Итак, почему я спросила вас про фидбэк.

Многие из вас сейчас пишут планы на 2024. Кто-то думает про повышение; кто-то составляет списки книг и курсов; может, даже планирует открыть свое дело, завести блог или сменить профессию.

Но вот что удивительно: тогда как в продуктовой работе сложно представить роадмап, не основанный хотя бы на каких-то данных, в карьерных роадмапах это встречается сплошь и рядом.

Да даже вот ситуация на днях (делюсь с разрешения менти) - приходит ко мне директор по продукту, просит помочь с прокачкой стратегии. Мой первый вопрос: “А как ты знаешь, что тебе сейчас надо качать именно стратегию, а не что-то другое?”. Оказалось, что никак: это было предположение, усиленное информационным шумом вокруг. Когда собрали данные, поняли, что ее гипотеза была не верна, и для роста надо фокусироваться совсем на других навыках.

Почему такое происходит? Потому что, на мой взгляд, основной источник наших карьерных данных - фидбэк - абсолютно поломан:

- для многих фидбэк синонимичен performance review, которое случается раз в год и фокусируется не на общих точках роста, а на соответствии ожиданиям компании;

- фидбэк ассоциируется с критикой и “разбором полетов”, его порой боятся, а не ждут;

- даже тот фидбэк, который до нас доходит, слишком общий и непонятный, его сложно трансформировать в конкретные шаги для улучшений.

Мы в Meander решили починить эти проблемы и запустили новый продукт 🎉 на следующей неделе я расскажу вам подробнее, как я использую его как специалист, как менеджер и как блоггер 😉

А сегодня – приходите поддержать нас на ProductHunt https://www.producthunt.com/posts/seamless-feedback-reports-by-meander?r=h; нашей команде будет очень приятно, если до конца дня вы сможете поделиться своим фидбэком 😉

За последний год я сделала оценку навыков для больше 100 продактов разного уровня: от миддлов до CPO. Очевидно, что у всех свои сильные и слабые стороны; но практически у всех было одно слепое пятно. Догадаетесь, какое?

Очень много классных ответов - но, кажется, показательно, что пока ни один комментарий не упомянул нужную область навыков 🙂

Ну что же, уже больше сотни комментариев, напишу свой вариант.

Ценообразование.

В моей выборке были и сильные продакты-эксперты, и классные руководители, построившие хорошие продуктовые команды. Но почему-то практически во всех случаях ценообразование случалось по одной из двух схем:

1. Либо какая-то отдельная команда (маркетинг или growth) уже пост-фактум смотрела на весь созданный фича-зоопарк и налепливала сверху ценник;

2. Либо сам продакт смотрел на конкурентов и их тарификацию, и принимал решение о приоритизации фич на основе планов конкурентов.

В большинстве случаев прайсинг считался уделом маркетинговой команды и происходил в отрыве от продуктовой разработки. В лучшем случае, маркетинг делился своими инсайтами с продактом, который учитывал эти данные при создании роадмапа.

Но никто из моей выборки не дизайнил продукт вокруг цены.

Давайте разберем на примере, почему это плохо. Предположим, я делаю приложение для to-do листов, которое стоит 10 долларов в месяц. Стоит ли мне добавить интеграцию с календарем? Или работать над улучшением UX? Может, инвестировать в автоматизацию тех поддержки? Или просто поднять цену (и знать, что пользователи не уйдут)? Если мы думаем про ценность в отрыве от цены (и наоборот), то

- мы скоро упремся в локальный максимум и выйдем на плато
- мы не сможем адекватно приоритизировать и оценить решения выше
- вероятно, у нас будет feature factory, где мы предполагаем, что “счастье” и ретеншн пользователя напрямую коррелирует с количеством функционала (нет).

Чтобы принять решение по роадмапу для приложения, мне нужно понимать:

- какую ценность оно дает пользователям и сколько за эту ценность они готовы платить (willingness to pay// WTP)?
- какой разрыв между текущей ценой и WTP, и какая эластичность цены?
- какие у нас издержки на каждого дополнительного пользователя?

Если у нас есть эта информация, мы можем посчитать ценность каждого улучшения для пользователя и, соответственно, для бизнеса.

Чем мне нравится определение продукта через “jobs to be done”, так это как раз связкой ценности и цены. Работа = “результат” + “сколько он стоит”. Условно, ты не будешь нанимать уборщика за $400, даже если он умеет вышивать на машинке и петь йодлем, если для тебе нужна просто убранная квартира, которая “стоит” $100. Но вот в продуктовой разработке такое происходит сплошь и рядом. Мы “раздаем” фичи, которые в глазах пользователей имеют более высокую ценность, чем текущая цена, и мы делаем фичи, которые решают определенные задачи, но не увеличивают финальную ценность.

Хочу дальше рассказать про связку сегмент-WTP-price-cost; про то, как посчитать ценность новой фичи; про то, как проводить исследования про ценность-цену в рамках продуктовой разработки. Интересна тема? С чего начать?

