# Мартин Гонтовникас: «Если вы забудете о пользователях ради корпоративных чеклистов — вы труп» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=gUaE5TJp8TY Канал: 20VC (Harry Stebbings) Опубликовано: 14.02.2024 --- Переход от стратегии «снизу вверх» (Product-Led Growth) к продажам крупным корпорациям (Enterprise) — это критический момент, на котором спотыкаются многие стартапы. Мартин Гонтовникас (Martin Gontovnikas), стоявший у истоков роста Auth0 и работающий с Vercel, делится в подкасте 20VC с Гарри Стэббингсом (Harry Stebbings) глубокими инсайтами о психологии покупателей, ошибках при масштабировании и необходимости слияния маркетинга и продукта в единую структуру. ## 🧠 Психология роста: почему данные — это не всё [[JUMP:01:59]] Один из главных уроков Мартина Гонтовникаса за семь лет работы в Auth0 заключается в том, что даже при продаже инструментов для разработчиков ключевую роль играет психология [02:12]. Несмотря на инженерный бэкграунд, Мартин осознал правдивость слов Даниэля Канемана: решения людей эмоциональны, а не рациональны. Основные выводы о роли психологии: * **Использование когнитивных искажений:** Мартин утверждает, что понимание системы 1 и системы 2 (по Канеману) позволяет использовать предубеждения пользователей во благо роста [02:26]. * **История важнее цифр:** Опытным путем было доказано, что письма с минимальным количеством данных, но с последовательной и эмоциональной историей, конвертируют лучше, чем перегруженные графиками отчеты [02:39]. * **Смелые риски (Big Bets):** Мартин считает, что экспоненциальный рост невозможен без готовности к крупным ставкам. В Auth0, когда компания застряла на пути от $40 млн к $80 млн ARR, руководство приняло решение перебросить половину маркетинговой команды и значительную часть продуктовой только на одну задачу — рост регистраций и активацию [03:18]. Это был риск «пан или пропал», без которого компания могла прекратить существование. По мнению Мартина, лидеры должны поощрять культуру риска, выделяя бюджеты (например, до $10 000 на эксперимент без согласования) и правильно реагируя на неудачи [05:04]. Он подчеркивает: если человек ошибся, но извлек урок, это инвестиция; если урока нет — его стоит уволить [05:18]. ## 🧪 Научный метод в маркетинге и границы AB-тестирования [[JUMP:07:18]] Мартин определяет рост (Growth) как применение научного метода к ключевым показателям эффективности (KPI) [07:18]. Однако он предостерегает от слепого следования цифрам. Различия в подходах к данным: 1. **B2C vs B2B:** В компаниях вроде Instagram (B2C) результаты AB-теста можно получить за 12 секунд благодаря огромному трафику [08:50]. В B2B-сегменте выборка меньше, а решения принимаются командами, а не индивидами. 2. **Качественные данные против количественных:** Мартин полагает, что качественная информация (интервью с пользователями) важнее количественной [06:11]. Данные говорят, *что* происходит, но только разговор с клиентом объясняет, *почему*. 3. **Ловушка локального максимума:** AB-тестирование помогает выбрать лучший вариант из предложенных (например, кнопка с конверсией 84% вместо 38%), но оно никогда не подскажет вариант, который мог бы дать рост на 800%, если его не было в тесте [09:18]. ## 🏗️ Стратегия запуска: от первых партнеров до массового рынка [[JUMP:17:19]] Мартин категорически не рекомендует нанимать специалистов по росту до достижения Product-Market Fit (PMF) [17:19]. Поиск соответствия продукта рынку — это задача основателя. Этапы запуска PLG-продукта по версии эксперта: * **Закрытый этап (Design Partners):** Начать стоит с 6–8 клиентов из личной сети или сети венчурных инвесторов [17:46]. * **Первое впечатление:** Мартин подчеркивает, что второй шанс произвести первое впечатление не представится. Открывать «шлюзы» массовых регистраций можно только тогда, когда онбординг отточен на первых партнерах [18:14]. * **Сегментация по опыту:** Исследования Auth0 показали, что джуниор-разработчикам нужны детальные подсказки («нажми сюда»), тогда как сеньоры считают это заискиванием и предпочитают краткое описание архитектуры, после чего хотят, чтобы их оставили в покое [20:27]. Для горизонтальных продуктов (как Notion