#запуск_продукта #startup
В эту пятницу в 15:00 у нас тема-мечта для многих стартапах. С Грачиком Аджамяном, Ceo&Founder Wakie, обсудим:
- как попасть в Y-Combinator,
- кому это нужно, а кому нет,
- какие вопросы возникнут при подготовке заявки,
- что происходит внутри акселератора
и самое главное
- Как получить от пребывания в программе максимальную пользу?
Трансляция, а после эфира видеозапись будет доступна по ссылке: https://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/64986/
В эту пятницу в 15:00 у нас тема-мечта для многих стартапах. С Грачиком Аджамяном, Ceo&Founder Wakie, обсудим:
- как попасть в Y-Combinator,
- кому это нужно, а кому нет,
- какие вопросы возникнут при подготовке заявки,
- что происходит внутри акселератора
и самое главное
- Как получить от пребывания в программе максимальную пользу?
Трансляция, а после эфира видеозапись будет доступна по ссылке: https://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/64986/
radio.mediametrics.ru
Мечта для многих стартапов Радио МедиаМетрикс
Обсудим как попасть в Y-Combinator. Кому это нужно, а кому нет. Какие вопросы возникнут при подготовке заявки. Что происходит внутри акселератора. Как получить от пребывания в программе максимальную пользу?
#анонс#развитие_продукта#процессы
В эту среду в 21:00 вместе с Михаилом Табуновым, CPO FunCorp, обсудим в прямом эфире и попробуем ответить на вопрос, где границы возможного в продакт-менеджменте. Можно ли из любого продукта сделать рабочий бизнес, если достаточно сделать итераций, или не всегда? И как грамотно организовать процесс?
Трансляция, а после эфира видеозапись будет доступна по ссылке: https://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/65056/
В эту среду в 21:00 вместе с Михаилом Табуновым, CPO FunCorp, обсудим в прямом эфире и попробуем ответить на вопрос, где границы возможного в продакт-менеджменте. Можно ли из любого продукта сделать рабочий бизнес, если достаточно сделать итераций, или не всегда? И как грамотно организовать процесс?
Трансляция, а после эфира видеозапись будет доступна по ссылке: https://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/65056/
radio.mediametrics.ru
Можно ли любой продукт превратить в бизнес? Радио МедиаМетрикс
Хотим в эфире ответить на вопрос, где границы возможного в продакт-менеджменте. Можно ли из любого продукта сделать рабочий бизнес, если достаточно сделать итераций, или не всегда? И как грамотно организовать процесс?
#marketing #growth
Зачем нужна контролируемая каннибализация?
Контролируемая каннибализация (ваш продукт Х мешает продажам вашего же продукта Y) — частая история в ритейле, но редкость для технологической среды.
В связи с этим еще интереснее посмотреть на опыт Яндекс.Такси, где есть аж 3 примера каннибализации:
1. Яндекс.Такси и Uber Russia — 1 продукт, 2 бренда
2. Яндекс.Такси и Яндекс.Драйв — 2 продукта, 1 потребность
3. Платный и органический траффик — 1 продукт, 2 вида траффика
Расскажу про Яндекс.Такси и Uber (в выступлении есть еще про платный траффик и органику)
После покупки Яндексом бизнеса Uber на территории России и СНГ было принято решение перевыпустить в России приложение Uber под брендом Uber Russia.
Это означало:
⁃ привлечение пользователей почти с нуля (нельзя было пользоваться основным приложением Uber),
⁃ САС хуже,
⁃ стоимость поездок дешевле.
С другой стороны, оба бренда работают на рынке, где 55% клиентов пользуются не только ими, но и конкурентами. В итоге, какие задачи может решать второй бренд?
Задача 1. Привлечение аудитории через дифференциацию брендов.
У Uber Russia было три стратегии развития на рынке, где уже существует лидер — Яндекс.Такси:
⁃ Дискаунтер (позиционироваться как лидер, но быть дешевле). Не подходит — было бы проигрышем для бизнеса в целом
⁃ Челленджер (доказать что ты лучше лидера). Не подходит — была бы полная каннибализация бренда Яндекс.Такси
⁃ Эксперт в определенной ЦА — стать брендом для входа в категорию у определенной ЦА и расширить воронку бизнеса в целом. Бинго!
Для поиска ЦА, которую можно было бы завлечь с помощью Uber Russia, провели качественные и количественные исследования. Выполняли три задачи:
⁃ сегментировали поездки по кейсам (по делам, шикануть, ежедневно и тп)
⁃ сегментировали пользователей по аудиториям (более взрослая, более молодая и т.п.)
⁃ смотрели, что происходит на пересечении, где Яндекс хуже всего работает.
Нашли сегмент: ночные поездки у молодежи. Из интересного, сегмент отличается чувствительностью к цене и большей лояльностью к зарубежным брендам. То есть ровно то, чем Uber Russia отличается от Яндекс.Такси!
Для это ЦА и был сделан продукт UberNight: специальные тарифы для поездки ночью, который и помог привлечь эту аудиторию.
Задача 2. Удержание и возврат.
У команды Яндекс.Такси есть маркеры, помещающие клиента в «зону риска» — еще не ушел, но уже недоволен. Это выражается и в жалобах в саппорт, и в низких оценках водителям, и в отменах поездок по определенным причинам. Для каждого сегмента кейсы разные, и в некоторых случаях своевременное предложение от Uber Russia может перетянуть клиента в новый продукт, не теряя его для бизнеса.
Также отлично работает возврат пользователей через второе приложение. Купить «отвалившегося» пользователя дешевле вторым брендом.
Благодаря такой стратегии доля поездок клиента перераспределяется, но общая частота поездок клиентов в среднем повысилась аж на 30%!
А вы когда-нибудь задумывались о стратегии self-disrupt для своего продукта?
Источник: tgclick.click/v2OBEPxz
Зачем нужна контролируемая каннибализация?
Контролируемая каннибализация (ваш продукт Х мешает продажам вашего же продукта Y) — частая история в ритейле, но редкость для технологической среды.
В связи с этим еще интереснее посмотреть на опыт Яндекс.Такси, где есть аж 3 примера каннибализации:
1. Яндекс.Такси и Uber Russia — 1 продукт, 2 бренда
2. Яндекс.Такси и Яндекс.Драйв — 2 продукта, 1 потребность
3. Платный и органический траффик — 1 продукт, 2 вида траффика
Расскажу про Яндекс.Такси и Uber (в выступлении есть еще про платный траффик и органику)
После покупки Яндексом бизнеса Uber на территории России и СНГ было принято решение перевыпустить в России приложение Uber под брендом Uber Russia.
Это означало:
⁃ привлечение пользователей почти с нуля (нельзя было пользоваться основным приложением Uber),
⁃ САС хуже,
⁃ стоимость поездок дешевле.
С другой стороны, оба бренда работают на рынке, где 55% клиентов пользуются не только ими, но и конкурентами. В итоге, какие задачи может решать второй бренд?
Задача 1. Привлечение аудитории через дифференциацию брендов.
У Uber Russia было три стратегии развития на рынке, где уже существует лидер — Яндекс.Такси:
⁃ Дискаунтер (позиционироваться как лидер, но быть дешевле). Не подходит — было бы проигрышем для бизнеса в целом
⁃ Челленджер (доказать что ты лучше лидера). Не подходит — была бы полная каннибализация бренда Яндекс.Такси
⁃ Эксперт в определенной ЦА — стать брендом для входа в категорию у определенной ЦА и расширить воронку бизнеса в целом. Бинго!
Для поиска ЦА, которую можно было бы завлечь с помощью Uber Russia, провели качественные и количественные исследования. Выполняли три задачи:
⁃ сегментировали поездки по кейсам (по делам, шикануть, ежедневно и тп)
⁃ сегментировали пользователей по аудиториям (более взрослая, более молодая и т.п.)
⁃ смотрели, что происходит на пересечении, где Яндекс хуже всего работает.
Нашли сегмент: ночные поездки у молодежи. Из интересного, сегмент отличается чувствительностью к цене и большей лояльностью к зарубежным брендам. То есть ровно то, чем Uber Russia отличается от Яндекс.Такси!
Для это ЦА и был сделан продукт UberNight: специальные тарифы для поездки ночью, который и помог привлечь эту аудиторию.
Задача 2. Удержание и возврат.
У команды Яндекс.Такси есть маркеры, помещающие клиента в «зону риска» — еще не ушел, но уже недоволен. Это выражается и в жалобах в саппорт, и в низких оценках водителям, и в отменах поездок по определенным причинам. Для каждого сегмента кейсы разные, и в некоторых случаях своевременное предложение от Uber Russia может перетянуть клиента в новый продукт, не теряя его для бизнеса.
Также отлично работает возврат пользователей через второе приложение. Купить «отвалившегося» пользователя дешевле вторым брендом.
Благодаря такой стратегии доля поездок клиента перераспределяется, но общая частота поездок клиентов в среднем повысилась аж на 30%!
А вы когда-нибудь задумывались о стратегии self-disrupt для своего продукта?
Источник: tgclick.click/v2OBEPxz
#запуск_продукта #growth
ML в продаже авто 🚖
В Carprice нейросети используются, например, для распределения потока продавцов авто и показа наиболее релевантных объявлений.
Еще, когда Carprice покупает машину у человека и продает её дилеру, то забирает себе маржу-разницу. Ее устанавливает каждый раз нейросеть.
🛴Изначально маржа была фиксирована – некий процент от стоимости машины.
По мере развития стало ясно: чтобы достичь оптимального сочетания конверсии в покупку и маржи, на разные машины маржа должна быть разная, в зависимости от состояния, цены, города продажи и т.п.
🚐 Попытались задавать маржу фиксированными значениями для разных сегментов, но скоро поняли, что сегментов получается очень много.
🚕 Тогда сделали административный интерфейс, чтобы создавать, редактировать и учитывать сложные правила.
Однако спустя еще время в Carprice пришли к тому, что управлять вручную правилами – достаточно тяжело, а отслеживать результаты - ещё тяжелее.
🏎 Вот в этот момент и внедрили туда нейросеть, которая стала управлять этими правилами, сегментами и факторами.
Нейросеть анализирует параметры каждой из уже совершённых сделок: тип и состояние авто, город, время, клиент, результаты аналогичных сделок за большой период и конверсию по ним.
На основании этих данных выбирается гибкий процент маржи для будущих сделок: она снижается только для тех авто, где повышение конверсии в итоге принесет больше дохода.
В результате:
🚖 доход выше на 20%
🚘 выкупаемость машин выше на 2%
🏎 их средняя цена выше на 11,1%
А вы уже придумали, как ml поможет вашему продукту?
😎 - да, у нас уже работает
🤓 - да, еще не работает
🤨 - у меня это неприменимо
Дочитать про 2 других кейса: https://productstar.ru/blog/ml-cases
ML в продаже авто 🚖
В Carprice нейросети используются, например, для распределения потока продавцов авто и показа наиболее релевантных объявлений.
Еще, когда Carprice покупает машину у человека и продает её дилеру, то забирает себе маржу-разницу. Ее устанавливает каждый раз нейросеть.
🛴Изначально маржа была фиксирована – некий процент от стоимости машины.
По мере развития стало ясно: чтобы достичь оптимального сочетания конверсии в покупку и маржи, на разные машины маржа должна быть разная, в зависимости от состояния, цены, города продажи и т.п.
🚐 Попытались задавать маржу фиксированными значениями для разных сегментов, но скоро поняли, что сегментов получается очень много.
🚕 Тогда сделали административный интерфейс, чтобы создавать, редактировать и учитывать сложные правила.