Вчерашняя тема собрала много огонечков, так что погнали!
Но сначала несколько оговорок:

1. Моя задача - дать инструмент для работы, а не пересказать учебник по экономике; поэтому сразу извинюсь перед ребятами с экономическим образованием, что мы здесь будем сильно упрощать 😉
2. Мой личный опыт в Яндексе, Интеркоме и Мете, скорее, идет вразрез с тем, что я напишу ниже: это как раз те случаи, где ценообразование было уделом маркетинга. Собрала фреймворк ниже на основе моей работы в стартапе, менторинга других стартапов, а также разговоров с продактами в Slack, Uber и Linkedin.

Начнем с основных понятий: что такое willingness to pay (готовность платить) и почему она важна.

Давайте для примера возьмем Canva https://www.canva.com/ - я никак не аффилирована с продуктом; все утверждения ниже - это мои предположения.

В чем ценность Canva? Упростить создание классного графического дизайна. Канва дает инструменты и темплейты, чтобы можно было легко сделать листовку для концерта в школе, карусель для поста в Линкедин или презентацию для клиента.

Кому важна эта ценность?
Здесь есть несколько вариантов сегментации - например:

По частоте:
⁃ Для тех, кто создает дизайны 1-2 раза в неделю (например, начинающие блоггеры)
⁃ Для тех, кто делает много сезонного графического контента (например, организаторы мероприятий)
⁃ Для тех, для кого создание дизайн ассетов - это основная работа (например, SMM менеджер)

По профессионализму пользователя:
⁃ Для начинающих: я никогда не работала с дизайном, мне нужна максимальная поддержка
⁃ Для продвинутых: я профессиональный дизайнер, мне нужен co-pilot, чтобы ускорить мою работу

По типу работы:
⁃ Солопренеры/ блоггеры, которые работают на себя
⁃ Фрилансеры, которым надо делиться результатами с заказчиками и получать фидбэк
⁃ Команды, которым важно взаимодействие и коллаборация.

Как выбрать правильную сегментацию и сегмент, на котором стоит сфокусироваться?
Стандартно мы смотрим на размер сегмента х боль х нашу возможность выиграть в этом сегменте. Но если размер сегмента определить достаточно просто, то вторые два фактора обычно более субъективны и размыты.

Здесь как раз нам и нужно исследование по WTP (willingness to pay). В следующих постах я разберу несколько основных методологий (conjoint analysis; van westendorf; etc); а сейчас поделюсь основным принципом:

1. Мы делаем предположение по сегментам, которым важна предлагаемая нами ценность;
2. Мы выдвигаем гипотезу по нуждам/ задачам пользователей и их реализации - например, это может быть “обширная библиотека темплейтов” или “возможность получать комментарии от команды” или “возможность загрузить свой бренд кит”;
3. Мы спрашиваем людей, сколько они бы заплатили за продукт с той или иной возможностью;
4. На основе этих данных мы можем увидеть кластеры - сегменты - пользователей, для которых будут важны разные способы реализации ценности и их WTP.

Почему WTP лучше, чем, например, просто понимание болей или задач пользователя?

⁃ Для начала, нам важно ранжировать не просто боли, а связку боль-решение. Боль пользователя может быть огромной, но ваш продукт может ее снижать лишь чуть-чуть;
⁃ Во-вторых, это более простой инструмент для количественной оценки. Как сравнить боль “мне нужно получить комментарии от команды” vs “мне нужна поддержка в создании дизайнов”? Если решение первой увеличивает стоимость продукта на 10 долларов, а второй - на 20, у вас есть более понятный инструмент для сравнения. В общем случае, чем больше боль, тем больше человек готов заплатить за ее решение;
⁃ В-третьих, с WTP мы начинаем разделять и понимать связку покупателя (кто платит за продукт) и пользователя (кто пользуется продуктом): это особенно важно для таких продуктов, как маркетплейсы (например, Airbnb) или аукционы (например, Google Search);
⁃ В-четвертых, WTP существует в связке с рынком и существующими ментальными моделями пользователя. Сколько человек готов заплатить за решение имеет связь с тем, сколько он платит за него сейчас и насколько ваше решение лучше.

WTP не равно Цена.
WTP - сколько человек готов заплатить за решение проблемы; цена - это какую сумму мы с него берем. Если пользователь готов заплатить 20 долларов, а мы берем с него 10, он радуется удачной сделке. Если все наоборот, и цена выше WTP, значит, мы теряем клиента.

Цена сама по себе - инструмент маркетинга и сейлзов. Тут можно играться со скидками, реферальными программами, бандлами и так далее; здесь много сторителлинга, работы с брендом и поведенческой экономикой.

Продакту важно уметь работать с WTP; а также с разницей между WTP и ценой, и ценой и издержками. В следующем посте разберем это + пишите в комментариях свои вопросы!

Давайте продолжим тему про willingness to pay (буду дальше сокращать до WTP) - вот предыдущие посты 1, 2, 3.
Willingness to pay = готовность заплатить, и, на мой взгляд, это один из самых важных и недооцененных инструментов в разработке продукта.

Сегодня поговорим про основные методологии исследований WTP.

Для начала несколько важных оговорок:

1. Повторюсь, что willingness to pay не равно цене. В целом, покупка продукта - это сложный процесс с большим количеством поведенческих и эмоциональных факторов. Ваша цена может быть ниже WTP вашего клиента, но сегодня ваш новенький менеджер по продажам нагрубил клиенту, и покупки не случилось.

