製品主導型成長企業の多くの非技術系営業チームにとって、膨大なデータを精査し、潜在的な有料顧客と最適なエンゲージメント方法を見つけるのは容易ではありません。これは、製品主導型営業のためのコンバージョンエンジンであるHeadsUpが解決しようとしている課題です。サンフランシスコに拠点を置くこのスタートアップは本日、シード資金として850万ドルを調達したことを発表しました。この資金調達は、Iterable、FiscalNote、PantherなどのSaaS企業にも投資している645 Venturesが主導し、Wing Venture Capital、Firstminute Capital、Characterも参加しています。その他の投資家には、Drift、Algolia、Crossbeamの創業者に加え、Asana、Amplitude、Miroなどの企業の市場開拓担当シニアリーダーが含まれています。
2020年にアール・リー氏とモモ・オン氏によって設立されたHeadsUpの顧客には、ユニコーンSaaS企業が含まれています。リー氏とオン氏は、最近上場したデータ追跡SaaS企業であるFiscalnoteの初期従業員でした。
Fiscalnote在籍中、2人は営業チームが顧客によるソフトウェアの利用状況を可視化できる社内ツールを開発しました。しかし、新しいツールが利用可能になった後も、営業担当者は潜在顧客とコンタクトを取るのに最適なタイミングを見つけるために、アカウント情報の確認に何時間も費やさなければなりませんでした。
Lee 氏は、HeadsUp が PLG 企業からスタートしているのは、PLG 企業は購入プロセスの前に多くの使用状況のシグナルを受け取ることが多いためだが、すべての SaaS 営業チームは、ユーザーがいつ有料プランに切り替えたり、現在のサブスクリプションをアップグレードしたりする準備ができているかを把握する支援を必要としているからだと述べました。
「開発者ツール企業の営業担当者だと想像してみてください。エンジニアは、まだ製品をいじくり回してテストしている段階で売り込まれるのは嫌がります」とリー氏は言います。「そのため、営業担当者は、開発者が購入の準備ができる前に売り込みをかけることで、彼らを煩わせてしまうことを懸念します。同時に、開発者が自社のツールを購入するためにあなたと交渉する準備が整ったわずかな時間だけ、彼らを無視したくはありません。」
HeadsUpは、SaaS企業が収集する幅広いデータを分析することで、その機会を特定し、技術系以外の営業担当者が最適なユーザーとそのタイミングを見極めるのに役立ちます。市場開拓チームにとっては、アクティベーションが滞っているユーザーを特定し、アップセルの機会や解約リスクを特定することも含まれます。
HeadsUp がコンバージョン率を高めるために分析するデータの種類には、使用状況データ、請求および CRM データ、役職やユーザーの会社が調達した資金の額などのサードパーティ データが含まれます。
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これらすべてがHeadsUpの機械学習モデルに取り込まれ、SaaS企業のデータでトレーニングされます。この機械学習モデルでは、顧客がコンバージョンや解約防止などの目標を選択すると、アカウントの履歴データに基づいてスコアが算出されます。
HeadsUpは、営業担当者にすべての利用状況データや顧客データを表示するのではなく、コンバージョン、拡大、離脱を最も強く予測する4～5つのデータポイントを選択します。例えば、ユーザーがアプリに費やした時間や、過去1ヶ月間のユーザー数の増加などが挙げられます。また、潜在的なチャンピオンや上級管理職、最近の製品内でのやり取りといったコンテキスト情報も提供し、営業担当者が見込み客へのアプローチ方法を判断するのに役立ちます。
HeadsUpは、営業チームとマーケティング予算が小規模で、ユーザーベースの収益化を迅速に模索しているSaaS企業に特に適しています。Ong氏は、SaaS企業は数十万、あるいは数百万人のユーザーを抱えていても、有料ユーザーへの転換率はわずか1～2%に過ぎないと指摘しています。さらに少数のユーザーがアップセルやクロスセルに費用を費やしており、収益化のプロセスには数ヶ月、場合によっては数年かかることもあります。
Ong氏は、ある企業におけるユーザーから企業への営業パイプラインの例を挙げました。エンジニアが特定の機能で行き詰まっている場合、営業チームはマーケティングメールを送信し、その機能の使い方に関するドキュメントを参照するよう促します。メール送信から1～2週間経ってもまだ行き詰まっている場合は、営業チームは電話をかけ、機能の使い方を丁寧に説明します。その後、エンジニアが数ヶ月間使用して良好な結果が得られ、マネージャーにも使用を勧めるようになれば、組織は購入を検討するかもしれません。
しかし、そこに到達するには、顧客がどのように製品を使用しているかを理解し、複数のGTMチーム間の連携が不可欠です。つまり、各チームがデータにアクセスし、顧客を別のチーム（マーケティング、営業支援、製品サポート、エンタープライズセールスなど）にいつ引き継ぐべきかを協議できる必要があります。
「PLG企業は最大数千万人のユーザーを抱えることがあります。数千万人のユーザーといつエンゲージすべきかを理解し、スケール化された手段とスケール化されていない手段の間でエンゲージメントを調整しなければならないことを想像してみてください」とオン氏は述べた。「こうした調整と引き継ぎは、ツールと分析なしには不可能です。」
HeadsUp は、ユーザーといつどのように関わるべきかという洞察を提供し、営業、製品、マーケティング、カスタマー サクセス チーム間で顧客とのタッチポイントを調整するのに役立ちます。
スタートアップは新たに調達した資金をチーム構築に充てる予定だ。「具体的には、データ処理インフラの構築に携わる優秀なScalaバックエンドエンジニアと、分析と洞察のためのデータサイエンティストおよび機械学習エンジニアを探しています」とオン氏は述べた。
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キャサリン・シューは、TechCrunchでアジアのスタートアップ企業や最新ニュースを取材してきました。ニューヨーク・タイムズ、台北タイムズ、バロンズ、ウォール・ストリート・ジャーナル、ヴィレッジ・ヴォイスにも記事を掲載しています。サラ・ローレンス大学とコロンビア大学ジャーナリズム大学院で学びました。
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