Почему я добавил этот сервис в копилку B2B-баз?
Вот смотрите: я вбил в сервис ключевое слово «IT-директор» и за несколько секунд получил контакты 259 тысяч IT-директоров по всему миру.
Не через мучения с фильтрами, не через ручной парсинг, не через табличку, где половина данных мертвая.
В этой статье покажу сервис, который я добавил в обязательную копилку инструментов для поиска B2B-данных.
Ключевое, что нужно знать про этот сервис: он работает без суперзамороченных фильтров, где ты сидишь, ставишь галочки, выбираешь 15 параметров и всё равно получаешь что-то не то.
Здесь ребята сделали по-человечески: вы просто пишете в поисковик, что вам нужно.
Например: «IT-директора из России», «HRD в компаниях от 50 до 200 сотрудников», «маркетологи в B2B SaaS», «финансовые директора производственных компаний».
И сервис сам пытается понять вашу задачу, подобрать сегмент и выдать список людей или компаний.
Не чудо ли? На самом деле это не магия, а семантический поиск, ИИ и большая база данных под капотом.
Схема простая:
Запрос словами → сервис понимает смысл → находит людей и компании → уточняете фильтрами → получаете базу для outreach
По данным справки, сервис индексирует данные по веб-пространству, включая более 64 миллионов корпоративных сайтов.
То есть он не просто хранит какую-то старую базу, которую один раз собрали и забыли. Он работает с огромным массивом открытых корпоративных данных, профилей, сайтов, похожих компаний и контактной информации.
Плюс там есть проверка email, обнаружение похожих данных и look-alike сегменты, чтобы можно было не только найти один список, но и расширить его в похожую сторону. Для B2B это важная история, потому что часто вы не знаете весь рынок руками. Вы знаете 10 хороших клиентов, а дальше вам нужно найти ещё 100 похожих.
Вот тут и появляется нормальная логика: Лучшие клиенты → похожие компании → нужные должности → проверенные контакты → персональный outreach
В B2B проблема не в том, чтобы «кому-нибудь написать». Написать можно кому угодно, вопрос – зачем и с каким результатом.
Нормальная лидогенерация начинается с правильного сегмента: кто эти компании, какого они размера, где находятся, кто принимает решение, какие у них боли, на каком этапе рынка они сейчас живут.
Если вы продаёте сложный продукт, консалтинг, IT-решение, оборудование, услуги для бизнеса, вам нужны не просто контакты, а данные для принятия решений. И вот такие сервисы помогают быстрее собрать гипотезу, проверить рынок и запустить email-outreach не в пустоту, а по нормальной выборке.
То есть правильная схема уже не такая: Купили базу → написали всем → получили мусор
А такая: Описали ICP → нашли сегмент → обогатили данные → проверили email → написали персонально → замерили отклик
Отдельная полезная штука – AI-enrichment, то есть обогащение данных через ИИ. Это когда у вас есть не просто имя, должность, компания и email, а дополнительные признаки, которые помогают лучше сегментировать аудиторию.
Например, можно подтянуть отрасль, размер компании, особенности бизнеса, похожие компании, факты с сайта, возможные триггеры для письма. И вот здесь сервис превращается уже не просто в «базу контактов», а в инструмент для go-to-market стратегии.
Потому что GTM – это не только кому писать, но и с каким оффером, в какой сегмент, через какой канал и какую гипотезу тестировать первой.
Сервис называется xpli.com.
Они сами позиционируют себя как AI First Enterprise GTM Data Provider, то есть поставщик данных для go-to-market команд.
Это уже интересный сигнал, потому что ребята не просто говорят «у нас база email», они заходят в более взрослую историю – данные для продаж, маркетинга, GTM-инженеров и outbound-команд.
Я уже отдельно снимал ролик про GTM-инженера, потому что это новая роль на стыке маркетинга, данных, автоматизации, CRM, enrichment и outreach. И такие сервисы как раз ложатся в эту логику: меньше ручной возни, больше быстрых тестов сегментов.
Вы заходите на главную, выбираете поиск по людям или компаниям и просто описываете, кого хотите найти.
Например, можно написать: «HR directors in companies with 50–200 employees» – и сервис выдаёт список. В моём примере получилось 115 тысяч результатов.
Дальше слева можно уточнять выборку: должности, job titles, количество сотрудников, география, страна, город и другие параметры. То есть фильтры там есть, но они идут уже вторым шагом. Сначала вы формулируете задачу человеческим языком, потом докручиваете базу до нужного состояния.