Однако спустя еще время в Carprice пришли к тому, что управлять вручную правилами – достаточно тяжело, а отслеживать результаты - ещё тяжелее.
🏎 Вот в этот момент и внедрили туда нейросеть, которая стала управлять этими правилами, сегментами и факторами.
Нейросеть анализирует параметры каждой из уже совершённых сделок: тип и состояние авто, город, время, клиент, результаты аналогичных сделок за большой период и конверсию по ним.
На основании этих данных выбирается гибкий процент маржи для будущих сделок: она снижается только для тех авто, где повышение конверсии в итоге принесет больше дохода.
В результате:
🚖 доход выше на 20%
🚘 выкупаемость машин выше на 2%
🏎 их средняя цена выше на 11,1%
А вы уже придумали, как ml поможет вашему продукту?
😎 - да, у нас уже работает
🤓 - да, еще не работает
🤨 - у меня это неприменимо
Дочитать про 2 других кейса: https://productstar.ru/blog/ml-cases
Productstar
Блог Productstar: Применение ML в digital продуктах на примере кейсов CarPrice
🔥1
#запуск_продукта #mvp #процессы
Как ит-блоггер делал приложение для дальнобойщиков с помощью lean-разработки
У дальнобойщиков сложный режим труда и отдыха — нельзя вести фуру больше 4,5 часов непрерывно, а также больше Х часов в день, неделю, месяц. Особый прибор (тахограф) следит за режимом, а данные с него снимает только ГАИ и сразу выставляет штрафы за несоблюдение.
Сами дальнобойщики ведут записи в тетрадке и конечно нередко ошибаются в подсчетах.
Есть несколько приложений для записей, но неудачных: каждое действие водителя нужно дублировать, даже если в пробке ты останавливаешься и трогаешься снова.
Максим (тот самый ит-блоггер) периодически работал дальнобойщиком и подумал, что мог бы решить проблему. Больше всего меня восхищает верно выбранный процесс, посмотрите💜
📝 Коридорный тест на ЦА
Максим сделал бумажный прототип приложения, который проверял на других дальнобойщиках на стоянках, пока не сделал прототип понятным.
🛴Проверка боевыми условиями
Затем он поехал с прототипом в рейс, в дороге «пользуясь» им и уточняя алгоритм работы. Примерно за месяц он составил детальное описание приложения.
🧩Дизайн и ТЗ первой версии
он разрабатывал самостоятельно около полугода, а затем начал разрабатывать приложение с помощью агенства.
Разработка заняла 2,5 месяца, по мнению блоггера — максимальная сложность была в коммуникации с разработчиками, которая шла только через менеджера и напоминала «испорченный телефон», а внесение правок стоило дополнительных денег.
🤹♀️Бета-тестирование
Можно было на этом остановиться. Но несмотря на стоимость изменений, Максим не просто выпустил приложение, а сделал 100 действующих дальнобойщиков бета-тестерами. Они делились обратной связью для улучшения приложения, и через год и 52 итерации продукт был готов.
🗣 Распространение через сарафанное радио
Стоимость приложения была большой для Play Market, $12, но продажи только нарастали.
На стоянках оно подавало сигналы пользователям (например, что минимальное время отдыха выполнено). Другие водители слушали отзывы и без колебаний решались на покупку.
🤑Продажа или развитие
В начале продаж Максиму поступило предложение о покупке продукта за $500k. Но первый месяц уже принес $100к выручки, а продажи росли по экспоненте.
На текущий момент разработка полностью окупилось, а Максим уже разрабатывает другие приложения для дальнобойщиков. Теперь у него есть партнер-программист и удаленный штат — подозреваю, издержки на разработку значительно снизились.
Источник (много про блоггера и его контент в канале о рейсах за рубеж): tgclick.click/nhxISMZh
Как ит-блоггер делал приложение для дальнобойщиков с помощью lean-разработки
У дальнобойщиков сложный режим труда и отдыха — нельзя вести фуру больше 4,5 часов непрерывно, а также больше Х часов в день, неделю, месяц. Особый прибор (тахограф) следит за режимом, а данные с него снимает только ГАИ и сразу выставляет штрафы за несоблюдение.
Сами дальнобойщики ведут записи в тетрадке и конечно нередко ошибаются в подсчетах.
Есть несколько приложений для записей, но неудачных: каждое действие водителя нужно дублировать, даже если в пробке ты останавливаешься и трогаешься снова.
Максим (тот самый ит-блоггер) периодически работал дальнобойщиком и подумал, что мог бы решить проблему. Больше всего меня восхищает верно выбранный процесс, посмотрите💜
📝 Коридорный тест на ЦА
Максим сделал бумажный прототип приложения, который проверял на других дальнобойщиках на стоянках, пока не сделал прототип понятным.
🛴Проверка боевыми условиями
Затем он поехал с прототипом в рейс, в дороге «пользуясь» им и уточняя алгоритм работы. Примерно за месяц он составил детальное описание приложения.
🧩Дизайн и ТЗ первой версии
он разрабатывал самостоятельно около полугода, а затем начал разрабатывать приложение с помощью агенства.
Разработка заняла 2,5 месяца, по мнению блоггера — максимальная сложность была в коммуникации с разработчиками, которая шла только через менеджера и напоминала «испорченный телефон», а внесение правок стоило дополнительных денег.
🤹♀️Бета-тестирование
Можно было на этом остановиться. Но несмотря на стоимость изменений, Максим не просто выпустил приложение, а сделал 100 действующих дальнобойщиков бета-тестерами. Они делились обратной связью для улучшения приложения, и через год и 52 итерации продукт был готов.
🗣 Распространение через сарафанное радио
Стоимость приложения была большой для Play Market, $12, но продажи только нарастали.
На стоянках оно подавало сигналы пользователям (например, что минимальное время отдыха выполнено). Другие водители слушали отзывы и без колебаний решались на покупку.
🤑Продажа или развитие
В начале продаж Максиму поступило предложение о покупке продукта за $500k. Но первый месяц уже принес $100к выручки, а продажи росли по экспоненте.
На текущий момент разработка полностью окупилось, а Максим уже разрабатывает другие приложения для дальнобойщиков. Теперь у него есть партнер-программист и удаленный штат — подозреваю, издержки на разработку значительно снизились.
Источник (много про блоггера и его контент в канале о рейсах за рубеж): tgclick.click/nhxISMZh
vc.ru
«Приложение окупилось за семь дней»: интервью с создателем сервиса для дальнобойщиков с выручкой больше $100 тысяч в год
Издание dev.by поговорило с белорусским разработчиком и автором YouTube-канала «Злой Дальнобой» о поездках для души, проблемах дальнобойщиков и собственном бизнесе.
❤1
#процессы #развитие_продукта
Как менять ядро продукта и зачем.
💁♂️ Интервью и аналитика показали, что Aha-момент в Badoo — первый match в приложении («да» в ответ на «да»). Retention людей, получивших match на первый же день использования, значительно превышает Retention других.
🙅♀️ Команда стала исследовать тех, кто не получают матча в первый день, и работу алгоритма match (который предлагает кандидатов) с этими людьми.
👴🏻 Алгоритм match существовал уже 12 лет. Он совершенствовался разными людьми, на основе тенденций и гипотез 12-ти лет (таргетируем студентов, а теперь молодых специалистов, теперь людей с детьми и с машинами). Естественно, обрастал костылями и неполной документацией. Вносить изменения в алгоритм было сложно — никогда не знаешь, что именно получится🤞.
⚒Пришли к решению, что алгоритм надо переписать целиком, чтобы достигнуть эффективных результатов и прозрачности его работы. Но как протестировать, что новый алгоритм лучше старого? Badoo — социальное приложение, где есть масса связей между людьми. Значит, невозможно выделить обособленную контрольную и тестовую группы для A/B теста, не влияющие друг на друга.
💊На помощь пришел алгоритм casual impact (https://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html). Он строит модель предсказания, как будет себя вести метрика, если б изменений не было. Сравнили новый и старый алгоритмы — увидели прирост на 5% в матчинге людей.
📊Чтобы случайно не оптимизировать поведение только под одну группу, Badoo поделилил аудиторию на группы: male/female ratio, платежеспособность, среднего возраста, % пользования предложения и т.п. Группы выделялись в рамках страны, изменения тестили в странах из каждой группы и раскатывали на 100%, только если во всех группах не наблюдали проблем.
⚙️Теперь вносить изменения в алгоритм и тестировать гипотезы легче. Каждый шаг задокументирован, а статистикой обвязано по максимуму все, что можно. Например, в какой-то момент сделали анализ фотографий, и выяснили:
😉 улыбающийся мужчина круче (больше матчей) не улыбающегося,
🤓очки тоже прибавляют мужчине привлекательности,
🧔🏻а вот бороды вышли из моды (!)
📈 Работа с новой версией уже принесла на 50% больше матчей в первый день у пользователей.
По скромным подсчетам, в 2018 году Badoo сгенерил такую воронку:
⁃ 2 700 000 000 матчей,
⁃ 2 295 000 000 чатов,
⁃ (предполжительно) 22 950 000 свиданий
⁃ (предположительно) 1 147 500 свадеб
⁃ (уж совсем приблизительно) 573 750 детей, рожденных благодаря встречам на Badoo.
Вот так. Не бойтесь рисковать, делайте классные продукты (и детей).
Видео, 19 минут без вопросов: tgclick.click/urdiUN8x
Как менять ядро продукта и зачем.
💁♂️ Интервью и аналитика показали, что Aha-момент в Badoo — первый match в приложении («да» в ответ на «да»). Retention людей, получивших match на первый же день использования, значительно превышает Retention других.
🙅♀️ Команда стала исследовать тех, кто не получают матча в первый день, и работу алгоритма match (который предлагает кандидатов) с этими людьми.
👴🏻 Алгоритм match существовал уже 12 лет. Он совершенствовался разными людьми, на основе тенденций и гипотез 12-ти лет (таргетируем студентов, а теперь молодых специалистов, теперь людей с детьми и с машинами). Естественно, обрастал костылями и неполной документацией. Вносить изменения в алгоритм было сложно — никогда не знаешь, что именно получится🤞.
⚒Пришли к решению, что алгоритм надо переписать целиком, чтобы достигнуть эффективных результатов и прозрачности его работы. Но как протестировать, что новый алгоритм лучше старого? Badoo — социальное приложение, где есть масса связей между людьми. Значит, невозможно выделить обособленную контрольную и тестовую группы для A/B теста, не влияющие друг на друга.
💊На помощь пришел алгоритм casual impact (https://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html). Он строит модель предсказания, как будет себя вести метрика, если б изменений не было. Сравнили новый и старый алгоритмы — увидели прирост на 5% в матчинге людей.
📊Чтобы случайно не оптимизировать поведение только под одну группу, Badoo поделилил аудиторию на группы: male/female ratio, платежеспособность, среднего возраста, % пользования предложения и т.п. Группы выделялись в рамках страны, изменения тестили в странах из каждой группы и раскатывали на 100%, только если во всех группах не наблюдали проблем.
⚙️Теперь вносить изменения в алгоритм и тестировать гипотезы легче. Каждый шаг задокументирован, а статистикой обвязано по максимуму все, что можно. Например, в какой-то момент сделали анализ фотографий, и выяснили:
😉 улыбающийся мужчина круче (больше матчей) не улыбающегося,
🤓очки тоже прибавляют мужчине привлекательности,
🧔🏻а вот бороды вышли из моды (!)
📈 Работа с новой версией уже принесла на 50% больше матчей в первый день у пользователей.
