Sequoia vừa tuyên bố kết thúc một kỷ nguyên tiếp thị toàn diện và hầu hết các công ty SaaS sẽ không nhận ra điều gì đã xảy ra trong 18 tháng tới. Tăng trưởng dựa trên sản phẩm được xây dựng trên một giả định: con người sẽ thử phần mềm. Toàn bộ sách hướng dẫn từ năm 2010 đã tối ưu hóa cho việc khám phá của con người. Các trang đích đẹp mắt. Thử nghiệm miễn phí không có ma sát. Các vòng mời lan truyền. Slack, Dropbox, Zoom, Calendly. Hơn 200 tỷ đô la vốn hóa thị trường được tạo ra bằng cách giành chiến thắng trong 5 phút đầu tiên của người dùng. Tất cả những điều đó không quan trọng nếu một đại lý đang chọn phần mềm. Claude không quan tâm đến hình ảnh anh hùng của bạn. Nó không thể bị ấn tượng bởi các giải thưởng Dribbble của bạn. Nó đang đọc tài liệu, phân tích đánh giá của người dùng, kiểm tra độ tin cậy của API và khớp các tính năng với trường hợp sử dụng. Tất cả những lớp bóng bẩy bề mặt đã thuyết phục những con người lười biếng nhấp vào "đăng ký" trở nên không liên quan. Phễu PLG mới không phải là trang đích → thử nghiệm miễn phí → kích hoạt → chuyển đổi. Nó là truy vấn đại lý → quét tài liệu → khớp tính năng → khuyến nghị. Điều này có nghĩa là cái hào mới trông hoàn toàn khác. Bạn không cần onboarding tốt nhất. Bạn cần tài liệu tốt nhất. Bạn không cần các vòng lặp lan truyền. Bạn cần dữ liệu có cấu trúc mà các đại lý có thể phân tích. Bạn không cần một giao diện người dùng đẹp cho phiên đầu tiên. Bạn cần một API mà một đại lý thực sự có thể gọi. Các công ty đã thắng PLG đã thuê các nhà thiết kế và hacker tăng trưởng. Các công ty thắng tăng trưởng do đại lý dẫn dắt sẽ thuê các nhà viết kỹ thuật và kỹ sư quan hệ phát triển. Và đây là phần mà không ai tính đến: các đại lý không có lòng trung thành. Họ không có chi phí chuyển đổi. Họ sẽ khuyến nghị Supabase hôm nay và một cái gì đó tốt hơn vào ngày mai nếu tài liệu sạch hơn hoặc giá cả minh bạch hơn. Sự dính chặt đã làm cho PLG trở nên mạnh mẽ, các hiệu ứng mạng và hành vi đã học, không chuyển giao. Sequoia đang nói với bạn rằng toàn bộ lớp phân phối đang được viết lại. Câu hỏi là liệu sản phẩm của bạn có được tối ưu hóa cho sự chú ý của con người hay phân tích máy móc. Hầu hết đều được xây dựng cho đối tượng sai.