🙏 Найми подрядчика и молись

Тема найма компетентных подрядчиков капец какая больная. Особенно в теме маркетинга и продаж. По сути это ставка, от которой зависит успех твоего бизнеса - как минимум частично.

Но ты не можешь не делать этого, потому что не можешь быть лучшим во всём и разбираться во всём. При этом не важно речь про штат или аутсорс.

Но если ты не понимаешь, что они делают - то это просто тотализатор.

Расскажу случай.

В coders valley мы как-то заказали лидогенерацию в одной британской компании Newson - сайт крутой, тарифы убедительные. Всё выглядело солидно.

На этапе рабочего чата нам выделили два пакистанца, которые делали максимально дефолтный LinkedIn-аутрич с приглашениями на звонок. У меня кстати с ними до сих пор чатик есть)

Наша бизнес-гипотеза была в том, что возможно мы усложняем, а то что делают они — сработает.

Прошло три месяца.
Результат ноль лидов.

Хотя у нас уже был продукт-маркет-фит и работающие outbound-воронки.

И вот представьте, если бы мы на этом основании сделали вывод: “LinkedIn для нас не работает”.

Вряд ли, конечно, доверие к ним у нас было не очень высокое. Но всё же.

С тех пор понял одну важную вещь:
Нужно хотя бы на 10% (или на 20) разбираться во всех ключевых процессах бизнеса, особенно если они выручка-образующие.

Даже если вы любите заниматься продуктом, и вас тошнит от продаж и маркетинга.

После этих ребят у меня было FOMO, что в каких-то других каналах у нас происходило примерно то же самое, но у меня не было даже этих 10%, чтобы понять.

Короче, конечно, хочется найти “тех самых” подрядчиков.
Но лучше самому становиться компетентным заказчиком🤓

Клон Airbnb — это ещё не Airbnb

В 2015-2020 было много энтузиастов, которые делали “клон Airbnb” на Bubble-шаблонах.

Как ни странно, Airbnb от этого не пострадал. Наверное даже не знал о них.

Сейчас всё внимание на Lovable, Cursor и другие инструменты, где MVP можно собрать на сверх-скоростях.

Это правда классно: доступ к технологиям стал проще, порог входа — ниже. ВСЕ будут быстрее тестировать гипотезы.

Но вот что важно не забыть:
создать MVP — не значит построить бизнес.

Да, раньше даже прототип SaaS требовал времени, бюджета, команды.

Сегодня — достаточно уметь печатать🤤)) но фокус всё равно остаётся прежним:
— Есть ли реальная боль, которую решает продукт?
— Как выглядит бизнес-модель? Есть ли там экономика?
— Как достучаться до своей аудитории? Есть ли чёткий go-to-market?
— И вообще — есть ли рынок, где всё это кому-то нужно? Это точно не mvp ради mvp?

AI-инструменты помогают ускориться, это супер.
Но настоящая ценность — в том, что вы строите и для кого.

Потому что технологии становятся доступнее, а вместе с этим — и конкуренция выше.

И если раньше выстреливало что-то просто потому что “смогли сделать”,
то сегодня важно не просто сделать, а понять, зачем и кому.

Технологии — это средство.
А бизнес в любом случае строится вокруг привлечения клиента и пользы для него.

👍 за то что не даю забыть базу

Применение AI очень притянуто за уши во многих бизнес-процессах

Чаще это “возможно было бы классно", чем "нам капец как это нужно”.

Но все что связано с продажами, биздевом, лидгеном, RevOps, маркетингом — это настоящий прорыв. Потому что там много работы с обработкой неструктурированного текста.

Я составил свой ТОП самых эффективных применений AI в B2B-лидгене, которыми пользуюсь каждый день:

1. Ко-пайлот в генерации Go-to-market, Value Propostion, Ideal Customer Profile, etc. Да он не сделает GTM за вас или лучше вас, потому что у него “теория”, а у вас 10 лет практики и общения с клиентами.

Но в этой теории есть много инсайтов, которые рождают новые нейронные связи и идеи в голове.

Именно поэтому ко-пайлот, а не пайлот:)

2. Гуглинг компаний. Бывает нужно найти такие компании или должности, что ни в каких готовых базах их априори нет. Да и ни одна база никогда не содержит полный список компаний и ЛПР, даже LinkedIn, особенно в России.

