Happy Monday фаундеры 😎

В прошлом месяце венчур залил в рынок $42 млрд, в то время как корпораты ВПЕРВЫЕ начали резать расходы на AI!

На выходных я наткнулся на несколько интересных статей которые по отдельности вроде ничего особенного не говорят, но вместе показывают реальную динамику рынка...

Вот что я из всего этого вынес...

Crunchbase опубликовал итоги августа: венчур залил $42 млрд примерно в 1,500 стартапов. Это на 25% меньше июля, но на 122% больше августа прошлого года!

Семь компаний закрыли раунды больше миллиарда 🤯

Databricks взял $5 млрд при оценке $190 млрд и накинул к своей оценке $56 млрд всего за полгода 😱

River AI поднял и seed раунд и раунд А... $1.1 млрд за год... КАРЛ, это seed и А раунды!

Unitree вышла на биржу в Шанхае и улетела на 460% в первый день торгов.

А Nvidia объявила о покупке Hugging Face за $12.9 млрд.

Но вот деталь которая зацепила меня сильнее всего: пять из семи юникорнов поднимали деньги меньше года назад 🤯 10 лет назад это было бы новостью номер 1 в мире стартапов, а сейчас такое ощущение что это больше не achievement per se...

По факту, деньги не просто есть, а они улетают в одни и те же руки и очень даже быстро!

Вроде бы всё это говорит что рынок растёт и будет расти дальше...

А вот что происходит по ту сторону, на стороне байеров!

Ramp выкатил свой AI Index за сентябрь, и прикол в том что это не опросы, а статистика по реальным транзакциям десятков тысяч американских компаний. Живые деньги, а не мнения... поэтому и цифры там неприятные 🤭

*️⃣ Расходы на ИИ в пересчёте на сотрудника у топ 1% компаний упали на 9.7% за месяц, с $7,976 до $7,205! Это вроде кажется not significant, но если брать тот же Salesforce с их 80к сотрудников то это неплохой такой отток денег!

*️⃣ Эффективная цена за миллион токенов рухнула на 41%, и она уже $0.68 против пика $1.15 в марте 😱

*️⃣ Доля frontier-моделей в потреблении токенов просела до 45% с пика в 53%.

*️⃣ Компании вводят настройки по умолчанию на уровне всей организации чтобы сотрудники реже дёргали дорогие модели 😂 Мол, стандартные тоже отлично работают и стоят в разы дешевле.

*️⃣ Adoption всё ещё растёт, но замедляется. Anthropic на 43.8% американских компаний, OpenAI на 39.8%.

Первая мысль у меня была: ну наверное все просто свалили на опенсорс и китайские модели?

Нет.

Всего 6.4% компаний которые платят за ИИ вообще их трогают.

Так вот.

Сложив эти две картинки рядом, я вижу следующее: капитал заливается рекордными темпами, а деньги которые бизнес реально платит за ИИ каждый месяц впервые поехали вниз.

Помните отчёт McKinsey про который я писал на прошлой неделе? Только 6% компаний увидели серьёзный эффект ИИ на прибыль. Вот тебе продолжение той истории... эксперименты закончились, началась ревизия бюджета 🤭

❗️ Что это значит для нас, фаундеров которые покоряют мир B2B?

1️⃣ У economic buyers появляется финансовый контроль над ИИ бюджетом. Год назад эта строка проходила как эксперимент или innovation и её никто не считал. Сейчас её начинают считать, роутят на дешёвые модели и режут. Если ты продаёшь надстройку с наценкой за токены, ты ровно в той графе которую режут первой!

2️⃣ Цена за токен упала на 41% за полгода. Маржа на перепродаже чужого интеллекта умирает, и продавать надо не доступ к модели, а выполненную работу и результат!

3️⃣ Деньги в рынке есть, но улетают они в группу избранных стартапов. Если ты не Databricks, раунд в начале пути это такой себе план. Твой лучший план это реальная выручка. А выручка в B2B в 2026 это не продукт который разойдётся сам, это конкретное количество демо разговоров с целевыми байерами в неделю.

Что делать на практике? Так как я это вижу...

❗️ Перепиши оффер с языка opportunity на язык РЕЗУЛЬТАТА!

Не наш ИИ агент ускоряет саппорт!

А одно решённое обращение стоит вам $0.40 вместо $6, вот расчёт на ваших объёмах...

Когда я скейлил GTM для команды Humoniq (YC S25), на звонках с Delta и Amex никого не волновало какая модель под капотом.. волновало только сколько стоит закрыть один тикет и сколько тикетов закроется без участия людей!

Рынок ждёт РЕЗУЛЬТАТ по цене ниже ТЕКУЩЕЙ!

📨 Треть твоих холодных писем не долетает в принципе, а ты сидишь и переписываешь оффер в пятый раз 🤭

Глава 31. Waterfall Enrichment

В прошлой главе мы построили формулу Priority Score, которая говорит тебе кому писать сегодня в первую очередь, а кто ещё не готов к аутричу...

Сказка? Сказка конечно!

Только вот такой situation... формула эта ничего не стоит если у твоего самого горячего проспекта в колонке email лежит мусор или вообще пустота.

Так вот.

Apollo лучший инструмент за свои деньги для старта, я сам его рекомендую фаундерам на ранней стадии.

Но у него есть проблема о которой честно говорят единицы!

❗️Bounce rate на его же верифицированных адресах доходит до 30% 🤯

Загрузил тысячу контактов, запустил кампанию... и триста писем улетели в никуда.

Домен который ты грел месяц получает такой удар по репутации что провайдер начинает тупить.

И твоя следующая кампания летит ещё хуже, хотя ты в ней вообще ничего не менял.

И вот ты сидишь, смотришь на нулевой reply rate и думаешь: оффер слабый, надо переписать в пятый раз, поменять заголовок, добавить emoji 🤭

А проблема в том, что треть писем вообще не дошла до инбокса и физически не могла получить ответ.