Несомненно, продакту очень важно понимать процесс принятия решения о покупке, особенно в b2b. На эту тему есть прекрасная книжка от Bob Moesta (одного из создателей фреймворка Jobs To Be Done) - но об этом не сегодня 🙂

2. WTP позволяет нам “оцифровать” ценность, которую пользователь получает от продукта. Люди используют наши продукты для удовлетворения разных потребностей: статуса, безопасности, экономии времени, чувства принадлежности. Как эти потребности можно сравнить между собой?

Как раз деньги выступают общим знаменателем. Мы готовы тратить больше денег, если видим бОльшую выгоду от решения наших проблем. Опять же, деньги - ограниченный ресурс, поэтому, при правильно заданных вопросах, автоматически “включают” приоритизацию со стороны пользователя.

Вернемся к моему примеру с Canva.
Если я учитель в школе и мне нужно сделать афишу для школьного утренника, моя готовность заплатить за продукт, вероятно, будет достаточно низкой.

Если я профессиональный SMM-щик и мой заработок напрямую зависит от качества и количества постов, которые я сделаю за месяц, моя готовность заплатить будет в разы выше.

Понимание, кто, сколько и за что готов нам платить, дает фундаментальное понимание ваших ключевых сегментов и той ценности, которую они видят в продукте.

📍Итак, как же проводить исследование?
Есть 5 основных методов - перечислю их вкратце.

1. Вопросы про WTP “в лоб” (другое название - Van Westendorp method, если хотите отличиться на интервью 😅)

Задаем 4 вопроса в опроснике с открытыми ответами:
а) При какой цене вы будете думать, что продукт плохого качества и не купите его?
б) При какой цене вы будете думать, что это отличная сделка - хорошее соотношение цены и ценности?
в) При какой цене вы будете думать, что продукт дороговат - но все еще рассмотрите покупку?
г) При какой цене вы будете считать продукт чересчур дорогим?

Ответы размечаем на графике.

2. Список цен

Вы составляете список цен, от наименьшей к наибольшей, и просите участников решить, купят они продукт по этой цене или нет. Что-то вроде такого:

$20 - Куплю / Не куплю
$30 - Куплю / Не куплю
$40 - Куплю / Не куплю
$50 - Куплю / Не куплю

В итоге получаете примерные сегменты по ценовым категориям: например

60% купят продукт до $30
30% купят продукт до $40
10% купят продукт до $50

📍Для методов 1 и 2, если вы не исследуете именно цену, очень важно проводить опрос несколько раз, с разным описанием продукта. Только так вы сможете сравнить данные и понять, как ваши новые фичи увеличивают (или уменьшают) ценность продукта в глазах пользователя.

3. Лучший/ худший (или MaxDiff method)

- Выбираем цену (например, $20) и составляем список из 10-15 ключевых фич, которые мы готовы предложить в рамках этой цены.
- Дальше просим пользователя сделать следующее: “Отранжируйте этот список фич от самой важной для вашего решения о покупке до наименее важной”.
- В простом варианте этот вопрос можно задать на полном списке фич; в более сложном (и правильном) варианте мы создаем сабсеты из 5-6 фич и показываем разные сабсеты с тем же вопросом несколько раз.

4. “Собери сам”

- Выбираем отправную ценовую точку в рамках пользовательского WTP (например, $20) и составляем список из 10-15 ключевых фич.
- Просим пользователей собрать продукт, который они хотели бы купить.
- После фичи №5 (ну или по вашему выбору) каждая новая фича должна увеличивать стартовую цену.

5. Симуляция покупки (conjoint analysis)

Самый технический сложный метод: если все методы выше можно реализовать в простом опроснике, то для этого метода вам понадобится специализированная тула, например, Qualtrics. С другой стороны, это самый продвинутый способ определить конкретную ценность каждой конкретной фичи.

Как он работает:
- Составляем множество описаний продукта, которое состоит из набора фич и цены. Например: доступ к платформе с 1000 курсов по продакт-менеджменту - $10; доступ к платформе с 500 курсов по продакт-менеджменту и форумом для всех участников - $15; доступ к платформе с 500 курсов по продакт-менеджменту и персональным AI ассистентом - $20.

- Спрашиваем пользователей по каждому продукту, готовы ли они его купить или нет.

- На основе пересечения этих данных можно посчитать ценность каждой отдельно взятой фичи для пользователя.


⭐️ Напишите в комментариях, интересна ли тема и что еще разобрать! Что планирую осветить в следующих сериях:

- Как комбинировать качественные и количественные исследования по WTP
- Как уменьшить bias и вероятность того, что участники исследования будут врать в ответах
- Как использовать эти методы в продуктах с разными бизнес-моделями (реклама, pay as you go, маркетплейс, подписка - взяла самые популярные; напишите, если еще что-то добавить)
- Как WTP работает для бесплатных продуктов

Кажется, прежде чем переходить к другим темам, надо написать, а почему вместо исследования willingness-to-pay нельзя просто взять и “протестировать в проде”.