AI переберет все возможные комбинации и проверит на релевантность. Вот так👈

3. Квалификация компаний. Если скормить нейронке инфу о компании с сайта, гугла, линкедин, то с нормакльный промптом она оценит ее не хуже проженного сейлза👨‍🎤

А главное быстрее. Естественно тоже через API, а не в ChatGPT.

4. Обработка сигналов с рынка. Если у кого-то появилась вакансия или новый пост — еще не факт, что компания нам подходит. AI проверит по нашим критериям.

5. Доведение до звонка и прочие follow up’ы
Чем меньше рутины на менеджеров — тем меньше выгорания и больше выигранных сделок.

6. Написание кастомных LinkedIn-сообщений, icebreaker-ов и всяких других уникальных кусочков внутри письма. Не всегда уместно, не всегда работает, но наличие такой опции не может не радовать.

7. Разбор инбокса. Для ИИ нет ничего проще, чем прочитать письмо, поставить ему статус и отправить пуш в Телегу.
Чем быстрее ответили лиду — тем выше шанс закрыть.

8. Быстрая квалификация регистраций на сайте. Упал триал — моментально посмотрели размер компании, чем занимается, квал / не квал для нас, супер-квал — alert РОПу, не квал — автоматизированный онбординг.

Это то, что имеет смысл внедрять сразу — потому что экономия времени и денег очевидна. Текущие люди работают быстрее, новых нужно нанимать меньше. Лидов больше🔥

2 нестандартных способа привлечь клиентов в B2B, когда рынок перегрет и все уже “обзвонили” всех

Участники R-Founders (закрытое сообщество для предпринимателей и ТОП-ов с глобал опытом) часто делятся приёмами, подтвержденными на практике их участниками. Вот парочка таких:

1. 3-дневный воркшоп после активации триала

Если активировали триал — значит боль всё же есть и её решение ищут. В этот момент важно быстро показать ценность.

Вместо стандартного демо-звонка — закрытый воркшоп для тех, кто недавно активировал триал.

Каждый делает сетап продукта под себя с моментальной поддержкой от сотрудников компании.

Застряли -> тут же получили помощь.

Есть быстрое деливери ценность -> меньше трений по поводу оплаты.

Нужно меньше личных звонков -> меньше менеджеров -> ниже CAC.

Главное грамотно заводить на воркшоп!

2. LinkedIn + Strava, как точка входа через общие интересы

На спортивных платформах вроде Strava люди выкладывают свои тренировки и участвуют в клубах по интересам.

Ресерчер сопоставляет профили в Strava и LinkedIn.

Далее отслеживаем их активности - кто куда вступил, что пробежал, чем интересуется.

По кому есть сигнал - пишем не “купите наш продукт”,
а “Привет, видел, что вы пробежали марафон, колени на месте?”👴

Общий интерес ломает лёд. Дальше уже можно к делу💼

В своем канале ребята делятся инсайтами с закрытых встреч по трекам GenAI, B2B, В2С, Mobile Apps, FinTech и сервисы для всех, кто развивает глобал продукты, а ещё — выкладывают подкасты с крутыми гостями. Давно подписан на них.

Как нанять спеца по лидгену, если сам в этом не разбираешься

Очень частый вопрос.
И очень понятный.

Предприниматель понимает продукт, рынок, деньги.
Но в лидгене не спец.

Но хочет усилить лидген → решает нанять человека.

И тут проблема: если сам плохо понимаешь, как устроен процесс → легко нанять тех, кто тоже не понимает, но кому очень нужна работа, поэтому он красиво стелит.

Я на это смотрю так:
Чтобы нанять специалиста по чему угодно → нужно понимать как это должно работать по уму.

Вам не обязательно писать тексты для писем или сидеть круглые сутки в Clay.

Но вы должны понимать:
— как строится стратегия лидгена под каждый продукт / услугу;
— какой оффер подойдет для холодных писем, а какой нет;
— сколько какой этап занимает времени;
— какие инструменты работают, а какие пережиток прошлого;
— это письмо норм или стрём;
— какие метрики имеют смысл, а какие пыль;
— на что реально влияет специалист, а на что нет;
— какие результаты в принципе можно ожидать;
… перечислять можно долго.

В общем, чтобы в случае отсутствия результата понимать — проблема в человеке или в чем-то другом.

Если вы этого не знаете → найм превращается в лотерею.