Это сильно снижает порог входа. Потому что в классических базах ты сначала должен понять, как устроен интерфейс, какие фильтры где спрятаны, почему одно поле называется так, а другое иначе. А здесь логика ближе к разговору с нейросетью: «найди мне вот таких людей в таких компаниях». И дальше уже чистишь, уточняешь, выгружаешь, тестируешь.
Мне в этом сервисе больше всего понравилась не какая-то одна суперфункция, а общая простота. Он не пытается заставить вас думать как база данных. Он позволяет думать как маркетолог или продавец.
Вам не нужно сразу превращаться в аналитика, чтобы найти сегмент. Вы можете написать запрос так, как вы бы объяснили задачу коллеге: «нужны IT-директора из Москвы», «найди HRD в компаниях 50–200 сотрудников», «покажи похожие компании на наших клиентов».
И это очень правильный тренд, потому что B2B-лидогенерация постепенно уходит от ручной добычи контактов к быстрой сборке и проверке гипотез.
Первое применение – email outreach. Собрали сегмент, проверили email, обогатили данные, написали цепочку писем и пошли тестировать.
Второе – GTM-стратегия, когда вы еще не до конца понимаете, в какой сегмент идти, и хотите быстро посмотреть объем рынка: сколько компаний, какие должности, какая география.
Третье – поиск look-alike сегментов, когда у вас уже есть лучшие клиенты, и вы хотите найти похожих.
Четвертое – обогащение CRM, потому что часто в CRM лежат компании без нормальных должностей, сайтов, отраслей и контекста.
Пятое – быстрые тесты офферов, когда вы не хотите три месяца спорить на стратсессиях, а хотите собрать 3 сегмента, написать 3 гипотезы и посмотреть, где есть отклик.
Мы видим, что похожие сервисы начинают появляться и в России. Например, я смотрел straca.com – по ощущениям, это тоже история про данные о клиентах, где можно писать запросы в более человеческом формате и получать релевантные компании. Я сейчас не буду делать рейтинг и говорить, кто лучше, потому что это нужно проверять на конкретных задачах.
В одной нише лучше сработает один инструмент, в другой – другой. Но сам тренд очевиден: рынок баз данных меняется. Таблицы с фильтрами постепенно превращаются в AI-поиск по компаниям, людям, сигналам и сегментам.
И для B2B-маркетинга это прям важный сдвиг. Потому что выигрывает не тот, кто один раз купил базу, а тот, кто умеет быстро находить новые сегменты и тестировать гипотезы.
Самое опасное – подумать, что если вы нашли 259 тысяч IT-директоров, то теперь продажи сами пойдут. Нет, конечно.
Данные сами по себе не продают.
Можно собрать хоть миллион контактов, но если у вас слабый оффер, непонятная сегментация, плохое письмо, не прогретый домен и кривая обработка ответов, результата не будет.
Сервис решает только часть задачи – помогает быстрее найти и обогатить аудиторию. А дальше начинается нормальная маркетинговая работа: гипотеза, позиционирование, персонализация, цепочка, deliverability, CRM и продажи.
Xpli я добавил в свою обязательную копилку сервисов для B2B-данных. Не потому что он волшебный и нажмёт кнопку «сделать клиентов», а потому что он сильно упрощает первый этап – поиск нужных людей и компаний.
Особенно он будет полезен тем, кто занимается B2B-маркетингом, email outreach, outbound marketing, GTM, продажами в сложных нишах и регулярным тестированием сегментов.
Мне нравится, что можно писать запрос человеческим языком, быстро получать выборку, уточнять ее фильтрами и дальше уже думать не о том, где взять контакты, а о том, как правильно выйти на этот сегмент. А это уже совсем другой уровень работы с лидогенерацией.
Если вы хотите больше узнавать, откуда брать данные для email outreach и как вообще строить B2B-лидогенерацию не на ощущениях, а на нормальных инструментах, подписывайтесь на канал.
Такие сервисы пока знают и используют не все, а значит у вас есть окно возможностей. Зайдите, потыкайте, проверьте свой сегмент, сравните с тем, чем пользуетесь сейчас. И не забывайте: данные – это только старт. Настоящая ценность появляется тогда, когда вы превращаете их в гипотезы, письма, разговоры и сделки.