Escalando resultados em um negócio SaaS b2b
Fonte: Winning by Design

Escalando resultados em um negócio SaaS b2b

Minha carreira como gerador de demanda começou com um grande fracasso.

Ainda na metade da faculdade de administração, vi a empresa do meu primeiro estágio em marketing falhar ao tentar vender um produto digital em canais tradicionais.

Buscando entender o que estava errado, conheci o conteúdo da Resultados Digitais. Lá primeiramente li sobre como a internet democratizou a mídia, permitindo que pequenas empresas fizessem frente aos budgets milionários das multinacionais.

No segundo capítulo da minha história, já como funcionário da RD e enquanto meu país passava por uma grave crise econômica, experienciei o hiper crescimento. Como se a crise fosse um catalisador da demanda por eficiência.

O que aprendi com tudo isso foi o poder de um modelo de negócio. A cada trimestre, em reuniões de planning exemplarmente transparentes, entendi o racional que nos levou a superar tantos desafios.

A computação na nuvem e o modelo de recorrência revolucionaram a indústria de software. Desde que entrei nesse mundo, não canso de aprender sobre as profundas amarrações desse modelo de negócios.

Hoje me dedico a ajudar a a.b.seed Ventures a construir um portfólio exclusivamente de empresas SaaS b2b, e percebo como a nova geração de empresas brasileiras nascem com um caminho melhor determinado, mas também com maiores exigências.

Crescer mais rápido e em meio a concorrência efervescente é o desafio. Nas próximas linhas sintetizei o que segundo minha vivência são os 5 pontos chave nos primeiros anos de um SaaS b2b. São eles:

  1. Como saber a hora de pisar no acelerador em direção ao mercado;
  2. Como usar o Inbound como principal canal de vendas;
  3. Como destravar o crescimento alinhando marketing e vendas;
  4. Como construir uma operação realmente orientada por dados;
  5. Como fazer uma operação aprender a aprender.

Recomendo que você busque empatia nas introduções e orientações na conclusão de cada bloco. Boa leitura!

Product Market Fit e Go to Market em empresas SaaS

A vida de uma startup tem vários ciclos. O primeiro deles é criar uma solução que resolve um problema de determinado mercado de forma economicamente viável, conhecido como Product Market Fit (PMF). O segundo, baseado em ganhar mercado e consolidar a posição, conhecido como Go to Market (GTM).

Fonte: Winning by Design

Em meio a urgência de crescer, empreendedores frequentemente erram na hora de identificar essa transição e começam a escalar prejuízos.

Quando leio sobre o assunto, é sempre um vale tudo. Amigos viram canais de venda e fundadores fazem ou participam em todos os ciclos do cliente. A missão é validar a hipótese de que a solução resolve o problema do nicho a que se propõe.

Meu ponto de atenção com essa abordagem é que entre a solução e o mercado, existe sempre um canal de aquisição. O esforço para adaptar o produto ao canal, que por sua vez alcança o mercado, definirá a sua estrutura de aquisição. Pensar o PMF sem considerar o canal pode ter muitas implicações na sua expectativa de crescimento.

O raciocínio por trás da estrutura de aquisição é o seguinte:

  1. Dores complexas - quase sempre - exigem soluções complexas;
  2. Soluções complexas exigem produtos robustos;
  3. Produtos robustos exigem preços mais altos;
  4. Preços mais altos exigem e permitem trabalhar estruturas de aquisição mais sofisticadas e personalizadas.

A relação entre complexidade da solução e ticket médio (preço) é intrínseca, e dirá se você está 'caçando abelhas ou elefantes' como clientes.

Fonte: The Angel VC. O gráfico sobre cinco formas de construir um negócio de $100M foi pensado para o contexto americano, com um eixo Y de ticket médio (em dólares) e um eixo X de número de clientes (em milhares).

As formas de vender para clientes de tamanhos diferentes, é diferente. Abaixo seguem os principais pontos de diferença entre os extremos:

  • Enquanto empresas pequenas compram apenas softwares essenciais para a sua operação e lucratividade, empresas maiores podem investir em soluções "nice to have", que geram ganhos não objetivamente mensuráveis.
  • Enquanto empresas pequenas costumam ter o poder de decisão na mão de poucas pessoas, vendas enterprise costumam envolver diversos tomadores de decisão e consequentemente tem um ciclo de vendas médio maior.
  • Enquanto empresas pequenas costumam ter pouco poder de barganha com os fornecedores e adaptar-se a solução, vender e reter empresas maiores exige maior nível de personalização.

O ponto central aqui é que cada tipo de cliente demanda uma estrutura interna e tem a sua própria curva de aprendizado. É pouco provável que seu negócio consiga desenvolver várias estruturas de aquisição lucrativas simultaneamente. Cada canal tem as suas peculiaridades e para crescer com velocidade você precisará se tornar mestre em pelo menos um deles.

O Brian Baufour, ex VP Marketing na Hubspot, cita uma 'power law of distribution' onde 70% do crescimento inicial de uma startup vem de um único canal / estrutura de aquisição.

Fonte: memória de uma apresentação, reproduzida por mim. Se você souber a fonte raiz, por favor me avise.

Ele defende que muitas frentes de aquisição medianas determinam um problema na relação entre produto e canal e consequentemente problemas no PMF.

A definição de PMF envolve muita polêmica e é difícil de visualizar o momento de pisar no acelerador em direção ao GTM, mas uma coisa é certa: o momento é quando produto, canal e mercado estiverem alinhados para permitir vendas crescentes e previsíveis.

O problema levantado por essa reflexão são empresas operando com o CAC (custo de aquisição de clientes) desatrelado do retorno (Lifetime Value ou ACV), o que gera duas situações:

  • empresas sub-investindo na aquisição, e ao utilizar uma estrutura de vendas mais simples ou enxuta do que deveria está sacrificando timing de crescimento, experiência de usuário e investimento no longo prazo.
  • empresas super-investindo na aquisição, e ao utilizar uma estrutura de vendas mais complexa ou inchada do que deveria está escalando a necessidade de caixa e o prejuízo.

Como complemento, recomendo a leitura completa do artigo sobre product channel fit do Brian Baufour.


Fazendo a conta fechar

Quanto mais um cliente médio me traz de receita, mais eu posso investir em adquirir e reter seus similares.

Cada estrutura de aquisição é desenhada para preservar um equilíbrio entre qualidade na entrega e lucratividade. No esquema abaixo você verá um espectro entre o ticket médio (ARPU) e quatro das principais estruturas de aquisição.