Плюс вторая проблема о которой знают ещё меньше фаундеров: coverage у любого ОДНОГО источника это 60%-70%. Значит от 30% до 40% твоих проспектов вообще останутся без email, если ты молишься на одного провайдера.

Решение: Waterfall Enrichment.

Логика простая, waterfall enrichment это цепочка источников через IF в Clay.

Спросили дешёвый источник. Нашёл email? Стоп... и дальше не идём.

Не нашёл? Идём дальше по цепочке: Apollo, потом Hunter, потом Findymail, потом Prospeo, и так пока не найдём или не закончатся провайдеры.

Coverage у одного провайдера 60%-70%, но при правильном waterfall из нескольких источников он вырастает до 95%.

Как это выглядело у нас в кейсе с командой Flightfox (YC S12)?

Тот самый Director of Study Abroad, помните его из прошлых глав? Тот, кто ответил на девятнадцатом касании?

Apollo его email не нашёл вообще, база устарела, и он давно сменил домен почты университета на новый.

Пошли дальше по цепочке. Hunter тоже мимо, у него просто нет свежих данных по этому университету. А вот Findymail нашёл рабочий адрес на третьем шаге, буквально за пару секунд после того как первые два источника развели руками.

Без waterfall этот проспект просто выпал бы из системы с самым высоким Priority Score во всём списке 🤯

Формула была бы идеальной, а применить её к проспекту было бы невозможно, и ты бы никогда не узнал что упустил сделку...

И тут важный момент про деньги который почти никто не считает заранее, пока не увидит счёт в конце месяца 🤭

Clay работает на кредитах... и каждый запрос к провайдеру стоит денег, и waterfall из четырёх источников это четыре потенциальных списания за одного человека.

❗️ Правильный порядок трат который использую я: сначала квалификация аккаунта, потом квалификация проспекта, и только потом waterfall enrichment!

Не наоборот.

Если ты сразу ищешь email у каждого найденного человека до того как проверил что компания вообще подходит под ICP, то ты платишь за данные о людях которым никогда не напишешь. Будет красивая таблица, дорогая и абсолютно бесполезная 🤭

Я в B2B продажах больше десяти лет, и вижу эту ошибку в девяти системах из десяти: фаундер тратит бюджет на энричмент раньше чем на квалификацию, а потом удивляется откуда взялась дыра в бюджете Clay уже к середине месяца.

В следующей главе расскажу как верифицировать сам email перед отправкой, чтобы bounce rate не убил всю твою репутацию домена в первый же день кампании.

Сначала выясни кому пишешь, и только потом плати за то чтобы узнать его email адрес на базе Waterfall Enrichment!

🔴🔴 Этот фаундер позвонил 50 незнакомым проспектам и попросил их объяснить почему они точно НЕ купят его продукт... СМЕЛО!

Часть 1: История роста стартапа Gong.io

Нью Йорк, 2015 год.

Amit Bendov работает CEO в Sisense.

Компания растет квартал за кварталом, все прекрасно... а потом случается квартал когда все пошло вниз...

Amit открывает CRMку чтобы понять что же такое произошло.

И CRM показывает ему что все отлично 😂

Пайплайн двигается, сделки идут по стадиям, активность вроде есть.

Одна маленькая деталь: сделки не закрываются!

Он идет к своим сейлзам и спрашивает что случилось.

И каждый человек в команде выдает ему свою версию событий.

Тогда Amit просит ребят записывать звонки и сам садится слушать десятки записей подряд 🤯

И вот в этих записях внезапно лежало все то чего никогда не было в его CRM!

❗️ И вот что он понял: 95% информации вообще не попадает в CRM!

Потому что Closed Lost в CRM это список вариантов по типу нет бюджета, ушли к конкуренту, и так далее.

Ни один сейлз в истории не выбрал там пункт: я плохо провел звонок и не докопался до боли 🤭

Так вот и рождается идея продукта который сам слушает разговоры с клиентами и показывает что реально происходит в продажах!

Позже, Amit находит Eilon Reshef, инженера который только что продал свой стартап и уже целый год сидит по кофейням и от скуки изучает нейросети.

Дальше нормальные фаундеры пошли бы пилить MVP...

А эти двое идут ИЗУЧАТЬ свой рынок и начинают тупо звонить проспектам!

50 звонков.

Большинству незнакомых людей и это принципиально: знакомые будут вежливыми, а нужны данные из рынка!

Питч на одно предложение про сам продукт, плюс три вопроса:

*️⃣ Сколько бы ты за это заплатил?

*️⃣ Какие у тебя есть опасения?

*️⃣ Что заставит тебя это НЕ покупать?

Чаще всего прилетал такой ответ:

Звучит слишком хорошо чтобы быть правдой, а оно вообще заработает?

Для Amit это был зеленый свет.

Люди видят большую ценность и понимают что задача сложная.

По цене рынок сказал почти единогласно: около $50 за юзера в месяц, половина от того что хочет обычно Salesforce.

Меньше чем хотелось... но достаточно чтобы бизнес модель работала!

Дальше фаундеры прописывают свой ICP.

Не абстрактный!

А вот такой:

*️⃣ B2B софтверные компании

*️⃣ Северная Америка

*️⃣ Средний чек от $1,000 до $100,000

*️⃣ Продают на английском

*️⃣ Проводят звонки по видео

И идут к инвесторам.

А инвесторы их разворачивают 😂

Говорят им что это не категория... это обычная фича внутри CRM.

Другие говорят что это же речевая аналитика для колл центров, такое мол уже есть.

И главное: продажники никогда не согласятся чтобы их записывали!

Я кстати помню как сильно начали переживать лучшие сейлзы внутри моей команды во времена WP Engine когда мы внедрили Gong. Боялись что все узнают почему у них получается закрывать свои сделки лучше чем у других 😁 И я их где-то даже понимал...

Так вот, Amit и Eilon поднимают сами первые деньги в октябре 2015...

Ну и вишенка... ТОЛЬКО ТОГДА Eilon который не писал код несколько лет, скачивает IDE, открывает AWS на свою личную почту Gmail и сам пилит прототип.

