Чтобы заработать миллионы долларов, нужно хотеть их заработать, работать и оказаться в нужное время в нужном месте 🤑

Быстрые деньги бывают, когда учишь людей обучать зарабатывать других людей или когда создаешь продукт на диком рынке. Первое называется инфоцыганство, а второе — дизрапт.

Рынок можно задизраптить, когда:
— берешь чужую идею и повторяешь её на новом рынке (все сервисы доставки еды — это копикэт Grubhub);
— у тебя куча денег и можешь тратить бесконечно много в R&D (OpenAI);
— ликвидируешь структуру, которая всех достала (необанки и крипта против банков);
—когда есть новый рынок с возможностями, но без ограничений (все мобильные приложения в 2008).

Чтобы сделать любой из первых трех продуктов, всегда нужны деньги, а значит, венчур, размытие, ликпрефы и много неприятных вещей, про которые рассказывает Венчур по понятиям.

И только на новом рынке есть возможность получить заветную клюшку в пользователях, 90% Retention 30D, кучу бабок и 530D в твоём гараже как следствие.

Сейчас, в марте 2024, все это возможно, если делать продукт специально под Telegram (не US рынки) и Discord (US).

Ровно про это посмотрел сегодня за завтраком видос от Алмаса (SpatialChat) и Дениса (Funcorp). Два крутых мужика с бабками в открытую рассказывают, куда сами сейчас копают. Ссылка вот: https://www.youtube.com/watch?v=jahSVaBL3Nw&t=1s

Главный пруф для меня из видоса: Notcoin, игра только в Telegram, 5M DAU и 120K онлайн. На секундочку, такие показатели дают изи возможность зайти в топ-10 игр в Steam.

Лососевые продакты дойдут до этого года через 2-3, а корпорации через 3-5. Так что сейчас есть реальный шанс зайти в интернет-2000 с технологиями 2024. Ещё нет модерации, регулирования и конкуренции, но уже есть постоянно растущее проникновение, возможность настраивать бесшовные Viral Loops и самое важное — принимать платежи как за рубле-доллары, так и за крипту.

Если считаешь себя Product Creator, то просто обязан вписаться в эту гонку и попытаться что-то создать. Потому что если не сейчас, то в следующий раз только лет через 5-7-10.

Не благодари, что потратишь выходные на придумывание того, что бы зарелизить в Telegram 😅

Зачем, в чем и как измерять Engagement? 🤓

Люди не пользуются продуктом просто так. Если они это делают, значит, продукт решает их задачу. Product Creators называют это свойство продукта удержанием (Retention).

Удержание состоит из активации, вовлечения и восстановления. То есть периодов, когда мы вырабатываем у человека привычку пользоваться продуктом, поддерживаем её и напоминаем о ней, когда человек забывает.

Например, первые несколько заказов в Кухне на районе — это активация. Регулярные заказы в ней — вовлечение. А когда приходят пуши с новостями по типу «вы про нас не забыли?» — это попытка восстановить привычку.

Про активацию много рассказывал, поэтому сегодня будет про вовлечение. Кстати, его ещё называют Engagement.

Вовлечение напрямую влияет на метрику N-period Retention. Поэтому важно уметь его анализировать и знать стратегии его улучшения. Сейчас готовлю обнову для ребят с гайдбука, решил частью информации поделиться с тобой.

Вовлечение нужно оценивать только по активированным людям. То есть по тем, у кого выработалась привычка использовать продукт.

Вовлечение — это спектр, а не бинарный диапазон. То есть нет такого, что кто-то точно вовлечен, а кто-то нет.

Спектр оценивать неудобно, поэтому здесь хорошо работает сегментация. Можно поделить вовлеченных людей на несколько категорий. Например, на три: power, core и casual.

Core — пользуется продуктом с базовой частотой Use Case. Power — пользуются чаще, чем по идее должны. Casual — пользуются реже, чем по идее должны.

Например, люди, которые заказывают еду из Кухни 3-4 раза в неделю, — это Core, по несколько раз в день — Power и раз в месяц — Casual.

Возникает вопрос: а в чем измерять вовлечение и как проводить эти границы?

Измерять можно в:
1. Частоте использования. Например, чем чаще человек ездит на такси, тем больше последние заработают на комиссиях с водителей. Или чем чаще ходит в кино, тем больше удастся заработать на продаже билетов.

2. Числе используемых функций. Например, в любой CRM чем большими функциями пользуется клиент, тем лучше. Потому что использование функций внедряет продукт в бизнес-процессы клиента. Чем глубже в бизнес-процессы интегрирован продукт, тем сложнее от него отказаться.

