Болевые точки клиентов — это ключевые моменты взаимодействия, которые могут негативно повлиять на удовлетворенность клиентов и снизить их лояльность. Для успешного решения этих проблем компании должны правильно собирать, анализировать и интерпретировать данные. В статье рассматриваются основные шаги, которые помогут бизнесу выявить болевые точки и найти пути их устранения с помощью данных. Сначала важно определить, какие типы информации наиболее полезны: демографические и поведенческие данные, а также отзывы клиентов. Далее идет анализ с использованием современных методов и технологий, таких как кластерный анализ и исследование звонков. Приоритизация проблем позволяет сконцентрироваться на наиболее важных аспектах. Завершает процесс внедрение решений и мониторинг их эффективности.
Качество обслуживания клиентов сегодня является ключевым фактором для компаний, стремящихся оставаться на шаг впереди конкурентов.
У клиентов больше возможностей, чем когда-либо прежде, и они ожидают, что компании будут предоставлять высококачественные продукты и услуги, а также обеспечивать бесперебойный и персонализированный опыт во всех точках взаимодействия. Понимание и решение болевых точек клиентов является важной частью обеспечения превосходного качества обслуживания.
Болевые точки клиентов относятся к проблемам или разочарованиям, которые клиенты испытывают при взаимодействии с продуктом или услугой. Они могут включать в себя что угодно, от запутанного процесса оформления заказа до отсутствия прозрачности в ценообразовании. Неспособность решить эти проблемы может привести к неудовлетворенности клиентов, негативным отзывам и, в конечном итоге, к потере дохода.
К счастью, компании могут использовать данные и аналитику, чтобы лучше понимать болевые точки своих клиентов и улучшать свои продукты и услуги.
Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут определить области для улучшения и разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов.
Шаг 1. Сбор данных о клиентах и отзывов
Чтобы эффективно анализировать болевые точки клиентов, компаниям необходимо собирать различные данные и обратную связь, используя принципы анализа аудитории.
Существует несколько типов данных и отзывов, которые компании могут собирать.
Демография клиентов
Это включает в себя такую информацию, как возраст, пол, местоположение и уровень дохода. Демографические данные могут помочь компаниям лучше понять свою клиентскую базу и адаптировать свои продукты и услуги в соответствии с их потребностями.
Поведение клиентов
Это включает в себя такую информацию, как история покупок, поведение в Интернете и взаимодействие с маркетинговыми кампаниями. Данные о поведении могут помочь компаниям выявить закономерности и тенденции, которые могут быть использованы в стратегиях маркетинга и продаж. Кроме того, альтернативы Excel могут эффективно обрабатывать и анализировать данные о поведении, чтобы получить ценную информацию, которая формирует стратегии маркетинга и продаж.
Отзывы клиентов
Это включает в себя обратную связь, собранную с помощью опросов, отзывов клиентов и мониторинга социальных сетей. Данные обратной связи могут дать ценную информацию о болевых точках клиентов и областях, требующих улучшения.
Для сбора данных о клиентах и отзывов компании могут использовать различные методы, такие как опросы, отзывы клиентов и мониторинг социальных сетей. Опросы могут быть отправлены по электронной почте или размещены на веб-сайте компании и могут использоваться для сбора отзывов о конкретных продуктах, услугах или общем опыте клиентов.
Отзывы клиентов можно найти разных. платформах и в социальных сетях, и они могут дать представление о том, что клиентам нравится и не нравится в бизнесе. Мониторинг социальных сетей включает в себя отслеживание разговоров в социальных сетях для определения настроений и отзывов клиентов.
При работе с комментариями и отзывами в Интернете важно быть очень осторожным, чтобы не пропустить ни одного предоставленного отзыва. Вот почему опытные компании предпочитают использовать сервис ответов на отзывы. Эта услуга помогает им эффективно обрабатывать онлайн-отзывы и даже может улучшить репутацию бренда и повысить лояльность.
Они также могут использовать инструменты JavaScript для веб-скрейпинга, чтобы получить дополнительную информацию из онлайн-источников и улучшить понимание предпочтений клиентов.
Облегчая клиентам обратную связь и ответ на их проблемы, компании могут укрепить отношения со своими клиентами и получить ценную информацию об их болевых точках.
Шаг 2. Анализ болевых точек клиентов и отзывов
После того, как компании собрали данные и отзывы, следующим шагом будет их анализ, чтобы выявить болевые точки клиентов и области для улучшения. Собранные данные могут указывать на то, что компании необходимо использовать системы обработки информации, чтобы улучшить качество обслуживания.
Существует несколько методов, которые можно использовать для анализа данных и отзывов клиентов.
Анализ звонков
Это включает в себя использование инструментов обработки естественного языка (NLP) для анализа отзывов клиентов на предмет тональности, контекста и тем. Анализ текста может помочь компаниям выявить закономерности и тенденции в отзывах клиентов и получить более глубокое понимание болевых точек, с которыми сталкиваются клиенты.
Кластерный анализ
Это включает в себя группировку клиентов на основе общих характеристик, таких как демографические данные или поведение. Кластерный анализ может помочь компаниям определить различные сегменты своей клиентской базы и адаптировать свои продукты и услуги к потребностям каждой группы.
Регрессионный анализ
Это включает в себя изучение взаимосвязи между различными переменными, такими как удовлетворенность клиентов и покупательское поведение. Регрессионный анализ может помочь компаниям определить факторы, влияющие на поведение и удовлетворенность клиентов.
В дополнение к этим методам компании также могут использовать инструменты визуализации данных для выявления ключевых болевых точек клиентов или целых цепочек значимых событий с помощью технологии SalesAI Process Minng. Инструменты визуализации данных, такие как диаграммы и графики, могут помочь компаниям легче выявлять тенденции и закономерности в данных о клиентах и обратной связи. Например, компания может использовать линейчатую диаграмму для визуализации частоты жалоб конкретных клиентов или тепловую карту, чтобы показать географическое распределение болевых точек клиентов.
Извлечение цепочек значимых событий с помощью SalesAI Process Mining
Используя эти методы для анализа данных и отзывов клиентов, компании могут получить более глубокое понимание своих болевых точек и разработать стратегии для их решения, а также обеспечить превосходный рабочий процесс поддержки клиентов.