Что же умел этот прототип? Записывать экран, отдавать запись на сторонний транскрайб, считать сколько говорил продавец и сколько клиент.

Одна запись за раз, и максимум 6 звонков в день 🤯

Инвестор требует строить свой движок распознавания речи чтобы не платить за чужой API. Eilon ОТКАЗЫВАЕТСЯ и отвечает что про юнит экономику они поговорят на раунде B или C!

❗️ Сейчас цель только одна: PRODUCT MARKET FIT.

В январе 2016 они выкатывают эту красоту на 12 компаний.

Бесплатно.

Бесплатно КАРЛ!

И только через несколько месяцев эти 12 компаний дадут фаундерам три сигнала подряд после которых Amit возьмет телефон и сделает один звонок.

Звонок который решит судьбу всей компании!

Что это был за звонок и почему 11 из 12 сказали ДА в тот же день, расскажу во второй части!

Amit позвонил 12 командам на бесплатных пилотах и уверенно сказал: Ребятки бета закончилась, теперь платите 🤯

Часть 2: История роста Gong

В предыдущем посте, я вам рассказал что у команды Gong был уродливый прототип MVP который тянул 6 звонков в день, и 12 компаний которые согласились его попробовать 🤭

Все 12 команд пришли через нетворк фаундеров: друзья, знакомые, знакомые знакомых... и денег с них они не брали вообще...

Логика у фаундеров была простая: с самых первых пилотов деньги просить не будем, клиенты же еще не увидели ценность... а вот дальше начался тот самый настоящий экшн в их growth истории!

Самое главное что фидбэк который они получили от первых 12 пилотов был somewhat very much promising!

Самым первым делом, их юзеры начали возмущаться.

Но возмущались они не тем что продукт кривой, а тем что продукт записал НЕ ВСЕ их звонки...

А по первоначальной задумке фаундеров, Gong и должен был записывать выборочно: только кусок разговоров который самый важный и к нему нужен максимум внимания!

Только юзерам было уже плевать на первоначальную задумку команды Gong.

Они уже начали использовать Gong как свои глаза, уши и блокнот на каждом звонке!

Фаундеры починили этот БАГ 😂 который по факту был их задумкой, и жалобы прекратились... а использование усилилось. Вот вам по факту и Product Market Fit в деле!

Эта тишина при живом ежедневном использовании и стала сигналом для Amit что пора брать деньги!

Так вот.

Amit объявляет что пилот заканчивается, и free trial закрывается.

И вот какая тут фундаментальная идея всей их growth истории.

Он просит деньги НЕ потому что деньги нужны... денег хватало так как раунд у них был поднят.

Он просит деньги чтобы подтвердить что Product Market Fit реально есть, и юзеры готовы платить!

❗️ Хочешь понять есть ли у тебя Product Market Fit? Попроси своих юзеров заплатить! Ответ расскажет тебе точнее любого кастдева есть ли у тебя PMF или нет 💯

Eilon позже говорил что никогда не забудет формулировку тех звонков:

Привет друг, бета закончилась... и мы начинаем брать деньги за Gong!

И... 11 из 12 заплатили сразу 😱

Двенадцатый заплатил примерно через год.

Когда тот самый champion перешел в другую компанию и притащил Gong туда за собой.

Первая платящая когорта дает команде примерно $100K ARR 🤯

Amit сделал ровно наоборот тому, что делает почти каждый фаундер когда приходит время просить оплату у своих первых юзеров.

❗️ Цену Amit поставил ВЫШЕ тех $50 которые ему назвал рынок... чтобы проверить готовы ли люди платить настоящие деньги.

❗️ Скидок не давал вообще, совсем и с самого старта. Это мне кстати напомнило мой подкаст со Стасом (фаундером Recombine AI) который тоже говорил что НЕЛЬЗЯ ДАВАТЬ СКИДКИ!

❗️ Продавал per license (за юзера), а не за usage (минуты записи). Хотя себестоимость у них считалась в минутах!

Почему per license (за юзера)?

Потому что клиент не умеет прогнозировать свое потребление минут и привык платить за места как в CRM!

Вот какие принципиальные решения были приняты по оплате:

❗️ Годовые контракты вместо помесячных. Помесячно легко купить, и в этом же проблема: годовой контракт заставляет клиента быть серьезным.

❗️ И никаких многолетних сделок на раннем этапе так как они спрячут от тебя правду про Churn.

Итого к середине 2016, у команды Gong были первые 10 клиентов за 5 месяцев, примерно $100K ARR, и самое главное продукт которым пользуются каждый день!

Тут бы выдохнуть, поднять раунд побольше и пойти нанимать сейлзов 🤔

А Amit посмотрел на свой список клиентов и задал себе вопрос, из за которого я вообще полез разбирать эту историю: А что если все эти люди купили не продукт... а меня?

Все 12 команд пришли из его нетворка.

Ни одного по настоящему холодного покупателя.

Он звонит своему другу который был первым Head of Sales в LinkedIn чтобы поставить эксперимент.

Эксперимент придуманный не для того чтобы заработать.

А для того чтобы попытаться доказать что его же компания никому не нужна 😱

Чем закончился этот эксперимент и какое правило Amit ввел перед тем как нанять первого продавца я расскажу в третьей части!

Amit запустил GTM через холодный outbound не ради новой выручки 🤯 а чтобы доказать самому себе что его продукт покупают НЕ только по дружбе!

Часть 3: История роста Gong

Напомню где мы остановились...

У команды Gong первые $100K ARR и 12 довольных клиентов... но все до единого из нетворка фаундера!

Amit позвал своего друга Brendon Cassidy (первого Head of Sales в LinkedIn), и они вдвоем строят Go-to-Market стратегию и идут продавать абсолютно холодным компаниям!

И как вы уже поняли, главная цель была не масштабировать продажи (хотя это и была the overarching objective), а в первую очередь чтобы понять если команды не из нетворка фаундеров будут так же охотно покупать лицензии Gong.

