Latest / MATCH B2B INSIGHTS / ממכירת רישיונות למכירת תוצאות: איך SaaS ישראלי מתכונן ל-2026

Transcript

ממכירת רישיונות למכירת תוצאות: איך SaaS ישראלי מתכונן ל-2026 · MATCH B2B INSIGHTS

• 0:00
  ברוכים הבאים ל MATCH B2B INSIGHTS,
• 0:02
  הערוץ של MatchB2B שבו אנחנו מדברים על מה שבאמת מזיז מחזור מכירות בשוק
• 0:08
  ה B2B - כסף, סיכון, יעילות, ואיך מדברים ללקוחות עסקיים בשפה של Pain ו
• 0:15
  Outcomes, לא רק Features.
• 0:16
  אני בני FLUMAN, ואני מנכ"ל MatchB2B ומוביל את הפודקאסט הזה.המטרה של הערוץ
• 0:16
  פשוטה: לעזור ל CEOs, CMOs, CROs וכל מי שאחראי על Go To Market להבין איך בונים
• 0:16
  מסרים, תהליכים ומודלים עסקיים שמחוברים לשורה התחתונה - Revenue, Profitability,
• 0:16
  Risk Reduction.
• 0:16
  בכל פרק אנחנו מפרקים Case Studies אמיתיים, מדברים על Frameworks, ונותנים
• 0:16
  כיווני פעולה מאוד פרקטיים.והיום אנחנו נכנסים לנושא שמטלטל את עולם ה SaaS וה
• 0:16
  B2B: המעבר ממכירת Licenses למכירת Outcomes.
• 0:16
  מה זה אומר, למה Seat Based Pricing נשחק, ואיך חברות ישראליות שעובדות בשוק
• 0:16
  הבינלאומי יכולות לבנות מודל שמבוסס על Value אמיתי, לא רק על מספר Users.איתִי
• 0:16
  היום שני שותפים לשיחה הזאת.
• 0:16
  נדב ברקוביץ, מומחה ל SDR ו Global Sales Architect.
• 0:16
  נדב, מה העניינים?היי בני, מעולה.
• 0:16
  זה נושא שאני מרגיש אותו כל יום בשיחות עם SDR Teams ו Sales Leaders - במיוחד
• 0:16
  כשלקוחות אומרים לנו, We don't want more seats,
• 0:16
  we want business results.מעולה.
• 0:16
  ודפנה כהן, International Growth Architect ומומחית ל Building Marketing and SDR
• 0:16
  Infrastructure לחברות ישראליות שפועלות גלובלית.
• 0:16
  דפנה, כיף שאת כאן.תודה בני.
• 0:16
  זה אחד הנושאים שאני רואה שהוא Game Changer - במיוחד כשחברה מצליחה לזוז מ
• 0:16
  Selling a Tool ל Being a Partner על ה P&L של הלקוח.בואו נתחיל מהתמונה הגדולה.
• 0:16
  ב 2024 Klarna הודיעה שה AI Agent שלה מחליף עבודה של בערך שבע מאות Customer
• 0:16
  Service Representatives.
• 0:16
  עכשיו, בואו נחשוב רגע על כל ספקי ה SaaS שמכרו להם Licenses לפי seat- Per User.
• 0:16
  הלקוח התייעל בערך תשעים אחוז, אבל מה קרה ל Revenue של הספק?
• 0:16
  הוא התרסק.זה פרדוקס קלאסי: המוצר שלך נותן Value מטורף, חוסך כוח אדם, אבל בגלל שאתה
• 0:16
  יושב על Seat Based Pricing - אתה נענש בדיוק כשאתה הכי טוב.
• 0:16
  וזה לא רק Klarna, זה קורה עכשיו בכל מקום שמכניסים Automation,
• 0:16
  AI Agents ו Workflows חכמים.נכון.
• 0:16
  בעשור האחרון חברות כמו Salesforce, HubSpot ואחרים בנו אימפריות על Seat Based
• 0:16
  Subscription.
• 0:16
  הרעיון היה: ככל שהארגון מגדיל Headcount, הוא קונה עוד Licenses,
• 0:16
  וה Vendor נהנה מצמיחה "אוטומטית".
