Собрали для удобства все кейсы в одном посте:
1. Мобильное приложение OneScore: монетизируем автомобильные пробки
2. Мобильное приложение OneScore: на каком рынке мы работаем?
3. Мобильное приложение OneScore: проверка сложной гипотезы по шагам
4. Мобильное приложение OneScore: работаем с метриками
5. Мобильное приложение OneScore: поиск провальной метрики
6. Мобильное приложение OneScore: как преодолеть причину провала
7. Мобильное приложение OneScore: новая бизнес-модель
8. Мобильное приложение «Говорите.Дети»: от «чуда» к «пользе»
9. Сказочный персонаж «Самарик»: правило «Пяти Почему» в действии
10. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club, Голод): битва за ценность
11. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club): привыное поведение в товарной категории
12. Вернитовар.ру — быстро и недорого проверяем гипотезу. Часть 1 и Часть 2
13. Мультимодальные переводки Movista: слишком сложно, потребители не поняли
14. Школа эмоционального интеллекта: формулировка «боли» словами потребителя
15. Школа Английского языка: выявляем ценность с помощью custdev
16. Онлайн-школа математики: валидация сегментов как основной фактор позиционирования
17. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: ошибка в опеределении целевой аудитории
18. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: прогнозируем выручку стратапа
19. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: что такое «инсайт»
20. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: еще один инсайт
21. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: как работает продукт конкурента
22. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: определяем оптимальное количество выдачи карточек ресторанов рекомендательной системы
23. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: типичное и нетипичное поведение потребителя
24. Заказ еды ко времени: нет тестирования на клиентах
25. Сервис по навигации внутри помещений UMAP: модель custdev для b2b2c рынка
26. Гель для стирки белья: большая упаковка и пользовательский опыт
27. Образовательный портал «Онлайн-детство»: проблема потребителя, о которой он не скажет
#подборка #кейсы
1. Мобильное приложение OneScore: монетизируем автомобильные пробки
2. Мобильное приложение OneScore: на каком рынке мы работаем?
3. Мобильное приложение OneScore: проверка сложной гипотезы по шагам
4. Мобильное приложение OneScore: работаем с метриками
5. Мобильное приложение OneScore: поиск провальной метрики
6. Мобильное приложение OneScore: как преодолеть причину провала
7. Мобильное приложение OneScore: новая бизнес-модель
8. Мобильное приложение «Говорите.Дети»: от «чуда» к «пользе»
9. Сказочный персонаж «Самарик»: правило «Пяти Почему» в действии
10. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club, Голод): битва за ценность
11. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club): привыное поведение в товарной категории
12. Вернитовар.ру — быстро и недорого проверяем гипотезу. Часть 1 и Часть 2
13. Мультимодальные переводки Movista: слишком сложно, потребители не поняли
14. Школа эмоционального интеллекта: формулировка «боли» словами потребителя
15. Школа Английского языка: выявляем ценность с помощью custdev
16. Онлайн-школа математики: валидация сегментов как основной фактор позиционирования
17. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: ошибка в опеределении целевой аудитории
18. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: прогнозируем выручку стратапа
19. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: что такое «инсайт»
20. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: еще один инсайт
21. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: как работает продукт конкурента
22. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: определяем оптимальное количество выдачи карточек ресторанов рекомендательной системы
23. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: типичное и нетипичное поведение потребителя
24. Заказ еды ко времени: нет тестирования на клиентах
25. Сервис по навигации внутри помещений UMAP: модель custdev для b2b2c рынка
26. Гель для стирки белья: большая упаковка и пользовательский опыт
27. Образовательный портал «Онлайн-детство»: проблема потребителя, о которой он не скажет
#подборка #кейсы
148. ИИ + custdev. Войси
Сегодня тестируем сервис — телеграм-бот Войси: ИИ транскрибация, саммари, перевод и пост для соцсети.
Качество распознавания на русском, т.е. понимание слов, оказалось очень высоким. Все места, на которых запинались другие сервисы, Войси распознал четко.
Стандартный аудиоформат от Zoom .m4a загружается без проблем. Скорость обработки примерно такая же, как и у других ботов — 40 минут интервью были обработаны за 3-4 минуты.
Количество собеседников никак не указывается, но система без труда распознала мужской и женский голоса, а также проставила тайм-код, даже если ответ респондента большой и долгий, в транскрибации видны тайм-коды, что удобно для работы с текстом. Также есть функционал интерактивной версии транскрибации, когда в одном месте исходную аудио-запись и готовый текст. При нажатии на текст запись перемотается на указанное место, такого у других сервисов нет, а функция очень полезная при работе с результатаами интервью.
Полезной оказалась функция мягких напоминаний — когда сам бот «уехал«» вниз в ленте чатов, а счет был пополнен, но не истрачен, бот пишет, что можно отправлять файл. Так его легче найти в потоке.
К условным недостаткам следует отнести невозможность выбрать формат транскрибации — все выгружается в PDF, а его не так просто исправлять. И система оплаты довольно запутанная — отдельно оплачивается транскрибация, отдельно — саммари (поэтому ее не тестировали). Цена (на момент тестирования) — 500 рублей за час, что является высокой ценой, особенно с учетом того, что за саммари нужно платить отдельно.
Кроме указанных функций сервис позволяет создавать субтитры, переводить на русский и прочие приятные функции работы с аудио. Но для интервью, наверное, это не столь важно.
Результат Войси
Удобство использования: 7/10
Качество распознавния: 10/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
В сухом остатке: сервис Войси отличный инструмент для перевода аудио- и в текст в формате PDF, однако отдельно придется оплачивать транскрибацию и саммари, что неудобно.