Шаг 3. Определение приоритетности болевых точек для решения
Не все болевые точки одинаковы, и компаниям необходимо расставлять приоритеты, какие из них следует решить в первую очередь. Расстановка приоритетов в болевых точках может помочь вам более эффективно распределять ресурсы и оказывать наибольшее влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов.
Существует несколько методов, которые можно использовать для определения приоритетности болевых точек на основе данных и аналитических выводов.
Анализ влияния и усилий
Это включает в себя ранжирование болевых точек на основе их потенциального влияния на удовлетворенность и лояльность клиентов, а также усилий, необходимых для их устранения. Болевые точки с высокой отдачей и низкими усилиями должны быть приоритетными в первую очередь, в то время как точки с низкой отдачей и большими усилиями должны быть менее приоритетными.
Сегментация клиентов
Это включает в себя определение приоритетности болевых точек на основе потребностей и предпочтений различных сегментов клиентов. Например, если компания определяет болевую точку, характерную для определенного сегмента клиентов, она может уделить приоритетное внимание устранению этой болевой точки для повышения удовлетворенности и лояльности среди этой группы.
Анализ пожизненной ценности клиента (CLV)
Это включает в себя определение приоритетности болевых точек на основе потенциального влияния на CLV. Болевые точки, которые могут привести к оттоку клиентов или снижению CLV, должны быть приоритетными по сравнению с другими болевыми точками.
Расставляя приоритеты для болевых точек на основе данных и аналитики, компании могут принимать стратегические решения о том, на чем сосредоточить свои усилия и ресурсы. Это может помочь компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, повысить удовлетворенность и лояльность клиентов и, в конечном итоге, стимулировать рост доходов. Они также могут использовать программное обеспечение для работы с клиентами для оптимизации всех этих рабочих процессов и беспрепятственного получения ценной информации о клиентах.
«Анализ данных и отзывов клиентов имеет важное значение для выявления и устранения болевых точек клиентов. Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут получить более глубокое понимание потребностей и болевых точек своих клиентов, а также разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов. Такие методы, как анализ текста, кластерный анализ и визуализация данных, могут помочь компаниям легче выявлять тенденции и закономерности в данных о клиентах и отзывах. Расставляя приоритеты для болевых точек на основе данных и идей, компании могут более эффективно распределять свои ресурсы и оказывать наибольшее влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов».
Шаг 4. Внедрение решений для устранения болевых точек
После того, как компания определила болевые точки своих клиентов, следующим шагом является внедрение стратегий для их устранения.
Существует несколько стратегий, которые вы можете использовать для решения проблемных точек, таких как улучшение информации о продукте, оптимизация процессов оформления заказа и улучшение поддержки клиентов.
Улучшение информации о продукте
Одной из распространенных болевых точек для клиентов является недостаток информации о продукте. Компании могут решить эту проблему, предоставив более подробные описания продуктов, изображения и видео. Это может помочь клиентам принимать более обоснованные решения о покупке и снизить вероятность возвратов или жалоб. Таким образом, предприятиям следует извлекать данные Amazon с помощью Python для сбора информации о конкурентах и улучшения информации о своих продуктах, улучшая общее качество обслуживания клиентов.
Оптимизация процессов оформления заказа
Еще одна распространенная проблема для клиентов — медленный или сложный процесс оформления заказа. Компании могут решить эту проблему, упростив процесс оформления заказа, предложив несколько вариантов оплаты и сократив количество шагов, необходимых для совершения покупки. Это может помочь улучшить качество обслуживания клиентов и снизить процент брошенных корзин.
Повышение уровня поддержки клиентов
Плохая поддержка клиентов является серьезной проблемой для многих клиентов. Компании могут решить эту проблему, улучшив свои процессы поддержки клиентов, например, предлагая более быстрое время ответа, более персонализированную поддержку и несколько каналов поддержки (например, электронная почта, телефон, чат). Это может помочь повысить удовлетворенность клиентов и снизить уровень оттока.
Лучшие практики внедрения решений
При внедрении решений для устранения болевых точек вы можете следовать передовым практикам для обеспечения успеха. Некоторые из них следующие.
Начинаем с малого
Бизнесу следует начинать с небольших, управляемых изменений, а не пытаться решить все болевые точки сразу. Это может помочь обеспечить успешное внедрение изменений и не нарушить качество обслуживания клиентов.
Вовлечение заинтересованных сторон
Компании должны вовлекать ключевые заинтересованные стороны, такие как сотрудники и клиенты, в процесс разработки решения. Это может помочь гарантировать, что решения соответствуют потребностям клиентов и что сотрудники заинтересованы в успехе изменений.
Измерение успеха
Компании должны измерять влияние решений на удовлетворенность и лояльность клиентов. Это может помочь определить области для дальнейшего улучшения и гарантировать, что изменения окажут положительное влияние на бизнес.
Это было бы легко понять, если бы мы могли взглянуть на некоторые предприятия и понять, как они успешно решают проблемы клиентов.
Тематические исследования
Чтобы понять, как компании могут использовать данные и аналитику для решения проблем клиентов, давайте рассмотрим несколько реальных примеров анализа болевых точек клиентов:
Пример 1: Amazon
Amazon известна своим клиентоориентированным подходом и использует данные и отзывы для выявления мест, в которых находятся болевые точки клиентов.
Например, Amazon использует отзывы клиентов, чтобы определить общие болевые точки с продуктами, а затем работает с продавцами для решения этих проблем. Amazon также использует данные для персонализации клиентского опыта, например, рекомендуя продукты на основе прошлых покупок и истории просмотров.
Извлеченные уроки: Успех Amazon в значительной степени обусловлен ее ориентацией на клиентский опыт. Используя данные и отзывы клиентов для выявления и устранения проблемных точек, Amazon смогла повысить лояльность клиентов и развивать свой бизнес.
Пример 2: Zappos
Zappos — это интернет-магазин обуви и одежды, известный своим исключительным обслуживанием клиентов. Zappos использует данные о клиентах для персонализации клиентского опыта и проактивного решения проблем.
Например, Zappos предлагает бесплатный возврат и обмен, что снижает риск для клиентов и облегчает им покупку на сайте.
Извлеченные уроки: Успех Zappos в значительной степени обусловлен ориентацией на обслуживание клиентов. Используя данные о клиентах для упреждающего решения проблемных точек, Zappos создала базу лояльных клиентов и отличается от конкурентов.
Заключение
Клиентский опыт стал ключевым дифференциатором в сегодняшней высококонкурентной бизнес-среде, и понимание и устранение болевых точек клиентов имеет решающее значение для обеспечения превосходного клиентского опыта.
Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут определить области для улучшения и разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов. Такие методы, как анализ текста, кластерный анализ и визуализация данных, помогут вам лучше понять потребности и болевые точки ваших клиентов.
Расставляя приоритеты по болевым точкам на основе данных и аналитики, вы можете более эффективно распределять свои ресурсы и оказывать наиболее значительное влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов, что в конечном итоге приведет к росту доходов.
Если вы хотите более эффективно выявлять и решать проблемы ваших клиентов, обратите внимание на решения SalesAI. Это поможет вашему бизнесу улучшить клиентский опыт и повысить лояльность.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Технологии речевой аналитики — это решения, которые анализируют звонки и диалоги в компаниях для извлечения полезной информации. В последние годы это становится важнейшим инструментом для бизнеса, особенно для быстрорастущих компаний. Меняющиеся ожидания клиентов, повышение конкуренции и необходимость эффективного управления ресурсами требуют от компаний применения передовых технологий для оптимизации процессов. В этом контексте речевая аналитика выходит на первый план.
Зачем нужна речевая аналитика?
Современные технологии речевой аналитики позволяют выявлять ключевые моменты из звоноков: обработка возражений, качество работы менеджеров, удовлетворенность клиентов. Основная цель — оптимизация процесса общения с клиентами и улучшение бизнес-процессов.
Эти данные позволяют принимать управленческие решения, которые ведут к снижению затрат и повышению качества обслуживания.
Технологии речевой аналитики
Существуют разные подходы к речевой аналитике, которые используются в зависимости от задач компании:
Транскрипция и анализ текста: метод заключается в том, что звонки переводятся в текст, который анализируется на наличие ключевых слов и фраз. Помогает выявлять, как менеджеры отвечают на возражения, следуют ли они скриптам, и какие темы чаще всего затрагиваются в разговоре.
Анализ тональности: технология позволяет определять эмоциональную окраску разговоров — довольны ли клиенты, напряжены или, возможно, недовольны. Это особенно важно для повышения удовлетворенности клиентов и профилактики конфликтных ситуаций.
AI-анализ: Современные решения используют искусственный интеллект для автоматического анализа звонков в реальном времени. AI помогает оценивать качество взаимодействий с клиентами и предлагать рекомендации по улучшению. Например, если клиент высказал возражение, AI может подсказать менеджеру оптимальный ответ, основываясь на предыдущем успешном опыте обработки подобных ситуаций.
Чем отличаются технологии речевой аналитики?
Каждая технология имеет свои особенности и области применения. Например:
Транскрипция полезна для создания отчетов и автоматической оценки соответствия скриптам. Она помогает следить за тем, чтобы менеджеры следовали определенным шаблонам общения, но не всегда позволяет глубоко анализировать контекст разговора.
Анализ тональности помогает выявить эмоциональное состояние клиента, что особенно важно в обслуживании клиентов и продажах, где эмоциональная связь с клиентом имеет огромное значение. Эта методика позволяет предсказать риск потери клиента.
ML-аналитика позволяет не просто анализировать прошлые разговоры, но и в реальном времени подсказывать менеджерам лучшие сценарии поведения. Это наиболее прогрессивный метод, который интегрируется с CRM и помогает анализировать лидов, прогнозировать успешность сделок и улучшать конверсии.
Как выбрать лучшее решение для вашего бизнеса?
На рынке существует множество решений для речевой аналитики, и выбор зависит от специфики бизнеса. При выборе системы стоит учитывать:
Способность анализировать как текстовые данные, так и эмоциональные аспекты разговоров.
Возможности AI для анализа звонков в реальном времени.
Гибкость настроек и возможность адаптации под бизнес-процессы вашей компании.
Полный обзор технологий речевой аналитики России 2024-2025
Если вы хотите узнать больше о современных решениях в сфере речевой аналитики, присоединяйтесь к нашему вебинару23 октября. Мы сделаем полный обзор рынка, проведем анализ текущих технологий и расскажем, как выбрать лучшее решение для вашего бизнеса. Не упустите возможность внедрить передовые технологии для повышения эффективности вашего отдела продаж!
Также вас ждет на мероприятии:
10 самых частых ошибок в скриптах продаж: Эксперты-скриптологи раскроют секрет, почему ваши скрипты не работают. Они покажут, как их улучшить для увеличения выручки уже в первые месяцы.
Эффективные скрипты без превращения менеджеров в роботов: как выстроить масштабируемый процесс продаж с индивидуальным подходом к клиентам.
Новая технология обработки возражений: SalesAI представят уникальные разработки для анализа и контроля возражений во время звонков, чтобы каждый звонок был результативным.
Кейс внедрения нейросети: Вы узнаете, к чему на самом деле привело внедрение нейросети в отдел продаж крупной компании.
Yandex Cloud о речевых технологиях: Узнайте, как Yandex SpeechKit помогает бизнесу с помощью голосовых технологий.
25 инсайтов из звонков с помощью нейросети: Научитесь анализировать звонки менеджеров и превращать данные в решения для повышения продаж.
Возражения клиентов — это один из самых важных и критических моментов в процессе продаж. Грамотно обработанные возражения могут превратить сомневающегося клиента в покупателя, но если на них не обратить внимание, это может привести к потере потенциального клиента. Однако, как гарантировать, что каждый звонок менеджера контролируется и возражения всегда обрабатываются на высоком уровне?
ИИ дает возможность кардинально изменить подход к контролю работы менеджеров по продажам, и искусственный интеллект играет в этом ключевую роль. Давайте разберем, какие методы использовались ранее и как современные технологии могут улучшить процесс.
Традиционные методы контроля звонков: почему они не работают?
Руководители отделов продаж долгое время полагались на прослушивание звонков и оценку работы менеджеров вручную. В лучшем случае выборочно, поскольку анализ всех звонков — это огромная работа, которая требует колоссальных ресурсов.
Основные проблемы традиционных методов контроля возражений клиентов:
Выборочный контроль: Невозможно прослушивать каждый звонок. В итоге множество возражений остаются незамеченными, а ошибки менеджеров повторяются.
Человеческий фактор: Оценка эффективности обработки возражений часто субъективна, так как разные сотрудники могут иметь разные подходы к анализу звонков.
Задержка в обратной связи: Проблемы в обработке возражений могут быть выявлены слишком поздно, когда клиент уже потерян.
