Usando Dados de Produto para Impulsionar vendas B2B
Uma aula do Danny Chepenko sobre Product-Led Groth, Dados e Product-Led Sales na prática.
Olá, eu sou o Danny ✌️
Nos últimos quatro anos, construí um SaaS B2B utilizando Product-Led Growth (PLG), o SpatialChat. Aprendi muito sobre estratégias de dados e diversas formas de levar produtos ao mercado em SaaS, e gosto de compartilhar isso com outros empreendedores.
No ano passado, me mudei para o Brasil e atualmente moro em Florianópolis. Adoro me envolver com fundadores de startups SaaS B2B no Brasil.
O post foi originalmente publicado no blog da June. Quero agradecer ao Enzo, o fundador do June, por colaborar no post e fornecer o local para compartilhar esse conteúdo.
O modelo do Product-Led Growth (PLG) para criar e vender software B2B realmente mudou as coisas. Grandes nomes como GitLab, Slack, Miro e Notion mostram como funciona bem. Tem havido muita conversa sobre o uso do PLG em diferentes partes de um negócio, especialmente nas operações do dia a dia e na análise de dados. Neste artigo, vamos ver como usar dados sobre o seu produto pode ajudar a tornar o PLG ainda melhor.
👉 Este artigo é mais indicado para empresas que já encontraram seu lugar no mercado, têm um grande número de visitantes em seu site e estão pensando em adicionar uma estratégia de vendas à sua abordagem PLG.
Lembre-se, você não pode ter uma boa estratégia de Product-Led Sales (PLS) sem uma boa base de PLG para começar.
Neste artigo, vou mostrar como fazer do uso do produto a espinha dorsal da sua estratégia de vendas para a sua empresa PLG. O bom dessa abordagem é que ela vai ajudá-lo a maximizar sua receita por conta e a crescer sua empresa de maneira não linear.
Mas antes, alguns avisos importantes. 👨🔧
Voltando ao artigo…
Não existe Product-Led Sales, sem antes termos o Product-Led Growth bem feito
O Product-Led Growth (PLG) consiste em deixar os clientes experimentarem um produto e, depois, decidirem comprar mais recursos ou planos melhores por conta própria. É como se o produto fizesse o trabalho por si mesmo - ele atrai pessoas, desperta interesse, ajuda a começar a usá-lo e até mesmo cuida de gerar receita e manter os usuários. Normalmente, os clientes passam pelo processo de compra e fazem pagamentos sem precisar falar com alguém.
No PLG, as equipes de vendas entram em ação com base no uso do produto pelo cliente. Elas se concentram em vender para os clientes que parecem mais propensos a comprar, de acordo com o perfil ideal do cliente da empresa. Se um cliente está pensando em comprar mais ou fazer um upgrade, alguém da equipe o ajuda.
Isso é diferente das vendas tradicionais, onde você geralmente tem que pagar antes de realmente usar o produto. Chamamos essa abordagem de Vendas Orientadas por Produto (PLS).
Agora que esclarecemos o requisito para Vendas Orientadas por Produto, a grande questão é: “Como colocá-lo em prática?”.
Basicamente, existem 3 etapas:
Dividir seu produto em diferentes estágios do seu ciclo de vida
Pontuar as contas
Usar essas pontuações para ajudá-lo a fazer mais vendas
Colocando PLS em prática
Divida seu produto em estágios do ciclo de vida
Chega de falar da teoria, vamos à prática.
A primeira coisa a fazer antes de estabelecer quais clientes um vendedor deve escolher é dividir seu produto em diferentes estágios do seu ciclo de vida.
Os estágios ideais são assim:
Novo Usuário do Plano Gratuito: é aqui que começa a jornada do cliente. Eles acabaram de se inscrever para a versão gratuita do seu produto.
Equipe Ativada: esse estágio é alcançado quando uma equipe ou conta termina o processo de integração e usa as principais funcionalidades do seu produto pela primeira vez. Isso significa que pelo menos uma pessoa da equipe fez o que era necessário para começar a obter valor real do produto.
Experimentou o Momento 'Aha': aqui, o usuário ou equipe usou o produto o suficiente para perceber seu valor – este é o 'momento aha', quando eles veem como o produto pode ajudá-los.