А когда ты понимаешь процесс → ты можешь задать правильные вопросы:
— какие инструменты используешь? почему их?
— как ты подходишь к сегментации?
— как проверяешь базу?
— какая твоя любимая нейронка? какая в ней модель? почему она?
— как обычно строишь цепочку писем?
— как считаешь конверсии?
— что влияет на доставляемость?
— что влияет на открываемость?
— какой здесь подойдет call-to-action? почему он?
— какой здесь нужен квал.вопрос? почему он?
— сколько здесь нужно писем?
— покажи свои письма / нет писем - вот тестовое задание

Ты сразу поймёшь: перед тобой человек с опытом или просто понахватался.

Вот почему я считаю, что даже если вы не хотите лично делать лидген → понимать, как он устроен — крайне полезно.

Чтобы сэкономить на ошибочных наймах. Чтобы потом грамотно нанимать, управлять, контролировать.

Быстро оцените ваш холодный лидген по 8 пунктам

1. Работа с нашим предложением для рынка
Владельцы или ТОПы помогают упаковать Go-to-market компании, value proposition, офферы и сегменты +1 балл

Наняли маркетолога / подрядчика и ждём лидов, ведь это его работа и он профи 0 баллов

2. Сбор и обогащение списка потенциальных клиентов

Выстроен четкий процесс, есть ответственный человек, его сильно ускоряют нейронки и различные автоматизации +1 б.

Сейлзы занимаются этим, когда есть время и нет других задач и нет дождя 0 б.

3. Квалификация всех кому пишем
Нейронками и автоматизациями проверяем всех кому пишем +1 б.

Вручную в час по чайной ложке 0 б.

Выгрузили базу ЕГРЮЛ, шпарим по всем подряд -1 б.

4. Тема письма
“Как увеличить выручки за счет …” -3 б.

Коротко и по делу +1 б.

5. Текст письма

Нашпиговали ссылками, картинками, PDF-ками, как новогоднюю ёлку игрушками -1 б.

Plain text под сегмент, где каждое слово на своём месте, и в каждой строчке бесценный опыт фаундеров об этом рынке +1 б.

Нейронка пишет полностью индивидуальное письмо под каждого клиента -3 б.

6. Открываемость писем

Open Rate ниже 50% -1 б.

Open Rate 50% или выше +1 б.

Не трекаем Open Rate, но когда трекали он был выше 50% +2 б.

7. Инфраструктура
Пишем с основного домена компании -1 б.

Есть отдельные прогретые домены / почты +1 б.

8. Отправка писем
Пишем руками в час по чайной ложке 0 б.

Шлем через Unisender, MailChimp, MailGun, Apollo -3 б.

Используем инструменты заточенные на лидген +1 б.

Набрали 7-8 баллов — всё хорошо, значит самые базовые вещи вы уже понимаете🔥

Защитила магистерскую по аутричу

Мария Кастани, студентка MBA в Берлине, сделала то, что никто до неё не делал — написала и защитила магистерскую диссертацию по Go-to-Market Engineering и использованию Clay.

65 страниц, 17 интервью с экспертами, реальный кейс в её компании Parloa.

Результат — первое академическое исследование о том, как формируется новая профессия GTM-инженеров.

5 выводов от неё:

1. Креативность важнее технических навыков. Самое главное — найти креативный подход кому и в какой момент предлагать свой продукт, всё остальное — точно решаемо.

Например, Claygent Navigator не просто умеет заходить на сайты и гуглить, но и применять фильтры, заполнять формы поиска, нажимать кнопки и извлекать структурированные данные с сайтов.

2. Творчество важнее бюджета. У больших компаний много денег, но никто в них не будет так дотошен к продвижению, как малый бизнес. См. пункт 3.

3. Инструменты доступны всем. Раньше для исследований компаний, парсинга, биздева, RevOps нужен был дорогой софт и большие отделы. Теперь за пару сотен евро в месяц делать то, что раньше делали корпорации.

4. Лучше быстрый эксперимент, чем идеальный план. Выигрывают те, кто пробует маленькими шагами, много итерирует, учится и адаптируется.

5. GTM Engineering ≠ RevOps. RevOps оптимизирует существующие процессы, а GTM инженеры ищут новые пути выхода на рынок.

Профессора были в восторге и поставили высший балл🎓

Полный текст диссертации можно скачать здесь. Читать его конечно не обязательно, а вот обсудить с ChatGPT — вполне.

🔥 за то что занимаемся здесь наукой!

