👋 大家好，我是Kyle，欢迎来到 Growth Unhinged ，在这里我会探索那些快速成长的初创企业背后的意想不到的故事。

大家都知道我喜欢讨论市场进入策略（GTM）。遗憾的是，我们过时且臃肿的GTM技术堆栈让我们无法自信地执行GTM策略。对于那些结合了PLG、销售辅助和规模化/AI驱动的外部动作的现代软件企业来说，GTM技术尤其痛苦。但我可能不需要告诉你们这些……

问10个人谁是现代GTM技术的专家，可能有8个人会告诉你是 Austin Hay 。Austin在Reforge教授THE MarTech课程 。他曾在Ramp、Runway、mParticle和Branch等规模化企业领导增长和GTM技术团队。现在他是 Clarify 的联合创始人，致力于构建GTM技术的未来。继续阅读，了解Austin关于如何构建一个适合各阶段的技术堆栈的观点。

收入团队正面临着一道难以逾越的墙。随着对复杂外部动作的关注增加，他们对CRM堆栈的投资需求和愿望变得更加迫切，就像他们对平台堆栈的投资一样。

但在没有像营销同行那样丰富的生态系统的情况下，他们该如何找到出路？作为收入专业人士，我们如何才能更好地利用我们的工具，而不是仅仅为了基本操作而购买更多工具，最终淹没在技术债务、臃肿和成本中？

这个问题无法孤立地回答。但设计一个现代、灵活的堆栈以满足我们的需求的第一步是更好地理解我们是如何走到这一步的，以及CRM在我们未来工作中的角色。

在过去的十年里， 堆栈的概念在martech和revtech中得到了巩固 ，因为CDP和CRM已经成为这个重心的核心。我们可以将这种巩固分为四个时代：

1. 销售技术 （2015年），

2. B2C营销技术 （2017年），

3. B2B2C GTM技术 （2022年），以及

4. 去中心化GTM技术 （今天）

在下面，我将分享我在过去十年中帮助数十家科技公司创建和维护GTM技术堆栈的过程中学到的一些宝贵经验。我们还将讨论当前revtech堆栈的现状，以及现代PLG公司如何构建灵活性（包括一些来自我在Reforge的 martech课程 的实用资源，帮助你入门）。

什么是“好的”现代GTM堆栈

现代GTM堆栈围绕四个核心数据组件构建： 输入 （我们从哪里获取客户数据）， 存储 （我们在哪里存储客户数据）， 能力 （丰富我们数据的工具或终端，如分析工具），以及 联邦 （数据在其他组件之间如何移动）。

一个GTM堆栈的“好坏”与其各个工具的质量关系不大， 而是与它们之间的协作程度有关。 这就是我们所说的 堆栈灵活性 ，它是今天运营rev和martech系统的关键。

为什么这种灵活性如此重要？有五个主要原因：

1. 新颖的营销和收入挑战意味着需要移动更多数据。 如果由于供应商或系统复杂性无法移动数据，你就完了。

2. GTM团队需要快速构建受众和细分。 灵活性让你可以在各种工具之间创建受众，并将受众流向多个目的地（尤其是如果你采用仓库优先的方法）。

3. 公司需要避免产生技术债务和复杂性负担。 最后一刻的业务挑战（例如在大规模邮件活动前发现你的DTC供应商进行了API更改）需要速度和能力来处理，而不会导致更多的技术债务和系统复杂性。

4. 业务需求和工具选项变化迅速。 拥有高度灵活的堆栈意味着你可以轻松地引入和移除供应商，以使用最适合你独特需求的最佳工具，而不会让团队或合作伙伴感到困惑或负担。

5. 构建世界级的软件需要世界级的调试。 堆栈的灵活性让你可以快速找到、评估、调试、升级、分类和解决堆栈问题。

简而言之，堆栈的灵活性为PLG和B2B2C公司提供了支持复杂客户旅程和深入了解用户如何与产品和不同渠道互动的基础灵活性。

那么，我们如何构建灵活性（并减少未来几年对技术的头疼）？这是一个复杂的问题，但通过对几十个martech和销售技术堆栈的审计，我开发了一个可以帮助的框架。这是我在2022年指导Ramp走向系统北极星时使用的相同框架。