3. Интенсивности использования. Например, чем больше фильмов человек смотрит на Кинопоиске, тем выше для него субъективная ценность от Кинопоиска, тем выше шанс продления подписки. Или чем больше времени человек проводит в VK, тем больше рекламы последняя успевает ему показать.

Границы проводятся очень просто:
— выдвигаешь гипотезы о возможных пороговых значениях;
— за успех считаешь удержание на 6 месяцев или более;
— проводишь корреляционный анализ;
— ищешь inflection point;
— находишь границы сегментов.

Но самое интересное не это. После получения статичной информации нужно смотреть в динамике, как люди перемещаются между этими сегментами. Такой анализ позволяет понять, мы вообще то делаем в работе над продуктом или нет. А это, как следствие, помогает повысить N-period Retention.

Хочешь расти х10 каждый год? Найди с кем посоветоваться 📞

Развитие циклично: получаешь знания -> применяешь -> получается фигня -> получаешь знания.

Иногда получается не фигня, а результат. Конверсия в него и отделяет более опытных от менее опытных ребят.

В работе над продуктом знания важны, но только их мало. Нужна практика, потому что она формирует насмотренность. Это когда видя ситуацию со стороны, можешь сразу предложить несколько вариантов её решения.

Насмотренность почти невозможно купить. Например, в своём гайдбуке я привожу много примеров. Делаю это, чтобы мои тезисы ложились на практику и в голове формировалась цепочка: ситуация -> вывод.

Чем больше таких связок, тем выше шанс, что сможешь в работе сделать правильный вывод из конкретно твоей ситуации.

Иногда сделать вывод самому сложно. Лучший вариант, чтобы не облажаться, — найти человека, с которым можно посоветоваться.

Выделяю три типа таких людей: руководитель, партнер и ментор.

Прямой руководитель есть у всех, кто не делает бизнес. Хороший руководитель всегда готов посмотреть на задачу со стороны и подсказать решение.

Исключение здесь — это когда ты условный Head of BI. Тогда ты своим ребятам должен отвечать на вопросы типа «какую визуализацию лучше сделать?», но твой CAO отвечать тебе на такие вопросы не должен, потому что ты главный функциональный эксперт. Но вот с вопросами по мотивации твоих BI-аналитиков с радостью поможет.

Партнер рано или поздно появляется почти у всех. Тут обычно выбор такой: партнер или подальше от того, чем занимаешься ты, или поближе. Если второе, то есть шанс, что он или она может дать тебе ценности больше, чем кто-либо. Как минимум, потому что советовать будет априори в твоих интересах. Как максимум, потому что может тоже развиваться и в каких-то вопросах тебя даже опережать. Так что если вы с партнером из одной сферы, это огромное везение, на мой субъективный взгляд.

Если с руководителем не задалось, а партнера нет или он не на одном уровне понимания с тобой, то самый простой вариант — обратиться к ментору за деньги. Нормальный ментор поможет сделать х2-5 рост за год и не будет стоить, как космолет.

Например, мы в careerspace регулярно приглашаем индустриальных экспертов на внутренние лекции для наших карьерных экспертов. Так сотрудники получают развитие, а компания — практики и знания от узких экспертов из своих областей. Из последнего — к нам приходил HRD топ-3 строительных компаний в РФ.

Будет 70 🔥 сегодня, делаю завтра пост про то, как отличить классного ментора от конченого. С примерами

Как выбрать ментора и не обосраться? 🤬

Чел, который скорее всего тебе НЕ подойдет:
— профессионально занимается ТОЛЬКО менторством;
— активно зазывает к себе на консультации;
— в его описании где-либо есть слово «коуч»;
— сейчас не работает где-то и не делает бизнес;
— гарантирует 100% результат любому подопечному;
— не имеет системы оценки менти на входе.

Алгоритм, как найти нормального ментора:
1. Представляешь себе, кем хочешь быть: профессия, место работы, доход;
2. Понимаешь, какой человек тебе примерно нужен с точки зрения профиля;
3. Понимаешь, какой человек нужен с ментальной точки зрения;
4. Идешь на LinkedIn и находишь нужных людей, пишешь им;
5. Нормально напишешь, тебе не откажут, легко получаешь ментора.

Например, ты делаешь переход в продуктовую аналитику и мечтаешь работать в условном Авито. Пойди на линк, загугли Senior Product Analyst в Авито. Посмотри профили 10-20 людей, выбери того, чья фотка тебе понравится. Если есть посты, почитай и пойми, ок ли тебе когда информацию объясняют так. Если да, пишешь сообщение.

