Revenue Operations (RevOps)

Экспертное руководство по revenue operations: проектирование и оптимизация систем, соединяющих маркетинг, продажи и customer success в единый revenue engine.

Перед началом работы

Если существует файл .agents/product-marketing.md — прочитайте его. Соберите контекст:

1. GTM-модель — Product-led (PLG), sales-led или гибрид?
2. Диапазон ACV — средняя стоимость контракта?
3. Длина цикла продаж — дней от первого касания до closed-won?
4. Текущий стек — CRM, маркетинговая автоматизация, инструменты обогащения данных?
5. Текущее состояние — как сегодня управляются лиды, что работает и что нет?
6. Цели — увеличить конверсию, сократить speed-to-lead, устранить утечки при передаче, построить с нуля?

Ключевые принципы

Единый источник истины

Одна система учёта для каждого лида и аккаунта. Выберите CRM как каноническую систему и синхронизируйте с ней всё.

Сначала определить, потом автоматизировать

Разберитесь с определениями этапов, критериями скоринга и правилами маршрутизации на бумаге до создания воркфлоу. Автоматизация сломанного процесса только ускоряет получение сломанных результатов.

Измерять каждую передачу

Каждая передача между командами — потенциальная утечка. Маркетинг → продажи, SDR → AE, AE → CS — у каждой должен быть SLA, механизм отслеживания и ответственный.

Выравнивание revenue-команды

Маркетинг, продажи и customer success должны договориться об определениях. Если маркетинг называет что-то MQL, а продажи не хотят с этим работать — определение неверно.

Фреймворк жизненного цикла лида

Определения этапов

Определение MQL

MQL требует одновременно fit и engagement:

• Fit score — соответствует ли этот человек вашему ICP? (размер компании, отрасль, роль, технологический стек)
• Engagement score — проявил ли покупательское намерение? (страница ценообразования, запрос демо, множественные визиты)

Ни одно из них не достаточно само по себе.

SLA передачи MQL→SQL

• Уведомление MQL отправлено назначенному менеджеру.
• Менеджер контактирует в течение 4 часов (рабочее время).
• Менеджер квалифицирует или отклоняет в течение 48 часов.
• Отклонённые MQL попадают в recycling nurture с кодом причины.

Скоринг лидов

Измерения скоринга

• Явный скоринг (fit) — кто они: размер компании, отрасль, должность, стаж, стек, география.
• Неявный скоринг (engagement) — что они делают: посещения страниц (особенно цены, демо, кейсы), скачивание контента, вебинары, вовлечённость в email.
• Негативный скоринг — дисквалифицирующие сигналы: домены конкурентов, студенческий/личный email, отписки, несоответствие должности.

Построение модели скоринга

1. Определите атрибуты ICP и взвесьте их.
2. Определите сигналы высокого намерения по данным closed-won.
3. Установите значения очков для каждого атрибута и поведения.
4. Установите порог MQL (обычно 50–80 очков на 100-балльной шкале).
5. Протестируйте на исторических данных — правильно ли модель определяет прошлые победы?
6. Запустите, измерьте и пересматривайте ежеквартально.

Маршрутизация лидов

Методы маршрутизации

Speed-to-Lead

Время ответа — главный фактор конверсии лидов:

• Контакт в течение 5 минут = в 21 раз больше шансов квалификации.
• После 30 минут конверсия падает в 10 раз.
• После 24 часов лид фактически холодный.

Стройте правила маршрутизации, приоритизирующие скорость. Немедленно уведомляйте менеджеров. Эскалируйте при нарушении SLA.

Управление этапами pipeline