#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма
Сегодня тестируем сервис — телеграм-бот Войси: ИИ транскрибация, саммари, перевод и пост для соцсети.
Качество распознавания на русском, т.е. понимание слов, оказалось очень высоким. Все места, на которых запинались другие сервисы, Войси распознал четко.
Стандартный аудиоформат от Zoom .m4a загружается без проблем. Скорость обработки примерно такая же, как и у других ботов — 40 минут интервью были обработаны за 3-4 минуты.
Количество собеседников никак не указывается, но система без труда распознала мужской и женский голоса, а также проставила тайм-код, даже если ответ респондента большой и долгий, в транскрибации видны тайм-коды, что удобно для работы с текстом. Также есть функционал интерактивной версии транскрибации, когда в одном месте исходную аудио-запись и готовый текст. При нажатии на текст запись перемотается на указанное место, такого у других сервисов нет, а функция очень полезная при работе с результатаами интервью.
Полезной оказалась функция мягких напоминаний — когда сам бот «уехал«» вниз в ленте чатов, а счет был пополнен, но не истрачен, бот пишет, что можно отправлять файл. Так его легче найти в потоке.
К условным недостаткам следует отнести невозможность выбрать формат транскрибации — все выгружается в PDF, а его не так просто исправлять. И система оплаты довольно запутанная — отдельно оплачивается транскрибация, отдельно — саммари (поэтому ее не тестировали). Цена (на момент тестирования) — 500 рублей за час, что является высокой ценой, особенно с учетом того, что за саммари нужно платить отдельно.
Кроме указанных функций сервис позволяет создавать субтитры, переводить на русский и прочие приятные функции работы с аудио. Но для интервью, наверное, это не столь важно.
Результат Войси
Удобство использования: 7/10
Качество распознавния: 10/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
В сухом остатке: сервис Войси отличный инструмент для перевода аудио- и в текст в формате PDF, однако отдельно придется оплачивать транскрибацию и саммари, что неудобно.
#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма
149. Техника «отражение» в интервью
Техника «отражение» используется при проведении глубинных интервью. Она позволяет прояснить верность понимания того, что говорит респондент, используя его же слова в ходе customer interview. То есть по сути, в ходе проведени интервью исследователь повторяет слова респондента.
Лучше всего она подходит в случаях:
1. Когда нужно уточнить, правильно ли исследователь понимает описанную в интервью ситуацию
2. Когда нужно, чтобы респондент дал больше деталей
Отражение — это техника, которой нужно практиковаться, пока она не станет естественной.
В сухом остатке: если нужно узнать больше деталей или убедиться, что мы правильно понимаем респондента — повторяем его слова по ходу проведения интервью.
#методика #какзадаватьвопросы
Техника «отражение» используется при проведении глубинных интервью. Она позволяет прояснить верность понимания того, что говорит респондент, используя его же слова в ходе customer interview. То есть по сути, в ходе проведени интервью исследователь повторяет слова респондента.
Лучше всего она подходит в случаях:
1. Когда нужно уточнить, правильно ли исследователь понимает описанную в интервью ситуацию
2. Когда нужно, чтобы респондент дал больше деталей
Отражение — это техника, которой нужно практиковаться, пока она не станет естественной.
В сухом остатке: если нужно узнать больше деталей или убедиться, что мы правильно понимаем респондента — повторяем его слова по ходу проведения интервью.
#методика #какзадаватьвопросы
150. Зачем на самом деле нужна бизнес-модель «подписка»
У продукта существует доходная и расходная части бизнеса: доходная — на ком (потребители), как часто (частота) и сколько (средний чек) зарабатываем; расходная — себестоимость продукта, стоимость привлечения клиента и другие расходы.
В сходимой экономике доходная часть больше расходной. По сути это и есть две основные метрики стартапа.
Подписка помогает повысить доходную часть. Например, Apple до перехода на подписку в Apple Music продавала песни поштучно — за 18 или 22 рубля. Если взять статистику за месяц и посмотреть, сколько доходов получает компания от продажи песен, а потом поделить на количество слушателей (даже тех, кто не купил песни в этом месяце), получится определенная сумма. Скажем, в среднем, один пользователь покупал 5-6 песен в месяц, значит компания зарабатывала не более 132 рублей в расчете на одного пользователя.
Если перейти на модель подписки за 169 рублей в месяц, получится, что доход компании увеличился почти на 30%. Если повысить воспринимаемую ценность через доступ ко всем песням в базе сервиса, а не только к тем, которые пользователь купил, то еще и с точки зрения клиента ценности стало больше.
Особенно довольны должны стать высокочастотные пользователи, т.е. те, кто покупал часто и много песен. А вот те, кто покупал всего лишь несколько раз в год, теперь вынуждены платить значительно больше.
В сухом остатке: переход на подписную бизнес-модель призван увеличить доход от каждого пользователя; хорошо, если пользователь взамен получит больше ценности.
#arpu #arppu #подписка #бизнесмодель
У продукта существует доходная и расходная части бизнеса: доходная — на ком (потребители), как часто (частота) и сколько (средний чек) зарабатываем; расходная — себестоимость продукта, стоимость привлечения клиента и другие расходы.
В сходимой экономике доходная часть больше расходной. По сути это и есть две основные метрики стартапа.