• 0:16
  אבל בעידן AI, ה Correlation בין Number of Employees לבין Business Value פשוט
• 0:16
  נשבר.אם Sales Automation מאפשרת ל Sales Rep אחד לעשות עבודה של חמישה,
• 0:16
  הארגון לא מגדיל כמות Seats - הוא חותך.
• 0:16
  ולקוחות, במיוחד SMBs שעובדים על מרווחים קטנים,
• 0:16
  אומרים: אנחנו לא מוכנים לשלם על Access, אנחנו רוצים לשלם על Outcomes - על Revenue
• 0:16
  Uplift, על Cost Savings, על Risk Reduction.אני יכול לספר מהשיחות של SDR
• 0:16
  Teams עם לקוחות בארצות הברית.
• 0:16
  אתה מדבר עם VP Sales, והוא כבר לא שואל, How many users do I need, הוא שואל, Can
• 0:16
  you help me increase my Qualified Opportunities by thirty percent, can you
• 0:16
  shorten my Sales Cycle by two weeks, can you reduce my No Show Rate.
• 0:16
  זה Shift מאוד ברור - מה Product Features ל Business Metrics.וביחד עם זה,
• 0:16
  יש לחץ מאוד חזק מ CFOs.
• 0:16
  בעידן של Higher Interest Rates ו Budget Cuts, הם רוצים לראות Pricing Models
• 0:16
  שמחוברים ל P&L: כמה Saving, כמה New Revenue, כמה פחות Risk.
• 0:16
  אז 2026 מבחינתי היא נקודת שבירה: חברות שימשיכו למכור רק Licenses,
• 0:16
  בלי לדבר בשפה של Outcomes, פשוט יאבדו יתרון תחרותי.בואו נעשה סדר בשלושה מודלים
• 0:16
  עיקריים, כדי שמי שמקשיב יוכל למקם את עצמו.
• 0:16
  מודל ראשון - Seat Based Pricing.
• 0:16
  זה אומר: אתה משלם לפי User, לפי Seat.
• 0:16
  כמה משתמשים - ככה ה Invoice.
• 0:16
  זה המודל הקלאסי של הרבה CRM, Collaboration Tools וכו'.מודל שני - Usage
• 0:16
  או Consumption Based.
• 0:16
  כאן אתה משלם לפי שימוש אמיתי: Number of API Calls, GB of Data,
• 0:16
  Number of Messages, Compute Hours.
• 0:16
  דוגמאות: AWS, Snowflake, Twilio, OpenAI - אתה צורך משאבים, משלם לפי
• 0:16
  Consumption.והמודל השלישי - Outcome Based.
• 0:16
  כאן אתה משלם לפי תוצאה עסקית: למשל Hours of Uptime כמו אצל Rolls Royce עם Power by
• 0:16
  the Hour, או Energy Cost Savings כמו אצל Schneider Electric, או Revenue Attributed
• 0:16
  כמו Klaviyo שמראה כמה Revenue הגיע דרך ה Automation שלו.עכשיו, חשוב להבין - Usage
• 0:16
  Based Pricing זה כבר צעד קדימה, כי הוא הרבה יותר Value Aligned מ Seat Based.
• 0:16
  אבל Outcome Based זה עוד Level: אתה לא אומר "שילמתי
• 5:31
  על אלף Campaigns" אלא "שילמתי על X אחוז Uplift במכירות" או "שילמתי מתוך
• 5:37
  החיסכון שכבר קרה".למשל Schneider Electric עם Energy Performance Contracting: הם
• 5:37
  מתקינים Systems בבניינים, ולא לוקחים Upfront CapEx ענק - אלא אחוז מהחיסכון
• 5:37
  המוכח בחשבון החשמל.
• 5:37
  זה Outcome Definition מאוד ברור - Dollars Saved על Energy Bill.בצד שלנו,
• 5:37
  כש SDR מדבר עם VP Operations או עם CTO, אתה שומע: We don't care about how many
• 5:37
  API Calls per month, we care if you can reduce our Incident Count by forty
• 5:37
  percent או את Mean Time To Resolution בחצי.
