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.

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

Ошибка 1: Отсутствие единой сквозной воронки

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:

  • Маркетологи ориентируются на привлечение трафика и его конверсию.
  • Продакт-менеджеры анализируют, как человек действует внутри продукта, продвигается по Customer Journey.
  • Продакт-маркетологи - переводят с продуктового на маркетинговый и обратно, думают, когда нужно сконвертировать, а когда «подогреть» пользователя.
  • Команда продаж в первую очередь обращает внимание на выручку.
  • Customer Support сосредоточены на отдельных персонах, а не на воронке в целом.

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 :))

Ошибка 2: Хаотичный запуск экспериментов

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.

Как избежать хаотичного тестирования гипотез:

1) Следите за методологией запуска и проведения:

  • Распределяйте эксперименты по времени, чтобы понимать, что конкретно привело/не привело к росту;
  • Разделяйте и нацеливайтесь на разные сегменты: например, тех, кто уже пользуется продуктом, и новых пользователей;
  • Отслеживайте статистическую значимость, чтобы количество пользователей в исследовании было достаточным для достоверных выводов;

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.

Ошибка 3. Низкая скорость запуска экспериментов или тестирования гипотез

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.

Ошибка 4. Некомандная работа

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.

Как преодолеть рассинхрон между командами:

  • Ввести единый для всех отделов реестр экспериментов по поиску точек роста;
  • Планировать и согласовывать запуск гипотез, чтобы те не накладывались друг на друга;
  • Проводить демо о результатах экспериментов — это поможет всем вовлеченным специалистам понять их вклад, проанализировать эффект после запуска и предложить правки;
  • Держать в курсе и вовлекать другие отделы, которым потом нужно будет масштабировать найденные точки роста.

Ошибка 5. Analysis paralysis vs Отсутствие метрик

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:

  • Google Analytics и Яндекс.Метрика — отслеживают посещаемость и поведение пользователей на сайте;
  • Google Tag Manager и ивенты Google Analytics — помогут отследить взаимодействие с контентом: количество кликов, загрузок, просмотров видео и т.п.;
  • Google Search Console — позволяет узнать конкретные поисковые запросы, по которым находят ваш сайт;
  • Amplitude — позволяет смотреть на поведение пользователей в мобильных и веб-приложениях;
  • Яндекс.Вебвизор — бесплатный инструмент, который позволяет проанализировать сессии пользователей, движение по сайту, взаимодействие с формами;
  • Ваша CRM.

Лайфхаки как настроить сбор данных, чтобы не уйти в analysis paralysis:

  • Настройте отслеживание источника лидов и интегрировать эту информацию в CRM. Это первый шаг к сквозной аналитике.
  • Настройте сквозную аналитику — источники лидов, регистраций, количество касаний, с каким контентом был контакт, что делал в продукте и т.д.
  • Для сквозной аналитики понадобится настроить интеграцию данных из нескольких источников. Это можно сделать, например, с помощью Google Data Studio, Tableau, Power BI. У каждой из них есть свои плюсы. Например, Google Data Studio хорош тем, что он бесплатный, имеет готовые интеграции с Google Analytics, Google Ads и другими SaaS-платформами и рекламными кабинетами.

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.

0
2 комментария
Aleksandr Shop

Спасибо большое, очень интересная статья!

Ответить
Развернуть ветку
Irina Radyushkina
Автор

Спасибо!

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда