PLG или sales‑led в IT‑сервисе: как мы измеряли, какая модель дешевле приводит платящих

Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Мы двенадцать лет строим управляемый маркетинг для SaaS и онлайн‑сервисов, и почти на каждом длинном цикле всплывает один и тот же спор: продукт должен продавать себя сам, или без отдела продаж платящих не будет. Триалы капают, а выручка прирастает там, где в сделку заходит живой менеджер, и непонятно, в какую модель вкладывать следующий бюджет. Ниже — как мы честно измеряли стоимость платящего клиента для product‑led и sales‑led модели на одном проекте, почему дешёвая на первый взгляд модель роста SaaS часто выходит дороже и какой контур аналитики для этого нужен. Если вы отвечаете за рост B2B SaaS или онлайн‑платформы, дальше будет по делу.

Содержание

1. Почему спор «продукт продает сам или продают менеджеры» нельзя решить на глаз

2. Что именно мы сравниваем: стоимость платящего клиента

3. Почему нельзя мерить модель по первому месяцу

4. Как мы собрали сквозной контур: от клика до оплаченной подписки

5. Что показал замер: где выигрывает самообслуживание, а где окупаются менеджеры

6. Как выбрать модель под свой продукт: 4 вопроса к юнит‑экономике

7. Частые вопросы

Почему спор «продукт продает сам или продают менеджеры» нельзя решить на глаз

Сначала уложим термины, чтобы не спорить о словах. Product‑led growth (PLG, продуктовый рост) — это когда клиент сам регистрируется, сам проходит онбординг, сам упирается в лимит бесплатного тарифа и сам платит. Менеджер в этой воронке почти не участвует. Sales‑led growth, рост через продажи — противоположный полюс: заявка попадает к менеджеру, он квалифицирует лид, проводит демо, дожимает и закрывает сделку руками.

Дальше начинается подмена понятий, из‑за которой спор и не решается. Сторонник продуктового роста показывает стоимость регистрации: смотрите, самообслуживание приводит пользователя за копейки. Сторонник продаж показывает конверсию квала в оплату: смотрите, с менеджером доходят до денег в разы чаще. Оба правы и оба меряют не то, что нужно. Стоимость регистрации и конверсия квала в продажу живут на разных этажах воронки, и сравнивать их между собой бессмысленно — это как сравнивать цену входного билета со средним чеком в кассе на выходе.

Спор PLG против sales‑led почти всегда проигрывает тот, кто первым назвал удобную для себя метрику. Пока вы сравниваете стоимость регистрации с конверсией в оплату, вы сравниваете разные этажи одной воронки, и этот спор ни к чему не ведет.

Единственная метрика, которая ставит обе модели на одну полку — стоимость платящего клиента. Сколько всего мы потратили, чтобы получить одного человека, который реально заплатил и остался. Вот ее и надо считать при выборе модели привлечения SaaS: только она честно сводит самообслуживание и продажи в одну систему координат.

Что именно мы сравниваем: стоимость платящего клиента

Формула на словах простая, вся сложность — в том, чтобы честно собрать ее слагаемые по каждой модели отдельно и не забыть скрытые статьи.

CAC(платящего) = затраты_на_привлечение / платящие_за_когорту

затраты_на_привлечение = рекламный_бюджет

                       + фонд_времени_менеджеров (оклад × часы на сделки)

                       + стоимость_онбординга и поддержки free-tier

Главная ошибка при подсчете — считать продуктовый рост бесплатным. Самообслуживание тоже стоит денег: продуктовая аналитика, бесконечная работа над онбордингом, бесплатный тариф, который кто‑то должен оплачивать инфраструктурой и поддержкой. А рост через продажи почти всегда недооценивают, забывая заложить в стоимость платящего фонд времени менеджеров: одного их оклада тут мало. Час сильного продавца дорогой, и на дешевых сделках он не окупается.

Чтобы было видно, кто что прячет, свели типовые перекосы в таблицу.

Как только обе модели пересчитаны в одну валюту — рубли на одного оставшегося платящего, — спор из вкусовщины превращается в арифметику. Дальше вопрос только в том, чтобы эту арифметику было на чём считать.

Почему нельзя мерить модель по первому месяцу

Прежде чем строить контур, надо договориться о горизонте. На длинном цикле сделки расходы вы несёте ровно, месяц в месяц, а платящие приходят рывками спустя недели и месяцы после первого клика. Это ломает любое сравнение по календарю.