По скромным подсчетам, в 2018 году Badoo сгенерил такую воронку:
⁃ 2 700 000 000 матчей,
⁃ 2 295 000 000 чатов,
⁃ (предполжительно) 22 950 000 свиданий
⁃ (предположительно) 1 147 500 свадеб
⁃ (уж совсем приблизительно) 573 750 детей, рожденных благодаря встречам на Badoo.
Вот так. Не бойтесь рисковать, делайте классные продукты (и детей).
Видео, 19 минут без вопросов: tgclick.click/urdiUN8x
👍1
#запуск_продукта
Сегодня, в 15:05 говорим об онлайн-продажах Вкусвилла с Мелором Курдованидзе, менеджером цифровых продуктов во Вкусвилле. Будем разбираться, в какой момент пора выходить в онлайн, как строить работу с агрегаторами доставки и принимать решение о запуске (или нет) своей доставке. Трансляция, а позднее видеозапись, доступны по ссылке: tgclick.click/WYHrmAJ0
Сегодня, в 15:05 говорим об онлайн-продажах Вкусвилла с Мелором Курдованидзе, менеджером цифровых продуктов во Вкусвилле. Будем разбираться, в какой момент пора выходить в онлайн, как строить работу с агрегаторами доставки и принимать решение о запуске (или нет) своей доставке. Трансляция, а позднее видеозапись, доступны по ссылке: tgclick.click/WYHrmAJ0
#конкурс
Вчера с Melor Kurdovanidze поговорили о том, как во Вкусвилле запускают ecomm. В конце эфира объявили конкурс на лучшее описание фичи предзаполненной корзины.
🎖Победителю дарим книги, подписанные Вкусвилл и от передачи "Нормально делай, нормально будет".
📄Заявки принимаются всю неделю (до 19 марта включительно), а потом мы постараемся дать побольше обратной связи и выбрать самый интересный, качественный ответ.
👉Ссылка на форму, куда присылать заявку: http://tgclick.click/3ESPBN19
UPD вчера намудрила с правами, не было доступа 🙈. Сейчас поправила, заполняйте!
Вчера с Melor Kurdovanidze поговорили о том, как во Вкусвилле запускают ecomm. В конце эфира объявили конкурс на лучшее описание фичи предзаполненной корзины.
🎖Победителю дарим книги, подписанные Вкусвилл и от передачи "Нормально делай, нормально будет".
📄Заявки принимаются всю неделю (до 19 марта включительно), а потом мы постараемся дать побольше обратной связи и выбрать самый интересный, качественный ответ.
👉Ссылка на форму, куда присылать заявку: http://tgclick.click/3ESPBN19
UPD вчера намудрила с правами, не было доступа 🙈. Сейчас поправила, заполняйте!
#запуск_фичи #фейл #карантин_с_пользой
Как запуск фичи обернулся непредсказуемыми последствиями для сервиса.
Juno — райдшеринговый стартап в Нью-Йорке, с фокусом на «человеческое» отношение к водителям 🚕.
Анонсировали запуск фичи, которую очень ждали эти водители: фильтр по направлению.
Кажется, такая штука есть и у российских сервисов: водитель может выбрать точку (например «домой»), и заказы подбираются плюс-минус по пути к ней.
Подобрать заказ по пути в точку сложнее, чем просто заказ. Пришлось пойти на некоторые хитрости:
🚀 «Фора» по времени прибытия на заказ. Даже если водитель, использующий фильтр, прибудет на заказ позднее (на 20-90 секунд), чем это мог бы сделать другой водитель поблизости, заказ отдается ему.
👩🚒 Несгораемые попытки выставить фильтр. Пока по факту поездка в нужном направлении не совершена, можно снимать и заново ставить фильтр и искать поездки бесконечно.
Фича запустилась и получила массу позитивного отклика в первый же день. На 15й день:
✅ больше половины водителей выставляли фильтр ежедневно, что превосходило все ожидания.
📊 вероятность успешной поездки подросла на 6%, тк водители больше не отменяли поездку, когда она была не в том направлении
📈 чуть подросло время ожидания пассажиров, но негатива от пользователей не было.
Хорошо, что успех каждого изменения June измеряет не только через 2 недели, но и долгосрочно. На 30-й день выросло кол-во отмен поездок пассажирами и начался отток.
С помощью пирамиды метрик была быстро обнаружена причина:
💁♀️ «I expected a shorter wait time», жаловались пассажиры.
Раньше ⌛️ориентировочное время ожидания машины до выбора водителя и ⏱ время ожидания конкретного водителя после его выбора практически совпадало, хотя и рассчитывалось разными алгоритмами.
Но теперь они перестали совпадать, особенно в пиковые часы. Стали смотреть, что происходит в пиковое время, когда проблемы были максимальными:
➡️ большинство пассажиров едет на работу в центр, что логично
⬅️ а вот водители хотят ехать в аэропорты в это же время, и туда и выставляют фильтр, причем в некоторых аэропортах назначения June даже не работает.
Действовать нужно было срочно.
🚫 Команда полностью вырубила фильтр в часы пик, хоть это и гарантировало негатив со стороны водителей.
⚠️ Также были внесены ограничения на выставление фильтра, и теперь нельзя было поехать в какую угодно точку.
Жесткие меры принесли результаты - отток остановился. Однако потребовалось немало денег как на качественную коммуникацию с водителями, чтобы снизить негатив из-за отключения фичи, так и на возврат пассажиров, которые отказались от сервиса из-за этого негатива.
Какие выводы сделали в June?
💹 не забывать смотреть влияние новой фичи как на кратком, так и на более длительном промежутке времени
🔺держать в тонусе иерархию метрик: именно она позволила быстро добраться до первопричин проблемы.
Источник, 15 минут без вопросов: tgclick.click/rPzZdfsp
А у вас когда-нибудь были такие «коварные» запуски?
Как запуск фичи обернулся непредсказуемыми последствиями для сервиса.
Juno — райдшеринговый стартап в Нью-Йорке, с фокусом на «человеческое» отношение к водителям 🚕.
Анонсировали запуск фичи, которую очень ждали эти водители: фильтр по направлению.
Кажется, такая штука есть и у российских сервисов: водитель может выбрать точку (например «домой»), и заказы подбираются плюс-минус по пути к ней.
Подобрать заказ по пути в точку сложнее, чем просто заказ. Пришлось пойти на некоторые хитрости:
🚀 «Фора» по времени прибытия на заказ. Даже если водитель, использующий фильтр, прибудет на заказ позднее (на 20-90 секунд), чем это мог бы сделать другой водитель поблизости, заказ отдается ему.
👩🚒 Несгораемые попытки выставить фильтр. Пока по факту поездка в нужном направлении не совершена, можно снимать и заново ставить фильтр и искать поездки бесконечно.
Фича запустилась и получила массу позитивного отклика в первый же день. На 15й день:
✅ больше половины водителей выставляли фильтр ежедневно, что превосходило все ожидания.
📊 вероятность успешной поездки подросла на 6%, тк водители больше не отменяли поездку, когда она была не в том направлении
📈 чуть подросло время ожидания пассажиров, но негатива от пользователей не было.
Хорошо, что успех каждого изменения June измеряет не только через 2 недели, но и долгосрочно. На 30-й день выросло кол-во отмен поездок пассажирами и начался отток.
С помощью пирамиды метрик была быстро обнаружена причина:
💁♀️ «I expected a shorter wait time», жаловались пассажиры.
Раньше ⌛️ориентировочное время ожидания машины до выбора водителя и ⏱ время ожидания конкретного водителя после его выбора практически совпадало, хотя и рассчитывалось разными алгоритмами.
Но теперь они перестали совпадать, особенно в пиковые часы. Стали смотреть, что происходит в пиковое время, когда проблемы были максимальными:
➡️ большинство пассажиров едет на работу в центр, что логично
⬅️ а вот водители хотят ехать в аэропорты в это же время, и туда и выставляют фильтр, причем в некоторых аэропортах назначения June даже не работает.
Действовать нужно было срочно.
🚫 Команда полностью вырубила фильтр в часы пик, хоть это и гарантировало негатив со стороны водителей.
⚠️ Также были внесены ограничения на выставление фильтра, и теперь нельзя было поехать в какую угодно точку.
Жесткие меры принесли результаты - отток остановился. Однако потребовалось немало денег как на качественную коммуникацию с водителями, чтобы снизить негатив из-за отключения фичи, так и на возврат пассажиров, которые отказались от сервиса из-за этого негатива.
Какие выводы сделали в June?
💹 не забывать смотреть влияние новой фичи как на кратком, так и на более длительном промежутке времени
🔺держать в тонусе иерархию метрик: именно она позволила быстро добраться до первопричин проблемы.
Источник, 15 минут без вопросов: tgclick.click/rPzZdfsp
А у вас когда-нибудь были такие «коварные» запуски?
#запуск_продукта #growth #карантин_с_пользой
Как рос сервис чекбэк в ВК
ВК — это 97 млн активных пользователей. Они генерят 10 млрд сообщ, 20 млн публикаций и 1 млрд👍 в день.
С другой стороны, есть рынок скидок и акций ecomm. ~80% товаров продаются со скидкой, бюджет в год 500+ млрд.
Скидок так много, что люди перестают обращать на них внимание.
Сервис чекбэк призван это изменить. Идея:
😳смотри акции -> 💵 покупай товары -> 🧾 сканируй чек -> 🤑получай кэшбек.
Проблема запуска, как у любого маркетплейса: как завести туда и рекламодателей, и пользователей. Решение в трех частях ниже.
🍇Привлечение пользователей
Первая акция оплачивалась из бюджета ВК. За первый скан чека с хлебом (любым), давали 15 рублей кешбека.
Это привлекло первую аудиторию и внимание: 500+ статей, написанных пользователями, до сих пор приводят людей в сервис.
Вторая акция была несравнима с первой по выгоде для пользователей: по 1 рублю за чек с популярным брендом. Затраты сильно меньше, результат аналогичен. Пользователи, пусть и не получали большой выгоды, участвовали в акции по фану.
Важный источник пользователей — реферальная программа. За первый кешбек приведенного дают 10 рублей, поэтому люди активно пользуются реферальными ссылками в своих постах, обучающих видео на ютубе и так далее. Около 15% пользователей сервиса пришли по реферальной программе.
🍉Удержание пользователей
Да, люди хорошо приходили, но retention первого дня в 3.5% не радовал. Что делали?
Придумали за сканирование любого чека давать чекбиты, специальную внутреннюю валюту.
🔹Retention2d 3.5% -> 12%,
🔹Плато Retention x3 до 7.5%
🔹Сканированных чеков х3
🔹Кешбеков +10%
Стали раздавать бесплатные стикерпаки за действия в сервисе
🔸количество чеков х2
🔸кешбеков +15%
🔸пользователей +15%
Каждые 2 недели рассылыют пуши с акциями
🔹количество чеков +30%
🔹ctr пушей 10-20%
Привлечение рекламодателей
Для бренда кешбэк значительно интереснее скидок:
▪️знает пользователя и подбирает для него акции исходя из истории покупок
▪️поощряет регулярные покупки
▪️мотивирует не только деньгами (а теми же стикерпаками)
Кроме этого, стикеры стали использовать для повышения знакомства с брендом. Реальный пример:
▫️до старта акции охват по бренду 17%
▫️в период проведения акции >34%
▫️после завершения акции охват >25%
Как результат, ребята вышли на 100+ акций в каталоге и >2млн MAU на сегодняшний день 🔥
Видео, 20 минут с вопросами: https://www.youtube.com/watch?v=75b7t32GN1I
Как рос сервис чекбэк в ВК
ВК — это 97 млн активных пользователей. Они генерят 10 млрд сообщ, 20 млн публикаций и 1 млрд👍 в день.