PSA：为了使这项工作有效，收入动作需要被视为一流的工程学科（即更多团队应该在他们的GTM机器中投资工程师）。

该框架围绕 四个核心原则 ：

1. 冗余：多个供应商提供类似功能。

   1. 好：灵活性用于离散、去中心化的操作（例如，两个工具发送受众）。

   2. 坏：完全相同的功能导致混淆（例如，两个归因工具）。

2. 耦合：供应商或系统之间的依赖程度。

   1. 好：低依赖性，便于更换供应商（例如，围绕CDP的分析库）。

   2. 坏：单一工具瓶颈，移除时破坏系统（例如，随机连接）。

3. 互操作性：工具之间以及与需求的协作程度。

   1. 好：高数据交换能力，用于业务任务（例如，推/拉/受众集成）。

   2. 坏：不兼容，迫使使用变通方法（例如，脆弱的Hubspot集成）。

4. 专注：工具有针对性地解决特定问题。

   1. 好：离散问题解决，推动良好决策（例如，数据图表、权限）。

   2. 坏：最佳用途不明确，导致糟糕的耦合（例如，没有修剪的闪亮工具综合症）。

GTM工具的选择比以往任何时候都多，功能和质量各不相同。下面，我们将看看我们是如何走到今天的revtech格局的，以及现代组织今天可以做些什么来在增长过程中未来-proof他们的堆栈。

GTM堆栈的演变（及其对现代组织的意义）

“堆栈”的概念并不新鲜，像GTM世界的许多元素一样，它起源于工程学。

工程师们经常基于已知的框架、工具、语言和服务构建基础设施堆栈。这些“构建模块”创造了大量的变化和灵活性，但通常围绕一个随着技术变化而波动的重心工具。

这一概念在2015年左右开始渗透到GTM（市场营销技术）领域（以CRM为重心），并演变成许多现代组织使用的去中心化GTM技术堆栈。

以下是我在过去近十年中看到的GTM堆栈演变的四个不同阶段的细分。

第一阶段：销售技术（2015年）

早在2015年，我与 Mike Molinet 在 Branch 合作，并使用当时可用的工具构建了我们第一个版本的收入技术堆栈。它遵循以下基本框架：

• 一个CRM（我们的重心）

• 一个外呼工具

• 一个电子邮件营销工具

• 一个数据丰富工具

• 一个去重工具

从那时起，事情变得更加复杂、集成和自动化。

第二阶段：B2C营销技术（2017年）

传统上，我认为营销技术堆栈是一个B2C特定的堆栈或一组连接的工具，帮助营销人员接触、获取、增长、保留和货币化用户。它具有各种功能，并且连接起来以便于归因和扩展。

这种定义在2017年成为常态。B2C公司不再围绕CRM为重心，而是围绕CDP。这个营销技术手册在几乎所有B2C公司中都运作良好，因此它是高度可重复的，并围绕两个核心组件：

1. 一个数据仓库 （在流程的前端或末端连接）

2. 一个CDP （加载在应用程序的前端，将受众和数据流传输到下游工具）

一旦B2C公司具备了这两个核心能力，通常会在其轨道上添加一系列功能：

• 分析和归因 （付费和有机）

• 渠道营销 （电子邮件、推送通知和短信）

• 数据管理 （数据联邦、模式管理和数据隐私）

• 营销获取 （SEO和SEM、联盟营销和深度链接）

• 基础设施 （路由）

根据业务的规模、阶段和复杂性，营销团队会从上述菜单中选择更多或更少的工具。随着这些功能变得更加技术化（并进入工程领域），许多公司的界限变得模糊。

注意：营销技术人员通常是伪装的工程人员。

第三阶段：B2B2C GTM技术（2022年至今）

过去几年催生了一个新的商业类别：B2B2C（或同时服务于个人和团队的公司）。想想大家喜爱的Notion、Figma和Canva。结果是尝试在CDP和CRM之间统一数据。

