8000字解析Snowflake:三個(gè)階段的關(guān)鍵營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)策略

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2012年成立,2020年登錄紐交所,Snowflake創(chuàng )下軟件公司史上最大規模IPO。這個(gè)軟件公司是如何保持增長(cháng)的?本文梳理了該公司的發(fā)展史,分享三個(gè)階段的關(guān)鍵營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)策略,供大家參考。

3月6日,Snowflake公布2024財年第四季度營(yíng)收——7.747億美元,同比增長(cháng) 32%;總營(yíng)收——28.06億美元,同比增長(cháng)36%。

按此增速,Snowflake將很有可能提前完成自己制定的小目標——“2029財年達成100億美元營(yíng)收”,邁入百億俱樂(lè )部。

NDR(Net Dollar Retention,凈收入留存率)是衡量一款企業(yè)級軟件是否真正具備市場(chǎng)競爭力的重要指標。全球優(yōu)秀企業(yè)級軟件的NDR Benchmark基本在100%-125%。而Snowflake高達131%,足以說(shuō)明其卓越的產(chǎn)品能力、客戶(hù)粘性。

從2012年成立,到2020年登陸紐交所,Snowflake創(chuàng )下軟件公司史上最大規模IPO,得益于巴菲特的加持,開(kāi)盤(pán)暴漲111.61%,市值曾經(jīng)一度高達707億美元,PS曾超50倍。雖然如今的股價(jià)相比最高點(diǎn)已經(jīng)“腰斬”,但 Snowflake 仍然是企業(yè)級軟件市場(chǎng)上估值最高的股票之一。

Snowflake 如何持續保持高增長(cháng)?從0-1、1-N不同階段的營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)策略是什么?本文從發(fā)展史出發(fā),著(zhù)重分享三個(gè)階段的關(guān)鍵營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)策略。全文8000余字,預計需要閱讀8分鐘。

一、沒(méi)有這家風(fēng)投,就沒(méi)有Snowflake

Sutter Hill Ventures(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“SHV”)成立于1964年,由風(fēng)險投資界的泰斗William Henry Draper III創(chuàng )立。

這位泰斗的父親開(kāi)創(chuàng )了美國 VC 模式,是美國創(chuàng )投行業(yè)先鋒之一;他的兒子,便是如今大名鼎鼎的德豐杰(DFJ)投資基金創(chuàng )辦合伙人——Tim Draper,Tesla、百度、Twitte、Hotmail等“背后的男人”都是他。祖孫三代主打一個(gè)傳承……

不同于許多高調的風(fēng)險投資公司,SHV非常低調。一是很少在公開(kāi)場(chǎng)合宣傳自己的成功案例,二是基本選擇在公司成長(cháng)至一定規模后將舞臺留給創(chuàng )業(yè)者,在硅谷有著(zhù)“沉默建設者”的美譽(yù)。

時(shí)間來(lái)到2008年,畢業(yè)于美國哈佛商學(xué)院的Mike Speiser加入SHV擔任管理合伙人,相較于其他投資人,Mike Speiser 有著(zhù)自己獨特的投資風(fēng)格:

1、早期介入

傾向于在非常早的階段就開(kāi)始介入創(chuàng )業(yè)項目,甚至在團隊只有模糊的想法時(shí)就開(kāi)始合作。他會(huì )與創(chuàng )業(yè)者緊密合作,幫助他們定義愿景、組建團隊,并確定產(chǎn)品的最小可行產(chǎn)品(MVP)。

2、共同創(chuàng )業(yè)

將自己視為創(chuàng )業(yè)團隊的一部分,而非僅僅是一個(gè)投資者。他會(huì )投入大量時(shí)間和精力,與團隊一起工作,確保項目的順利推進(jìn)。

3、資源匹配

擅長(cháng)將創(chuàng )業(yè)團隊與合適的資源相匹配,這可能包括其他投資者、合作伙伴或關(guān)鍵人才。他會(huì )利用自己在行業(yè)內的網(wǎng)絡(luò )和經(jīng)驗來(lái)促進(jìn)這些連接。

加入SHV后,Mike Speiser 投資了閃存存儲公司Pure Storage,并擔任其CEO,目前這家公司已經(jīng)在紐交所上市。憑借在數據庫領(lǐng)域的成功經(jīng)驗,Mike Speiser在2010年就提出要構建“下一代數據庫(基于閃存)”的設想,并開(kāi)始著(zhù)手尋找可孵化對象。

巧的是,當時(shí)還在Oracle工作的Benoit Dageville(現Snowflake創(chuàng )始人之一),曾經(jīng)與Mike Speiser有多年的合作關(guān)系,并在一起合作優(yōu)化過(guò) Oracle 數據庫。

