Секреты роста для вашего бизнеса: Как growth команда Dashly тестирует гипотезы

Больше полугода команда Dashly запускает эксперименты по улучшению входящей воронки. Компании из разных индустрий, но все работают на зарубежном рынке и имеют inbound воронку с фокусом на встречу с лидом.

За это время мы превратились в настолько крутую growth команду, что молчать уже невозможно:) Решил поделиться нашим опытом и результатами, кто мы и что делаем для клиентов.

Growth команда работает в формате пилотов, длящихся несколько месяцев. И за время наших экспериментов добились таких результатов:

Смотрю на эти цифры и дико кайфую с нашей команды. Кстати, вот она 👇

Вадим руководит пилотами, отвечает за цифры, прогноз результатов и построение экспериментов. На Маше техническая настройка и запуск пилотов. А я трекаю, получает ли клиент пользу от наших экспериментов, достигает ли результатов и как растет. Собираю из экспериментов продуктовое решение. Всей командой ищем и формулируем сильные гипотезы, которые драйвят ключевую метрику.

Выше описал, с какими компаниями работаем. Это наш ICP.

Десятки интервью, которые мы провели на US рынке, показывают, что только 20–30% лидов, оставивших заявку, доходят до встречи. На вопрос, что с этим делаете, слышим: “уменьшаем количество полей в форме и молимся”:)

И еще отдельная боль: понять, какого качества эти лиды и откуда они пришли.

Глобальная цель — удвоить метрики inbound воронки: конверсию из трафика в качественного лида, из качественного лида в проведенную встречу. В итоге влияя на ROMI рекламных каналов.

Срезать косты на команду продаж — вторая цель. Средняя ставка сейлза в США сейчас примерно $6 500 в месяц. И мы помогаем сохранить их время для более качественных лидов и сложных задач.

Верю, что дожимать до результатов у нас получается благодаря тому, как мы строим нашу работу 👇

Постоянный контакт с клиентом. Синки по экспериментам два раза в неделю + всегда на связи в чате. Наши пилоты — это совместная работа. Вместе с клиентом, ставим цели и работаем на результат.

Прозрачность и управление ожиданиями. Если реальные цифры не сходятся с ожидаемыми, нужно асап обсудить это с клиентом. Вместе разбираемся, что пошло не так, как это исправить и как это влияет на результат, к которому бежим.

Погружение в контекст клиента. Исследуем клиента, понять где проблема и точка роста. Да, это занимает время, но помогает лучше понять клиента, с которым впереди месяцы плотной работы.

Примерно так выглядит сетап пилота 👇

1. Сбор данных: Анализируем данные клиента за полгода, включая конверсии, цикл сделки и материалы для тренировки нашего AI-бота. Определяем четкие критерии для ключевых метрик вроде MQL и SQL.

2. Определение стейкхолдеров: Выясняем, кто в команде клиента принимает решения и с кем мы будем работать. Это важно для эффективного общения и получения результатов.

3. Построение воронки: После сбора данных, создаем воронку под клиента и определяем место Dashly на каждом её этапе. Формулируем ожидаемые результаты в метриках.

4. Визуализация: Строим базовый CJM клиента на сайте и наглядно показываем, как Dashly встраивается в каждый этап.

5. Техническая интеграция: Настраиваем работу с CMS, CRM и аналитикой клиента, чтобы всегда иметь целостную картину и актуальные данные. Это включает настройку доп событий в пути пользователя с помощью GTM, и GA, а также нашу собственную аналитику. Плотно взаимодействуем с технической командой клиента, особенно при работе с API.

По итогу сетапа, у нас есть стейкхолдеры, четкий CJM, цели в цифрах и ритм их достижения.

NSM: запуск 2 экспериментов в неделю

Наша North Star Metrics как growth team - количество запускаемых экспериментов в неделю. Мы 3 раза в неделю делаем трекинг в команде по всем пилотам и экспериментам, который в работе.

У нас для каждого пункта отдельный час работы. В понедельник, среду и пятницу. За счет этого держим ритм запуска и подведения результатов экспериментов.

Пилоты подразумевают изменения, затрагивающие CJM клиента, которые нужно согласовывать, доделывать в разработке и просчитывать. Каждое изменение мы тестируем на изменение метрик в воронке. С клиентом договариваемся, что будем внедрять и как это будет эволюционировать.