• 5:37
  אז אפילו אם ה Vendor גובה לפי Usage, השפה של המכירה כבר Outcome Oriented.ובדיוק כאן
• 5:37
  המתח: Seat Based פשטני מדי, Usage Based טוב אבל עדיין טכני,
• 5:37
  ו Outcome Based מחובר ישירות ל Business.
• 5:37
  השאלה היא - מי יכול להרשות לעצמו ללכת עד הסוף, ואיפה זה מסוכן.אז בואו נדבר על
• 5:37
  שלושה Archetypes שיעזרו לכם למקם את המוצר שלכם.
• 5:37
  Archetype ראשון - נקרא לו Rolls Royce.
• 5:37
  דוגמה: Power by the Hour.
• 5:37
  הם לא מוכרים Engine, הם מוכרים Flight Hours.
• 5:37
  אם המטוס באוויר - הם מרוויחים.
• 5:37
  אם המטוס Grounded, הם לא מרוויחים.Archetype שני - Schneider.
• 5:37
  שם ה Outcome הוא Energy Saving.
• 5:37
  הם לוקחים אחוז מה Cost Reduction מול Baseline.
• 5:37
  Archetype שלישי - Klaviyo.
• 5:37
  הם מראים Dashboard של Revenue Attributed to Klaviyo.
• 5:37
  כאשר חנות רואה ששלושים אחוז מהמכירות הגיעו מה Automation של Klaviyo, ה
• 5:37
  Subscription Fee נראה פתאום מאוד זול.עכשיו,
• 5:37
  איך זה מתחבר לסטארטאפים ישראליים?
• 5:37
  תחשבו על FinOps Platform שמזהה Cloud Waste ומציעה "אנחנו
• 7:27
  גובים Success Fee על Savings".
• 7:27
  או על Fraud Solution בתחום Ecommerce, שאומר: אנחנו נגבה Fee רק על Approved
• 7:27
  Transactions בלי Chargebacks.
• 7:27
  או על Marketing Automation שגוזר Success Fee רק על Revenue שמיוחס ל Flows
• 7:27
  מסוימים.אבל יש גם תמרורי אזהרה.
• 7:27
  Coffee Trap - חברה שמוכרת Office Coffee Machines ומנסה לחייב לפי Improvement ב
• 7:27
  Employee Productivity.
• 7:27
  אי אפשר באמת למדוד את זה, אין Causal Link חזק, וזה מתכון לוויכוחים.
• 7:27
  CRM Trap - לומר ש CRM אחראי ל Increased Sales.
• 7:27
  מי סגר את העסקה?
• 7:27
  האם זו הטכנולוגיה או Quality of Product וה Sales Team.אני ראיתי Startup שניסה
• 7:27
  לבנות Outcome Based על "Number
• 8:13
  of Deals Closed" למוצר שהוא פשוט Sales Enablement Tool.
• 8:13
  זה נגמר ב Endless Arguments.
• 8:13
  הלקוח אמר, We closed this because of our new pricing, not because of your tool.
• 8:13
  אז כשאין Strong Attribution, אל תבנו Outcome Pricing על ה Metric הזה.המסקנה
• 8:13
  שלנו: Outcome Based עובד מדהים כשיש חיבור ישיר, מדיד, ויחסית נקי בין המערכת שלכם
• 8:13
  לבין כסף שנכנס או כסף שנחסך.
• 8:13
  איפה שהקשר חלש, תישארו או ב Usage Based או ב Hybrid - ואל תבטיחו מה שאתם לא באמת
• 8:13
  יכולים למדוד.אוקיי, אז בואו נרד קומה.
• 8:13
  אם אתם רוצים לזוז לעולם של Outcomes, אתם חייבים קודם כל להגדיר Unit of Value אחד,
• 8:13
  ברור, שלא נפתח עליו Thread של שלושים מיילים כל חודש.
• 8:13
  דפנה, איך עושים את זה נכון?אני בדרך כלל מחלקת את זה לשלוש קטגוריות: Saving,
• 8:13
  Growth ו Prevention.
• 8:13
  Saving - שעות FTE שנחסכו, Cloud Spend שנחתך, Energy Costs,
• 8:13
  Fines שנמנעו.