然而,當 Mike Speiser 滿(mǎn)懷期待地找到 Benoit Dageville 時(shí),卻被澆了盆冷水。Benoit Dageville 并不認為這個(gè)設想值得被提出和解決,并表示“你正在解決一個(gè)不是問(wèn)題的問(wèn)題”……

Benoit Dageville 在 Oracle 工作了16年,很清楚用戶(hù)對Oracle 費用高昂、計算復雜、數據難擴展等問(wèn)題的抱怨。他認為,如果真的想做一件產(chǎn)生巨大價(jià)值的事情,應該聚焦在數據庫的計算,而不是存儲。

經(jīng)過(guò)兩人來(lái)回多次的深入討論,雙方都逐漸認同了一個(gè)方向——采用存算分離架構,在云上創(chuàng )建一個(gè)數據倉庫。于是,咱們的 Benoit Dageville 拉上他的法國老鄉 Thierry Cruanes 從 Oracle “出逃”,并拉上一位荷蘭小老弟 Marcin Zukowski,開(kāi)啟了創(chuàng )業(yè)之旅。

二、鐵打的創(chuàng )始人,流水的CEO

與大多數硅谷企業(yè)的創(chuàng )始人即CEO不同,Snowflake自成立以來(lái),兩位核心創(chuàng )始人就沒(méi)有擔任過(guò)CEO的職位,而是由SHV投資人Mike Speiser掌舵,為Snowflake的每個(gè)不同成長(cháng)階段匹配最適合的CEO。

第一任,2012年-2014年,由Mike Speiser親自擔任,打好創(chuàng )業(yè)基本盤(pán)

相較于幾位技術(shù)創(chuàng )始人,Mike Speiser是其中管理經(jīng)驗最豐富的,知道什么對初創(chuàng )階段的企業(yè)最重要。

創(chuàng )始人側重技術(shù),這期間閉關(guān)設計技術(shù)架構、產(chǎn)品架構。而Mike Speiser則側重公司運營(yíng),以及初創(chuàng )團隊的招兵買(mǎi)馬等等,相當于一個(gè)“全能型保姆”了,據說(shuō)他個(gè)人80%的時(shí)間都貢獻給了Snowflake。這也為早期的Snowflake奠定了堅實(shí)的基礎。

到2013年以前,Snowflake都保持著(zhù)12人的研發(fā)團隊規模,被稱(chēng)為“Dirty Dozen”。但這些人并不是來(lái)自商業(yè)數據庫巨頭Oracle,而特意尋找了一批適應云時(shí)代的工程師。

第二任,2014年-2019年,從微軟請來(lái)Bob Muglia,帶領(lǐng)Snowflake“跨越鴻溝”

當公司發(fā)展到一定規模,就需要專(zhuān)業(yè)的職業(yè)經(jīng)理人來(lái)帶領(lǐng)Snowflake從早期成長(cháng)階段過(guò)渡到成熟商業(yè)運營(yíng)模式。

Bob Muglia加入Snowflake時(shí),還不到120人,產(chǎn)品也還未正式上市。如何將前沿技術(shù)轉化為商業(yè)產(chǎn)品,”跨越鴻溝“成為這一時(shí)期的主要任務(wù)。

左2-Frank Slootman

Bob Muglia 在科技行業(yè)經(jīng)驗豐富,曾經(jīng)是微軟現任 CEO Satya Nadella 的老板,也就是 Microsoft Azure最初的業(yè)務(wù)負責人。此前在微軟,擔任——服務(wù)器&商務(wù)工具事業(yè)部副總裁,帶領(lǐng)事業(yè)部實(shí)現年營(yíng)收超過(guò)150億美元。

任職期間,Snowflake 逐步完成了多云戰略。起初只運行在A(yíng)WS上,2018年上線(xiàn)Microsoft Azure;2019年上線(xiàn)Google Cloud。

如今,AWS仍然是Snowflake最大的云廠(chǎng)商合作伙伴,營(yíng)收占比大約78%;Microsoft Azure大約18%,正逐步上升中;Google Cloud大約4%。

第三任,2019年-2024年,高齡 Frank Slootman 再出山,帶領(lǐng)Snowflake成為軟件史上最大規模IPO

這個(gè)階段的Snowflake正值沖刺上市,需要一位帶領(lǐng)企業(yè)級軟件公司上市方面有卓越能力,且還有不止一次成功上市記錄的CEO。

這樣的人并不好找,Mike Speiser“三顧茅廬”才把這位已經(jīng)準備退休,正在湖邊釣魚(yú)的Frank Slootman請過(guò)來(lái)。畢竟準備加入Snowflake時(shí),Frank Slootman已經(jīng)快60歲高齡了。