Персонализация — переоцененная хрень

В 9 случаев из 10. Сейчас я это докажу.

Где можно найти хоть какую-то вменяемую инфу о человеке и компании, где он трудится?
— LinkedIn
— сайт компании
— иногда статьи в Гугле

Для наглядности возьмем профиль Криса, он выглядит как 95% профилей на LN:
https://www.linkedin.com/in/chris-sharp-05646314/

Крис Retail Logistics Operations at Victoria's Secret — допустим у нас софт, как раз для таких ребят.

About — не заполнен. Но даже если бы был заполнен, там была бы хрень 10-летний давности, как у всех его коллег:

I’m passionate about growth, both professionally and personally. Whether it’s growing a business or personal development, life is simply too short to stop learning!

Как бедный AI🤖 должен с этим работать?
“Hi Chris, я вижу, что ты passionate about growth!”

Experience — 5 лет пашет в Victoria’s Secret & Co, более подробного описания нет.

Website — AI заходит и говорит, что они продают женские трусы.
“Hi Chris, вижу, что вы продаете женские трусы! У нас как раз B2B SaaS для Retail Logistics!”

Посты — 1 пост за год.

“Thank you to our CEO, for taking time to visit our DCs and learn more about our operations!”

“Hi Chris, вижу, что вас посещал ваш CEO! Кайф, мой вот меня не посещает. Кстати, у нас B2B SaaS для Retail Logistics!”

Гуглинг — инфа по нему не пробивется, но 5-летний пресс-релиз о том, что у VS новый директор по логистике нам бы погоды не сыграл.

Что объединяет эти 5 пунктов?
Они не имеют никакого отношения к предмету нашего предложения, никак не утепляют Криса, а скорее раздражают своей тупостью.

И работать с этими данными ни вручную, ни автоматизированно не получится, особенно на вменяемых объемах.

А где кроется настоящая персонализация?
В сегментации вашей ЦА!

Неважно, где работает Крис и что он passionate about growth. Важно, что у Victoria Secret 788 магазинов в США, а значит там есть проблема с X, которая мешает Крису жить, а наш продукт может помочь.

А у Джона 20 магазинов и такой проблемы нет, а у Бена 5000 магазинов и проблемы Криса для него детский сад, а его ин-хаус разработка превосходит наш софт в 10 раз.

Вот для Криса, Джона и Бена будет разная персонализация, но не привязанная к их LN.

В MIT выяснили, что 95% компаний не видят никакой разницы после интеграции AI в рабочие процессы

Причина: неумение правильно встроить новую технологию в существующие процессы. Ссылка на исследование.

Компании подкидываются на слишком футуристические вещи, тратят деньги на создание и обучение своих нейронок, короче хотят одним большим шагом запрыгнуть в далёкое будущее.

Но как гласит Закон Галла:

Любая сложная работающая система — результат развития простой работающей системы, так как нельзя создать работающую сложную систему с нуля.

Нужно идти тихонько, шаг за шагом, думая своей головой и конкретно в рамках своего бизнеса.

На мой взгляд, реально эффективное внедрении ИИ на пересечении 2-х плоскостей:
1. Это направление высасывает много денег в вашей компании. Откройте свой P&L и посмотрите на что уходит больше всего.

2. Чтобы расти дальше, в это направление нужно будет вкладывать ещё больше денег.

Допустим у вас на бэк-офисе есть какой-то рутинный процесс, с которым легко справится AI. Но он врядли сильно разрастется и всю жизнь его превосходно закрывала Марина из Воронежа за 40 тыс. руб.

Не надо Марину заменять на AI!🤬
Процесс не будет разростаться, не тратит много денег, а она ещё печенье в офис приносит и свет вечером выключает.

Другой пример — расходы на B2B-маркетинг и продажи — большая статья затрат вашего P&L.

Но для дальнейшего роста, как ни крути, нужно будет:
— либо еще больше продавцов / биздевов
— либо повышать эффективность текущих

Т.е. вы уже тратите туда много, но вам бы по-хорошему еще больше туда тратить. Здесь и зарыта экономическая выгода.

Посмотрите видео к этому посту.

На нём показал, как можно тратить в 7-10 раз меньше времени и денег на рутинный процесс в биздеве и продажах — гуглинг нужных компаний, кто там работает, что там у них сейчас происходит, их контактов и пр.