Посмотрите на помесячный срез выше. Бюджет из месяца в месяц примерно одинаковый, а продажи скачут: в одном месяце ноль, в следующем разом полтора десятка. Дело в самом цикле: человек кликнул в марте, сравнил несколько сервисов, ушёл думать и оплатил в мае. Если в этот момент вы подведёте итог за март, продуктовый рост будет выглядеть блестяще (регистрации есть, расходов на продавцов нет), а sales‑led — катастрофой (менеджеры отработали, денег в марте нет). Ещё через квартал картина перевернётся.

Поэтому мы считаем стоимость платящего не по календарному месяцу списания бюджета, а по когорте прихода. Берём всех, кто впервые пришёл в марте, и смотрим, сколько из них заплатило к июню, июлю, сентябрю. Только когда когорта дозрела, ее стоимость платящего можно сравнивать с другой моделью. Горизонт дозревания берём по своим же данным: смотрим, за сколько недель после клика набирается основная масса оплат.

Если обрезать атрибуцию на тридцати днях, вы систематически хороните ту модель, которая приносит платящих позже. На длинном цикле это почти всегда sales‑led, и решение вложиться в самообслуживание оказывается артефактом слишком короткого окна замера.

Как мы собрали сквозной контур: от клика до оплаченной подписки

Чтобы стоимость платящего не была пальцем в небо, нужен сквозной контур, в котором один и тот же клиент прослеживается от первого касания до оплаты. Мы сводим четыре источника: расходы из рекламного кабинета Яндекс Директа, визиты и цели из Яндекс Метрики, обращения из коллтрекинга Callibri и статусы сделок из CRM. Всё это стягивается в один дашборд в Яндекс DataLens.

На этом проекте контур за период выглядит так: около 1,58 млн рублей рекламного бюджета, 56 тысяч кликов, 107 квалифицированных лидов и 7 продаж. Отсюда сквозные конверсии: из клика в квал — 0,19% (107 лидов на 56 077 кликов), из квала в оплату — 6,54% (7 продаж из 107 лидов), стоимость одного квала около 14,8 тысячи рублей. Абсолютные числа тут не главное, и клиента мы не называем. Важно другое: мы видим стоимость и конверсию на каждом этапе, а значит, можем разложить итоговую стоимость платящего по любому разрезу.

Ключевой разрез для нашего спора — флаг, трогал ли сделку менеджер. В CRM это одно булево поле assisted. По нему режем когорту на две ветки: платящие, которые дошли до оплаты сами через продукт, и те, кого довёл продавец. Дальше на каждую ветку кладём её долю затрат и делим. В упрощенном виде запрос к витрине сделок выглядит так:

SELECT

  assisted,                                    -- трогал ли сделку менеджер

  count(*) FILTER (WHERE paid)        AS payers,

  sum(cost)                           AS spend,

  sum(cost) / nullif(

    count(*) FILTER (WHERE paid), 0)  AS cac_per_payer

FROM deals

WHERE cohort_month = '2026-03'                 -- фиксируем когорту прихода

GROUP BY assisted;

В поле cost для self‑serve‑ветки попадают доля рекламного бюджета и продуктовые затраты, для assisted‑ветки — доля бюджета плюс оценка времени менеджеров по сделке (часы из CRM, умноженные на стоимость часа). Онбординг и поддержку free‑tier раскидываем на продуктовую ветку. Это не идеальная точность до копейки, но честный порядок величин, а он и решает исход спора.

Дмитрий Шестаков, управляющий партнёр

Мы не выбираем между продуктом и продажами по вере. Смотрим на сегмент: где чек маленький и продукт простой, пусть продаёт сам; где чек большой и внедрение сложное, там менеджер окупается кратно. Контур аналитики нужен ровно для того, чтобы эту границу увидеть в цифрах и снять вопрос со споров на планёрке.

Что показал замер: где выигрывает самообслуживание, а где окупаются менеджеры

Когда мы разложили стоимость платящего по сегментам на этом и других похожих проектах, почти всегда всплывала одна и та же развилка. Она устойчивее любых общих слов про то, что PLG — это будущее.

В сегменте с невысоким чеком и простым продуктом самообслуживание выигрывает уверенно. Пользователь доходит до ценности за пару кликов, платит сам, и подключать к такой сделке менеджера бессмысленно: его час стоит дороже, чем вся маржа с клиента. Здесь продуктовый рост дешевле приводит платящих, и любые попытки дожать вручную только раздувают стоимость.

