Podstawy segmentacji i filtrowania bazy firm

Jak podzielić bazę na grupy docelowe

Masz bazę 50 000 firm. Wysyłasz jednego maila do wszystkich. Efekt? 0,1% wskaźnika odpowiedzi i spalona reputacja domeny. Segmentacja to różnica między sukcesem a porażką w cold outreachu.

Framework BANT + Punkty bólu

Podziel bazę według kryteriów BANT (Budżet, Autorytet, Potrzeba, Czas) + specyficzne problemy każdej grupy:

Segment 1: Startupy (1–10 pracowników, < 2 lata działalności)

Problemy: brak zasobów, potrzeba szybkiego wzrostu, ograniczony budżet
Wiadomość: ROI, szybka implementacja, opłacalne rozwiązania
Przykład: „Pomożemy Ci zaoszczędzić 15 godzin tygodniowo bez dodatkowych kosztów stałych”

Segment 2: Małe i średnie firmy w fazie wzrostu (11–50 pracowników, 2–10 lat)

Problemy: skalowanie, automatyzacja, konkurencyjność
Wiadomość: efektywność, automaty, przewaga konkurencyjna
Przykład: „Jak firma podobna do Twojej zwiększyła przychody o 40% w 6 miesięcy”

Segment 3: Ugruntowane firmy (51–200 pracowników, >10 lat)

Problemy: modernizacja, zgodność z przepisami, optymalizacja kosztów
Wiadomość: innowacje, bezpieczeństwo, compliance, analityka
Przykład: „Czas na digitalizację: przypadek firmy X, która obniżyła koszty o 25%”

Segment 4: Korporacje (200+ pracowników)

Problemy: integracje, bezpieczeństwo, globalna skalowalność
Wiadomość: rozwiązania klasy enterprise, bezpieczeństwo, personalizacja
Przykład: „Kompleksowe rozwiązanie dla firm z listy Fortune 500”

Segmentacja psychograficzna (mindset właściciela)

• Innowatorzy (5%) – chcą być pierwsi, gotowi ryzykować
• Wcześni naśladowcy (15%) – widzą korzyści, potrzebują dowodów
• Wczesna większość (35%) – czeka na referencje, ostrożna
• Późna większość (35%) – kupuje, gdy „wszyscy już mają”
• Maruderzy (10%) – oporni, wrażliwi na cenę

Filtry: branża, lokalizacja, wielkość, wiek firmy

Filtrowanie branżowe – kody PKD/NACE

Nie używaj ogólnych kategorii jak „IT” czy „handel”. Używaj konkretnych kodów PKD.

Przykład SaaS HR:

• 62.01.Z – Oprogramowanie
• 62.02.Z – Doradztwo IT
• 70.22.Z – Doradztwo biznesowe
• 78.10.Z – Agencje zatrudnienia
• 78.20.Z – Praca tymczasowa

Zaawansowane filtrowanie:

• Primary industry: główna działalność (80% przychodu)
• Secondary industry: działalność uzupełniająca
• Tech stack: z BuiltWith / Wappalyzer
• Model biznesowy: B2B, B2C, B2B2C, marketplace

Filtrowanie geograficzne – nie tylko miasta

Miasta Tier 1 (Warszawa, Kraków, Wrocław, Gdańsk):

• Duża konkurencja, wyższe ceny, wcześni użytkownicy
• 40% firm tech w PL, 60% VC

Miasta Tier 2 (Poznań, Łódź, Katowice, Lublin):

• Średnia konkurencja, dobra relacja cena/jakość
• 25% firm, często wrażliwe na cenę

Miasta Tier 3+:

• Mała konkurencja, dłuższy cykl sprzedaży
• 35% firm, często oporne na nowe technologie

Odległość (dla usług lokalnych):

• 0–25 km: spotkania osobiste
• 25–100 km: hybrydowo
• 100 km+: w pełni zdalnie

Filtrowanie wg wielkości – przedziały zatrudnienia

Micro (1–9): właściciel decyzyjny, szybkie decyzje, wrażliwość na cenę

Small (10–49): 1–2 decydentów, średni czas decyzji, szukają sprawdzonych rozwiązań

Medium (50–249): decyzje komitetowe, długi czas, ważny ROI

Large (250+): złożone procesy, bardzo długie cykle, compliance i funkcje enterprise

Filtrowanie wg wieku firmy

• 0–2 lata (startup): wysokie ryzyko, mały budżet, szybki rozwój
• 3–7 lat (wzrost): większy budżet, wyzwania skalowania
• 8–15 lat (ustabilizowane): optymalizacja, procesowe decyzje
• 15+ lat (dojrzałe): duże budżety, niska tolerancja na ryzyko, decyzje komitetowe

Priorytetyzacja kontaktów – kto pierwszy?