Другой пример, если ты продакт и хочешь свой бизнес. Но объективно понимаешь, что хз с чего начать. Тогда найди любого предпринимателя (благо каналов в ТГ у них миллион) и напиши с запросом. В идеале найти чела, который из работы на кого-то переходил в свой бизнес (такие почти все).

Сообщение пишешь по структуре:
— поздоровался
— рассказал кто ты по жизни
— восхитился собеседником
— рассказал чо тебе надо
— рассказал что готов дать взамен

Пример

Сергей, привет! Меня зовут Ярослав, я работаю аналитиком в игре N. Сейчас думаю над переходом в e-commerce.

Вижу, что вы работаете в Ozon уже 3 года, и за это время успели там вырасти. Из чего сделал вывод, что вам нравится ваша текущая работа. Поэтому пишу вам)

Хочу перейти в e-com, но понимаю, что каких-то знаний мне может не хватать, поэтому хотел бы подтянуть их. Лучше человека из индустрии, тем более с таким треком, как у вас, вряд ли кто-то сможет помочь.

Подскажите, у вас есть возможность сделать ревью моих навыков и подсказать, что стоит подтянуть?

Понимаю, что ваше время стоит денег, поэтому готов заплатить за него.

Важно:
— Ментор за деньги — это нормально. Человек тратит свое время, почему он должен делать это бесплатно?
— Наставничество за 500-1000K фиксом на 3-6 мес — хуета в 99.99% случаев. Потому что нет такого апсайда, который они смогут тебе дать.
— Ментор может отказать в работе и это нормально

Лучшая схема на мой взгляд это так: фикс + % с результата. Если чел уверен в том, что говорит и в тебе, то он будет уверен в результате. С % можно получать классный сайд доход. Единственное когда нельзя, когда делаешь массовый продукт. Но если чел менторит всех, то он тебе не нужен.

Ну и очевидное, обращаться к ментору через маркетплейс = не уважать его. Агрегаторы всегда дерут комиссии и порой неадкватные (до 75%). Лучше заплатить эти деньги лично

Сделал максимально конкретно, некоторые детали опустил. Поэтому если есть вопросы, смело в комментарии 👨‍💻

При покупке были некоторые сомнения изначально, но я просто скорее не понимал глубины своего незнания предмета, кек, и поэтому сомневался в количестве приобретённой пользы.

Специально для пятого сезона попросил чемпионов с гайдбука, кто покупал и затем продлял (!) написать отзывы, поделиться зачем им это все. Получилось просто отвал жопы. Буду делиться отзывами здесь. Таким хвастаться не грех

Это отзыв от Ромы, классного парня, с бекграундом разраба. Рома так то получил офферы и с кайфом теперь работает в Европе на позиции продакта. Рома, спасибо за такие теплые слова ❤️‍🔥

#отзывы_гайдбук

Почему «дерево метрик» — слабая концепция в продуктовой аналитике 🤯

Пока разбирал заявки на гайдбук, заметил, что многие ребята приходят с запросом «научиться строить дерево метрик». Понимаю, откуда это понятие взялось. Когда я работал не в careerspace, все от него фанатели. Но это прошлый век, и вот почему.

Дерево метрик представляет собой иерхическую систему аля майнд меп, где мы идем от «целевой» метрики и дальше раскладываем её на составляющие. Целевую еще иногда называют North Star Metric.

Иерархия подается как нечто невероятно крутое. Но на деле это достаточно примитивная система, потому что она порождает косяки.

Главный из которых —

Слишком сильно упрощает взаимосвязи между метриками 👎

Например, если у нас есть выручка, то её представляют как ARPPU * Число клиентов. Оба показателя смотрятся за какой-то период. Чем он больше, тем меньше видны локальные изменения в обоих этих показателях. Конечно, их можно смотреть в динамике, но все равно это неоправданная генерализация.

Хороший вариант — смотреть число клиентов и выручку по когортам, а когорты брать по частоте использования в рамках конкретного Use Case. В таком случае можно будет оценить изменения по ходу жизни продукта и каждой конкретной когорты.

ARPPU же и число клиентов за период — это ничто иное, как среднее или сумма по всем когортам за период.

Важно смотреть когорты, потому что они позволяют не мучать себя вопросами: почему все выросло или упало? Мы виноваты, рынок или когорта?

И это я не говорю про конверсии, которые в рамках одного юз кейса могут отличаться по персоне. Тогда стоит смотреть распределение по персонам, и это снимет вопросы «где бабки?» и «лиды говно или нет?» с маркетинга и продаж.