Целимся запускать по 1 эксперименту в неделю. В самом начале, собираем текущую воронку с метриками, чтобы рассчитать профит всего проекта и ценность для клиента и для нас. Для этого:

Наша цель - удвоить метрики inbound воронки. Соответственно мы ищим сильные сценарии (гипотезы). Мы хотим приносить драматические результаты, влиять на выручку и рост ROMI клиента. В любом пилоте мы стремимся получить ROMI не меньше 1000% от стоимости решения.

Внутри нашей команды, проводим трекинг три раза в неделю, где обсуждаем процесс экспериментов, сверяемся успеваем ли мы в дедлайны и получаются ли результаты. Это для нас супер важно.

Результаты экспериментов мы собираем с клиентом и суммируем в табличке с клиентами. В ней у нас роадмап экспериментов и их план/факт.

Клиент задействован не только на этапе планирования целей. Мы совместно формируем команду пилота на его стороне. Выясняем роли, зоны ответственности, какие люди будут с нами взаимодействовать.

Так как мы вносим значительные изменения в воронку, наша работа может затрагивать многих в команде. И мы также зависим от них. Поэтому на встречи зовем всех важных нам участников команды.

С ними проводим еженедельные синки, где обсуждаем:

Иногда такие синки нужны и для обмена состоянием.

В начале одного из пилотов у нас долго не получалось делать результат. В какой-то момент мы поймали тревожное настроение у команды. Такое состояние очень дезморалит. Мы быстро это отловили, отрефлексировали, решили проговорить с клиентом, что 3 недели не получается результат. Договорились на встречу. Созвонились. Проговорили открыто наше переживание.

Плот твист: ребята тоже сильно переживали за нас, как на нас отразится то, что наши усилия не окупаются. Даже думали, что проблема в них. Такая рефлексия была очень нужна и нам, и им. Поделились переживаниями, обнялись и побежали дальше.

Все еще работаем с этой командой :) Запускаем много гипотез и делаем ощутимые для клиента результаты.

Из последних успешных гипотез — догревающие емейлы и скоринг. Повысили OR писем с 50% до 89% на большом объеме базы. А скоринг помог увеличить конверсию в покупку в группе приоритетных лидов в два раза (14% у приоритетных против 6,5% у регулярной группы).

Но, конечно, не всегда работа такая радужная :)

Сначала выясняем причину. Не добегаем, потому что недостаточно трафика? Баги? Или все работает корректно и сам сценарий слабый?

В зависимости от причины действуем дальше: либо удостоверяемся, что нам хватило трафика для гипотезы чтобы получить стат значимые данные, либо устраняем баги, либо после запуска понимаем, что сама гипотеза слабая.

Важно принять, что в экспериментах всегда что-то идет не так, как планировали.

Например, мы очень много времени потратили на концепцию AI SDR, который полностью заберет на себя стартовое общение с лидом и доведение до встречи, освобождая сейлзам кучу времени и срезая косты на команду.

Очень загорелись этой идеей. Вложили кучу сил, времени и денег, но сценарии не давали результаты, на который мы рассчитывали.

Один из них — АИ бот, который должен был удерживать лида, пока с ним не свяжется сейлз. Мы очень долго над ним работали: обучали на БЗ клиента, докручивали промты, чтобы он давал релевантные полезные ответы, скорили эти ответы.

Ииии… не сработало.

Конечно, сильно осаживает, когда веришь и вкладываешься в работу, которая не дает нужный результат. Это больно. Но если ты сумел сделать выводы, почему не сработало, это точно было не зря.

Поняли, что нужно не занимать лида разговорами с ботом, а сокращать время между заявкой и контактом с сейлзом. Над этим сейчас и работаем.

И так одна гипотеза за другой. Расстраивает ли это? Не то слово. Злит? Безууумно. Но это же блин growth! Придется разочароваться и обматерить 10 таблиц, где факт не сходится с планом, прежде чем найдешь ту одну гипотезу, которая дает значимый результат.

В следующем посте расскажу подробнее о нашей работе над AI SDR. Длинный путь из прототипов, консультаций, тестирований. Получилось больно, но от этого особенно ценно. И хорошо иллюстрирует growth подход.