Alcançou o Momento de Hábito: neste ponto, um usuário usa o app regularmente e o incorporou à sua rotina. O 'momento de hábito' é medido pela frequência e duração do uso do app, mostrando que eles tornaram o uso das principais funcionalidades do produto um hábito.
Equipe com Avaliação Ativa: é quando uma equipe começa um período de teste para explorar mais recursos, indo além do plano gratuito.
Cliente Autossuficiente: este cliente comprou o produto por conta própria, sem precisar de muita ajuda ou um vendedor para guiá-lo durante o processo.
Cliente Desistente: é um usuário ou equipe que parou de usar o app e não está mais ativo. Eles seguiram em frente e deixaram de usar o produto.
Existem várias maneiras de medir ou calcular os estágios mencionados acima. Em "configuração", discutiremos as três principais abordagens usadas atualmente por empresas modernas de B2B SaaS.
💡 Nota:
Neste artigo, presumo que os fundamentos do seu produto para PLG estejam prontos. O design de ativação e monetização influencia diretamente a movimentação do PLS, então uma integração autônoma deficiente, uma abordagem inadequada ou uma monetização fraca dificultam a interpretação de sinais comportamentais para a equipe de vendas. Certifique-se de que toda a cadeia de valor seja gerenciada cuidadosamente.
Transformando Engajamento em Receita: Dominando a Pontuação PQA
Depois de configurar suas ferramentas analíticas e definir os estágios do ciclo de vida do seu produto, é hora de se concentrar na pontuação das suas Contas Qualificadas pelo Produto ou Product-Qualified Accounts (PQA). A pontuação PQA é tudo sobre timing – ela ajuda a decidir o melhor momento para a equipe de vendas intervir. Essa decisão é baseada em uma combinação de sinais sobre como o produto é usado, como a frequência e a velocidade do uso, e quais recursos são mais populares.
Com esse tipo de pontuação, você pode fazer previsões bem fundamentadas. Por exemplo, você pode dizer que a Conta X, que tem N usuários e tem usado ativamente certos recursos nas últimas M semanas, é mais propensa a começar a pagar pelo produto.
Calcular números precisos pode ser difícil porque as empresas B2B frequentemente negligenciam muitos de seus dados. Para começar, tente entender que tipo de atividade acontece em uma conta antes de ela ser fechada. No início, você pode usar regras simples baseadas no que aprende conversando com clientes. Por exemplo, use X como sinal de início e Y como sinal de crescimento.
Também é importante acompanhar atividades relacionadas ao marketing, como quem participa dos seus webinars, solicita uma demonstração de vendas ou visita a página dos Termos e Condições.
Lembre-se, há uma relação forte entre a pontuação das contas e os gatilhos que você define. Quando você configura esses gatilhos, cria oportunidades para sua equipe saber sobre ações importantes do cliente. Isso ajuda a responder rapidamente e permite adicionar pontos extras ao seu sistema de pontuação. Mas tente fazer isso de forma eficiente sem tornar o processo muito complicado.
A pontuação oferece uma grande vantagem: ela permite que você se concentre menos em reagir a cada evento do produto e mais em orientar as equipes de vendas a trabalhar com as contas ou usuários individuais mais promissores, com base na probabilidade de compra, ou o que chamamos de pontuação de propensão.
Ferramentas como o HubSpot CRM são muito úteis aqui. Elas oferecem uma plataforma amigável para configurar esses sistemas de pontuação para leads. Assim, você pode ajustar o estágio do lead em sua jornada com seu produto, com base em como ele o utiliza. A melhor parte? Você recebe alertas que indicam o momento perfeito para abordar seus leads mais promissores. Isso torna mais fácil identificar e agir sobre as oportunidades que mais importam.
Os sinais comportamentais são pistas externas que indicam que um cliente está pronto para conversar sobre a compra do seu produto. Esses sinais permitem que sua equipe de vendas se concentre em ações que mostram interesse do cliente, em vez de apenas observar como eles usam o produto.