Есть еще и другие косяки, типа:
— Фокус на локальной оптимизации. Дерево создает иллюзию, что есть волшебная таблетка, чтобы синизить CAC, увеличить LTV или поднять C1. Но на деле это не так;
— Сложность адаптации к изменениям: составить дерево — полбеды, а вот его поддерживать и анализировать — реальная проблема;
— Неприменимость в реально больших продуктах как следствие предыдущего пункта.

«Ну и что ты предлагаешь?» — спросишь ты меня резонно 🤔

Growth Model, вот что.

Она может быть качественной (те же схемы), может быть количественной (табличка, близко к pnl, но лучше)

В модели роста заложено все: удержание, монетизация, привлечение и рост. При этом в достаточно адекватном формате, который можно регулировать по степени генерализации как хочешь.

Как составлять качественную модель (схемку), я уже рассказывал в рамках гайдбука.

Как составлять количественную — буду рассказывать в будущем сезоне.

При этом там будут не только текстовые гайды, но и видеокурс внутри гайдбука. Тема достаточно сложная, поэтому тут объяснения на пальцах будут особенно к месту.

Поэтому если ты уже на гайдбуке — ты лютый чемпион 😎

Если тебе и дерева метрик достаточно, то тебе не нужно читать этот канал 😈

«Мне интересен только рост продукта» — так говорят только джуны 🤣

В заявках были запросы из серии «хочу почитать только про рост». Или «удержание не интересно, хочу гроус хаки» или «только рост интересует, остальное и так знаю»

Рост не бывает просто так

Невозможно научиться бегать, не научившись ходить. Или наполнить бочку водой, таская воду в дырявом ведре.

Основа роста — удержание клиентов. Нет удержания — вся работа с ростом насмарку.

У большинства продуктов проблемы не в росте, а в том, что они не решают задачу людей или решают её плохо. С этим сначала разберись, потом иди в рост.

Но если продукт все решает збс, что тогда?

Тогда надо убедиться, что люди платят. То есть существует ресурс, на который можно вообще работу работать и тебе зарплату платить. Потому что если компания не зарабатывает, откуда деньги?

Если инвестиции — сомнительно, но окэй. Но они рано или поздно закончатся, и нужно четко понимать, сколько у тебя времени до разорения.

Когда удерживаются и платят, пора усиленно заниматься дистрибуцией, то есть привлечением. Обычно есть хотя бы один канал привлечения со старта, и работа над маркетингом идет параллельно работе с удержанием.

Но только после того, как удержание налажено, можно фигачить маркетинг и ту самую работу над ростом.

Сначала Retention в плато — потом бабки в маркетинг.

Так я говорю в гайдбуке.

Иначе будет сначала бабки в маркетинг — потом ты на рынок труда.

Вот вопросы на самопроверку, знаешь ли ты хотя бы основы по удержанию в своём продукте:
— Какая у тебя частота основного сценария использования продукта?
— Какая у тебя Retention-метрика? И какой Core Action лежит в его основе?
— Какой N-period Retention у тебя целевой? Какая динамика по когортам за последние 6 месяцев?
— Какие у тебя Setup, Aha и Habit Moments и как оцифровываешь их в одноименные Metrics?
— Где основные падения конверсии по флоу активации? В каких когортах и сегментах они больше всего выражены?
— Какой метрикой измеряешь Engagement? Как делишь людей по вовлечению на сегменты?

И это я даже не затронул тему того, что ты с этим всем потом делаешь. Потому что одно дело метрики посчитать и совсем другое — ДЕЙСТВОВАТЬ. То есть делать что-то, чтобы метрики двигались в нужном тебе направлении.

И это только удержание, я даже не затронул часть с монетизацией или привлечением.

Если вдруг ты знаешь ответы на все вопросы выше, то ты либо уже на гайдбуке, либо реальный senior.

Чего-то не знать не страшно. Страшно думать, что знаешь все, и наступать регулярно на грабли, которые можно было бы обходить

Гайдбук для меня работает чем то вроде коллеги-синьора: разложит по факту, на что обращать внимание, даст пищу для размышлений о вещах, о которых полезно думать, когда делаешь свои задачи, подскажет оптимальный способ решить рабочий вопрос.

Ещё один отзыв от замечательной девушки Тани. Она сделала переход из BI-аналитика в продуктового аналитика и нашла работу мечты 😎

Очень рад, что гайдбук и тут помог. Конечно, он только инструмент, но зато какой! В умелых руках Тани он стал ключом к двери «работа в продукте»

Таня, спасибо тебе за двойное доверие! Желаю, чтобы все у тебя всегда получалось, работа приносила удовольствие и деньги и ты была довольна жизнью на 100%

#отзывы_гайдбук

Что отличает человека с успешной карьерой от неудачника и сбитого лётчика 🤯

Всем нужны деньги, чтобы жить. Почти все и всегда хотят зарабатывать больше, чем сейчас. Но есть одна вещь, которая отличает тех, кто растет, от тех, кто так и будет стоять на месте.