Подписка помогает повысить доходную часть. Например, Apple до перехода на подписку в Apple Music продавала песни поштучно — за 18 или 22 рубля. Если взять статистику за месяц и посмотреть, сколько доходов получает компания от продажи песен, а потом поделить на количество слушателей (даже тех, кто не купил песни в этом месяце), получится определенная сумма. Скажем, в среднем, один пользователь покупал 5-6 песен в месяц, значит компания зарабатывала не более 132 рублей в расчете на одного пользователя.
Если перейти на модель подписки за 169 рублей в месяц, получится, что доход компании увеличился почти на 30%. Если повысить воспринимаемую ценность через доступ ко всем песням в базе сервиса, а не только к тем, которые пользователь купил, то еще и с точки зрения клиента ценности стало больше.
Особенно довольны должны стать высокочастотные пользователи, т.е. те, кто покупал часто и много песен. А вот те, кто покупал всего лишь несколько раз в год, теперь вынуждены платить значительно больше.
В сухом остатке: переход на подписную бизнес-модель призван увеличить доход от каждого пользователя; хорошо, если пользователь взамен получит больше ценности.
#arpu #arppu #подписка #бизнесмодель
151. Что такое на самом деле «средняя» и «медиана» частоты потребления
Представим, что у вас 10 пользователей продукта.
Один из них пользуется продуктом каждый день в течение месяца.
Второй — через день.
Еще трое — каждую неделю.
Трое — раз в две недели.
Двое — один раз в месяц.
Средняя частота получится 6,5. Неплохо, верно? Но что-то тут не так... Потому что 80% клиентов используют продукт реже 5 раз в месяц, а значит среднее значение только вводит в заблуждение.
Можно посчитать медиану. Половина чисел в множестве будут иметь значения больше, чем медиана, а вторая половина — меньше. В представленном массиве данных медиана равна 3. Уже лучше.
Здравый смысл подсказывает, что клиенты у нас сильно неоднородны. И их нужно сегментировать.
Получается, что у нас 20% клиентов имеют очень высокую для продукта частоту потребления (22,5 в среднем).
30 % клиентов имеют частоту 4 раза в месяц.
Еще 30% — 2 раза в месяц.
И остальные 20% — 1 раз в месяц.
На практие обычно выделяют сегменты существующих клиентов по классификации ABCD. Это как раз наши группы клиентов. Но что-то подсказывает, что есть один клиент, который сильно выделяется из всех — тот, у кого частота потребления максимальная. Его следует выделить в сегмент X — наиболее важных (и доходных) клиентов.
В сухом остатке: средние значения часто вводят в заблуждение, важно понимать структуру метрики, чтобы сделать правильный вывод о поведении клиентов.
#метрики #частотапотребления #среднееарифметическое #медиана
Представим, что у вас 10 пользователей продукта.
Один из них пользуется продуктом каждый день в течение месяца.
Второй — через день.
Еще трое — каждую неделю.
Трое — раз в две недели.
Двое — один раз в месяц.
Средняя частота получится 6,5. Неплохо, верно? Но что-то тут не так... Потому что 80% клиентов используют продукт реже 5 раз в месяц, а значит среднее значение только вводит в заблуждение.
Можно посчитать медиану. Половина чисел в множестве будут иметь значения больше, чем медиана, а вторая половина — меньше. В представленном массиве данных медиана равна 3. Уже лучше.
Здравый смысл подсказывает, что клиенты у нас сильно неоднородны. И их нужно сегментировать.
Получается, что у нас 20% клиентов имеют очень высокую для продукта частоту потребления (22,5 в среднем).
30 % клиентов имеют частоту 4 раза в месяц.
Еще 30% — 2 раза в месяц.
И остальные 20% — 1 раз в месяц.
На практие обычно выделяют сегменты существующих клиентов по классификации ABCD. Это как раз наши группы клиентов. Но что-то подсказывает, что есть один клиент, который сильно выделяется из всех — тот, у кого частота потребления максимальная. Его следует выделить в сегмент X — наиболее важных (и доходных) клиентов.
В сухом остатке: средние значения часто вводят в заблуждение, важно понимать структуру метрики, чтобы сделать правильный вывод о поведении клиентов.
#метрики #частотапотребления #среднееарифметическое #медиана
152. Когда у продукта один большой конкурент
Стартап UMAP предоставляет информационно-навигационные услуги indoor-навигации, т.е. помогает ориентироваться внутри помещения и быстро находить местоположение нужного объекта (например, аудиторию в университете).
Мы уже разбирали кейс о сложности custdev на рынке b2b2c.
2 года назад, на начальном этапе развития стартапа, были две целевых аудитории — Университеты и Торговые центры. Уже на тот момент навигация тесно ассоциировалась с Яндексом. Схемы торговых центров в Яндексе уже появлялись, но вот навигации внутри торгового центра не было.
На прошлой неделе Яндекс анонсировал навигацию внутри торговых центров. 2ГИС это сделал годом ранее. И пусть назначение указанных продуктов отличается от назначения UMAP, задача, решаемая клиентом, одинаковая.
Хорошо, что проект не стал ориентироваться на сегмент торговых центров (хотя команда очень хотела). Сейчас конкурировать с Яндексом и 2ГИС на их же поле было бы очень дорого.
В сухом остатке: оценивая целевые сегменты учитывайте потенциальных конкурентов, особенно, если «большой игрок» может выйти на обслуживаемый вашим продуктом рынок.
#рынок #большойконкурент #конкуренция #кейс
Стартап UMAP предоставляет информационно-навигационные услуги indoor-навигации, т.е. помогает ориентироваться внутри помещения и быстро находить местоположение нужного объекта (например, аудиторию в университете).