1. WTP может использоваться для разных задач, но конкретно сейчас мы обсуждаем приоритизацию и составление роадмапа - то есть, принятие решения, а какие фичи разрабатывать следующими. Конечно, если вы небольшой b2c стартап, возможно, вы можете:

- добавить на свою прайсинг страничку фичи, которые вы хотите разрабатывать в дальнейшем
- посмотреть, насколько это увеличит конверсию в покупку
- извиниться перед теми, кто купил, и попросить их подождать еще несколько недель/ месяцев, пока вы не выкатите новые фичи. Ну либо просто сломать флоу покупки и считать клики, но не давать купить.

Но даже маленьким компаниям не стоит использовать такой метод слишком часто, иначе у пользователей будет постоянно поломанный опыт.

Для средних и больших компаний такой вариант чаще всего недопустим из-за финансовых (возможная просадка по выручке) и репутационных соображений.

2. Эксперименты в проде чаще всего дают только количественную информацию: купили или нет. Для этого нужен, как минимум, хороший трафик, а еще четко сформулированная гипотеза - которую нужно основывать на качественных исследованиях.

Так как исследование WTP комбинирует качественные и количественные методы, оно в итоге занимает меньше времени и может проводиться чаще.

3. Эксперименты в проде позволяют вам работать только с той аудиторией, которая уже к вам пришла.

Исследование WTP позволяет поговорить с аудиторией, которая почему-то к вам не приходит - и понять, почему.

4. И еще раз подчеркну тот факт, что WTP и непосредственно сама покупка - это две очень разные вещи.

Мы используем WTP, чтобы говорить с пользователями о ценности на одном языке. При этом на факт покупки, помимо ценности продукта, может влиять еще миллион факторов: скидки, личные отношения, эмоциональное состояние покупателя, бренд, и так далее.

В целом, покупки/ выручка - это отстающая метрика (lagging indicator), поэтому ее плохо использовать для продуктовой операционки и, в том числе, приоритизации. Для продуктовой работы мы смотрим на value metrics - метрики ценности - и WTP как способ понять, как эту ценность увеличить.

Давайте на примере разберем, как исследование WTP может (и должно) влиять на продуктовую разработку.

В качестве примера возьмем уже упоминавшуюся Canva и рассмотрим две ситуации: начальная стадия продукта и зрелый продукт.

Сразу оговорка: все написанное ниже - моя гипотеза, которая, скорее всего, не имеет никакой связи с тем, как это реально устроено в Canva.

Итак, предположим, что мы с вами фаундеры Canva (но не 12 лет назад, а сейчас). У нас есть идея: демократизировать создание графики и презентаций. Откуда начать? На каком сегменте сфокусироваться? Какие фичи нужно запустить в первую очередь?

Я бы использовала примерно следующий алгоритм действий:

1. Выдвигаем несколько гипотез про MVP (как такие гипотезы создавать - тема для отдельного разговора). Например: “Canva - это платформа, на которой вам доступно более 1000 темплейтов для создания контента под основные социальные сети. Вы можете адаптировать их под свой стиль, в один клик создать пост для нескольких соцсетей за раз и запланировать посты наперед”.

2. Для каждой гипотезы создаем опросник со следующими вопросами:

а) Кем вы работаете // В чем заключается ваша работа? (+ любые другие вопросы про отличительные черты сегмента)

б) Посмотрите на следующее описание продукта: <вставить вашу гипотезу>. Сколько вы готовы платить за месячную подписку на этот продукт? Варианты ответа: $0 / $10 / $20 / $40 / Готов заплатить один раз, но не каждый месяц

в) Почему вы выбрали такую цену?

г) Что могло бы увеличить цену, которую вы готовы платить за продукт?

3. Анализируем результаты в разрезе выбранных цен и ищем паттерны внутри сегментов.

Что нам это дает?

Как вы наверняка заметили, вопрос б) очень ненаучно спрашивает людей про цену - но наша цель здесь не узнать точную цифру, а, скорее, найти сегмент, который почему-то хочет нам платить очень много, и понять, почему. Этим мы убиваем сразу несколько зайцев:

⁃ переводим проблемы/ JTBD в конкретные цифры. Очень часто у людей есть проблемы, за решение которых они не готовы платить: может, проблема не такая приоритетная; может, рынок еще не созрел и нет устоявшейся ментальной модели. В обоих случаях это знак, что стоит сделать шаг назад и переосмыслить свою ключевую гипотезу;

⁃ цена позволяет вам понять, в какую категорию продуктов вас помещает пользователь. Например, в случае c $20 мы попадаем в одну корзинку с Adobe, в случае $40 - будем соревноваться с контрактором с Upwork. Это важно для дальнейшего формирования УТП;

⁃ сравнивая сегмент, который не готов нам платить, и сегмент, который готов платить сильно выше того, что мы ожидали, мы можем более четко сформулировать свое ценностное предложение и определить приоритеты.

На какие вопросы важно ответить в рамках анализа результатов:

⁃ что отличает неплатящих от платящих? Какая наблюдается разница в персоне/ в проблемах?
⁃ какой у нас % платящих? Если % слишком низкий, можно ли его как-то увеличить (для этого нам нужен вопрос г)?
⁃ что важно для платящих? За что конкретно они готовы платить?

После того, как мы определили, а кто и за что готов нам платить, мы проводим качественные интервью.

