Como a Monday.com escalou Customer Success
e mensurou Digital CS mesmo com alto volume de clientes
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Primeira vez aqui?
Temos muita gente nova que veio através das ótimas palestras de Felipe Coelho (ABseed) e Pedro Ribas (BTG Pactual) que rolaram no RD Summit 2023.
Sejam bem vindos, e bora falar de sucesso dos clientes!
Nesta edição, fiz a tradução livre de um case bem legal de Dan Ennis, da Monday.com, que trago abaixo.
Como gerenciar milhares de clientes com apenas 17 CSMs
Acho que a única propaganda de Youtube que aparece pra mim recorrentemente é a Monday.com. Eles devem saber que tenho TOC e tento ser organizado - até demais. Enfim.
Para quem não conhece, a Monday.com é um software que ajuda empresas a gerenciarem seus projetos: planejamento, acompanhamento e execução.
Há alguns anos atrás o desafio basicamente era escalar CS. Ou seja, como crescer a base de clientes sem ter que contratar um exército de CSMs. E logo perceberam através de Dan Ennis, que:
“Maioria dos líderes de CS vem de uma formação tradicional.
As coisas que eles usam para medir sucesso, como relacionamento e sentimento do cliente não funcionam para programas de escala.”
Wow. Primeiro tapa na nossa cara. Mas vamos continuar. Eis o passo a passo que utilizaram para crescer clientes sem crescer colaboradores:
Passo 1: Testar livremente e medir, medir, medir
No Q1 de 2021, lançaram seu modelo digital de Jornada do Cliente, que incluía a premissa:
“Este cliente está se desviando do curso → portanto este cliente precisa de intervenção”.
O famoso ser reativo a dados (como Health Score, nesse caso) e abordar clientes Just-in-time.
Para quem não sabe, Just-in-time em CS está mais para “o necessário, no momento oportuno” do que “proativo”.
O engraçado é que uma das características deste modelo foi: cada CSM trabalha como puder com os clientes, sem expectativas setadas. Conheço gente que acharia isso inacreditável ou caótico demais para ser verdade. Mas Produto bom, meus queridos leitores, permite coisas como essa.
Outro fator relevane, foi que o time começou a realizar Webinars em massa (os gringos costumam chamar isso de Office Hours) sem temas muito nichados e sim mais genéricos, abertos e passíveis de Q&A, perguntas e respostas dos clientes.
Passo 2: Gross Revenue Retention como estrela do norte
Lembram dos 3 Reis Magos? Se cada um resolvesse seguir uma luz diferente se separariam e nunca chegariam no seu objetivo. Como eles, a Monday.com seguiu uma só luz, o GRR.
O time de CS da Monday.com apostou em Gross Revenue Retention, ou seja =
MRR/ARR inicial: O MRR ou ARR do período anterior (último mês, último trimestre, último ano, etc.)
Downgrade/churn MRR/ARR: Downgrade total de MRR ou ARR e valores de churn do conjunto de clientes em seu “MRR/ARR inicial” até o período atual.
Exemplo fictício:
Se uma empresa de SaaS começar com R$ 10.000 em MRR e perder R$ 1.000 devido a cancelamentos ou downgrades ao longo de um mês, seu GRR seria calculado como ((R$ 10.000 - R$ 1.000)/R$ 10.000) x 100 = 90%. Isso indica que a empresa reteve 90% de sua receita bruta original naquele período específico.
Tendo noção de GRR ao longo dos meses, deram passos atrás: entender quais indicadores antecedentes (lagging) moviam o ponteiro de GRR, especialmente no Uso do Produto:
“Clientes que usam mais esta determinada feature tendem a permanecer clientes” e por aí vai.
Passo 3: Mediram as comunicações de Marketing com Clientes
Mas não paremos em Produto.
O time da Monday.com entendeu que uma das maneiras mais relevantes de se comunicar com volume alto de clientes era via e-mail. Portanto resolveram medir % Taxas de Abertura; Cliques; Conversão - assim como seu time de Marketing, rs.
Digital Customer Success, afinal, não é só construir ações Tech-Touch ou 1-Many sem medir, pelo contrário, é preciso haver organização e um programa de testes que faça sentido.
A Monday.com entendeu que um e-mail que não fazia sucesso entre os clientes (tipo taxa de abertura baixa) não deveria ser desconsiderado, mas sim alteradas as estratégias: teste A-B, troca de assunto, troca no corpo do e-mail, e por aí vai.
Passo 4: Revisão e ação nas métricas em cadência regular
Para separar ruído de sinal, o time da Monday.com implementou uma cadência de revisão metódica metrificando tudo o que já falamos acima:
-Sucesso na entrega de informações por e-mail: taxas de abertura e cliques; resultado pretendido (tipo CTA para tal ação)
-Sucesso na adoção por Uso de Produto: Usuários Ativos Mensais (MAU); profundidade de uso em features
-Sucesso de mitigação de riscos através de intervenção humana: famoso CS “just in time” que reage a dados (tipo Health Score em declínio) e intervém a tempo
Passo 5: Tudo acaba em métrica de receita
Usam o Looker para analisar por Quarter (trimestre) a correlação dos indicadores antecedentes com a receita:
-Retida (clientes que ficaram na base)
-Expandida (clientes que pagam mais, da própria base)
Além disso, fecham o loop de clientes de Churn (que cancelam) ou Contratação (que passam a pagar menos) entendendo os por quês (Motivos) para conseguirem agir mais cedo no futuro.
Impactos disso tudo em números
Alguns resultados:
-Não precisaram contratar muitos CSMs: a equipe viu ARR crescer 5x, enquanto cresceram só 1.5x o headcount (número de pessoas)
-Metas batidas em receita: escalaram time sem comprometer retenção de clientes, mantendo números muito bons
-Customer Experience de primeira: o rastreamento e melhorias contínuas permitiram que programa escalável da Monday.com crescesse de forma eficiente, e melhorasse experiência dos clientes
Minha conclusão
Digital Customer Success está muito mais para um programa estratégico de experimentos, erros e acertos, mas principalmente melhorias - do que um emaranhado de ações tech-touch sem pé nem cabeça (como vemos por aí).
É preciso dar tempo, liberdade para criar e mensurar tudo da melhor maneira.
Obrigado, Monday.com pela aula de CS.
Quais tipos de Produto tem mais espaço pra falhas?
Mudando de assunto, estava relendo as melhores frases de Reid Hoffmann e seu Blitzscalling (que entre nós, não serve para toda Startup) e me deparei com este trecho que resumi assim:
B2C FREE: As falhas de um produto de consumo gratuito são altamente toleradas, porque os consumidores tendem a ser complacentes quando se trata de algo que não lhes custa nada. ex: Duolingo
B2B FREE: Um produto de livre iniciativa precisa ser mais refinado; mesmo que seja gratuito, as apostas são maiores em um ambiente profissional. ex: Versão free de um CRM.
B2B PAGO: Um produto corporativo pago precisa ser ainda mais refinado, mas ainda pode ter falhas significativas, porque esses tipos de produtos são destinados a usuários especialistas, que podem não ter outra escolha a não ser usar o produto. ex: Versão paga de um CRM.
B2C PAGO: Um produto de consumo pago tem menos espaço pera erros. Embora os consumidores sejam muito tolerantes com as falhas nos gratuitos, esperam que os pagos sejam quase perfeitos, e vão expressar em alto e bom tom quaisquer falhas significativas que encontrarem: ‘Por que estou pagando por isso?’. ex: Netflix.
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sucesso e até a próxima.