Мы уже разбирали кейс о сложности custdev на рынке b2b2c.
2 года назад, на начальном этапе развития стартапа, были две целевых аудитории — Университеты и Торговые центры. Уже на тот момент навигация тесно ассоциировалась с Яндексом. Схемы торговых центров в Яндексе уже появлялись, но вот навигации внутри торгового центра не было.
На прошлой неделе Яндекс анонсировал навигацию внутри торговых центров. 2ГИС это сделал годом ранее. И пусть назначение указанных продуктов отличается от назначения UMAP, задача, решаемая клиентом, одинаковая.
Хорошо, что проект не стал ориентироваться на сегмент торговых центров (хотя команда очень хотела). Сейчас конкурировать с Яндексом и 2ГИС на их же поле было бы очень дорого.
В сухом остатке: оценивая целевые сегменты учитывайте потенциальных конкурентов, особенно, если «большой игрок» может выйти на обслуживаемый вашим продуктом рынок.
#рынок #большойконкурент #конкуренция #кейс
153. Тестирования сервисов по транскрибации и подготовке кратких выводов (саммари)
Ранее мы тестировали сервисы, позволяющие транскрибировать интервью, а также получать краткое содержание стенограммы (транскрибции).
Тестирование проходило на одних и тех же данных — одно интервью длительностью 40 минут. Результаты по транскрибации сравнивались с аудиофайлом, а результаты по кратким выводм — с результами «ручной» (экспертной) обработки.
Представим условный рейтинг протестированных сервисов:
1. Memo AI
Удобство использования: 9/10
Качество распознания: 9/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
Саммари: 10/10
2. Войси
Удобство использования: 7/10
Качество распознания: 10/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
Саммари: 7/10
3. Lexna
Удобство использования: 6/10
Качество распознания: 9/10
Скорость обработки: 7/10
Стоимость использования: 8/10
Саммари: отсутствует
4. Riverside.fm
Удобство использования: 7/10
Качество распознания: 6/10
Скорость обработки: 6/10
Стоимость использования: бесплатно до 2 часов
Саммари: отсутствует
Это лишь промежуточный итог.
1. Сервисы улучшаются и блее поздние тесты могут показать иной результат.
2. Есть сервисы, которые в комментариях просили протестировать, но пока еще этого не произошло.
3. В рейтинг не попали сервисы, которыми не удалось воспользоваться, например, поддержка одного из сервисов ответила через несколько недель после подачи заявки на доступ к тесту.
В сухом остатке: пишите в комментариях, какие еще сервисы следует протестировать.
#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма #саммари
Ранее мы тестировали сервисы, позволяющие транскрибировать интервью, а также получать краткое содержание стенограммы (транскрибции).
Тестирование проходило на одних и тех же данных — одно интервью длительностью 40 минут. Результаты по транскрибации сравнивались с аудиофайлом, а результаты по кратким выводм — с результами «ручной» (экспертной) обработки.
Представим условный рейтинг протестированных сервисов:
1. Memo AI
Удобство использования: 9/10
Качество распознания: 9/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
Саммари: 10/10
2. Войси
Удобство использования: 7/10
Качество распознания: 10/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10
Саммари: 7/10
3. Lexna
Удобство использования: 6/10
Качество распознания: 9/10
Скорость обработки: 7/10
Стоимость использования: 8/10
Саммари: отсутствует
4. Riverside.fm
Удобство использования: 7/10
Качество распознания: 6/10
Скорость обработки: 6/10
Стоимость использования: бесплатно до 2 часов
Саммари: отсутствует
Это лишь промежуточный итог.
1. Сервисы улучшаются и блее поздние тесты могут показать иной результат.
2. Есть сервисы, которые в комментариях просили протестировать, но пока еще этого не произошло.
3. В рейтинг не попали сервисы, которыми не удалось воспользоваться, например, поддержка одного из сервисов ответила через несколько недель после подачи заявки на доступ к тесту.
В сухом остатке: пишите в комментариях, какие еще сервисы следует протестировать.
#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма #саммари
154. У кого спросить? Где правда?
На прошлой неделе один стартап вернулся с обратной связью по идее продукта на основе экспертных интервью. Эксперты — CEO крупных компаний, очень заметных на рынке.
Эксперт №1 сказал, что рынок «далеко не растущий», от идеи продукта следует отказаться.
Эксперт №2 сказал, что, «за последние полтора года рынок вырос в 3 раза», и что сейчас самое время выходить на рынок с новым продуктом.
Кому верить? Никому из экспертов.
Нужно спрашивать не у экспертов, а у клиентов. Если гипотеза о поведении клиентов на этом рынке подтверждается, значит продукт нужно запустить, хотя бы перейти на следующую стадию.
В сухом остатке: как сказал один эксперт — «слово эксперта стоит 0 рублей, если ты ему не платишь, а если платишь, оно все равно стоит 0 рублей»; спрашивать нужно в первую очередь у потенциальных клиентов.
#интересное
На прошлой неделе один стартап вернулся с обратной связью по идее продукта на основе экспертных интервью. Эксперты — CEO крупных компаний, очень заметных на рынке.
Эксперт №1 сказал, что рынок «далеко не растущий», от идеи продукта следует отказаться.
Эксперт №2 сказал, что, «за последние полтора года рынок вырос в 3 раза», и что сейчас самое время выходить на рынок с новым продуктом.
Кому верить? Никому из экспертов.
Нужно спрашивать не у экспертов, а у клиентов. Если гипотеза о поведении клиентов на этом рынке подтверждается, значит продукт нужно запустить, хотя бы перейти на следующую стадию.
