Linkbound: 25 000 USD i årligt återkommande intäkter inom de första 5 dagarna

Om företaget

Linkbound är ett verktyg utformat för varm prospektering på LinkedIn - skapat genom samarbete mellan Jasmin Alić, en LinkedIn-strategiexpert, och Senad Šantić, VD på ZenDev.

För att förstå Linkbounds värde är det viktigt att skilja mellan kall och varm prospektering. Kall prospektering innebär att kontakta personer som inte har någon tidigare koppling till dig eller ditt innehåll - i princip främlingar. 

Varm prospektering fokuserar däremot på personer som redan har visat intresse för ditt innehåll genom att engagera sig i dina inlägg via likes, kommentarer eller delningar. Dessa personer känner redan till dig och har visat någon form av intresse.

Linkbound hjälper säljare att identifiera och koppla samman med deras varma prospekt som redan har engagerat sig i deras LinkedIn-innehåll. Linkbound är inte ett verktyg för dem som vill "spamma" LinkedIn - det är utformat för yrkespersoner som önskar bygga genuina relationer.



 
 

Utmaningar

Affärsutmaningen

LinkedIn har utvecklats från en enkel jobbsökplattform till ett kraftfullt verktyg för affärsnätverkande och personlig varumärkesbyggande.

Men många användare utnyttjar fortfarande inte dess fulla potential. Plattformen fångar värdefull engagemangsdata - vem som gillar och kommenterar dina inlägg.

Den organiserar dock inte systematiskt dessa interaktioner eller identifierar leads med hög potential. Innehållsskapare publicerar innehåll, får massor av reaktioner, och sedan... vad?

Många kämpar med att omvandla denna synlighet till verkliga affärsmöjligheter. Utan ett tydligt sätt att spåra och prioritera interaktioner missar de potentiella kunder och lämnar pengar på bordet.

Här är vad Jasmin och Senad identifierade:
 

• LinkedIn-användare satt på en guldgruva av varma leads dolda i deras inläggsengagemang
• Det fanns inget praktiskt sätt att filtrera dessa varma kontakter efter företagsstorlek, position, bransch eller andra nyckelparametrar
• Säljare kämpade med att upprätthålla konsekventa relationer med högkvalitativa leads över tid
• LinkedIn hade stängt sitt API, vilket gjorde det svårt att systematiskt få tillgång till denna värdefulla data
• Organisationer saknade insyn i hur social selling-insatser översattes till faktiska affärsresultat
   

Jasmin noterade: "LinkedIn är nu ett viktigt verktyg för affärsnätverkande och personlig varumärkesbyggande, men många användare förstår fortfarande inte hur de ska tjäna pengar på sina ansträngningar."

Marknaden behövde en lösning som kunde överbrygga detta gap.

Den tekniska utmaningen

Att bygga Linkbound presenterade flera komplexa tekniska hinder:

• Med LinkedIns stängda API behövde vi hitta ett annat tillvägagångssätt för att få tillgång till engagemangsdata utan att bryta mot plattformens villkor eller riskera användarkonton.
• Säkerhet och regelefterlevnad var icke-förhandlingsbara.
• Systemet behövde kontinuerligt bearbeta och organisera engagemangsdata över potentiellt tusentals användare och miljoner interaktioner samtidigt som prestandan upprätthölls.
• Säljteam krävde filtreringsmöjligheter baserade på flera parametrar för att effektivt identifiera relevanta prospekt.
• Vi behövde designa en skalbar arkitektur som kunde växa med användaradoptionen utan prestandaförsämring.
• Att balansera Chrome-tilläggsfunktionalitet med webbapplikationsfunktioner presenterade unika UX- och utvecklingsutmaningar.
  
   

Lösning

Build-measure-learn-metoden

Istället för att direkt börja bygga en fullfjädrad produkt tillämpade vi vår lean startup-metodik. 

Istället för att fråga "Vad vill vi bygga?", frågade vi "Vilken hypotes behöver vi testa?"

Vår kärnhypotes

Säljare skulle kunna uppnå högre svarsfrekvenser genom att fokusera prospektering på personer som redan engagerat sig i deras LinkedIn-innehåll.

Minimum viable product (MVP) utveckling

Vi började med en minimal men kraftfull uppsättning funktioner.

Vi listade och filtrerade LinkedIn-profilerna för de som engagerade sig i innehållet. På så sätt kunde vi snabbt testa utan att överåta resurser.

Efter att ha bekräftat initial dragkraft expanderade vi baserat på direkt feedback från säljteamet. Systemet utvecklades till att inkludera:
 

1. engagemangsanalys
2. avancerade filtreringsmöjligheter
3. sparade dynamiska listor
4. interaktionsspårning
5. prestationsmått
6. smarta uppföljningsvarningar

Denna iterativa approach innebar att vi byggde vad användarna behövde, inte vad vi trodde de skulle vilja ha.

