Croissance & Stratégie
Personas
SaaS et Startup
ROI
Moyen terme (3-6 mois)
Voici quelque chose que la plupart des entreprises se trompent à propos de la croissance : elles pensent que les réseaux de recommandations consistent à demander des avis. Je pensais la même chose jusqu'à ce que je travaille avec un client SaaS B2B qui était submergé d'inscriptions mais affamé de clients payants.
La sagesse conventionnelle dit de créer des programmes de parrainage, de demander des témoignages et d'espérer que les clients en parlent. Mais voici ce que j'ai découvert après avoir mis en œuvre des solutions intersectorielles et testé des systèmes d'automatisation : les véritables réseaux de recommandations ne se construisent pas par la demande - ils se construisent par la livraison systématique de valeur.
Pendant que tout le monde s'efforçait de rédiger le parfait e-mail
Réalité de l'industrie
De quoi tout le monde pense que les réseaux de recommandations parlent
Entrez dans n'importe quelle conférence marketing et vous entendrez les mêmes conseils éculés sur la construction de réseaux de recommandations. L'industrie s'est convaincue que la croissance par le biais des recommandations repose sur trois choses : les programmes de parrainage, les demandes d'avis et l'espoir que vos clients deviennent des évangélistes de la marque.
Voici ce que les "experts" recommandent généralement :
Créer un programme de parrainage - Offrez des réductions ou des récompenses pour l'apport de nouveaux clients
Envoyer des e-mails de demande d'avis - Demandez aux clients satisfaits de laisser des avis sur Google, Trustpilot ou des sites d'industrie
Créer du contenu partageable - Espérez que les clients partageront naturellement vos publications et ressources
Jeux dans l'expérience - Utilisez des points, des badges ou des niveaux pour encourager le partage
Mettre l'accent sur la satisfaction client - Offrez des expériences incroyables et attendez le bouche-à-oreille
Cette sagesse conventionnelle existe parce qu'elle semble logique et c'est ce qui a fonctionné à des époques plus simples. Lorsque les marchés étaient moins saturés et la concurrence plus légère, demander gentiment des recommandations fonctionnait vraiment. Le problème ? Nous ne vivons plus dans des temps simples.
La plupart des entreprises suivant ce manuel obtiennent les mêmes résultats décevants : une poignée d'avis de leurs clients les plus fidèles, des programmes de parrainage que personne n'utilise, et le sentiment constant de déranger les gens en demandant de l'aide. L'approche échoue car elle traite les recommandations comme une transaction plutôt que comme un processus de construction de relations.
Ce qui manque à cette approche conventionnelle, c'est la réflexion systématique qui fait réellement fonctionner les réseaux de recommandations. Au lieu d'espérer une croissance organique, vous devez l'ingénierie.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Quand j'ai commencé à travailler avec un client SaaS B2B, ils célébraient leurs chiffres d'inscriptions tout en paniquant discrètement au sujet de leurs taux de conversion. Beaucoup de nouveaux utilisateurs chaque jour, la plupart utilisant le produit pendant exactement un jour, puis disparaissant. Un classique théâtre de la croissance - des métriques de vanité impressionnantes cachant un problème fondamental.
Comme la plupart des fondateurs de SaaS, mon client avait essayé le manuel de recommandations standard. Ils avaient mis en place un programme de parrainage offrant des crédits de compte. Ils avaient configuré des e-mails automatisés demandant aux utilisateurs d'essai de partager avec leurs collègues. Ils avaient même créé des ressources partageables en espérant que les utilisateurs diffusent naturellement la nouvelle. Les résultats ? Pratiquement rien.
C'est là que cela devient intéressant. À peu près à la même époque, je travaillais sur un projet complètement différent - une boutique de commerce électronique qui luttait avec le même défi fondamental : amener les clients à recommander leurs produits. Mais dans le commerce électronique, j'ai découvert quelque chose qui a tout changé : ils avaient déjà résolu ce problème.