В сухом остатке: как сказал один эксперт — «слово эксперта стоит 0 рублей, если ты ему не платишь, а если платишь, оно все равно стоит 0 рублей»; спрашивать нужно в первую очередь у потенциальных клиентов.
#интересное
154. Привычное потребление и разные модели
Вопрос в интервью «Как вы обычно что-то делаете?» подходит для товаров, у которых частотность высокая.
Вопрос «Как вы делали что-то в последний раз?» подходит для товаров, у которых частотность потребления низкая.
Например, если речь о доставке/покупке продуктов питания, то на вопрос о привычном потреблении можем услышать ответ о разных моделях поведения в зависимости от ситуации и решаемой задачи (jtbd).
Представим, что у респондента есть три модели поведения при покупке продуктов питания:
1. Когда готовит суп и нужна луковица. Тут подходит Самокат.
2. Когда на завтра нужно закупить еды: готовой и/или для приготовления. Тут выбор — ВкусВилл
3. Когда нужно закупить много, например, запастись мясом. Тут подойдет Купер из Metro.
Если спросить про привычное поведение, задать уточняющие вопросы, получится выявить все модели.
На вопрос о последнем потреблении человек расскажет именно про Купер (если эта модель была последней). Конечно, можно расспросить и про другие модели поведения. Но это уже зависит от интервьюера.
Другой пример: коврик для йоги.
Вопрос «Как вы обычно покупаете коврик для йоги?» звучит странно, потому что скорее всего человек покупает коврик для йоги не очень часто, чтобы считать это поведение «обычным».
В сухом остатке: важно понимать частотность потребления товарной категории и от этого формулировать вопрос.
#customerinterview #какзадаватьвопросы #jtbd
Вопрос в интервью «Как вы обычно что-то делаете?» подходит для товаров, у которых частотность высокая.
Вопрос «Как вы делали что-то в последний раз?» подходит для товаров, у которых частотность потребления низкая.
Например, если речь о доставке/покупке продуктов питания, то на вопрос о привычном потреблении можем услышать ответ о разных моделях поведения в зависимости от ситуации и решаемой задачи (jtbd).
Представим, что у респондента есть три модели поведения при покупке продуктов питания:
1. Когда готовит суп и нужна луковица. Тут подходит Самокат.
2. Когда на завтра нужно закупить еды: готовой и/или для приготовления. Тут выбор — ВкусВилл
3. Когда нужно закупить много, например, запастись мясом. Тут подойдет Купер из Metro.
Если спросить про привычное поведение, задать уточняющие вопросы, получится выявить все модели.
На вопрос о последнем потреблении человек расскажет именно про Купер (если эта модель была последней). Конечно, можно расспросить и про другие модели поведения. Но это уже зависит от интервьюера.
Другой пример: коврик для йоги.
Вопрос «Как вы обычно покупаете коврик для йоги?» звучит странно, потому что скорее всего человек покупает коврик для йоги не очень часто, чтобы считать это поведение «обычным».
В сухом остатке: важно понимать частотность потребления товарной категории и от этого формулировать вопрос.
#customerinterview #какзадаватьвопросы #jtbd
Собрали список ошибок при проведении CustDev:
1. Нет цели для исследования
2. Владелец продукта не готов его менять (или менять его идею)
3. Не проводится предварительный отбор респондентов для интервью
4. Слишком большой и подробный гайд
5. Слишком долго обсуждать социально-демографические вопросы
6. «Впаривать» проблему респонденту, если ее нет
7. Интервьюер обладает большим профессиональным опытом в исследуемой тематике
8. Исследование проводят для галочки, а не для выявления причин/проблем
#подборка #ошибки
1. Нет цели для исследования
2. Владелец продукта не готов его менять (или менять его идею)
3. Не проводится предварительный отбор респондентов для интервью
4. Слишком большой и подробный гайд
5. Слишком долго обсуждать социально-демографические вопросы
6. «Впаривать» проблему респонденту, если ее нет
7. Интервьюер обладает большим профессиональным опытом в исследуемой тематике
8. Исследование проводят для галочки, а не для выявления причин/проблем
#подборка #ошибки
155. Данные нулевой стороны
Zero Side Data — данные, которые добровольно и осознанно предоставляются клиентом. Эти данные касаются намерений, опыта (декларируемого), целей потребления, ситуаций (jtbd-сценарии).
Поскольку есть «нулевая сторона», значит должна быть первая, вторая и третья.
1st party data — данные, которые также относятся к клиенту, но описывают его характеристики. Например, пол, возраст, социально-демографические вопросы. К ним же относятся история покупок и взаимодействия со службой поддержки компании. Важно, что клиент добровольно передает эти данные (или они копятся с его согласия сами собой).
2nd party data — то же, что и Zero side и 1st party data, только полученные от партнеров. Важно, что эти данные тоже собираются с разрешения пользователей.
3nd party data — то же, что и 2nd patry data, только полученные от сторонних сервисов или других партнеров. Иногда степень согласия клиента не удается узнать.
В сухом остатке: в custdev самые ценные — это данные нулевой стороны, однако комплексный custdev работает со всеми типами данных.
#типыданных #jtbd
Zero Side Data — данные, которые добровольно и осознанно предоставляются клиентом. Эти данные касаются намерений, опыта (декларируемого), целей потребления, ситуаций (jtbd-сценарии).
Поскольку есть «нулевая сторона», значит должна быть первая, вторая и третья.