Чтобы собирать такие штуки, не нужно ничего вайб-кодить, не нужно соединять ноды в канвасе, нужно просто добавлять столбцы (как в Excel) и на русском языке писать, что они должны делать.

Сделать это можно, например, в Clay.

Тысячи одинаковых компаний🏭

В одном бизнес-центре по коридору идёт продавец и машет листовками:
— ”Комплексные обеды! Сделайте заказ сегодня и получите обед уже завтра! Приготовим все что угодно!“

Другой заходит с большой сумкой в офис в 12 дня и говорит:
— “Сегодня оливье, курочка терияки с картофелем по-деревенски и сырники на десерт. Ннада? Могу каждый день вам в это время приносить что-то вкусненькое!”

Что поменялось: контекст → конкретика → результат → снятие проблемы выбора → следующий шаг

Это наглядная иллюстрация, как 80% компании не могут упаковать свой оффер под активные outbound-продажи, даже если у них крутой продукт.

Дело вот в чём: они пытаются продать то что уже умеют и то что всегда продавали.

Но то что мы всегда делали — не равно конвертящий сегодня оффер.

Люди не хотят “команду крутых юристов” → они хотят уверенность, что им не прилетит от РКН.

Люди не хотят “модный дизайн” → они хотят, чтобы кто-то научил их команду нормально работать с нейронками.

Лечится это двумя вопросами:
— Как конкретно на сегодняшний день мы можем принести пользу людям, исходя из того что мы знаем, умеем или чему можем быстро научиться?
— Кому и в какой момент это актуальнее всего?

Самые крутые ответы на такие вопросы — конечно из наблюдения за своими клиентами и разговоров с ними🫶

Как привлечь лидов из Mid-market и Enterprise

Ситидрайв, Movavi, Flowwow, Mobisharks, СКА, банки и телеком — всем хочется работать с компаниями такого уровня.

Все они — лиды из нашего нового кейса о работе с потрясающей компанией Phygital+.

Это единое AI‑пространство для дизайнеров, креаторов, маркетологов и их команд, в котором быстро и просто создавать визуал🎨

В нашей с вами терминологии — B2B SaaS.

Мы использовали всего 1 канал лидгена — E-mail.
И привели с него 135 B2B-лидов.

Вот что нам в этом помогло:
1. Классный востребованный продукт.

2. Понимание ЦА. Мы знали, что креативных людей в крупных компаниях будут бесить холодные письма, поэтому играли на опережение и сразу выбрали правильный ton of voice😻🌸

3. Писали на именные корп.почты, потому что чем крупнее компания, тем хуже работает info@.

4. Использовали AI для продажи AI:) А также проверенные временем методологии B2B-лидгена в плане упаковки оффера, написания писем, поиска ЛПР, прогрева почт и пр.

На этом мы не остановились и сейчас добавляем LinkedIn-воронку.

👉Читать кейс с цифрами, конверсиями и скринами👈

На видео показываю, как внедрение несложных AI инструментов может сэкономить сотни часов в месяц вам и вашей команде, а также поможет обрести спокойствие, что вы точно пишите своей ЦА.

Почему несложных?
— все настройки задаются обычным человеческим языком (в т.ч. на русском)
— если вам нужно что-то посложнее, вы просто пишите, что именно вам нужно, а промпт генерится автоматически
— с недавних пор агент умеет не просто ходить по сайтам, но и применять фильтры, кликать кнопки “показать еще” и “следующая страница”, обоходить капчу

Привлечение клиентов это всегда риск

Эта часть бизнеса сильно отличается от “производства” (в широком смысле слова).

Не важно строите вы склад, SaaS или “производите” услуги — если у вас есть деньги и надежные подрядчики — с очень высокой вероятностью вы построите и склад и IT-продукт. Потому что другие это делали уже тысячи раз.

Если у вас есть деньги и надежный подрядчик — не факт что вы будете успешно привлекать клиентов под этот продукт. Такая уж особенность цифровой эпохи.

Потому что прибыль, которую приносит клиент — это награда за предпринимательский риск. И кто берет этот риск на себя — тот и получает основную прибыль.

Тестирование каналов, гипотез, сегментов, офферов, фич — это всегда затраты и риск, потому что не знаешь, что в итоге сработает.

Но позитивный момент в том, что с каждой проверенной гипотезой у вас повышается точность. То есть каждый фейл — это часть успеха🔥

Если вы хотите чтобы ваш подрядчик взял этот риск на себя (например, платить за лиды) — тогда он будет претендовать на бóльшую часть этой прибыли, в виде х3—х5 от возможной стоимости этого лида!