Таким образом, традиционные методы контроля уже не справляются с возросшими требованиями к скорости и качеству анализа звонков.
Как контролировать возражения клиентов с помощью нейросети?
С появлением нового поколения технологий речевой аналитики, появилась возможность полностью автоматизировать анализ звонков.
Качество Обработка возражений клиентов каждым менеджером
Автоматизировать контроль всех звонков, а не только выборочных. Нейросеть анализирует все звонки без исключений, что исключает возможность пропустить важные моменты.
Мгновенно выявлять ошибки в обработке возражений. Нейросеть не просто фиксирует факт возражения, но и оценивает, насколько эффективно менеджер справился с его обработкой. Это позволяет вам своевременно корректировать работу команды и обучать сотрудников.
Анализировать тональность диалога. Система может оценивать эмоциональное состояние клиента, что помогает глубже понять его реакцию и улучшить взаимодействие.
Анализ звонков — это золотая жила данных, которую многие компании игнорируют. В каждом разговоре с клиентом скрыты паттерны, которые могут существенно повлиять на конверсию и успех сделок. SalesAI предлагает инновационный подход с использованием Process Mining для детального анализа аудиозаписей и метаданных звонков. Эта технология помогает выявить ключевые моменты общения с клиентами, определить узкие места в воронке продаж и даже предсказать вероятность заключения сделки. Process Mining становится незаменимым инструментом для компаний, стремящихся повысить эффективность своих продаж и оптимизировать процессы взаимодействия с клиентами.
Тысячи переговоров с клиентами ежедневно проходят через менеджеров по продажам и CRM, но далеко не все компании понимают, как можно извлечь из этих разговоров полезные данные. Одним из самых перспективных способов анализа звонков является SalesAI Process Mining — метод, который помогает не просто собирать информацию о звонках, но и раскрывать их скрытые паттерны, прогнозировать результаты сделок и повышать эффективность работы команды.
Потенциал старых звонков для бизнеса
На первый взгляд звонки могут показаться лишь кратковременными взаимодействиями с клиентом. Однако каждый из них содержит в себе множество данных: ответы на возражения, обсуждение условий сделки, тональность общения и даже факторы, влияющие на заключение сделки. Современные технологии позволяют взглянуть на эти данные с другой стороны.
Process Mining — это метод анализа бизнес-процессов, который использует цифровые следы, оставленные в информационных системах. В случае звонков это аудиозаписи, метаданные, текстовые расшифровки и логи действий менеджеров. Технология Process Mining, примененная к звонкам, позволяет:
Выявить скрытые паттерны: Анализируя сотни и тысячи звонков, можно выявить ключевые моменты, где сделки имеют наибольшие шансы на успех или провал.
Анализировать эффективность возражений: Process Mining позволяет оценить, насколько эффективно менеджеры обрабатывают возражения, и какие сценарии наиболее успешны.
Предсказывать сделки: Используя исторические данные звонков, Process Mining может предсказывать вероятность заключения сделки на основе начального этапа диалога с клиентом.
Оптимизировать процесс общения: Process Mining помогает структурировать процесс общения менеджеров с клиентами и выявить, на каких этапах теряются потенциальные клиенты.
Какие возможности открывает SalesAI Process Mining для отдела продаж?
Прозрачность бизнес-процессов: Process Mining делает прозрачными все этапы общения с клиентом, позволяя руководителям видеть узкие места в процессе продаж и исправить их.
Повышение конверсии: Выявление закономерностей успешных сделок помогает обучать менеджеров по продажам и внедрять скрипты, которые будут приводить к реальным результатам.
Управление возражениями: Анализ тысяч звонков выявляет наиболее частые возражения клиентов и позволяет заранее подготовить менеджеров к их обработке, снижая риски потери клиента.
Индивидуальный подход: Process Mining помогает строить индивидуальные профили клиентов на основе их предыдущих взаимодействий с компанией. Это помогает создать персонализированные предложения и повысить лояльность клиентов.
Пример использования SalesAI Process Mining
В ходе исследования, которое проводила команда SalesAI для компании, застройщика премиум и эконом, мы обнаружили важную закономерность: клиенты премиум-сегмента не готовы рассматривать варианты в других районах города, в то время как в более доступном сегменте покупатели проявляют большую гибкость. Это понимание помогает менеджерам точнее выстраивать коммуникацию с разными группами клиентов, а компании адаптировать предложения и маркетинговые стратегии с учетом специфических потребностей каждого сегмента.
Почему стоит обратить внимание на старые звонки?
Старые записи разговоров с клиентами — это не просто архивные материалы. В них скрыта бесценная информация, которая может значительно улучшить текущие процессы продаж. Process Mining позволяет выявить, какие действия и реплики менеджеров приводят к сделкам, а какие, наоборот, заставляют клиентов отказаться от сотрудничества. Это дает бизнесу возможность не только исправлять ошибки, но и предсказывать поведение клиентов на основе уже имеющихся данных.
Хотите узнать больше о том, как искусственный интеллект и SalesAI Process Mining могут трансформировать ваш отдел продаж?
Присоединяйтесь к нашему вебинару 23 октября 2024 в 11:00, организованному совместно с Yandex Cloud.
Что еще вас ждет на мероприятии:
Ошибки при создании скриптов — эксперты раскроют основные причины неработающих скриптов и поделятся методами, как их улучшить без потери индивидуального подхода к клиентам.
Технологии нейросетей для контроля возражений — вы познакомитесь с новыми инструментами, которые помогают анализировать обработку возражений в каждом звонке и автоматически фиксировать их наличие.
Кейсы внедрения ИИ в отделы продаж — коммерческий директор компании “Автостронг-М” поделится своим опытом использования искусственного интеллекта и расскажет, как это повлияло на рост показателей бизнеса.
Технологии речевой аналитики 2024-2025 — мы подробно разберем рынок речевой аналитики и расскажем, какие инструменты могут дать максимальный эффект для вашего бизнеса.
Доклад от Yandex Cloud — эксперты представят возможности Yandex SpeechKit и объяснят, как голосовые технологии могут сделать процессы продаж и контроля эффективнее.
В современном бизнесе происходит смена парадигмы: передовые технологии проникают в различные сегменты бизнеса. И маркетинг, конечно же, не является исключением. Столкнувшись с такими проблемами, как неэффективное управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), управление данными и оптимизация продаж, компании все чаще обращают свое внимание на технологии искусственного интеллекта (ИИ).
