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À court terme (< 3 mois)
Lorsque j'ai commencé à travailler avec un client SaaS B2B l'année dernière, nous avons été confrontés au même défi auquel chaque SaaS est confronté : obtenir des témoignages de clients. Vous savez comment ça se passe : votre produit fonctionne très bien, les clients sont satisfaits lors des appels, mais les amener à l'écrire ? C'est une autre histoire.
J'ai mis en place ce que je pensais être une campagne de sensibilisation manuelle solide. Des emails personnalisés, des relances, tout le tralala. Est-ce que ça a marché ? Un peu. Nous avons obtenu quelques avis qui sont arrivés, mais le temps investi était brutal. Des heures passées à rédiger des emails pour une poignée de témoignages - le retour sur investissement n'y était tout simplement pas.
C'est alors que j'ai découvert quelque chose d'intéressant en travaillant simultanément sur un projet de commerce électronique. Les entreprises de commerce électronique résolvent le problème de l'automatisation des avis depuis des années car leur survie en dépend. La solution n'était pas de meilleurs emails - c'était de meilleurs systèmes.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience d'intégration de l'automatisation des avis Slack :
Pourquoi la sensibilisation manuelle aux avis échoue pour les entreprises SaaS
Comment mettre en place des flux de travail Slack automatisés pour la collecte d'avis
L'approche intersectorielle qui fonctionne vraiment
Des automatisations spécifiques qui ont transformé des avis en conversations
Quand utiliser des systèmes d'avis automatisés contre des approches manuelles
Réalité de l'industrie
Ce que la plupart des équipes SaaS essaient (et pourquoi cela échoue)
La plupart des entreprises SaaS abordent la collecte des avis comme elles abordent tout le reste - manuellement et "personnellement". Le manuel typique ressemble à ceci :
Modèles d'email : "J'espère que vous aimez notre produit ! Pourriez-vous laisser un avis rapide ?"
Séquences de relance : Généralement 2-3 emails espacés de quelques semaines
Prise de contact personnelle : Demander aux gestionnaires de compte de le faire pendant les appels
Conjectures de timing : Envoyer des demandes basées sur les dates d'inscription, pas sur l'utilisation
Confusion des plateformes d'avis : Demander des avis sur G2, Capterra, ET Google
La logique semble solide - les relations B2B sont personnelles, donc les demandes d'avis devraient l'être aussi. Les équipes de vente adorent cette approche car elle semble authentique et axée sur la relation.
Mais voici le problème : cette approche considère la collecte d'avis comme une option agréable plutôt que comme un processus essentiel pour les affaires. Lorsque les avis dépendent de la mémoire des membres de l'équipe ou du temps dont disposent les prospects pour rédiger des témoignages détaillés, vous construisez votre stratégie de preuve sociale sur l'espoir.
Le résultat ? La plupart des entreprises SaaS finissent avec 5-10 avis éparpillés sur différentes plateformes, à peine suffisants pour convaincre les prospects lors de leur processus d'évaluation. Pendant ce temps, leurs homologues du commerce électronique collectent systématiquement des centaines d'avis grâce à des workflows automatisés.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai rejoint ce client B2B SaaS en tant que consultant freelance, l'équipe avait tout essayé. Ils avaient de magnifiques modèles d'e-mails, leur équipe de succès client demandait des avis lors des appels, et ils offraient même des incitations. Rien ne fonctionnait de manière cohérente.
La société fournissait un logiciel de gestion de projet pour les agences de marketing. Super produit, clients satisfaits, mais seulement 12 avis sur G2 après 18 mois d'activité. Comparez cela à leurs concurrents avec plus de 200 avis, et vous pouvez voir le problème.
Mon premier instinct a été d'améliorer ce qu'ils faisaient déjà. Mieux rédiger les e-mails, contact plus personnel, incitations plus claires. Nous avons passé deux semaines à élaborer la séquence de demande d'avis "parfaite". Les résultats ? Légèrement meilleurs, mais toujours loin de ce dont nous avions besoin.
C'est à ce moment-là que j'ai eu ma révélation. Je travaillais simultanément sur un projet de commerce électronique - un secteur complètement différent, n'est-ce pas ? Faux. C'est là que j'ai appris ma leçon la plus précieuse sur les avis.
Dans le commerce électronique, les avis ne sont pas un plus ; ils sont cruciaux. Pensez à votre propre comportement d'achat sur Amazon - vous ne voudrez probablement rien acheter en dessous de 4 étoiles avec moins de 50 avis. Les entreprises de commerce électronique résolvent le problème de l'automatisation des avis depuis des années car leur survie en dépend.
Après avoir testé plusieurs outils dans le domaine du commerce électronique, j'ai opté pour Trustpilot. Oui, c'est cher. Oui, leurs e-mails automatisés sont un peu agressifs à mon goût. Mais voilà le problème - leur automatisation des e-mails convertissait énormément.
Alors j'ai fait ce qui semblait évident avec le recul mais révolutionnaire à l'époque : j'ai mis en place le même processus automatisé de collecte d'avis pour mon client B2B SaaS, mais je l'ai intégré avec leurs flux de travail Slack existants où l'équipe communiquait déjà avec les clients.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le système exact que j'ai construit pour la collecte automatisée des avis sur Slack, étape par étape :
Étape 1 : Configuration de l'intégration Zapier
J'ai connecté leur CRM (HubSpot) à Slack en utilisant des flux de travail Zapier. Le déclencheur était simple : quand le statut d'un deal changeait en "Mise en œuvre terminée" et que le client utilisait le logiciel depuis plus de 30 jours, cela déclenchait l'automatisation.
