#Полезное #СПИН
Обещанный пост про продажи через исследование клиентов.
Немного предыстории
Наша команда развивает продукт из сферы машинного обучения (MLOps), где очень много всяких математических, программных, аппаратных, компетентностных, организационных и других аспектов. Клиентские сегменты начинаются на задачах “обучить первую модель”, а заканчиваются в небесах “governance and security”. Даже на зарубежных рынках я не знаю, какого-то всеобъемлющего продукта для всего (AWS Sagemaker не предлагать 😅).
Если кому-то интересно, можете посмотреть и оценить вход в продукты от Data Robot, Data Iku, cnvrg.io и прочие Arize AI.
Короче, требования к квалификации пользователей очень высокие, а сами пользователи разбираться во всех этих сложностях не хотят. При этом, начальству этих пользователей хочется следовать за трендом и повышать выручку компании за счёт ML-технологий.
Повезло, что модели зрелости никто не отменял, и сложность задач увеличивается вместе с потребностями бизнеса. Нет потребностей, значит и менять ничего не нужно. И тут появляется понятие Platform Engineering, в рамках которого пользователи сами собирают себе продукт из нужных им кусков.
Стандартный user research
А как понять, какие куски должны быть, чтобы пользователь мог из них собрать себе продукт? Каждый кусок должен решать какую-то пользовательскую задачу, следовательно, нужно идти изучать рынок и пользователей. Артефактом этого станет какой-нибудь Value Proposition Canvas, на основе которого инженеры и разработчики создадут продукт, который реально будет решать выявленные задачи. Команда довольна - можно продавать.
B2B-продажи
Представляете глаза продавца, которому гору информации про ML принесли и отправили продавать это всё? Как ему в этом разобраться, если он не технарь по образованию и у него нет 2-3х месяцев? А ведь B2B продажи основываются на доверии продавцу и могут длиться много месяцев - проскочить не получится. Для меня ближайший пример - выбор врача. Приходишь и по его вопросам и предложениям понимаешь перспективу дальнейшего сотрудничества. Так и в b2b.
СПИН продажи
Подтверждение вышесказанного есть у 👤Neil Rackham в его книге про подход SPIN. Вся соль в 4 группах вопросов, которые продавцу нужно правильно использовать:
🔹Situation - для выяснения текущей ситуации в компании;
🔹Problem - для выявления проблем и неудовлетворённостей;
🔹Implication - для демонстрации последствий выявленных проблем;
🔹Need-Payoff - для демонстрации выгод от решения выявленных проблем.
На этапе user research мы получили данные, чтобы интерпретировать ситуацию и проблемы пользователей, но не думали про способы донесения этих знаний обратно пользователям. А именно это и нужно продажам, чтобы продавать новый продукт. Им заранее нужно не только знать ценность продукта и решаемые им проблемы, но и уметь подвести к ним разговор. Чем сложнее продукт, тем компетентнее должен быть продавец. Ну, или нужно больше времени готовиться ко встречам с клиентами (и продакта мучить 😬).
Суть поста: помогайте продажам уже на этапе user research - упаковывайте выявленные боли и ценности в вопросы. Да, вы можете сделать это плохо, но первая итерация уже будет пройдена, а продавцы получат в своё распоряжение уже хоть какой-то работающий инструмент. Кто как не исследователи должны уметь задавать вопросы?
P.S. Если книгу читать лень, то я нашёл приятные подкасты про СПИН:
🔸История
🔸Ситуационные вопросы;
🔸Проблемные вопросы;
🔸Импликационные (извлекающие) вопросы;
🔸Направляющие (вознаграждающие) вопросы.
Обещанный пост про продажи через исследование клиентов.
Немного предыстории
Наша команда развивает продукт из сферы машинного обучения (MLOps), где очень много всяких математических, программных, аппаратных, компетентностных, организационных и других аспектов. Клиентские сегменты начинаются на задачах “обучить первую модель”, а заканчиваются в небесах “governance and security”. Даже на зарубежных рынках я не знаю, какого-то всеобъемлющего продукта для всего (AWS Sagemaker не предлагать 😅).
Если кому-то интересно, можете посмотреть и оценить вход в продукты от Data Robot, Data Iku, cnvrg.io и прочие Arize AI.
Короче, требования к квалификации пользователей очень высокие, а сами пользователи разбираться во всех этих сложностях не хотят. При этом, начальству этих пользователей хочется следовать за трендом и повышать выручку компании за счёт ML-технологий.
Повезло, что модели зрелости никто не отменял, и сложность задач увеличивается вместе с потребностями бизнеса. Нет потребностей, значит и менять ничего не нужно. И тут появляется понятие Platform Engineering, в рамках которого пользователи сами собирают себе продукт из нужных им кусков.
Стандартный user research
А как понять, какие куски должны быть, чтобы пользователь мог из них собрать себе продукт? Каждый кусок должен решать какую-то пользовательскую задачу, следовательно, нужно идти изучать рынок и пользователей. Артефактом этого станет какой-нибудь Value Proposition Canvas, на основе которого инженеры и разработчики создадут продукт, который реально будет решать выявленные задачи. Команда довольна - можно продавать.
B2B-продажи
Представляете глаза продавца, которому гору информации про ML принесли и отправили продавать это всё? Как ему в этом разобраться, если он не технарь по образованию и у него нет 2-3х месяцев? А ведь B2B продажи основываются на доверии продавцу и могут длиться много месяцев - проскочить не получится. Для меня ближайший пример - выбор врача. Приходишь и по его вопросам и предложениям понимаешь перспективу дальнейшего сотрудничества. Так и в b2b.
СПИН продажи
Подтверждение вышесказанного есть у 👤Neil Rackham в его книге про подход SPIN. Вся соль в 4 группах вопросов, которые продавцу нужно правильно использовать:
🔹Situation - для выяснения текущей ситуации в компании;
🔹Problem - для выявления проблем и неудовлетворённостей;
🔹Implication - для демонстрации последствий выявленных проблем;
🔹Need-Payoff - для демонстрации выгод от решения выявленных проблем.
На этапе user research мы получили данные, чтобы интерпретировать ситуацию и проблемы пользователей, но не думали про способы донесения этих знаний обратно пользователям. А именно это и нужно продажам, чтобы продавать новый продукт. Им заранее нужно не только знать ценность продукта и решаемые им проблемы, но и уметь подвести к ним разговор. Чем сложнее продукт, тем компетентнее должен быть продавец. Ну, или нужно больше времени готовиться ко встречам с клиентами (и продакта мучить 😬).
Суть поста: помогайте продажам уже на этапе user research - упаковывайте выявленные боли и ценности в вопросы. Да, вы можете сделать это плохо, но первая итерация уже будет пройдена, а продавцы получат в своё распоряжение уже хоть какой-то работающий инструмент. Кто как не исследователи должны уметь задавать вопросы?
P.S. Если книгу читать лень, то я нашёл приятные подкасты про СПИН:
🔸История
🔸Ситуационные вопросы;
🔸Проблемные вопросы;
🔸Импликационные (извлекающие) вопросы;
🔸Направляющие (вознаграждающие) вопросы.