Какие же проблемы успешно решаются при использовании нейросети? Ниже перечислим только основные и общие для многих видов бизнеса.
1. Потеря лидов и низкая конверсия
Вы тратите все больше на рекламу, лиды приходят, но более 70% квалифицированных лидов теряется уже на этапе. Решение вполне прозаично: необходимо найти способ для анализа данных о поведении клиентов, персонализации предложений и оптимизации целевых рекламных кампаний, что приведет к увеличению конверсии.
2. Низкая продуктивность и высокие затраты времени на рутину
По данным SalesForce, средний сейлз 64% своего рабочего времени тратит на рутину, вроде: заполнения карточек в CRM, составление КП фоллоуапов по итогам втсречи, внесение корректировок в КП1. Еще раз: более четырех часов ежедневно уходят на действия, которые уже сейчас можно успешно автоматизировать.
Проблема заключается в том, чтобы точно прогнозировать поведение клиентов, а также автоматизировать часть процессов для сокращения цикла сделки.
4. Как получить более эффективный скоринг лидов без цифрового следа
Внедрение эффективного лид-скоринга дает возможность: ускорить закрытие сделок в 5 раз, значительно повысить коэффициент конверсии SQL в продажу, снизить CAC и за счет этого увеличить прибыль.
И тут важно отметить ряд серьезных проблем: многие используемые системы скоринга слишком сложны и затратны. Решение лежит в области разработки нейросетевых моделей, которые могли бы анализировать не только цифровой след, но и другие данные, например, ответы лида на вопросы менеджера (SDR) во время Discovery звонка.
5. Невозможность контролировать звонки
Серьезной проблемой, с которой сталкиваются многие компании, является наличие неадекватных данных в их CRM-системах. Более того, многие компании теряют более 50% лидов из-за отсутствия качественной информации и аналитики продаж.
Да, об этом мы уже писали в нашем блоге. Все сводится к трем основным проблемам:
Нет данных. По оценке Salesforce, 20% записей в CRM невозможно использовать, так как там присутствуют серьезные ошибки. По нашей статистике, около 90% информации, хранящейся в CRM, может быть неточной, что серьезно затрудняет процессы анализа и принятия решений.
Субъективные искажения в CRM. Менеджеры, заполняя CRM, вносят неточную информацию, привнося эмоции и просто забывают детали. В итоге РОП не может использовать эти данные для анализа. Многие руководители основывают свои решения на субъективном опыте и интуиции. Хотя иногда это и эффективно, но полагаться на точные цифры и объективную перспективу более выгодно. Однако получение этих данных традиционными способами зачастую недоступно большинству менеджеров, а анализ требует значительных затрат времени и умственных усилий. Что, если бы данные были легко доступны и предварительно обработаны для менеджера по продажам?
Контроль качества невозможен. Контроль 100% звонков невозможен и прослушка отнимает много времени стоит очень дорого. По статистике, в большинстве компаний прослушивается менее 5% звонков менеджеров по продажам.
Эти проблемы можно решить, внедрив системы нейросетевого анализа звонков с функциями распознавания речи, анализа эмоций и оценки качества обслуживания для повышения эффективности звонков и управления данными.
6. Плохая работа менеджеров по продажам с лидами, которые привел маркетинг
Выход простой: оперативная обратная связь каждому менеджеру и обучение менеджеров по продажам.
Довольно эффективно работают обучающие программы, основанные на нейросетях, для анализа и прогнозирования поведения клиентов, а также оптимизации коммуникаций и стратегий продаж.
Сегодня менее 10% компаний опираются и активно развивают новый подход, который базируется на использовании точных данных. Любой маркетолог для оценки ситуации предпочтет таблицы и графики, а не голос интуиции, который не всегда помогает принимать эффективные решения. Поэтому нейросети играют все более важную роль в маркетинге и продажах, помогая компаниям улучшить свои стратегии и достичь более высоких результатов.
Примеры использования искусственного интеллекта в маркетинге
Давайте рассмотрим несколько примеров успешного использования нейронных сетей известными компаниями в маркетинге.
Amazon
Amazon широко использует нейросети для персонализации рекомендаций продуктов своим клиентам. Алгоритмы машинного обучения анализируют предпочтения покупателей, исходя из их предыдущих покупок и поведения на сайте, чтобы предложить им подходящие товары. Благодаря этому подходу Amazon значительно увеличил конверсию и объем продаж.
Netflix
Netflix успешно применяет нейросети для рекомендации контента своим абонентам. Алгоритмы анализируют просмотренные фильмы и предпочтения пользователей, что позволяет сервису предлагать персонализированный контент и удерживать аудиторию. Это позволило значительно увеличить количество просмотров фильмов и сериалов. Компания также внедряет нейросети для генерации на основе анализа предпочтений аудитории собственных производственных проектов.
Google
Google использует нейронные сети для улучшения своих рекламных продуктов. Например, алгоритмы машинного обучения помогают оптимизировать показы рекламы в реальном времени, а также повышают эффективность таргетинга объявлений.
Tesla
Tesla интегрирует нейросети в свои автомобили для улучшения автопилота и других автономных функций. Благодаря алгоритмам глубокого обучения, Tesla создает передовые системы безопасности и управления для своих электрических автомобилей.
Uber
Uber использует ИИ для оптимизации процесса прогнозирования спроса на услуги такси и их распределения. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о заказах, погодных условиях, событиях в городе и других факторах, чтобы предсказывать и оптимизировать работу водителей и тарифы в реальном времени.
Coca-Cola
Компания Coca-Cola с помощью ИИ вначале проанализировала вкусы и предпочтениях миллионов потребителей по всему миру, чтобы создать рецепт нового напитка. Так появился довольно успешный проект Cherry Sprite.
Airbnb
Airbnb применяет нейросети для улучшения рекомендательных систем на своей платформе. Алгоритмы анализируют предпочтения пользователей, отзывы о жилье и другие данные, чтобы предложить пользователям наиболее подходящие варианты проживания. Это помогает увеличить конверсию бронирований и улучшить пользовательский опыт.
Первые выводы и прогнозы
Применение нейронных сетей требует качественных данных и глубокого понимания бизнес-процессов. Для маркетологов и руководителей отделов продаж важно понимать потенциал и преимущества использования искусственного интеллекта в своей деятельности. Изучение успешных кейсов поможет внедрить нейросети с максимальной пользой для бизнеса.
