Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Стереотипы продуктовой аналитики
Павел Левчук написал серию интересных постов про стереотипы продуктовой аналитики. Не могу пройти мимо, потому что работа с аналитикой – это, пожалуй, самая трудоемкая и сложная задача для команд роста и продукта.
Кратко перескажу стереотипы своими словами в посте. Если захотите изучить подробнее, переходите на страницу Павла и ищите по хэштегу Misunderstanding.
Стереотип #1
Сессионная аналитика (Google Analytics) позволит понять, как пользуются вашим продуктом.
Не позволит. Это универсальный и относительно простой способ что-то померять, но он не отражает реальность использования продукта.
Настоящее и будущее за event-based аналитикой (Amplitude, Mixpanel), которая строится на событиях, то есть, действиях, совершаемых пользователями.
Стереотип #2
Онбординг – это способ познакомить пользователей с функциями продукта.
Если копнуть чуть глубже, становится понятно, что это не так.
Пользователи не покупают функции, они покупают решение своих задач. Онбординг нужен, чтобы как можно скорее довести пользователей до совершения целевого действия, приносящего ценность.
Онбординг – это инструмент раскрытия ценности и формирования привычки пользоваться продуктом. Пересмотрев его в такой парадигме, вы сможете существенно увеличить активацию и удержание.
Стереотип #3
Monthly Active Users (MAU) – хороший способ измерять рост пользовательской базы.
Это не совсем верно, потому что показатель MAU ничего не говорит о том, что именно произошло: почему активных стало больше или меньше. Следовательно, через него вы не можете влиять на рост. Нужно раскладывать MAU на составляющие.
Для более точного понимания роста пользовательской базы лучше использовать относительный показатель Quick Ratio.
QR = (New + Resurrected) / (Churned)
С его помощью можно отслеживать динамику прироста базы и видеть причины изменений.
Стереотип #4
Липкость продукта измеряется как соотношение DAU и MAU.
Метрика stickiness (DAU/MAU) популярна для продуктов, предполагающих высокую частотность использования (казуальные игры, мессенджеры, соцсети). Но для большинства других продуктов, она достаточно бесполезна.
В качестве альтернативы можно использовать метрику Lness. Вместо агрегации данных на уровне месяца, строится гистограмма использования по количеству дней.
Например, L5/7 говорит о том, какой % пользователей воспользовался продуктом 5 дней из 7.
По аналогии можно построить любые другие шкалы, которые лучше описывают циклы использования именно вашего продукта.
Стереотип #5
Если в метрике есть недостатки, то она бесполезна.
Далеко не всегда. Например, тот же MAU, который был рассмотрен в третьем стереотипе, можно использовать для составления матрицы вовлеченности (Engagement matrix).
В матрице по оси X идёт % MAU, т.е. процент пользователей, которые хотя бы раз воспользовались функцией, по оси Y идёт Lness, т.е. среднее количество дней, когда пользовались функцией или генерировали событие в ней.
С помощью матрицы можно понять, какие именно функции вовлекают пользователей в продукт, отследить результаты изменения существующих функций и добавления новых.
Стереотип #6
Работать с поведенческими данными очень сложно: много событий, которые нужно отслеживать, они распределяются не симметрично, их сложно извлекать и отделять от бесполезного шума.
Отчасти так и есть, но можно использовать более простой статистический способ анализа – Key Influencers Visual в Power BI. С его помощью можно ускорить проверку продуктовых гипотез и упростить работу с данными.
Чтобы глубже погрузиться в тему аналитики роста продуктов, рекомендую также перечитать старые посты в блоге Павла.
Павел Левчук написал серию интересных постов про стереотипы продуктовой аналитики. Не могу пройти мимо, потому что работа с аналитикой – это, пожалуй, самая трудоемкая и сложная задача для команд роста и продукта.
Кратко перескажу стереотипы своими словами в посте. Если захотите изучить подробнее, переходите на страницу Павла и ищите по хэштегу Misunderstanding.
Стереотип #1
Сессионная аналитика (Google Analytics) позволит понять, как пользуются вашим продуктом.
Не позволит. Это универсальный и относительно простой способ что-то померять, но он не отражает реальность использования продукта.