С другой стороны, есть рынок скидок и акций ecomm. ~80% товаров продаются со скидкой, бюджет в год 500+ млрд.
Скидок так много, что люди перестают обращать на них внимание.
Сервис чекбэк призван это изменить. Идея:
😳смотри акции -> 💵 покупай товары -> 🧾 сканируй чек -> 🤑получай кэшбек.
Проблема запуска, как у любого маркетплейса: как завести туда и рекламодателей, и пользователей. Решение в трех частях ниже.
🍇Привлечение пользователей
Первая акция оплачивалась из бюджета ВК. За первый скан чека с хлебом (любым), давали 15 рублей кешбека.
Это привлекло первую аудиторию и внимание: 500+ статей, написанных пользователями, до сих пор приводят людей в сервис.
Вторая акция была несравнима с первой по выгоде для пользователей: по 1 рублю за чек с популярным брендом. Затраты сильно меньше, результат аналогичен. Пользователи, пусть и не получали большой выгоды, участвовали в акции по фану.
Важный источник пользователей — реферальная программа. За первый кешбек приведенного дают 10 рублей, поэтому люди активно пользуются реферальными ссылками в своих постах, обучающих видео на ютубе и так далее. Около 15% пользователей сервиса пришли по реферальной программе.
🍉Удержание пользователей
Да, люди хорошо приходили, но retention первого дня в 3.5% не радовал. Что делали?
Придумали за сканирование любого чека давать чекбиты, специальную внутреннюю валюту.
🔹Retention2d 3.5% -> 12%,
🔹Плато Retention x3 до 7.5%
🔹Сканированных чеков х3
🔹Кешбеков +10%
Стали раздавать бесплатные стикерпаки за действия в сервисе
🔸количество чеков х2
🔸кешбеков +15%
🔸пользователей +15%
Каждые 2 недели рассылыют пуши с акциями
🔹количество чеков +30%
🔹ctr пушей 10-20%
Привлечение рекламодателей
Для бренда кешбэк значительно интереснее скидок:
▪️знает пользователя и подбирает для него акции исходя из истории покупок
▪️поощряет регулярные покупки
▪️мотивирует не только деньгами (а теми же стикерпаками)
Кроме этого, стикеры стали использовать для повышения знакомства с брендом. Реальный пример:
▫️до старта акции охват по бренду 17%
▫️в период проведения акции >34%
▫️после завершения акции охват >25%
Как результат, ребята вышли на 100+ акций в каталоге и >2млн MAU на сегодняшний день 🔥
Видео, 20 минут с вопросами: https://www.youtube.com/watch?v=75b7t32GN1I
YouTube
Запуск и развитие сервиса Чекбэк во Вконтакте | Кирилл Шмарковский, VK
👍1
#запуск_продукта #mvp #монетизация #карантин_с_пользой
История о запуске Premium в Озоне.
Как-то в Озоне родилась гипотеза, что подписка поднимет частоту заказов, средний чек, кол-во товаров в заказе, до кучи еще и retention пользователей. Как проверяли?
🔎 Исследование рынка
Для начала посмотрели на крупный еком Европы и Азии, где такая подписка реализована. Сравнили:
🔸на какой срок покупается подписка (почти везде 12 месяцев),
🔸 на что распространяется бесплатная доставка (10 бесплатных доставок в месяц у Lazado, бесплатно от суммы заказа в $40 у Rakuten),
🔸 какие еще плюшки дает подписчикам (упрощенный возврат товаров и закрытые распродажи только для подписчиков).
💩 Первый супер-быстрый эксперимент выглядел так:
▫️ цена премиума — 1549 рублей за 6 месяцев
▫️ подарили подписку нескольким тысячам лояльным клиентам (которые этого даже не заметили)
▫️ бесплатная доставка работает при заказе на 2499
▫️ привилегии доставки только при предоплате заказа онлайн
В результате, подписка получилось такой дорогой и с такими неочевидными плюшками, что за первый месяц ее приобрели всего 380 (!) клиентов.
🛴 Второй эксперимент:
▫️ снизили цену: 999 рублей 6 месяцев, 1799 за 12 месяцев
▫️ сделали бесплатную доставку для покупок от 1 рубля
▫️ дали привилегии при любом способе оплаты
▫️ добавили скидки на некоторые товары для подписчиков премиум
Теперь уже 20к пользователей оформили подписку на 6 мес, и тренды покупок пользователей (частота и средний чек) оправдывали ожидания.
Но были и вопросы:
Как «бесшовно» удержать пользователей, когда 6 месяцев закончатся? Подписка была не рекуррентной.
Ну и 20к хорошо, но у нас база 30млн 🙂
🚲 Сервис рекуррентных платежей и триал-тариф:
▫️ та же стоимость доставки (999 рублей 6 месяцев, 1799 за 12 месяцев)
▫️ рекуррентная система продления
▫️ триал на 30 дней за 1 рубль, чтобы привлечь больше пользователей
▫️ добавили закрытые распродажи для подписчиков премиум
Поначалу триал работал хорошо. Всего 10% подписантов выключали автопродление в первый же день, на триал пришло много новых пользователей, а еще это была отличная возможность реактивировать старую базу новым УТП. На долю заказов с триалом премиума приходилось аж 26% от всех заказов Озона.
Но был нюанс (даже несколько):
🔻средний чек 1200, значительно ниже среднего чека Озон
🔻 конверсия второго месяца 33%
🔻 а еще много мелких заказов и просто огромная волна претензий в кол-центр по работе подписки
🛵 Вторая итерация триал-тарифа
Чтобы справиться с негативом и низким чеком, попробовали повысить стоимость триала до 99р. Это привело к тому, что:
▫️ доля заказов с триалом упала до 9%
▫️ средний чек вырос до 1708р
▫️ конверсия второго месяца выросла до 46%
▫️ немного, но не сильно, сократился рост мелких заказов и жалобы
🏎 И наконец запуск продукта с отказом от триала. Подписку сделали ежемесячным и получили:
🔸 доля заказов с подпиской 0.78% от всех
🔸 средний чек 1983р
🔸 конверсия второго месяца 55%
🔸 почти нет мелких заказов и претензий
Сейчас пользователи премиума — это 2% от DAU, приносящие 20-60% всей выручки, в зависимости от категории товара.
Они в 2.3 раза чаще обычных пользователей делают покупки, у них выше retention (86% против 60%) и ежемесячный ARPU (в 2 раза).
Что интересного мы с вами можем вынести из этой истории?
📈 дешевый триал привлекает много аудитории, но часто не той что вам нужна
📈 запуская продукт с небанальной финансовой составляющей, нужно не забыть об увеличении ресурса поддержки
Источник, 20 минут без вопросов: tgclick.click/YWuF7TLk
А вы у себя уже запустили подписку?
История о запуске Premium в Озоне.
Как-то в Озоне родилась гипотеза, что подписка поднимет частоту заказов, средний чек, кол-во товаров в заказе, до кучи еще и retention пользователей. Как проверяли?
🔎 Исследование рынка
Для начала посмотрели на крупный еком Европы и Азии, где такая подписка реализована. Сравнили:
🔸на какой срок покупается подписка (почти везде 12 месяцев),
🔸 на что распространяется бесплатная доставка (10 бесплатных доставок в месяц у Lazado, бесплатно от суммы заказа в $40 у Rakuten),
🔸 какие еще плюшки дает подписчикам (упрощенный возврат товаров и закрытые распродажи только для подписчиков).
💩 Первый супер-быстрый эксперимент выглядел так:
▫️ цена премиума — 1549 рублей за 6 месяцев
▫️ подарили подписку нескольким тысячам лояльным клиентам (которые этого даже не заметили)
▫️ бесплатная доставка работает при заказе на 2499
▫️ привилегии доставки только при предоплате заказа онлайн
В результате, подписка получилось такой дорогой и с такими неочевидными плюшками, что за первый месяц ее приобрели всего 380 (!) клиентов.
🛴 Второй эксперимент:
▫️ снизили цену: 999 рублей 6 месяцев, 1799 за 12 месяцев
▫️ сделали бесплатную доставку для покупок от 1 рубля
▫️ дали привилегии при любом способе оплаты
▫️ добавили скидки на некоторые товары для подписчиков премиум
Теперь уже 20к пользователей оформили подписку на 6 мес, и тренды покупок пользователей (частота и средний чек) оправдывали ожидания.
Но были и вопросы:
Как «бесшовно» удержать пользователей, когда 6 месяцев закончатся? Подписка была не рекуррентной.
Ну и 20к хорошо, но у нас база 30млн 🙂
🚲 Сервис рекуррентных платежей и триал-тариф:
▫️ та же стоимость доставки (999 рублей 6 месяцев, 1799 за 12 месяцев)
▫️ рекуррентная система продления
▫️ триал на 30 дней за 1 рубль, чтобы привлечь больше пользователей
▫️ добавили закрытые распродажи для подписчиков премиум
Поначалу триал работал хорошо. Всего 10% подписантов выключали автопродление в первый же день, на триал пришло много новых пользователей, а еще это была отличная возможность реактивировать старую базу новым УТП. На долю заказов с триалом премиума приходилось аж 26% от всех заказов Озона.
Но был нюанс (даже несколько):
🔻средний чек 1200, значительно ниже среднего чека Озон
🔻 конверсия второго месяца 33%
🔻 а еще много мелких заказов и просто огромная волна претензий в кол-центр по работе подписки
🛵 Вторая итерация триал-тарифа
Чтобы справиться с негативом и низким чеком, попробовали повысить стоимость триала до 99р. Это привело к тому, что:
▫️ доля заказов с триалом упала до 9%
▫️ средний чек вырос до 1708р
▫️ конверсия второго месяца выросла до 46%
▫️ немного, но не сильно, сократился рост мелких заказов и жалобы
🏎 И наконец запуск продукта с отказом от триала. Подписку сделали ежемесячным и получили:
🔸 доля заказов с подпиской 0.78% от всех
🔸 средний чек 1983р
🔸 конверсия второго месяца 55%
🔸 почти нет мелких заказов и претензий
Сейчас пользователи премиума — это 2% от DAU, приносящие 20-60% всей выручки, в зависимости от категории товара.
Они в 2.3 раза чаще обычных пользователей делают покупки, у них выше retention (86% против 60%) и ежемесячный ARPU (в 2 раза).
Что интересного мы с вами можем вынести из этой истории?
📈 дешевый триал привлекает много аудитории, но часто не той что вам нужна
📈 запуская продукт с небанальной финансовой составляющей, нужно не забыть об увеличении ресурса поддержки
Источник, 20 минут без вопросов: tgclick.click/YWuF7TLk
А вы у себя уже запустили подписку?
#запуск_продукта #growth #карантин_с_пользой
Как подняли долю онлайн в «Детском мире» с 3% до 20% за 3 года.
Детский мир — это 10 млн лояльных покупателей, 800 магазинов в 4 странах и крупнейшее IPO после кризиса.
Во всем мире только одна компания закупает больше детских товаров — Amazon.
В 2017 году доля онлайн была 3%. Приложения нет, мобильный сайт (65% траффика) ужасен.
Редизайн листинга товаров был бы эффективнее, а редизайн чекаута — сложнее.
Но, команда начала работу со сложног. Зачем:
🔹сразу вникли во все проблемы проекта
🔹подготовили ui-kit для почти всего проекта
Работа над корзиной дала 5% к чекауту. После сложного, проект пошел «по накатанной».
Всего редизайном вырастили конверсию на 20%.
Дальше — приложение. Выпустить полноценное быстро не получалось, ограничились просмотром акций и хранением карт лояльности.