1st party data — данные, которые также относятся к клиенту, но описывают его характеристики. Например, пол, возраст, социально-демографические вопросы. К ним же относятся история покупок и взаимодействия со службой поддержки компании. Важно, что клиент добровольно передает эти данные (или они копятся с его согласия сами собой).
2nd party data — то же, что и Zero side и 1st party data, только полученные от партнеров. Важно, что эти данные тоже собираются с разрешения пользователей.
3nd party data — то же, что и 2nd patry data, только полученные от сторонних сервисов или других партнеров. Иногда степень согласия клиента не удается узнать.
В сухом остатке: в custdev самые ценные — это данные нулевой стороны, однако комплексный custdev работает со всеми типами данных.
#типыданных #jtbd
156. CJM или почему они не работают
Многие компании разочаровываются в концепции CJM, утверждая, что инструмент им не подошел, да и вообще, толку в нем мало.
Тут как с оценкой любого custdev, проведенного стартапом, — сначала нужно разобраться в качестве, т.е. спросить три вопроса: как, сколько и кто.
Подавляющее большинство CJM, которые нам довелось видеть, — это статичные модели CJM. Они не отражают динамику поведения клиента в зависимости от ситуаций, не показывают множественность выбора, не учитывают возможность альтернативного и параллельного потребления. По сути, статичные CJM не дают компании почти ничего, кроме необходимости «куда-то идти» и «что-то там строить».
Часто, CJM превращают в склад каких-то наборов данных, которые, по сути, интересны только тем, кто этот CJM стоит, а вот применять другим людям совсем непонятно как.
А CJM построенный без учета данных нулевой стороны вообще не может считаться CJM (ссылка на пост). Хорошо, если компании обходятся данным из первоисточника, но есть кейсы (даже у крупных банков), когда CJM был построен на основе экспертных оценок и только на основе кабинетных исследований.
Другие же компании, например Сбер, пытаются переосмыслить модели CJM через «Ромашку». Это очень хороший подход, но дорогой, потому что требует построения сотен статичных CJM для сотен сегментов и продуктов.
Еще шагом к прогрессу можно назвать теорию графов работ (или Advanced JTBD). Но пока мало кто умеет этим пользоваться.
В сухом остатке: CJM, как и любой инструмент продуктового управления, эффективен при правильном применении; сегодня уже недостаточно строить статичный CJM, нужно учитывать динамику ситуативного переключений, параллельное потребление.
#jtbd #ajtbd #cjm #динамическийcjm
Многие компании разочаровываются в концепции CJM, утверждая, что инструмент им не подошел, да и вообще, толку в нем мало.
Тут как с оценкой любого custdev, проведенного стартапом, — сначала нужно разобраться в качестве, т.е. спросить три вопроса: как, сколько и кто.
Подавляющее большинство CJM, которые нам довелось видеть, — это статичные модели CJM. Они не отражают динамику поведения клиента в зависимости от ситуаций, не показывают множественность выбора, не учитывают возможность альтернативного и параллельного потребления. По сути, статичные CJM не дают компании почти ничего, кроме необходимости «куда-то идти» и «что-то там строить».
Часто, CJM превращают в склад каких-то наборов данных, которые, по сути, интересны только тем, кто этот CJM стоит, а вот применять другим людям совсем непонятно как.
А CJM построенный без учета данных нулевой стороны вообще не может считаться CJM (ссылка на пост). Хорошо, если компании обходятся данным из первоисточника, но есть кейсы (даже у крупных банков), когда CJM был построен на основе экспертных оценок и только на основе кабинетных исследований.
Другие же компании, например Сбер, пытаются переосмыслить модели CJM через «Ромашку». Это очень хороший подход, но дорогой, потому что требует построения сотен статичных CJM для сотен сегментов и продуктов.
Еще шагом к прогрессу можно назвать теорию графов работ (или Advanced JTBD). Но пока мало кто умеет этим пользоваться.
В сухом остатке: CJM, как и любой инструмент продуктового управления, эффективен при правильном применении; сегодня уже недостаточно строить статичный CJM, нужно учитывать динамику ситуативного переключений, параллельное потребление.
#jtbd #ajtbd #cjm #динамическийcjm
157. Где быстро найти людей для custdev
Решили повторить пост №62 о группах, где можно наайти респондентов для Custdev.
Мы нашли таких групп уже семь штук. Каждую протестировали и в каждой можно найти респоднетов:
1️⃣ CustDev Ru
2️⃣ UNCRN.me
3️⃣ Кастдев-чат UX Boost
4️⃣ CustDev | ProductStar
5️⃣ Респонденты для опросов
6️⃣ Респондентошная (от Вани Замесина)
7️⃣ Сила кастдева_ЧАТ
Пишите запрос: что тестируете, кто вам нужен для custdev, ответы получаете в личные сообщения.
Но еще несомненной пользой является возможность поучаствовать в custdev-процедуре с другой стороны — стать респондентом. Так можно лучше понять, какие вопросы хорошие, а каких вопросов лучше избегать.
#методика #рекрутингреспондентов #группыдляcustdev
P.S. Если вы знете другие группы — пишите в комментариях!
Решили повторить пост №62 о группах, где можно наайти респондентов для Custdev.
Мы нашли таких групп уже семь штук. Каждую протестировали и в каждой можно найти респоднетов:
1️⃣ CustDev Ru
2️⃣ UNCRN.me
3️⃣ Кастдев-чат UX Boost
4️⃣ CustDev | ProductStar
5️⃣ Респонденты для опросов
6️⃣ Респондентошная (от Вани Замесина)
7️⃣ Сила кастдева_ЧАТ
Пишите запрос: что тестируете, кто вам нужен для custdev, ответы получаете в личные сообщения.
