"Как устроен GTM в Vercel? (1/2) 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 customer 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 эта связка естенственная, но когда компания вырастает и появляются отделы - информация теряется, искажается или тонет в бюрократии. 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 Stripe встраивается в оную; а в Vercel - рассказывают бенчмарки и помогают лучше понять где находится клиент, и как это улучшить. Клиент уходит с ощущением нового, с пониманием где они, и куда идут. Наш sales autonomy фреймворк - хороший способ превращать продажу в такой опыт, обсуждая где сейчас на лестнице автономии находится клиент и куда они могут прийти с вашим продуктом. 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 автоматизировать 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. Фактически это человек, который превращает GTM в набор архитектур и рабочих процессов, а затем — в AI агентов 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, документация, и тд и тп). Имхо это должно стать стандартом работы всех GTM команд 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 (трафик, технология, индустрия или бизнес-модель, и тп)"