Приложение быстро набрало 1млн скачиваний, рейтинг 1,5 балла и массу комментариев «В смысле нельзя купить?!».
И это было супер:
Карты лояльности в приложении экономили компании миллионы рублей на смс-коды ежемесячно = приложение тут же окупилось.
Этот запуск помог проложить дорогу следующей версии:
✔️ наладили процессы , нашли исполнителей
✔️получили первый фидбек от юзеров
✔️доказали ценность приложения руководству: «есть миллион скачиваний и низкий рейтинг, надо срочно исправлять».
Через год запустилось приложение с покупками. Пользователи обновились, рейтинг повысился и приложение заработало как новый канал продаж.
Как развивают приложение+сайт сейчас?
Топ-менеджеры раз в неделю по сценариям покупают онлайн:
🔸еще фидбек
🔸взгляд изнутри: «пакет пробили вторым чеком, но это у нас особая интеграция…» — обычно такую информацию вытащить непросто.
Сейчас совокупно доля онлайна в «Детском мире» — 20% и растет. В планах — маркетплейс, сервисы и новые продукты.
Выводы команды:
💪 Начинайте со сложного, тогда остальное будет еще проще
🍾 Чем раньше запускаетесь, тем лучше. Запускайтесь силами подрядчиков, чтобы понять надо ли расширять свою команду или нет
Привлекайте топ-менеджмент пользоваться продуктом.
Видео, 21 минута (дальше несколько рандомных советов для крупных компаний и вопросы): https://youtu.be/JSbxa6aZwxU
Как подняли долю онлайн в «Детском мире» с 3% до 20% за 3 года.
Детский мир — это 10 млн лояльных покупателей, 800 магазинов в 4 странах и крупнейшее IPO после кризиса.
Во всем мире только одна компания закупает больше детских товаров — Amazon.
В 2017 году доля онлайн была 3%. Приложения нет, мобильный сайт (65% траффика) ужасен.
Редизайн листинга товаров был бы эффективнее, а редизайн чекаута — сложнее.
Но, команда начала работу со сложног. Зачем:
🔹сразу вникли во все проблемы проекта
🔹подготовили ui-kit для почти всего проекта
Работа над корзиной дала 5% к чекауту. После сложного, проект пошел «по накатанной».
Всего редизайном вырастили конверсию на 20%.
Дальше — приложение. Выпустить полноценное быстро не получалось, ограничились просмотром акций и хранением карт лояльности.
Приложение быстро набрало 1млн скачиваний, рейтинг 1,5 балла и массу комментариев «В смысле нельзя купить?!».
И это было супер:
Карты лояльности в приложении экономили компании миллионы рублей на смс-коды ежемесячно = приложение тут же окупилось.
Этот запуск помог проложить дорогу следующей версии:
✔️ наладили процессы , нашли исполнителей
✔️получили первый фидбек от юзеров
✔️доказали ценность приложения руководству: «есть миллион скачиваний и низкий рейтинг, надо срочно исправлять».
Через год запустилось приложение с покупками. Пользователи обновились, рейтинг повысился и приложение заработало как новый канал продаж.
Как развивают приложение+сайт сейчас?
Топ-менеджеры раз в неделю по сценариям покупают онлайн:
🔸еще фидбек
🔸взгляд изнутри: «пакет пробили вторым чеком, но это у нас особая интеграция…» — обычно такую информацию вытащить непросто.
Сейчас совокупно доля онлайна в «Детском мире» — 20% и растет. В планах — маркетплейс, сервисы и новые продукты.
Выводы команды:
💪 Начинайте со сложного, тогда остальное будет еще проще
🍾 Чем раньше запускаетесь, тем лучше. Запускайтесь силами подрядчиков, чтобы понять надо ли расширять свою команду или нет
Привлекайте топ-менеджмент пользоваться продуктом.
Видео, 21 минута (дальше несколько рандомных советов для крупных компаний и вопросы): https://youtu.be/JSbxa6aZwxU
YouTube
С чего начать, чтобы поднять долю онлайна в бизнесе с 3% до 20%? | Микаэл Гелецян, Детский мир
#growth #личное_мнение #карантин_с_пользой
Как Ultimate Guitar «нелогично» повышали продажи.
UG — это 250 млн пользователей в год по всему миру. Экспертиза большая, и какую-то часть ее решили оформить в виде «правил абсурда» (видео, 16 минут.). Если вы этот доклад видели, наверняка думали, как этот абсурд объяснить. Вот мой вариант, сравним?
Правило №1:
👉Если не рассказывать пользователю о ценности продукта, то покупать будут больше.
Чем больше аргументов вы приводите в защиту ценности своего продукта, тем меньше ценности в каждом из аргументов. Самый главный аргумент, который работает у Ultimate Guitar — что это «самый простой способ изучать песни».
💢 Парадокс? Вроде бы, чем продукт больше аргументов ценности имеет, тем он должен быть ценнее.
✅ Мое объяснение:
Рассказ о продукте и его ценности — интерфейс, которым вы укладываете ценность в голове пользователя. Любой дизайнер знает о магическом правиле 7+-2 и других, которые заставляют человека избегать задачи (купить или не купить?), если нужно много думать.
Мы облегчаем интерфейсы, не вытаскиваем наружу все кнопки, убираем лишние функции, чтобы не запутать пользователя. Так почему нас удивляет результат, когда то же самое делаем с текстом?
Правило №2 (и 3, там почти то же самое):
👉Если не показывать продукт и убрать описание функций/особенностей продукта, то покупать будут больше.
68% покупок UG в мобильнои приложении совершаются в онбординге — когда пользователь еще не видел продукта. Там продукт задает пользователю вопросы: «Какой у вас инструмент?» «Как долго вы на нем играете?» и так далее.
💢 Парадокс? Про продукт не рассказали и не показали, а люди его покупают.
✅ Мое объяснение:
🔹Во-первых, профессиональные продажники знают, что задавать вопросы о бизнесе клиента вместо нахваливания своего продукта — лучший способ продать свой товар. (см. технику СПИН-продаж).
🔹А во-вторых, вспоминаем основные постулаты JTBD. Нам нафиг не нужны в продукте функции, мы нанимаем продукт, чтобы он помог нам «переместиться из точки А в точку Б».
У UG — из состояния «не умею играть на гитаре» (точка А) в состояние «отлично играю 30 песен»(точка Б).
И продукт, который интересуется моей точкой А, конечно же вызывает у меня больше доверия (пусть и не всегда оправданно, например у UG никакой персонализации по итогам этих вопросов не происходит).
Правило №4:
👉Если потребовать с пользователя более крупный платеж, то его вовлеченность будет больше.
Пользователи Ultimate Guitar, которые купили готовой, а не месячный план, имеют выше Retention и вовлеченность в продукт.
💢 Парадокс?
✅ Мое объяснение:
🔹 Повышаем барьер входа для людей с менее сформулированной потребностью, оставляя более мотивированных. Если вы не уверены, хотите ли всерьез играть на гитаре, сумму месячной подписки вам не жалко потерять. НО врядли отдадите несколько тысяч за годовую подписку с порога.
🔹 Мы больше ценим то, что больше стОит. Доказано экспериментами, например этим: добровольцам давали вино одинаковой ценовой категории, но одно из них объявляли более дорогим, и фиксировали более мощный сигнал от рецепторов удовольствия
PS UG большие молодцы, всегда что-то интересное подкидывают. Но мне уютнее, когда я понимаю первопричины «нелогичного» поведения пользователей и делаю более информированные решения.
PPS Как вам такой разбор?
Накопилось несколько докладов, которые вроде как рассказывают что-то интересное, но с какими-то вещами я несогласна. Могу их так иногда разбирать, если будет много «за».
🔥 Даешь больше прожарки
🚫 Лучше обычный контент
Как Ultimate Guitar «нелогично» повышали продажи.
UG — это 250 млн пользователей в год по всему миру. Экспертиза большая, и какую-то часть ее решили оформить в виде «правил абсурда» (видео, 16 минут.). Если вы этот доклад видели, наверняка думали, как этот абсурд объяснить. Вот мой вариант, сравним?
Правило №1:
👉Если не рассказывать пользователю о ценности продукта, то покупать будут больше.
Чем больше аргументов вы приводите в защиту ценности своего продукта, тем меньше ценности в каждом из аргументов. Самый главный аргумент, который работает у Ultimate Guitar — что это «самый простой способ изучать песни».
💢 Парадокс? Вроде бы, чем продукт больше аргументов ценности имеет, тем он должен быть ценнее.
✅ Мое объяснение:
Рассказ о продукте и его ценности — интерфейс, которым вы укладываете ценность в голове пользователя. Любой дизайнер знает о магическом правиле 7+-2 и других, которые заставляют человека избегать задачи (купить или не купить?), если нужно много думать.
Мы облегчаем интерфейсы, не вытаскиваем наружу все кнопки, убираем лишние функции, чтобы не запутать пользователя. Так почему нас удивляет результат, когда то же самое делаем с текстом?
Правило №2 (и 3, там почти то же самое):
👉Если не показывать продукт и убрать описание функций/особенностей продукта, то покупать будут больше.
68% покупок UG в мобильнои приложении совершаются в онбординге — когда пользователь еще не видел продукта. Там продукт задает пользователю вопросы: «Какой у вас инструмент?» «Как долго вы на нем играете?» и так далее.
💢 Парадокс? Про продукт не рассказали и не показали, а люди его покупают.
✅ Мое объяснение:
🔹Во-первых, профессиональные продажники знают, что задавать вопросы о бизнесе клиента вместо нахваливания своего продукта — лучший способ продать свой товар. (см. технику СПИН-продаж).
🔹А во-вторых, вспоминаем основные постулаты JTBD. Нам нафиг не нужны в продукте функции, мы нанимаем продукт, чтобы он помог нам «переместиться из точки А в точку Б».
У UG — из состояния «не умею играть на гитаре» (точка А) в состояние «отлично играю 30 песен»(точка Б).
И продукт, который интересуется моей точкой А, конечно же вызывает у меня больше доверия (пусть и не всегда оправданно, например у UG никакой персонализации по итогам этих вопросов не происходит).
Правило №4:
👉Если потребовать с пользователя более крупный платеж, то его вовлеченность будет больше.
Пользователи Ultimate Guitar, которые купили готовой, а не месячный план, имеют выше Retention и вовлеченность в продукт.
💢 Парадокс?
✅ Мое объяснение:
🔹 Повышаем барьер входа для людей с менее сформулированной потребностью, оставляя более мотивированных. Если вы не уверены, хотите ли всерьез играть на гитаре, сумму месячной подписки вам не жалко потерять. НО врядли отдадите несколько тысяч за годовую подписку с порога.
🔹 Мы больше ценим то, что больше стОит. Доказано экспериментами, например этим: добровольцам давали вино одинаковой ценовой категории, но одно из них объявляли более дорогим, и фиксировали более мощный сигнал от рецепторов удовольствия
PS UG большие молодцы, всегда что-то интересное подкидывают. Но мне уютнее, когда я понимаю первопричины «нелогичного» поведения пользователей и делаю более информированные решения.
PPS Как вам такой разбор?
Накопилось несколько докладов, которые вроде как рассказывают что-то интересное, но с какими-то вещами я несогласна. Могу их так иногда разбирать, если будет много «за».
🔥 Даешь больше прожарки
🚫 Лучше обычный контент
#развитие_продукта #fail #english
2-летняя борьба за повышение retention.
MagicLabs создает дейтинговые приложения (Badoo и другие).
Миссия компании — We build relationships.
