Письмо в редакцию: Как команда Statsbot применяет хаки для разработки в маркетинге, продажах и других областях
В редакцию vc.ru пришло письмо от команды аналитического сервиса Statsbot для командного мессенджера Slack, в котором сотрудники проекта рассказали, как они применяют методы из разработки (например, reverse engineering) в других направлениях работы над продуктом — маркетинге, продажах и так далее.
Рассказываем, как мы применяем инженерные принципы в маркетинге и других сферах бизнеса, чтобы прийти к победе.
В разработке
Statsbot — технологичный продукт, и всё крутится вокруг кода. Часто принципы, которые мы используем как инженеры, помогают и в других отраслях бизнеса.
Например, чтобы быстрее развивать продукт, мы наблюдаем за конкурентами и используем принцип reverse engineering. В маркетинге это принято называть best practices. Идея в том, чтобы понять, какие процессы вызывают конкретный результат, доработать и применить у себя.
Некоторые компании этот подход путают с другим: «по-тихому спереть и уйти». Видимо, они слишком буквально понимают книгу «Кради как художник». Недавно был кейс, когда Mail.Ru Group запустила платную онлайн-школу для подготовки к ЕГЭ «Пифагор», которая ну очень напоминает онлайн-школу «Фоксфорд». Оригинальный лендинг, кстати, делал наш дизайнер, когда там работал.
Или, например, стартап Salesmachine скопировал визуализацию графиков Statsbot, даже цвета не изменил. Ошибка в том, что, как правило, продукты не зеркальные. На наших графиках и цвета, и функциональность имеют внутреннее значение. А если другой проект хочет их использовать, он должен их доработать под себя, иначе решение бесполезно.
Иногда мы видим классные штуки, смотрим на конкурентов, компилируем их фишки, делаем прототип и пускаем в бета-тестирование или обкатываем внутри команды. Мы не тратим время на обсуждения и проработку — никогда не знаешь, что именно взлетит. Если пошло — берём, если нет — тестируем следующее решение.
Сейчас мы тестируем SQL-интеграцию, чтобы визуализировать информацию из баз данных. Мы посмотрели, что важно для клиентов в решениях крупных игроков — Periscope Data, MS Power BI, Chart Module. Statsbot предлагает пользователям похожую визуализацию, но нашими графиками намного удобнее делиться и получать данные прямо в корпоративный мессенджер. Мы верим, что скоро наше решение станет лучшей альтернативой всем аналитическим дашбордам.
В продажах
У основателей Statsbot был нулевой опыт в продажах, и они применили reverse engineering в этой сфере. Чтобы понять принцип продаж, ребята притворились покупателями топовых игроков в своей нише — аналитических решений для бизнеса.
Если вашим конкурентам уже 4-5 лет, они уже отработали все процессы. Значит, можно мимикрировать их решения под свои задачи. Ребята следили и фиксировали, в какой момент им предлагают демо, когда его показывают, а когда дают доступ к продукту и подключают своего технического специалиста. По результатам они построили собственный процесс продаж крупному бизнесу.
Секрет в том, что в этой нише нельзя давать демо сразу. Сначала нужно собрать контакты, будто для входа в закрытый клуб. Затем заманить и дать посмотреть на продукт в щелку: например, показать скриншоты функциональности. Теперь можно открыть дверь — прислать подробные отчеты и документацию. И только после этого можно давать демо и провести внутрь продукта под ручку с техническим специалистом.
Конечно, на каждом шаге кто-то из клиентов отваливается и воронка сужается. Но конверсия в продажу благодаря схеме «закрытый клуб» намного выше. Чем больше потенциальный покупатель инвестирует своего времени и ресурсов, тем сильнее он подогревается и тем скорее закрывается сделка. Весь процесс в среднем занимает 2–3 месяца.
Не все процессы удается отследить, анализируя действия конкурентов. Иногда нужно идти эмпирическим путем — наступать на грабли.
Например, раньше мы считали, что низкий ценник увеличивает продажи. А потом ради интереса увеличили его в 10 раз, и конверсия не упала. Так мы поняли, что слишком низкий ценник, как и слишком высокий не вызывает доверия. Нужно наблюдать за стоимостью продуктов в своей нише и определять доверительный интервал для собственного ценника.
В контент-маркетинге
Сейчас PR и маркетинг мы делаем своими силами и в основном продвигаемся за счёт контента. Большая часть трафика на статьи приходит с сайтов агрегаторов. Основные: Product Hunt, Reddit, Hacker News, Growth Hackers and Inbound.
Конечно, цель — удержаться в топе как можно дольше и получить больше переходов. Мы изучили алгоритмы, которые используют эти сайты для ранжирования новостей, чтобы понять, как работает их алгоритм и взять от этого по максимуму. Принцип оказался похожим, потому что большинство новостных агрегаторов используют открытый алгоритм Hacker News.
Упрощенная идея в том, что за первые минуты публикации нужно получить достаточное количество голосов. Это должны быть пользователи с высокой «кармой», которые позволят вам выбиться в топ. Как минимум можно попросить поддержку своей команды. И после этого статью лавиной подхватят остальные пользователи сайта.
Со временем алгоритм опускает вашу новость, даже если у неё очень много голосов. К примеру, наша последняя статья продержалась на первой строчке DataTau три дня и только оттуда собрала 1000 переходов. Это при том, что были выходные.
Про загоны
Перфекционизм убивает любой стартап — нас спасает мантра «done better than perfect», или метод прогрессивного джипега Артемия Лебедева. Продукт должен быть готов всегда на 100%, даже если внутри он разработан на 5%. Любую задачу можно быстро выполнить до рабочего состояния — выкатить, а потом улучшать, если останется время.
Благодаря этому подходу мы стали партнёрами Microsoft. Представители Microsoft Teams заинтересовались Statsbot и попросили сделать тестовую интеграцию. Перспектива сотрудничества была неясна, а времени как обычно не хватало даже на приоритетные задачи.
Наш генеральный директор Артем Кейдунов за два часа буквально «на коленках» собрал прототип. Он работал только с одной интеграцией и только на компьютере Артема — но работал. Артем отправил скринкаст в Microsoft, представителям компании понравилось, и мы стали разрабатывать интеграцию.
Вскоре продукт уже работал в бета-тестировании для наших клиентов, потом мы подключили дополнительные системы аналитики. А неделю назад был релиз Microsoft Teams, и Statsbot представили как ключевого партнера.