Carrot quest

В этом году компания Dreamdata собирала данные и выяснила: 88 касаний и в среднем 272 дня уходит на закрытие сделки в сегменте B2B. И среди этих касаний клиенту неоднократно попадаются на глаза одни и те же баннеры, email-письма и прочие рекламные офферы. 👉 Разобрали места, где B2B SaaS-компании чаще всего дублируют предложение клиенту. Что с этим делать, рассказывает наша СМО Маша Елисеева.

Пять агентов вместо одного. Каждый отвечает за свой шаг: квалификацию, поддержку или запись — и держит в «голове» только свои правила. Диалогу сложнее сбиться. Подробно рассказали в этой статье как агенты ведут себя в живых диалогах и на каких формулировках спотыкаются даже настроенные боты.

Расти можно не за счёт нового бюджета, а за счёт скорости и внимания к тому, что уже есть. Разговор о росте ROMI обычно сводится к двум решениям: добавить бюджет или урезать расходы. Директор по росту продукта Carrot quest ответила на пять вопросов о том, что можно сделать внутри уже существующей воронки: как считать метрики в разрезе сегментов, почему зелёный дашборд скрывает убыточные кампании и как не терять лиды, которые уже пришли на сайт.

BI показывает, что что-то пошло не так, но всегда постфактум BI-отчёты отвечают на вопрос «что случилось?». Но для управления клиентским опытом этого недостаточно — важно понимать, что происходит прямо сейчас и к чему это приведёт. Проблема в том, что данные разрознены: поведение в одном месте, сделки в CRM, маркетинговые касания в третьем. Собрать их воедино можно только постфактум, а к этому моменту клиент уже прошёл точку принятия решения. Именно поэтому дашборд всегда показывает проблему с опозданием: он фиксирует результат, а не его предпосылки. Предсказание, решение, исполнение и проверка должны работать как единый контур. Пока каждое существует само по себе, разрыв между ними стоит денег. Переход от BI к предиктивной аналитике меняет логику: бизнес-решения принимаются на основе прогноза будущего поведения, а не анализа того, что уже произошло. → Обычный триггер срабатывает на то, что клиент уже сделал. → Предиктивный реагирует на сигнал, который предшествует нужному событию, и делает это пока клиент ещё не принял решение сам. Этот переход строится на нескольких шагах: 🔸 найти сигнал, который исторически предшествует оттоку, апсейлу, повторной покупке или другому целевому событию 🔸 убедиться, что он фиксируется в реальном времени, а не только в отчёте 🔸 определить действие: письмо, сообщение в мессенджере, задача для менеджера 🔸 запустить на одном сегменте и зафиксировать метрики до старта Контур «предсказал → решил → исполнил → проверил» замыкается без участия человека.

Customer churn 5% ничего не говорит о ваших деньгах Вы смотрите: ушло пять клиентов из ста. Отток 5% не выглядит устрашающе, вы работаете дальше. Но если среди этих пяти был клиент, который давал 40% вашего MRR, вы потеряли почти половину выручки. В случае с Customer churn мы смотрим на количество, а с Revenue churn – на сумму потерь. Без понимания разницы между этими метриками легко ошибиться: команда держит ресурсы на удержание десяти мелких клиентов, пока крупный клиент, дающий половину выручки, тихо уходит незамеченным на фоне «нормального» customer churn. Разница становится болезненной в подписочных моделях: десять мелких клиентов по 5 000 руб./мес. и один крупный на 200 000 руб./мес. — это разные потери с одинаковым числом в отчёте. Чтобы не путать эти метрики, считайте так: Revenue churn = потерянный MRR за период / MRR на начало периода × 100% Если в январе у вас было 1 000 000 руб. MRR, а в феврале ушли клиенты на 80 000 руб. Revenue churn 8%, даже если клиентов ушло всего трое. Посчитайте, сколько денег забрали с собой ушедшие клиенты за последние три месяца. Это и есть ваш настоящий Revenue churn.