Fonte: adaptação do blog do Brian Balfour

A zona de atenção acontece justamente entre modelos de aquisição.

Se operarmos com um determinado investimento em aquisição mirando um cliente muito genérico, vamos ter 1. clientes que geram prejuízo e 2. clientes que dão lucro e poderiam ser melhor servidos.

Para evitar isso cada cliente deve receber o devido esforço de aquisição e retenção, e a forma mais indicada de construir isso é 'uma coisa de cada vez'. Apesar de ser mais enxuto em frentes de trabalho, ter um único foco trará melhores resultados.

Para entender como priorizar a sua própria estrutura de aquisição, você deve atentar para duas coisas:

Qual o nicho penetrar primeiro: bem no início, você tem que vender para todo mundo, a fim de entender onde a solução tem mais aderência. Operando assim por alguns meses, você começara a notar alguns padrões como: tipos de lead que mais aparecem, que fecham mais rápido, com mais eficiência, em um ticket médio melhor e extraem mais valor da solução (facilitando a retenção). Use isso para entender quem é o cliente que apoiará a sua primeira escalada de tração comercial.

Qual o canal de aquisição mais adequado pra ele: esse cliente que você escolheu carrega consigo um ticket médio e um nível de exigência/expectativa. Seu investimento em marketing e vendas será lastreado por esse valor. Quanto menos você investir em relação ao ticket médio, maior a margem de lucro e o atrito de vendas. Quanto mais você investir em relação ao ticket médio, menor a margem de lucro e o atrito de vendas.

Com essas duas reflexões feitas, você está pronto para fazer contas.


Payback do custo de aquisição (CAC)

Uma das grandes fortalezas da recorrência é a diminuição das barreiras de entrada. Essa diminuição é baseada na relação comercial recorrente, que por sua vez depende do interesse do cliente em continuar pagando.

Basicamente a empresa compra o risco de investir em um cliente que, mesmo após a compra, pode dar prejuízo. O cliente que dá prejuízo é aquele que não quer continuar pagando, pois não obteve sucesso.

A empresa compra esse risco confiante de que seus clientes terão uma boa medida de sucesso. Clientes que tem sucesso e ficam por um longo tempo pagam muito mais do que estariam dispostos a pagar antes de usufruir dos benefícios da solução.

Empresas que estão ainda validando o PMF não podem (por que não sabem) se dar ao luxo de supor que seus clientes atuais ficarão por muito tempo. Isso pela única razão de não termos qualquer histórico pregresso para confiar a continuidade da empresa nisso.

Nesse estágio, minha sugestão é usar o CAC payback como principal métrica para entender a lucratividade da estrutura de aquisição. Essa métrica, que consiste do tempo em meses para retornar o valor investido em aquisição, deve ser muito baixa até que se prove o contrário.

Exemplificando com números, a conta pode ficar mais completa e complexa, mas para simplificar podemos partir das seguinte premissas:


Premissas de aquisição de receita:

Premissas de custo de aquisição:

O cálculo do CAC payback é simples, divida os seus custos relativos ao mês de aquisição pelo retorno mensal, e terá o número do meses necessário para pagar o investimento. No nosso caso, pouco mais de 3 meses.

Ou seja, a partir do terceiro mês, a receita desses clientes já terá pago a conta da sua própria aquisição.

No próximo mês, se tudo acontecer da mesma forma, traremos uma nova receita recorrente (NMRR) para dentro. Ela será somada a receita recorrente mensal acumulada (MRR). Também teremos um novo mês de custos, pois apesar de não acumularem, também são recorrentes.

Fonte: exercício próprio, curva para 18 meses conforme exemplo acima

Não coincidentemente, a curva de retorno sobre aquisição em uma operação de recorrência é igual a curva de crescimento de uma empresa SaaS.

Para um cenário de 18 meses utilizando os valores do nosso exemplo, vemos que somente no mês 6 a operação começou a faturar mais do que gasta mensalmente (R$ 27.700,00), e somente no mês 12 auferiu o seu primeiro lucro acumulado real. Para isso, a empresa precisou de um fluxo de caixa de R$ 71.700,00, que retornou entre os meses 6 e 12 até o primeiro lucro real.

A partir daí, a receita passará a cobrir os outros custos da empresa e os lucros.

E qual o payback ideal para o seu negócio? Aquele que garante o maior crescimento, sem arriscar quebrar o caixa da empresa.

Fiz uma calculadora simples para você brincar com essa lógica, você pode acessá-la aqui.


Escalando a força de vendas

Se você está 'caçando abelhas', precisa fazer uma estrutura self service funcionar. Seja de forma orgânica ou viral, precisa funcionar. Você não está em posição de optar por vendas proativas - mais conhecido como vendedores.

Negócios b2b quase sempre trabalham com tickets maiores, variando o ACV (annual contract value) de R$ 3 a 30 mil reais. Esse tipo de organização opera dentro de um CAC que permite trabalhar com inside sales, o que traz uma complexidade extra ao custo de aquisição que merece ser mencionado.

Os custos de marketing costumam ficar bastante divididos entre pessoas, mídia paga e softwares que ajudam a escalar resultados. Já os custos de vendas contam tradicionalmente com uma pequena fração de gasto com softwares e telefonia, sendo o resto todo em pessoas.

Por depender tanto de pessoas para aumentar os volumes de operação e por ser uma mão de obra muito atrelada a ROI, escalar uma força de vendas é algo caro.

O David Skok, responsável pelo blog ForEntrepreneurs, traz uma ótima abordagem a esse zoom dentro dos unit economics de um vendedor, assim como de um time de vendas em crescimento.

Para desenvolver esse exemplo vou usar essa planilha super mega hiper interessante que o Sr. Skok criou, e vou simular algumas situações muito clássicas do mercado brasileiro.

Você pode alterar os valores na planilha para fazer simulações para o seu próprio contexto, mas nesse caso estou usando alguns valores arbitrados pelo que vejo no mercado nacional para ilustrar o impacto de algumas variáveis.


Cenário 1 - Vendedores com a mesma meta mas salários diferentes

Fonte: exercício próprio, conforme exemplo acima 

Duas grandes alterações causadas por vendedores de senioridade e salários diferentes que buscam a mesma meta.

  • A necessidade capital para fluxo de caixa dobra, de 25 para 50 mil reais
  • O breakeven operacional do vendedor mais caro foi deslocado do 11 para 16 mês


Cenário 2 - Vendedores com salários diferentes e metas diferentes

Fonte: exercício próprio, conforme exemplo acima

Alterando a meta de vendas do vendedor que custa mais, mais duas alterações:

  • A necessidade de capital para fluxo de caixa apesar de ainda diferente, foi atenuada
  • O breakeven operacional do vendedor que custa mais foi deslocado para o mês 11 junto ao vendedor que custa menos

Esses dois exemplos mostram que a senioridade de vendas necessária para performar o seu processo de vendas tem impacto direto em duas métricas muito estratégicas para o seu negócio.

