Hoe SalesMind AI een reactiepercentage van 42% op LinkedIn behaalt x Work Optional (Deel 1)

Mooi zo. Het is zaterdag 7 juni, en ik zit hier met mijn vriend Julian Gadilla. Ik ben heel enthousiast, Julian, want we proberen dit gesprek al een tijdje te plannen.

Julian Gadilla is de CEO van een bedrijf dat SalesMind heet — geweldige achtergrond trouwens: hij is Fransman, heeft gestudeerd en gewerkt in China, en runt nu vanuit Thailand een bedrijf dat ontzettend snel groeit. Dus welkom, Julian. Work Optional draait eigenlijk om leren en in gesprek gaan met mensen zoals jij, die AI-toepassingen bouwen die de toekomst van werk gaan veranderen.

Als je het goed vindt, wil ik vandaag drie dingen behandelen: eerst wil ik meer weten over jouw achtergrond, dan wil ik je brein even leegtrekken over hoe jij ziet dat AI business en werk verandert en welke kant de trends op gaan, en daarna wil ik natuurlijk ook horen wat SalesMind precies doet. Ik weet dat jullie geweldige resultaten boeken: zoals ik heb begrepen heeft SalesMind inmiddels zo'n 3 miljoen berichten op LinkedIn verstuurd, en ligt het reactiepercentage voor jullie klanten op meer dan het dubbele van de gebruikelijke 20%. Dus daar wil ik graag meer over weten.

Hoe klinkt dat? We pakken die drie onderwerpen.

Dat klinkt geweldig. Ik heb er echt zin in om te beginnen.

Oké, we zitten dus allebei in Bangkok, maar jij bent Fransman en hebt in China gestudeerd. Vertel eens wat meer over jezelf, over Julian.

Ja, zeker. Ik heb altijd al willen reizen, eigenlijk. De universiteit bood me de kans om in China te studeren, en ik wist dat dat land ontzettend snel groeit: ze innoveren in een hoog tempo en lopen echt voorop.

Informatica studeren, en daarvoor naar China gaan, was achteraf gezien een heel verstandige keuze. Ik heb dus een aantal jaar in China gestudeerd. Mijn achtergrond in Frankrijk ligt op het vlak van ethiek, databeschermingsregelgeving en compliance in het algemeen — je weet hoe Europeanen zijn, wij zetten graag eerst de wetgeving neer voordat we de use cases hebben gevonden.

Die combinatie van die twee werelden voelde voor mij eigenlijk als Thailand.

en dat is waar ik de kans zag die me ertoe heeft gebracht om SalesMind te bouwen — maar daar komen we vast nog op terug.

Waar heb je in China gestudeerd, hoeveel jaar was dat, en was het een master in computer science? Ja, het was een master. Ik heb mijn derde, vierde en vijfde jaar in China gedaan, in Tianjin, bij Beijing.

En ik heb mijn tijd in China afgerond in 2020, net voor COVID eigenlijk.

Wow, wow. En was dat in het Chinees, of een Engelstalig programma?

Nee, het was in het Engels, maar ik heb wel Chinees geleerd.

Oh, oké, oké, fantastisch. Ben je meteen met SalesMind begonnen, of heb je eerst nog iets anders gedaan? En hoe is SalesMind dan ontstaan?

Vertel eens over SalesMind.

Nee, ik ben niet meteen na mijn studie met SalesMind begonnen. Ik heb eerst bij een aantal bedrijven gewerkt, best grote corporates, altijd als project- of productmanager. Mijn vaardigheden en passie liggen echt bij het product zelf.

De vijf jaar vóór ik met SalesMind begon, heb ik dus al producten gebouwd voor bedrijven. Op een gegeven moment zag ik een gat en een probleem in de sales-softwaremarkt: sales reps doen nog heel veel handmatig werk, en waar automatisering schaalbaarheid beloofde, leverde het in de praktijk vooral spam op. We zagen dat AI juist veel effectiever zou zijn in een specifiek deel van de sales funnel, met name in leadgeneratie — dat was het makkelijkste stuk om de kracht van AI op te benutten.

Dus daar zijn we begonnen. We identificeerden één specifieke use case: mensen moeten al hun berichten beantwoorden. Op een gegeven moment voegden we steeds meer features toe die klanten vroegen — je moet tenslotte voor je klant opkomen en gewoon het product bouwen dat ze willen.

Zo zijn we begonnen, en we blijven het product wekelijks itereren en verbeteren.