На основе этих данных мы сможем выдвинуть гипотезу про:

⁃ наш базовый продукт
⁃ сегмент, который готов за него платить, а также его размер
⁃ ключевую проблему, которую мы решаем для этого сегмента.

Метод не идеальный, это точно - но в то же время очень быстрый и генерирующий очень много инсайтов. Точно лучше, чем начинать с исследования проблем, под них собирать продукт, а затем налепливать ценник и удивляться, что никто продукт не покупает.

Если вам интересно почитать продолжение, пожалуйста, поставьте реакции, чтобы я поняла, стоит ли писать дальше или сменить тему 🙂

Ребята, всем привет!

Мы для Meander сейчас делаем цикл историй про менти-менторов внутри одной компании - рассказываем про то, как менторство может быть полезно.

Почему в это прикольно вписаться:
- будем продвигать эти истории через наши соцсети и лендинг
- у вас на память останутся красивые профессиональные снимки типа таких https://meander.so/blog/blitz-interview-shwaytaj-raste
- нанесете пользу распространению менторства в целом и продвижению этой идеи
- если вы ментор, то это шанс рассказать про себя 🙂

Какие требования:
- ментор и менти работают/ работали в одной компании
- компания должна быть в Европе или UK (к сожалению, другие локации сейчас не рассматриваем)
- у вас должно быть 30-40 минут свободного времени в следующие две недели: примерно 20 минут на интервью и 20 минут на фотосъемку (фотосъемка проводится удаленно, никуда ехать не надо).

Если вам интересно поучаствовать, напишите мне в личку @anna_boo 🙏

Возможно, вы догадались, к чему был предыдущий пост 🙂

Мы в Meander запустили b2b продукт: платформу для компаний, чтобы развернуть внутреннее менторство.

https://joinmeander.com/

Расскажу вам позже про импакт внутреннего менторства, а сегодня история 🙂

До Meander я работала в Фейсбуке, и в плане моего профессионального роста это была самая офигенная ракета, на которую можно было заскочить. Я получала повышения каждые полгода и уходила из компании с несколькими сотнями не просто шапочных, а качественных знакомств.

Как так получилось?
В Мете менторство и обмен знаниями - в ДНК компании.

- Когда я только присоединилась, мой онбординг ментор помог мне соориентироваться в нюансах культуры компании;

- Когда у меня из команды ушел engineering manager и мы несколько месяцев не могли найти замену, ментор-EM помог мне закрыть амбразуру и снизить риски для команды;

- Когда я решила прокачаться в стратегии, я нашла двух директоров по продукту, которые ревьюили мои документы по стратегии и давали детальный фидбэк;

- Когда я сама начала менторить, мне помогло это с синдромом самозванца; а затем подсветило несколько пробелов, которые препятствовали моему переходу в менеджмент;

- Когда я перешла в менеджмент и получила в наследство несколько непростых кейсов, мой ментор помог мне не выгореть и грамотно заменеджить ситуацию с HR.

Список можно продолжать очень долго 🙂 на выходе я получила не только доступ к опыту потрясающих людей и ускорение своего роста, но и качественные профессиональные связи. Мы до сих пор в контакте с моими менти и менторами: они болеют за продукт, помогают советом, делают интро своему нетворку и инвесторам.

Должна сказать, что потрясающие люди были во всех компаниях, где я работала. Просто даже в компании из 100 человек не всегда было просто найти нужного и готового помочь эксперта.

Именно поэтому я так рада запуску нашего нового продукта. Большинство людей не осознают, какое море возможностей они разблокируют, просто присоединяясь к компании с талантливыми сотрудниками. Мы в Meander хотим дать им увидеть эти возможности 🙂

Ребята, я к вам с радостным апдейтом: Product Leaders возвращается!

Что такое Product Leaders?
Это мой курс по управлению людьми в продуктовых командах.

Последнее примечание очень важно: менеджеры в продуктовых командах работают с креативными и часто амбициозными профессионалами в условиях высокого стресса и ответственности. Это непросто - и еще сложнее, потому что большая часть ресурсов по теме менеджмента сильно устарела и такие топики не покрывает.

На курсе я даю комбинацию проверенных фреймворков и моего опыта, чтобы строить современные, устойчивые и автономные команды.

Для кого курс?
Курс хорошо решает три задачи:

1. Понять, а что такое менеджмент: такое обзорное путешествие по профессии
2. Структурировать знания
3. Посмотреть на опыт американской школы менеджмента.

Мы не погружаемся глубоко в отдельные темы, например, коучинг или стратегию; моя цель - системно рассказать про управление людьми, подсветить пробелы и дать направление для дальнейшей работы.

Изначально я создавала курс для начинающих управленцев, но по факту приходило много ребят с 10+ лет опыта работы и оставляли хорошие отзывы. Если у вас большой опыт, напишите нам на [email protected], поможем соориентироваться, подойдет ли вам курс.

У меня учились продакты, разработчики, дизайнеры, маркетологи, предприниматели, аналитики и так далее - все, кому приходилось работать над созданием продуктов.

