Customer Success

Customer Success pinned a photo

Customer Success за пределами CS-команды. И месяц до старта нашего курса 😎

За последнее время я много писала про повсеместную важность CS: в AI-продуктах, в SaaS, который трансформируется, в работе продуктовых команд.

И всё чаще возвращаюсь к мысли: понимание CS нужно всем!

Между «клиент купил продукт» и «клиент получил ценность» — целый жизненный цикл. И на каждом этапе участвуют разные команды:

▪️ Продакты создают функции и продумывают, как клиент будет решать с их помощью свои задачи.
▪️ Аналитики помогают понять, как использование продукта связано с результатом клиента.
▪️ Продажи формируют ожидания, с которыми клиент приходит во внедрение.
▪️ Руководители связывают работу команд с удержанием и ростом клиентской базы.

Поэтому мне кажется важным разбираться в CS как в методологии: понимать путь клиента, роли команд, метрики и связи между ними.

⸻

Сегодня ровно месяц до старта нашего с Мариной Востриковой большого курса по Customer Success. Начинаем 19 октября.

На курсе мы как раз собираем эту систему вокруг жизненного цикла клиента: Adoption → Retention → Expansion → Advocacy. Разбираем метрики, процессы, стратегию и кросс-командное взаимодействие, применяем всё к кейсам.

Группа уже набирается, мы с Мариной подготовили кое-что новенькое, и я очень жду этот поток 😎

Вся информация и программа — на нашем сайте.

Записаться и задать вопросы — Марине @tigerms.

Функции и роль в компании Product Success Manager (PSM)

Новый пост рубрики #CSроли — про еще одну роль на стыке Customer Success и Product.

Product Success Manager (PSM) отвечает за то, чтобы продукт был не просто создан и запущен, а действительно использовался клиентами и приносил им измеримую ценность.

Роль пока не имеет единого стандарта. В одних компаниях PSM находится внутри Product, в других ближе к Customer Success или коммерческой функции. Но если посмотреть на актуальные вакансии, общая логика уже формируется.

Чем отличается от Customer Success Manager:

CSM отвечает за успех конкретного клиента на протяжении жизненного цикла: adoption, retention, expansion, advocacy.

PSM смотрит на эту же задачу со стороны продукта: где пользователи не получают ценность, что мешает adoption, какие паттерны использования связаны с удержанием и что необходимо изменить в самом продукте или клиентском пути.

Например, в BlueOptima Product Success Manager находится в Product и отвечает за product adoption и технический user retention совместно с CS. В BoWatt роль прямо описана как позиция между клиентами и Product: человек ведет клиента после продажи, но одновременно работает с инженерами над улучшением продукта.

Что может входить в зону ответственности PSM:

• Product adoption: анализирует, как клиенты реально используют продукт и где возникают барьеры

• Value realization: помогает связать использование продукта с результатом, который хочет получить клиент

• Product health: работает с данными по использованию, метриками adoption и сигналами риска

• Voice of Customer: собирает и структурирует обратную связь и превращает ее в понятные продуктовые инсайты

• Retention: вместе с CS ищет продуктовые причины оттока и возможности увеличить частоту использования.

• Enablement: помогает пользователям осваивать продукт, новые функции и кейсы

Интересно, что появляются и еще более разные версии этой роли. Например, в Infobip Product Success Manager отвечает уже не только за adoption, но и за GTM, pipeline, коммерческие цели и рост отдельных продуктов.

То есть профессия пока формируется, и под одним названием компании могут понимать довольно разные вещи.

Но мне здесь интереснее сам тренд.

Граница между Product и Customer Success становится все менее жесткой.

Недостаточно создать хорошую функцию. Нужно понимать, используют ли ее клиенты, получили ли ценность, влияет ли она на удержание и помогает ли продукт достигать бизнес-результата.

✔️ Поэтому Product Success Manager можно рассматривать как одну из ролей, которая соединяет две системы: как мы строим продукт и как клиент получает от него ценность.