营销和销售团队不再在孤立的环境中工作 。B2B2C商业模式（尤其是在产品驱动的组织中）要求GTM团队紧密合作，整合他们的目标，并通过扩展他们的工具。

因此，有效的GTM运营需要一个反映使用这些工具的团队（销售🤝营销）和最终产品用户（团队🤝个人）集成性质的集成堆栈。为了实现这一目标， 公司必须专注于创建一个高度灵活的堆栈，重点是冗余、耦合、互操作性和专注。

GTM堆栈的成熟度（以及“好”的标准）因公司成熟度而略有不同。以下是不同成熟度阶段的收入技术堆栈的一些示例，以及在每个规模上应集中资源的细分。

早期阶段示例：Thena

没有比客户对话平台 Thena 更好的例子来展示早期阶段的技术堆栈了。去年，Growth Unhinged 报道了种子基金支持的 Thena 如何通过使用现成的工具，如 Keyplay 、 Clay 和 Clearbit ， 复制5-10个SDR 的工作。

今天，这个堆栈的规模和复杂性都在增长——早期增长阶段公司一个常见的主题是迅速获取工具以应对当前的任务。

这个堆栈的优点很简单：有很多工具可以处理很多任务。与其雇佣10个人来解决基本的SDR问题，不如用10个工具来代替。这导致了从各种渠道源源不断的入站线索，所有这些都是自动化启动的。同样，这也带来了一种惊喜和偶然性。如果你曾经在通过手动冷联系艰难获取线索的世界中生活过，那么醒来时发现收件箱里充满了无需努力安排的电话会议，真的是一种愉快的体验。

这种早期工具激增的另一面是维护成本。虽然不需要10个SDR，但他们需要同样多的时间来设置、管理和维护这个堆栈。这是早期团队在GTM工具扩展时面临的一个后果。即使你可以用10个连接良好的工具完成所有你想做的事情，你能继续维护它吗？如果东西坏了怎么办？

“我们在构建堆栈时面临的最大问题之一是过度构建。 我们采用了企业SaaS的方法来构建大部分GTM堆栈，尽管我们没有足够的人来管理这些工具。起初，我们感觉很好，因为我们能够通过添加自动化工具有效地将人从流程中移除。但最终，我们有了太多的工具，变得难以管理。2024年春天，我们开始减少使用的工具数量。” — Brendan Kazanjian ，Thena增长负责人

随着公司获取新工具并在GTM堆栈的复杂性阶梯上攀升，他们需要考虑下游的后果。自动化工作的工具可以促进增长。但过多的工具可能导致没有足够的人力来管理它们。

增长示例： Postmates

Postmates的技术堆栈在2017年那时候是传奇的。它有效地复制了现代数据堆栈，远在知识、工具和能力存在之前。

特别是，Postmates 在数据收集方面做得非常出色。他们有一个增长产品团队，积极利用 CDP 来跟踪用户和事件。同样，他们坚持通过这个 CDP 将数据传输到下游提供商，避免了当时其他公司面临的许多数据往返和重复 SDK 问题。最后，也是最重要的，他们反思性地使用其技术栈来推动增长活动。每当有新的活动出现时，他们都会问：“我们如何快速解决这个问题并用我们的技术栈进行实验？”今天，大家都认为设置新工具和尝试新功能是很容易的。但在 2017 年，这还是很新颖的。

这个技术栈出现的最大挑战是我们自己造成的。由于我们广泛使用 CDP，在第三方管理数据的工具出现之前，它变得难以管理。特别是，我们将实验属性标记到每个用户的档案中，但不是使用一个实验键和旋转值，而是将每个新实验定义为一个新键。这导致了档案记录的属性膨胀。