O sistema de CRM pode ficar sobrecarregado com muitos eventos comportamentais. Além disso, o fato de uma equipe atender aos critérios de Conta Qualificada pelo Produto (PQA) não significa que ela esteja pronta para uma conversa de vendas imediatamente. Você pode incluir isso no seu modelo de pontuação e combiná-lo com os sinais comportamentais. Isso ajuda a compreender melhor a intenção de compra do cliente.
As 3 opções técnicas para implementar Vendas Orientadas por Produto (PLS)
Para inserir dados no seu CRM ("ativá-los" é uma palavra mais sofisticada), você tem 3 opções hoje:
Abordagem low-code: CDP (ex: Segment Premium com integração ao HubSpot).
Abordagem no-code: Integração nativa do June.
Configuração intensiva em dados: Armazém de Dados + Reverse ETL.
Você pode usar abordagens diferentes de forma independente ou combinadas para alcançar o mesmo objetivo. A escolha depende de fatores como seu tempo, orçamento, tamanho da equipe, complexidade do seu negócio e a quantidade de dados que você possui.
Abordagem Nativa de CDP
Nos últimos 20 anos, os produtos digitais tornaram-se muito comuns, gerando uma grande quantidade de dados sobre o comportamento do usuário. As empresas agora coletam dados de clientes de diversas fontes, como bancos de dados de aplicativos, CRMs, ferramentas de marketing, interações offline e produtos digitais. As Plataformas de Dados do Cliente (CDPs) tornaram-se importantes para gerenciar esses dados, reunindo informações de clientes de várias fontes para criar um perfil completo.
Os CDPs são ótimos para reunir dados sobre usuários anônimos e conhecidos, proporcionando uma visão completa das ações e preferências de cada cliente. Eles também permitem a criação em tempo real de públicos-alvo, permitindo que profissionais de marketing alcancem grupos específicos com base em suas características únicas. Quando você usa um CDP, está confiando que o fornecedor do software cuidará de todos os aspectos do gerenciamento de dados, desde a coleta e transformação até a modelagem e armazenamento.
Embora os CDPs abordem muitos desafios associados aos dados de clientes fragmentados, eles não são, por definição, uma solução completa para todas as necessidades relacionadas a dados. Ou seja, eles são limitados à agregação e gerenciamento de dados, sendo ótimos para criar um perfil compartilhado do cliente. No entanto, para casos de uso B2B, é necessária flexibilidade extra, especialmente para tarefas como reconhecer um cliente-chave, sessões anônimas e modelagem avançada de atribuição.
Product Analytics Nativo
À medida que o cenário de gerenciamento de dados muda, as plataformas de análise de produtos estão cada vez mais se integrando ou transformando em Plataformas de Dados do Cliente (CDPs). Essa mudança é especialmente benéfica para startups e empresas menores, pois elimina a necessidade de processos repetitivos e reduz o trabalho extra. O foco está em utilizar eficientemente os dados existentes para análise.
Um destaque nessa tendência é o recente lançamento da CDP da Amplitude, sinalizando uma mudança mais ampla entre as plataformas de análise. A Posthog também está a caminho de desenvolver uma CDP, indicando uma preferência crescente por soluções de dados unificadas. Ferramentas especializadas como June.so, projetadas para empresas B2B SaaS, estão se adaptando a essa tendência. Essa evolução aponta para uma abordagem mais simplificada no manuseio e análise de dados de clientes, com software de análise de produtos na linha de frente dessa mudança.
Data warehouse Nativo
Armazéns de dados baseados na nuvem (DWHs) são cada vez mais preferidos por sua implantação simplificada, capacidade de grande escala e desempenho superior. Eles são agora um recurso comum nas pilhas de tecnologia de muitas empresas, incluindo as pilhas de tecnologia de marketing.
Nesses DWHs, ferramentas como DBT são usadas para organizar dados brutos – como detalhes de transações, atributos de tabelas e dados de séries temporais – em um modelo padronizado. Isso torna o armazém de dados tanto o local primário para dados de clientes não processados quanto a potência computacional necessária para analisá-los.