Nätverkskarta

Systematiskt samla in och organisera vilka som engagerade sig i ditt innehåll

Filtrering och taggning

Möjlighet att filtrera efter företagsnamn, storlek, bransch, plats, jobbroll och mer

Anpassade listor

Sparade filter som automatiskt uppdateras när ny data kommer in

Interaktioner

CRM-liknande funktionalitet för att logga konversationer och spåra relationsutveckling

Statistik

Metrics showing outreach effectiveness and conversion rates

Smarta aviseringar

Påminnelser om att upprätthålla relationer med kvalificerade leads

AI-driven meddelandehantering

Baserat på tidigare interaktioner får användare personaliga rekommendationer för meddelanden.

Teknisk implementering

Denna mjukvarutjänst utnyttjar flera teknologier:
 

Frontend:

• Vi kombinerade React, Vite och Tailwind för att skapa ett snabbt och polerat Chrome-tillägg som integreras naturligt med Chromes arbetsflöde.
• Webbdashboard med samma teknikstack för konsistens och underhållseffektivitet
• Mobilapp utvecklad med React Native för åtkomst på språng
  
   

Backend:

• Laravel API hanterar kommunikation mellan databaser och användargränssnitt
• Go-workers för högpresterande databearbetning, särskilt under belastning
• Laravel Filament för snabb utveckling av interna adminpaneler
   

Databaser och infrastruktur:

• Högttillgängligt Kubernetes-kluster (SLA) som säkerställer 99,99% upptid
• Helm Charts för förenklad driftsättningshantering
• Omfattande övervakning via Prometheus och Grafana
• PostgreSQL med PgBouncer för anslutningspooling och läsrepliker
• Redis för cachning av frekvent åtkomstdata
• MongoDB för applikationsgranskningsspår
   

Övervakning:

• Fluentbit & Fluent Operator: För att hantera loggar och förbättra observerbarheten implementerade vi Fluentbit som logguppsamlare och Fluent Operator för att hantera Fluentbit-konfigurationer i Kubernetes.
• Fluentbit aggregerar loggar från alla containrar inom klustret och vidarebefordrar dem till vår loggningsbakgrund, där de kan indexeras och analyseras.
• Denna uppsättning gör det möjligt för oss att övervaka loggar i realtid och snabbt felsöka problem.
   

Säkerhet:

• Verktyget fungerar oberoende av användarens LinkedIn-konto, utan direkt API-integration eller anslutning till profilen, vilket säkerställer att det inte finns någon risk för att kontona bestraffas eller blockeras av LinkedIn.
• Säker hantering av inloggningsuppgifter med Infisical
• Sentry för proaktiv och omfattande felhantering - säkerställer bättre användarupplevelse
• SonarQube för säkerhetskontroll i kod och statisk kodanalys
• DependaBot för säkerhetsuppgraderingar av paketen
  
   

Skapandet av teamet

Vi visste från början att teamsammansättning skulle vara avgörande för framgång. Vår tekniska teamstruktur var avsiktligt slimmad och effektiv:
 

• Teknisk ledare - övervakade arkitektur och säkerställde kodkvalitet
• Backend-utvecklare - fokuserade på databearbetning och API-utveckling
• Frontend-utvecklare - skapade Chrome-tillägget och webbgränssnitt
• UX/UI-designer - utvecklade det visuella språket och användarupplevelsen
• QA-specialist - genomförde både manuell och automatiserad testning

Dagliga möten fokuserade på att diskutera "en enda källa till sanning" - att anpassa feedback från Jasmin och Senad om användarpreferenser med teknisk genomförbarhet och designriktning.

Teamet upprätthöll en kultur av öppen feedback och undersökning genom veckovisa demos där alla visade upp slutfört arbete.

 

The results

När vi testade vår hypotes med ZenDevs egna säljinsatser var resultaten anmärkningsvärda:

• 93% svarsfrekvens på meddelanden skickade till kvalificerade leads (jämfört med typiska kallprospekteringsfrekvenser på 1-3%)
• 87% av svaren ledde till bokade möten
• Genererade faktiska konverterade affärer, vilket bekräftade att dessa verkligen var varma prospekt
   

Efter lansering uppnådde Linkbound:
 

• 25 000 USD i årligt återkommande intäkter inom den första veckan
• 500 användare installerade Chrome-tillägget under en enda helg
   

Allt detta utan att lansera större marknadsföringskampanjer.

Dessa resultat validerade vår build-measure-learn-approach och bekräftade att vår MVP levererade på sitt grundläggande löfte.

Vad som är särskilt anmärkningsvärt är att vi uppnådde dessa resultat med en otroligt effektiv investering av resurser. 

Genom att fokusera på att bygga endast vad som var nödvändigt för att testa vår hypotes och sedan iterera baserat på faktisk användarfeedback, skapade vi en produkt som levererade omedelbart värde utan att slösa tid på onödiga funktioner.
 

Som Senad uttrycker det: "Den största lärdom vi fick från denna instans av SaaS-byggande är att om du löser ditt eget problem, bör den första nivån av 'Product market fit' uppnås när du, skaparna, använder produkten."

Detta projekt exemplifierar vår approach till produktutveckling.

Vi prioriterar alltid att förstå affärsproblemet på djupet, skapa en minimal lösning för att testa hypoteser, mäta verkliga resultat och iterera baserat på bevis snarare än antaganden. 

Resultatet är en produkt som levererar genuint affärsvärde med minimalt slöseri.