• 8:13
  Growth - Marketing Qualified Leads שהפכו ל Sales Qualified,
• 8:13
  Number of Qualified Meetings, Pipeline Created, Conversion Rate Uplift,
• 8:13
  Incremental Revenue.
• 8:13
  Prevention - הפחתה ב Churn Rate, ירידה ב Fraud Losses,
• 8:13
  ירידה ב Security Incidents.
• 8:13
  אתם צריכים לבחור משהו אחד או שניים שהם גם מדידים, גם מובנים ל CFO, וגם נמצאים באזור
• 8:13
  שבו למוצר שלכם יש באמת השפעה ישירה.בדוגמה של Sales Pipeline, הרבה יותר חכם להגיד:
• 8:13
  אנחנו חושבים שעם ה Outreach Platform שלנו נוכל להגדיל Number of Qualified Meetings
• 8:13
  בחמישים אחוז, מאשר להגיד: אנחנו ניקח אחוז מה Deals שנסגרו.
• 8:13
  כי Meetings זה KPI ביניים שאתם באמת יכולים להזיז - Deals זה כבר תלוי ב
• 8:13
  Product Market Fit, ב Pricing, ב Competition.היה לי לקוח שבנה מודל על
• 8:13
  "Number
• 10:17
  of Emails Sent" - שזה Usage Metric, לא Outcome.
• 10:17
  זה הביא אותם למקום שבו הם מתגמלים Spam בעצם.
• 10:17
  עברנו איתם ל Number of Meetings Booked with ICP, וזה שינה את כל השיח מול
• 10:17
  הלקוח.נקודה חשובה: Unit of Value טוב הוא כזה שגם אם נחליף CFO אצל הלקוח,
• 10:17
  הוא יעשה Sense.
• 10:17
  אם צריך עשר דקות להסביר את זה בכל פגישה, כנראה זה מורכב מדי.
• 10:17
  נסו לשאול את עצמכם: אם הייתי צריך לשים את זה כ Line Item בדוח רווח והפסד, איך הייתי
• 10:17
  קורא לזה.עכשיו אחרי ש Unit of Value ברור, השלב הבא הוא לבנות Meter - מונה.
• 10:17
  בלי Meter אובייקטיבי, כל מודל Outcome יתפרק מהר מאוד.
• 10:17
  דפנה, מה את רואה בפועל?הכלל הראשון: No Manual Reporting.
• 10:17
  אם אתם תלויים ב Excel שהלקוח מעדכן פעם בחודש, אתם בבעיה.
• 10:17
  המונה חייב להיות מבוסס Data שזורם אוטומטית: Integration ל CRM כמו
• 10:17
  Salesforce או HubSpot, ל Billing System, ל Data Warehouse, או Telemetry מתוך המוצר
• 10:17
  שלכם.למשל FinOps Tool שמודד Cloud Savings - מתחבר דרך APIs ל AWS או Azure,
• 10:17
  מושך Historic Spend, בונה Baseline, ואז מודד Month over Month.
• 10:17
  הכל בשקיפות דרך Shared Dashboard, שבו גם אתם וגם הלקוח רואים את אותם Numbers,
• 10:17
  בלי מקום לויכוח על "מאיפה
• 11:47
  המספר הזה הגיע".מהצד של Pre Sales, אני ממליץ תמיד להכניס את ה Meter כבר ל Pilot.
• 11:47
  להגיד ללקוח: "בשלב
• 11:55
  ה Proof of Concept אנחנו כבר מחברים את ה Data,
• 11:59
  בונים יחד Dashboard, ורואים האם בכלל יש פוטנציאל Outcome לפני שנוגעים
• 12:04
  בחוזה".
• 12:04
  זה יוצר Trust ומונע הפתעות.וזה גם משנה את השיחה של SDR.
• 12:04
  במקום לשאול רק על Pain, אני גם שואל: "למי
• 12:11
  יש היום Access ל Numbers האלה?
• 12:13
  איפה זה יושב - ב BI, ב Finance,
• 12:15
  ב CRM?
• 12:16
  האם יש לכם Historical Data שנוכל לעשות עליו Analysis?
• 12:19
  ".אם אתם מקשיבים לנו עכשיו וחושבים "אין לי Data כזה", זאת נורה אדומה.