или Airtable) Мартин советует использовать библиотеки шаблонов не только как инструмент помощи, но и как способ сбора данных о намерениях пользователя [21:47]. ## 📈 Тонкости Bottoms-Up: Product Advocates и анти-удержание [[JUMP:23:40]] В модели Bottoms-Up («снизу вверх») пользователи часто не хотят общаться с отделом продаж. Мартин предлагает инновационный подход: создание команды **Product Advocates** [25:03]. * **Профиль сотрудника:** В Vercel на эту роль нанимали людей с опытом работы в Genius Bar (Apple) или службе поддержки Best Buy — они технически подкованы, но ориентированы на помощь, а не на агрессивные продажи [25:16]. * **Проактивная разблокировка:** Если система видит, что пользователь «застрял» (часто переходит из дашборда в документацию и обратно), Product Advocate должен прийти на помощь [24:11]. Помощь создает чувство благодарности, что облегчает последующий переход к коммерческому диалогу. Интересным открытием Мартина стало понятие **анти-удержания (anti-retention patterns)** [27:47]. Например, в Auth0 выяснили, что внедрение мультифакторной аутентификации (MFA) в первую неделю использования продукта приводило к оттоку, так как технология была слишком сложной для новичков. Те же, кто внедрял MFA через полтора месяца, оставались с компанией надолго [28:10]. ## 🏢 Масштабирование в Enterprise: ошибка New Relic [[JUMP:44:55]] Крупнейшая ошибка при переходе к Enterprise-продажам — забвение конечного пользователя ради «галочек» в опросниках отделов закупок [45:08]. Мартин приводит в пример историю компании **New Relic**: 1. Они были лидерами рынка мониторинга для разработчиков [45:22]. 2. Сфокусировавшись на Enterprise, компания начала добавлять функции по запросам корпораций (чек-листы безопасности, RFQ) [46:26]. 3. Это привело к «раздуванию» продукта (bloat), интерфейс стал тяжелым и неудобным. 4. Разработчики перестали рекомендовать продукт внутри своих компаний, поток новых клиентов иссяк, и рынок захватили конкуренты (например, Datadog) [47:31]. **Совет эксперта:** Нужно добавлять корпоративные функции (безопасность, комплаенс), но ни в коем случае не жертвовать пользовательским опытом, иначе «низовой» драйвер роста исчезнет [47:57]. ## 🤝 Роль CTMO и слияние маркетинга с продуктом [[JUMP:50:12]] Мартин вводит понятие **CTMO (Chief Techno-Marketing Officer)** [50:25]. В компаниях с моделью PLG маркетинг и продукт должны быть неразрывно связаны, а не разделены силосами. * **Маркетинг дает обещание, продукт его выполняет:** Сайт компании обещает ценность, а продукт должен мгновенно доказать это обещание при первой сессии [51:20]. * **Здоровый конфликт:** Команда маркетинга может хотеть добавить кнопку «Связаться с отделом продаж» прямо в онбординг, а продукт будет против. Решение Мартина — показывать эту кнопку только директорам крупных компаний, оставляя разработчикам чистый путь к использованию продукта [53:34]. ## 👤 Найм в Growth: «Жажда славы» [[JUMP:55:20]] При поиске первого сотрудника в отдел роста Мартин ищет не «громкие имена» в резюме, а **«жажду славы» (hunger for glory)** [55:47]. Это внутренний драйвер доказать свою состоятельность. Критерии идеального кандидата: * Креативность и понимание персоны пользователя [56:26]. * Конкурентность (желание побеждать). * Scrappiness (умение делать многое при минимальных ресурсах) [56:39]. В процессе интервью Мартин использует абстрактные кейс-стади. Ему не важен правильный ответ, ему важен процесс: какие вопросы задает кандидат, как он мыслит и как доходит до выводов [1:00:01]. --- ### Инвестиционные тезисы и метрики: * **Метрики Auth0:** Рост с $40 млн до $80 млн ARR потребовал радикальной фокусировки ресурсов. * **Экономика Enterprise:** 80–85% выручки крупных PLG-компаний (Atlassian, Twilio, Auth0) приносят Mid-Market и Enterprise, и лишь 15% — SMB, хотя вторых в тысячи раз больше по количеству аккаунтов [40:40]. * **Портфельные компании/упоминания:** Auth0 (куплена Okta), Vercel, Clerk, HubSpot, New Relic, Amazon (AWS), Notion. * **Тезис о риске:** Большие скачки роста (step changes) требуют «больших ставок», которые могут не давать результата месяцами, пока идет накопление критической массы изменений [11:16].