Как работает GTM в Vercel и его роль в эпоху AI

Как устроен GTM в Vercel?

Получил удовольствие от прослушивания интервью Jeanne DeWitt Grosser в гостях у Lenny, где они обсуждали go-to-market стратегии в эпоху AI.

Мои ключевые заметки:

1) Что такое GTM?

Интересное определение GTM - любая функция, которая затрагивает клиента или выручку —> поэтому это не только продажи или маркетинг, но и cusomer success, саппорт, и партнерства и тп. Вот я также считаю, потому что это все про внешнюю среду и обратную связь с внутренней - продуктом. И нам надо уметь наладить обмен информацией и энергией между ними. В стартапе это очень легко делать, но когда компания вырастает и появляются отделы, потери информации, иногда даже враждебность - эти сигналы или искажаются, или вовсе пропадают.

2) GTM в эпоху AI

В эпоху AI, по мнению Жанн, заметно снижается дифференциация за счет продукта, и ее ответ - experience при продаже. Понравилось, как они в Stripe на первом звонке вместо того, чтобы терроризировать клиента десятками discovery вопросов, вместе строят карту/архитектуру платежей в компании, и как Stipe встраивается; а в Vercel они рассказывают бенчмарки и помогают лучше понять где находится клиент. Клиент уходит с ощущением нового, с пониманием где они, и куда идут. Наш sales autonomy фреймворк - хороший способ это делать, и я знаю что уже некоторые стартапы адаптировали его и под свою область, например, уровни автономии инвесткомпании.

3) Автоматизация входящих запросов с AI

Хороший кейс про то, как они автоматизировали квалификацию входящих запросов, перенаправив 9 из 10 людей, ранее занимавшихся этим, на outbound. Мы буквально на днях запустили нового клиента с таким же кейсом, там 6 BDR (business development representative) занимались inbound и outbound, и теперь смогут сфокусироваться на исходящем поиске. Кстати, на курсе AI sales мы как раз учимся автоматизирвовать эти вещи при помощи n8n и кодинг агентов, поэтому присоединяйтесь, если актуально.

4) Кто такой GTM Engineer?

Так же как во время роста growth hacking-а - а ваш покорный слуга был активным евангелистом этого в 2010е - появился growth hacker, сейчас растет популярность GTM Engineer. Обычно это человек с программерским бэкграундом, который shadow-ит людей и строит AI агентов, чтобы автоматизировать повторяющиеся аспекты go to market-а, высвобождая энергию людей на уникальные и "человеческие" задачи —> ресерч потенциальных клиентов, массовая персонализация, обработка входящих обращений, саппорт и тд и тп.

5) Анализ потерянных сделок - пост-мортем и в реалтайме

Классный пример того, как они юзают Gong для анализа причин потери сделок постфактум: AI анализирует все интеракции по заданной сделке (звонки, письма, Slack) и выявляет общие паттерны, по факту компенсируя количественный анализ качественным. Как раз говорил про это тут.

Но сейчас уже идут к реалтайм анализу, когда по ходу сделки вовремя даются советы и рекомендации (next best action), чтобы повысить вероятность закрытия сделки. Вплодь до подсказок во время звонка. Тоже рассказывал об этом на наших примерах тут

6) GTM-спринты

Очень прикольная идея рассматривать GTM как продукт; потерянные сделки - баги, еженедельные спринты - фикс этих багов; UX - весь процесс взаимодействия клиента с вашими GTM-материалами (сайт, демо, встречи, видео, документаци и тд и тп)

7) Сегментация

Минимальные разрезы сегментации:

1) Размер - потому что разный процесс покупки: small (1 лицо, принимающее решение), medium (небольшая команда), large (комитет)

2) потенциал роста - это особенно важно для consumption бизнес-модели как Stripe, где наш заработок зависит от частоты использования. Почему-то вспомнилась матрица BCG :)

3) допатрибуты, которые устойчиво коррелируют с исходом сделки

Они всем новым сотрудникам при онбординге обьясняют свою сегментацию, так как вся компания, по ее мнению, должна это понимать и учитывать при работе. Вспоминились мои презентации в App in the Air, где я рассказывал кто такой наш клиент. в Vercel это называют KYC - Know Your Customer.

Подписывайтесь на Telegram EDU.