Как без больших затрат найти точки роста для B2B SaaS-стартапа в 2024 году

Последние несколько лет оказались достаточно сложными для стартапов – инвестиции привлечь тяжело, эффективно их потратить в условиях очень дорогой digital-рекламы – тоже, не говоря уже про попытки развития «на свои». Графики хоккейных клюшек хорошо выглядят, но в реальности мало кто может таким похвастаться, куда реалистичнее выглядит поступательный рост шаг за шагом. 

Этого я насмотрелся и в своей компании и в проектах коллег, которых консультировал или в стартапах, где довелось поработать. По итогу этого опыта я составил небольшой список советов по тому, как находить точки роста в b2b-проектах на международном рынке без больших затрат финансов + указал инструменты, которыми пользовался для этого.

Disclaimer: я живу в США уже 8 лет и занимаюсь развитием стартапа B2C а теперь и B2B SaaS уже шесть лет именно на этом рынке. Поэтому мой опыт связан с американским/международным рынком, и подходы отработаны именно на нем.

Анализ конкурентов

В b2c-сегменте здесь все относительно просто – цены обычно есть на сайте, в продукте свободная регистрация. Создаете аккаунт, оплачиваете подписку, и начинаете пользоваться и анализировать, а параллельно смотреть как устроен онбординг, какие емейлы шлют конкуренты и тп. В b2b все куда хуже – даже цены зачастую узнать не так просто, не говоря уже о построении демо, какие sales enablement материалы используются, какие фичи и плюсы подсвечиваются и так далее.

Чтобы узнать это все, нужно запустить настоящую шпионскую кампанию. Мне помогало использовать связи среди знакомых основателей проектов из разных ниш, чтобы просить их записаться на фейковый созвон с нужными конкурентами. Я просил моих шпионов записывать видео или хотя бы аудио, просить конкурентов прислать их презентации, кейсы и любые материалы для анализа. А затем все это активно изучал.

Накладывая эту информацию на данные из программ типа SpyFu, которые подходят для анализа трафика конкурентов, можно понять как устроены их воронки продаж. Откуда они берут посетителей сайта, как их потом конвертируют в запись на демо, как проводят эти демо звонки, и как «дожимают» лидов после.

По итогу такой шпионской кампании на выходе получается масштабный Excel-файл с нужной информацией. На основе нее уже гораздо проще заниматься как отстройкой от конкурентов, так и готовить конкретные материалы, которые пригодятся в процессе продаж от буклетов, whitepaper, до кейс-стади.

Анализ собственных пользователей/клиентов

Этот этап делится на две одинаково важных части. Первая – просто необходимо взять и поговорить с как можно большим количеством уже имеющихся пользователей/клиентов. Все об этом знают, но почти никто, особенно из основателей не-носителей языка, не горит желанием этим заниматься. Но это необходимо, как я убедился на своем горьком опыте. 

Нужно предлагать награды от гифткарт на Amazon до бесплатного доступа к продукту на месяц-два – все, чтобы только заманить человека на 15-20-минутный созвон. Так вы узнаете о проблемах в продукте, а также о том, что в нем клиентам нравится. Такие разговоры полезны не только для улучшения продукта, но и как инструмент продаж.

Однажды у меня был такой созвон с клиентом, который сам платил за наш продукт для своей небольшой команды из пары человек. У него было пару претензий, он сказал, что если мы их исправим, то он сможет организовать встречу со своим начальном и порекомендовать ему купить продукт на всю компанию – а это уже были десятки лицензий.

Второй важный этап – анализ того, что пользователи не просто говорят, но реально делают в продукте. Для этого понадобится настроить продуктовую аналитику типа Amplitude. Значение этого шага трудно переоценить. Пример из практики – как-то раз в нашем продукте мы меняли модель с freemium на free trial. И как-то возникла идея после регистрации показывать поп-ап с тарифами. Но поскольку триал был бесплатный, то купить сразу было нельзя – в итоге у нас был лишний поп-ап, который «загораживал» продукт. Проанализировав данные по активациям пользователей, мы это поняли и его убрали. В итоге метрика начала расти.

Без настроенной аналитики мы бы докапывались до этой проблемы гораздо дольше.

Анализ данных о продажах

Еще один способ найти точки роста – посмотреть, что и как у вас покупают сейчас. Для этого отлично подойдут инструменты типа ChartMogul или Baremetrics. По сути это «нашлепки» на биллинги типа Stripe и Braintree, которые общий поток данных о продажах подписок, апгрейдах, продлениях и отписках, превращают в гибкие дашборды. Это очень полезный инструмент.

К примеру, в моем стартапе в определенный момент времени мы работали по модели b2c2b – и внедрение ChartMogul позволило серьезно сократить churn. Мы выяснили, что у нас периодически есть всплески отмен подписок. А причина оказалось в том, что это отложенный эффект неправильно спроектированных распродаж. За год до всплеска отписок мы продавали годовой тариф со скидкой в 50% на один биллинг цикл. В последней фразе и крылась проблема — люди, с которых изначально списали по $70, через год были удивлены списанию $140 и отменяли подписки.

Мы изменили логику механизма продления убрав настройку про «один биллинг цикл». В итоге продления пошли по $70 и число отменяющих после списания подписок людей сильно упало. 

Также с помощью такой аналитики мы смогли замерить эффект от внедрения сниженного прайсинга вкупе с переходом от модели freemium на free trial. Две эти вещи вместе сильно увеличили процент реактиваций отмененных подписок.

***

Надеюсь пост оказался интересным. Буду рад ответить на любые вопросы в комментариях! Также пишите в телеграм (@alexlashkov) и фейсбук – буду рад что-то подсказать по вашим проектам.