Но еще несомненной пользой является возможность поучаствовать в custdev-процедуре с другой стороны — стать респондентом. Так можно лучше понять, какие вопросы хорошие, а каких вопросов лучше избегать.
#методика #рекрутингреспондентов #группыдляcustdev
CustDev Laboratory pinned «157. Где быстро найти людей для custdev Решили повторить пост №62 о группах, где можно наайти респондентов для Custdev. Мы нашли таких групп уже семь штук. Каждую протестировали и в каждой можно найти респоднетов: 1️⃣ CustDev Ru 2️⃣ UNCRN.me 3️⃣ Кастдев…»
158. Быстрый custdev — это не customer interview
Custdev чаще всего приравнивается к интервью. Мы уже писали, что это не так. Custdev — любой способ проверки гипотезы о поведении потребителя. Просто какие-то методы дешевле, какие-то дороже.
Некоторые продукты для проверки требуют MVP в виде продукта высокой степени готовности. Например, мобильное приложение OneScore. С точки зрения пользователя MVP представлял почти готовый продукт.
Другие продукты часто можно проверять «на коленке» за 0 рублей или около того.
Например, на недавнем обучении разбирали кейс «Построение туристических маршрутов» в крупных городах, где есть как внешний, так и внутренний туризм. Проблема, по словам основателя, заключалась в том, что нет единого информационно-функционального продукта, где можно и узнать информацию о точках притяжения, и состаавить маршрут путешествия.
С точки зрения JTBD и тем более с точки зрения AJTBD (Advanced JTBD) все логично, так как один продукт решает несколько работ, которые решают разные продукты. Т.е. новый продукт заменяет несколько старых — хорошая продуктовая стратегия.
Сама идея родилась от собственной проблемы основателя. Проверить такую идею основатели решили через интервью, и, вроде бы, подтверждение было. Даже среди слушателей курса 15% присутствовавших выразили желание воспользоваться продуктом.
Дальше предлагаем тем, кто высказал желание, заплатить за продукт прямо сейчас. Маршрут по Москве с интересными локациями, ресторациями и прочими прелестями можно построить без особого труда, по крайней мере, со слов основателя. Так если это просто — постройте и продайте прямо сейчас.
Несложно догадаться, что среди тех, кто говорил, что идея классная и они бы с радостью воспользовались продуктом, никто не оплатил даже с дисконтом в 50%.
Чем не custdev? Чем не проверка гипотезы? Как минимум, платить за маршурты поштучно, как предлагал основатель, желающих не нашлось.
В сухом остатке: лучший критерий проверки гипотезы — деньги, которые мы получаем за продукт (не от инвесторов).
#быстрыйcustdev #интервью #какпроверитьидею
Custdev чаще всего приравнивается к интервью. Мы уже писали, что это не так. Custdev — любой способ проверки гипотезы о поведении потребителя. Просто какие-то методы дешевле, какие-то дороже.
Некоторые продукты для проверки требуют MVP в виде продукта высокой степени готовности. Например, мобильное приложение OneScore. С точки зрения пользователя MVP представлял почти готовый продукт.
Другие продукты часто можно проверять «на коленке» за 0 рублей или около того.
Например, на недавнем обучении разбирали кейс «Построение туристических маршрутов» в крупных городах, где есть как внешний, так и внутренний туризм. Проблема, по словам основателя, заключалась в том, что нет единого информационно-функционального продукта, где можно и узнать информацию о точках притяжения, и состаавить маршрут путешествия.
С точки зрения JTBD и тем более с точки зрения AJTBD (Advanced JTBD) все логично, так как один продукт решает несколько работ, которые решают разные продукты. Т.е. новый продукт заменяет несколько старых — хорошая продуктовая стратегия.
Сама идея родилась от собственной проблемы основателя. Проверить такую идею основатели решили через интервью, и, вроде бы, подтверждение было. Даже среди слушателей курса 15% присутствовавших выразили желание воспользоваться продуктом.
Дальше предлагаем тем, кто высказал желание, заплатить за продукт прямо сейчас. Маршрут по Москве с интересными локациями, ресторациями и прочими прелестями можно построить без особого труда, по крайней мере, со слов основателя. Так если это просто — постройте и продайте прямо сейчас.
Несложно догадаться, что среди тех, кто говорил, что идея классная и они бы с радостью воспользовались продуктом, никто не оплатил даже с дисконтом в 50%.
Чем не custdev? Чем не проверка гипотезы? Как минимум, платить за маршурты поштучно, как предлагал основатель, желающих не нашлось.
В сухом остатке: лучший критерий проверки гипотезы — деньги, которые мы получаем за продукт (не от инвесторов).
#быстрыйcustdev #интервью #какпроверитьидею
159. Цикличность развития рынков
У каждого рынка есть понятные циклы развития. Для начала, нужно правильно определить сам рынок, на котором мы продаем продукт. Это самый важный вопрос любого продукта — отправная точка для расчетов метрик и конкурентного анализа.
Стоит оговориться, что новых рынков, в принципе, не бываает. Любой рынок, формирующийся вокруг нового продукта, это переосмысление существующего продукта. Т.е. это всегда трансформация поведения потребителей — переключение с одного способа решения проблемы на другой.
Когда такой продукт появляется, и показывает коммерческие перспективы, появляется много игроков, жедающих подобный продукт продавать. Для каких-то игроков это совсем первый опыт. Для других — просто новый продукт, потому что есть подукты на смежных рынках.