@customersuccessru

Из CS в продукт. Что придётся доучить

Заключительный пост по гиду The CS Café.

Пять навыков, которых обычно не хватает CSM-у.

1. Читать продуктовую аналитику самому.
Открыть воронку, разбить по когортам и объяснить, почему удержание упало на четвёртой неделе.

2. Писать PRD (product requirements document), которые доходят до релиза. То есть документ решения, а не список пожеланий. CSM по привычке приносит список запросов от клиентов, и такой документ умирает на первом же ревью.

3. Называть, что режем. Уметь приоритизировать Разработка спросит: что убираем, если сдвигаемся на две недели? CSM, обученный защищать клиента, отвечает «ничего».

4. Собирать прототипы.
Без глубокого кода, на современных инструментах. Прийти на собеседование с одним прототипом, который решает реальную проблему клиента из вашей практики.

5. Защищать роадмап перед руководством.
Если вы хорошо ведёте QBR, у вас уже есть 70% этого навыка. Остальное — умение говорить на языке экономики продукта.

@customersuccessru

Кажется, слухи о смерти SaaS-бизнесов оказались несколько преувеличенными.

https://www.theinformation.com/briefings/exclusive-second-openai-sales-exec-return-salesforce

#saas@rvnikita_blog #startups@rvnikita_blog #ai@rvnikita_blog #tech@rvnikita_blog

—————————
Мысли Рвачева
—————————

Из CS в продукт. Четыре пути

Продолжаю разбирать гид The CS Café по переходу из CS роли в продуктовую.

Автор гида выделяет четыре возможных продуктовых роли, и под каждый подходит свой тип CSM-а.

AI Product Manager. Для опытных CSM-ов, которые внедряли AI-функции у клиентов. Подготовка 6–12 месяцев, самая высокая зп.
Growth PM, продакт, который отвечает за путь клиента. Для тех, кто силён в онбординге, активации и допродажах. 4–8 месяцев.
Platform / API PM. Для CSM-ов с технических аккаунтов. Самый близкий путь для технических CSM. 6–10 месяцев.
Product Operations. Для CS Ops и тех, кто строил процессы на масштаб. Часто самый быстрый внутренний переход, 3–6 месяцев.

Какой бы путь вы ни выбрали, есть одна вещь, на которой большинство CSM-ов отваливаются ещё до собеседования. Резюме.

В гиде есть хороший пример.

Одна и та же работа, две формулировки.

Как пишет CSM: вёл 35 enterprise-аккаунтов, снизил отток на 12%.

Как пишет PM: нашёл провал на этапе активации, который давал 12% оттока. Вместе с продуктом и разработкой перестроил онбординг, удержание на четвёртой неделе выросло на 18%.

Первая версия читается как CSM, который подаётся не на свою роль. Вторая как продакт с контекстом CS. Работа одна и та же.

Я взяла ещё несколько типичных строк из резюме CSM-ов и переписала по этой логике.

Было: проводил QBR с ключевыми клиентами.
Стало: по итогам QBR собрал повторяющиеся запросы от 12 клиентов, приоритизировал их вместе с продуктом, три из них вошли в роадмап следующего квартала.

Было: отвечал за онбординг новых клиентов.
Стало: сократил время до первого результата с 45 до 28 дней, убрав из онбординга два шага, на которых терялась половина клиентов.

Было: собирал обратную связь и передавал в продукт.
Стало: выстроил процесс, в котором фидбек от CS попадает в продукт не эскалациями, а раз в две недели в структурированном виде. Продукт начал закрывать запросы клиентов до того, как они превращались в риск оттока.

Три принципа, по которым это работает, из того же гида:

• Сначала решение, потом цифры. Продакт отвечает за решения. Покажите свои.
• Метрика, которая важна компании: активация, удержание, масштабирование. Не CSAT.
• Партнёрство с продуктом и разработкой. Продакт ничего не делает один. Покажите, что вы уже умеете так работать.

