Соответствие продукта рынку по Lean Startup. Эрик Рис

Dec 26, 2011 by Jane Smorodnikova

Комментарий редактора: приглашенный эксперт Эрик Рис является консультантом и автором издания The Lean Startup, которое он собирается представить на конференции Disrupt SF во вторник. Больше информации на @ericries.

Комментарий переводчика: статья была опубликована на TechCrunch.

Недавно меня попросили поработать со очередным стартапом, который находился на ранней стадии разработки и предлагал новый революционный продукт. Я решил поинтересоваться у разработчиков стартапа, действительно ли они думают, что их продукт будет лучше. Как и во всех других случаях, я получил ответ: «Да».

Затем, я спросил их: «Почему вы так уверены в этом?». Их ответ также не вызвал у меня удивления. Они сообщили, что смогли добавить новые функции, улучшить качество и в целом работают над планом развития продукта. Апгрейд заключался в том, что они учли просьбы своих первых клиентов и положились на проницательность разработчиков. С каждым месяцем, их доход, количество покупателей и валовые поступления растут. Таким образом, они считают, что находятся на правильном пути.

Также, я задал им такой вопрос: «Что бы произошло с компанией, если бы вся команда разработчиков ушла на месяц в отпуск?». Отдел сбыта по-прежнему бы занимался регистрацией новых клиентов. Веб-сайт, благодаря «сарафанному радио», посещало бы все больше и больше людей. Могут ли они быть уверены в том, что их бизнес развивался бы медленнее, чем сейчас?

В одном случае, им приходится работать очень много, отдавая работе огромное количество времени, в другом же, они отдыхают. Таким образом, если в обоих случаях результат будет одинаков, как тогда команда разработчиков может заявлять о том, что они развиваются и делают успехи? И работают эффективно?

В основном, команды разработчиков не имеют ни малейшего представления о том, в какую сторону движется их продукт – вверх или вниз; это зачастую является важной причиной возникновения чувства страха и замешательства у покупателя, когда дело доходит до обновления лицензии или апгрейда продукта. Несмотря на это, те же самые компании могут невероятно быстро развиваться, даже если их товар, на самом деле, становится хуже, но другие вещи они делают правильно: эффект сараванного радио работает на полную катушку, компанию хвалит пресса, или же, они просто двигаются под парусами общего подъема индустрии, к которой они принадлежат.

При работе с одним из стартапов, я обнаружил, что в течение длительного периода времени мы были сконцентрированы на конверсионном коэффициенте, который отображал переход новых клиентов в состояние постоянных клиентов (это была бизнес-модель «freemium»). Показатели тешили самолюбие и росли вверх и в правильном направлении. Графики имели вид классической хоккейной клюшки. Однако, интуиция подсказывала нам, что что-то было не так.

Мы разделили наших клиентов на группы, рассматривая новых покупателей, присоединявшихся к нам каждый день, как отдельную группу. Затем, мы задавались вопросом: «Как вели себя сегодняшние покупатели по сравнению с вчерашними?». К нашему недоумению, конверсионные коэффициенты практически не изменялись. Все было похоже на заговор. Это выглядело так, как будто каждая следующая группа предварительно провела селекторное совещание с предыдущей. «Сколько человек из вашей группы купили продукт? Один из сотни? Хорошо, мы будем действовать в том же духе».

Больше всего нас расстраивало то, что ситуация не менялась в течение нескольких месяцев, даже несмотря на то, что мы работали над продуктом и «делали его лучше» каждый день. Тот факт, что поведение клиентов не изменялось, говорил о том, что мы делаем все неправильно. На самом деле, мы не делали продукт лучше, мы портили его.

Противоядие оказалось под рукой, нужно было всего лишь перестать использовать, так называемые, «показатели тщеславия» (зарегистрированные пользователи, загрузки, количество просмотров страницы и т.д.) (vanity metrics) и подойти к измерению роста с научной точки зрения.

Большинство из нас рассматривает A/B-тестирование (иногда это еще называют сплит-тестами (split-testing) как о технике директ маркетинга, в рамках которого оно впервые было использовано. Однако, такой вид тестирования особенно эффективен, когда используется напрямую для разработки продукции.

В своей новой книге я привожу много историй о компаниях, которые отказались от использования «показателей тщеславия». Одним из таких примеров является компания Grockit , занимающаяся он-лайн образованием и взорвавшая конференцию TechCrunch50 (rocked TC50). Когда они перешли на использование стандартных сплит-тестов, они сделали шокирующее открытие: большая часть вводимых ими новых опций не оказывала никакого влияния на поведение покупателей.