No entanto, um DWH por si só não oferece todas as funcionalidades de uma Plataforma de Dados do Cliente (CDP). É aí que aplicações como reverse-ETL (Extração, Transformação, Carregamento) ou DWH-nativas entram em ação, preenchendo a lacuna entre os dois. Com o reverse-ETL, você pode criar segmentos universais de clientes diretamente no DWH e aplicá-los em várias plataformas. Profissionais de marketing também podem atribuir rótulos e estruturar dados para diferentes destinos. Uma característica chave do reverse-ETL é que ele não duplica dados; em vez disso, ele gera segmentos e públicos dinamicamente no momento da consulta e então envia essas informações para as plataformas de destino.
Tenha um Responsável
Fazer os dados funcionarem para um negócio significa acertar cinco aspectos principais: configuração dos dados, organização, configuração de sinais e alertas, execução de testes e encaminhamento dos dados para onde eles precisam ir. Aqui está como diferentes equipes podem trabalhar juntas:
A equipe de Vendas pode testar diferentes maneiras de pontuar leads e depois informar à equipe de Produto o que eles precisam. Normalmente, a equipe de Produto e Dados cuida da configuração dos dados, mas Vendas usará esses dados para gerar resultados.
A equipe de Produto é responsável pela estratégia de crescimento orientado por produto e propõe ideias para testes. Às vezes, se as equipes de Produto e Vendas estiverem realmente em sintonia, elas podem compartilhar algumas tarefas.
Uma equipe especializada, como Revenue Operations (RevOps) ou Product Operations (ProductOps), pode ajudar a manter tudo funcionando sem problemas. A equipe de Produto pode configurar as ferramentas de dados, mas a equipe de Operações (Ops) as usará. Ambas precisarão de ajuda extra para manter as coisas sob controle.
A equipe de Dados atua como um centro de recursos para todos os outros, fornecendo insights sobre o que é valioso para o negócio, quais são os resultados, o que pode ser feito e o que é mais importante. Eles cuidam de monitorar eventos, mas deixam a estratégia de vendas para outros.
Não importa quem faz o quê, todas as equipes precisam compartilhar a responsabilidade pelo bom funcionamento do pipeline de vendas. Líderes de produto e chefes de vendas devem se reunir para definir objetivos comuns.
A importância de Analisar os Dados
Se você tem vários usuários por conta - por exemplo, se seu produto é colaborativo - garantir que o sistema que você escolher permita a filtragem baseada em grupos para análises além do nível individual é essencial.
Você pode analisar os dados de duas maneiras: por empresa (geralmente chamada de "nível de Logo") ou por equipe. Por exemplo, o Slack permite que equipes criem seus próprios espaços, enquanto o Miro permite que pessoas da mesma empresa se juntem a diferentes espaços. Ao analisar como grupos de usuários interagem com sua conta ou workspace, você pode descobrir coisas como quais equipes continuam usando seu produto ou como elas começam a usar.
É muito importante acompanhar quais ações os usuários tomam dentro de suas contas, não apenas a qual conta eles pertencem. Um usuário pode ser parte de várias equipes, então você precisa saber com qual equipe ele estava trabalhando para cada ação que tomou.
Ferramentas projetadas para análise de produtos e CDPs são boas para essa visão de nível de grupo. Elas processam os dados para que você possa ver o que os grupos estão fazendo. Se você estiver usando um armazém de dados, precisará configurar as conexões entre usuários e equipes por conta própria usando ferramentas como dbt. Algumas soluções, como o June, vão um passo além e configuram esses perfis de grupo para você sem trabalho extra.
Conclusão ✨
Implementar Product-Led Sales (PLS) em uma abordagem Product-Led Growth (PLG) pode ser um divisor de águas para a venda de software B2B. Ao analisar cuidadosamente como seu produto é usado ao longo do tempo, identificar quais clientes estão prontos para comprar e usar sistemas de pontuação, você pode transformar a atividade do usuário em vendas reais.
Quando se trata de colocar o PLS em prática, você tem opções. Plataformas de Dados do Cliente (CDPs), ferramentas de análise de produtos e armazéns de dados desempenham papéis-chave. Para que isso funcione, as equipes de vendas, produto e dados precisam saber quem é responsável pelo quê e trabalhar em estreita colaboração.
À medida que o mundo do software B2B continua mudando, ter uma forte análise de produtos não é apenas um diferencial – está se tornando essencial, especialmente para produtos que várias pessoas usam em conjunto.
Obrigado por ler,
– Danny
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