✔️Опыт у вас уже есть. Его нужно описать так, чтобы CPO или тот, кто отвечает за продукт, услышал это на своем языке.

В следующем посте про пять навыков, которых обычно не хватает CSM-у на продуктовом собеседовании.

@customersuccessru

Из CS в продукт. Почему именно сейчас

Из интересного с ресурса The CS Café (одна из самых сильных площадок по карьере в CS). У них есть подробный гид по переходу из CS в Product Manager, и в 2026 году они его обновили.

Вот что интересно: автор пишет, что 3 года назад это был мягкий карьерный поворот, а сейчас он стал одним из самых выгодных ходов для CSM-ов.

🔄 Что поменялось за эти 3 года?

AI сделал adoption продуктовой проблемой.
Когда AI-функция ломается у клиента, за продление отвечает CS, а за починку - продукт. Компаниям нужны люди, которые понимают обе стороны.

Роль CSM разделяется на специализации.
Это подтверждает исследование ChurnZero. И эти специализации хорошо ложатся на продуктовые: Renewals PM, Adoption PM и др.

Изменилась экономика перехода.
Для понимания масштаба: Senior PM в обычном SaaS в США получает 150–190 тысяч долларов базы, а Senior PM в AI-компании — 180–265 тысяч. То есть CSM, который уходит в продукт именно в AI-компанию, а не просто в продукт, делает совсем другой по деньгам шаг.

Но главное в другом.

Раньше опыт CS на продуктовых собеседованиях скорее мешал.

Сейчас есть компании, которые его специально ищут:

• Компании, которые строят продукты на базе AI. Там успех продукта напрямую зависит от того, внедрит ли его клиент. То есть от того, чем занимается CS.

• Отраслевой SaaS: медицина, финансы, госсектор. Там знание отрасли и клиента важнее продуктового опыта.

• Компании, где клиент сам начинает пользоваться продуктом без продаж и внедрения. Там активация и допродажи и есть ключевые задачи, а это работа CSM-а.

Некоторые из них уже прямо пишут опыт CS в требованиях к продуктовым вакансиям.

Я об этом говорила и раньше: навыки Customer Success нужны не только в CS.

Просто рынок начал это признавать и формулировать.

В следующих постах поделюсь ещё интересным из этого гида: какие пути в продукт есть из CS и что придётся доучить.

@customersuccessru

Как ваш клиент готовится к renewal. SaaS Management Index 2026 от Zylo

Zylo выпустил ежегодный отчёт о том, как компании покупают, используют и продлевают SaaS.

Данные по 40 млн лицензий, $75 млрд расходов и опрос 218 IT-руководителей компаний от 1,000 сотрудников.

Это отчёт со стороны покупателя. Именно так ваши клиенты смотрят на ваш продукт и на renewal.

Что интересного?

1. Клиенты устали от неожиданных счетов

79% столкнулись с повышением цены при продлении. 78% получили незапланированные расходы из-за AI-функций или оплаты по потреблению. 61% были вынуждены сократить проекты из-за этого. Клиент приходит на renewal уже раздражённым.

2. Renewal — единственный момент, когда клиент может урезать расходы

87% всех расходов на SaaS — это продления, только 13% — новые покупки. Средняя компания проходит 211 продлений в год, почти одно в рабочий день. И на каждом в среднем экономит 17%.

3. У клиента есть процесс, и он начинается за 120 дней

Отчёт даёт пошаговый план:
за 120 дней — решить, нужно ли приложение вообще;
за 90 — забрать неиспользуемые лицензии;
за 60 — сравнить цену с рынком;
за 30 — выйти на переговоры с полной картиной.

На каждом продлении клиент задаёт три вопроса:
• нужно ли нам это приложение?
• нужно ли сократить лицензии?
• хорошая ли цена?