Использование нейросетей в маркетинге и продажах дает компаниям значительные преимущества, такие как улучшение персонализации, оптимизация процессов и повышение эффективности рекламных кампаний. Понимание принципов работы нейросетей и их применение в соответствии с бизнес-целями становится все более важным для успешного развития компаний в современном цифровом мире.
Сегодняшние технологии уже позволяют нам решать многие бизнес-задачи, с которыми мы сталкиваемся. В связи с этим крайне важно задуматься о будущем. Какие технологии будут использоваться в ближайшие годы? Кого заменят роботы в первую очередь: сотрудников отдела продаж или менеджеров по работе с клиентами? Какой квалификацией должен обладать сотрудник отдела продаж, чтобы его не вытеснила нейросеть?
Эти и многие другие вопросы мы обсудим на нашем вебинаре, который проведем совместно с Алексеем Бирюковым, генеральным директором Andata — облачного сервиса, специализирующегося на аналитике и оптимизации рекламных кампаний с помощью искусственного интеллекта.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
По статистике, 70% компаний терпят неудачу из-за неоптимального юзабилити. Пользователи ожидают от продуктов, которые они собираются приобрести, осмысленного опыта, который “показывает, а не рассказывает”.
За последние несколько лет произошел радикальный сдвиг в том, как люди используют и покупают программное обеспечение. Хороший пользовательский опыт, который приводит пользователя к ощущению ценности без помощи рук, сейчас гораздо важнее, чем в прошлом.
Другими словами, мы переживаем эпоху управления продуктами, которая пришла на смену эпохе маркетинга и продаж. Так ли это?
Об этом мы и поговорим в данной статье:
Особенности подхода, ориентированного на продукт
Чем продуктовый подход отличается от подхода, основанного на продажах?
Чем продуктовый подход отличается от маркетингового?
Особенности подхода, ориентированного на продукт
Product-led growth (PLG) – это относительно новый термин, популяризированный компанией OpenView Venture Partners. Когда компания-разработчик программного обеспечения выбирает в качестве стратегии выхода на рынок продуктовый рост, это означает следующее:
Приобретение новых пользователей, удержание существующих и расширение пользовательской базы осуществляется за счет использования продукта и клиентского опыта.
Расширение
Конверсия
Приобретение
Такие компании, как Calendly, Expensify, Slack и Dropbox, – лишь некоторые из SaaS-компаний, которые использовали продуктовый рост в качестве основного драйвера приобретения, удержания и расширения.
Благодаря PLG современным софтверным компаниям удается снизить накладные расходы за счет значительного сокращения затрат на маркетинг и продажи. На данном этапе давайте посмотрим, каковы некоторые из основных характеристик подхода, ориентированного на продукт.
Рост, ориентированный на продукт, идеально подходит для продуктов самообслуживания и транзакционных продуктов
Важно понимать, что подход, ориентированный на продукт, обеспечивает согласованность действий в масштабах всей компании таких команд, как маркетинг, продажи, клиентский успех, проектирование и дизайн.
При этом PLG – это не способ заменить маркетинг, продажи или успешную работу с клиентами, а лишь методология, позволяющая заставить все эти команды работать вместе для достижения определенной цели. В конце концов, продуктовый рост работает в основном для самообслуживаемых продуктов, предназначенных в основном для малого бизнеса.
Если продукт сложный и имеет сложный процесс покупки, то, безусловно, требуется более традиционный подход к росту. На следующем графике представлены три модели продаж SaaS:
Цена продукта и сложность процесса продаж определяют, может ли PLG работать в вашей компании.
PLG – это компании, работающие в сфере транзакций и самообслуживания, в то время как корпоративные продукты требуют более традиционного подхода к росту.
Продуктовые компании связывают объем вовлеченности пользователей с выручкой
Важной характеристикой растущих компаний, ориентированных на продукт, является связь объема вовлеченности пользователей с выручкой. Предлагая модель ценообразования, основанную на метрике ценности, вы можете:
Обучать пользователей тому, как использовать ваш продукт
Дать им правильные стимулы, чтобы они продолжали пользоваться вашим продуктом.
Метрика ценности должна быть интуитивно понятна пользователю и должна правильно расти вместе с клиентом.
В качестве примера опять приведем Slack. Slack связывает ценность, которую пользователи получают от продукта, с тем, сколько они готовы за него заплатить.
То, что плата взимается только за пользователей, которые активны в вашем аккаунте, является справедливым:
Справедливо, поскольку вы платите за ценность, а не за использование.
Возможность создания эффекта вирусности на уровне продукта.
Перейдем к следующей характеристике PLG-компаний:
Компании, ориентированные на продукт, имеют более широкую верхнюю часть воронки (TOFU)
Рост, ориентированный на продукт, позволяет SaaS-компаниям иметь более широкую верхнюю часть воронки. Конечно, расширение TOFU не поможет, если пользовательский опыт не является ценным. Следует помнить, что 39% компаний среднего размера изменили свой стек приложений в период 2017-2018 годов.
Это означает, что пользователи не будут долго работать с вашим продуктом, если не получат от него мгновенной пользы.
Тем не менее, PLG-подход позволит вам расширить верхнюю часть воронки и привлечь большее количество пользователей к вашему продукту. Конечно, это происходит благодаря тому, что ваша модель ценообразования (freemium или free trial) в основном работает как модель приобретения.
Freemium – это модель приобретения (пользователей), а не модель получения дохода.
Таким образом, вы сможете привлечь больше пользователей и улучшить свой продукт на основе их отзывов.
Компании, ориентированные на продукт, имеют более низкую стоимость привлечения клиентов (CAC)
Freemium может стать потрясающим двигателем привлечения клиентов, открывая верхнюю часть воронки и вдвое снижая стоимость привлечения клиентов (CAC) в период, когда в целом по отрасли наблюдается рост CAC.
Компании, которым удается найти соответствие между продуктом и рынком (PMF) и использовать рост, ориентированный на продукт, способны поддерживать низкую стоимость привлечения клиентов. Это, конечно, противоречит тому факту, что за последние пять лет стоимость привлечения клиентов (CAC) выросла на 50% в B2B и B2C.
Для компаний, использующих модель freemium, затраты увеличиваются лишь на 25%.
Freemium CAC в абсолютном выражении почти на 15% ниже, чем free trial CAC, что гораздо ближе к компаниям, не использующим ни одну из этих стратегий.