左2-Frank Slootman

Frank Slootman 在硅谷被親切地稱(chēng)為“Mr. IPO”,相當于企業(yè)級軟件的埃隆馬斯克,帶領(lǐng)過(guò)Data Domain、ServiceNow成功上市。任職 ServiceNow CEO 的 6年期間,將其營(yíng)收從1億美金增長(cháng)到140億美金。

這位哥的做事風(fēng)格,以激進(jìn)、強硬著(zhù)稱(chēng),一上任便進(jìn)行了大刀闊斧的改革。比如:

  • 重組銷(xiāo)售團隊:分為大客戶(hù)團隊和行業(yè)客戶(hù)團隊。大客戶(hù)為公司關(guān)注的重點(diǎn)。
  • 解散客戶(hù)成功團隊:Frank Slootman 認為公司所有人都應該為客戶(hù)成功負責,而不是僅僅是某個(gè)團隊的職責,于是就直接解散了??……然后把這些人重新分配到其他部門(mén)。

第四任,2024年-至今,Sridhar Ramaswamy,擁抱AI新時(shí)代

就在不久前(今年3月),Frank Slootman 宣布卸任 CEO,同時(shí)繼續擔任董事長(cháng)。新CEO由原AI高級副總裁Sridhar Ramaswamy擔任。

Sridhar Ramaswamy曾在谷歌工作過(guò)15年,是人工智能、機器學(xué)習領(lǐng)域的資深專(zhuān)家(又是一位????)。AI時(shí)代的Snowflake如何發(fā)展,就看這位了。

三、打響第一槍?zhuān)浩髽I(yè)級軟件也能饑餓營(yíng)銷(xiāo),推出首年即斬獲500家企業(yè)客戶(hù)

Snowflake的商業(yè)化征程正式開(kāi)啟的標志性事件,便是第二位CEO Bob Muglia的加入。

2014年Bob Muglia加入后,當年10月21日,Snowflake便公開(kāi)發(fā)布了這家初創(chuàng )公司的第一篇新聞稿,名為《SNOWFLAKE REINVENTS THE DATA WAREHOUSE FOR THE CLOUD》。向外界正式宣布推出 Snowflake Elastic Data Warehouse。

這篇新聞稿發(fā)布之前,Snowflake一直以“StealthMode”自居,隱藏了兩年多的時(shí)間,就連獲客一直都是靠發(fā)郵件的方式偷偷進(jìn)行。就這樣,逐步積累了第一批種子用戶(hù),產(chǎn)品與市場(chǎng)匹配(PMF)也初步得到驗證。

此時(shí)的Snowflake已經(jīng)具備:

1)明確、清晰、獨一無(wú)二的定位

數據倉庫(Data Warehouse)并不是一個(gè)新概念,但云數據倉庫是。

1990年 IBM 的 Bill Inmon 就提出了數據倉庫的概念。在Snowflake之前,數據倉庫已經(jīng)經(jīng)歷了從本地專(zhuān)有硬件(代表產(chǎn)品:Teradata)、共享存儲(代表產(chǎn)品:EMC Greenplum)到大數據Hadoop的發(fā)展歷程。

但完全基于云計算架構的數據倉庫產(chǎn)品,Snowflake是第一個(gè)。

2)契合用戶(hù)痛點(diǎn)的產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)

  • 用戶(hù)痛點(diǎn)A:傳統數據倉庫過(guò)于復雜、不靈活且昂貴
  • 產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)A:Snowflake 的云服務(wù)將數據存儲與計算分離,能夠獨特地利用云的彈性、可擴展性和靈活性,提供數據倉庫的強大功能、大數據平臺的靈活性、云的彈性,且成本比本地數據倉庫低 90%。
  • 用戶(hù)痛點(diǎn)B:新興的大數據平臺,仍然需要依賴(lài)專(zhuān)業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)知識
  • 產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)B:Snowflake 作為完全支持標準 SQL 的原生關(guān)系型數據庫,任何分析師都能自助訪(fǎng)問(wèn)數據,從而使組織能夠利用他們已有的工具和技能。

3)獨特的產(chǎn)品價(jià)值

  1. DaaS(Data warehousing as a service,數據倉庫即服務(wù))。 Snowflake 消除了與管理、調優(yōu)數據庫相關(guān)的麻煩。這使得自助式數據訪(fǎng)問(wèn)成為可能,以便分析師可以專(zhuān)注于從數據中獲取價(jià)值,而不是管理底層的硬件和軟件。
  2. 多維度的彈性。與現有產(chǎn)品不同,Snowflake 的彈性擴展技術(shù)可以獨立地擴展用戶(hù)、數據和工作負載,從而在任何規模下都能提供最佳性能。彈性擴展使得同時(shí)加載和查詢(xún)數據成為可能,因為每個(gè)用戶(hù)和工作負載都能獲得所需的資源,沒(méi)有資源爭用。
  3. 統一的業(yè)務(wù)數據服務(wù)。 Snowflake 將半結構化數據的原生存儲整合到關(guān)系型數據庫中,并對其進(jìn)行完全優(yōu)化的查詢(xún)支持。分析人員可以在單個(gè)系統中查詢(xún)結構化、半結構化數據,無(wú)需橫跨多個(gè)系統。