Работать на 5% больше, чем требуется — вот секрет успеха.

Это так просто, что кажется очевидным. Однако куча людей этого не делают.

В работу на 5% больше входит:

— Достигать результатов, а не выполнять обязанности

Например, проводить ретро — обязанность, а деливерить проекты в срок — результат. Можно и без ретро деливерить, а вот ретро без релизов — это херня.

— Постоянно задавать себе вопросы: «а иду ли я к правильной цели» и «иду ли я самым коротким путем»?

Например, если ты работаешь над продуктом, в который не верит даже руководство, зачем вообще это делать?

Или если твоя задача — приводить новых клиентов, и тебе сказали изучать канал с рекламой в VK, но ты понимаешь, что условные интеграции на Twitch дадут больше результата, об этом не надо молчать. Иди и скажи: «Я знаю, как привести больше клиентов дешево, и я готов это сделать».

— Экономить на инструментах, которые помогают тебе выполнять работу

Например, хочешь прокачаться в экспериментах. Тогда у тебя нет варианта НЕ пойти на интенсив к expf. Ребята лучше всех шарят за эксперименты, и альтернативы им нет. Глупо пытаться сэкономить 50К и продолжать жить в иллюзиях, что в экспериментах и так все понимаешь.

Ты профессионал. Если так, значит, ты должен заботиться о своих инструментах. Представь, идешь к стоматологу. Вряд ли ты бы хотел, чтобы он экономил на твоей анестезии, правильно? Тут то же самое.

Никому не нужны экономные среднячки. Всем нужны спецы, умеющие работать, брать ответственность и показывать результат.

Если у тебя нет денег, значит, ты их не заработал.

Инвестируй в себя, прокачивай квалификацию, повышай свою стоимость на рынке труда, переходи работать в растущие компании.

Инвестируй до тех пор, пока не выйдешь на нужный уровень по твоему же мнению.

Если сам будешь экономить на себе, то все будут экономить на тебе. Твоя прокачка никому не нужна, кроме тебя самого

Редкое исключение — если у тебя заинтересованное руководство и оно само регулярно подкидывает материалы. Но такое бывает только у тех, кому крупно повезло.

Выше три простых правила. Соблюдай их, и все у тебя будет

Можешь не соблюдать, но тогда будешь как те чуваки из LinkedIn. Те самые, которые постоянно ноют, что компании им все должны. В итоге они сидят годами с плашками open to work, искренне не понимая, почему же их никто не берет на работу.

После года использования гайдбука я понял, что построение и функционирование любого продукта (а также и бизнеса, построенного вокруг него) является не абстрактной магией, а воспроизводимым и понятным процессом.

Ещё один крутой отзыв от топового участника гайдбука Германа

Герман приходил с запросом вырасти из ML инженера до хэда направления. В итоге добился этого меньше чем за год

Понимал, что не хватает понимания бизнес процессов и продуктовых моментов

В итоге получил сильно больше: научился выбирать компании для перехода и попробовал силы в пет-проекте

Герман отличный пример, когда ты невероятно скилловый человек хочет прокачаться в том, как технические навыки применять для решения бизнес задач

Герман, спасибо за доверие 🥰

#отзывы_гайдбук

Как сделать тестовое, чтобы тебя гарантированно НЕ взяли на работу 😈

Когда я искал работу аналитиком, то у меня вообще не стоял вопрос, делать тестовое или нет. Делал всегда, кроме одного раза.

Самое большое тестовое заняло у меня 30 часов (в Wakie), но сделал с кайфом, и меня взяли.

Когда из Wakie уходил, нанимал аналитика на свое место. В итоге наняли крутую девочку. Она просто была единственная, кто нормально сделал тестовое.

Тестовое было простое: вот тебе датасет — придумай, как на основе него сделать так, чтобы автоматически банить людей, которые шлют непристойности.

Датасет такой: id сообщения, id человека, текст сообщения, datetime, score.

Решение заключалось в том, что надо было подобрать такую сумму score, при котором банились бы конкретный сегмент людей.

По данным было очевидно, что 90% непристойностей отправляет 10% людей и score их сообщений сильно отличается. Нужно было просто научиться максимально быстро их определять. При этом вопросов по данным и сути задания можно было задавать неограниченное количество.

Короче, задача делается за 2-4 часа с оформлением.

Были чуваки, которые ее не сделали вообще (в том числе на ролях сеньоров и хэдов) с аргументом «ну я с таким не работал, я по процессам больше». На кой хрен тогда откликался, непонятно.