En wat was dan precies het probleem, of de case, die de trigger vormde om dit bedrijf te starten? Die trigger was heel sterk, denk ik. Op een gegeven moment was ik projectmanager bij een marketingbureau, en ik liep daar steeds opnieuw tegen hetzelfde probleem aan bij klanten: ze konden het aantal leads dat we ze stuurden simpelweg niet verwerken.

We hadden op een gegeven moment een strategie gevonden die duizenden leads per maand voor ze genereerde. Niet allemaal superenthousiast natuurlijk, maar ze moesten wel door de conversion funnel bewegen. In die periode hadden we een klant die sportmaterialen produceerde, en we hadden hem drie keer in contact gebracht met de organisator van de Olympische Spelen in Parijs.

Het was een Franse klant, en we brachten hem in contact met de organisator van de Olympische Spelen van dat jaar — ze waren allemaal super enthousiast over de kans die onze klant hun bood, maar onze klant reageerde gewoon nooit. Dat betekende dat die gouden kans om iets betekenisvols te doen met de Olympische Spelen, gewoon verloren ging. Daar zagen we: als AI in staat zou zijn om te herkennen welk gesprek directe aandacht nodig heeft, en zelf een antwoord kan opstellen of zelfs versturen om de lead verder te helpen — gewoon door de gevraagde informatie te geven, een link om een meeting te boeken, of simpelweg een reactie zodat mensen het beter begrijpen — dan zou dat voor AI heel makkelijk moeten zijn.

En dat was de use case die we identificeerden. We begonnen met een agent die simpelweg op berichten reageerde, en daarna voegden we kwalificatie, real-time verwerking, trust-building en meer toe. Dus even samenvattend: je werkte bij een bureau, en via hun marketing of leadgeneratie kwamen er leads binnen, maar de mensen reageerden niet snel genoeg of hadden er simpelweg de tijd niet voor — en dat was het probleem dat je wilde oplossen, door specifiek een agent te bouwen die deze leads kon opvangen.

Oké

Dat is correct. De tijd die je hebt tussen het moment dat de lead reageert en het moment dat jij moet reageren, die mag niet...

Precies, het moet instant zijn. Echt meteen. Oké.

Dus het bureau werd door de klanten betaald om marketing te doen, om op social media leads te genereren, maar ze vingen ze niet goed genoeg op. Kun je iets vertellen over het product, en hoe dat zich vertaalde naar LinkedIn — en waarom LinkedIn? Toen we de go-to-market-strategie aan het uitwerken waren, hebben we alle kanalen getest voor B2B, B2C enzovoort, en wat we zagen is dat LinkedIn het meest succesvol was, omdat je daar een heel uitgebreide acquisitiefunnel kunt opbouwen.

We hebben de outbound geautomatiseerd, omdat dat de makkelijkste manier was om op te schalen in hoeveel mensen je kunt bereiken. Op LinkedIn automatiseren we dus één deel van de acquisitie, namelijk de outbound. Maar als je ook content maakt, als je reageert op de content van je prospects, als je ze uitnodigt voor iets als deze podcast, en als je eigenlijk gewoon aan social warming doet, dan kun je het aantal leads dat LinkedIn voor je oplevert enorm laten groeien — omdat je het dan inzet als een heel compleet kanaal: inbound, outbound, organisch én betaald.

Wij hebben zelf nooit aan paid gedaan, omdat organisch bij ons al sterk genoeg is.

Ik weet dat je veel klanten hebt — ik weet niet of je mag delen hoeveel precies, maar ik weet dat jullie snel groeien. Julian, kun je de typische klant beschrijven? Gaat het rechtstreeks naar het merk, of werk je via tussenpartijen of bureaus voor SalesMind?

Ja. In het begin hebben we het product vooral gebouwd voor bureaus — leadgeneratiebureaus, B2B-marketingbureaus — omdat dat de omgeving was waarin we zaten, en waar het probleem vandaan kwam dat we wilden oplossen. Maar op een gegeven moment, in dat eerste jaar, begrepen we dat het nog veel te vroeg was voor een product als SalesMind om aan alle eisen van een leadgeneratiebureau te voldoen.

Dus zijn we ons gaan richten op zakelijke eindgebruikers: kleine bedrijven, founders, kleine sales-teamleads. Bedrijven van vijf, tien, vijftien man — en dat werkte heel goed, omdat we het grootste deel van het leadgeneratietraject automatiseren: het vinden en het kwalificeren van leads. Dat leverde hen enorm veel tijd op.