В сегменте с крупным чеком, сложным внедрением и решением через комитет всё переворачивается. Самостоятельные регистрации тут выглядят дёшево на входе, но конвертируются в оплату слабо: человек не разбирается сам, буксует на онбординге и тихо отваливается. Проведённая менеджером сделка стоит дороже, зато доходит до денег кратно чаще и живёт дольше — LTV подписки, доведённой продавцом, обычно заметно выше. В пересчёте на платящего sales‑led здесь дешевле, несмотря на дорогой час продавца.

Цифры для интуиции, условные, но по порядку правдоподобные: если из ста самостоятельных триалов на сложном продукте платит двое, а из десяти сделок, проведённых менеджером — четверо, то платящий из самообслуживания выходит дороже даже при копеечной стоимости регистрации. Дешёвая регистрация обманчива: важно, во что она превращается на выходе; входная цена сама по себе мало что решает.

Триалы капают, а выручка растёт там, где подключаются менеджеры, и непонятно, в какую модель вкладываться. Что делаем у себя и как считаем стоимость платящего на длинном цикле, разбираем каждую неделю в Telegram Сайткрафт: свежие срезы, инструменты и живые примеры без глянца.

Отсюда и практический вывод: чистых моделей в жизни почти не бывает. Большинству растущих B2B SaaS нужна граница между моделями, проведённая по стоимости платящего: самообслуживание на входе и в дешёвых сегментах, менеджеры на дорогих и сложных сделках.

Как выбрать модель под свой продукт: 4 вопроса к юнит‑экономике

Если контур ещё не собран, но решать надо уже сейчас, прикиньте ответы на четыре вопроса. Они не заменят замер, но задают правильную гипотезу, которую замер потом подтвердит или опровергнет.

1. Средний чек и LTV подписки: покрывает ли выручка с клиента хотя бы несколько часов работы менеджера? Если нет, дорогой продавец на этой сделке не окупится в принципе.

2. Сложность онбординга: доходит ли пользователь до первой ценности сам, без демо и внедрения? Чем сложнее путь, тем сильнее проседает самообслуживание.

3. Длина цикла: сколько недель проходит между кликом и оплатой? Длинный цикл сам по себе тянет к продажам, потому что кто‑то должен вести клиента через паузу на размышление.

4. Кто принимает решение: один человек или комитет из нескольких ролей? Комитет почти никогда не покупает через самообслуживание.

Чем больше ответов клонится в сторону дорого, сложно, долго и коллегиально, тем нужнее менеджеры. Чем больше в сторону дёшево, просто, быстро и единолично — тем увереннее продукт продаёт себя сам. И финальную пропорцию задаёт не мода на PLG и не любовь к отделу продаж, а стоимость платящего по вашему собственному контуру.

Частые вопросы

Что в итоге дешевле — product‑led или sales‑led?

Зависит от чека и сложности продукта. На дешёвых и простых продуктах платящий из самообслуживания обходится дешевле, на дорогих и сложных сделках дешевле выходит платящий, доведённый менеджером. Универсального ответа нет, есть ваш замер по сегментам.

Можно ли вырастить B2B SaaS вообще без отдела продаж?

На простом массовом продукте — вполне, продуктовый рост тянет его сам. Как только появляются крупные сделки с внедрением и комитетом на стороне клиента, чистое самообслуживание упирается в потолок конверсии, и без менеджеров дорогие сегменты остаются недобранными.

За какой период честно сравнивать модели?

По когорте прихода. Берёте всех, кто пришёл в один месяц, и ждёте, пока когорта дозреет до основной массы оплат. Считать по календарному месяцу списания бюджета на длинном цикле нельзя: расходы и оплаты разъезжаются во времени, и итог получается ложным.

Какие инструменты нужны для сквозного замера?

Рекламный кабинет для расходов, Яндекс Метрика для визитов и целей, коллтрекинг вроде Callibri для обращений и CRM для статусов сделок. Свести всё это в один разрез удобно в Яндекс DataLens. Главное — чтобы клиент прослеживался от клика до оплаты и не терялся на этапе заявки.

PLG и sales‑led — это взаимоисключающие модели?

Нет. На практике это две ветки одной воронки, между которыми проходит граница по сегментам. Здоровая конфигурация для большинства растущих сервисов — гибрид, где дешёвые сделки идут самообслуживанием, а дорогие подхватывают продавцы.

Почему нельзя ориентироваться на стоимость лида?

Потому что дешёвый лид часто не превращается в дешёвого платящего: зелёная по стоимости заявка нередко хуже всех конвертируется в оплату. Оптимизировать стоит стоимость того, кто заплатил и остался; цена контакта сама по себе говорит мало.