Были чуваки (мои любимые), которые просто вхреначивали какие-то деревья классификации по тексту сообщения и, внимание, делали сегментацию сообщений, а не людей. На вопрос «зачем?» получали ответ «потому что могу в ML».

Думал, что мне так не повезло, но нет. Знакомые фаундеры периодически просят глянуть аналитиков — и это системная ошибка. Самый ор — когда люди не понимают, зачем они делают то, что делают.

Код на питоне за тебя GPT напишет и даже какие-то выводы по табличке с цифрами даст. Но вот выводы продуктовые не сделает, гипотезы «почему так» нормально не выдвинет и уж решение, тем более, не примет.

Поэтому, когда дают тестовое не тупое, а на анализ, иди от бизнес-задачи. По крайней мере, это проверяют в местах, где надо будет думать головой. А туда, где не нужно думать, тебе не надо.

Если ты руководитель и у тебя кандидаты делали дичь в тестовом, расскажи в комментарии)

Понимание только этой концепции прокачает твой скилл в создании продуктов х2 🤯

Бизнес — это коммерческая деятельность, значит, её задача — зарабатывать деньги.

Все, что делает бизнес, нужно либо для заработка денег, либо для сокращения расходов. В том числе для этих целей он создает продукты.

Продукты — просто инструмент для заработка или экономии. Обычно первые — это внешние продукты, вторые — внутренние.

Например, карьерная поддержка — это внешний продукт, а наш инструмент поиска лучших вакансий для клиентов в рамках тарифа «Индивидуальный подход» — внутренний.

У любого продукта есть как минимум один сценарий его использования. Этот сценарий называется Use Case.

Например, в карьерной поддержке есть 2 больших UC: узнать карьерные возможности и найти работу. Второй по опциям делится на:
— помогите с основными вещами;
— найдите за меня вакансии;
— cделайте за меня все, что можно.

Если говорим о внешнем продукте, то мало реализовать сценарий — нужно научиться его монетизировать. То есть брать прямым или косвенным образом деньги за решение задачи человека. Способ монетизации описывается с помощью Monetization Model.

Например, вставлять рекламу между треками в Яндекс.Музыке — это косвенная монетизация b2c, а отключать рекламу за подписку Яндекс.Плюс — прямая.

Вместе сценарий использования и модель монетизации формируют бизнес-гипотезу. Она есть вообще в любом бизнесе, но она не всегда очевидна.

Например, на заре careerspace у нас была бизнес-гипотеза, что компании готовы платить за умный матчинг кандидатов с вакансией. Судя по тому, что мы сейчас делаем КП, можешь догадаться, что гипотеза не сработала.

Выше — пример простого формулирования гипотезы. По факту она формулируется сложнее, с большим числом переменных.

Умение вычленить бизнес-гипотезу позволит тебе быстро понимать, перспективно ли то, чем занимается компания, твой продукт в ней и лично ты. Если не перспективно — не надо этим заниматься.

Го 100 огоньков, и рассказываю с примерами, как сформировать бизнес-гипотезу не базово, а продвинуто. С конкретными вопросами, на которые нужно получить ответ.

Поймешь, что такое Use Case — научишься определять, какую задачу решает любой продукт 🤓

Бизнес-гипотеза состоит из сценария использования (Use Case) и модели монетизации (Monetization Model). Рассказываю про первую.

Любой продукт решает задачу конкретных людей. Use Case описывает, какую именно задачу, кому и как часто продукт помогает решать.

UC состоит из 5 элементов: задачи, персоны, альтернатив, причины и частоты.

✅ Задача — Как люди, использующие твой продукт, формулируют задачу?

Чтобы это узнать, надо поговорить с людьми, которые сейчас пользуются продуктом. Если последнего ещё нет, то поговори с потенциальными пользователями и выясни, есть ли у них вообще та задача, которую собрался решать.

Например, в начале careerspace мы хотели помогать студентам находить первую работу. Но со временем выяснили, что 95% студентов предпочтет потерять пару лет жизни на сомнительной работе, нежели потратит $100.

Ключевой момент — описывай задачу словами клиентов, а не своими.

Например, продакт «справедливой цены» на авто.ру мог бы сформулировать задачу как «хочу знать реальную стоимость авто». Однако, скорее всего, задача звучит как «не хочу, чтобы меня развели на бабки».

🧞‍♂️ Персона — Кто те люди, чью задачу решает твой продукт?

Описание персоны обычно включает демографические (пол, возраст, доход, локация, этап жизни) и карьерные характеристики (индустрия, стадия роста, выручка, функция). Вторые особенно часто встречаются в B2B.