Успех бизнеса в компании — рост трех метрик: Revenue, Profit и MAU.
Цель — рост MAU. Acquiring/ Re-engagement работают хорошо, значит растим Retention в 4 фазы:
👶 Early aha-moments
Начало воронки: Установка —> создание профиля —> добавление фото —> поиск матча. Какие есть барьеры?
🔹Retention выше, если >1 фото в профиль. Стали активнее просить больше фото — Retention вырос.
🔹Retention выше, если есть матч в первые 24 часа. Улучшили онбординг (активнее просим информацию для матча) и алгоритм (чтоб чаще матчил новых). Day-1 Retention подрос, чуть сдвинулось MAU.
Итог: Day-1 Retention подрос, MAU — незначительно. Вывод команды: Retention is a key KPI for us! It is the goal!
👦First Week
Пошли дальше по новым:
🔸Больше заполнен профайл — больше Retention -> улучшили флоу заполнения профиля
🔸Сегменты пользователей: одни получали 10+ матчей за 7 дней, другие — 0! -> оптимизировали алгоритм, чтобы больше юзеров получали матч в 1-ю неделю
🔸Изучили набор коммуникаций, чтобы пользователь прожил первую неделю -> настроили крутые CRM-цепочки
Итог: аналогичен, плюс вопросы инвесторов об увеличивающейся разнице между Day-1 и Longterm Retention
🧑Expancion
Юзер вложил время, заполнил свой профиль, и теперь ждет ценность (в виде свиданий).
👉Гипотеза — если пользователь получит эту ценность, то останется в приложении.
⚠️Дейтинг-приложение не может знать, прошло ли свидание. Создали прокси-метрику: «хорошие чаты» (более 10-ти сообщений между пользователями вскоре после матча).
❓Как увеличить число «хороших чатов» для пользователя? Добавили эмодзи, видео, музыку, гифки — послать для начала разговора. Успех, число «хороших чатов» на пользователя росло.
❗️Кстати, настроить алгоритм матчинга, чтобы он увеличивал шанс матча с «хорошим чатом», не удалось. Общаться или нет после матча — это уже к самим пользователям.
Итог: mau+, Day-1 и Day-7 Retention подрос, MAU тоже, Longterm Retention наконец-то немного меняется.
👨👨👦👦👩👩👦👦Forgotten Masses
Внезапно, новые юзеры — малая часть всех юзеров. Старые ведь тоже уходили. После 12+ лет активности — а команда и знать не знала, почему.
И не все так просто с Retention в дейтинг-сервисе. 5+ млн ежегодно уходили, потому что… наконец-то вступали в отношения. Растить Retention этих пользователей шло бы в разрез с миссией компании ‘We build relationships’.
Так нашли ‘Good Churn’ в отличие от ‘Bad Churn’ (уход пользователей из-за ненадежности хранения данных, высокой цены или активности конкурентов).
Приятно, когда продукт делает свою работу. Однако, продуктовой команде предстоял серьезный разговор со стейкхолдерами, которых почти 2 года убеждали, что Retention is the key. И новый «подход к снаряду» — цели растить MAU— но так в общем-то всегда и происходит.
Источник: Apple podcast, 25 минут, английский язык
2-летняя борьба за повышение retention.
MagicLabs создает дейтинговые приложения (Badoo и другие).
Миссия компании — We build relationships.
Успех бизнеса в компании — рост трех метрик: Revenue, Profit и MAU.
Цель — рост MAU. Acquiring/ Re-engagement работают хорошо, значит растим Retention в 4 фазы:
👶 Early aha-moments
Начало воронки: Установка —> создание профиля —> добавление фото —> поиск матча. Какие есть барьеры?
🔹Retention выше, если >1 фото в профиль. Стали активнее просить больше фото — Retention вырос.
🔹Retention выше, если есть матч в первые 24 часа. Улучшили онбординг (активнее просим информацию для матча) и алгоритм (чтоб чаще матчил новых). Day-1 Retention подрос, чуть сдвинулось MAU.
Итог: Day-1 Retention подрос, MAU — незначительно. Вывод команды: Retention is a key KPI for us! It is the goal!
👦First Week
Пошли дальше по новым:
🔸Больше заполнен профайл — больше Retention -> улучшили флоу заполнения профиля
🔸Сегменты пользователей: одни получали 10+ матчей за 7 дней, другие — 0! -> оптимизировали алгоритм, чтобы больше юзеров получали матч в 1-ю неделю
🔸Изучили набор коммуникаций, чтобы пользователь прожил первую неделю -> настроили крутые CRM-цепочки
Итог: аналогичен, плюс вопросы инвесторов об увеличивающейся разнице между Day-1 и Longterm Retention
🧑Expancion
Юзер вложил время, заполнил свой профиль, и теперь ждет ценность (в виде свиданий).
👉Гипотеза — если пользователь получит эту ценность, то останется в приложении.
⚠️Дейтинг-приложение не может знать, прошло ли свидание. Создали прокси-метрику: «хорошие чаты» (более 10-ти сообщений между пользователями вскоре после матча).
❓Как увеличить число «хороших чатов» для пользователя? Добавили эмодзи, видео, музыку, гифки — послать для начала разговора. Успех, число «хороших чатов» на пользователя росло.
❗️Кстати, настроить алгоритм матчинга, чтобы он увеличивал шанс матча с «хорошим чатом», не удалось. Общаться или нет после матча — это уже к самим пользователям.
Итог: mau+, Day-1 и Day-7 Retention подрос, MAU тоже, Longterm Retention наконец-то немного меняется.
👨👨👦👦👩👩👦👦Forgotten Masses
Внезапно, новые юзеры — малая часть всех юзеров. Старые ведь тоже уходили. После 12+ лет активности — а команда и знать не знала, почему.
И не все так просто с Retention в дейтинг-сервисе. 5+ млн ежегодно уходили, потому что… наконец-то вступали в отношения. Растить Retention этих пользователей шло бы в разрез с миссией компании ‘We build relationships’.
Так нашли ‘Good Churn’ в отличие от ‘Bad Churn’ (уход пользователей из-за ненадежности хранения данных, высокой цены или активности конкурентов).
Приятно, когда продукт делает свою работу. Однако, продуктовой команде предстоял серьезный разговор со стейкхолдерами, которых почти 2 года убеждали, что Retention is the key. И новый «подход к снаряду» — цели растить MAU— но так в общем-то всегда и происходит.
Источник: Apple podcast, 25 минут, английский язык
Apple Podcasts
Good Churn vs Bad Churn by MagicLab VP of Product
Podcast Episode · The Product Podcast · 03/12/2020 · 25m
Симулятор жизненных ситуаций.jpg
39.3 KB
#личное #запуск_продукта
Недавно я перестала работать по найму, чтобы развивать свои проекты.
Мы с мужем 6+ лет занимаемся исследованием переговоров. Ведем клуб переговоров для продактов, читаем авторские курсы компаниям и в НИУ ВШЭ.
Навыки для конкретных профессий устаревают быстро, навыки для развития личности не устаревают совсем.
Мы изучили 2000++ кейсов и на их основе разработали симулятор. В нем вы в игровой форме проживете множество ситуаций, научитесь разрешать рабочие и бытовые конфликты, противодействовать манипуляциям, отстаивать собственные границы и управлять переговорами.
Для моих подписчиков будет действовать промокод normalno_delaj на 3 тысячи рублей (стоимость курса —15 000). Это ранний доступ: блоки будут добавляться, а доплачивать ничего не придется.
У симулятора есть бесплатная глава, в которой вы познакомитесь с героями и поймете, насколько комфортен для вас такой формат.
Промокод действует до 31.05 — дальше цены будут повышаться.
Ссылка: tgclick.click/kR6bRkyi
Недавно я перестала работать по найму, чтобы развивать свои проекты.
Мы с мужем 6+ лет занимаемся исследованием переговоров. Ведем клуб переговоров для продактов, читаем авторские курсы компаниям и в НИУ ВШЭ.
Навыки для конкретных профессий устаревают быстро, навыки для развития личности не устаревают совсем.
Мы изучили 2000++ кейсов и на их основе разработали симулятор. В нем вы в игровой форме проживете множество ситуаций, научитесь разрешать рабочие и бытовые конфликты, противодействовать манипуляциям, отстаивать собственные границы и управлять переговорами.
Для моих подписчиков будет действовать промокод normalno_delaj на 3 тысячи рублей (стоимость курса —15 000). Это ранний доступ: блоки будут добавляться, а доплачивать ничего не придется.
У симулятора есть бесплатная глава, в которой вы познакомитесь с героями и поймете, насколько комфортен для вас такой формат.
Промокод действует до 31.05 — дальше цены будут повышаться.
Ссылка: tgclick.click/kR6bRkyi
#развитие_продукта #фейл
Как в Onesoil чинили фичу, которая не сломана.
Onesoil — бесплатная платформа для точного земледелия. Фермеры смотрят в системе за своими полями и могут оперативно реагировать на изменения. Смотрят они раз в 2-3 дня, следят за тем, чтобы не появилось вредителей, нужно ли добавить удобрение и так далее.
Каждые 3-5 дней с 9 до 11 утра спутник летает над полями и фотографирует изменения, которые и попадают в платформу.
💢Пользователям стало казаться, что обновление фото не работает. В поддержку, в сторы (google store, app store) стали писать: «У других снимки обновляются, а у нас — нет!»
Возникли 2 гипотезы:
⚠️что-то поломалось в продукте (не показываем снимки, которые у нас есть)
⚠️что-то с восприятием фичи (работает, но пользователям непонятно как)
Проверили продукт — все работает. Снимки не обновлялись только из-за пасмурная погоды: облака не дают проанализировать состояние полей.
🔹Рассказали в рассылке/саппорте, что информация по полям не обновляется, когда пасмурно.
➡️ Запросов уменьшилось, но незначительно.
🔹Сделали в продукте иконку, которая предупреждала: из-за облачности нет новых снимков.
➡️ Выдохнули: 0 писем в саппорт про облака.
💢Прошел месяц, и пользователи снова начали писать с жалобами: «Вчера было солнечно, а снимков все еще нет!».
Оказалось, что пользователи переоценивают то, как часто спутник фотографирует поле. Жаловались, что при солнечной погоде нет снимков, даже если солнечная погода была вечером на 1 час, и спутник ее конечно же не застал.
Пользователи не очень подкованы технически и в общем-то и не должны разбираться во всех деталях. Поэтому сейчас OneSoil работает в следующих направлениях:
🔹с помощью алгоритмов пытаются уменьшить влияние облаков и разобраться в снимке, даже если была некоторая облачность
🔹пробуют выйти на поставщиков других снимков — ведь спутник не принадлежит OneSoil, и они не могут запускать его летать чаще.
Эта история дала неожиданное знание о пользователях приложения. Если раньше в команде считали, что это — приложение для фермеров, то во время активного общения с недовольными пользователями о необновляющихся снимках они нашли новые группы пользователей:
💰кладоискатели пользуются снимками, чтоб проверить, можно ли поехать в поле искать клад
📷фотографы проверяют где есть красивые фотогеничные растения
✈️пилотам частных самолетов важно, какие поля в зоне полета, смогут ли они совершить посадку или поле уже распахано.
🐝пчеловодам важно знать, какие культуры где растут, чтобы поставить свои ульи рядом.
С одной стороны, это интересные потенциальные группы пользователей. С другой, не всегда их цели совпадают с целями основной аудитории: фермеры не рады кладоискателям и садящимся самолетам на их полях.
Поэтому сейчас команда только думает над тем, что интересного можно сделать для этих групп, и скорее всего это будут отдельные и новые продукты.