Primeiramente o breakeven da unidade de vendas. É extremamente recomendado que você consiga fazer essa métrica ficar abaixo de 12 meses, contando rampeamento. Isso porque igual ao paypack dos clientes, você estará investindo por meses na capacitação de um funcionário que, caso saia antes desse período, nunca terá gerado resultado real para a empresa.

A segunda relativa a necessidade de capital para fluxo de caixa, que mesmo com metas diferentes pode representar um desvio grave no planejamento do burn rate (consumo de caixa mensal) e o runaway (tempo até zerar o caixa) do negócio.

E por que isso é importante?

Porque antes de contratar o próximo vendedor, você deveria ter certeza de que a referência de 'vendedor rampeado' está dentro de parâmetros minimamente lucrativos e uma boa referência para replicar.

Sei que com a maturidade dos processos da empresa, a referência interna de um vendedor de sucesso será ainda aprimorada, mas é importante que o ponto de partida seja minimamente viável.

Outras alavancas como a velocidade de contratação, rampeamento e antecipação de contratos anuais também terão grande impactos na saúde da estrutura de vendas. Simule vários cenários e use esse conhecimento para remunerar, treinar e cobrar de seus vendedores na medida certa.


Batendo metas com Inbound Marketing

Aqui vou fazer um parenteses em um caso peculiar, de empresas que querem usar o tráfego orgânico como principal canal de aquisição. Trago ele por ser uma peça chave para muitas empresas e o contexto que ví triunfar em alguns casos.

Quando o mercado é grande e imaturo há um grande desafio e oportunidade de abrir mercado através da educação. A educação pode te levar a ser uma referência de mercado, o que vai muito além, ao mesmo tempo que gera, bom posicionamento orgânico.

O conceito de marketing flywheel (familiar a todos que já fizeram o processo seletivo da RD), é presente em praticamente todos os ativos marketing. Mas quando se fala de Inbound, é onde ela tem seu impacto mais expressivo.

Tudo parece ótimo até aí, com histórias como a da RD que começaram a buscar tráfego orgânico anos antes de estar com o produto na praça. O problema são as empresas que nasceram investindo em conteúdo com a expectativa de ter o inbound como seu primeiro motor de aquisição.

O tráfego orgânico não é algo que você 'acelera no final do mês para recuperar a meta'. Ele é um esforço caro e coordenado, atualmente com expectativas de resultado de médio prazo se bem executado.

Aos olhos dos investidores, é extremamente positivo que haja uma janela de oportunidade que está sendo aproveitada nesse sentido, mas é preciso um bom enredo para justificar a expectativa de crescimento.


Equilibrando a balança do tempo

As boas notícias são que, como dizia o Eric Santos em Marketing Digital para Startups, 'você não vai conseguir vender uma solução sem antes conseguir vender conteúdo sobre ela'.

O segredo para compensar o tempo aqui é dominar algumas tangentes do conteúdo, são elas:

Tornar-se um mestre da distribuição de conteúdo

O primeiro passo é quebrar o valor do conteúdo em dois grupos. Os mecanismos de busca e o tráfego orgânico sim, demoram em reconhecer o seu valor. Em contrapartida, o público engajado diretamente com o seu conteúdo, traz resultados de curto prazo.

Nosso caminho passa por utilizar canais gratuitos que não o Google para divulgar o conteúdo. A única diferença entre conteúdo que funcionam somente para os mecanismos de busca e os que funcionam em todos os casos é o valor. Conteúdo que não entrega valor, servem no máximo (e por enquanto), para indexar.

Dentre esses canais, redes sociais, fóruns e comunidades do tema são a melhor pedida. Aqui há muito espaço para inovação, como conteúdos virais em formatos e psicologias diferentes e que chamam a atenção. É um trabalho de formiguinha, eu sei, mas muitas vezes paga a conta.

A mídia paga também tem um papel essencial nesse contexto. Com o modelo de negócio atual das redes sociais, o 'impulssionamento leve' faz o papel de dar a chance de um conteúdo se espalhar organicamente. Deixar o seu conteúdo de redes sociais somente a mercê da profusão orgânica é um erro caro.

Se você está investindo em desenvolver conteúdo de qualidade para o seu público, não existe argumentos para não encontrar formas de divulgar-lo com sucesso. Se está difícil, siga ajustando o conteúdo à persona.


Recicle conteúdo para multiplicar o impacto

Você já reparou como o conteúdo se repete?

Pode não parecer tão legal caso você acompanhe diversos dos produtores como profissional de marketing digital. Mas pense por um momento do lado do consumidor, o mesmo conteúdo em formato de post, webinar ou podcast, faz nascer um novo conteúdo.

Não necessariamente pelo 'conteúdo do conteúdo', mas porque você tem potenciais clientes com hábitos e consumos diversos. Além disso, formatos diferentes geram relações diferentes.

Por exemplo, o mesmo conteúdo de um post, na forma de webinar ao vivo, traz resultados muito diferentes. Enquanto o primeiro tente a alcançar um volume alto de pessoas com um impacto baixo-médio, o segundo tende a alcançar baixos volumes de potenciais clientes muito engajados.

Da mesma forma que as almondegas dos restaurantes universitarios, nas empresas os conteúdos (quase) nunca se criam, somente se transformam. Um ótima forma de otimizar essa reciclagem é já produzir pensando nela.

Se você tivesse de imaginar 5 conteúdos super completos, que abrangem os grandes desafios e oportunidades que rodeiam a sua solução.

Esses conteúdos poderiam indexar organicamente na forma de posts, sendo produzidos capítulo a capítulo. A medida que os posts são lançados, você passa a ter um material muito completo, que pode ser aproveitado na forma de e-book, webinar ou ferramenta. Cada qual com suas características de resultado.

Além dos formatos, apesar de parecer obvio, é necessário não esquecer seus melhores conteúdos do passado. O que mais vejo são empresas sempre focadas no seu novo lançamento, em vez de focar nas suas 'obras primas'.


Empodere pessoas terceirizando o conteúdo

Se o seu blog ainda não é, está caminhando para ser uma referência dentro do nicho. Blogs com posição de referência tem a capacidade de criar e enaltecer influenciadores.