• 12:19
  זה אומר שלפני שאתם רצים ל Outcome Based Pricing, אתם צריכים להשקיע ב Data
• 12:19
  Infrastructure בסיסית - אפילו אם זה רק Instrumentation מינימלי במוצר שלכם ותיעוד
• 12:19
  של KPIs מרכזיים.בואו נדבר רגע על איך נראה Contract חכם.
• 12:19
  אין לחברות SMB את הלוקסוס להיות כמה חודשים בלי Revenue כי הבטיחו Outcome.
• 12:19
  לכן רוב המודלים המנצחים הם Hybrid: יש Floor, יש Success Fee, ויש Cap.
• 12:19
  Floor - זו רצפה.
• 12:19
  Retainer בסיסי שמכסה Operational Costs, Cloud, Support.
• 12:19
  זה יכול להיות אלף, שלושת אלפים, חמשת אלפים דולר לחודש - תלוי במוצר.
• 12:19
  Success Fee - זה אחוז מה Value שנוצר מעל Baseline.
• 12:19
  למשל עשרה אחוז מה Cloud Savings מעל רף מסוים, או חמישה אחוז מה Incremental
• 12:19
  Revenue שמיוחס לקמפיינים שלכם.Cap - תקרה.
• 12:19
  Ceiling שמגן על הלקוח מפני תחושה שהוא "נענש
• 13:25
  על הצלחה".
• 13:25
  נגיד שאתם מסכימים ש Success Fee לא יעבור חמישה עשר אלף דולר לחודש,
• 13:25
  גם אם המספרים עפים למעלה.בדיאלוג מכירה, זה נשמע ככה: "אנחנו
• 13:36
  נתחיל ב Base Fee של שלושת אלפים דולר,
• 13:39
  כדי להבטיח שאתם מקבלים Implementation,
• 13:41
  Support וכל התשתית.
• 13:42
  מעל זה, נבנה יחד Baseline של Cloud Spend שלכם,
• 13:46
  וניקח עשרה אחוז מה Savings מעל חמישים אלף דולר בחודש,
• 13:50
  עם Cap ברור.
• 13:51
  "מה שחשוב זה שגם Sales Team וגם Finance בצד שלכם יבינו את המודל.
• 13:51
  ה Comp Plan של ה AEs צריך להתייחס גם ל Base וגם ל Success Fee,
• 13:51
  כדי שלא ירגישו שהם "עובדים
• 14:05
  בחינם" בחוזים שבהם ה Value בא אחרי כמה חודשים.אני תמיד אומר: Hybrid Contract טוב
• 14:05
  גורם לשני הצדדים להרגיש נוח.
• 14:05
  הלקוח אומר "אני
• 14:16
  משלם בסיס סביר, ואם יש Upside גדול - אני שמח לחלוק",
• 14:16
  ואתם אומרים "יש לי
• 14:22
  Cash Flow מינימלי גם בתקופות Flat,
• 14:24
  ויש לי פוטנציאל ל Upside כשהמוצר באמת עושה את הקסם שלו".בואו נעשה עכשיו תרגיל
• 14:24
  קצר - נעבור על עשרה סוגי חברות ונראה איפה Outcome Based Pricing Makes Sense ואיפה
• 14:24
  לא.
• 14:24
  זה יעזור לכם למקם את עצמכם.אחד - Horizontal Sales or Marketing SaaS.
• 14:24
  למשל Outreach Tools, Marketing Automation.
• 14:24
  כאן אני אוהב Hybrid: Subscription בסיסי, ועל זה Success Component סביב Number of
• 14:24
  Qualified Meetings, או Pipeline Created.שתיים - DevOps,
• 14:24
  Observability ו FinOps.
• 14:24
  כאן יש Case מצוין ל Outcome סביב Cloud Cost Reduction, MTTR, Error Budget.
• 14:24
  המוצר שלכם ממש יכול להשפיע ישירות על Operational KPIs שמתרגמים לכסף.שלוש -
• 14:24
  Cyber Security.
• 14:24
  כאן צריך זהירות.