Настоящее и будущее за event-based аналитикой (Amplitude, Mixpanel), которая строится на событиях, то есть, действиях, совершаемых пользователями.
Стереотип #2
Онбординг – это способ познакомить пользователей с функциями продукта.
Если копнуть чуть глубже, становится понятно, что это не так.
Пользователи не покупают функции, они покупают решение своих задач. Онбординг нужен, чтобы как можно скорее довести пользователей до совершения целевого действия, приносящего ценность.
Онбординг – это инструмент раскрытия ценности и формирования привычки пользоваться продуктом. Пересмотрев его в такой парадигме, вы сможете существенно увеличить активацию и удержание.
Стереотип #3
Monthly Active Users (MAU) – хороший способ измерять рост пользовательской базы.
Это не совсем верно, потому что показатель MAU ничего не говорит о том, что именно произошло: почему активных стало больше или меньше. Следовательно, через него вы не можете влиять на рост. Нужно раскладывать MAU на составляющие.
Для более точного понимания роста пользовательской базы лучше использовать относительный показатель Quick Ratio.
QR = (New + Resurrected) / (Churned)
С его помощью можно отслеживать динамику прироста базы и видеть причины изменений.
Стереотип #4
Липкость продукта измеряется как соотношение DAU и MAU.
Метрика stickiness (DAU/MAU) популярна для продуктов, предполагающих высокую частотность использования (казуальные игры, мессенджеры, соцсети). Но для большинства других продуктов, она достаточно бесполезна.
В качестве альтернативы можно использовать метрику Lness. Вместо агрегации данных на уровне месяца, строится гистограмма использования по количеству дней.
Например, L5/7 говорит о том, какой % пользователей воспользовался продуктом 5 дней из 7.
По аналогии можно построить любые другие шкалы, которые лучше описывают циклы использования именно вашего продукта.
Стереотип #5
Если в метрике есть недостатки, то она бесполезна.
Далеко не всегда. Например, тот же MAU, который был рассмотрен в третьем стереотипе, можно использовать для составления матрицы вовлеченности (Engagement matrix).
В матрице по оси X идёт % MAU, т.е. процент пользователей, которые хотя бы раз воспользовались функцией, по оси Y идёт Lness, т.е. среднее количество дней, когда пользовались функцией или генерировали событие в ней.
С помощью матрицы можно понять, какие именно функции вовлекают пользователей в продукт, отследить результаты изменения существующих функций и добавления новых.
Стереотип #6
Работать с поведенческими данными очень сложно: много событий, которые нужно отслеживать, они распределяются не симметрично, их сложно извлекать и отделять от бесполезного шума.
Отчасти так и есть, но можно использовать более простой статистический способ анализа – Key Influencers Visual в Power BI. С его помощью можно ускорить проверку продуктовых гипотез и упростить работу с данными.
Чтобы глубже погрузиться в тему аналитики роста продуктов, рекомендую также перечитать старые посты в блоге Павла.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Как измерить сарафанное радио
В блоге Reforge вышла гостевая статья от Yousuf Bhaijee в недавнем прошлом VP of Growth в Eaze, а до этого в Disney и Zynga. Автор предложил крутой способ измерить эффект для продукта от сарафанного радио.
Не могу пройти мимо. Темы виральности, вирусного маркетинга и сарафана мне особенно интересны. Именно поэтому я сделал отдельный курс.
Основные мысли и идеи статьи:
1. Сарафанное радио (Word of Mouth) всегда был актуальным источником новых клиентов, а сейчас становится еще актуальнее. Facebook, Google и Amazon монополизировали рынок рекламы и продолжают доминировать, занимая 70% рынка digital-рекламы. Apple отменил advertising ID, поисковые системы убивают органику, продвигая колдунщиков и рекламную выдачу. Все это увеличивает конкуренцию за внимание аудитории и повышает стоимость привлечения.
2. Эффект от Word of Mouth сложно измерить, а значит сложно на него осмысленно повлиять. Многие компании пытаются что-то делать, измеряя NPS, проводя опросы, мониторя соцсети. Эти методы не дают адекватного количественного показателя, с помощью которого можно судить о реальном влиянии WOM на продукт.