4)有說(shuō)服力的標桿企業(yè)背書(shū)

“StealthMode”的兩年多期間,Snowflake已經(jīng)積累了一批種子用戶(hù),在這篇新聞稿中,就有Adobe、White Ops、VoiceBase、Condé Nast等客戶(hù)為其背書(shū)。

有意思的是,距離第一篇新聞稿發(fā)布之后,快一年的時(shí)間。在2015年6月23日,Snowflake才對外正式公開(kāi)發(fā)布數據倉庫產(chǎn)品。在這期間,Snowflake只向他們認為合格的組織(即目標客戶(hù)畫(huà)像一致的客戶(hù))提供測試版。

這樣做:

  • 一方面是充分測試和驗證,留更多時(shí)間,驗證業(yè)務(wù)場(chǎng)景,測試產(chǎn)品的可靠性、性能等;
  • 一方面是積累更多早期用戶(hù),找到對的客戶(hù)來(lái)使用、打磨產(chǎn)品,才是PMF階段最重要的工作之一;
  • 另一方面則是營(yíng)造期待和需求,通過(guò)提前宣傳和吸引市場(chǎng)關(guān)注,營(yíng)造更大的用戶(hù)需求和期待,在正式上市時(shí)獲得更好的市場(chǎng)反響。

正式上市后,Snowflake取得了非常棒的效果:

  • 在上市首年就吸引超過(guò) 500 家企業(yè)客戶(hù),包括許多知名的科技公司和金融機構。
  • 2016財年,實(shí)現約6000萬(wàn)美元的營(yíng)收,同比增長(cháng)超過(guò)300%。

憑借其創(chuàng )新的云數據倉庫解決方案, Snowflake 在業(yè)內贏(yíng)得了廣泛的關(guān)注和好評,初次露面就建立了獨特的品牌形象和技術(shù)優(yōu)勢。

四、迎接成年禮:5大營(yíng)銷(xiāo)支柱讓營(yíng)收破1億美元

2016年初,Denise Persson加入Snowflake擔任首席營(yíng)銷(xiāo)官,帶領(lǐng)公司開(kāi)啟基于數據驅動(dòng)的規?;癄I(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)。

這位姐很厲害,1996年參加工作時(shí)沒(méi)有選擇加入大公司,而是加入了一家法國初創(chuàng )公司Genesys,在那里一干就是12年,升遷六次,27歲就成為了全球營(yíng)銷(xiāo)副總裁。在這12年期間,她在全球 25 個(gè)國家開(kāi)設了辦事處,參與了 14 家公司的收購,并擁有了第一次 IPO 經(jīng)歷。

話(huà)說(shuō)回來(lái),1億美元是企業(yè)級SaaS公司可以在納斯達克上市的門(mén)檻,也通常被認為是企業(yè)“成年禮”。Denise Persson在Snowflake突破1億美元營(yíng)收后,分享了她關(guān)于營(yíng)銷(xiāo)如何支撐業(yè)務(wù)增長(cháng)的思考,并總結為五大營(yíng)銷(xiāo)支柱:

支柱一:Create strong positioning

定位是營(yíng)銷(xiāo)的基石,正如房屋的地基一樣,如果地基不穩固,墻體就會(huì )很容易出現裂縫。因此,創(chuàng )建一個(gè)強有力的定位,對于避免營(yíng)銷(xiāo)中的漏洞至關(guān)重要。

Snowflake通過(guò)咨詢(xún)公司,借助“焦點(diǎn)小組”模式與真實(shí)潛在客戶(hù)進(jìn)行深入討論,確保定位能夠與那些不了解Snowflake的人產(chǎn)生共鳴。

大多數公司只與現有客戶(hù)或潛在客戶(hù)進(jìn)行幾次訪(fǎng)談,但遠遠不夠。因為定位需要對公司下一階段的增長(cháng)負責。

如下圖所示,Snowflake一旦確認了定位,這句“專(zhuān)為云而生的數據倉庫”便會(huì )無(wú)處不在。

支柱二:Be the most customer-centric

Snowflake始終將客戶(hù)放在第一位,所以從一開(kāi)始就決定創(chuàng )建行業(yè)內最以客戶(hù)為中心的營(yíng)銷(xiāo)團隊。

一是通過(guò)與銷(xiāo)售人員的日常會(huì )議,確保始終掌握客戶(hù)需求。Snowflake的營(yíng)銷(xiāo)團隊幾乎每天都會(huì )與銷(xiāo)售人員舉行會(huì )議,及時(shí)了解營(yíng)銷(xiāo)需要解決哪些最重要的問(wèn)題。