• 14:24
  אפשר לבנות Outcome סביב Reduction in Incidents או Time to Detect,
• 14:24
  אבל אסור להבטיח "Zero
• 15:25
  Breaches".
• 15:25
  העולם הזה מורכב, ויש הרבה External Factors.ארבע - Fintech.
• 15:25
  לדוגמה, פתרון שמקטין Transaction Fees או מגדיל Payment Collections.
• 15:25
  מאוד טבעי לקחת Percent of Savings או אחוז קטן מה Processed Volume.
• 15:25
  חמש - Marketing and Demand Generation Agencies או Platforms - אפשר לעבוד על
• 15:25
  Base Retainer ועוד Success Fee על Number of SQLs, Meetings או Closed Won
• 15:25
  Revenue.שש - IoT ותעשייה.
• 15:25
  כאן כמו Rolls Royce - Availability, Machine Uptime, Productivity.
• 15:25
  שבע - Managed Services כמו RevOps as a Service או SDR as a Service.
• 15:25
  שם כבר היום הרבה שחקנים עובדים עם Base + Bonus על Pipeline או Meetings.שמונה - AI
• 15:25
  Platforms: Chatbots, Recommendation Engines, Fraud Detection.
• 15:25
  כאן יחידות הערך יכולות להיות Resolved Tickets, Fraudulent Transactions Blocked,
• 15:25
  או Uplift בהמרות.
• 15:25
  תשע - Pure Analytics Tools "Nice
• 16:38
  to Have" שאין להם Strong Attribution.
• 16:38
  כאן לדעתי עדיף להישאר ב Usage או Tiered, לא לרוץ ל Outcome.ועשר - Deep Tech
• 16:38
  ומדיקל.
• 16:38
  כאן אפשר Outcome אבל רק איפה שיש Clear Regulatory Metrics - למשל Reduction in
• 16:38
  Readmissions, או שיפור ב Accuracy Diagnostic מוכח קלינית.
• 16:38
  זה עולם מורכב, לא נכנסים אליו בקלות עם מודל תוצאה בלי גיבוי חזק.נדב,
• 16:38
  בוא נדבר רגע על הצד של המכירות.
• 16:38
  מה קורה ל SDR ול AE כשהחברה עוברת מ Seat Based ל Outcome Oriented
• 16:38
  Conversation?קודם כל, השאלות משתנות.
• 16:38
  במקום לשאול, How many reps do you have, אנחנו שואלים,
• 16:38
  What's your current Win Rate, מה ה Average Deal Size,
• 16:38
  כמה זמן לוקח לכם לסגור Deal, ומה אחוז ה No Show.
• 16:38
  זאת אומרת, אנחנו נכנסים ישר ל KPIs של הלקוח, לא ל
• 16:38
  Product Features.ההתנגדויות גם משתנות.
• 16:38
  לקוח אומר, How will you prove that this extra revenue is because of you, או, I'm
• 16:38
  not sure I want to share savings with a vendor.
• 16:38
  כאן צריך לבוא מוכן עם Attribution Logic, עם Data Plan, ועם דוגמאות של איך זה עבד
• 16:38
  אצל אחרים.מבחינת ICP - Ideal Customer Profile - אתה כבר לא מחפש רק "חברה
• 17:58
  מארצות הברית עם חמישים עד מאתיים עובדים", אלא חברות שיש בהן Sign of Waste או
• 17:58
  Opportunity: Cloud Bill מנופח, High Churn, Conversion Funnel מוזנח.
• 17:58
  זה הרבה יותר Business Oriented ICP.זה גם דורש Alignment חדש בין Sales ל Marketing
• 17:58
  ל Finance.
• 17:58
  ה Deal Desk צריך להבין איך למדל חוזים כאלה, ה Forecasting משתנה, וה Board רוצה
• 17:58
  לראות לא רק ARR אלא גם איך אתם בונים Predictable Outcome Based Streams.ולטובת
• 17:58
  מי שמקשיב לנו מהצד של Sales Leadership - אל תעברו למודל כזה בלי לעדכן את Sales
• 17:58
  Compensation.
• 17:58
  אם ה AEs שלכם מתוגמלים רק על New ARR Fix Price, ולא על Expansion דרך Success Fees,
• 17:58
  הם לא ידחפו חוזים כאלה.