Какой формат?
В этот раз будет только два варианта участия:
- самостоятельный: просмотр лекций, чеклисты, шаблоны, домашки, квизы - все в своем темпе;
- вместе с группой (количество мест ограничено): будем встречаться раз в неделю на мастермайнды с другими менеджерами и обсуждать волнующие вас вопросы.

Первый подойдет даже тем, кто еще не менеджер, но хочет им стать. Второй только для тех, у кого есть менеджерский опыт.

Я сейчас массивно перерабатываю практическую часть курса на основе своего обучения в Harvard и работы CEO; перезапуск (и повышение цены на все тарифы) планирую на ноябрь-декабрь.
Если вы присоединитесь сейчас, то сможете потом отдельно докупить практический тариф + получите доступ к последующим обновлениям курса.

А еще мы наконец-то добавили отзывы предыдущих потоков на сайт 🥰

Стартуем 4 июня, присоединяйтесь!
https://leaders.nfng.pro/

Я поняла, что задолжала вам последнюю часть рассказа про willingness to pay для уже существующих продуктов. Вот здесь часть 1, 2, 3, 4, 5.

В прошлый раз мы разобрали с вами, как подойти к запуску абсолютно нового продукта и на основе WTP сформировать свой первый роадмап.

Сегодня давайте возьмем уже зрелый продукт, и чтобы было веселее - маркетплейс, например, Airbnb. Как Airbnb приоритизировать следующую самую важную фичу?

Раньше я на этот вопрос отвечала через призму JTBD: определите потребности пользователей, поймите контекст задачи, определите самую большую проблему и тестируйте решения. Это звучит прекрасно в теории, но на практике возникали две загвоздки.

1) Не за каждое решение люди готовы платить / пользоваться - и не во всех решениях будет сходиться экономика.

Например:
- есть большая проблема с тем, что люди не понимают, что и сколько едят, и из-за этого набирают вес или недополучают определенных нутриентов;

- но если мы им предложим приложение, в которое надо будет руками вбивать точные пропорции, калорийность и вес всего, что они съели, вероятно, LTV у нас будет очень маленькое;

- а если мы предложим им скидывать фотки еды в чат и наймем человека “расшифровывать” фотки в текстовые описания, скорее всего, у нас не сойдется экономика продукта.

Если вернуться к Airbnb, одна из больнючих проблем практически любого путешественника - это планирование поездки. Я видела огромное количество попыток решить эту проблему, но пока что ни одного успешного и масштабируемого решения. В теории Airbnb могли бы инвестировать время и деньги в инновационный подход к проблеме - но будет ли это оправданной инвестицией?
Возможно, они могли бы решить менее больную, но более простую проблему, и быстрее вырастить ценность для пользователя.

2) Мало у каких команд есть ресурс и навык делать такие исследования правильно.

По идее, при грамотном исследовании потребностей - где мы не спрашиваем людей, а наблюдаем их поведение и восстанавливаем хронологию событий - проблема выше должна частично решаться. Например, поисследовав, как люди подходят к своему питанию, можно уже понять, что в теории многие люди хотят быть стройными и здоровыми, но в реальности только небольшой процент готов что-то про это делать и срочно искать долгосрочное решение.

Такие исследования критически влияют на наше определение размера проблемы - но, по моему опыту, у большинства команд не хватает на них ресурса. Они достаточно дорогие, занимают много времени, и, честно говоря, не так много специалистов умеют их проводить. Да что далеко ходить, даже в Intercom и Meta мы такие исследования проводили раз в год при лучшем раскладе. Что уж говорить про стартапы с 5 пользователями 🙂

Так что же тогда делать?

На мой взгляд - исследовать willingness to pay. Чтобы приоритизировать новую фичу, продакту в Airbnb нужен не список проблем, которые пользователи хотели бы решить/ решают сейчас, а ответы на два вопроса:

1) За что и сколько люди платят сейчас - и соответствует ли полученная ценность их ожиданиям
2) За что и сколько люди готовы платить больше.

Уточню, что “платить” здесь необязательно в контексте денег: “платить” мы можем и своим временем, лояльностью и так далее.

Рассказать про алгоритм такого исследования?

Алгоритм исследования WTP для существующего продукта

По заявкам телезрителей (спасибо всем, кто вчера написал комментарии!) 😊

Еще раз важная оговорка: willingness to pay - это НЕ цена продукта; это два принципиально разных концепта. Если разница все еще непонятна, напишите мне, я сделаю отдельный пост.

Выбор аудитории
Одна из важнейших частей любого исследования - говорить с правильными людьми. Если вы взяли рандомных ребят с работы или из ближайшей кофейни, тогда как ваш продукт для, например, докторов, ваши результаты смело можно будет отправить в помойку.

В существующем продукте у нас уже есть какие-то пользователи - но, даже если вы Яндекс или Фейсбук, не все из этих пользователей будут соответствовать вашему ICP (профилю идеального пользователя). Кто-то зарегистрировался по фану, у кого-то есть интерес, но нет срочной потребности, и так далее. Для исследования WTP особенно важно отфильтровать этих случайных ребят, чтобы получить релевантные данные.

Как это сделать?

ICP = это набор некоторых параметров, которые определяют пользователя с наивысшей вероятностью получить пользу от продукта. Параметры обычно сводятся к: мотивации решить проблему + отсутствию блокеров к использованию продукта. Эта тема тянет на отдельный пост, но дам вам пример, чтобы было более понятно.