Ze vervingen er zelfs de virtuele assistenten mee die ze normaal in de Filipijnen inhuurden, omdat ze nu zelf hun hele outreach konden beheren — de AI maakte dat voor hen zoveel makkelijker.

Ik weet dat jullie zelf SalesMind gebruiken om je eigen klanten op LinkedIn te prospecten. Dat vind ik geweldig. Wat werkt er dan goed?

Is er een bepaalde sector, een bepaalde klantomvang, of wat is de meest populaire use case, zou je zeggen? Ik zou zeggen dat we redelijk sectoragnostisch zijn — we kunnen de meeste sectoren bedienen. LinkedIn heeft inmiddels 1 miljard gebruikers, dus als je iemand in een bepaalde sector wilt bereiken, is de kans groot dat die persoon ook actief op LinkedIn zit.

Wat we wel zien, is dat er bepaalde sectoren zijn die we niet goed kunnen targeten, zoals productie, landbouw, verpleegkundigen, hospitality. Die sectoren zijn gewoon niet heel actief op LinkedIn, dus daar opschalen is lastig. De beste use case die we zien, is bij SaaS — en dat hebben we met SalesMind zelf bewezen.

Wij gebruiken SalesMind zelf, en dat levert 60 à 70% van de leads op die we binnenhalen.

Dat vind ik geweldig, echt geweldig. Ik sprak deze week nog met iemand van een VC, en hij zei tegen me: waarom eet je niet je eigen dog food? En ik zei hem dat dat precies is wat we doen, want SalesMind genereert de leads voor zichzelf.

Op een gegeven moment konden we zoveel verkeer naar de applicatie zelf sturen — en wat grappig was: we zagen mensen die we berichten stuurden, waar we contact mee zochten, die niet reageerden, maar vervolgens wél bij support klaagden over iets, omdat ze zich al hadden aangemeld in de applicatie, zonder ooit te reageren op de engagement die we creëerden. Dus SaaS werkt heel goed, IT-diensten en consulting werken heel goed, cybersecurity werkt heel goed, financiële diensten werken heel goed, en dat was ons voornaamste klanttype. Nu bewegen we wat meer richting bureaus met grotere accounts, iets langere engagements, enzovoort.

Dat is de markt die we nu aanpakken: bureaus die op hun beurt weer aan mensen verkopen.

Oké. Kun je voorbeelden geven — je hoeft geen namen te noemen — van klanten in die twee sectoren die SalesMind gebruiken, en wat ze precies doen?

We hebben een klant in Frankrijk die Zebra heet. Hij deelt die case study graag met ons. Hij is heel tevreden met het product, een echte early adopter.

Hij heeft best wat uitdagingen gehad — die hebben we hem ook laten doorlopen — maar in essentie helpt hij bedrijven om verandering door te voeren: het is change-managementsoftware. Hij helpt bedrijven om alle veranderingen binnen de organisatie te structureren. Wij genereren voor hem veel meetings, omdat hij een gratis sign-uppagina heeft.

We sturen dus een constante stroom leads naar die pagina, mensen melden zich aan, en daarna hoeven wij niet veel meer te doen — bij SaaS stoppen we daar ongeveer. Dan is het aan het product zelf om te zien hoe hoog de conversie is, en zo berekenen we dan de ROI. Voor de IT-diensten, consulting en cybersecurity-klanten geldt iets anders: die bieden diensten aan zoals ontwikkeling, marktontwikkeling, design enzovoort.

Dat werkt heel goed, omdat die dienstverlenende bedrijven een regelmatige stroom klanten nodig hebben — ze hebben een voorspelbare pipeline nodig, en dat is wat wij ze leveren. We kunnen precies zien wat er in het verleden succesvol was, en de machine daarop verbeteren, zodat we steeds beter begrijpen wat de volgende batch leads moet zijn die we aanleveren.

Begrijpelijk, begrijpelijk. Elk bedrijf, elke ondernemer, elke investeerder moet merk en sales opbouwen. Laat ik een voorbeeld geven: bij Work Optional heb ik een partner, Michael Block, en wij zijn op zoek naar vastgoedbeheerbedrijven in de VS om over te nemen — specifiek PMC's die multifamily-appartementencomplexen beheren.

000 van hen, die aan bepaalde financiële criteria voldoen of dergelijke kenmerken hebben. Een deel daarvan is op LinkedIn te vinden, een deel niet. Maar als we SalesMind zouden inschakelen om ons te helpen die doelen te identificeren en vervolgens te prospecten, is dat iets wat binnen LinkedIn kan, toch?

Kun je me door het onboardingproces heen lopen als we SalesMind daarvoor zouden gebruiken?