3. WOM-коэффициент позволяет отслеживать, как ваши активные пользователи приводят новых через личные рекомендации. Рассчитывается следующим образом:
WOM-coeff = New Organic Users / (Returning Users + Non-organic New Users)
То есть, новых органических пользователей (нельзя отследить источник) мы делим на сумму вернувшихся и новых неорганических (источник известен). Период измерения вы определяете сами в зависимости от частоты использования продукта (день, неделя или месяц).
4. Ключевой параметр здесь – активные, вернувшиеся пользователи. Именно те пользователи, которые продолжают возвращаться в ваш продукт, получая от него ценность, являются главными передатчиками информации по сарафанному радио. Это подтверждается данными по нескольким десяткам продуктов на интервале 3-х лет. Количество новых органических пользователей линейно зависит от количества активных. Даже когда количество активных увеличивалось в 7 раз, зависимость сохранялась.
5. WOM-coefficient и K-Factor – это разные показатели. K-factor рассчитывается, когда мы можем измерить действия пользователей в продукте (копируют ссылку, шерят). Через него мы можем измерять виральность, но не сарафанное радио. Про разницу между этими понятиями смотрите мой вебинар. Сарафан по своей природе отследить сложно, именно поэтому в качестве входных данных используется косвенный показатель – количество активных пользователей.
6. Пример для приложения, обучающего игре на фортепьяно (график внизу). Продукт сильно зависит от платного трафика, который является основным источником новых пользователей.
При масштабировании платных каналов привлечения, WOM-коэффициент уменьшается, как и показатель удержания. Это логично: чем больше масштаб привлечения, тем ниже качество пользователей.
По мере увеличения объема, WOM-коэффициент становится более стабильным, уменьшается волатильность. Но даже в самом нестабильном состоянии, диапазон достаточно узкий, чтобы считать показатель корректным для отслеживания и прогнозирования.
Измеряя WOM-коэффициент и отслеживая его взаимосвязь с продуктовыми метриками (удержание, вовлеченность), вы можете прогнозировать влияние изменений в продукте на приток новых пользователей через сарафанное радио.
Больше примеров и графиков можно найти в оригинальной статье. Автор обещает продолжение с более конкретной информацией о том, как корректно измерять и оценивать коэффициент. Будем следить.
В блоге Reforge вышла гостевая статья от Yousuf Bhaijee в недавнем прошлом VP of Growth в Eaze, а до этого в Disney и Zynga. Автор предложил крутой способ измерить эффект для продукта от сарафанного радио.
Не могу пройти мимо. Темы виральности, вирусного маркетинга и сарафана мне особенно интересны. Именно поэтому я сделал отдельный курс.
Основные мысли и идеи статьи:
1. Сарафанное радио (Word of Mouth) всегда был актуальным источником новых клиентов, а сейчас становится еще актуальнее. Facebook, Google и Amazon монополизировали рынок рекламы и продолжают доминировать, занимая 70% рынка digital-рекламы. Apple отменил advertising ID, поисковые системы убивают органику, продвигая колдунщиков и рекламную выдачу. Все это увеличивает конкуренцию за внимание аудитории и повышает стоимость привлечения.
2. Эффект от Word of Mouth сложно измерить, а значит сложно на него осмысленно повлиять. Многие компании пытаются что-то делать, измеряя NPS, проводя опросы, мониторя соцсети. Эти методы не дают адекватного количественного показателя, с помощью которого можно судить о реальном влиянии WOM на продукт.
3. WOM-коэффициент позволяет отслеживать, как ваши активные пользователи приводят новых через личные рекомендации. Рассчитывается следующим образом:
WOM-coeff = New Organic Users / (Returning Users + Non-organic New Users)
То есть, новых органических пользователей (нельзя отследить источник) мы делим на сумму вернувшихся и новых неорганических (источник известен). Период измерения вы определяете сами в зависимости от частоты использования продукта (день, неделя или месяц).
4. Ключевой параметр здесь – активные, вернувшиеся пользователи. Именно те пользователи, которые продолжают возвращаться в ваш продукт, получая от него ценность, являются главными передатчиками информации по сарафанному радио. Это подтверждается данными по нескольким десяткам продуктов на интервале 3-х лет. Количество новых органических пользователей линейно зависит от количества активных. Даже когда количество активных увеличивалось в 7 раз, зависимость сохранялась.