Гипотеза у Amit была такая:

Покупают продукт или покупают меня?

В чем смысл?

Если рынок не покупает на базе холодного GTM, то найм сейлзов не поможет скейлить продажи... Сейлзов обязательно нужно нанимать тогда когда есть четкий Sales Motion, Funnel, данные по Closed Lost / Close Won, и самое главное a clear path to hit targets!

Так вот...

Amit вместе с Brendon, поехали на выставку в Чикаго... выставки вообще не были их каналом, но Amit решил что узнаваемость на старте того стоит. И это... срабатывает! Первого своего холодного клиента они подписывают именно с выставки!

Но там происходит что-то более интересное!

На той же выставке, Amit знакомится с крупной компанией которая реально хочет купить сотни лицензий Gong.

Но он им говорит честно: Ребятки мы пока не готовы к вашему размеру!

По факту, он своими руками развернул горячего лида... и сделал он это целенаправленно!

Когда в команде нет сил обработать большой контракт это то же самое как выстрелить себе в ногу!

История не умолчала что уже через год, Amit вернулся к ним с новым оффером который они сразу же и приняли, но тогда команда уже насчитывала более 30 сотрудников и они были готовы переварить такой контракт и дать настоящий value!

Только после того как Amit САМ закрыл десятки контрактов от SMB и Mid-market до Enterprise команд, он начинает набирать и строить команду сейлзов и настоящий Sales Motion!

И вот какое правило Amit вывел из всего этого опыта...

❗️ Пока фаундер не закрыл хотя бы 10 или больше клиентов ВНЕ своего нетворка по всей воронке, от холодного касания до closed won, ты не сможешь дать ту самую формулу для своих сейлзов, поэтому и нанимать нет смысла! Founder-led sales это founding step, без которого Sales Motion не получится!

А знаете кого он нанял первым в свою команду?

Не AE, не AM, и не VP of Sales.

Он взял SDR.

SDR сел квалифицировать лидов!

И вот как они скейлились уже вместе с SDRом:

*️⃣ Сначала SDR только квалифицировал лидов

*️⃣ Потом SDR начал закрывать сделки с командами до 10 мест (рынок SMB)

*️⃣ SDR начал закрывать по две сделки в неделю

*️⃣ И Amit поднимает потолок SDR на сделки с командами до 50 мест

Цикл сделки у них был примерно такой: мелкие клиенты почти в один звонок, большинство сделок закрывалось за 30 дней, а сделки от $100K тянулись от 6 до 9 месяцев.

Ну и отдельная история, параллельная 🤯

В октябре 2016, Chris Orlob закрывает свой стартап Conversature...

18 месяцев он строил ровно то же самое что и Gong, только без зарплаты и без инвестиций...

У него не получилось... стартап прогорел!

Но через несколько недель ему уже звонит Amit и зовет к себе, в команду Gong!

Chris мнется и говорит что общается еще с двумя компаниями в этой нише.

Но по итогу соглашается, и приходит в Gong когда у тех было уже $178K ARR.

Цифры дальше такие (все до 2019 фаундеры называли сами, аудита там нет):

*️⃣ Конец 2016: $178K ARR

*️⃣ Первый год Sales Motion: около $2M

*️⃣ Второй год: около $9M 😱

*️⃣ Май 2026: больше $500M ARR 🤯

И вот чем я хотел поделиться с вами из всей этой истории.

Сначала Amit продал руками и доказал что боль есть.

Только потом холодный outbound доказал что продукт покупают в холодную.

И только потом это все масштабировалось!

Навык продаж у фаундера доказывает что его продукт в принципе нужен... а холодный outbound доказывает что он нужен не только друзьям и нетворку фаундера!

Happy Saturday фаундеры 😎

Подготовил для вас дайджест самого интересного на канале за эту неделю:

1️⃣ Венчур VS AI бюджеты: В прошлом месяце венчур залил $42 млрд в рынок, а корпораты ВПЕРВЫЕ начали резать расходы на ИИ. Что это значит для фаундеров?

2️⃣ Waterfall Enrichment в GTM: 1/3 холодных писем может вообще не долетать... разбираем формулу которая фиксит это раз и навсегда!

3️⃣ Первая часть истории роста Gong: Этот фаундер позвонил 50 незнакомым проспектам и попросил объяснить почему они точно НЕ купят его продукт.

4️⃣ Вторая часть истории роста Gong: Фаундер позвонил 12 командам на бесплатных пилотах и уверенно сказал: ребятки бета закончилась, теперь платите... 11 из 12 заплатили сразу!

5️⃣ Третья часть истории роста Gong: Фаундер запустил холодный outbound не ради новой выручки, а чтобы доказать себе что его продукт покупают не только по дружбе. Чем же это закончилось?

А также напоминаю про мой подкаст про Go-to-Market, тем кто не смотрел рекомендую дать шанс:

🆕 Биченко, фаундер Recombine AI: $1.3M ARR на self hosted ИИ агентах

🆕 Табунов, серийный предприниматель: 65M на Coub (YC S16), 1 млрд на iFunny, и почему 1 из 4 стартапов точно выстрелит?

🆕 Перш, фаундер Oria AI: путь с 0 до $100K ARR за 6 месяцев

Желаю всем хороших и долгих выходных, и до скорого 😎

Happy Monday дорогие!

На выходных я прочитал 57 страниц отчёта Anthropic про экономику до 2030 года и нашёл там свою профессию в списке тех по кому ИИ бьёт первым 😂

Но начну я не с отчёта, а с демо которое мы забукали когда-то для команды Humoniq (YC S25)...

Демо звонок с Delta.

Фаундеры пересказали мне его целиком... и знаешь что оттуда было самым интересным?

Никого на стороне Delta не волновало какая модель под капотом у ребят из Humoniq. Ни latency... ни то что парни только что выпустились из Y Combinator.

Фундаментальный вопрос был один:

Сколько сейчас стоит закрыть один тикет и сколько он будет стоить без людей?

