Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
Когортный анализ
Чтобы понять этот график, нужно знать, что такое когортный анализ. Это один из самых важных инструментов анализа для стартапа. Он может показаться сложным, но основан на одной простой предпосылке. Вместо того чтобы оценивать совокупные общие показатели, например общий доход и общее количество потребителей, мы оцениваем показатели отдельно по каждой группе потребителей, которая вступает в контакт с продуктом независимо от остальных групп. Каждую такую группу называют когортой. График показывает скорость появления у IMVU новых клиентов в каждом из указанных месяцев. Показатели скорости привлечения клиентов показывают процент пользователей, которые зарегистрировались в этом месяце и впоследствии продолжали повторять обозначенные действия. Таким образом, среди всех клиентов, присоединившихся к IMVU в феврале 2005 г., около 60 % повторно пользовались продуктом хотя бы один раз.
Менеджеры, работающие в сфере продаж, увидят, что такой анализ напоминает традиционный анализ «воронки продаж», который помогает понять, что нужно сделать, чтобы превратить потенциальных клиентов в реальных. «Экономичный стартап» использует его также и в сфере разработки продукта. Этот метод полезен во многих сферах бизнеса, потому что выживание любой компании зависит от последовательных паттернов поведения потребителей, которые называют потоками. Такие потоки управляют взаимодействием клиентов с продуктами компании. Они позволяют оценивать и анализировать бизнес количественно и прогнозировать ситуацию гораздо точнее, чем традиционные общие показатели.
Если присмотреться, мы увидим, что график демонстрирует несколько четких тенденций. Некоторые действия по совершенствованию продукта оказались удачны — но не настолько, чтобы повлиять на ситуацию. Процент новых клиентов, пользовавшихся продуктом как минимум пять раз, вырос, от менее чем 5 % до почти 20 %. Однако же, несмотря на такое четырехкратное увеличение, процент новых пользователей, которые платили нам деньги, застрял в пределах 1 % и не двигался с места. После долгих месяцев работы, тысячи отдельных усовершенствований, фокус-групп, постоянного тестирования дизайна, повышения удобства и простоты использования процент новых клиентов, готовых платить деньги, остался точно таким же, как и в самом начале, хотя гораздо больше пользователей имели возможность познакомиться с продуктом.
Благодаря когортному анализу мы не могли отнести эту неудачу за счет клиентов, которые пришли раньше и могли бы сопротивляться изменениям, ситуации на рынке или каких-нибудь других причин. Было ясно, что перед нами стоит проблема, которую надо решить.
Я руководил командой разработки продукта и сказал нашим соучредителям, что эту проблему должна решить моя команда. Я работал все больше и больше, пытался придумать все более и более качественные опции и почти не спал. Наше раздражение росло. Наконец я уже не мог ничего придумать и решил испробовать последнее средство: пообщаться с пользователями. Измученный неудачными попытками настроить механизм роста, я начал-таки задавать правильные вопросы.
До этого, в самые первые дни существования компании, нам было легко разговаривать с потенциальными клиентами. Эти разговоры убеждали нас в том, что мы на верном пути. По правде говоря, приглашая клиентов в офис для опросов и тестов на удобство и простоту использования, мы просто не обращали внимания на негативные отклики. Если этот человек не хочет пользоваться продуктом, думал я, значит, он не входит в нашу целевую аудиторию. «Уведите его, — говорил я сотруднику, отвечавшему за контакты с клиентами для тестирования, — и найдите мне наших потенциальных пользователей». Если следующий клиент реагировал благосклоннее, я считал это подтверждением своей правоты. В противном случае я отсылал этого клиента и работал со следующим.
Но теперь мое взаимодействие с пользователями изменилось. Внезапно у меня возникли вопросы, на которые нужно было срочно ответить: почему клиенты не реагируют на «совершенствование» продукта? Почему все наши усилия ни к чему не приводят? Например, мы делали все, чтобы пользователям было легче использовать «аватаров» вместе с близкими друзьями. К сожалению, люди не хотели этого делать. Удобство использования их просто не интересовало. Но как только мы обнаружили, что именно нужно искать, ситуация стала проясняться гораздо быстрее. Как мы уже говорили в третьей главе, в конечном счете это привело к самому важному повороту: от дополнения к IM-сетям, которое можно использовать вместе с близкими друзьями, к отдельной сети, помогающей находить новых друзей. Внезапно, мы перестали беспокоиться о продуктивности. Как только мы начали делать то, чего на самом деле хотели клиенты, наши эксперименты стали гораздо чаще менять их поведение к лучшему.
Это повторялось снова и снова, с того времени, когда мы получали меньше $1000 дохода в месяц, и до того момента, когда стали зарабатывать миллионы. Это и есть признак успешного виража: новые эксперименты оказываются гораздо более продуктивными, чем те, что проводились раньше.
Неутешительные количественные результаты вынуждают нас признать неудачу и создают мотивацию, контекст и пространство для более качественного анализа. Такие исследования приводят к новым идеям — новым гипотезам, которые можно тестировать, и, возможно, к виражу. А каждый вираж, в свою очередь, открывает новые возможности для дальнейших экспериментов, и цикл повторяется. Каждый раз мы проходим по этому кругу: устанавливаем базовые показатели, настраиваем механизм и пытаемся понять: стоит ли совершить крутой поворот или лучше продолжать двигаться выбранным курсом.
Оптимизация или обучение?
Инженеры, дизайнеры и маркетологи — мастера оптимизации. Скажем, специалисты по директ-маркетингу проводят сплит-тестирование, чтобы выяснить мнение потребителей о ценности нового продукта. Они отправляют разные предложения двум одинаковым группам клиентов, а потом оценивают различия в реакции этих двух групп. Инженеры, конечно же, умеют повышать производительность продукта, а дизайнеры делают его удобным в использовании. Все эти действия в стабильной традиционной организации дают постепенные преимущества при постепенных усилиях. До тех пор, пока мы хорошо выполняем план, наш труд приносит результат.
Однако в случае со стартапом такие инструменты совершенствования продукта не работают. Если вы создаете ненужный продукт, его оптимизация или маркетинг ни к чему не приведут. Стартапу нужно оценивать свой прогресс, равняясь на высокую планку: необходимо доказать, что на основании этого товара или услуги можно создать работающий бизнес. Это можно выяснить, только если основатели стартапа могут делать четкие, обоснованные предварительные прогнозы.
Если таких прогнозов нет, решения, касающиеся продукта и стратегии, принимать гораздо труднее, и это отнимает много времени. Я часто наблюдаю это в своей консалтинговой практике. Меня много раз приглашали помочь, потому что основателям стартапа казалось, что разработчики «плохо работают». Когда я встречаюсь с такими командами, всегда есть то, что можно усовершенствовать, и я рекомендую это сделать, но настоящая проблема обычно заключается не в отсутствии таланта, энергии или усилий. Цикл за циклом команда упорно трудится, но не видит результатов. Менеджеры, получившие обучение в рамках традиционной модели, приходят к логичному выводу: наша команда работает мало или неэффективно.
Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