Estes muitas vezes são pessoas que detem muito conhecimento relevante para o seu potencial cliente, mas pouca ou nenhuma posição de referência por sí só. Nesse caso, você serve como uma espécie de curador, garantindo a posição de autoridade a pessoas que você sabe que conhecem muito do assunto.

Nem sempre isso é possível, mas muitas vezes vai te ajudar a escalar a posição de autoridade e a produção de uma forma muito mais barata, uma vez que editores internos são uma mão de obra pouco escalável.

Um excelente exemplo desse tipo de operação é o blog da Aegro, uma das investidas da a.b.seed. No o mercado agro, existe uma grande concentração de conhecimento valioso em instituições de ensino.

Os estudantes de mestrado e doutorado por outro lado, precisam de canais como esse para mostrar a qualidade do seu trabalho. Segue um exemplo do nosso único eBook, onde somente a Maiara é funcionária da empresa.

E sobre produção de conteúdo e geração de Leads como um todo, existem duas situações que eu vejo acontecerem em larga escala:

  1. Lembre-se de sempre conciliar a sua geração de Leads a uma taxa de retorno, pois com exceção das levantadas de mão, você nunca venderá para uma turista de primeira viagem.
  2. Métrica de vaidade é tudo aquilo que parece um bom número mas gera pouco ou nenhum resultado. Nesse conceito, vejo muitas empresas gerando Leads sem informações e perfil, não acionáveis para venda.


Escalando (in)sucesso

A corrida por duplicar ou triplicar a receita ano a ano leva as empresas a pisarem no acelerador em direção ao crescimento. Em empresas com força de vendas, é hora de contratar mais vendedores.

Acelerar a contratação em empresas grandes e com muitos vendedores traz diversos impactos, mas estes ficam ainda mais evidentes quando a empresa é pequena.

Duplicar a força de vendas subitamente, quando um time com 1 ou 2 vendedores contrata mais 1 ou 2 vendedores, a demanda por oportunidades dobra também.

Achei em arquivos antigos um slide com o crescimento do time de marketing e vendas da RD no ano de 2014/15, o que ilustra bem o meu ponto.

Fonte: acervo próprio de palestras antigas

Em 1 ano, de janeiro de 2014 a janeiro de 2015, tivemos de fornecer mais de 6x o número de oportunidades para abastecer o time comercial.

Os bons Leads que pareciam abundantes se tornam escassos em meio a multidão, pois para entregar maior volume é preciso ser menos criterioso, converter Leads menos alinhados e menos avançados na jornada de compra.

A orgulhosa taxa de fechamento do time cairá, pois além da piora do insumo, novos vendedores performam menos que vendedores rampeados.


Tudo isso fará com que na sua melhor - e menos frequente hipótese, o volume de receita entrando mês a mês aumenta, mas não com a linearidade que você esperava.

Fonte: Winning By Design

Já na hipótese pior e mais frequente, eis o que acontece:

Cenário A - Vendedores ociosos por falta de Leads ou porque descartaram todos os Leads que não estavam prontos para comprar. É algo muito comum de acontecer quando o marketing vai além das 'levantadas de mão' e começa e entregar para vendas Leads que ainda não estão prontos para comprar e demandam um processo de vendas mais consultivo.

Cenário B - Vendedores inundados de Leads sem priorização, dedicando o seu precioso tempo sem entender quem são seus melhores Leads. É algo muito comum de acontecer quando marketing não sabe o volume que deve ser entregue por vendedor em determinado processo de vendas - ou simplesmente porque cedeu a desesperada pressão de vendas por volume.

Cenário C - Repetição dos cenários 1 e 2 alternadamente.

Em ambos os casos, com o aditivo da pressão intrínseca ao fato de marketing e vendas serem os responsáveis por trazer receita para dentro de casa e garantir a viabilidade da empresa...

BUM. A consequência na maioria dos casos é o caos.

Vendedores falando que os Leads são ruins e marketing ignorando o feedback de vendas. Os elos de geração de receita transformados em inimigos, interrompendo o ciclo de aprendizado.

É mais ou menos nessa hora também que o churn começa a 'explodir'. Customer Success Managers (CSM) apavorados com o desalinhamento dos novos clientes e ainda sem um playbook claro trarão mais uma variável a conversa.


Transformando tensão em união

No fim das contas a meta de vendas é a meta de marketing também. Afinal de contas, você sabe que tudo o que respinga a sua meta é sua responsabilidade.

Vou quebrar a solução em 3 atitudes. São elas: endereçar os feedbacks de vendas, extrair dados de qualidade do CRM e criar um acordo de nível de serviço (SLA) entre os times.


Endereçar os feedbacks de vendas

Vendedores são argumentadores por profissão. Eloquentes, na grande maioria dos casos em que a argumentação é de base qualitativa, ganham a discussão. A forma de igualar a mesa e focar nas metas da empresa é tornar o Marketing uma referência em dados.

Análises quantitativas, objetivas, recorrentes e bem comunicadas farão o marketing ganhar o respeito do time de vendas. Fomentar e ativar o feedback dos vendedores e do CRM é o caminho para dominar o processo de aquisição.

O cenário ideal é que todo vendedor com uma dúvida/crítica/sugestão saiba que existe um canal aberto em marketing. Lá ele é atendido de forma rápida, tem sua sugestão entendida e fica no aguardo de um feedback.

Todos os Feedbacks, aceitos ou não, devem ser devidamente fundamentados e comunicados. Tornar o processo de decisão objetivo e estimular a colaboração vai alinhar os vetores de aquisição.


Extrair dados de qualidade do CRM

Depois de conseguir criar um relacionamento construtivo, o próximo passo é ter dados de qualidade, e isso inclui o CRM de vendas. Sem dados de qualidade para entender a jornada dos 'bons e maus clientes', nada feito.

A rotina corrida de um vendedor e informações imputadas manualmente são coisas que não combinam. Se possível, automatize todo o preenchimento de informações chave. Se não, entenda a importância de cada informação para priorizar essa ação.

Caso essa ainda não seja uma realidade viável para a sua startup, educar a força de vendas sobre a importância de ter dados de qualidade é o melhor caminho.

A informação no CRM deve estar normalizada com as informações da automação de marketing. Esse é o primeiro passo.

O segundo passo é conectar também a plataforma de Customer Success. Afinal de contas, você quer entender o retorno sobre o seu investimento, não quer?