40 центов от доллара против 6 баксов это солидный входной билет на конкретный разговор с потенциальными клиентами!

Тогда я не думал что по факту слушаю строчку из экономического отчёта который опубликует сам Anthropic годом позже 🤯

Так вот...

Anthropic выпустили технический отчёт про экономику и ее очертание до 2030 года.

Пять крутейших экономистов, серьезные формулы... половину которых я честно пролистал 🫢

Читал я его ради одной строчки: кого они относят к когнитивным профессиям, по которым ИИ бьёт первым?

Менеджмент, офисные роли, ну и сейлзы конечно. Куда без нас 😁

И вот три сценария развития экономики до 2030 года:

1️⃣ Modest: ИИ примерно как интернет... ВВП на 1.6% выше чем без ИИ, безработица почти не двигается.

2️⃣ Substantial: ВВП на 8.3% выше + рост 5.4% в год, и занятость в когнитивных профессиях падает на 3.9%.

3️⃣ Extreme: ВВП на 32.4% выше + рост 15.4% в год. ЗП в нашей с тобой группе на 11.5% ниже, а безработица внутри неё 17.9%.

❗️ А у тех кто работает руками зарплаты на 33.6% выше 🤯

Для сравнения... после кризиса 2008 года безработица в США упиралась почти в 10%.

Ещё в этом отчёте Anthropic опросили около 11к американцев, и судя по медианному ответу, он ложится ровно во второй сценарий, и в нём же медианный американец считает что новую работу он будет искать месяцев восемь!

А в конце авторы спокойно пишут что для того чтобы вернуть офисным профессиям их прежний доход, нужен будет трансфер размером примерно с Social Security и Medicare США вместе взятые 😁 и добавляют что таких прецедентов в истории нет.

Спасибо авторы... успокоили 😂

Где я с отчётом не соглашусь?

Модель считает задачи а не профессии целиком, и это честно.

Но в комплексных продажах (особенно B2B / enterprise) отваливаются не те задачи которых все ожидают!

Пару месяцев назад меня позвали участником на workshop в ElevenLabs про AI SDR, и после него мой вывод не поменялся: голос уже почти живой но в холодную это не работает! На входящих и в квалификации, скорее всего да. Но в холодную, никогда!

И ещё одна вещь из отчёта которая важнее всех процентов: сценарии начинают расходиться только после 2027 года... сегодня по макроданным все три выглядят одинаково.

Так что Да у меня пока ничего не поменялось сейчас не значит вообще ничего!

Картина знакомая?

Тогда сделай то же что делает эта модель.

Разложи свою рабочую неделю на задачи: ресёрч аккаунтов, обогащение, первые касания, саммари звонков, апдейты в CRM.

А потом честно отметь какие из них уже стоят $0.40.

Всё остальное и есть твоя РЕАЛЬНАЯ работа которая приносит финальный VALUE.

🔴🔴 Найти email проспекта и найти ЖИВОЙ email проспекта это два очень разных сценария!

Глава 32. Email Verification после Waterfall Enrichment

В прошлой главе я разобрал что такое Waterfall Enrichment и показал как находить email почти для каждого проспекта.

Казалось бы дело сделано... email есть, колонка в Clay готова, можно грузить в Lemlist и запускать нашу кампанию на базе креативного storytelling.

Так вот.

Найти email и найти живой email это две разные вселенные, и во вторую большинство фаундеров никогда не попадут...

Даже когда провайдер гордо пишет Verified рядом с имейл адресом это далеко еще не гарантия.

Это его лучшая догадка на момент последнего обновления базы.

А базы обновляются реже чем люди меняют работу!

Настоящая верификация работает иначе.

Инструмент делает SMTP запрос прямо на почтовый сервер компании и спрашивает: этот адрес вообще существует?

Без отправки письма, просто пинг на сервер.

И возможно три статуса имейла на выходе:

1️⃣ Valid = шлём без раздумий

2️⃣ Risky / Unknown = осторожно (можно если сильно нужен проспект) но точно не на новый прогреваемый домен

3️⃣ Invalid = удаляем из списка сразу... тут нечего и думать

❗️ Главное правило для нашей инфраструктуры: Bounce Rate выше 3% - 5% это красный флаг... и страдает от этого не одна твоя кампания, а вся инфраструктура и по факту весь твой outreach на месяцы вперёд.

Есть много инструментов которые делают верификацию имейлов, в Clay можно даже сделать несколько верификаций на базе тулзов вроде: Neverbounce, ZeroBounce, Debounce, Millionverifier которые на самом деле стоят копейки по сравнению с ценой сожжённого домена.

Мой любимчик это Findymail, их данные на имейлы и на верификацию уже несколько лет подряд номер 1 из всех источников в Clay!

Именно на такой связке Waterfall Enrichment плюс Email Verification в Humoniq (YC S25) delivery rate держался на уровне 98%. Мы настроили эту систему один раз, и она работала как швейцарские часы!

В чем же плюс такой системы?

Она позволяет не убивать инфраструктуру и не жечь втупую кредиты на наши креативные касания, по факту на выходе у нас самые свежие данные по имейлам которые отсылаются с рабочей инфраструктуры которая остается рабочей именно потому что все имейлы верифицированы!

❗️ Замкнутый круг и не иначе...

Теперь смотри как должен выглядеть проспект по настоящему готовый к холодке?

Шесть пунктов и все должны быть выполнены максимально чётко!

1️⃣ ICP квалифицирован

2️⃣ Проспект квалифицирован

3️⃣ Signal Score заполнен и контекст сигнала описан

4️⃣ Персонализационный профиль собран

5️⃣ Email найден через waterfall enrichment и прошёл верификацию со статусом Valid

6️⃣ Есть LinkedIn URL для мультиканальных касаний

Если все шесть пунктов готовы, тогда и проспект готов к запуску!

Помните Director of Study Abroad из моего кейса с командой Flightfox (YC S12)?

Того самого у которого email нашёлся только на третьем шаге waterfall enrichment, через Findymail, после того как Apollo и Hunter молча развели руками.