Несмотря на эту разницу, free trial и freemium – модели приобретения PLG – имеют значительно более низкий CAC, чем другие модели.
Чем рост за счет продукта отличается от роста за счет отдела продаж?
Теперь, когда мы рассмотрели основы продуктового роста (PLG), давайте посмотрим, в чем его основные отличия от подхода, основанного на продажах.
Прежде чем мы начнем, позвольте мне еще раз сказать, что product-led не является заменой sales-led.
В этом контексте я не собираюсь убеждать вас в том, что управление продуктом лучше, чем управление продажами. Вместо этого я собираюсь дать вам четыре точки разграничения между подходом, основанным на продукте, и подходом, основанным на продажах.
Давайте посмотрим, что это за четыре точки отличия.
Точка отличия №1: продукт ведет пользователя к значимому результату в режиме самообслуживания
Первое отличие продуктового подхода от подхода, основанного на продажах, заключается в том, что продуктовый подход приводит пользователя к значимому результату в режиме самообслуживания. Примерами значимых результатов могут быть:
Отправка первой email-цепочки нескольким подписчикам (средства автоматизации email-рассылки, например Mailchimp).
Создание первого канала и общение с коллегами (инструменты для командного общения, например Telegram)
Проведение исследования ключевых слов и поиск возможностей для их использования (Ahrefs или другие инструменты исследования ключевых слов).
Способ достижения этой цели заключается в том, чтобы в кратчайшие сроки довести пользователей от точки А (подписка на бесплатную пробную версию или freemium-аккаунт) до точки Б (значимый результат) – это называется AHA! moment.
Если компании, использующие подход, ориентированный на продукт, могут добиться этого с помощью бамперов (бамперы продукта и бамперы разговора), то компаниям, ориентированным на продажи, необходимо обеспечить человеческую помощь для того, чтобы пользователь своевременно достиг первого значимого результата.
Следует помнить, что в настоящее время пользователи стремятся к самообразованию, то есть хотят научиться пользоваться продуктом самостоятельно. Разумеется, самонаправляемый ввод в курс дела подходит не для всех продуктов и не для всех пользователей. Некоторые примеры, когда самостоятельное обучение может не сработать:
Продукт является сложным и требует помощи человека
Пользователь не обладает достаточным опытом или знаниями для использования продукта
Рынок еще не созрел – не готов к использованию данного конкретного продукта.
В большинстве других случаев обслуживаемый продукт – это лучший способ помочь пользователю своевременно достичь первого значимого результата.
Пункт отличия №2: продуктовый подход помогает достичь более эффективного роста с точки зрения затрат
Важное отличие продуктового подхода от подхода, основанного на продажах, заключается в эффективности затрат. CAC для бизнеса, основанного на подписке, выше, чем пять лет назад.
При продуктовом подходе вы можете добиться экономически эффективного роста тремя способами:
Поскольку пользователи подключаются сами, сокращается цикл продаж и время создания ценности.
Снижается стоимость обслуживания и увеличивается выручка на одного сотрудника (RPE), поскольку в команде, по сути, должно быть меньше людей
Вы обеспечиваете лучший пользовательский опыт при минимальном участии человека.
И снова необходимо сказать, что продуктовое направление и направление продаж могут работать вместе. Компании, ориентированные на продукт, предлагают демонстрационные версии, за исключением бесплатной пробной версии или версии freemium. Это означает, что они отлично предлагают помощь некоторым своим пользователям.
Тем не менее, в процессе работы с пользователями и в целом они придерживаются подхода, основанного на использовании продукта, что позволяет им снизить общие затраты по сравнению с тем, если бы они использовали подход, основанный на продажах.
Точка отличия №3: Продуктовые компании обычно ориентированы на малый бизнес
Продуктовые компании в основном ориентированы на небольшие предприятия. Как уже говорилось в первом разделе, продуктовый подход идеально подходит для компаний, имеющих транзакционные и самообслуживаемые продукты.
Продажи, с другой стороны, идеально подходят для продуктов, ориентированных на энтерпрайз. В таких компаниях пользователи, которые обычно не являются покупателями, не имеют времени и желания использовать новые инструменты.
Однако пожизненная ценность (LTV) здесь гораздо выше, поскольку такие продукты обычно дороже и клиенты дольше остаются с продуктом.
Таким образом, если компании, работающие с продуктами, в основном ориентированы на малый бизнес, то компании, работающие с продажами, – на энтерпрайз. Не забывайте, что малые предприятия обычно охотно пробуют новые инструменты, которые могут помочь им в развитии бизнеса.
Точка отличия №4: Компании, ориентированные на продукт, фокусируются на PQL, а не на SQL
Клиенты, которые общаются с продавцом, неизменно заключают сделки с большей вероятностью, чем клиенты, предоставленные сами себе.
Это означает, что даже для самообслуживающейся компании, взаимодействие с продавцом может быть очень эффективным. На самом деле, среди SaaS-компаний с бесплатной версией только каждая четвертая видит >50% своих платящих клиентов, покупающих исключительно через самообслуживание.
Это означает, что продажи по-прежнему очень важны. Единственное отличие заключается в том, что продажи ориентированы на квалифицированных лидов (sales qualified leads, SQL), а не на PQL. Это может привести к дисбалансу, поскольку SQL недостаточно для оценки роста продукта.
Подобно MQL, которые мы рассмотрим далее, SQL измеряют действия, которые не связаны с ценностью, получаемой пользователем от продукта. Однако попытка квалифицировать и количественно оценить ценность, которую пользователь получает от продукта, – это лучший способ понять его намерения на уровне продукта.
Сегодня только каждая четвертая компания направляет свои усилия в области продаж и успешной работы с клиентами на PQL. Однако фокусирование на PQL необходимо для любой компании-разработчика программного обеспечения, которая хочет следовать подходу, ориентированному на продукт.
Теперь, когда мы разобрали, чем продуктовый подход отличается от подхода, ориентированного на продажи, давайте посмотрим, чем продуктовый подход отличается от маркетингового.
Чем продуктовый подход отличается от маркетингового?
По аналогии с различиями между подходом, основанным на продукте и продажах, я приведу четыре точки разграничения между подходом, основанным на продукте и маркетинге. Тот факт, что эти точки разграничения существуют, не означает, что product-led и marketing-led не могут сосуществовать.