ICP для Airbnb -
- хотят найти уникальное жилье для отдыха (== проблема)
- middle/ upper middle class (== возможность заплатить чуть больше за уникальность)
- путешествуют не реже 3 раз в год (== еще один фактор в сторону платежеспособности и паттернов использования продукта)
- живут в Америке или Европе (== продукт не доступен в других странах).

В идеале, это та аудитория, которую мы пытаемся привлечь через маркетинговые каналы и которая должна составлять ключевое ядро пользователей. Понятно, что у Airbnb будут и путешественники, которые, например, ищут жилье для бизнес-поездки, - но они будут ценить совершенно другие факторы и, соответственно, WTP у них будет отличаться.

На основе ICP мы набираем респондентов для участия в исследовании: это могут быть и текущие пользователи, и потенциальные. Для вторых - можно пользоваться сервисами типа Prolific, SurveyMonkey (там появилась фича с доступом к аудитории), UserTesting, Wynter (для b2b), и так далее.

Подготовка исследования
Предположим, что наш продакт в Airbnb готовится к полугодовому планированию и хочет составить роадмап. Как ей провести исследование WTP, чтобы это сделать?

Как я бы построила исследование:
- взяла бы выборку из нашего ICP, которые недавно забронировали поездку на Airbnb
- отправила бы им следующий короткий опросник

1. Недавно вы забронировали поездку в Париж на 878 долларов, из которых 150 составило Airbnb fee. За какие сервисы/ услуги вы заплатили 150 доларов?

В зависимости от тех данных, что у вас уже есть, ответ может быть открытым или закрытым, с выбором из списка конкретных фич.

2. Из этих сервисов/ услуг, выберите те, без которых вы бы не были готовы заплатить 150 долларов Airbnb.

//Вариация вопроса - Отсортируйте эти сервисы/ услуги от самой важной до наименее важной.

3. По топ-5 сервисов, оцените от 1 до 5, насколько вы готовы снова заплатить за эту услугу при бронировании следующей поездки.

4. Представьте, что Airbnb fee выросла до 180 долларов. За какие сервисы/ услуги вы будете готовы заплатить 180 доларов?

В зависимости от тех данных, что у вас уже есть, ответ может быть открытым или закрытым, с выбором из списка конкретных фич + опции “Я не готов(а) платить 180 долларов”.

Как переиначить эти вопросы, если у вас условно бесплатный продукт

Предположим, вы делаете Яндекс Поиск или ленту в Инстаграм: есть отдельный продукт для рекламодателей, а вы отвечаете за опыт конечного пользователя. Формально они вам не платят - но даже в этом случае мы можем “оцифровать” ценность, которую они получают.

1. Попросить пользователей представить продукт с другой моделью монетизации: например, платное приложение для поиска, за которое надо заплатить 5 долларов в месяц (что, например, равно средней выручке от рекламы с пользователя).
Или взять существующий продукт-конкурент с подобной моделью монетизации.

2. Перевести деньги в другую “валюту”, например, время или количество использований. Например: “у вас есть только 5 минут // 3 раза в месяц, чтобы воспользоваться поиском. Какие сервисы/ услуги будут для вас важны?”.

Ну и дальше по списку 🙂

Что получаем на выходе:

- Список топ фич, за которые ваши ключевые пользователи платят сейчас, и насколько они выполняют свое обещание
- Список топ фич, за которые пользователи готовы платить больше

Даже в стартапе у нас уходило не больше 2-3 дней на то, чтобы подготовить и получить результаты исследования.

Как это использовать в приоритизации

1. Для начала мы хотим убедиться, что понимаем потребности, которые стоят за топ фичами, и они соответствуют нашим ожиданиям. Если нет —> идем на глубинки.

2. Из топ фич, за которые люди уже платят, выбираем те, которые больше всего проседают по качеству сейчас.
Разбираемся, почему, соотносим с общей стратегией, находим решение.

3. Если с топ фичами все хорошо или остался дополнительный ресурс, смотрим на те фичи, которые увеличат ценность продукта. Обязательно делаем кросс-валидацию через глубинки; если глубинки уже были, можно переходить к приоритизации.

Напишите в комментариях, если остались вопросы!

Почему нельзя делать бесплатные продукты

Давайте последний пост на тему WTP, а дальше я разберу ваши вопросы и устрою Q&A. Если вы еще не успели задать вопрос, пишите под этим постом!

Сразу оговорка к заголовку: в заметке ниже мы не говорим про маркетинговые продукты, цель которых - лидогенерация или customer acquisition, или про внутренние продукты в корпорациях. Этой другой тип продуктовой разработки, с другим процессом и экономикой.

А говорить мы будем про наши стандартные продукты, с экономикой, базирующейся на ценности.

Почему кто-то вообще делает бесплатные продукты?

Вот что я слышала чаще всего, причем и от стартапов, и от корпораций:

1. “Продукт еще сырой, много багов, поэтому пусть его пока потестируют бесплатно - а мы взамен получим инсайты для дальнейших улучшений”.