5. WOM-coefficient и K-Factor – это разные показатели. K-factor рассчитывается, когда мы можем измерить действия пользователей в продукте (копируют ссылку, шерят). Через него мы можем измерять виральность, но не сарафанное радио. Про разницу между этими понятиями смотрите мой вебинар. Сарафан по своей природе отследить сложно, именно поэтому в качестве входных данных используется косвенный показатель – количество активных пользователей.
6. Пример для приложения, обучающего игре на фортепьяно (график внизу). Продукт сильно зависит от платного трафика, который является основным источником новых пользователей.
При масштабировании платных каналов привлечения, WOM-коэффициент уменьшается, как и показатель удержания. Это логично: чем больше масштаб привлечения, тем ниже качество пользователей.
По мере увеличения объема, WOM-коэффициент становится более стабильным, уменьшается волатильность. Но даже в самом нестабильном состоянии, диапазон достаточно узкий, чтобы считать показатель корректным для отслеживания и прогнозирования.
Измеряя WOM-коэффициент и отслеживая его взаимосвязь с продуктовыми метриками (удержание, вовлеченность), вы можете прогнозировать влияние изменений в продукте на приток новых пользователей через сарафанное радио.
Больше примеров и графиков можно найти в оригинальной статье. Автор обещает продолжение с более конкретной информацией о том, как корректно измерять и оценивать коэффициент. Будем следить.
Вселенная социальных сетей https://www.visualcapitalist.com/visualizing-the-social-media-universe-in-2020/
Visual Capitalist
Visualizing the Social Media Universe in 2020
Nearly half the world has tapped into the social media universe. Monthly Active Users (MAUs) quantifies the success of these giant platforms.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Как найти и измерить Product-Market Fit
Вопрос поиска PMF пережеван много раз, но от этого не теряет актуальности. Тема критически важна для новых продуктов, поэтому любые дополнительные вводные могут быть полезны.
Недавно наткнулся на фреймворк, о котором раньше не слышал. Product-Market Fit Radar помогает найти и понятным образом измерить PMF для уже существующего продукта.
Радар рассматривает четыре ключевых параметра: активация, вовлечение, удержание, лояльность. Чтобы убедиться в наличии PMF, вы должны измерить продукт по каждому из них.
Активация
Становятся ли новые пользователи активными?
Активация – это действие или ряд действий, которые ведут пользователя к получению первой ценности (Aha-moment). Вам нужно во-первых точно знать, какие действия являются активирующими, во-вторых, измерить процент активированных пользователей.
Результативный процент будет отличаться от продукта к продукту. Авторы фреймворка предлагают ориентироваться на 30%.
Если у вас процент активации выше, то с высокой вероятностью по этому параметру вы проходите PMF. Если ниже, то нужно исследовать более тщательно. Возможно, для продуктов вашего типа бенчмарк сильно отличается.
Вовлечение
Насколько активные пользователи вовлечены в продукт?
Вовлечение рассчитывается как отношение количества ключевых действий к количеству активных пользователей: Engagement % = Number of Key Actions / Number of users * 100
Что является ключевым действием, зависит от продукта. Это может быть количество транзакций, прослушанных песен, просмотренных видео, выставленных счетов, отправленных сообщений. Рассматривается в периоде дня, недели или месяца.
Например, если MAU = 10000, а количество действий = 1000, то вовлечение будет равно 10%.
Усредненный PMF бенчмарк по этому показателю – 50%.
Удержание
Достаточно ли ценности дает продукт, чтобы пользователи возвращались?
Удержание показывает, какой процент пользователей остается в продукте спустя время после первой сессии.
Кривая удержания с какого-то момента должна стать параллельной оси времени. Это будет означать, что часть пользователей остаются в продукте. Какой период времени рассматривать и какой процент пользователей должен оставаться, очень сильно зависит от продукта.
Некоторые бенчамрки для разных продуктов можно подсмотреть в отчетах AppsFlyer (приложения) и Mixpanel.
Лояльность
Достаточно ли пользователи лояльны, чтобы рекомендовать продукт?