Framework SCORE (0–100 punktów):

S - Potencjał rozmiaru (0–25):

• 1–10 pracowników: 5
• 11–50: 15
• 51–200: 25
• 200+: 20 (dłuższy cykl)

C - Dopasowanie kategorii (0–25):

• Idealny ICP: 25
• Dobry fit: 20
• OK fit: 15
• Słaby fit: 5

O - Wskaźniki okazji (0–20):

• Rekrutacja: +5
• Nowe finansowanie: +10
• Nowa strona / rebranding: +5
• Ogłoszenia pracy związane z Twoją usługą: +10
• Ekspansja: +5

R - Dostępność kontaktu (0–15):

• Email + tel + LinkedIn: 15
• Email + LinkedIn: 10
• Tylko email: 5
• Ogólny formularz: 0

E - Historia zaangażowania (0–15):

• Wielokrotne wizyty na stronie: +10
• Pobranie materiałów: +5
• Social media: +3
• Webinar/event: +7
• Polecenie: +15

Przykład priorytetyzacji:

• Lista A (80–100): kontakt w 24h, personalny
• Lista B (60–79): kontakt w tydzień, półpersonalny
• Lista C (40–59): kontakt w miesiąc, szablonowy
• Lista D (<40): kampanie nurturingowe, raz na kwartał

Budowanie list A, B, C według potencjału

Lista A – „Białe wieloryby” (Top 5%)

Charakterystyka:

• 100% dopasowanie ICP

• 50k PLN potencjału

• Silne sygnały zakupu
• Łatwy dostęp do decydentów

Strategia:

• Głęboki research (30 min)
• Silnie spersonalizowane wiadomości
• Wielokanałowe podejście
• Senior sprzedawca
• Propozycje customowe
• Preferowane spotkania twarzą w twarz

Przykład wiadomości:
„Cześć [Imię], widziałem że [firma] właśnie pozyskała 5M PLN finansowania od [inwestor]. Gratuluję! Pracowałem z podobnymi firmami jak [konkurent] i [konkurent2] i wiem, że teraz priorytetem jest prawdopodobnie [konkretny problem]. Czy sensowna byłaby 15-min rozmowa o tym, jak [konkretna korzyść]?”

Lista B – „Złoty środek” (kolejne 15%)

Charakterystyka:

• 75–90% dopasowania
• 15–50k PLN potencjału
• Niektóre sygnały zakupu
• Dostępni decydenci

Strategia:

• Średni research (10 min)
• Szablony z personalizacją
• 2–3 kanały
• Mid-level sprzedawca
• Propozycje z modyfikacjami
• Preferowane video calls

Przykład wiadomości:
„Cześć [Imię], większość firm z branży [branża] wielkości [wielkość] ma problem z [powszechny problem]. W [firma konkurencyjna] rozwiązaliśmy to przez [rozwiązanie], co dało im [konkretny rezultat]. Czy to coś, co Was interesuje?”

Lista C – „Gra na wolumen” (pozostałe 80%)

Charakterystyka:

• 50–75% dopasowania
• <15k PLN potencjału
• Mało/no sygnałów zakupu
• Trudny dostęp do decydentów

Strategia:

• Minimalny research (2 min)
• Szablony
• Głównie email + LinkedIn
• Junior lub automatyzacja
• Standardowe propozycje
• Zautomatyzowane sekwencje

Przykład wiadomości Lista C :

Cześć [Imię], firmy jak [firma] często mają problem z [typowy problem]. Mamy gotowe rozwiązanie, które pozwala zaoszczędzić czas i koszty już w pierwszym miesiącu. Jeśli temat Cię interesuje, daj znać – podeślę szczegóły.

Lista D – "Nurture Pool" Prospects (poniżej 40 punktów SCORE)
Charakterystyka:

• Słaby dopas ICP (<50% fit)
• Niski potencjał przychodu
• Brak sygnałów zakupowych
• Trudny kontakt z decydentem

Strategia podejścia:

• Zero researchu
• Automatyczne kampanie nurturingowe (newsletter, remarketing, sekwencje cold mail)
• Kontakt kwartalny lub okazjonalny
• Brak dedykowanych handlowców

Przykład Lista D messaging:
Cześć! Jeśli w przyszłości planujecie rozwijać [obszar działania], mamy kilka materiałów i case studies, które mogą się przydać. W międzyczasie – zapisuję Cię na nasz newsletter z praktycznymi wskazówkami co 2 tygodnie.