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Product-led-sales: Combinando PLG e vendas

Nos últimos dois artigos abordamos sobre o impacto que PLG tem para as empresas a título de eficiência, e consequentemente múltiplos de valuation superiores em relação aos outros modais, e os princípios que jogam a favor da estratégia. Agora, neste artigo, aprofundarei em como a mescla de PLG com go-to-market de vendas “tradicional” (enterprise/field sales e inside sales) serve como um potencializador e seus principais erros ao mesclar ambos.
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Product-led-sales: Combinando PLG e vendas
Product-led-sales: Combinando PLG e vendas

Nos últimos dois artigos abordamos sobre o impacto que PLG tem para as empresas a título de eficiência, e consequentemente múltiplos de valuation superiores em relação aos outros modais, e os princípios que jogam a favor da estratégia

Agora, neste artigo, aprofundarei em como a mescla de PLG com go-to-market de vendas “tradicional” (enterprise/field sales e inside sales) serve como um potencializador e seus principais erros ao mesclar ambos.

Junto com a estratégia PLG, também surgiu o conceito de product qualified leads (PQLs) sendo o mesmo um substituto com potencial ainda maior aos tradicionais MQLs. Em suma, a principal diferença entre ambas é o valor onde no PQL o mesmo já foi extraído enquanto MQL ainda é promessa. Essa diferença ocasiona em uma diferença de conversão de 5x entre um e outro (Accenture).  

Tendo em mente que a geração de PQLs é algo que demanda uma melhoria contínua, nos beneficiamos ao pensar em qual seria a régua de maturidade da estratégia, onde estamos e o que precisa ser feito para chegar no próximo nível.

Source: Kyle Poyar’s newsletter

Uma das principais variáveis é o desenho de um scoring de produto a partir do seu uso e ir avaliando quais fatores apresentam uma maior conversão (valor percebido). Dentro do uso de produto podemos falar de três macros segmentações para construção de um scoring:

1. Breadth: quantidade de usuários utilizando a ferramenta dentro da mesma organização. Relevância ainda maior se seu produto se beneficia do efeito de rede (mais pessoas usando gera mais valor);

2. Depth: profundidade de uso do produto classificado pelo tipo de funcionalidade utilizada como, por exemplo, enviar uma mensagem vs setup de integrações;

3. Frequência: quanto maior o número de ocorrências da dor experienciada pelo usuário final, maior o hábito de uso e como consequência de um maior stickiness, maiores as chances de conversão para o pago (lembrando que produtos possuem frequências de uso natural, não podemos comparar uso do Slack que possui uma frequência diária com Airbnb que é utilizado a cada 6 meses). 

A ideia do scoring é refiná-lo para que esteja cada vez mais correlacionado com sucesso de conversão e assim que um valor mínimo é atingido precisará contar com uma intervenção humana no processo. Além do scoring, outras duas categorias são aceleradores:  

1. Levantada de mão: o cliente proativamente procura o time de vendas para materializar uma possível compra (dependendo do volume, vale o filtro de ICP)

2. Necessidade de ajuda: categoria destinada a contas com alto potencial (ICP fit) onde seus usuários ficam presos sem assistência. Integrações não finalizadas ou download sem uso de algum app via marketplace são alguns exemplos do sinal de fumaça. Essa categoria também ressoa fortemente sob uma perspectiva de expansão dentro de clientes já pagantes. 

É importante acompanhar os diferentes sinais dentro de cada conta desde suas informações demográficas (ICP) como geografia, tamanho, indústria assim como respostas a call-to-actions (CTAs) como requisições de demonstração, conversas com suporte, resposta nos e-mails de onboarding e visitas na página de pricing sem efetuar uma compra.