Измерить показатель лояльности можно с помощью NPS (Net Promoter Score) – попросить пользователей оценить по 10-бальной шкале, насколько они готовы рекомендовать продукт друзьям или коллегам.
Для расчета NPS нужно вычесть из процента промоутеров (поставили 9 или 10) процент дестракторов (поставили от 1 до 6).
Как обычно, результативный показатель зависит от продукта и рынка. Но в сочетании с ваше описанными параметрами за бенчмарк можно взять 35%.
Итого
Если в вашем продукте активация из новых в активных выше 30%, вовлечение больше 50%, часть пользователей удерживаются и не уходят со временем, а NPS выше 35%, то можете считать что PMF есть.
Много вопросов к этому фреймворку, но по крайней мере все метрики про пользователей и ценность, они понятны и измеримы. Думаю, если вы найдете PMF с помощью такого подхода, то не ошибетесь. Инвесторам точно будет, что показать.
Подробнее про Product-Market Fit Radar можно узнать из вебинара Pavlo Pedenko (Growth Manager в Preply) и Yaroslav Stepanenko (Product Marketing Manager в MacPaw). Осторожно, вторая часть вебинара продающая.
Вопрос поиска PMF пережеван много раз, но от этого не теряет актуальности. Тема критически важна для новых продуктов, поэтому любые дополнительные вводные могут быть полезны.
Недавно наткнулся на фреймворк, о котором раньше не слышал. Product-Market Fit Radar помогает найти и понятным образом измерить PMF для уже существующего продукта.
Радар рассматривает четыре ключевых параметра: активация, вовлечение, удержание, лояльность. Чтобы убедиться в наличии PMF, вы должны измерить продукт по каждому из них.
Активация
Становятся ли новые пользователи активными?
Активация – это действие или ряд действий, которые ведут пользователя к получению первой ценности (Aha-moment). Вам нужно во-первых точно знать, какие действия являются активирующими, во-вторых, измерить процент активированных пользователей.
Результативный процент будет отличаться от продукта к продукту. Авторы фреймворка предлагают ориентироваться на 30%.
Если у вас процент активации выше, то с высокой вероятностью по этому параметру вы проходите PMF. Если ниже, то нужно исследовать более тщательно. Возможно, для продуктов вашего типа бенчмарк сильно отличается.
Вовлечение
Насколько активные пользователи вовлечены в продукт?
Вовлечение рассчитывается как отношение количества ключевых действий к количеству активных пользователей: Engagement % = Number of Key Actions / Number of users * 100
Что является ключевым действием, зависит от продукта. Это может быть количество транзакций, прослушанных песен, просмотренных видео, выставленных счетов, отправленных сообщений. Рассматривается в периоде дня, недели или месяца.
Например, если MAU = 10000, а количество действий = 1000, то вовлечение будет равно 10%.
Усредненный PMF бенчмарк по этому показателю – 50%.
Удержание
Достаточно ли ценности дает продукт, чтобы пользователи возвращались?
Удержание показывает, какой процент пользователей остается в продукте спустя время после первой сессии.
Кривая удержания с какого-то момента должна стать параллельной оси времени. Это будет означать, что часть пользователей остаются в продукте. Какой период времени рассматривать и какой процент пользователей должен оставаться, очень сильно зависит от продукта.
Некоторые бенчамрки для разных продуктов можно подсмотреть в отчетах AppsFlyer (приложения) и Mixpanel.
Лояльность
Достаточно ли пользователи лояльны, чтобы рекомендовать продукт?
Измерить показатель лояльности можно с помощью NPS (Net Promoter Score) – попросить пользователей оценить по 10-бальной шкале, насколько они готовы рекомендовать продукт друзьям или коллегам.
Для расчета NPS нужно вычесть из процента промоутеров (поставили 9 или 10) процент дестракторов (поставили от 1 до 6).
Как обычно, результативный показатель зависит от продукта и рынка. Но в сочетании с ваше описанными параметрами за бенчмарк можно взять 35%.
Итого
Если в вашем продукте активация из новых в активных выше 30%, вовлечение больше 50%, часть пользователей удерживаются и не уходят со временем, а NPS выше 35%, то можете считать что PMF есть.
