5 ошибок роста, из-за которых IT-компании теряют время, деньги и позиции

Статья написана в соавторстве с Мэри Ротарь, CEO IAMPM

Привет, меня зовут Ирина Радюшкина, я управляющий партнер GoToMarket.Me — мы помогаем ИТ-компаниям и предпринимателям оценивать новые рынки и продукты, запускать системный маркетинг и продуктовый маркетинг. Уже более 15 лет работаю с SaaS и B2B Enterprise продуктами в России и за рубежом, в т.ч. в SEMrush, Just Al.

Мечта любого директора — чтобы существовала «волшебная таблетка», гарантирующая рост продукта. Но это работает немного по-другому. Рост — история системная.

Разберем на примерах самые частые ошибки, которые мешают сделать процесс роста в ИТ-компаниях понятным и управляемым.

===============

Если поговорить с разными командами, то окажется, что в компании существует много воронок: маркетинговая, сейлзовая, лидген, email-воронка, «пиратская» AARRR и другие. Причем, каждая команда делает упор на собственные показатели:

Получается, что все интенсивно работают, достигают своих целей, но система остается неуправляемой.

Чтобы получить нужный эффект, нужно объединить усилия в систему. Единая сквозная воронка дает возможность планировать рост, видеть слабые места и управлять всеми переменными. Ниже пример такой системной воронки.

Подробнее про то, как построить такую систему и управлять ей, я готовлю отдельную статью, подробно и с примерами (скоро здесь будет ссылка :))

О важности экспериментов слышали все, поэтому часто команды уверены: «без экспериментов рост невозможен». После чего кидаются запускать сразу много экспериментов, причем бессистемно и в разные стороны. Как преодолеть хаос и сколько экспериментов нужно для успеха?

1. Больше экспериментов — больше рост. Бездумное следование этому утверждению часто приводит к одновременному запуску большого количества экспериментов разными командами в компании.

Представим каждую гипотезу в виде отдельного цвета. Мы запускаем желтый и синий эксперимент на одну аудиторию в один и тот же момент времени. В результате два эксперимента смешаются и мы получим зеленый — результат, который не дает понимания, что конкретно повлияло на действия пользователей и какие переменные послужили драйверами роста.

2. Эффективность любых экспериментов оценивать по выручке. Этот принцип будет работать только, если выручка — именно тот показатель, на который влияет эксперимент.

Например, один отдел запускает спецпредложение с целью увеличения продаж подписок, а второй — эксперимент на увеличение активности пользователей внутри продукта. В итоге в результате первого эксперимента выручка получилась гораздо выше, чем в результате второго. Говорит ли это, что первый эксперимент сработал лучше, а второй хуже?

Для релевантных выводов нужно анализировать релевантные показатели: например, в случае эксперимента по запуску спецпредложения – отслеживать количество продаж, а в эксперименте, направленном на активацию, — замерять активность пользователей. Ну и, конечно, не сравнивать теплое с мягким.

1) Следите за методологией запуска и проведения:

2) Корректно выбирайте метрики: максимально близко к показателю, на который влияет эксперимент.

Спроектировать результативный эксперимент поможет data-driven фреймворк DIBB (Data, Insights, Belief, Bet). Работая в SEMrush, я применяла его для постановки и управления реализацией квартальных целей по росту продукта. Но DIBB отлично работает и для запуска новых продуктов и рынков.

Как я уже говорила, запускать несколько экспериментов одномоментно будет ошибкой, но есть и другая крайность — когда компания проверяет слишком мало гипотез и тратит на каждую больше времени, чем нужно.

Перфекционизм и рутина — две противоположные причины, которые могут тормозить запуск экспериментов . В первом случае команда неправильно работает с гипотезой: долго формулирует и оттачивает каждое предположение, обрисовывает виденье и формулировки. Во втором — текучка поглощает настолько, что на проведение экспериментов времени не остается.

Низкая скорость запуска грозит организации отсутствием роста и одна гипотеза в квартал — это несерьезно. Но сколько гипотез оптимально для продукта?

Каким образом количество гипотез влияет на рост, классно отрисовали коллеги из блога semrush.com:

В итоге, возвращаемся к утверждению из предыдущего пункта: «Если нужен рост — экспериментируйте». Важно не застревать на этапе формирования идеи и не бояться тестировать гипотезы, ведь их количество напрямую влияет на развитие компании.

Рост — это кросс-функциональная работа, в которой задействованы все сотрудники компании. Представьте, что на совещании коммерческий директор спрашивает у сейлзов: "Где продажи?". Они говорят, что проблема в маркетологах, которые поставляют «плохих» лидов, но те возражают, что «лидов неправильно обрабатывают».

А продакты, тем временем, просят больше активностей на удержание клиентов в продукте. Тогда все переключаются на отдел поддержки с вопросом: «Почему уходят пользователи?». Команда Customer Support отвечает, что проблема в плохом продукте, который не может заинтересовать клиентов. В итоге все перекладывают ответственность друг на друга, выясняя отношения, — и директор решает нанять growth-хакера, чтобы тот «все быстро решил». А лиды и пользователи, тем временем, уходят...

Чтобы работа не превратилась в «поиск виноватого», нужно определить общее видение и организовать коллаборацию между маркетологами, продуктологами, менеджерами по продажам, службой поддержки. Таким координатором в ИТ-компаниях может выступать продуктовый маркетолог (product marketing manager), который может синхронизировать интересы и активности всех этих команд. А для проработки и поиска новых каналов и точек роста лучше всего запустить выделенную, кросс-функциональную команду роста.

Основное преимущество команды роста — это возможность фокусироваться только на экспериментах, и независимость от других отделов компании.

Конечно, не у всех компаний есть ресурсы для создания выделенной команды роста, но в любом случае, для успеха продукта понадобятся скоординированные усилия всех команд. В этом поможет корпоративная культура и прозрачность процессов.

Работу в отсутствии метрик я бы назвала «путешествием без компаса». Без аналитики невозможно отследить эффективность кампаний, успешность продукта, источники лидов, оценить эксперименты, рассчитать юнит-экономику и т.д.

Но существует и другой вариант — когда мы настолько углубляемся в аналитику, что она становится не инструментом, а самоцелью. И тогда есть риск впасть в аналитический паралич, утопая в потоке информации. Все-таки, чтобы полученные данные имели смысл, важно придерживаться «золотой середины».

Анализ метрик позволяет оценить скорость и направление роста (или не роста :) ), построить прогнозы и принять решения. Кроме измерения своих результатов очень полезно сравнивать себя с другими компаниями - есть классные инструменты для бенчмаркинга.

Среди must-have сервисов для сбора данных:

Наверное, все в какой-то момент сталкивались с ощущением, что работа идет «как-то не так», несмотря на приложенные усилия. Возможно, дело в одной из этих ошибок.

======================

Остаюсь на связи, пишите комментарии здесь или в телеграм. Буду рада подсказать, что можно сделать в вашем случае.

#growth #маркетинг #продактменеджмент