Os dados esses, consolidados e estruturados, são a espinha dorsal da sua estratégia de go-to-market. Seus outputs práticos seguem em duas direções:

  • Geração e nutrição de Leads: gerar Leads pode ser uma métrica de vaidade. Leads gerados com pouca ou nenhuma informação, que convertem somente uma vez, serão um desperdício de recursos. É papel das métricas de fechamento - e de saúde do cliente - determinar quais os formatos / temas / canais em que a geração de Leads émais eficiente em trazer retorno.
  • Qualificação e distribuição de Leads: entendendo quais tipos de Leads performam melhor como oportunidades e clientes, podemos otimizar o processo de qualificação, seja através do Lead Scoring ou de novos filtros de entrega. Entender o volume e eficiência de subgrupos de Leads dentro da sua base vai te ajudar a bater a meta de volume de oportunidades com um senso de priorização voltado para eficiência.

Fonte: acervo próprio de palestras antigas

O dilema entre volume e eficiência transcende marketing e vendas. É algo relevante para a empresa e vai determinar o nível de força bruta necessário para escalar na velocidade planejada.

Quanto mais deslocado para o lado da eficiência, maior a lucratividade da empresa e menor os seus volumes e crescimento. Quando deslocado para o lado do volume, a empresa está tentando vender para todo mundo, o que como vimos no primeiro capítulo significa operar no prejuízo.

O ponto médio, que permite ao seu negócio crescer o mais rápido possível dentro de um racional de lucratividade depende do seu contexto de funding e unit economics.


Criar um acordo de nível de serviço (O famoso SLA)

Com o processo de aquisição sob pressão mas escalando, surgem as dores do crescimento. O esforço para vender mais e mais rápido trouxe uma diversidade de clientes que, definitivamente, te ajudou a entender para quem você não deve vender.

'Mas, se eu não quero esse perfil como cliente, também não quero no meu CRM. Se eu não quero no CRM, também não quero ele no meu orçamento de aquisição.'

Essa foi a conclusão que os diretores de marketing, vendas e CS da RD chegaram depois de árdua discussão em mesa redonda.

A ideia é óbvia e simples. Determinar as regras de entrada e saída por etapa do funil, para que cada um tenha sua entrega amarrada ao resultado. Nós costumávamos tratá-la pela expressão 'achatar o funil'.

Startups de 10 a 20 pessoas, com até 5 vendedores, não verão tanto valor nessa solução. A dor é mais agilmente resolvida com conversas um a um. Somente quando a coisa começa e escalar, deixar claras as regras do jogo se torna a regra número um.

A dica de ouro é, comece simples e comunique bem. Vou deixar aqui alguns pontos que entendemos ser importante para o contexto da RD na época, e que pode ser o caso na sua empresa também:

  • Regras de passagem: gatilhos de avanço entre etapas, como atingir determinado número de pontos no LS ou converter em uma levantada de mão.
  • Filtros de entrega: informações usadas para impedir que perfis ruins cheguem ao time de vendas. Retirar estudantes e candidatos a vagas na empresa são alguns exemplos.
  • Ferramentas de acompanhamento: um lugar centralizado para que os times que dependem daquele número tenham acesso aos mesmos dados. Evita muito tempo de reunião perdido com discussões inúteis sobre a forma de calcular a métrica
  • Responsabilidades de cada time: aspectos do processo de são cruciais para o bom funcionamento da máquina, como por exemplo quais informações devem acompanhar uma oportunidade e qual o tempo máximo de abordagem da mesma.
  • Formalização e auditoria: em alguns casos, onde é preciso verificar se os processos estão sendo respeitados, é importante deixar claro quais as responsabilidades pelas quais cada um pode ser cobrado.

Ps. Os exemplos acima são aplicados a marketing e vendas, mas o mesmo exercício acontece entre vendas e CS.

Lembrando que esse é um documento vivo, e sua iteração segue o desenvolvimento da empresa. Aqui tem um template idêntico ao que usávamos na RD para quem quer começar ASAP.

Dominar esse três pilares do alinhamento entre marketing e vendas fará do seu negócio uma máquina de aprender a melhorar seus próprios processos de aquisição, tornando inevitável o crescimento.


O funil das gambiarras

Casa de ferreiro, espada ninja na vitrine. Esse era o lema do marketing de uma solução desenvolvida para automação de marketing.

Acontece que a medida que a operação evolui, novas demandas vão nascendo. No marketing digital não é diferente

Mesmo cheios de ideias e feedbacks para criação de novas features, o time de produto raramente conseguiu acompanhar as necessidades do time de marketing.

Zero culpa, eles precisavam focar na grande massa de clientes, que precisava de mais ajuda que nós. Eles precisavam de funcionalidades básicas mais simples de usar e gerenciar.

Para contornar a situação, como ninguém no time desenvolvia até então, usávamos integrações muito simples com ferramentas verticais, alguns processos manuais para coleta de dados e uma conta no Zapier.

Com o tempo, essas coisas começaram a acumular, gambiarra em cima de gambiarra.

Aqui preciso fazer um adendo sobre a relação de amor e ódio com as gambiarras, que apesar de as vezes gerarem um stress desmedido, foram certamente o que nos deu agilidade para fazer mais do que era possível. Deixo também um agradecimento ao Gabriel Costa por ter encontrado tantas soluções criativas para os nossos problemas, over and over again.

O trabalho do Marketing exige uma visão de execução muito alinhada com o curto e o médio prazo. Ações de curto prazo geralmente não resolvem problemas sistêmicos e se tornam insustentáveis com o tempo.

Estávamos sobrecarregados de ações manuais, limitados em frequência de coleta e profundidade de dados, e como sempre 'trocando os pneus com o carro andando'. Precisávamos de mais automação.

A solução é desenvolver. Marketing essencialmente integrando e eventualmente desenvolvendo o seu ferramental. Criar a infra estrutura que permite uma gestão e desenvolvimento realmente data driven.


Levando a operação para o próximo nível

Eu hoje vejo a contratação de um desenvolvedor para o time de marketing como uma das primeiras cinco. Se fosse no meu time, talvez fosse a segunda ou terceira. No caso que vivi, a solução tinha instituição de ensino, nome e sobrenome.

O Bruno Guitarrari veio para o time como Data Scientist, mas levamos um tempo 'arrumando a casa' antes de ele poder exercitar realmente essa função.


Nosso primeiro objetivo foi ter dados. De verdade.

Como as integrações entre ferramentas são genéricas, manter a informação consistente é difícil e quase sempre cheio de limitantes.

Para termos insights mais profundos e confiáveis, optamos por criar nosso próprio banco de dados. A primeira função dele seria coletar qualquer input que quiséssemos do RD Station e do Pipedrive (nosso CRM na época). Esses inputs eram processados e estruturados da forma adequada ao cálculo das nossas métricas.