Много вопросов к этому фреймворку, но по крайней мере все метрики про пользователей и ценность, они понятны и измеримы. Думаю, если вы найдете PMF с помощью такого подхода, то не ошибетесь. Инвесторам точно будет, что показать.
Подробнее про Product-Market Fit Radar можно узнать из вебинара Pavlo Pedenko (Growth Manager в Preply) и Yaroslav Stepanenko (Product Marketing Manager в MacPaw). Осторожно, вторая часть вебинара продающая.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Зачем и как использовать Growth-модели
Тема с моделями роста последнее время меня очень занимает. Практика показывает, что наличие модели – лучший способ повысить качество гипотез в командах роста.
Модели помогают:
1. Понять, к каким частям продукта и маркетинга нужно приложить усилия, чтобы получить лучший результат.
2. Более объективно оценивать влияние сформулированных гипотез.
Модель представляет собой эксель таблицу, в которой отражены ключевые и вспомогательные метрики и их влияние друг на друга во времени. Изменяя показатели в модели, вы можете увидеть, как изменится значение целевой бизнес-метрики в будущем.
Таблица – это, конечно, костыль. Идеал – автоматизированная модель, данные в которую подтягиваются в реальном времени и отображаются на быстрых и удобных дашбордах. Но я пока такого не встречал.
Что должно содержаться в модели:
1. Целевая метрика, на которую все завязано, и по которой вы собственно оцениваете рост. Это может быть денежный показатель (выручка, доход, GMV) или North Star Metric.
2. Метрики продукта и маркетинга, которые влияют на рост: новые пользователи, разбитые по источникам (paid, organic); основные конверсии (регистрация, активация, первая покупка, повторная покупка); удержание и отток (процент тех, кто продолжает использовать продукт и тех, кто ушел); средний чек для разных клиентских сегментов; коэффициент виральности. По сути, все основные метрики воронки AARRR.
3. Динамика изменений во времени, учитывающая сезонность и прогресс развития продукта. Модель должна показать, на сколько изменится целевая метрика в январе, если в сентябре вы увеличите С1 на 20%.
4. Зависимости между метриками. Если вы решите увеличить средний чек за счет повышения цены, то очевидно увеличится и отток. Редко, когда бывает иначе. Это надо учитывать.
5. Отличия в метриках по ключевым факторам: страны, платформы, клиентские сегменты. Идеально, если по когортам, то есть с привязкой к дате первой сессии. Но это уже космос.
Получается, что чем более однороден продукт, тем модель проще. И наоборот.
Например, если у вас мобильное приложение на русском языке, только для iOS, с подпиской по единой цене, то составить модель будет не сложно.
А если у вас кросс-платформенный сервис, распространяемый в 35 странах на 15 языках, то создание полноценной модели займет много времени и ресурсов. Чтобы ускорить процесс, можно собрать модель по частям или упростить, приняв в расчет, что она точна только до определенной степени.
Примитивную версию модели можно собрать из имеющихся данных достаточно быстро, исключив из нее зависимости, влияющие факторы и упростив динамику.
Я обычно строю модель по месяцам на год, чтобы отслеживать изменения YoY. Потому что цели по росту чаще всего ставятся годовые. Данные беру за прошедшие три месяца, смотрю сезонность по предыдущим двум годам и, если надо, накладываю коэффициенты.
Этого уже достаточно, чтобы искать точки роста и уточнять параметр влияния (Impact) при оценке гипотез по ICE Score.
Важно прививать практику применения модели не только себе, но и команде, чтобы все одинаково видели метрическую реальность. Также, важно корректировать модель со временем, потому что она быстро устаревает.
Если у вас еще нет Growth-модели, рекомендую заняться ей в самое ближайшее время. Чем раньше начнете, тем быстрее разберетесь, какой она должна быть для вашего продукта и научитесь извлекать из модели практическую пользу.
Тема с моделями роста последнее время меня очень занимает. Практика показывает, что наличие модели – лучший способ повысить качество гипотез в командах роста.
Модели помогают:
1. Понять, к каким частям продукта и маркетинга нужно приложить усилия, чтобы получить лучший результат.
2. Более объективно оценивать влияние сформулированных гипотез.
Модель представляет собой эксель таблицу, в которой отражены ключевые и вспомогательные метрики и их влияние друг на друга во времени. Изменяя показатели в модели, вы можете увидеть, как изменится значение целевой бизнес-метрики в будущем.