👉5 вопросов и ваши письма начнут конвертить

1. Зачем мы пишем этому человеку в этой компании?

Самый сложный, но самый важный вопрос.

Это не про то, что он вчера опубликовал какой-то пост или сходил на какую-то конфу.

Это про то какими публичными характеристиками в данный момент времени обладает он или его компания, которые намекают на то, что им может быть актуально наше предложение.

2. Какую его личную проблему мы можем решить?

Продукт один — проблемы разные.

У дизайнера проблема, что нужно прыгать между 5-ю вкладками и нельзя пошерить экран коллеге.
У фаундера проблема, что дизайнер рисует иконку 2 недели прыгая между вкладки и съедает его маржу.

3. Как конкретно мы её решаем? How it works?!

Легко добавить в письмо завышенные ожидания. Я каждый день получаю:
— “теперь вы всегда будете попадать в inbox”
— “мы научились валидировать catch-all почты”
— “защита всего 99.9%”
— “AI сделает всё за тебя, сиди и пей кофе”

Сложно в одном предложении объяснить как это работает так, чтобы человек понял и поверил.

4. Нафига ему это нужно?

Зачастую это не очевидно.
Вроде всё красиво и понятно и полезно, но так не хочется начинать какие-то переговоры, согласования, идти утверждать бюджет, а вдруг не сработает. “Старый конь борозды не портит!”

Нужен сильный довод.

5. Какой ненапряжный следующий шаг разумно предложить, чтобы интерес превышал дискомфорт?

В компаниях скоро начнут появляться Head of Demo — человек, который целыми днями ходит на чужие демки и решает, что его компании выгодно купить, а что нет :) Так уж много предложений демок.

Outbound-продажам нужно адаптироваться под меняющиеся реалии и учиться у B2C-продуктов вовлекать ЛПР в свою воронку.
Шаг за шагом, логичными этапами, без напора.

Помимо демок существуют loom-ы, индивидуальные примеры, выгрузки, расчеты, триалы, онлайн-митапы, переходы в мессенджер и пр.

Вчера получил письмо, которое заканчивалось фразой “Может для начала пришлю вам свой сайт?” — не плохо для начала! :)

Clay вырос x2 в этом году и привлёк $100 млн по оценке в $3,1 млрд

По масштабу влияния на индустрию B2B-маркетинга, лидгена и продаж, то что они делают соразмерно тому что Cursor и Lovable делают в vibe coding’e.

Сейчас у них 10 тысяч клиентов, включая OpenAI, Anthropic и Cursor.

Посмотрите короткое видео к этому посту. На нем пример, релевантный многим:

1. Допустим у вас есть список компаний из Контура, РБК, да вообще откуда угодно. Но нет почт, сайтов, нужных имен и должностей.

2. Вы загружаете названия компаний в Clay и список интересующих должностей.

3. AI-агент находит сайт нужной вам компании в Гугле, заходит на него и ищет людей с такими должностями там (Главная страница, Контакты, О компании и тд).

4. Если он не находит их там — начинает перебирать поисковые запросы со всеми вашими должностями для каждой компании (”Авито директор по продажам”). Точно также, как вы бы делали это руками.

5. В Гугле индексируются кейсы, статьи, пресс-релизы, соцсети, комментарии для СМИ и другие страницы, в которых упомянуты эти люди. Агент записывает их в таблицу.

6. Когда у вас есть сайт, ФИО и должность (из гугла) — найти его почту это несложная техническая задача, которая давно решена.

Из-за того что работа ИИ-агентов не завязана на конкретные базы, а работает с инфой из всего интернета — показанное на видео применимо в любой стране.

Zoom делает это, а вы?

Вчера зашел апгрейднуть Zoom и испытал восторг от их сайта.

Когда хочешь просто обновить подписку, он конечно выглядит избыточно перегруженным.

Но если посмотреть на него с точки зрения лидгена, сегментирования и продуманности офферов под каждый сегмент — это вау.

Под ключевые индустрии, сегменты бизнеса, каждый плагин, виджет и субпродукт — отдельный лендинг.

Я сначала подумал там какие-то одинаковые SEO-заглушки, но нет!

На каждой странице все классно упаковано именно под этот подсегмент — какие функции каким образом используются в этом секторе, Social Proofs из этого сегмента, кейсы, комьюнити и пр.