Nesse momento acabaram as exportações e lookups em planilhas. Com um identificador único no DB, tudo estava corretamente atrelado. Mais do que isso, podíamos trabalhar a informação para armazenar tudo no seu devido lugar.

Esse DB era acessado por querys feitas no Google Apps Scripts e plotado em planilhas do Drive.

A estrutura básica do aplicativo ficava mais ou menos assim:

A mudança nos trouxe 2 grandes benefícios:


Criar dashboards de gestão

Agilidade e comunicação são os principais benefícios de um dashboard. Internamente, dão senso de realidade e urgência ao time para em relação a meta do mês. Entre times, gera coerência de entendimento e discussão.

Um dashboard confiável faz os números falarem mais alto.

Quando a empresa está começando, os milestones tradicionais do funil (visitantes, Leads e clientes) são suficientes. Com o tempo, começam a surgir outros proxys de performance que são constantes pontos de atenção e discussão.

Estes precisam estar em tempo real, disponível para as partes dele dependentes. Abaixo segue um print de como fazíamos isso para dar uma noção de layout, com os números alterados para preservar os direitos da RD.


Fonte: dashboards da RD em 2016 com números alterados

Principais pontos que queríamos destacar com isso:

  • Entender a proporção das levantadas de mão e/ou Leads dentro do SLA e como isso afeta a relação entre conversões geradas e aproveitadas
  • Entender os motivos de desqualificação que variam a taxa de aceitação dos Leads no CRM
  • Entender como as entregas foram feitas ao longo do mês e como isso pode impactar o resultado

Todos esses números podem ser retirados de qualquer operação, mas precisariam ser analisados sob demanda.

A princípio não seria um problema tão grande, mas esse tipo de análise precisa de disciplina e recorrência.

Por disciplina quero dizer que esse tipo de análise deve ser feito sempre da mesma forma e utilizando os mesmo parâmetros. Sempre, do contrário perderão todo o sentido comparativo.

Já a recorrência - que também implica em disciplina - permite analisar não só um ponto isolado no tempo, mas todo o caminho. Foram quase 2 anos de coleta diária de antes desse momento.


Gerar histórico para análise

Quem já tentou fazer análises históricas, puxando dados retroativos de várias fontes, sabe que na maioria das vezes fica mais ou menos.

Muito além dos dados que vão para o dashboard, está o coração do marketing. O oráculo para o qual você vai direcionar as dúvidas que destravam os grandes desafios da operação.

O primeiro passo na hora de estruturar esse DB é justamente saber o que registrar. Para essa tarefa, temos de ter duas coisas em mente:

Métricas principais: são as métricas que precisam ser olhadas regularmente, em sua maioria estão no dashboard e servem para evidenciar qual parte da operação está melhor ou pior em relação a sua meta. Um exemplo de métrica principal é a taxa de qualificação.

Métricas secundárias: são métricas auxiliares das principais, compostas normalmente por desdobramentos ou por efeitos colaterais que precisam ser monitorados. Algumas métricas secundárias que servem para a taxa de qualificação, por exemplo, são os motivos de desqualificação no CRM, a origem dos Leads e o vendedor que a analisou.

A ideia é que, sempre que vislumbremos um problema ou oportunidade na operação em uma métrica principal, usar as métricas secundárias para entender a raiz da situação e criar hipóteses de solução.

De nada vale termos um bom resultado se não podemos multiplicar-lo. Tampouco vale identificar um problema se não conhecemos a sua causa e solução.


O segundo passo: retirando os gargalos da operação

Na época, meados de 2015, estavamos contratando vendedores em uma velocidade realmente impressionante. Fomos de 10 para 20 e de repente o time comercial já tinha mais de 40 famintos por oportunidades.

Essa época era marcada por fortes desalinhamentos entre marketing e vendas. Éramos cobrados simultaneamente por mais volume e qualidade de oportunidades, o que era difícil mesmo com processos otimizados para o ferramental disponível.

No time de Growth, nossa responsabilidade como começava após a entrada do Lead na base e ia até a qualificação de pré vendas. Ou seja, em termos de métricas, éramos responsáveis pela taxa de aproveitamento e pela taxa de qualificação.

Tx de aproveitamento = volume entregue para vendas / volume de conversões únicas

Tx de qualificação = volume validado por vendas / volume entregue para vendas

Nossa meta portanto, era o número de Leads entregues e validados por vendas (SAL - sales accepted lead).

Com os dados organizados no DB, mapeamos os principais gargalos tecnológicos que feriam os nossos processos e começamos a desenvolver. Abaixo seguem os principais ações:

Melhorias no Lead Scoring e Filtros complexos: estávamos entregando muito leads para vendas, cerca de 17% das conversões únicas do mês, mas somente 25% disso estava sendo aceito por vendas como SAL. Tínhamos de filtrar melhor o que estávamos entregando, mas sem perder o olho no volume necessário para manter o time comercial plenamente abastecido.

A nossa solução foi incrementar o Lead Scoring tradicional do RD Station com algumas funcionalidades novas.

A funcionalidade na época considerava que toda informação usada na qualificação tinha um peso. Logo, se uma grande proporção de Leads não tem determinada informação no perfil, ele ficaria sem essa parte da nota. Isso nos forçava a somente usar no processo de qualificação as informações que tínhamos de forma homogeneizada na base.

Acontece que devido a variedade de ferramentas, quizes e afins que estávamos produzindo, havia muita informação valiosa 'perdida' e sem uso em diversos Leads. Nossa primeira ação foi turbinar o Lead Scoring nesse sentido, permitindo que além da pontuação base, outros campos personalizados preenchidos no Lead pudessem atuar como 'bônus' para a nota de perfil.

Esse tipo de ação basicamente inflava o Score médio da base, garantindo um volume extra que entrou devido a critérios de qualificação reais. Precisávamos desse volume extra. Com ele, tínhamos gordura para sermos mais exigentes em nossos filtros e ainda assim termos volume para terminar o mês.

Esse filtros, ditos complexos no subtítulo, na verdade eram algo simples. Um detalhe que fazia muita diferença. Feedbacks qualitativos e quantitativos nos indicavam alguns padrões onde uma combinação de informações determinava a qualidade do Lead. Os exemplos mais marcantes para mim foram:

  • e-commerces com menos de 3 funcionários, devido a falta de capacidade operacional para operar a plataforma e consequente insucesso
  • no segmento de educação, tínhamos muitos decisores que preferiam colocar-se como professor nos nossos formulários. Tivemos de criar um outro campo, perguntando se outro cargo de gestão era desempenhado na instituição de ensino, para conseguir resgatar diversos Leads com potencial no segmento.