Именно этот чеклист и решал попадёт ли проспект в первую волну касаний или нет.

ICP квалифицирован, персона квалифицирована, Signal Score высокий, профиль собран по всем шести слоям, email прошёл верификацию со статусом Valid, LinkedIn на месте.

Шесть из шести.

Отсюда и касания которые в итоге доводят проспекта до ответа.

Теперь сравни это с обычным списком.

Стандартный список это имя, компания и email который может быть устарел на полгода.

Хочешь написать? Пиши и надейся 🤭

❗️ Наш список это проспекты с контекстом, сигналом и причиной ответить... у которых вдобавок рабочий имейл!

Каждый проспект прошёл четыре уровня фильтрации.

Компания соответствует ICP не по фильтрам в интерфейсе, а по реальной квалификации через Claude.

Человек соответствует Buyer Persona, роль и полномочия подтверждены руками.

У компании есть сигнал готовности, мы пишем не вслепую... а в момент когда горит.

Персонализационный профиль собран на реальных данных о человеке, а не на шаблоне.

Именно из такого списка одна команда, которой я делал GTM с 0 до 1 (выпуск YC W25), выжала из 800 проспектов 17.1% reply rate и 90+ демо за 16 недель... из вертикали где во всём мире меньше 2000 подходящих персон.

Это система которую мы построили от первой строчки в Account List до Valid в колонке email.

В следующей главе переходим к самому интересному, а что именно писать в этих касаниях чтобы вся эта подготовка не пропала зря?

Что отличает сырой список проспектов от готового? Найти email это полдела... главное проверить что он живой!

🔥 Топ 20 причин почему стартапы фейлятся в 2026 + история как зафейлился лично я!

Лондон, 2018 год.

Я, молодой, горячий, выпускник UCL который только что позакрывал сделки с DXB, NEOM и Kellogg's работая на WPP (one of the big four в advertising).

Бросаю весь этот ваш корпоративный мир и создаю Jammy вместе с моим кентом ИТшником который на тот момент был SSE в Bloomberg и Bill Faust который написал бестселлер Pitch Yourself.

В двух словах идея Jammy это тиндер на базе конкретных компетенций между hiring managers / recruiters и applicants / людьми которые ищут работу!

Вместо CV, движок Jammy разбирал вакансию компании на базе конкретных компетенций и мэтчил с компетенциями подающих на работу на базе чата с ними.

Никаким кстати ChatGPT тогда еще не пахло, поэтому веселились мы как могли 😂

За год, мы подняли seed round от ангелов куда входила и HCL Technologies (200K+ человек), прошли в акселератор BaseKX, и даже закрыли около 140 B2B клиентов 🤯 которых я затащил тупым ручным холодным аутричем.

Не контентом, не SEO. Письмом за письмом, каждое написано руками!

140+ клиентов это не позитивный фидбек от друзей и не гипотеза на слайде.

Это живые деньги от живых компаний которые платили месяц за месяцем.

По любому учебнику это и есть тот самый Product Market Fit.

А потом пришел 2020 год.

Ковид заморозил найм по всему миру, и для нашего HR tech продукта это была не просадка, а приговор.

Бюджеты на подбор людей исчезли буквально за март 2020 года.

И мы тупо не выдержали наш burn rate, и приспособиться в столь короткий срок мы тоже не смогли!

Я вышел из проекта, и честно даже что то заработал (на булочку с маслом 😂), но для первого опыта фаундера результат более менее.

Ну по ФАКТУ это можно считать как закрытие компании, и конкретный такой фейл у меня в шкатулке!

Так вот... к чему все это?

Я наткнулся на отчет где разобрали 3000 исходов стартапов, собранных с 2015 по 2026 год: шутдауны, пост мортемы, интервью с фаундерами.

И первым делом стал искать там свой случай 😁

У них в отчете 3000 компаний.

Но паттерн узнается быстро.

Цифры там на удивление скучные и повторяющиеся, и это интересно.

Одни и те же причины убивают стартапы уже десять лет подряд, менялись только логотипы.

44% закрылись потому что рынку это было не нужно.

31% потому что кончились деньги.

23% потому что развалилась команда.

И дальше в отчете есть важная деталь.

Кончились деньги почти никогда не фундаментальная причина, это финальный диагноз.

Настоящая причина случилась раньше.. просто добралась до банковского счета последней.

Вот тут соглашусь на все 100%.

Если бы кто то писал пост мортем по Jammy, в графе причина закрытия стояло бы Кончились Деньги.

Хотя по факту деньги кончились не из за ковида, а из за того что мы не смогли себя пересобрать и нормально ответить реалиям рынка!

Кстати плохой тайминг это всего 13% случаев фейла стартапов, и про него почему то говорят реже всего!

И еще одна деталь оттуда которая касается многих из нас.

AI стартапы получили почти 50% всего мирового венчурного капитала в прошлом году, а закрываются они чаще традиционного софта... где то от 85% до 90%. Не потому что AI не работает, а потому что use case выбрали плохо, а данных под него не хватило почти в 85% случаев. Технология тут ни при чем... причина все та же самая, первая в списке!

И там же нашлась вещь поинтереснее...

У 72% компаний которые в итоге закрылись, за год до смерти внутренний health score стремительно падал вниз.

Что такое внутренний health score стартапа?

Несколько примеров...

Активность с партнерами падала на 44% в последний год перед закрытием.

И 2/3 сокращали команду за полгода до конца.

То есть сигналы были видны заранее...

Так что если ты сейчас строишь стартап, проверь себя не только по пункту номер один.

Спроси себя честно:

У меня правда нет клиентов готовых платить, или клиенты есть но система работает как казино? То лиды есть, то нету...

Нелегкая но очень интересная жизнь у нас фаундеров... как говорит Илон Маск: being an entrepreneur is like eating glass and staring into the abyss of death!

🥊Двойной удар: LinkedIn + Email это залог успеха первого касания в нашей outreach системе!

