Ну что же, как я обещала, давайте с вами поговорим про ICP. У нас будет несколько частей: 1. Что такое ICP 2. Как его определить для продукта pre-PMF 3. Как его определить для продукта post-PMF В предыдущих сериях: мы с вами разговаривали про «готовность…

Очень круто было вчера почитать про ваши суперсилы: такие все классные – и разные!

Что с этим делать дальше

Если вы уже знаете свою суперсилу:

1. Насколько часто у вас есть шанс ее использовать в работе? Как ваши текущие проекты позволяют вам ее применять? Тест: спросите своего менеджера, что он/она считает вашей суперсилой.

2. Когда вы рассказываете про себя и свой опыт, понятна ли ваша суперсила? Тест: рассказать свое 2-минутное интро другу, спросить его, что ему запомнилось.

3. Если ваша суперсила уже давно в вашем послужном списке, проверьте, не блокирует ли она ваш рост на следующую ступень. Например: ваша суперсила - принимать решения на основе данных, а для роста на следующий грейд нужно создавать возможности для новых продуктов, где надежных данных еще нет.
   Тест: почитать книжку “What got you here won’t get you there”.

Если вы еще не знаете свою суперсилу:

1. Попросите ваших коллег/ менеджера/ ментора отметить 1-2 вещи, которые вы делаете лучше, чем 95% других людей в вашей профессии.
   Проанализируйте ваш прошлый фидбэк и performance reviews: какие там есть повторяющиеся темы?

2. Почитайте, что ребята написали выше, порефлексируйте: а что из этого дается вам легко и редко вызывает прокрастинацию?

3. Какие книжки/ курсы/ видео вы не досмотрели, потому что они показались вам очевидными?

А вы знаете, в чем ваша суперсила?

Вчера на встрече с Shreyas Doshi прозвучала такая интересная мысль: 90% его подчиненных в Stripe и Google не знали (и, как следствие, не могли артикулировать), в чем их суперсила. По мнению Shreyas, это было одним из самых больших блокеров для их карьерного роста.

Давайте устроим перекличку: напишите одну из ваших суперсил в комментариях к этому посту.
Это поможет ребятам, которые еще не разобрались, порефлексировать и найти свою 🚀

Я начну: одна из моих суперсил - это умение превращать разрозненную группу людей в слаженную и успешно функционирующую команду.

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?

1. 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 🙂

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.

1. 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.

1. 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.

1. 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.

1. 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

Telegram

No Flame No Game

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…

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!

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.

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?

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