Из-за того, что новые возможности повышают стоимость продукта (в целом, усложняя его), новая опция должна быть настолько необходимой и привлекательной для клиента, что он будет готов понести дополнительные расходы. Не существует такой вещи, как «нейтральная» новая опция. «Такая же» – значит хуже.

Когда изменения, которые мы вносим в наш продукт, не улучшают показатели бизнеса, такие как удержание клиентов, расходы и продажи, мы должны иметь мужество принять это. На самом деле, такого рода поражение является поворотным моментом, дающим нам возможность получить крайне важную информацию о нас самих и наших клиентах. Если мы считаем, что новая функция сделает продукт лучше, а наши покупатели с этим не согласны (и об этом говорят не их слова, а их поведение), значит что-то в наших представлениях о продукте не так. Пришло время поставить новый эксперимент и выяснить, что именно – не так.

Если вам показалось, что это слишком научный метод, это действительно так. Большинство людей относятся к бизнесу как к астрологии, а не науке. Однако, так быть не должно. Мы можем лучше, гораздо лучше.

Продукт – это, на самом деле, эксперимент

Прорицатели правы. Покупатели не знают, что они хотят. Существует огромное количество психологических исследований, показывающих, что люди не в состоянии точно предсказать свое поведение в будущем. Таким образом, такие вопросы, как «Вы бы купили мой продукт, если бы я добавил следующие три опции?» или «Как вы отнесетесь к тому, что мы изменим продукт следующим образом?» – это пустая потеря времени. Они не знают.

Представьте себе физика, который вам заявил, что наука не имеет смысла, потому что вы не можете спросить у электронов, чего они хотят. Вы бы просто рассмеялись ему в лицо. Наука существует благодаря экспериментам, которые открывают суть функционирования мира. Научный подход к разработке продукта работает также. По сути, мы применяем научный подход для достижения определенного состояния продукта – соответствия рынку.

Осуществление эксперимента – это не отправка продукта покупателю и наблюдение за тем, что произойдет. В данном случае, что-нибудь обязательно произойдет, и мы с удовольствием будем за этим наблюдать. Всегда можно выдумать хороший рассказ о полученном опыте и неважно что, на самом деле, дела не так уж и хороши. Всегда можно найти, по крайней мере, один график в Google Analytics, который будет свидетельствовать о вашем росте. Помимо этого, как я уже упоминал выше, ваши «показатели тщеславия» вполне могут расти даже в том случае, когда вы разрушаете свой продукт.

Наука заключается в постановке гипотезы, отображающей ваш прогноз по поводу результатов внедрения той или иной функции, эта гипотеза основана на ваших теоретических рассуждениях и ряде подтверждающих ее наблюдений. Нам необходимо сформулировать эту гипотезу, чтобы затем сравнить ее с действительными результатами эксперимента. Вот почему предвидение является чрезвычайно важным фактором для стартапов. Мы должны уметь предугадывать поведение клиентов в тот момент, когда они натолкнутся на наш продукт.

Помимо всего этого, можно использовать предвидение для составления количественных прогнозов. Мы полагаем, что продукт будет распространяться со скоростью эпидемии (станет вирусом)? В таком случае, соответствие продукта рынку может быть выражено в конкретных цифрах: коэффициент «виральности» (количество пользователей, которых приводит один существующий пользователь) будет больше, чем единица. Мы полагаем, что наш продукт крайне «прилипчив» (им долго пользуются) благодаря сетевым эффектам, геймификации или другим способам увлечения клиента? Тогда, соответствие продукта рынку имеет другое цифровое выражение: показатели удержания клиентской базы и вовлечения покупателей будут очень высоки. Похожим образом работает и привлечение пользователей через платную рекламу. Соответствие продукта рынку означает, что цена привлечения нового покупателя меньше максимальной прибыли, которую мы получим от данного покупателя. Каждое из вышеперечисленных утверждений является гипотезой, которую необходимо доказать в ходе тестирования реального продукта. Если показатели оптимизации продукта не приближаются к числам, определенным в ходе постановки гипотезы, продукт еще не готов.

Наука и предвидение не являются антонимами и не противоречат друг другу. Они нуждаются друг в друге. Среди начинающих бизнесменов я часто слышу подобные высказывания: «Если бы предпринимательство было наукой, любой смог бы им заниматься». Мне бы хотелось отметить, что даже, если говорить о науке, то далеко не любой человек может заниматься наукой. Как в науке, так и в стартапах, нельзя обойтись без прогнозирования. Разработка правильного продукта требует систематического и постоянного доказательства гипотез, чтобы установить, что в бизнесе является гениальной находкой, а что – всего лишь безумной идеей.

Эрик Рис – основатель движения Кремниевой долины к более адаптивному запуску стартапов Lean Startup.

Rating: 9.0/10 (2 votes cast)

Rating: +1 (from 1 vote)