二是通過(guò)客戶(hù)顧問(wèn)委員會(huì )、年度客戶(hù)調研(NPS)來(lái)收集客戶(hù)反饋,并據此調整營(yíng)銷(xiāo)策略。Snowflake會(huì )檢查并跟蹤客戶(hù)旅程的每一個(gè)環(huán)節,任意環(huán)節如果出現任何問(wèn)題,都會(huì )“全員上陣”調查問(wèn)題所在并加以解決。

早期,為滿(mǎn)足客戶(hù)需要,擴大內容開(kāi)發(fā),Snowflake幾乎讓每位員工都參與撰寫(xiě)文章、制作視頻。這些內容都專(zhuān)注于客戶(hù)想要了解的內容,幫助Snowflake建立信任和信譽(yù)。這是大多數B2B公司所缺乏的。

支柱三:Build for scale

很多ToB初創(chuàng )公司的營(yíng)收在達到2000萬(wàn)美元后會(huì )經(jīng)歷增長(cháng)放緩,因為整個(gè)公司的工作流程還是手動(dòng)的,以及營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)堆棧、流程沒(méi)有建立在可擴展的基礎上。

2017年,這一年Snowflake的年營(yíng)收約為9600萬(wàn)美元。在這一年,Snowflake的每次全體會(huì )議上,討論的最大話(huà)題幾乎都是關(guān)于自動(dòng)化。

自動(dòng)化是ToB初創(chuàng )公司實(shí)現快速規?;鲩L(cháng)的基礎。Snowflake在自動(dòng)化系統上線(xiàn)之后,才實(shí)現免費試用的起飛。如下圖所示,是目前Snowflake營(yíng)銷(xiāo)團隊正在使用的系統全景圖。

支柱四:Be bold

ToB初創(chuàng )公司大多預算有限,要想在如今競爭激烈的市場(chǎng)中脫穎而出,并與大型公司、知名品牌競爭,應該怎么辦?如何在預算有限的情況下效益最大化?

Snowflake營(yíng)銷(xiāo)團隊選擇了——大膽。

作為創(chuàng )新產(chǎn)品,Snowflake有宏偉的愿景,創(chuàng )造一個(gè)大膽的品牌也與其價(jià)值觀(guān)和企業(yè)文化相契合。大膽當然有風(fēng)險,但也是獲得關(guān)注的最佳機會(huì )。

101高速公路(US Route 101)是硅谷的主要交通動(dòng)脈,從南部的洛杉磯一直延伸到北部的舊金山,全長(cháng)超過(guò)1500公里,連接無(wú)數的科技公司總部,如Google、Apple、Facebook等。

Snowflake早期投入大量預算,在101高速公路上打了很多有意思的廣告,如“LOVE IS BLIND. DATA IS NOT”、“YOUR DATA LAKE JUMPED THE SHARK” 等。與此同時(shí),每塊廣告牌都在重復、重復、再重復同樣的定位。

Snowflake在營(yíng)銷(xiāo)上有多舍得花錢(qián)?以21年Q2的數據為例,營(yíng)銷(xiāo)費用接近1億美金,而這一Q的總營(yíng)收才2.72億美金。

當然,猛投錢(qián)也讓Snowflake早期快速提升了品牌知名度。據Snowflake自己統計,至少有一半入職的新員工坦言,第一次聽(tīng)說(shuō)Snowflake是從廣告牌上。(PS:線(xiàn)下廣告很難用數據衡量效果,入職調研,是這位CMO建議的衡量方法)

除了費錢(qián)的“大膽”,也有不費錢(qián)的”大膽“。

Tech Marketing 是美國科技公司常用的營(yíng)銷(xiāo)手段,老牌企業(yè)級軟件巨頭Oracle一直是”飽受攻擊“的對象,這次也不例外。

此前的文章《Salesforce:英雄主義+游戲化,學(xué)SaaS鼻祖用社區激活全球百萬(wàn)用戶(hù)》中也有提到——Salesforce早期也通過(guò)Tech Marketing,高舉“No Software”快速提升品牌知名度。

作為新興云數據庫倉庫代表,Snowflake的工程師時(shí)不時(shí)會(huì )在各大論壇,發(fā)布措辭激烈的測評帖子,挑戰一下傳統數據庫廠(chǎng)商代表Oracle的地位。

這種挑釁從最初的混戰,后來(lái)轉變?yōu)槔硇缘募夹g(shù)探討,有時(shí)惹急了還會(huì )收到Oracle的官方下場(chǎng)回應。長(cháng)此以往,Snowflake也在技術(shù)、分析師圈層建立起了一定的知名度。