2. “Нам нужно собрать критическую массу людей, чтобы начать доставлять ценность, поэтому, пока этого не случилось, продукт будет бесплатным”. (частый случай для продуктов с нетворк эффектом, например, маркетплейсов)

3. “Мы пока не понимаем свою бизнес-модель, поэтому пока что строим классный продукт, а придут пользователи, разберемся”.

Давайте начнем с первого аргумента. На самом деле, здесь можно подставить миллион других причин в первую часть предложения (“еще вот эта фича не готова”, “что-то продажи не идут”, “конкурент запустил новый продукт”, и т.д.), но по факту за всеми ними скрывается одна - страх.

Страх, что продукт окажется никому не нужен или получит негативный фидбэк.

Столкновение с реальностью всегда страшно, особенно если продакт/фаундер скипнул часть про пользовательские исследования и строил что-то из головы. Запускать бесплатные продукты в этом плане психологически легче, это как будто бы снижает ответственность команды и ожидания пользователей. Сюда же приплетаются истории типа “ну мы же посмотрим, как люди пользуются продуктом”.

На деле эти данные оказываются примерно бесполезны. На этой стадии нам не нужна информация про использование продукта. Нам нужно понять, решаем ли мы проблему пользователей - и единственный способ это сделать, это попросить их заплатить.
Условно, я могу встать на вокзале и раздавать всем бесплатные макбуки. Люди будут счастливы, и наверняка большинство начнет активно ими пользоваться. Команда начнет получать баг репорты и запросы на новые фичи. Но стоит ли брать этот фидбэк в работу?

Пока я стояла на вокзале, макбук забрали студенты, разработчики, дизайнеры на фрилансе, молодые пары с детьми, и так далее. У них у всех будут порой диаметрально противоположные запросы, которые потащат команду в разные стороны, но, вероятно, не продвинут к нужному результату.

Давайте допустим, что я даже как-то смогла выделить одну категорию, которой я давала макбуки: например, дизайнеров на фрилансе. Не попросив их заплатить, мы пропустили важный шаг валидации: а действительно ли это правильный для нас сегмент? И даже если сегмент правильный, мы не сможем отделить запросы на фичи, которые будут влиять на решение о покупке, vs просто nice-to have.

Аргумент №2: “Нам нужно собрать критическую массу людей, чтобы начать доставлять ценность, поэтому, пока этого не случилось, продукт будет бесплатным”.

Действительно, если вернуться к примеру с Airbnb, хосты платят за то, чтобы у них бронировали жилье; поэтому критично, чтобы на платформе было достаточно гостей.

То же самое, например, с поисковыми системами: рекламодатели платят за то, чтобы их рекламу увидело наибольшее число релевантных покупателей.

Но давайте представим такую ситуацию: Airbnb вырос до сотен тысяч бронирований и решил включить монетизацию для хостов. Что произойдет дальше? Вероятно, начнется отток хостов, которые не готовы платить за сервис; хосты, которые останутся, начнут поднимать цены, чтобы учитывать комиссию; а конечные пользователи останутся с более ограниченным и дорогим выбором жилья, что в итоге приведет и к оттоку гостей. И это мы еще не обсудили потенциальный удар по репутации компании.

Включив монетизацию сразу же, Airbnb может работать с группой хостов, которые мотивированы платить им деньги. Это значит, что они будут приоритизировать правильные фичи, а также понимать экономику своего маркетплейса и привлекать правильного конечного пользователя. И да, ценность их продукта вырастет с большим количеством пользователей, но никто не мешает также потихоньку трансформировать и цену 😉

Аргумент №3: “Мы пока не понимаем свою бизнес-модель, поэтому пока что строим классный продукт, а придут пользователи, разберемся”.

Такую аргументацию можно найти в книжках, написанных >5 лет назад. Времена были богатые, поэтому можно было продавать (инвесторам или руководству) рынок, а не решение и выручку.

А потом такой подход работать перестал. Во-первых, жахнул экономический кризис, и деньги закончились. Во-вторых, накопилось достаточное количество неуспешных примеров. Поддерживать несколько бизнес-моделей - дорого (и сложно). Пивотиться из одной модели в другую - сложно (и дорого). Конечно, есть несколько выдающихся компаний, где это удалось, но это, скорее, ошибка выжившего, чем общее правило.

Итого общее правило:
- продаем продукт до того, как его строить, чтобы потом не бояться запускать;
- первых пользователей просим голосовать монетой, а не баг репортами;
- улучшения продукта считаем через увеличение WTP, а не через количество рандомных фичереквестов.

Слушайте, а все знают про фреймворк Спрос-Удовлетворение-Эффективность? Или рассказать?

Я думаю про следующие темы, про которые вам рассказать, покидайте идеи в комментариях, если есть!

Такие классные ребята собираются на курсе!
Очень радуюсь, когда удается собрать сильную группу 💪

Уже прошли обучение ребята из Яндекс, 2GIS, Ozon, Avito, Google, Тинькофф, Raiffeisen, Сбер, Spotify и многих других замечательных компаний.

Стартуем 4 июня 🚀
https://leaders.nfng.pro/

Кстати, а хотите прямой эфир? Расскажу вам подробнее про программу курса, поотвечаю на ваши вопросы, а то давно не виделись. Если вы в деле, ставьте 🔥