Изучил все про Education — тебе предлагают изучить отдельно как используют Zoom в Primary School и Higher Education. Изучил и это — читай кейсы коллег, смотри обучалки, задавай вопросы и т.д.

Все это по сути готовые разные офферы для любого их канала лидгена. Везде можешь транслировать единый качественно упакованный мессадж.

И это у гиганта, которого итак все знают.

А могли бы сказать “у нас просто видео звонилка, кто угодно может созваниваться через нас по любому поводу”😂 Примерно так это звучит у многих B2B SaaS)

Если уж Zoom так тщательно к этому подходит, то всем остальным и подавно стоит!

AI SDR-ов не будет, биздев превратится в маркетинг, а биздевы в сейлзов или GTM-инженеров

Это наиболее вероятный сценарий развития B2B-лидгена в большинстве компаний и вот почему⤵️

Раньше биздев в B2B-компании должен был самостоятельно генерить себе лидов (искать контакты, писать письма, звонить и т.д). Это было технологически обосновано. Под это строилась и система мотивации.

Если он кого-то выцеплял — это его лид, его сделка, его комиссия и пр.

Маркетинг в таких компаниях существовал где-то отдельно от биздева в виде выставок, SEO и пр.

Но сейчас вот эту часть "искать контакты, писать письма, звонить” — забирают на себя нейронки и делают это с точно таким же качеством (а иногда даже лучше).

И настраивать их стало уже так просто, что скоро это будет какой-то обыденностью, как использование CRM.

Потому что платить за токены сильно дешевле, чем нанимать и обучать людей. И токены проще уволить.

Это значит, что биздев будет больше похож на перфоманс маркетинг, чем на биздев.

Вам же не нужно в пять раз больше маркетологов, чтобы открутить в пять раз больше показов в Яндексе?

Вот здесь та же самая ситуация. Хотите написать в 10 раз больше писем? Потратьте в 10 раз больше токенов.

Но не все так просто!🤚

Кто-то должен делать интеллектуальную часть этой работы — понимать рынок, клиента, тренды, быть в коннекте со всеми отделами, генерить гипотезы и воплощать их в жизнь.

AI SDR-ам до этого как до Луны пешком — уверен, что все гипотезы GPT о вашем рынке были вилами по воде. Они делают только рутину.

И тут логичны следующие варианты:

1. В компании один человек занимается автоматизацией холодных продаж и генерит лидов для сейлзов и биздевов. Например, маркетолог, экс-сейлз или экс-биздев.

На самом деле, это может быть кто угодно. Главное, чтобы человек был креативным и амбициозным, потому что работенка не самая простая.

Он настраивает автоматизированные холодные кампании для всех направлений и продуктов, по сути, как это делает маркетолог, только в других каналах.

Благодаря его работе у сейлзов высвобождается время, они могут вести больше сделок, нужно меньше людей и пр. Бонусы делят в каких-то пропорциях, чтобы все были в одной лодке.

То есть классика: “маркетинг” -> продажи.

Да, какие-то лиды будут холодные или не квал, будут какие-то нестыковки между отделом продаж и “лидогенератором”, но главный вопрос решен — верхний уровень воронки расшит (первичный контакт), без завязки на количество людей.

2. Текущие сейлзы генерят себе лидов сами, но уже без такой жесткой привязки к своим человека-часам, потому что рутину (сбор баз, отправку писем и фолоапов на себя забрали AI и автоматизации).

Уже нельзя будет сказать “я сегодня написал в 30 компаний”, потому что непонятно почему в 30, если количество компаний не завязано на человеко-часы.

3. Биздевы забирают на себя какие-то продуктовые вертикали целиком “под ключ”, и по сути сами себе делают в них “маркетинг и лидогенерацию”.

Потому что опять же теперь чтобы контактировать с 10К компаний не нужно 10 биздевов, но по прежнему нужен человек, кто будет хорошо понимать эту вертикаль и всех там знать.

То есть он делает +/- то что всегда, но ему теперь доступны новые инструменты, что позволяет увеличить объемы за тоже время и он называет себя модным словом Go-to-market инженер.

Какие-то хорошо отлаженные воронки он может “бетонировать” автоматизациями и они будут работать без его участия, пока он занят построением новых, но AI SDR-ом их, конечно, назвать сложно.

На видео к этому посту показал, как это “бетонирование” примерно может выглядеть.