3. Треть лицензий не используется

Утилизация выросла с 47% до 54%, но 36% лицензий по-прежнему простаивают. Если вы не следите за этим, клиент заметит первым — и придёт с этим на renewal.

4. Решение о покупке принимает бизнес, а не IT

81% расходов на SaaS контролируют бизнес-подразделения, доля IT упала до 15%. Ваш реальный спонсор — руководитель отдела, а не технический директор.

5. GenAI-инструменты стали дублироваться

В среднем 7 разных генеративных AI-приложений на компанию. Клиент пересматривает всё, что пересекается по функциям, и оставляет одно.

6. Прогноз: оплата за использование покажет, какой AI на самом деле не нужен

Когда компания платит за токены и задачи, она начинает считать, дают ли они результат. Инструменты с высокой активностью и низкой пользой попадут под пересмотр первыми.

Какие вопросы нам стоит задать себе в CS?:
• знаем ли мы, сколько лицензий у клиента реально используется до того, как он это выяснит сам?
• предупреждаем ли мы клиента об изменении цены заранее или он узнаёт из счёта?
• начинаем ли мы работу с renewal за 120 дней, как это делает клиент?
• умеем ли мы показать ценность AI-функций в цифрах, а не в описании?
• кто на стороне клиента реально принимает решение о продлении?

→ прикладываю PDF с полным отчётом

@customersuccessru

Обучение для клиентов: четыре способа использования

Тема клиентского обучения последнее время сильно развивается. И понятно почему: этот инструмент решает много задач, начиная от оптимизации ресурсов, когда обучение работает как self-service, и заканчивая задачами, о которых редко кто думает.

Обычно компания создает академию, записывает пару курсов для новых клиентов, и они где-то лежат. Академия живёт сбоку, и зачем она нужна, кроме как разгрузить поддержку на этапе онбординга, никто толком не понимает.

Мне понравился материал от LearnUpon, где клиентское обучение рассматривают гораздо шире. Как инструмент на всём пути клиента.

Четыре этапа, где академия работает:

• Attract. До покупки. Человек учится у вас, и когда приходит время выбирать, выбирает тех, кто уже помог. У HubSpot академия стала главным источником лидов.
• Activate. Онбординг. Вместо созвонов клиент проходит курс под свою роль и быстрее доходит до ценности.
• Engage. Клиент работает в продукте, но использует его на треть. Обучение показывает, что ещё можно, и снимает часть вопросов с поддержки.
• Grow. Продление и масштабирование. Продвинутые курсы и сертификации сами подводят к следующему шагу.

В материале для каждого этапа есть пошаговая инструкция, как строить академию под эту задачу, плюс метрики, по которым потом оценивать результат.

Материал на английском, в PDF. Очень рекомендую.

@customersuccessru

Из последнего материала от платформы Custify одна страница про то, на что должен тратить свое время CSM, чтобы быть эффективным

Customer Success pinned a photo

AI умножает. Вопрос, на что

Все мы болеем AI лихорадкой. В Customer Success происходит то же самое: все хотят внедрить AI, автоматизировать, оцифровать. И это понятно.

Но я хочу сказать про то, о чём в этой лихорадке часто забывают.

Первый вопрос, который стоит себе задать: какая у меня цель использования AI? На что я его, условно говоря, надеваю?

Потому что AI это всего лишь инструмент. Да, мощный. Да, он может закрывать очень много задач.

Но если у вас нет понимания, как этот инструмент применять, получается как с молотком и гайкой. Закрутить гайку молотком, наверное, можно. Только сначала хорошо бы понять, что гайка ввинчивается, а не вбивается.

С AI в CS та же история. Прежде чем что-то «иизировать», нужно очень хорошо знать базу:

• методологию и подходы CS
• жизненный цикл клиента
• как работает отток и что на него влияет
• как устроено взаимодействие между отделами
• какие есть процессы
• как работать с клиентами

Если вы автоматизируете хаос, вы получите автоматизированный хаос. Только быстрее и в большем масштабе.