Les marques de commerce électronique ne comptaient pas sur les recommandations - elles les fabriquaient systématiquement. Elles avaient compris que la clé n'était pas de demander des avis, mais de créer des systèmes qui rendaient le fait de donner des avis naturel, précieux et même bénéfique pour l'évaluateur.
C'est à ce moment que j'ai eu mon moment décisif. Alors que les fondateurs de SaaS débattaient sur le courriel parfait de demande de témoignage, le commerce électronique avait déjà automatisé l'ensemble du processus et était passé à autre chose. La solution n'était pas dans le manuel de mon industrie - elle était dans un jeu complètement différent.
J'ai décidé de tester si l'automatisation des avis en commerce électronique pouvait fonctionner pour le SaaS B2B. L'hypothèse était simple : si la collecte systématique d'avis fonctionnait pour des produits, pourquoi cela ne fonctionnerait-il pas pour des logiciels ? La clé était de comprendre que les recommandations ne concernent pas la qualité de votre demande - elles concernent le timing et le contexte de votre système.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de continuer à poursuivre le programme de recommandation parfait, j'ai mis en œuvre ce que j'appelle le "Moteur de Recommandation Intersectoriel" - en prenant essentiellement les stratégies d'automatisation éprouvées du commerce électronique et en les adaptant pour le SaaS B2B.
Voici exactement ce que j'ai construit :
Étape 1 : Livraison de Valeur Systématique Avant Toute Demande
Au lieu de demander immédiatement des recommandations aux utilisateurs en essai, j'ai créé une séquence axée sur la valeur. Les utilisateurs ont reçu des ressources utiles, des guides de mise en œuvre et des modèles de réussite - tous conçus pour les aider à obtenir des résultats avec le produit avant même que nous évoquions les recommandations.
Étape 2 : L'Adaptation de l'Automatisation du Commerce Électronique
J'ai mis en œuvre le système d'automatisation des avis de Trustpilot, mais je l'ai adapté pour un contexte B2B. Au lieu de demander des avis sur le produit, nous avons demandé un partage d'expérience. Au lieu de nous concentrer sur les évaluations par étoiles, nous nous sommes concentrés sur des histoires de cas d'utilisation spécifiques. Les e-mails automatisés n'étaient pas des discours de vente agressifs - ils semblaient faire partie intégrante du processus de réussite client.
Étape 3 : Moment Basé sur le Comportement, Pas sur le Calendrier
Contrairement aux programmes de recommandation traditionnels qui demandent des recommandations après une période de temps définie, ce système se déclenchait en fonction du comportement des utilisateurs. Lorsque quelqu'un obtenait son premier résultat significatif dans le produit, c'est à ce moment-là qu'il recevait la demande de recommandation. Lorsqu'ils complétaient leur intégration avec succès, c'est à ce moment-là qu'ils recevaient l'invitation à l'étude de cas.
Étape 4 : Le Cadre de Psychologie Inversée
Au lieu de demander aux utilisateurs de vendre pour nous, j'ai positionné les demandes de recommandation comme des opportunités pour eux d'aider d'autres entreprises confrontées à des défis similaires. Le message est passé de "veuillez évaluer notre produit" à "aidez-nous à aider d'autres entreprises comme la vôtre." Ce recadrage a fait des recommandations un acte de leadership éclairé plutôt qu'un acte de faveur.
Étape 5 : Le Multiplicateur d'Effet Réseau
Voici où cela devient intéressant. Au lieu de simplement collecter des recommandations individuelles, j'ai construit des systèmes qui ont transformé chaque recommandation en un nœud de réseau. Lorsque quelqu'un partageait son histoire de succès, nous le connectons avec d'autres clients dans des situations similaires. Nous avons créé une communauté privée où les défenseurs pouvaient partager des stratégies et des résultats. Le réseau de recommandations est devenu précieux pour les recommandateurs eux-mêmes.
L'approche systématique signifiait que nous ne comptions pas sur les recommandations - nous les ingénierions à travers des processus prévisibles qui apportaient de la valeur à toutes les personnes impliquées.
Chronométrage Systématique
Demandes déclenchées en fonction du comportement des utilisateurs et des jalons de réussite, et non selon des calendriers arbitraires.