Outros tipos de filtros também surgiram, como padrões de resposta incoerentes nos formulários, site indisponíveis (verificados por um bot) e tempo de retorno para o Pipeline estruturados por motivo de descarte na primeira tentativa de venda.


Progressive Profiling: estávamos em um gap de ferramental na época. Haviam ferramentas gringas muito caras que faziam a coleta progressiva de informações, e não tínhamos acesso. Não haviam ferramentas brasileiras e tampouco o RD Station tinha essa funcionalidade até então.

Com intuito de coletar mais informações para subsidiar o processo de qualificação enquanto de quebra ainda reduzia a taxa de conversão das landing pages, decidimos construir o ferramental em casa.

Fomos um dos primeiros a fazer isso aqui no Brasil e valeu a pena. Implementamos um breve script em todas as landing pages via tag manager, gerenciado por uma sheet do Drive. Não demorou muito para que muitos clientes viessem pedir por essa funcionalidade e o time de produto inserir na plataforma.

Disclaimer: não me perguntem o que acontecia se, por erro humano, a sheet gestora dos formulários ficava preenchida errado.

Disclaimer 2: demos um passo além, criando uma espécie de automação de marketing nos formulários. Basicamente usávamos uma informações chave (no caso o segmento de atuação) para fazer perguntas mais personalizadas a realidade do Lead. Embora não tenhamos conseguido provar que essa ação aumenta a taxa de conversão (devido a personalização), ela certamente é um passo além na coleta de informações.


Enriquecimento de Leads: nesse exato momento do texto, sinto que estou dando a entender que estávamos a frente do nosso tempo e das metas, desenvolvendo com tranquilidade. Na verdade, estávamos em uma verdadeira corrida para implementar tão rápido quanto nossas metas exigiam, e outro grande passo foi o enriquecimento de Leads.

Na era da informação, informações são necessárias para bater as metas. Só tem um problema: o mercado de dados corporativos no Brasil ainda estava no pré natal.

Hoje a RD tem um sistema muito mais robusto de enriquecimento, mas nossa primeira versão consistia de três frentes: webscraping do código fonte dos sites dos Leads em busca de ferramentas que denotassem maturidade digital, troca de informações complementares entre bases de parceiros (quase sempre a Rock Content) e DB gringos (que funcionavam pouco ou nada no mercado brasileiro).

Essas informações eram utilizadas para gerar novos bônus e filtros.


Distribuição Inteligente: as coisas estavam melhorando para a taxa de qualificação, mas ainda precisávamos de mais. Nossas análises nos levaram a entender que por mais objetivo que estivesse o SLA, vendedores diferentes tinham taxas de qualificações bastante diferentes.

Seja devido a experiência ou ao padrão de consumo de Leads (vulgo eficiência), existia diversidade. Na prática, todo nosso esforço para entregar Leads para vendas era 'valorizado' de forma diferente. Era preciso criar limites para isso.

A ideia era entregar para cada vendedor um volume de Leads relacionado a eficiência, que variava de acordo com o estágio de rampeamento do vendedor. Ou seja, cada estágio de rampeamento tinha uma taxa de fechamento mínima e crescente. Os Leads foram distribuídos conforme essa meta de volume, fazendo com que vendedores com maior eficiência recebam mais Leads.

Exemplificando, imagine que o rampeamento de determinada empresa acontece em três meses e você tem dez vendedores: dois com meta 2, seis com meta 5 e dois com meta 10. A eficiência exigida por estágio é 10, 20 e 25%, respectivamente.

Logo:

Primeiro estágio: meta 2 / 10% = 20 oportunidades

Segundo estágio: meta 5 / 20% = 25 oportunidades

Terceiro estágio: meta 10 / 25% = 40 oportunidades

Deslocando mais volume para os vendedores mais eficientes, melhoramos a eficiência global de vendas e diminuímos o desperdício de Leads.


Inputs no CRM e no gestor de contas: como muitas das ações manuais de vendas eram nosso principal insumo para evolução, e para melhorar ainda mais nossos dashboard e históricos, também melhoramos alguns gargalos em vendas.

Os principais são gerar alguns inputs essenciais no CRM de forma automatizada, tanto na entrada dos Leads quanto na saída. Na entrada preenchiamos informações relativas a origem de aquisição, nota do Lead Scoring, etc. Na saída facilitávamos para o vendedor preencher a venda realizada no nosso sistema de gestão de contas, garantindo que a informação tinha sido armazenada da mesma forma.


O Terceiro passo e o papel do Data Scientist

Hoje grande parte do ferramental mencionado acima já tem soluções acessíveis no mercado. Em 2015 as coisas eram diferentes, e a vaga de Data Scientist ocupada pelo Bruno voltou as suas origens somente depois de passar por essa - não tão rápida - arrumação da casa.

No entanto, passado esse momento, chegamos a um problema muito bom para quem gosta de dados. Tínhamos muitos deles. Estruturados e com volume histórico para colocar a maioria das hipóteses a prova com relevância estatística, mas essa é outra história.


Grandes volumes, grandes problemas

As vezes quando trabalho duro e sorte são empregados no contexto e hora correto, as coisas acontecem. Seja qual for o canal de aquisição que você investiu, a flywheel está começando a ganhar corpo e gerar resultados em volume.

Aquelas metas que pareciam impossíveis foram batidas. Muito foi feito sem pensar duas vezes, mas certamente o senso de urgência foi o que nos trouxe até aqui.

Você está sentado em cima de um 'monstrinho', com uma musculatura operacional desenvolvida em várias frentes e canais. Redes sociais, compra de mídia, e-mail, pop ups, push notifications, chat bots. Cada um com suas fraquezas e fortalezas, implementados sob a filosofia do 'melhor feito do que perfeito'.

Foi usando um mindset de Growth que tudo isso foi construído. Agora no entanto, essa estrutura de priorização e execução não comporta mais a maturidade da operação.


Dando cadência a melhoria da operação

O mindset precisa evoluir, tornar-se uma disciplina. Crescer 10% mês a mês não é algo que acontece por acaso, principalmente quando você já não é mais tão pequeno.

Slide do keynote do Eric Santos no RD Summit 2014, veja o deck completo aqui

A decisão entre melhorar algo que funcionava ou criar algo novo, quase sempre nos levou a buscar os 'paretos' em cada ação. Passado um tempo, aquele espaço de otimização deixado para trás voltará a ser a sua principal hipótese de melhoria.