Étape 2 : Création d'un canal Slack intelligent
Au lieu de déranger directement les clients, j'ai créé un canal Slack interne appelé #review-opportunities. Chaque client qualifié déclencherait un message ici avec :
- Nom du client et détails du projet
- Indicateurs d'utilisation des 30 derniers jours
- Plateformes d'avis suggérées en fonction de leur secteur
- Modèles de messages pré-écrits que l'équipe pouvait personnaliser
Étape 3 : La pollinisation croisée e-commerce
Voici où j'ai appliqué ce qui fonctionnait dans le e-commerce : J'ai automatisé le moment, pas juste la demande. En utilisant les données d'utilisation du produit du client, le système ne suggérerait des demandes d'avis que lorsque :
- Le client s'était connecté plus de 15 fois en 30 jours
- Il avait créé au moins 5 projets dans le système
- Aucuns tickets de support dans les 14 derniers jours
- Projet marqué comme "réussi" par le gestionnaire de compte
Étape 4 : Stratégie multi-plateforme
Plutôt que de confondre les clients avec plusieurs demandes d'avis, j'ai créé des flux de travail spécifiques à chaque plateforme :
- G2 : Pour les clients dans les industries de la technologie/logiciels - Google : Pour les entreprises locales/régionales - Plateformes spécifiques à l'industrie : En fonction du secteur du client
Étape 5 : Approche conversationnelle
Au lieu de demandes d'avis génériques, l'automatisation Slack fournissait des amorces de conversation :
"Salut [Client], j'ai vu que tu as excellé avec la fonctionnalité de gestion de campagne. Tu penses pouvoir partager ton expérience avec d'autres agences comme la tienne ?"
L'insight clé : Positionner la demande d'avis comme une aide pour d'autres entreprises similaires, et non comme une aide pour votre entreprise.
Étape 6 : Automatisation de suivi
Si aucune action n'était entreprise dans les 48 heures, le système renverrait le message dans Slack avec un contexte supplémentaire :
- Fonctionnalités spécifiques que le client a le plus utilisées
- Résultats qu'il a obtenus (si disponibles)
- Alternatives plus faciles (message Slack rapide au lieu d'un avis formel)
Intelligence de timing
Le système ne s'est déclenché que lorsque les clients faisaient preuve d'un fort engagement et n'avaient aucun problème de support récent.
Touche personnelle
Les responsables de compte pourraient personnaliser les messages en fonction des succès et des relations spécifiques des clients.
Transsectoriel
Principes d'automatisation du commerce électronique appliqués aux flux de travail de développement des relations B2B
Multi-plateforme
Demandes d'évaluation automatiquement routées vers la plateforme la plus pertinente pour chaque type de client
Les résultats ont été immédiats et mesurables. Dans le premier mois de mise en œuvre du système d'automatisation Slack :
Le volume d'avis a augmenté de 300 % : De 2 à 3 avis par mois à 8 à 12 avis
Le taux de réponse s'est amélioré : 45 % des demandes automatisées ont reçu des réponses contre 15 % pour les e-mails manuels
L'adoption par l'équipe a été instantanée : Les responsables de comptes ont réellement utilisé le système car il facilitait leur travail
La qualité s'est améliorée : Les avis incluaient des mentions spécifiques de fonctionnalités et des cas d'utilisation
Plus important encore, le système automatisé a libéré l'équipe pour se concentrer sur l'établissement de relations au lieu de tâches administratives. Les avis sont devenus un sous-produit d'une bonne gestion des clients, et non un fardeau supplémentaire.
En trois mois, ils avaient plus de 40 avis sur différentes plateformes, transformant leur preuve sociale d'une faiblesse en un avantage concurrentiel. Les améliorations de conversion étaient notables - les prospects ont commencé à mentionner les avis lors des appels de vente.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons que j'ai apprises en mettant en œuvre l'automatisation des évaluations Slack :
Le timing l'emporte sur le ciblage : Le moment où vous demandez compte plus que la manière dont vous demandez. Un timing basé sur des données a systématiquement surpassé les suppositions basées sur les relations.
Le flux de travail interne est plus important que le processus orienté client : Rendre la collecte d'évaluations facile pour votre équipe est plus important que de faciliter leur soumission par les clients.
Les solutions intersectorielles fonctionnent : Ne vous limitez pas aux outils spécifiques aux SaaS. Le commerce électronique a résolu ce problème il y a des années.
L'automatisation permet la personnalisation : De manière contre-intuitive, l'automatisation du processus a rendu les demandes plus personnelles, pas moins.
Le choix de la plateforme est important : Différents types de clients préfèrent différentes plateformes d'évaluation. Une taille unique ne convient pas à tous.
Faites-en une question les concernant, pas vous : Formulez les demandes d'évaluation comme une aide pour des entreprises similaires, pas pour faciliter votre marketing.
L'intégration est primordiale : Le système n'a fonctionné que parce qu'il était intégré à l'endroit où l'équipe travaillait déjà - Slack.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour l'implémentation SaaS :
Connectez votre CRM à Slack via Zapier pour des déclencheurs automatisés
Utilisez les données d'utilisation du produit pour synchroniser parfaitement les demandes de révision
Créez des flux de travail spécifiques à la plateforme (G2, Capterra, sites industriels)
Concentrez-vous sur les indicateurs de réussite post-implémentation comme déclencheurs
Pour votre boutique Ecommerce
Pour l'adaptation à l'e-commerce :
Intégrer des systèmes de traitement des commandes pour le timing
Utiliser la confirmation de livraison et les scores de satisfaction client
Se concentrer sur les avis Google et les plateformes spécifiques à l'industrie
Automatiser les suivis uniquement pour les clients de grande valeur