Adaptation intersectorielle
Application de stratégies d'automatisation des avis e-commerce éprouvées au contexte B2B SaaS avec les ajustements nécessaires
Approche axée sur la valeur
A fourni des ressources utiles et a atteint le succès client avant même de demander des recommandations.
Effets de réseau
Des recommandateurs connectés entre eux, rendant l'acte de recommander précieux pour les défenseurs eux-mêmes.
Les résultats parlaient d'eux-mêmes. En l'espace de trois mois, nous sommes passés de l'espoir d'un bouche-à-oreille occasionnel à la génération systématique de défenseurs. Plus important encore, la qualité des recommandations s'est considérablement améliorée car elles provenaient d'utilisateurs qui avaient réellement obtenu des résultats significatifs.
L'approche systématique a créé un pipeline prévisible de défenseurs. Au lieu de témoignages aléatoires, nous avions des histoires de succès spécifiques liées à des cas d'utilisation particuliers. Au lieu de recommandations génériques, nous avions des études de cas détaillées qui aidaient les prospects à comprendre exactement comment la solution fonctionnerait pour leur situation.
Mais voici le résultat le plus intéressant : les clients qui sont devenus des défenseurs sont également devenus nos meilleurs clients à long terme. L'acte d'articuler leur succès et d'aider les autres a créé un investissement plus profond dans leur propre succès continu avec le produit.
Le réseau de recommandations est devenu auto-renforçant. Au fur et à mesure que les défenseurs partageaient leurs histoires et se connectaient avec d'autres clients, ils ont découvert de nouvelles façons d'utiliser le produit. Cela a conduit à une utilisation accrue, de meilleurs résultats, et un plaidoyer encore plus fort. Nous avions créé une boucle de rétroaction positive où aider le réseau à se développer aidait également chaque client à réussir.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon ? Cessez de considérer les recommandations comme un service et commencez à les traiter comme un échange de valeur. Lorsque vous demandez à quelqu'un de recommander votre produit, vous lui demandez de mettre sa réputation en jeu pour votre succès. C'est une demande importante qui nécessite une grande base de confiance et de résultats.
Voici les principaux enseignements de la construction de ce système :
Le timing bat le message - La demande parfaite au mauvais moment échoue. Une demande correcte au moment parfait réussit.
Les systèmes battent l'espoir - Les réseaux de recommandations durables nécessitent des processus prévisibles, pas des moments de chance.
La livraison de valeur permet l'engagement - Les gens recommandent des solutions qui les ont rendus performants, pas des solutions qui demandent gentiment.
L'apprentissage intersectoriel accélère les résultats - Les « meilleures pratiques » de votre secteur peuvent être le point de départ d'un autre secteur.
Les effets de réseau se cumulent - Lorsque les défenseurs bénéficient de la défense, le système devient autonome.
Le contexte est plus important que le contenu - La même demande peut sembler utile ou ennuyeuse selon quand et comment elle est délivrée.
La qualité est plus importante que la quantité - Mieux vaut avoir moins de défenseurs qui sont vraiment investis que beaucoup qui ne le sont que marginalement.
L'approche fonctionne le mieux lorsque vous avez un produit qui aide réellement les gens à atteindre des résultats significatifs. Si votre solution ne crée pas de réelle valeur, aucun système de recommandations ne vous sauvera. Mais lorsque vous avez quelque chose de précieux, l'engagement systématique amplifie cette valeur de façon exponentielle.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS, mettez en œuvre des demandes de plaidoyer déclenchées par le comportement liées aux jalons d'intégration, créez des séquences d'e-mails axées sur la valeur avant toute demande de recommandation, et construisez des communautés de réussite client où les défenseurs peuvent partager des stratégies entre eux.
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique, adaptez des plateformes d'automatisation des avis éprouvées comme Trustpilot, temporisez les demandes en fonction des signaux de satisfaction d'achat et créez des programmes de fidélité qui récompensent le plaidoyer par un accès exclusif plutôt que par de simples réductions.