В некоторых случаях получится, что в Use Case есть исключительно одна персона. Но обычно это не так. Как правило, в одном кейсе несколько персон.

Делить персон по UC или нет, зависит от того, отличается у них мотивация и поведение в продукте или нет.
Например, в карьерной поддержке мы помогаем находить работу из разных функций с опытом от миддлов до директоров. Все это разные персоны, но поведение при поиске, мотивация и результат одни. Поэтому и UC один.

А вот Figma помогает с совместной работой над дизайном. Ею пользуются и дизайнеры, и разработчики, но по-разному. Поэтому у Figma даже появился отдельный Dev Mode, который в итоге стал Adds-on'ом в Monetization Model.

🎭 Альтернатива — Какие есть альтернативы решения этой же задачи?

Нужно понять, какие ещё есть способы решить задачу, а не просто перечислить список конкурентов.

Например, Самокат не конкурирует с Яндекс.Лавкой, которая появилась позже и всё скопировала. Самокат конкурирует с магазинами продуктов у дома. То есть с ритейлерами X5 Retail Group, Магнит и тд.

Узнать альтернативы можно, подумав головой, если ты представитель персоны UC, или пообщавшись с текущими или потенциальными клиентами.

🤔 Причина — В чём реальная причина выбора твоего продукта?

Ответ на него состоит из двух частей:
— в чем истинная мотивация человека;
— в чем фактические отличия продукта.

Истинная мотивация бывает персональная, финансовая и социальная.

Например:
— человек использует Notion для организации личных и рабочих дел;
— покупает Премиум подписку от Тинькофф, чтобы не платить комиссии за переводы;
— выкладывает фото в запрещенный Instagram, чтобы все знали, как он хорошо живет.

Фактические отличия отражают, чем именно твой продукт отличается от альтернативных способов решения этой же задачи. Часто речь про конкретные фичи.

♻️ Частота — Как часто у людей возникает решаемая тобой задача?

Регулярность сценариев — критичная характеристика, потому что от неё зависят Retention-метрики: Setup, Aha и Habit Moments, периоды Retention. От неё же будет зависеть Monetization Model.

Частота может быть дневная, недельная, месячная, полугодовая, годовая и более чем год.

Например, у Telegram частота daily, поэтому ему релевантны метрики типа DAU и модель монетизации через подписку с оплатой каждый месяц.

Опеределить частоту можно, исходя из здравого смысла и аналитическим методом, через анализ возвращаемости вовлеченных пользователей.

Попробуй сформулировать UC, над которым работаешь. Если сможешь — ты великолепен. Будут сложности, пиши в комментарии

Сделал шаблон в Notion, забирай:
📓 Ссылка на шаблон

Го 100 🔥 и делаю про модель монетизации

Когда поймешь Value Metric, узнаешь, как заработать х2 на том же продукте 🤑

Количество денег, которые можешь заработать, пропорционально пользе, которую можешь дать. Поэтому работа над монетизацией начинается с работой над пользой.

Например, в Ясно польза измеряется в числе сессий с психотерапевтом. А в Яндекс.Такси — в длительности поездки и уровне комфорта.

Когда понимаешь, какую пользу даешь, сразу становится понятно, за счет чего может расти цена.

Помни, что это в твоих глазах «растет цена». В глазах клиента должна «расти ценность», чтобы он заплатил больше.

🤓 Важно: ценность может быть как объективной, так и субъективной.

Объективную ценность сложно дать: она требует реальной продуктовой работы, и за неё всегда меньше платят. Но она формирует устойчивую выручку и дает стабильность.

Например, когда покупаешь билеты на самолет, фактически покупаешь возможность перемещения из одной точки в другую.

Субъективную ценность дать проще, потому что задача её создания сводится к «напиздеть». Сделать это проще, при этом за неё люди платят стабильно больше. Но устойчивость выручки зависит от человеческой веры.

Например, есть «эксперты», которые делают бизнес-наставничество по 1.5М рублей за 3 месяца. Гарантируют рост выручки твоей компании. Наставничество покупают, «эксперты» богатеют. Причина покупки — вера в экспертов и волшебную таблетку.

Цена и её изменение всегда зависит от объективной и субъективной ценности. Крайностей практически не бывает.

🤬 Если цена растет, а ценность для клиента нет, он будет возмущаться — и это нормально.

Справедливости ради, клиент всегда будет возмущаться. Поэтому работу маркетинга никто не отменял, как и баланс между ценностями тоже.

Метрика, которая в глазах бизнеса растет вместе с ценой, а в глазах человека — с пользой, называется Value Metric.