Источник, видео 15 минут: https://www.youtube.com/watch?v=p3A20H6cwJc
Как в Onesoil чинили фичу, которая не сломана.
Onesoil — бесплатная платформа для точного земледелия. Фермеры смотрят в системе за своими полями и могут оперативно реагировать на изменения. Смотрят они раз в 2-3 дня, следят за тем, чтобы не появилось вредителей, нужно ли добавить удобрение и так далее.
Каждые 3-5 дней с 9 до 11 утра спутник летает над полями и фотографирует изменения, которые и попадают в платформу.
💢Пользователям стало казаться, что обновление фото не работает. В поддержку, в сторы (google store, app store) стали писать: «У других снимки обновляются, а у нас — нет!»
Возникли 2 гипотезы:
⚠️что-то поломалось в продукте (не показываем снимки, которые у нас есть)
⚠️что-то с восприятием фичи (работает, но пользователям непонятно как)
Проверили продукт — все работает. Снимки не обновлялись только из-за пасмурная погоды: облака не дают проанализировать состояние полей.
🔹Рассказали в рассылке/саппорте, что информация по полям не обновляется, когда пасмурно.
➡️ Запросов уменьшилось, но незначительно.
🔹Сделали в продукте иконку, которая предупреждала: из-за облачности нет новых снимков.
➡️ Выдохнули: 0 писем в саппорт про облака.
💢Прошел месяц, и пользователи снова начали писать с жалобами: «Вчера было солнечно, а снимков все еще нет!».
Оказалось, что пользователи переоценивают то, как часто спутник фотографирует поле. Жаловались, что при солнечной погоде нет снимков, даже если солнечная погода была вечером на 1 час, и спутник ее конечно же не застал.
Пользователи не очень подкованы технически и в общем-то и не должны разбираться во всех деталях. Поэтому сейчас OneSoil работает в следующих направлениях:
🔹с помощью алгоритмов пытаются уменьшить влияние облаков и разобраться в снимке, даже если была некоторая облачность
🔹пробуют выйти на поставщиков других снимков — ведь спутник не принадлежит OneSoil, и они не могут запускать его летать чаще.
Эта история дала неожиданное знание о пользователях приложения. Если раньше в команде считали, что это — приложение для фермеров, то во время активного общения с недовольными пользователями о необновляющихся снимках они нашли новые группы пользователей:
💰кладоискатели пользуются снимками, чтоб проверить, можно ли поехать в поле искать клад
📷фотографы проверяют где есть красивые фотогеничные растения
✈️пилотам частных самолетов важно, какие поля в зоне полета, смогут ли они совершить посадку или поле уже распахано.
🐝пчеловодам важно знать, какие культуры где растут, чтобы поставить свои ульи рядом.
С одной стороны, это интересные потенциальные группы пользователей. С другой, не всегда их цели совпадают с целями основной аудитории: фермеры не рады кладоискателям и садящимся самолетам на их полях.
Поэтому сейчас команда только думает над тем, что интересного можно сделать для этих групп, и скорее всего это будут отдельные и новые продукты.
Источник, видео 15 минут: https://www.youtube.com/watch?v=p3A20H6cwJc
YouTube
Что делать, если пользователи думают что фича не работает (но это не так) | Вера Артамонова, OneSoil
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
#запуск_продукта #карантин_с_пользой #маркетинг
Как запускали продукт для приоритизации беклога Ducalis.
Раньше компания создавала продукты для ивент-индустрии. В Jira был бесконечный список идей, а взгляд на то, что важно, у каждой команды был свой.
Пробовали разные инструменты для приоритизации, в итоге остановились на гибриде критериев RICE и AARRR, где каждому назначили свой коэффициент веса.
Сначала быстро сделали связку Google Таблиц, Automate.io и Jira Cloud. Это проработало пару месяцев, после чего развалилось: Google таблица заросла старыми задачами, появились ошибки синхронизации, понимать контекст задачи и синхронизироваться стало сложно.
Разработчики предложили написать свое решение. Его делали в свободное время, и через пару месяцев появилась первая версия, с самым важным (ни на что другое ресурса не было):
быстрый интерфейс, удобные уведомления в Slack, контекст задачи, нужные подсказки про критерии и формулы. Продукт идеально решал внутреннюю проблему.
На выставление оценок стало уходить по 15 минут в неделю, а беклог стали разбирать каждую неделю.
Когда ивент-индустрия впала в кому из-за коронавируса, пришла мысль:
«подать Дукалиса, как инструмент для удаленных команд».
Написали статью и проверить, будет ли хотя бы 5 емейлов — тогда можно уделить больше внимания продукту и его продвигать.
Собрали лендинг. С Google формой для регистрации, так как авторизации для внешнего мира в сервисе еще не было. Сделали статью на Медиуме, в Фейсбуке, на vc.ru.
За первую неделю пришло 160 заявок от компаний, заинтересованных в продукте, десятки восторженных отзывов. Продукт начали рекомендовать друг другу проджект/продакт менеджеры и scrum-мастера, появилось несколько публикаций в agile-телеграмм каналах.
Внезапно компания перешла из предсмертного состояния в фазу супер активного роста.
Главные задачи сейчас:
👂слушать истории и боли клиентов по приоритизации задач -> глубоко понять клиентов, выделить правильные сегменты рынка.
🍒выбрать перспективные сегменты, решить, что можно для них сделать, сколько клиенты готовы платить.
🔎подробнее изучать корпоративный сегмент, дорабатывать безопасность, контроль доступов, шифрование и т.п.
И держать в фокусе факторы, которые выработали после опыта решения задач в Google таблицах, ведь они важны для многих команд:
⚡️Скорость: Jira очень медленная, и это добавочная ценность.
💫 Retention: сейчас уведомления только в Slack, при этом это важный способ возвращения пользователей.
👨👩👧 Collaboration: ключевая задача инструмента — дать общую картину всей команде, синхронизироваться, запустить важные дискуссии в правильный момент (до начала разработки).
💁♀️Self-Service: сделать интуитивно понятный интерфейс, дописать справку, подсказать как и что лучше настроить, какие критерии выбрать.
🧐 А вы думали выйти на рынок с внутренним продуктом?
Статья, 25-30 минут чтения: https://gopractice.ru/backlog-prioritisation-ducalis/
Как запускали продукт для приоритизации беклога Ducalis.
Раньше компания создавала продукты для ивент-индустрии. В Jira был бесконечный список идей, а взгляд на то, что важно, у каждой команды был свой.
Пробовали разные инструменты для приоритизации, в итоге остановились на гибриде критериев RICE и AARRR, где каждому назначили свой коэффициент веса.
Сначала быстро сделали связку Google Таблиц, Automate.io и Jira Cloud. Это проработало пару месяцев, после чего развалилось: Google таблица заросла старыми задачами, появились ошибки синхронизации, понимать контекст задачи и синхронизироваться стало сложно.
Разработчики предложили написать свое решение. Его делали в свободное время, и через пару месяцев появилась первая версия, с самым важным (ни на что другое ресурса не было):
быстрый интерфейс, удобные уведомления в Slack, контекст задачи, нужные подсказки про критерии и формулы. Продукт идеально решал внутреннюю проблему.
На выставление оценок стало уходить по 15 минут в неделю, а беклог стали разбирать каждую неделю.
Когда ивент-индустрия впала в кому из-за коронавируса, пришла мысль:
«подать Дукалиса, как инструмент для удаленных команд».
Написали статью и проверить, будет ли хотя бы 5 емейлов — тогда можно уделить больше внимания продукту и его продвигать.
Собрали лендинг. С Google формой для регистрации, так как авторизации для внешнего мира в сервисе еще не было. Сделали статью на Медиуме, в Фейсбуке, на vc.ru.
За первую неделю пришло 160 заявок от компаний, заинтересованных в продукте, десятки восторженных отзывов. Продукт начали рекомендовать друг другу проджект/продакт менеджеры и scrum-мастера, появилось несколько публикаций в agile-телеграмм каналах.
Внезапно компания перешла из предсмертного состояния в фазу супер активного роста.
Главные задачи сейчас:
👂слушать истории и боли клиентов по приоритизации задач -> глубоко понять клиентов, выделить правильные сегменты рынка.
🍒выбрать перспективные сегменты, решить, что можно для них сделать, сколько клиенты готовы платить.
🔎подробнее изучать корпоративный сегмент, дорабатывать безопасность, контроль доступов, шифрование и т.п.
И держать в фокусе факторы, которые выработали после опыта решения задач в Google таблицах, ведь они важны для многих команд:
⚡️Скорость: Jira очень медленная, и это добавочная ценность.
💫 Retention: сейчас уведомления только в Slack, при этом это важный способ возвращения пользователей.
👨👩👧 Collaboration: ключевая задача инструмента — дать общую картину всей команде, синхронизироваться, запустить важные дискуссии в правильный момент (до начала разработки).
💁♀️Self-Service: сделать интуитивно понятный интерфейс, дописать справку, подсказать как и что лучше настроить, какие критерии выбрать.
🧐 А вы думали выйти на рынок с внутренним продуктом?
Статья, 25-30 минут чтения: https://gopractice.ru/backlog-prioritisation-ducalis/
The Intercom Blog
RICE: Simple prioritization for product managers
Prioritization is a challenge for any product manager. How do you decide what to work on first? Here is a simple scoring system to help prioritize well.
#процессы #команда
Как малоизвестной компании собрать сильную команду
YCLIENTS - это функциональная облачная CRM система для управления бизнесом сферы услуг. Малоизвестной компании удалось собрать сильную команду, с очень хорошим опытом работы в больших компаниях.
Ключ — в особенностях процесса найма, про которые пойдет речь.
📄 1. Составили «вкусное описание вакансии»
🔹Условия и ресурсы для интересной работы.
🔹Вдохновляющая миссия
— как продукт влияет на всю компанию целиком? какой вклад продакт в успех всей компании?
🔹Понятные формулировки
— без воды и хайповых слов
🔹Предельная открытость — чем больше подробностей работы, тем лучше
🙍♂️🙍♂️2. Лично пообщались с будущими сотрудниками.
Кандидатам пишет сам CPO. Они чувствует свою важность, и ему становится гораздо интереснее ответить на вакансию.
🎤3. Провели интервью с кандидатам.
🔸Этика прежде всего — относимся с уважением ко всем кандидатам
🔸Интервью должно быть ценным, даже если кандидат не подошел — даем рекомендации, что стоит улучшить
🔸Не упускаем сильного кандидата — выделяем много времени на интервью
🔸Даем кейсы, на которых и кандидату и нам очевидны его слабые стороны.
🔸Отказываем вежливо —
хорошие отказы создают сарафанное радио
🔸 Экономим время: убрали пропуска для прохода в офис, кандидат не сидит один в переговорке, CPO его там уже ждет.
🎨4. Порисовали на собеседовании
У кандидата на интервью стресс, и он плохо запоминает, как устроен ваш бизнес. Рисуем схемы — взаимосвязи с сотрудниками, чем именно будет заниматься кандидат в вашей компании и т.д.
Так кандидат запоминает все намного лучше и понимает, что в компании порядок.
🎯5. Выслали оффер.
У сильного кандидата много предложений от других компаний. Поэтому мы стараемся быстрее заинтересовать этого кандидата и выслать оффер. Иногда пропускаем даже этап тестового задания.
За 5 месяцев в команду собрали:
- Руководитель аналитики (Ozon, tutu)
- Аналитик (Rubbles)
- Руководитель дизайна (Яндекс, Авито, Anna Money, Альфа-Банк)
- 2 дизайнера (Яндекс, Сбербанк, Биглион)
- 3 продакта (Нетология, Habr, LinguaLeo, Мой Офис)
- Ux - исследователь (Яндекс)
Большинство сотрудников имеют опыт работы с компаниями мирового уровня.