Далее происходит этап жесткой конкуренции, потому что будет появляться все больше игроков, и кто-то из них сам закроется, кто-то перейдет на другие продукты и рынки, а кто-то скупит других игроков, забрав себе их доли рынка.
В итоге останется несколько очень крупных игроков, которые довольно органично поделят рынок между собой. Если конкурентная борьба продолжится — на рынке останется 1-2 крупных. Потом эти крупные начинают вести себя как монополисты, поднимают цены, снижают качество обслуживания (зачем его повышать, если клиенту некуда деваться).
И именно это дает возможность новым продуктам (стартапам) появляться на рынке за счет более доступных цен, более высокого качества обслуживания и пр. Недовольный потребитель — лучшая причина вывода нового продукта.
В сухом остатке: любой рынок глобально развивается по одинаковым циклам; определить цикл развития рынка поможет определить удачное время выхода на рынок.
#рынок #интересное
У каждого рынка есть понятные циклы развития. Для начала, нужно правильно определить сам рынок, на котором мы продаем продукт. Это самый важный вопрос любого продукта — отправная точка для расчетов метрик и конкурентного анализа.
Стоит оговориться, что новых рынков, в принципе, не бываает. Любой рынок, формирующийся вокруг нового продукта, это переосмысление существующего продукта. Т.е. это всегда трансформация поведения потребителей — переключение с одного способа решения проблемы на другой.
Когда такой продукт появляется, и показывает коммерческие перспективы, появляется много игроков, жедающих подобный продукт продавать. Для каких-то игроков это совсем первый опыт. Для других — просто новый продукт, потому что есть подукты на смежных рынках.
Далее происходит этап жесткой конкуренции, потому что будет появляться все больше игроков, и кто-то из них сам закроется, кто-то перейдет на другие продукты и рынки, а кто-то скупит других игроков, забрав себе их доли рынка.
В итоге останется несколько очень крупных игроков, которые довольно органично поделят рынок между собой. Если конкурентная борьба продолжится — на рынке останется 1-2 крупных. Потом эти крупные начинают вести себя как монополисты, поднимают цены, снижают качество обслуживания (зачем его повышать, если клиенту некуда деваться).
И именно это дает возможность новым продуктам (стартапам) появляться на рынке за счет более доступных цен, более высокого качества обслуживания и пр. Недовольный потребитель — лучшая причина вывода нового продукта.
В сухом остатке: любой рынок глобально развивается по одинаковым циклам; определить цикл развития рынка поможет определить удачное время выхода на рынок.
#рынок #интересное
160. Цикличность развития рынков: пример про такси
В прошлом посте мы расказывали о цикличности развития рынков. Теперь рассмотрим пример: рынок такси.
Давным-давно было много разрозненных таксо-парков. У одних обслуживание было получше, у других похуже. Но за счет того, что их были сотни, если не тысячи, качество обслуживания усреднялось. Потребительский опыт был основан именно на этом усреднении. С появлением новых технологий изменяется и клиентский опыт. Например, телефонная связь повлияла на опыт заказа такси — раньше приходилось идти на стоянку такси, теперь — достаточно было позвонить.
Со временем появлются сервисы онлайн-заказа такси, которые улучшают клиентский опыт. Сначала ими пользуются мало и редко. Процесс принятия может занимать годы, но в итоге наступают глобальные изменения поведения и именно этот продукт (способ решения проблемы потребителя) заменяет традиционные способы вызова такси.
В процессе появлются и другие игроки, которые видят перспективу. Например, Яндекс.Такси не был первым. А Gett так и не вышел в прибыль. История рынка такси в России заслуживает более детального анализа. В итоге в конкурентной борьбе победил Яндекс.
Сейчас, когда рынок, по сути, у одного игрока, цены на такси растут на 30-40% в год. Уровень сервиса снижается. Неудивительно — конкуренция, по сути, отсутствует.
Но именно сейчас время появляения стартапов.
В сухом остатке: появление новых продуктов (стартапов) тем успешнее, чем более удачный цикл развития рынка будет выбран.
#рынок #развитиерынка
В прошлом посте мы расказывали о цикличности развития рынков. Теперь рассмотрим пример: рынок такси.
Давным-давно было много разрозненных таксо-парков. У одних обслуживание было получше, у других похуже. Но за счет того, что их были сотни, если не тысячи, качество обслуживания усреднялось. Потребительский опыт был основан именно на этом усреднении. С появлением новых технологий изменяется и клиентский опыт. Например, телефонная связь повлияла на опыт заказа такси — раньше приходилось идти на стоянку такси, теперь — достаточно было позвонить.
Со временем появлются сервисы онлайн-заказа такси, которые улучшают клиентский опыт. Сначала ими пользуются мало и редко. Процесс принятия может занимать годы, но в итоге наступают глобальные изменения поведения и именно этот продукт (способ решения проблемы потребителя) заменяет традиционные способы вызова такси.
В процессе появлются и другие игроки, которые видят перспективу. Например, Яндекс.Такси не был первым. А Gett так и не вышел в прибыль. История рынка такси в России заслуживает более детального анализа. В итоге в конкурентной борьбе победил Яндекс.
Сейчас, когда рынок, по сути, у одного игрока, цены на такси растут на 30-40% в год. Уровень сервиса снижается. Неудивительно — конкуренция, по сути, отсутствует.
Но именно сейчас время появляения стартапов.
В сухом остатке: появление новых продуктов (стартапов) тем успешнее, чем более удачный цикл развития рынка будет выбран.
#рынок #развитиерынка