Глава 33. Double tap approach

В прошлой главе мы собрали готовый список проспектов в котором:

✔️ Компания квалифицирована под ICP и у нее сработал сигнал покупательной готовности

✔️ Проспект квалифицирован под Buyer Persona, и на его реальных данных собран персонализационный профиль

✔️ Инфраструктура LinkedIn + Email разогрета и подключена к одной системе готовой рассылать наши касания не в СПАМ а в инбокс!

Теперь пора делать наши первые касания по каждому проспекту...

И почти все фаундеры и команды делают это максимально скучно и неправильно... отсылают одно письмо, и дальше сидят и тупо ждут чуда 🤭

Тем временем наш проспект открывает инбокс, видит очередное холодное письмо которое ему вообще ни о чём не говорит, но главное не отвечает на фундаментальный вопрос:

Кто это мне тут написывает? 👀

Ни лица, ни контекста, ни одной причины ответить.

Просто потому что нету ДОВЕРИЯ!

Так вот.

Первое касание в наших цепочках это не одно безликое письмо.

Лучше всего работает два первых касания в один и тот же день, тот самый 🥊Double Tap Approach:

❗️ После обеда отсылаем коннект в LinkedIn (без записки!!!!)

❗️ Через несколько часов, ближе к вечеру в тот же день отправляем письмо на почту!

Проспекту падает connection request, чаще всего ему любопытно кто это к нему стучится, и он кликает на ваш профиль.

Там он видит заголовок, about, featured видео.

За 30 секунд понимает, кто ты и чем ты занимаешься.

Как говорится: We've put a face to the name!

❗️ Напомню что ваш LinkedIn должен быть заполнен именно так как это должно быть релевантно под ваш оффер, buyer persona, ICP иначе ничего из того что я тут вам рассказываю не сработает!

А уже позже вечером в инбоксе проспекта появляется письмо от вас, уже менее незнакомое лицо 🤭

И читает он его уже совсем другими глазами, так как хоть какой-то контекст существует и он понимает кто ему пишет!

В двух словах это и есть 🥊Double Tap Approach.

Два канала бьют в одну точку в один день и усиливают друг друга с первой секунды.

Теперь пройдусь по деталям...

*️⃣ Почему коннект без записки?

Коннект с питчем это мгновенный игнор, я уверен ты сам так делаешь каждую неделю 🤭 а вот пустой реквест от фаундера вызывает любопытство... а любопытство ведёт проспекта глубже в ваш профиль... куда нам и надо!

*️⃣ Почему твой профиль решает?

Если проспект кликнул и увидел там скукоту, ты сжёг оба касания разом. Твой профиль это не просто CEO @ Humoniq, а строчка про то что ты решаешь, почему ты это делаешь и так далее. Это твоя история, а не резюме. В общем тот самый Founder Story про который я писал ранее!

*️⃣ Почему в тот же день?

Через неделю он не помнит ни лица, ни имени, и письмо снова приходит от незнакомца. Весь смысл в том чтобы попасть в почту пока картинка свежая.

*️⃣ Почему от фаундера?

В Humoniq (YC S25) мы писали только от лиц Will и Todd которые до этого никогда не продавали и боялись звучать как продажники. Reply от них был 10%+ в то время как от сейлзов по той же базе было бы меньше 5%.

И приятный бонус про который забывают: если коннект приняли, то ты открыл себе второй канал на всю цепочку. Дальше туда пойдут касания четвёртое, седьмое, одиннадцатое. Не приняли? Тоже нормально... письмо всё равно уходит, а профиль он уже посмотрел.

Кстати если сейчас захотелось отправить двести коннектов за вечер, АСТАНАВИСЬ 🤭 У меня 7 банов LinkedIn за 10 лет, и это просто ужас его добывать обратно 🤯

Немного про лимиты...

С LinkedIn Sales Navigator = максимум 40 коннектов в день

Без Sales Navigator = максимум 20 в день

Еще кстати такой прикол... с девушками коннектятся в два раза охотнее чем с мужчинами! Дорогу нашим девушкам фаундерам!

Окей, вернусь обратно к самой цепочке...

Помните нашу Director of Study Abroad из прошлой главы с кейсом Flightfox (YC S12)?

Ту самую чей email нашёлся только на третьем шаге waterfall через Findymail?

У нее двенадцать лет в роли, на ней бюджет и безопасность двух тысяч студентов, часть из которых несовершеннолетние. Когда подросток застревает один в аэропорту чужой страны, её телефон разрывается в три ночи.

Такой человек не отвечает случайному имени в почте.

Вообще никогда!

Поэтому колонка с LinkedIn URL стояла в её строке не для красоты. Дальше к ней ушло девятнадцать касаний по разным каналам: безопасность, экономия, кейс, видео от Todd, несопровождаемые дети, бюджетный сезон.

Девятнадцать разных дверей в один и тот же дом.

На девятнадцатом ОБОЖЕ мы получаем ответ:

Давайте обсудим на следующей неделе. У нас как раз сейчас реальная паника с логистикой по несопровождаемым детям!

И честно, ответ пришёл не потому что мы гениально написали.

Просто у неё в тот момент загорелось.

А мы к этому моменту были уже не случайным именем в инбоксе!

❗️ Ты не выбираешь между LinkedIn и почтой, ты стартуешь с 🥊Double Tap Approach ❗️

Фаундеры, откройте свои цепочки и посмотрите что у вас там стоит первым касанием? Если там только письмо или только LinkedIn, тогда ты теряешь всю магию мультиканального аутрича... Double Tap Approach вам в помощь!

Демо звонок вроде прошёл успешно, боль нащупана, а сделка по итогу всё равно умерла?

Знакомая картина?

Я заметил что вам заходят мои посты про непосредственно B2B продажи, так что продолжаю!

Сегодня расскажу вам про самую недооценённую фишку внутри discovery звонков.

Разницу между demo call и discovery call я уже описывал, кто не до конца понимает эту разницу читайте тут.