А вот когда у вас есть связка: компетенции + экспертиза + методология + опыт, и уже поверх этого AI, вот это действительно даст вам многое.

Тогда AI усиливает то, что работает, а не маскирует то, что не выстроено.

✔️ AI не заменяет понимание профессии. Он умножает его. А умножение на ноль, как известно, даёт ноль.

Так что рекомендую учить матчасть.

@customersuccessru

Кажется, что осень ещё далеко. А до старта курса по Customer Success — ровно два месяца.

19 октября запускаем пятый поток курса по Customer Success. Группа уже набирается — и по опыту прошлых потоков именно сейчас самое удобное время планировать обучение на осень: спокойно согласовать с руководством, оформить документы, спланировать нагрузку без спешки в последнюю неделю.

Из хорошего: мы полностью обновили страницу курса 💪😍

Теперь там собрано всё в одном месте:

▪️ подробная программа каждого модуля
▪️ календарь занятий — понедельники и среды, Q&A по субботам
▪️ формат, тарифы и все вводные
▪️ ответы на частые вопросы — от рассрочки до документов для компаний
▪️ отзывы выпускников прошлых потоков

В карточках полная информация по новому потоку.

ССЫЛКА НА СТРАНИЦУ КУРСА

Записаться и задать вопросы — Марине @tigerms. Она созвонится, расскажет про формат и поможет выбрать подходящий тариф.

@customersuccessru

Почему SaaS-компании медленно меняют прайсинг

Тема прайсинга очень важна для понимания CS, поэтому я регулярно пишу про разные модели, эксперименты и изменения в этой области.

В этот раз интересный материал от PricingSaaS про pricing velocity, то есть скорость, с которой компания может тестировать и внедрять изменения в прайсинге.

Мне понравилась основная мысль: часто проблема вообще не в стратегии прайсинга. Есть две другие причины, которые не дают компаниям двигаться быстро.

1. Ограничения самой системы

В какой-то момент биллинг начинает определять, какие модели прайсинга компания вообще может использовать.

Компания строит систему → привыкает работать в её ограничениях → постепенно перестаёт рассматривать варианты, которые система технически не поддерживает.

Плюс часто вся логика биллинга находится в голове одного человека, который становится своеобразным gatekeeper любых изменений.

И здесь хорошо видна разница в скорости.

AI-native компании экспериментируют гораздо активнее. Vercel делал 5–6 изменений прайсинга за один месяц, Lovable несколько раз существенно менял модель, Cursor дважды пересобирал основной тариф в 2025 году, в том числе реагируя на изменение стоимости токенов OpenAI и Anthropic буквально за несколько дней.

Чем проще менять прайсинг → тем больше экспериментов → тем быстрее компания учится.

2. Организационная сложность и «коммерческий долг»

Вторая причина появляется из классического желания продажников закрыть конкретную сделку.

Начинаются индивидуальные скидки, специальные условия, исключения, отдельные договорённости.

Одна такая сделка кажется безобидной. Но постепенно контракты клиентов становятся совершенно разными.

Дальше последствия расходятся по всей компании: Product должен учитывать исключения, RevOps отдельно их отслеживать, а CS получает всю эту сложность на продлении.

В статье это называют commercial debt, или коммерческий долг.

Чем его больше, тем сложнее потом изменить прайсинг сразу для всей клиентской базы.

Один из вариантов из статьи: заранее определить набор допустимых исключений и дать продажникам возможность работать внутри этих рамок, вместо того чтобы каждый раз создавать уникальные условия.

И хороший вопрос для проверки своей pricing velocity:

Можете ли вы сегодня провести за месяц эксперимент с прайсингом, который год назад занял бы квартал?

Если нет, возможно, дело вообще не в вашей стратегии прайсинга. А в системе или организации.