支柱五:Align with sales

最后一點(diǎn)也是最重要的一點(diǎn):銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)團隊需要作為一個(gè)團隊來(lái)共同工作。

Snowflake快速增長(cháng)非常重要的原因,就是從一開(kāi)始就實(shí)現了整個(gè)公司的強大一致性——對齊點(diǎn)是圍繞 Sales Pipeline。

CMO很重要的一項工作就是確保每一天,營(yíng)銷(xiāo)團隊都能與銷(xiāo)售團隊保持100%的合作,并始終保持相同的執行力。

在Snowflake的早期,CMO每周一早上都會(huì )與八位銷(xiāo)售發(fā)展代表一起制定營(yíng)銷(xiāo)計劃。如今,這兩個(gè)團隊加起來(lái)有超過(guò)1000人,仍然保持著(zhù)相同的對齊。

五、規?;鲩L(cháng):ABM推動(dòng)全球擴張

從2018年開(kāi)始(含新冠肺炎期間),Snowflake 在不到15個(gè)月的時(shí)間內產(chǎn)品收入增長(cháng)了300%,其中的關(guān)鍵戰役就是ABM(目標客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo))的開(kāi)展。

ABM將「營(yíng)銷(xiāo)」和「銷(xiāo)售」的重點(diǎn)放在符合ICP(理想客戶(hù)檔案)的少數企業(yè)上,以「最大限度提升目標客戶(hù)的轉化潛力」為共同目標。核心在于兩點(diǎn):

  • 一是一致性,需要跨多崗位協(xié)同作戰;
  • 二是個(gè)性化,為目標賬戶(hù)在不同觸點(diǎn),定制互動(dòng)內容。

SnowflakeABM的目標

目前,很多B2B企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)團隊已經(jīng)不再側重單個(gè)渠道的衡量,而是轉向整體渠道視圖。

因為,這更能讓營(yíng)銷(xiāo)同學(xué)團結在同一個(gè)目標下,共同推動(dòng)營(yíng)收增長(cháng)。Snowflake ABM 的目標分為兩個(gè):

  • 主要目標:已預約演示的賬戶(hù)百分比。通過(guò)確定多少目標賬戶(hù)成功預約了演示,來(lái)衡量營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果。
  • 次要目標:
    • 賬戶(hù)互動(dòng):目標賬戶(hù)訪(fǎng)問(wèn) Snowflake 資產(chǎn),如網(wǎng)站、白皮書(shū)、案例研究等。
    • 機會(huì )率:基于預約演示的目標賬戶(hù)中,進(jìn)一步轉化為商機的比例。

這種衡量方法強調目標賬戶(hù)的高質(zhì)量互動(dòng)體驗,讓營(yíng)銷(xiāo)人員可以專(zhuān)注于提升品牌知名度,而銷(xiāo)售團隊則集中于構建客戶(hù)關(guān)系??傮w目標是通過(guò)協(xié)同作戰推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(cháng)。

SnowflakeABM團隊的配置

如今, Snowflake的ABM團隊已經(jīng)有21位同學(xué),分為四個(gè)團隊??:

新興市場(chǎng)Team:負責高價(jià)值的潛在賬戶(hù)、意向賬戶(hù)。主要職責有:

  • 市場(chǎng)研究:通過(guò)市場(chǎng)調研獲取相關(guān)數據,分析新興市場(chǎng)潛力,幫助 Snowflake 更好地理解新市場(chǎng)的需求和特性。
  • 市場(chǎng)開(kāi)拓:負責開(kāi)辟新的市場(chǎng)機會(huì ),特別是在尚未成熟或開(kāi)發(fā)的地區或行業(yè)。
  • 品牌引入:將 Snowflake 的品牌和產(chǎn)品引入新市場(chǎng),通過(guò)各種營(yíng)銷(xiāo)策略提高品牌知名度。
  • 合作伙伴關(guān)系:建立和維護新興市場(chǎng)中的合作伙伴關(guān)系,包括渠道合作和戰略聯(lián)盟。

企業(yè)Team:負責北美6個(gè)主要地區。主要職責有:

  • 大客戶(hù)管理:負責公司最大的企業(yè)客戶(hù),確保這些客戶(hù)得到一流的服務(wù)和支持。
  • 定制化解決方案:根據大企業(yè)客戶(hù)的需求,提供個(gè)性化的解決方案和產(chǎn)品服務(wù),以滿(mǎn)足其特定需求。
  • 客戶(hù)保留與擴展:在客戶(hù)生命周期內實(shí)施客戶(hù)保留策略,同時(shí)尋找增值銷(xiāo)售(upsell)和交叉銷(xiāo)售(cross-sell)的機會(huì )。
  • 高層互動(dòng):與客戶(hù)高層管理人員保持緊密聯(lián)系,了解其戰略需求并提供相應的解決方案。