Так как же большинство фаундеров и сейлзов проводят свои звонки... с чего начинают?

Как правило это вопрос про боли проспекта, к примеру:

Так что у вас не так с вашим сайтом?

Проспект отвечает:

Да подтормаживает под нагрузкой...

Ты довольный думаешь: Круто! У проспекта есть реальная боль и я ее нашел, и идешь смело и радостно записывать это в свою CRM!

Так вот 🤦‍♂️

Ты только нащупал симптом боли, но не саму боль!

В методологии B2B продаж SPIN, вопросы делятся на четыре типа: Situation, Problem, Implication и Need payoff.

Вопросы типа Situation это так сказать фактология... какой у вас стек, сколько человек, кто занимается этой функцией и так далее...

Самое интересное что по SPIN, чем больше ты задаешь таких вопросов на демо, тем хуже будет финальный результат 👎 у лучших сейлзов их в разы меньше чем у средних!

Логика тут простая...

Тебе такие вопросы комфортно задавать, а проспекту по факту они скучные. И чем выше проспект по шкале decision making, тем меньше он хочет отвечать на базовые вопросы которые ты мог найти сам за минуту!

Норма это два или три таких вопроса за весь звонок... и только про то что ты реально не нашёл до разговора!

По SPIN, именно вопросы типа Problem и Implication дают максимальный эффект и двигают потенциальную сделку вперед!

Простым языком:

Вопросы типа Problem выявляют симптом боли проспекта!

А вопрос типа Implication показывает сколько этот симптом стоит, по факту помогает количественно оценить этот симптом!

Неопытные сейлзы и фаундеры задают один вопрос типа Problem и останавливаются когда получают первый же ответ, думая что вот это и есть та самая боль за которую проспект готов будет заплатить...

А вот сейлзы которые с опытом, знают что на первом вопросе только лишь начинается настоящая игра и Implication вопросы делают так что проспект сам оценивает свою боль в реальных деньгах!

The sweet science of sales и никак иначе 😎

Если это перевести в более конкретный вывод то получается что слишком быстрый прыжок с Problem вопроса сразу в презентацию / демо / оффер продукта и есть прямая причина возражений по цене впоследствии!

Возражение дорого почти всегда означает что ты пропустил важную ступень!

Почему?

Потому что ты не смог сделать так чтобы проспект количественно оценил свою боль в реальных деньгах, и тогда почти любая сумма которую ты ему назовешь будет ему казаться большой!

Я вспоминаю свое время когда я покорял мир B2B продаж в Лондонском офисе WP Engine...

За окном опять дождь 😶 и квота которая кажется как взобраться на Эверест... и cloud solutions которые мы предлагали разным брендам по всему миру!

Идиллия никак иначе...

Тогда я был молодым, зелёным и еще счастливым 😂 и я усердно вёл такие демо звонки именно так:

Сайт тормозит? Понял, у нас аптайм 99.99%, вот графики, вот кейсы...

Заканчивалось примерно всегда одинаково:

Спасибо чувак, обсудим с командой и вернемся... досвидули!

А потом я перестал останавливаться и начал копать глубже...

Тот же вопрос, и тот же ответ про нагрузку... но дальше вместо презентации оффера я копнул глубже:

А сайт у вас в моменте вообще умер?

Проспект тут говорит:

Падал, и как раз во время Black Friday, целых два часа теряли заказы!

И я вдогонку:

Что тогда произошло с продажами? Сколько денег потеряли за те два часа?

И тут проспект начал считать вслух (та самая количественная оценка своей боли): свой средний чек, конверсию, трафик который они в тот день откупили под большой маркетинговый push.

Его понесло, и именно это мне и нужно было...

По итогу он сам назвал мне цену своей боли, которую я бы сам не назвал никогда!

И дальше самый неудобный вопрос который я редко задавал:

А с кого за это спросили?

😬

Пауза.

Проспект чувствует что жаришка и отвечает:

Маркетинг обвинили в том что слили бюджет на трафик который сайт не выдержал. CEO был максимально недоволен.

Вот после этой фразы я понял что только что родилась реальная сделка!

Почему?

Симптом боли есть✅

Боль есть ✅

Цена боли количественно оценена ✅

Люди которые за это отвечают определены ✅

Вот вам формула из четырех элементов которая вам поможет глубже копать в боль и оценивать ее вместе с вашими проспектами на демо звонках:

1️⃣ Симптом: Что происходит сейчас?

2️⃣ История: Как давно, как часто, что уже пробовали и помогло ли?

3️⃣ Боль: Кто внутри за это отвечает и что ему за это прилетело?

4️⃣ Цена боли: Сколько это стоило в деньгах, во времени, в потерянных клиентах?

Но тут есть одна ловушка!

Implication вопросы нельзя тупо задавать не понимая бизнес модель компании и функцию проспекта.

Чтобы спросить сколько стоили те два часа, надо хорошо знать что в eCommerce есть средний чек, конверсия и откупленный трафик.

Если ты не знаешь их экономику и бизнес модель, значит и по формуле ты проспекта не проведёшь, и разговор опять свалится в скучные фичи!

Именно поэтому на ранних этапах, стартапы начинают с beachhead target market: невозможно узкий рынок который они знают досконально... в таком случае продавать будет максимально легко так как ты отлично понимаешь рынок, продукт, цены, конкурентов, бизнес модель и так далее!

Теперь честно про мой демо звонок который я вам только что рассказал...

Сделка появилась и успешно закрылась не потому что я задал гениальный вопрос.

Она полетела вперед потому что следующий Black Friday уже стоял у них в календаре, и человек который считал вслух эту сумму понимал что второй раз ему такое не простят!

Я всего лишь не дал разговору закончиться на слове тормозит!

По сути у тебя на discovery call только одна цель: довести проспекта до момента когда он сам произнесет цену своей боли.

В то время как твоя выдуманная цена это просто догадка на слайде, реальная цена боли проспекта это веская причина платить!

Открой свои заметки после последнего discovery call, что у тебя там записано: симптом или цена боли? 😬