Именно от неё строится модель монетизации продукта.

Value Metric может измеряться:

— в наборе фич

Например, в карьерной поддержке в UC с поиском работы мы делаем все документы за человека и сопровождаем при откликах на всех тарифах, ищем за человека вакансии на среднем и откликаемся за него на максимальном.

— в объеме использования

Например, в amoCRM (корп. мессенджер) платишь за каждого человека, который имеет доступ к платформе. Больше людей пользуется — выше цена.

— в даваемом результате

Например, API от OpenAI — это чистая оплата за результат. Сколько токенов модель обработала, за столько ты и заплатил.

Три метода, которые я описал, можно и нужно комбинировать. Например, именно так делают B2B SaaS, которые учитывают и набор фич, и объем использования.

Понимание того, что твои клиенты хотят видеть в качестве результата работы — ключ к Value Metric и пониманию, куда вообще надо целиться.

Только учти, что они могут хотеть вообще не того, что ты хотел бы делать.

В следующий раз расскажу про модель монетизации. Перед ней важно было подсветить именно эту тему.

Если есть сложности в определении VM для твоего продукта — пиши в комментарии.

А если нравятся такие посты, поддержи бустом. Для тебя это просто тыкнуть кнопку, а мне очень приятно ❤‍🔥

Составишь модель монетизации — поймешь как зарабатывает любой бизнес 😎

Бизнес-гипотеза состоит из сценария использования (Use Case) и модели монетизации (Monetization Model). Рассказываю про вторую.

MM состоит из 4 элементов: масштабирования, фич, цены и тайминга.

🛞 Масштабирование: как растет цена с ценностью, которую даешь?

Привязка идет к Value Metric, которую разбирали в прошлом посте.

Например, больше сессий в Ясно — больше денег человек заплатит. Дальше поездка, выше класс машины и выше спрос в Яндекс.Такси — больше цена. Больше опций в тарифе и больше людей им пользуется из команды, выше стоимость подписки в amoCRM.

🏠Фичи: за какие конкретно вещи платит клиент?

Фичи — понятие общее. Это могут быть как буквально функции в продукте (как у Пачки), так и просто разные варианты одного и того же продукта. Например, у доставки наборов еды цена зависит от набора, который заказываешь (GrowFood, LevelKitchen).

В большинстве случаев на старте фичи определяются из видения, частично из ранее проведенных исследований.

На более продвинутом уровне такие изменения делаются на основе рисечей, которые нацелены на выявление ключевых функций в продукте, которые люди не только ценят, но и готовы за них платить (Conjoint Analysis).

🤔 Цена: сколько клиент платит?

Тут три варианта:

1. Сравнить с рынком. То есть от прямых конкурентов или продуктов, дающих сопоставимую ценность, но в другой индустрии;
2. Добавить к Cost of Revenue желаемую маржу. Взять стоимость оказания услуги и привлечения клиента за минимальную цену продукта и добавить сверху сколько-то (минимум 20%);
3. Узнать, сколько люди готовы платить. Провести исследование и выяснить, сколько за такую услугу или продукт готовы платить.

В моей практике лучше всего работал первый вариант вместе со вторым. Потому что объективно, ты не поставишь цену сильно выше, чем у конкурентов, но и слишком низкую ставить нельзя: всегда помни про COR, иначе уведешь компанию в минус.

🤓 Тайминг: когда человек платит?

Здесь есть пять вариантов:

1. Никогда. Да, просто сделать продукт бесплатным. Такой кейс есть у Telegram — все люди, у кого нет Telegram Premium;
2. При транзакции. Такие кейсы в основном у e-commerce, travel’а, любой розничной торговли;
3. Подписка месячная. Самая стандартная модель для B2C сервисов. Например, Яндекс.Плюс, Netflix, Spotify и т.д.;
4. Подписка годовая. Продукты, которые вырабатывают привычку пользоваться ими долго, или B2B-штуки. Пример B2C — Calm, B2B — amoCRM;
5. Подписка на несколько лет. Такие бывают на рынках, где есть определенность и возможность планировать вперед. Обычно это Enterprise B2B-решения.

Помни, что частота, когда ты будешь просить человека заплатить, должна совпадать с частотой его Use Case. Потому что, если будешь просить слишком часто, человек будет злиться. Будешь просить слишком редко — упустишь выгоду.

Го 100 🔥 и выкладываю схемку, которой я пользуюсь, чтобы определить, когда и как просить деньги с человека в зависимости от Use Case.

Из схемки узнаешь, когда делать транзакции, когда подписку. Когда подписку делать месячную, когда годовую. Сможешь проверить свой продукт на ошибки)