行業(yè)Team:負責7個(gè)關(guān)鍵行業(yè)的主要賬戶(hù)、客戶(hù)。主要職責有:

  • 行業(yè)研究與洞察:深入研究和分析特定行業(yè)的趨勢、痛點(diǎn)和需求,確保 Snowflake 的產(chǎn)品和服務(wù)能夠精準匹配行業(yè)需求。
  • 行業(yè)解決方案:開(kāi)發(fā)和推廣針對特定行業(yè)的解決方案和用例展示,幫助不同的行業(yè)客戶(hù)更好地理解和使用 Snowflake 的產(chǎn)品。
  • 行業(yè)活動(dòng)與內容:組織行業(yè)相關(guān)的活動(dòng),如研討會(huì )、會(huì )議、白皮書(shū)和案例研究,通過(guò)這些途徑提升在特定行業(yè)的影響力。
  • 行業(yè)關(guān)系維護:與行業(yè)協(xié)會(huì )、領(lǐng)軍企業(yè)和意見(jiàn)領(lǐng)袖建立并維護關(guān)系,確保 Snowflake 在各主要行業(yè)的強勁定位。

激活中心Team:負責全球項目管理、賦能,以及數字化營(yíng)銷(xiāo)所有技術(shù)棧的管理。主要職責有:

  • 營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化與執行:負責實(shí)施和管理 ABM 活動(dòng)的各類(lèi)自動(dòng)化工作,確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)高效運行。
  • 內容和渠道管理:制定和分發(fā)營(yíng)銷(xiāo)內容,通過(guò)多種渠道(如郵件、社交媒體、網(wǎng)站等)最大化活動(dòng)的覆蓋面和影響力。
  • 數據分析與優(yōu)化:持續監測和分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的表現,提供及時(shí)的反饋和優(yōu)化建議,以提高ROI。
  • 技術(shù)支持:維護和優(yōu)化用于 ABM 活動(dòng)的技術(shù)堆棧,確保工具和平臺處于最佳狀態(tài)。

SnowflakeABM的4層技術(shù)棧

B2B采購的決策周期長(cháng),通常需要3-6個(gè)月甚至更久,對于營(yíng)銷(xiāo)團隊來(lái)說(shuō),多渠道持續觸達至關(guān)重要。Snowflake 的ABM技術(shù)棧分為4層??:

1)智能層

這一層將第一方、第三方數據源整合至Snowflake中,描繪出目標賬戶(hù)與Snowflake互動(dòng)的“誰(shuí)”、“在哪里”以及“何時(shí)”的全貌,并在此基礎上創(chuàng )建線(xiàn)索評分、意圖算法。

Snowflake傾向于自建線(xiàn)索評分標準,完全掌控買(mǎi)家旅程,減少對外部供應商的依賴(lài)。這層使用的工具包括:

  • Snowflake(數據倉庫,中國對標產(chǎn)品如SelectDB)
  • Bombora(B2B意圖數據,中國對標產(chǎn)品未知)

這一層對數據治理的要求非常高,決定了:

  • Snowflake能通過(guò)細致的市場(chǎng)調研和數據分析,對目標市場(chǎng)進(jìn)行細分,識別出具有最高潛力的客戶(hù)群體。這些細分不僅僅基于行業(yè)、規?;虻乩砦恢?,更是深入分析潛在客戶(hù)的業(yè)務(wù)挑戰、技術(shù)使用情況及購買(mǎi)行為,從而確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的高度相關(guān)性;
  • Snowflake能構建詳細的客戶(hù)畫(huà)像,使得營(yíng)銷(xiāo)團隊能夠創(chuàng )建高度個(gè)性化的,從電子郵件、社交媒體到定制化的內容營(yíng)銷(xiāo),每一步都精準對接客戶(hù)的具體需求和興趣點(diǎn)。

2)激活層

激活層的作用是將智能層收集的數據轉化為針對每個(gè)潛在客戶(hù)的ABM體驗。

通過(guò)識別哪些賬戶(hù)正在積極瀏覽Snowflake網(wǎng)站或研究相關(guān)產(chǎn)品,使得ABM團隊能夠在客戶(hù)意向和興趣最高時(shí),向正確的人群傳遞相關(guān)的信息和行動(dòng)號召。

例如,Snowflake可以觸發(fā)定向廣告,展示給目標賬戶(hù),再鏈接到個(gè)性化的ABM微站點(diǎn),直接針對該賬戶(hù)的具體應用場(chǎng)景進(jìn)行溝通。這層使用的工具包括:

  • Mutiny(個(gè)性化網(wǎng)站體驗,中國對標產(chǎn)品未知)
  • Rollworks(端到端的ABM,中國對標產(chǎn)品如致趣百川、徑碩、火眼云等)
  • LinkedIn(B2B職場(chǎng)精準投放,中國對標產(chǎn)品如脈脈)