Ao mesclar estratégias que a priori possuem características antagônicas dado o imediatismo de vendas e o tempo natural de maturação de produto, acabam por causar conflitos e canibalização no curto-prazo seja pela fricção criada pelo contato com os usuários antes da hora ocasionando em experiências frustrantes ou pelas metas não batidas - ambas frentes acabam por minar o potencial de médio longo prazo. Portanto, é importante ressaltar os principais erros cometidos a fim de evitá-los nessa (dura) jornada.

Source: Blackbird

Erro #1: Desalinhamento dos incentivos de vendas

A coexistência da estratégia de PLG e vendas é algo que potencializa o que ambas as partes possuem como objetivo, porém, ajustes se fazem necessários para um funcionamento mais fluido. Como de costume, as companhias colocam um peso desproporcional na remuneração do primeiro ticket (land) fechado pelo cliente o que gera um desincentivo e provoca prematuramente um pedido de valor por parte da companhia antes de provê-lo. Dentro da distribuição PLG, o foco inicial é a adoção antes da venda.  Colocar um peso desproporcional no land apresenta um risco a esse princípio dado que o incentivo fica descorrelacionado com adoção, fazendo com que o usuário seja abordado antes do momento certo (ficando ainda mais suscetível ao churn subsequentemente). Uma das possíveis soluções é inverter a equação e remunerar mais na expansão junto a um colchão de tempo para o handover da conta de um executivo de contas (hunter) para a carteira de um gestor de contas (farmer) evitando assim a desmotivação por parte dos executivos.

Erro #2: Limitar time de growth em marketing

Times de growth são muitas vezes referenciados como hackers pela função envolver otimização e melhoria nas conversões para novos usuários se alavancando principalmente em dados e nas iterações e como vimos anteriormente, esses fatores são críticos para a estratégia. A equipe é tradicionalmente posicionada em departamentos de marketing, mas dentro de um modelo PLG acabam por limitar seu escopo de atuação. O primeiro sendo relacionado a recursos, os engenheiros raramente querem trabalhar junto ao marketing e segundo e principal, o foco primário de marketing em aquisição. Como parte da equação, toda a parte de adoção, engajamento e monetização deverão também fazer parte do escopo e posicionar tal função dentro de produto permite uma colaboração transversal mais fluida, alinhando seus incentivos ao olhar para o funil todo. Gitlab, plataforma open-source com foco em desenvolvedores, oferece um bom benchmark quanto à estratégia do time sob a ótica PLG.

Erro #3 Fricção desnecessária e produto não suscetível a um fator viral

Fator viral é como o produto se dissemina entre diferentes usuários podendo estes ser amigos, colegas de trabalho ou fornecedores, geralmente produtos que oferecem uma experiência acima da média aliados a uma baixa fricção para que a adoção ocorra são suscetíveis a viralidade. Exemplo recente é o ChatGPT que em menos de uma semana atingiu a marca de 1 milhão de novos usuários. Muitas vezes, seguindo a pressão da equipe de vendas, a diminuição da barra para se ter uma intervenção humana (aumento de fricção) permitindo um aumento de PQLs influencia negativamente na urgência para comprar o produto e acabar por levar a venda para um lado mais transacional. Portanto, a estratégia de quando e onde o mesmo passa a ser pago é crucial e fazê-lo antes da hora limita o potencial PLG.

 

 Source: SaaStr

Sumário:

  • PLG é um potencializador de estratégias de vendas já adotadas;
  • PQLs é a forma de mensurar o readiness do usuário para receber o contato do time de vendas 
  • Além da clássica levantada de mão, o sinal de que precisa de ajuda e scoring de uso do produto são gatilhos para intervenção humana
  • Principais erros ao mesclar ambas estratégias são incentivos de vendas desalinhados, limitação do time de growth em marketing, adição de fricção e produto não suscetível a um fator viral.   

Confira a série completa de artigos sobre PLG:


1. O que é Product-led-Growth e quais são os principais impactos

2. Princípios de Product-led-Growth

3. Product-led-sales: Combinando PLG e vendas

Vitor Pajaro

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Vitor Pajaro

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