Ja, zeker. 000 mensen die je wilt bereiken al, of wil je dat wij die voor je uitzoeken?

000 in een CRM-systeem staan. io — om er meer te vinden, of lijsten kopen bij vastgoedbeheerverenigingen. Elk van die bronnen heeft natuurlijk zijn eigen kwaliteit aan prospects en zijn eigen kosten.

Idealiter geven we jullie de criteria — een bepaalde omvang, een bepaalde regio — jullie vinden ze eerst, en dan stel ik me voor dat SalesMind als agent getraind wordt en vervolgens gaat prospecten. Loop dat nog even met me door, want dit is een probleem dat we moeten oplossen — ik zou het liever automatiseren dan een analist te laten bellen, wat lastig is, of mailen.

Ja, absoluut, dat werkt zeker — en als je historische data hebt van het profiel dat je target, is dat nog beter. Dan kunnen we op basis van die profielen een lookalike-doelgroep maken. Maar in de basis nemen we jullie criteria over.

We hebben een agent die leads filtert op statistische criteria zoals functietitel, sector, vaardigheden, geslacht en nog een hele reeks andere kenmerken — kortom, een heel uitgebreide set criteria om te beoordelen of iemand goed bij jullie past of niet. Daarna trainen we de AI zodat die trouw blijft aan jullie merkwaarden en tone of voice. Dat doen we onder andere door jullie website en jullie inbox te lezen.

We vragen je dat steeds te valideren — en ik denk dat dát is wat AI de afgelopen jaren heeft gebracht: het verandert de mens van 'doener' naar 'validator'. We vragen je dus te bevestigen wat de AI heeft begrepen van je bedrijf, je doelgroep en de mensen die hij voor je verzameld heeft, en daarna begint de engagement automatisch te lopen. We starten met tot 200 à 300 activiteiten per dag, en laten jou de rest afhandelen.

Ik noem deze use case trouwens expliciet, omdat het overnemen van een bedrijf en het koud benaderen daarvan natuurlijk lastiger is dan het verkopen van een SaaS-dienst of een gezondheidsproduct. Dat stuk over prospecten en trainen dat je net noemde — hoe werkt dat precies? Stelt jullie agent ons vragen die wij dan beantwoorden?

Of maken we een soort dossier dat jullie vervolgens in onze specifieke agent verwerken?

Op dit moment stelt de agent je nog geen vragen om te valideren wat hij begrepen heeft. Je moet dus nog zelf even door de interface navigeren die we voor je gebouwd hebben, om te bevestigen wat de AI heeft gegenereerd. En wat betreft de manier waarop we dit probleem aanpakken: wat je net ook al aangaf, timing is een heel belangrijke factor in wat je aanbiedt.

Als de timing niet goed is, doen mensen het gewoon niet, toch.

Ja.

Ja.

Dus dat wordt denk ik het lastigste stuk, omdat het herkennen van het juiste moment behoorlijk uitdagend kan zijn als we alleen het LinkedIn-kanaal gebruiken. De manier waarop we je dat zullen laten valideren, is door je gewoon te laten zien wat de AI allemaal voor je heeft gedaan: de leads die hij verzameld heeft — daar geven we je toegang tot de lijst. We geven je ook toegang tot de hele kennisbank: je kunt dus alle online documentatie bekijken die we over je konden vinden.

en dan laten we het matchen.

Oké, nog één vraag over deze use case, en daarna misschien nog één. " Dan stel ik me voor dat SalesMind ons helpt om binnen LinkedIn te prospecten. 000 die jullie zelf prospecten.

000. Benader je de prospects dan alleen op LinkedIn, of ga je ook buiten LinkedIn, zoals e-mail of sms?

Dat is een hele goede vraag. Op dit moment doen we alleen LinkedIn, en dat is eigenlijk ook een van de redenen waarom we kapitaal aan het ophalen zijn — om meer kanalen te kunnen openen. Waar we de grootste potentiële impact zien, is bellen.

E-mail is inmiddels zo verzadigd dat het niet meer uitmaakt hoe goed je e-mail is: mensen krijgen er toch duizenden per dag, terwijl bellen juist een flinke impact kan hebben als je dat kunt opschalen — en mensen vragen er ook naar, richting voice. Oké, snap ik. 000 van jullie erbij.

000 extra. Jullie zouden dan om meer informatie vragen, wij trainen het systeem, en dan benaderen jullie ze via LinkedIn. Wanneer draag je het dan aan ons over?