同样，当时没有像 2020 年出现的 Iteratively、Avo、Segment protocols 或 mParticle Data Master 这样的数据治理工具。因此，经过四年工程师添加带有定制事件属性的事件后，我们的数据库变得一团糟。

今天，如果你从头开始建立一个 CDP，你可以实施架构来控制进入 CDP 的内容，这是一个艰难的教训——花时间在前期管理你的架构，否则以后会付出代价。

规模化示例： Ramp

在 Ramp，我们的获取漏斗主要是以用户为中心的，尽管我们针对的是企业信用卡的业务客户。这种模式要求在顶部使用 CDP 风格的技术栈（专注于获取）， 并且 在底部使用 CRM 专注的技术栈（专注于企业销售参与）。

Ramp 的 GTM 技术栈是两个城市的故事——在某些方面是效率的灯塔，而在其他方面则是警示的故事。

我们在工具使用方面做了很多优化，尤其是在优化方面。我们经常进行类似 Marie Kondo 式的整理，严格审查我们的工具并问：“这个工具能带来价值吗？”如果一个工具找不到它的用途或所有者，或者如果用供应商工具替换定制工具更好，我们就会移除它。这帮助我们整合和集中重叠的功能，并实施基于 SQL 的治理流程。

示例：我们的营销团队使用大约五种不同的工具来创建细分和受众。我们将所有这些整合到 Hightouch 中，以充分利用数据仓库中的数据。

然而，没有一个技术栈是完美的，我们倾向于构建定制的部分，这使得在工具出现问题时很难替换。这导致了对工程团队的依赖。我们还在 HubSpot 和 Salesforce 之间进行了一些双 CRM 的操作，这使我们陷入了同步数据到上游工具的困境（我亲切地称之为调试地狱）。这提醒我们，有时简单确实更好，尤其是在复杂系统中的数据流方面。技术栈的复杂性通常归结于你有多少连接以及这些连接的顺序。

无论你的成熟阶段如何，你都需要在你的技术栈中做出权衡，以平衡你的即时需求和未来的技术债务。不要试图从一开始就成为所有工具领域的专家。相反，专注于几个主要领域，并在其他领域达到足够好的水平，直到需要它们为止。

以下是根据你的阶段需要关注的重点领域的快速分解：

随着你变得更加成熟（特别是当你进入增长阶段并进行更多能力评估工作时），你会希望建立一些定期审计你的技术栈并了解其满足需求的仪式。

以下是我在Reforge课程中提供的两个资源，可能对你开始处理这项工作有所帮助： 营销技术规格表模板 ， 营销技术审计模板

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GTM技术栈的未来发展

这种选择的爆炸性增长使现代公司能够混合搭配他们的技术栈，以适应日益复杂的用例。但这也增加了冗余、耦合、互操作性和焦点不清的可能性，因为平均技术栈中的工具数量不断攀升。

在营销技术方面，市场变得越来越嘈杂（参见： 可组合CDP 的兴起，越来越多的工具提供数据收集、联合和受众创建的核心功能，如Amplitude、Hightouch、Rudderstack、Snowplow或Braze）。

虽然营销技术方面的创新推翻了传统供应商，并为用户提供了更多选择，但我们现在才开始看到类似的压力施加在事实上的CRM解决方案上（主要是Salesforce和HubSpot）。

然而，随着现代CRM相关技术专注于更高级的用例，如自动化外呼，它们有可能变得像营销技术领域一样嘈杂和饱和。CRM将继续作为数据收集、联合和受众管理的重心，但它们必须进化，以更好地服务于收入团队，提供预测和可操作的见解。

现代产品驱动的团队需要一种更好的方式来建立关系和增加收入（而不是将大部分时间花在管理工具上，而不是与客户联系）。有可能构建一个足够智能的CRM，知道何时（以及如何）调整方向来为你管理复杂性，并帮助你建立更好的客户关系。

这是我们在 Clarify 目前正在努力实现的使命，我很想听听你对此的看法（或回答你关于收入技术的任何问题）。如果你想联系，请 在LinkedIn上联系我 。