Источник — видео, 20 минут: https://youtu.be/CGcWWGQ5_b0
А кто из вас готов пойти в неизвестную компанию из крупной, увидев такую вакансию?
👽 — готов попробовать неизвестное
🤖— не горю желанием
Как малоизвестной компании собрать сильную команду
YCLIENTS - это функциональная облачная CRM система для управления бизнесом сферы услуг. Малоизвестной компании удалось собрать сильную команду, с очень хорошим опытом работы в больших компаниях.
Ключ — в особенностях процесса найма, про которые пойдет речь.
📄 1. Составили «вкусное описание вакансии»
🔹Условия и ресурсы для интересной работы.
🔹Вдохновляющая миссия
— как продукт влияет на всю компанию целиком? какой вклад продакт в успех всей компании?
🔹Понятные формулировки
— без воды и хайповых слов
🔹Предельная открытость — чем больше подробностей работы, тем лучше
🙍♂️🙍♂️2. Лично пообщались с будущими сотрудниками.
Кандидатам пишет сам CPO. Они чувствует свою важность, и ему становится гораздо интереснее ответить на вакансию.
🎤3. Провели интервью с кандидатам.
🔸Этика прежде всего — относимся с уважением ко всем кандидатам
🔸Интервью должно быть ценным, даже если кандидат не подошел — даем рекомендации, что стоит улучшить
🔸Не упускаем сильного кандидата — выделяем много времени на интервью
🔸Даем кейсы, на которых и кандидату и нам очевидны его слабые стороны.
🔸Отказываем вежливо —
хорошие отказы создают сарафанное радио
🔸 Экономим время: убрали пропуска для прохода в офис, кандидат не сидит один в переговорке, CPO его там уже ждет.
🎨4. Порисовали на собеседовании
У кандидата на интервью стресс, и он плохо запоминает, как устроен ваш бизнес. Рисуем схемы — взаимосвязи с сотрудниками, чем именно будет заниматься кандидат в вашей компании и т.д.
Так кандидат запоминает все намного лучше и понимает, что в компании порядок.
🎯5. Выслали оффер.
У сильного кандидата много предложений от других компаний. Поэтому мы стараемся быстрее заинтересовать этого кандидата и выслать оффер. Иногда пропускаем даже этап тестового задания.
За 5 месяцев в команду собрали:
- Руководитель аналитики (Ozon, tutu)
- Аналитик (Rubbles)
- Руководитель дизайна (Яндекс, Авито, Anna Money, Альфа-Банк)
- 2 дизайнера (Яндекс, Сбербанк, Биглион)
- 3 продакта (Нетология, Habr, LinguaLeo, Мой Офис)
- Ux - исследователь (Яндекс)
Большинство сотрудников имеют опыт работы с компаниями мирового уровня.
Источник — видео, 20 минут: https://youtu.be/CGcWWGQ5_b0
А кто из вас готов пойти в неизвестную компанию из крупной, увидев такую вакансию?
👽 — готов попробовать неизвестное
🤖— не горю желанием
YouTube
Как малоизвестной компании собрать сильную команду | Сергей Машковцев, YCLIENTS
#маркетинг #запуск_продукта
Основатель Botan investment о том, как они создали сервис, который купила за $150 млн. компания Snapchat (он лег в основу масок Snapchat).
Компания AI Factory, где создали сервис — третья компания Виктора Шабурова. Первые две компании, SPB Software и Handster, он продал в 2011 Яндексу и Opera соответственно.
Основной успех Виктор относит на верную PR/Sales стратегию еще до запуска.
Продукт по трекингу лица был разработан командой студентов на конкурсе, который спонсировала компания. В дальнейшем в компании помогали продвигать этот продукт следующим образом:
PR до готовности продукта
🎬Про продукт, которого еще не было, сняли видео и выложили на Kickstarter. Это было сделано не для того, чтобы поднять инвестиции, а как способ сделать пиар-компанию новому продукту. Компания была готова самостоятельно вложить деньги через кикстартер, чтобы собрать «необходимую сумму», и заработать на этом нужные очки пиара.
🤫 Перед запуском конкурса на Kickstarter сделали утечку о выходе классного продукта. Журналисты любят эксклюзивную информацию, и когда в C-net «слили» данные о новом продукте, вышла очень полезная для компании статья и распалила интерес публики.
📈На Kickstarter собрали 150% нужной суммы. Это растрезвонила волна публикаций, запущенная самой же компанией. Понадобилось только организовать первую публикацию в очень крупном издании — Techcrunch, и другие издания уже подхватили ту же тенденцию. Это закончилось тем, что CNN самостоятельно решили сделать видео про продукт, сыгравший не последнюю роль в получении огромного количества клиентов еще до выхода продукта.
Sales до готовности продукта
🏃♂️Команда продаж начала работать где-то за 6 месяцев до предполагаемой готовности продукта, так как цикл продаж — очень долгий. Технологию трекинга лица лицензировали «всем подряд» еще до того, как был запущен продукт на kickstarter. Ее покупали мобильные операторы, автомобильные компании — Мазда, например, купила технологию трекинга лица, чтобы распознавать усталость на лицах водителей.
💰В итоге, когда было снято то видео каналом CNN, оно за неделю принесло заказов на $6 млн.
Продукта все еще не было, но сделок уже закрыли на $6млн, и ни разу не поднимали деньги раундами инвестиций.
PR и Sales после запуска
🚀В итоге, когда запустился продукт, он вошел в топ приложений по 5 странам. Vogue увидел так много использований фильтров селебрити, что сделал продукт приложением года. Именно Vogue, как считают основатели, принес им сделку со Snapchat.
🌮Использовали продукт в рекламных кампаниях. Например, во время супербола (крупнейшее спортивное и рекламное событие года в Америке) сделали «линзу» Taco Bell — она сгенерила 160 млн просмотров и была признана лучшей рекламой 2016 года.
👂Хитрой сарафанкой привлекали селебрити. Если б компания просто попросили Джастина Бибера воспользоваться продуктом, это было стоило примерно миллион долларов. Вместо этого заплатили $500 его подружке, которая воспользовалась фильтрами в своем инстаграме. Джастину это так понравилось, что он стал постить свои фотографии с фильтром от AI Factory, уже совершенно бесплатно.
В итоге, как уже сказано, продукт купил Snapchat за $150 млн. А основатели создали фонд Botan investment, где инвестируют в ботанов: дают классным ребятам с продуктом или технологией команду маркетологов и продавцов, и помогают развивать продукт и делать его успешным.
Источник (видео, 14 с половиной минут): tgclick.click/BMxIyGcW
А вам приходилось думать о PR и продажах до запуска продукта?
Основатель Botan investment о том, как они создали сервис, который купила за $150 млн. компания Snapchat (он лег в основу масок Snapchat).
Компания AI Factory, где создали сервис — третья компания Виктора Шабурова. Первые две компании, SPB Software и Handster, он продал в 2011 Яндексу и Opera соответственно.
Основной успех Виктор относит на верную PR/Sales стратегию еще до запуска.
Продукт по трекингу лица был разработан командой студентов на конкурсе, который спонсировала компания. В дальнейшем в компании помогали продвигать этот продукт следующим образом:
PR до готовности продукта
🎬Про продукт, которого еще не было, сняли видео и выложили на Kickstarter. Это было сделано не для того, чтобы поднять инвестиции, а как способ сделать пиар-компанию новому продукту. Компания была готова самостоятельно вложить деньги через кикстартер, чтобы собрать «необходимую сумму», и заработать на этом нужные очки пиара.
🤫 Перед запуском конкурса на Kickstarter сделали утечку о выходе классного продукта. Журналисты любят эксклюзивную информацию, и когда в C-net «слили» данные о новом продукте, вышла очень полезная для компании статья и распалила интерес публики.
📈На Kickstarter собрали 150% нужной суммы. Это растрезвонила волна публикаций, запущенная самой же компанией. Понадобилось только организовать первую публикацию в очень крупном издании — Techcrunch, и другие издания уже подхватили ту же тенденцию. Это закончилось тем, что CNN самостоятельно решили сделать видео про продукт, сыгравший не последнюю роль в получении огромного количества клиентов еще до выхода продукта.
Sales до готовности продукта
🏃♂️Команда продаж начала работать где-то за 6 месяцев до предполагаемой готовности продукта, так как цикл продаж — очень долгий. Технологию трекинга лица лицензировали «всем подряд» еще до того, как был запущен продукт на kickstarter. Ее покупали мобильные операторы, автомобильные компании — Мазда, например, купила технологию трекинга лица, чтобы распознавать усталость на лицах водителей.
💰В итоге, когда было снято то видео каналом CNN, оно за неделю принесло заказов на $6 млн.
Продукта все еще не было, но сделок уже закрыли на $6млн, и ни разу не поднимали деньги раундами инвестиций.
PR и Sales после запуска
🚀В итоге, когда запустился продукт, он вошел в топ приложений по 5 странам. Vogue увидел так много использований фильтров селебрити, что сделал продукт приложением года. Именно Vogue, как считают основатели, принес им сделку со Snapchat.
🌮Использовали продукт в рекламных кампаниях. Например, во время супербола (крупнейшее спортивное и рекламное событие года в Америке) сделали «линзу» Taco Bell — она сгенерила 160 млн просмотров и была признана лучшей рекламой 2016 года.
👂Хитрой сарафанкой привлекали селебрити. Если б компания просто попросили Джастина Бибера воспользоваться продуктом, это было стоило примерно миллион долларов. Вместо этого заплатили $500 его подружке, которая воспользовалась фильтрами в своем инстаграме. Джастину это так понравилось, что он стал постить свои фотографии с фильтром от AI Factory, уже совершенно бесплатно.
В итоге, как уже сказано, продукт купил Snapchat за $150 млн. А основатели создали фонд Botan investment, где инвестируют в ботанов: дают классным ребятам с продуктом или технологией команду маркетологов и продавцов, и помогают развивать продукт и делать его успешным.
Источник (видео, 14 с половиной минут): tgclick.click/BMxIyGcW
А вам приходилось думать о PR и продажах до запуска продукта?
#личное #запуск_продукта
Чуть меньше двух месяцев назад запустили симулятор жизненных ситуаций. Он учит решать конфликты, распознавать и пресекать токсичное поведение других людей и управлять переговорами, натренерует soft skills. Сейчас — уже пять блоков из десяти, шестой в активной разработке.
Новый лендинг, авторизация через соцсети, и главное — приближаемся к первой сотне покупок.
И кстати, сегодня (до 23:59) последний день, когда можно купить ранний доступ по цене 12 000 с промокодом normalno_delaj, завтра цена будет выше.
Перед покупкой доступна бесплатная глава, чтобы можно было изучить мехаику симулятора и принять решение.
https://simulator.skillslab.center
Чуть меньше двух месяцев назад запустили симулятор жизненных ситуаций. Он учит решать конфликты, распознавать и пресекать токсичное поведение других людей и управлять переговорами, натренерует soft skills. Сейчас — уже пять блоков из десяти, шестой в активной разработке.
Новый лендинг, авторизация через соцсети, и главное — приближаемся к первой сотне покупок.
И кстати, сегодня (до 23:59) последний день, когда можно купить ранний доступ по цене 12 000 с промокодом normalno_delaj, завтра цена будет выше.
Перед покупкой доступна бесплатная глава, чтобы можно было изучить мехаику симулятора и принять решение.
https://simulator.skillslab.center