000 geïnteresseerd om meer te weten te komen, toch? Stopt jullie dienst op het moment dat je zegt: 'oké, nu breng ik mijn klant erbij, zodat we misschien een gesprek hebben', of komt er dan een e-mail, of gebeurt alles binnen LinkedIn? Hoe ver kan dat gaan?

Ja, op dit moment is het zo: de hele automatisering stopt op het moment dat iemand reageert, en dan neemt de AI het over

en stelt het de volgende boodschap voor je op, zodat jij die kunt beantwoorden. We maken het heel makkelijk om het gesprek te doorlopen en de lead verder door de funnel te laten bewegen. We stellen het antwoord op en vragen je om de AI-reacties te valideren voordat ze verstuurd worden.

Begin juli brengen we trouwens de volledige autopilot uit, die binnen enkele minuten converseert en binnen enkele minuten reageert, bij elk afzonderlijk project. Oké. En dat allemaal binnen LinkedIn, toch?

Oké.

Helemaal binnen LinkedIn. " De meesten zullen nee zeggen. Maar een deel is wél geïnteresseerd.

Dan zouden we binnen de LinkedIn-berichten reageren. Maar op een gegeven moment moeten we dit toch van LinkedIn af halen, toch? Een call doen.

Dus SalesMind zou stoppen zodra we dat punt bereiken. Is dat correct?

draag je het over. Ja. Oké, oké.

Maar misschien kun je het publiek uitleggen hoe jullie dat in rekening brengen — wat we als klant betalen.

Ja, zeker. Het businessmodel is heel eenvoudig: we werken met een maandelijks abonnement, en daarmee heb je toegang tot de volledige applicatie. Het is één fee per LinkedIn-account dat we 'supercharge', en we hebben ook een variant met een onbeperkt aantal LinkedIn-accounts voor bureaus die echt groot zijn.

Oké, oké, heel eenvoudig

en als ik het me goed herinner, is het één vaste fee per maand, en is er een LinkedIn-limiet op het aantal prospects, maar geen limiet vanuit SalesMind zelf. Wat was die limiet per maand voor LinkedIn ook alweer?

Zeker. De enige harde limiet die LinkedIn stelt, is 200 connectieverzoeken per week. Hoeveel berichten je per dag verstuurt, maakt eigenlijk niet zoveel uit — we hebben gebruikers die tot 150 berichten per dag versturen.

Wat echt belangrijk is, is de delta: hoeveel berichten en activiteit je gisteren deed, versus hoeveel vandaag — dát is wat bij LinkedIn een vlaggetje doet afgaan.

Hoeveel unieke contacten kunnen we dan per dag, per week of per maand doen?

Dat ligt rond de 190 per dag.

Wat was de fee ook alweer?

We beginnen bij $89 per maand, bij een jaarverplichting.

Begrijpelijk, begrijpelijk. Dus 89 per maand, en als ik het goed heb, behalen jullie een reactiepercentage van 42% bij jullie bestaande klanten.

Ja, dat klopt. Over de 3 miljoen berichten die we verstuurd hebben, is dat wat we hebben waargenomen. Ja.

Oké, even voor de duidelijkheid: valt daar ook een reactie als 'stuur me geen spam meer' onder, of gaat het vooral om reacties van 'ja, ik wil met je praten'?

Nee, het gaat om de volledige pool aan reacties die we binnenkrijgen. Wat echt belangrijk is om te monitoren — en ik denk dat dat een van de onderscheidende punten van SalesMind is — is dat we de kans herkennen. Dus mensen die geïnteresseerd zijn, mensen die 'warm' zijn, mensen bij wie er een open deal is — dat identificeren we.

En wat we dan realistisch zien, is een interessepercentage van tussen de 25 en 35%, wat een veel betere metric is om naar te kijken. Jullie typische klant koopt doorgaans maandelijks, of voor zes maanden of een jaar — wat is dan het verlengingspercentage, gewoon om een idee te krijgen van de klanttevredenheid?

Zeker. Ik denk dat de meeste gebruikers een pakket van zes of twaalf maanden hebben. Het heeft namelijk niet zo veel zin voor een bedrijf met een sales cycle van zes tot acht maanden om een leadgeneratietool na één maand te testen en te concluderen dat het niet werkt.

Mensen verbinden zich dus meestal voor een langere termijn, omdat ze weten dat het tijd kost om een deal te sluiten.

dat is fantastisch. Dat zijn goede cijfers.

Het klinkt goed, al zou ik dat graag naar de 100% willen brengen — alleen weet ik dat ik nog niet iedereen kan bedienen.