• 17:58
  אתם צריכים לבנות Comp Plan שמעודד אותם להיות Long Term Partners, לא רק Hunters
• 17:58
  של Quick Wins.אז בואו נסגור את זה לצעדים פרקטיים.
• 17:58
  דפנה, אם עכשיו מקשיב לנו Founder או VP Revenue בחברה ישראלית שעובדת גלובלית,
• 17:58
  ורוצה להתחיל לגעת במודל כזה בשנת 2026 - מה את ממליצה?אני הייתי עושה את זה בשלושה
• 17:58
  שלבים.
• 17:58
  אחד - לבחור Unit of Value אחד ברור.
• 17:58
  אל תתחילו עם שלושה ארבעה מדדים.
• 17:58
  או Saving, או Growth, או Prevention.
• 17:58
  שתיים - לבדוק האם יש לכם Data אמין למדידה: האם אתם יכולים לבנות Baseline
• 17:58
  היסטורי של שלושה עד שישה חודשים.שלוש - לבחור שניים שלושה לקוחות מתקדמים,
• 17:58
  שאתם כבר Trusted Partner אצלם, ולהציע להם Pilot Contract ל שלושה עד שישה חודשים,
• 17:58
  עם Floor קטן ו Success Fee מוגבל, ו Dashboard משותף.
• 17:58
  המטרה של הפיילוט היא ללמוד, לא למקסם רווח מהרגע הראשון.אני הייתי מוסיף: תמסגרו את
• 17:58
  זה כלפי הלקוח בתור Risk Reduction.
• 17:58
  להגיד, Instead of you taking all the risk on a big subscription, let's share it.
• 17:58
  אתם משלמים בסיס קטן, ואם נביא לכם תוצאות אמיתיות - אנחנו מרוויחים יחד.
• 17:58
  מי שלא פתוח לשיחה כזו, כנראה עדיין לא הלקוח המתאים ל Outcome Model.וגם - אל
• 17:58
  תנסו להחיל את זה על כל ה Customers שלכם בבת אחת.
• 17:58
  תתחילו בסגמנט אחד, אולי North America Mid Market, או
• 17:58
  Industry מסוים שבו יש הכי הרבה Pain מדיד, ותשפרו את ה Playbook משם.אני רוצה לסיים
• 17:58
  עם משפט אחד מהמאמר המקור שקיבלתם: "הלקוחות
• 20:25
  כבר לא קונים פטישים; הם קונים חורים בקיר.
• 20:29
  " אם במודלים שלכם אתם עדיין מוכרים פטיש - Features, Seats, Licenses - והמתחרים שלכם
• 20:29
  מתחילים למכור את החור בקיר - Outcomes, Savings, Revenue - אתם תמצאו את עצמכם
• 20:29
  בקרב Price בלבד.המטרה שלנו היום הייתה לתת לכם שפה, Framework, וכמה כיווני פעולה כדי
• 20:29
  להתחיל להזיז חלק מהמוצר שלכם למודלים שהם Outcome Oriented,
• 20:29
  או לפחות Hybrid שמחוברים לערך אמיתי.
• 20:29
  לא חייבים להפוך הכל ביום אחד, אבל מי שיתחיל עכשיו - יהיה בעמדה טובה הרבה יותר
• 20:29
  ב 2027.אם יש לכם שאלות, אתם רוצים לבדוק האם המוצר שלכם מתאים למודל כזה, או סתם
• 20:29
  להחליף רעיונות - אתם יותר ממוזמנים ליצור איתי קשר ישירות ב LinkedIn,
• 20:29
  פשוט לחפש Benny Fluman , ואני והצוות נשמח מאוד לעזור.תודה לדפנה כהן ולנדב ברקוביץ
• 20:29
  שהיו איתי היום, ותודה לכם שהקשבתם ל MATCH B2B INSIGHTS.
• 20:29
  אנחנו ניפגש בפרק הבא, ונמשיך לדבר על איך בונים Go To Market שמדבר בשפה היחידה
• 20:29
  שהלקוחות באמת מבינים - כסף, סיכון, יעילות וסמכות מקצועית.
• 20:29
  להתראות.