這一層對自動(dòng)化的要求非常高,決定了:

  • Snowflake能通過(guò)工具確保營(yíng)銷(xiāo)與銷(xiāo)售流程的無(wú)縫銜接。自動(dòng)化工作流程,如動(dòng)態(tài)內容生成、觸發(fā)式郵件和智能推薦系統,能夠高效地管理大量的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng),同時(shí)保持每一次互動(dòng)的質(zhì)量;

3)參與層

這層是傳遞激活內容的渠道。Snowflake將其ABM計劃與銷(xiāo)售團隊緊密集成,因此既能通過(guò)SDR團隊(外呼)也能通過(guò)線(xiàn)上團隊(引流)來(lái)實(shí)施激活。這層使用的工具包括:

  • Outreach(銷(xiāo)售自動(dòng)化,中國對標產(chǎn)品如銷(xiāo)售易、紛享銷(xiāo)客等)
  • Reachdesk(B2B個(gè)性化禮品贈送、客戶(hù)體驗管理,中國對標產(chǎn)品未知)
  • LinkedIn

這一層對團隊協(xié)作的要求非常高,決定了:

  • Snowflake的銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)團隊能緊密合作,形成“一個(gè)團隊”文化。營(yíng)銷(xiāo)團隊負責創(chuàng )造引人注目的內容和體驗,而銷(xiāo)售團隊則基于這些內容與客戶(hù)建立深度對話(huà)。雙方共享情報,協(xié)同制定策略,確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)能夠有效地轉化為銷(xiāo)售機會(huì )。

4)優(yōu)化層

這層用于分析所有績(jì)效數據并提出未來(lái)調整的建議。隨著(zhù)Snowflake不斷開(kāi)拓新市場(chǎng),需要清晰地看到哪些策略有效、哪些不夠理想,以便持續迭代。

這些洞察數據會(huì )被匯總,ABM負責人、客戶(hù)執行經(jīng)理(AE)、SDR等協(xié)作方,會(huì )每?jì)芍芤淮螘?huì )議對此進(jìn)行共享、討論。這層使用的工具包括:

  • Snowflake
  • Rollworks
  • Tableau(數據分析,中國對標產(chǎn)品如神策數據、GrowingIO)
  • LinkedIn

這一層對數據分析的要求非常高,決定了:

  • Snowflake能夠建立一個(gè)反饋循環(huán),持續監測ABM的表現,并基于數據反饋進(jìn)行策略調整。通過(guò)A/B測試、客戶(hù)反饋收集和營(yíng)銷(xiāo)效果分析,Snowflake能夠不斷優(yōu)化ABM策略,確保每個(gè)階段都能更好地滿(mǎn)足目標賬戶(hù)的需求,同時(shí)尋找新的規?;鲩L(cháng)機會(huì )。

以上各層協(xié)同工作,構成Snowflake高效、數據驅動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)體系,確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的高度個(gè)性化與效果最大化,同時(shí)也促進(jìn)了團隊之間的緊密合作與持續優(yōu)化。

如今,Snowflake的業(yè)務(wù)已經(jīng)遍布北美、歐洲、亞太、拉丁美洲、中東、非洲等多個(gè)多家和地區,ABM一直在全球擴張上發(fā)揮著(zhù)重要作用。

未來(lái)已來(lái)。

AI時(shí)代的Snowflake從換帥到升級定位(PS:最新定位升級為“ AI Date Cloud”),正進(jìn)行一系列適合新時(shí)代的組織變革、策略升級。尤其是其營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng),也正在借助AI、LLM變得更精準、更高效,可能將顛覆現有工作模式。后續Snowflake有相關(guān)實(shí)踐,我們也將持續關(guān)注和同步???

BTW,感覺(jué)國內企業(yè)級軟件廠(chǎng)商的數字化營(yíng)銷(xiāo)增長(cháng)都還沒(méi)玩溜,國外已經(jīng)進(jìn)入到 NEXT level——AI時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)了??

【有興趣的話(huà),你還可以看看】

趨勢研究篇《1.6萬(wàn)字深度研究:接連創(chuàng )造高估值、高增長(cháng)神話(huà)的PLG SaaS》

案例研究篇《HubSpot:坐擁千萬(wàn)級私域流量,MA SaaS 巨頭如何做內容營(yíng)銷(xiāo)?》

專(zhuān)欄作家

羅蘭,微信公眾號:B2B運營(yíng)筆記,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家?!禕2B運營(yíng)實(shí)戰:我如何帶增長(cháng)團隊做私域獲客》作者,前易觀(guān)內容增長(cháng)總監,擅長(cháng)B2B內容驅動(dòng)增長(cháng),累計為企業(yè)獲客數萬(wàn)。

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