Para tanto, em vez de sair fazendo, vamos sobre 4 pilares fundamentais:

  1. Priorização extrema: selecionar dentre as possibilidades, desafios e limitações da operação como usar os recursos da empresa. Parece fácil e obvio, mas provavelmente você está fazendo isso errado.
  2. Planejamento e modelagem: depois de selecionar, é hora de analisar o contexto do experimento em profundidade, a fim de entender se o senso de esforço e oportunidade visualizado na priorização se mantém. O cuidado com essa etapa tem uma relação direta com o sucesso dos experimentos.
  3. Execução cadenciada: começar experimentos é 'fácil', complicado é finalizar eles com plena confiança no resultado. Provar um ponto com relevância estatística, dependendo da situação, pode ser um grande gargalo de agilidade e desvincular as otimizações das necessidades da organização.
  4. Aprendizados e iterações: cada sucesso ou fracasso de experimento, para ter algum valor, precisa dar entendimento a cerca da hipótese testada. O sucesso de uma operação está em constantemente aprender a replicar acertos e evitar erros.


Na minha visão, essa é a unidade mínima de um processo de Growth. Ou seja, é a partir desses quatro pontos que você deve desenvolver um processo que se adeque a demanda da sua empresa.

A maioria das minhas experiências interagi com empresas menores, que apesar de usufruírem da visão dos processos, não tinham condições de abstrair a operação para focar em otimização. As coisas nesse estágio meio que se misturam.

Com a RD foi diferente. Ultrapassamos algumas barreiras e o crescimento da empresa não mais poderia depender de talentos. Para isso, o Gabriel Costa criou o time de Growth da RD, dentro do time de marketing.

A ideia era simples, juntar especialistas que dediquem metade da sua carga de trabalho a tocar uma parte da operação (e aprender com ela) e a outra metade responsável por otimizar a entrega de resultados do mesmo.

Na época, usamos de base o processo desenvolvido pelo Sean Ellis e aplicado a uma solução vertical para essa demanda. Esse foi o ponto de partida, o mais sólido que poderíamos encontrar na época.

O processo consistia de 6 passos auto explicativos e melhor discorridos nesse post do Gabriel, que são:


  1. Defina qual problema sua empresa quer resolver, mais conhecido como foco. Colocar todos os especialistas e canais para resolver uma métrica da agilidade para cada etapa da construção.
  2. Gere muitas ideias, através de brainstormings, pesquisas ou qualquer outra técnica que não te deixe ficar otimizando somente o que você entende melhor.
  3. Analise e modele os experimentos, de forma a ficar claro como ele será feito e qual a expectativa de resultado.
  4. Execute os experimentos, exatamente como proposto na modelagem.
  5. Aplique em larga escala, para que o aprendizado alcance seu máximo potencial.


Simples e direto ao ponto. Não tinha o que dar errado, correto?

Errado! Apesar de o processo em sí ser irretocável, somente o exercício em si vai te mostrar as arestas que precisam ser aparadas para as coisas funcionarem de forma fluída. Abaixo farei o meu melhor para expor o que foram os principais aprendizados dos quase dois anos operando sob esse processo.


  • Trabalhar o objetivo único e comum com o tempo foi essencial para dar senso de completude ao time, após tantas pequenas ações serem implementadas
  • Levantar ideias de experimentos é algo que se faz de frente para traz. Parece óbvio mas não é. Seja em pesquisas ou brainstormings, costumamos buscar casos de sucesso para nos apoiar, tentando adequar os experimentos dos outros a nós. A melhor forma de munir um especialista de ideias de otimização é dar tempo e recursos para que ele mergulhe em profundidade em dados quantitativos e qualitativos sobre a sua parte da operação.
  • Na hora de priorizar, sempre tentamos usar critérios objetivos como impacto, confiança no impacto e nível de dificuldade de implementação. A ideia era dar uma pontuação para cada critério desses e usar a soma como ordem de execução. O problema foi no entanto o baixo nível de entendimento do time sobre uma ideia recém criada, o que nos levava a não confiar (com razão) na nossa própria ponderação e seguir com o experimento que era intuitivamente melhor. Refletindo, hoje vejo que o problema não estava no método de priorização e sim no entendimento mínimo para propor uma ideia.
  • Dizem que a 80 a 90% dos experimentos falham, e que os demais que alcançam o sucesso devem fazer valer todo investimento. Eu considero isso muito arriscado e um resultado direto de uma operação que experimenta para ver 'o que gruda na parede'. Obviamente que quanto melhor estudada uma hipótese e modelada a forma de melhorar, maiores as chances de sucesso. Na RD, ao dar MUITA importância para a modelagem dos experimentos, chegamos a acertar perto de 50% dos experimentos implementados. Conheci operações que iam além, aprofundando seu entendimento até acertar praticamente todas as hipóteses. Encontre um balanço que faça sentido entre tempo antes de implementar e a execução em si, lembrando que esse tempo costuma se pagar no fim das contas.
  • Dentro da modelagem, quando você imputar a hipótese e a expectativa de resultado, sempre tenha em mente: a determinante de sucesso é que o resultado seja relevante para a empresa ou a operação de forma a compensar o esforço necessário para implementar o experimento. Isso evitará que você gaste uma enormidade de recursos para uma pequena otimização 'não tão impactante'.
  • Compartilhe os aprendizados das hipóteses de sucesso e insucesso com o time e a empresa. Esse conhecimento pode ser útil e gerar resultado em outras frentes e áreas.

Conclusão

Apesar de grande, tentei trazer somente conteúdo único e chover pouco no molhado do marketing digital tupiniquim.

Vale lembrar que várias das soluções específicas trazidas ao longo do texto não são mais as melhores hoje, mas que a linha de raciocínio para superar alguns desafios comuns a toda empresa SaaS b2b provavelmente será a mesma.

Se você aprendeu, convergiu ou divergiu das minhas ideias, por favor faça-se ouvir através dos comentários. Estou a disposição para discutir, complementar e aprender novas abordagens para velhos problemas.

Até mais.

Excelente Franco! Obrigado por compartilhar!

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Eduardo Marques de Azevedo

Head de Product Marketing na Logcomex

4y

Franco Zanette que conteúdo rico, de verdade!!! Parabéns e obrigado por compartilhar tanto conhecimento. O melhor de tudo - Prático.

Maísa Marques Machado

Enterpreneur. Business Development.

4y

Franco, a planilha do David Skok está dando acesso negado e não consigo encontrá-la em nenhum lugar =/  Você por acaso a tem por ai ainda? :D  ah, e parabéns pelo excelente conteúdo!

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