• HTML шаблоны с адаптивным дизайном
• Персонализация (имя, компания, технологии)
• A/B тестирование subject lines
• Tracking pixels для открытий

Deliverability:

• SPF/DKIM/DMARC настройка
• Warming up IP-адресов
• Управление репутацией отправителя
• Unsubscribe механизмы (CAN-SPAM compliance)

Аналитика

Метрики эффективности:

• Open rate (процент открытий)
• Click-through rate (CTR)
• Conversion rate (trial → paid)
• Time to conversion
• Unsubscribe rate

Интеграция с CRM:

• Передача лидов в sales pipeline
• Scoring пользователей по вовлеченности
• Уведомления sales team о hot leads
• История коммуникаций для менеджеров

Реализация

Триггерная система

Event-driven architecture:

# Пример структуры
class TrialEvent(models.Model):
    user = models.ForeignKey(TrialUser)
    event_type = models.CharField(
        choices=['download', 'activation', 'first_scan', 'inactive']
    )
    timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    metadata = models.JSONField()
 
class EmailTrigger(models.Model):
    name = models.CharField()
    event_type = models.CharField()
    delay_days = models.IntegerField()  # Отправить через N дней
    template = models.ForeignKey(EmailTemplate)
    segment = models.ForeignKey(UserSegment, null=True)

Celery задача для обработки:

@celery_app.task
def process_email_triggers():
    """Ежедневная проверка триггеров для отправки"""
    today = timezone.now().date()
 
    for trigger in EmailTrigger.objects.filter(active=True):
        # Найти пользователей, кому пора отправить письмо
        eligible_users = TrialUser.objects.filter(
            events__event_type=trigger.event_type,
            events__timestamp__date=today - timedelta(days=trigger.delay_days)
        ).exclude(
            # Исключить тех, кто уже получил это письмо
            sent_emails__template=trigger.template
        )
 
        for user in eligible_users:
            send_triggered_email.delay(user.id, trigger.id)

Персонализация писем

Динамический контент:

• Имя пользователя и компания
• Специфичные для технологии примеры (C++ vs C# bugs)
• Локализация (EN/RU/JP)
• Динамические цены по региону

Behavioral targeting:

• Если пользователь активный → кейс-стади и ROI
• Если неактивный → помощь и troubleshooting
• Если близок к конверсии → персональная скидка от менеджера

Результаты

Бизнес-эффекты:

• Увеличение trial → paid конверсии за счет систематической коммуникации
• Автоматизация онбординга — каждый триал получает welcome sequence
• Раннее выявление проблем — неактивные пользователи получают помощь
• Квалификация лидов — sales team получает hot leads с высоким engagement

Операционные улучшения:

• Освобождение времени sales-менеджеров от рутинной рассылки
• Консистентная коммуникация со всеми триалами
• Накопление знаний о best practices в шаблонах
• Возможность A/B тестирования сообщений

Технические достижения:

• Надежная система отправки с high deliverability
• Масштабируемая архитектура (Celery для асинхронности)
• Гибкая система триггеров для новых сценариев
• Интеграция с существующей инфраструктурой viva64

Ключевые выводы

Marketing automation для B2B: Проект продемонстрировал силу автоматизированного маркетинга для B2B SaaS. Систематическая коммуникация с правильными сообщениями в правильное время драматически влияет на конверсию.

Триггерные письма vs массовые рассылки: Event-driven подход с триггерами эффективнее batch-рассылок, потому что каждое письмо релевантно стадии пользователя в customer journey.

Персонализация имеет значение: Сегментация по поведению, размеру компании и технологиям позволяет создавать релевантные сообщения, что повышает engagement и конверсию.

Техническая реализация маркетинга: Опыт показывает важность правильной технической реализации маркетинговых систем: deliverability, надежность отправки, аналитика — все это требует инженерного подхода.

Связь с другими проектами:

• Продолжение сотрудничества с viva64 после системы автотестов
• Применение опыта из Hit-Effect в области digital-маркетинга
• Понимание важности не только создания продукта, но и его монетизации через коммуникацию