Hur vi arbetar
Projekt
Kund
Linkbound
Teknologier
React
React Native
Bransch
SaaS
Löptid
2024 -
Om produkten
För att förstå Linkbounds värde är det viktigt att skilja på kall och varm outreach. Kall outreach innebär att kontakta personer som inte har någon tidigare koppling till dig eller ditt innehåll, i princip okända människor.
Varm outreach fokuserar däremot på personer som redan visat intresse för ditt innehåll genom att engagera sig i dina inlägg via gilla-markeringar, kommentarer eller delningar. Dessa personer känner redan till dig och har visat ett visst intresse.
Linkbound hjälper säljare att identifiera och komma i kontakt med dessa varma prospekt som redan engagerat sig i deras LinkedIn-innehåll. Linkbound är inte ett verktyg för dem som vill “spamma” LinkedIn. Det är designat för proffs som vill bygga genuina relationer.
Utmaning #1
LinkedIn har utvecklats från en enkel jobbsökningsplattform till en plattform för affärsnätverk och personligt varumärke. Men många användare utnyttjar fortfarande inte dess fulla potential.
Plattformen fångar engagemangsdata, vem som gillar och kommenterar dina inlägg. Den organiserar inte dessa interaktioner systematiskt eller identifierar potentiella leads med hög potential.
Kreatörer publicerar innehåll, får massor av reaktioner, och sedan då?
Många kämpar med att omvandla den synligheten till verkliga affärsmöjligheter. Utan ett tydligt sätt att spåra och prioritera interaktioner missar de potentiella kunder och lämnar pengar på bordet.
Det här identifierade Linkbounds grundare och vår VD, Senad Šantić, i samråd med Jasmin Alić, LinkedIn-coach och expert:
Utmaning #2
LinkedIn är nu ett viktigt verktyg för affärsnätverk och personligt varumärke, men många användare förstår fortfarande inte hur de ska tjäna pengar på sina insatser.
Utmaning #3
Att bygga Linkbound innebar flera komplexa tekniska hinder
Lösningen
I stället för att direkt börja bygga en fullfjädrad produkt tillämpade vi vår lean startup-metodik.
I stället för att fråga “Vad vill vi bygga?” frågade vi “Vilken hypotes behöver vi testa?”
Vår kärnhypotes var att säljare kunde uppnå högre svarsfrekvenser genom att fokusera outreach på personer som redan engagerat sig i deras LinkedIn-innehåll.
Vi började med en minimal men kraftfull funktionsuppsättning.
Vi listade och filtrerade LinkedIn-profilerna för dem som engagerat sig i innehållet.
På så sätt kunde vi snabbt testa utan att binda för mycket resurser. Efter att ha bekräftat initial dragkraft expanderade vi baserat på direkt feedback från säljteamet. Systemet inkluderade inledningsvis:
Engagemangsanalys
Avancerade filtreringsmöjligheter
Sparade dynamiska listor
Interaktionsspårning
Prestandamätningar
Smarta uppföljningsaviseringar
PRODUKTEN
innebar att vi byggde det användarna behövde och inte vad vi trodde att de kanske ville ha
Topbnätverk
Filtrering och taggning
Anpassade listor
Interaktioner
Smarta aviseringar
AI-driven meddelandehantering
Tech stack
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 tech stack för konsekvens och underhållseffektivitet
-Mobilapp utvecklad med React Native för åtkomst på språng
Backend:
-Laravel API hanterar kommunikation mellan databaser och användargränssnitt
-Go workers för högpresterande databehandling, särskilt under hög belastning
-Laravel Filament för snabb utveckling av intern adminpanel
& mer
Vår tekniska teamstruktur var avsiktligt lean och effektiv
Kubernetes-kluster med hög tillgänglighet (SLA) som säkerställer 99,99 % drifttid
Helm Charts för förenklad driftsättningshantering
Omfattande övervakning via Prometheus och Grafana
PostgreSQL med PgBouncer för anslutningspoolning och läsrepliker
Redis för cachning av data som används ofta
MongoDB för applikationens granskningsloggar
Teknisk lead – övervakade arkitektur och säkerställde kodkvalitet
Backendutvecklare – fokuserade på databehandling och API-utveckling
Frontendutvecklare – skapade Chrome-tillägget och webbgränssnitten
UX/UI-designer – utvecklade det visuella språket och användarupplevelsen
QA-specialist – genomförde både manuell och automatiserad testning
Fluentbit & Fluent Operator: För att hantera loggar och förbättra observerbarhet driftsatte vi Fluentbit som loggsamlare och FluentOperator för att hantera Fluentbit-konfigurationer i Kubernetes.
Fluentbit aggregerar loggar från alla containers i klustret och vidarebefordrar dem till vårt loggningsbackend där de kan indexeras och analyseras
Denna uppsättning gör det möjligt för oss att övervaka loggar i realtid och felsöka problem snabbt
Verktyget fungerar oberoende av användarens LinkedIn-konto, utan direkt API-integration eller koppling till profilen, vilket säkerställer att kontona inte riskerar att bestraffas eller bannlysas av LinkedIn
Säker hantering av inloggningsuppgifter med Infisical
Sentry för proaktiv och omfattande felhantering som säkerställer bättre användarupplevelse
SonarQube för säkerhetsanalys i kod och statisk kodanalys
DependaBot för säkerhetsuppgraderingar av paket
Resultaten
Svarsfrekvens
på meddelanden skickade till kvalificerade leads (jämfört med typiska kalla outreach-frekvenser på 1–3 %)
Svar ledde till ett möte
Chrome-tillägg installationer
ARR inom den första veckan
stora marknadsföringskampanjer
Dessa resultat validerade vår build-measure-learn-metod och bekräftade att vår MVP höll sitt kärnlöfte.
Det är särskilt värt att notera att vi uppnådde dessa resultat med en otroligt effektiv resursanvändning.
Genom att fokusera på att bara bygga det som behövdes 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.
Senad Santic
Medgrundare & Co-CEO på Linkbound
Vår approach till produktutveckling
Resultatet är en produkt som levererar genuint affärsvärde med minimal spill.