Однако это означает, что для их сосуществования PLG-компания должна устранить разрыв между ними. Давайте посмотрим, что представляют собой эти четыре точки дифференциации.
Точка отличия №1: Компании, ориентированные на продукт, заботятся о приобретении, активации и удержании.
Большинство компаний, ориентированных на маркетинг, заботятся о приобретении, а не об активации и удержании пользователей. Еще хуже то, что только 44% SaaS-компаний определяют активацию пользователей для своего продукта.
Как вы понимаете, это может привести к серьезным проблемам, не говоря уже о том, что маркетинговые бюджеты тратятся впустую. Название этой проблемы – отток.
Отток сильно коррелирует с возрастом компании. Это означает, что компании, находящиеся на ранних стадиях развития и нашедшие соответствие между продуктом и рынком, не могут позволить себе заботиться только о приобретении, поскольку удержание для них является большой проблемой.
Таким образом, SaaS-компаниям следует сосредоточиться на привлечении, активации и удержании клиентов как способе роста. Разумеется, это возможно только при условии создания значимого опыта для пользователей и проведения маркетинга для пользователей, а не для покупателей.
Точка отличия №2: Компании, ориентированные на продукт, более экономичны
Не секрет, что затраты на маркетинг постоянно растут. Традиционно компании, занимающиеся разработкой ПО, тратили на маркетинг значительную часть своей выручки.
Так, некоторые из крупнейших софтверных компаний, такие как Salesforce, Tableau и Oracle, выделяют на маркетинг 20% своей выручки.
Это не проблема, если вы – Oracle, но если вы – SaaS, который нашел соответствие между продуктом и рынком и нуждается в росте, вы не можете позволить себе тратить столько денег на маркетинг.
Проблема большинства маркетинговых компаний заключается в том, что они фокусируются на покупателе, а не на конечном пользователе. Однако, если пользователи превосходят покупателей (например, в соотношении 100:1), тогда именно они обладают властью.
Это позволяет любой компании, ориентированной на продукт, укреплять доверие и обеспечивать экономическую эффективность. Таким образом, продуктовый подход, ориентированный на пользователя, а не на покупателя, является гораздо более экономически эффективным.
Точка отличия №3: рост продуктовых компаний зависит от пользовательского опыта
Когда речь заходит о ценности продукта, мы имеем дело с а) воспринимаемой ценностью и б) ощущаемой ценностью. Типичное явление, наблюдаемое в маркетинговых компаниях, – большая концентрация на воспринимаемой, а не на реальной ценности.
Это неизбежно, поскольку стоимость создания SaaS может составлять 0 руб. и поэтому существует сильная конкуренция как в области платных, так и органических приобретений.
Разрыв между воспринимаемой и реальной ценностью обычно называют ценностным разрывом.
Это означает, что пользователи думают о вашей компании совсем другое, когда решают попробовать ее, и испытывают нечто иное, когда подписываются на бесплатную пробную версию или freemium-аккаунт. Чтобы устранить этот разрыв, необходимо:
Использовать воспринимаемую ценность как способ донесения информации о ценности вашего продукта без создания завышенных ожиданий
Использовать опытную ценность как способ порадовать пользователей и удержать их в процессе использования продукта
Прекрасным примером того, как воспринимаемая ценность передается таким образом, что отражает ценность продукта, является компания SalesAI.
SalesAI не дает обещаний, которые не может выполнить, и не создает ложных ожиданий. Вместо этого они просто и доходчиво объясняют ценность продукта. Пользователь знает, что он найдет внутри:
“Нейросеть, которая предлагает управление качеством звонков, скоринг лидов, заполнение CRM и другие функции”.
И, конечно, когда человек использует продукт, он убеждается в его ценности на собственном опыте. Именно поэтому важно, чтобы маркетинг также фокусировался на опытной ценности и пользовательском опыте, а не на мнимой ценности продукта.
Точка отличия №4: Компании, ориентированные на продукт, фокусируются на PQL, а не на MQL
Основное различие между маркетинговыми квалифицированными лидами (MQL) и PQL заключается в том, что MQL недостаточно для оценки роста продукта. MQL определяют покупательское намерение по таким признакам, как:
Заполнение формы
Скачивание бесплатного контента
Подписка на рассылку новостей компании.
Эти действия могут указывать на намерение на маркетинговом уровне, но они не указывают на намерение на уровне продукта. С другой стороны, продуктовые квалифицированные лиды (Product Qualified Leaders, PQLs) помогают учесть ценность опыта использования продукта.
Потребление контента в виде блогов, электронных книг или лид-магнитов не является доказательством намерения купить. Тот факт, что пользователи любят заниматься самообразованием, в сочетании с тем, что они ожидают своевременного достижения значимого результата, создал дистанцию между человеком, квалифицированным по маркетинговым критериям, и человеком, который готов протестировать и купить ваш продукт.
Именно поэтому многие лид-магниты сегодня представляют собой, по сути, уменьшенные версии реального продукта (например, чек-лист контроля качества звонка). Такие лид-магниты могут помочь на маркетинговом уровне, но в действительности они пытаются придать привкус freemium усилиям компании по привлечению клиентов.
Таким образом, очевидно, что если вы хотите использовать продукт в качестве основного драйвера роста, то необходимо согласовать цели маркетинга и продукта. Для этого необходимо расставить приоритеты по следующим двум метрикам:
Метрика количества – регистрация посетителя
Качественная метрика – подписка на PQL
Если ваши команды будут стремиться к достижению целей как по количественным, так и по качественным показателям, вы обеспечите стабильный поток регистраций, которые в конечном итоге приведут к PQL. В заключение давайте выскажем несколько соображений по поводу продаж, маркетинга и продукта.
Заключительные мысли
Продуктовый рост не заменяет собой продажи или маркетинг. Как я надеюсь, уже понятно, для достижения роста компании, ориентированные на продукт, используют и продажи, и маркетинг. В идеале необходимо найти идеальный баланс между ними, чтобы получить максимальную отдачу от продуктового роста.
Однако, как мы уже видели в этой статье, на то, можно ли использовать подход, основанный на продукте, влияют и другие факторы, такие как зрелость рынка, сложность и развитость продукта, а также квалификация пользователя.
Нет никаких сомнений в том, что рост на основе продукта останется, а в случае SaaS-компаний он, безусловно, станет одним из лучших способов обеспечения роста. Этот рост будет происходить за счет отказа от традиционной тактики привлечения клиентов, которая, похоже, уже не работает.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