Таблица – это, конечно, костыль. Идеал – автоматизированная модель, данные в которую подтягиваются в реальном времени и отображаются на быстрых и удобных дашбордах. Но я пока такого не встречал.
Что должно содержаться в модели:
1. Целевая метрика, на которую все завязано, и по которой вы собственно оцениваете рост. Это может быть денежный показатель (выручка, доход, GMV) или North Star Metric.
2. Метрики продукта и маркетинга, которые влияют на рост: новые пользователи, разбитые по источникам (paid, organic); основные конверсии (регистрация, активация, первая покупка, повторная покупка); удержание и отток (процент тех, кто продолжает использовать продукт и тех, кто ушел); средний чек для разных клиентских сегментов; коэффициент виральности. По сути, все основные метрики воронки AARRR.
3. Динамика изменений во времени, учитывающая сезонность и прогресс развития продукта. Модель должна показать, на сколько изменится целевая метрика в январе, если в сентябре вы увеличите С1 на 20%.
4. Зависимости между метриками. Если вы решите увеличить средний чек за счет повышения цены, то очевидно увеличится и отток. Редко, когда бывает иначе. Это надо учитывать.
5. Отличия в метриках по ключевым факторам: страны, платформы, клиентские сегменты. Идеально, если по когортам, то есть с привязкой к дате первой сессии. Но это уже космос.
Получается, что чем более однороден продукт, тем модель проще. И наоборот.
Например, если у вас мобильное приложение на русском языке, только для iOS, с подпиской по единой цене, то составить модель будет не сложно.
А если у вас кросс-платформенный сервис, распространяемый в 35 странах на 15 языках, то создание полноценной модели займет много времени и ресурсов. Чтобы ускорить процесс, можно собрать модель по частям или упростить, приняв в расчет, что она точна только до определенной степени.
Примитивную версию модели можно собрать из имеющихся данных достаточно быстро, исключив из нее зависимости, влияющие факторы и упростив динамику.
Я обычно строю модель по месяцам на год, чтобы отслеживать изменения YoY. Потому что цели по росту чаще всего ставятся годовые. Данные беру за прошедшие три месяца, смотрю сезонность по предыдущим двум годам и, если надо, накладываю коэффициенты.
Этого уже достаточно, чтобы искать точки роста и уточнять параметр влияния (Impact) при оценке гипотез по ICE Score.
Важно прививать практику применения модели не только себе, но и команде, чтобы все одинаково видели метрическую реальность. Также, важно корректировать модель со временем, потому что она быстро устаревает.
Если у вас еще нет Growth-модели, рекомендую заняться ей в самое ближайшее время. Чем раньше начнете, тем быстрее разберетесь, какой она должна быть для вашего продукта и научитесь извлекать из модели практическую пользу.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Кривая ценности развлекательных сервисов: почему TikTok жжет
В блоге Reforge вышла новая гостевая статья от Ravi Mehta, ex-CPO Tinder. Автор неплохо разобрал вопрос, почему одни развлекательные сервисы взлетают, а другие нет.
Вы вряд ли знаете, но я ни один год потратил именно на развлекательные приложения, меня эта тема никогда не перестанет интересовать. Резюмировал основную суть статьи:
1. Ценность развлекательных продуктов – это сумма ценности продакшена и социальной ценности.
Entertainment Value = Production Value + Social Value
Если отобразить в виде кривой на графике, то по оси Y будет социальная ценность, а по оси X – ценность продакшена.
2. Социальная ценность – это уровень личной связи зрителя с контентом. Контент, созданный друзьями, гораздо ценнее, чем контент, созданный неизвестными людьми.
Со временем зритель может развивать свои отношения с создателем, даже если изначально они не были знакомы. Главное, чтобы у создателя было человеческое лицо, чтобы он был похож на зрителя, тогда зритель начнет ему сопереживать.
В этом кроется главная составляющая успеха Instagram, Snapchat, TikTok и других социальных контентных сервисов.
Социальная ценность измеряется через процент пользователей сервиса, создающих контент. В Snapchat порядка 60% активных пользователей создают контент каждый день. В YouTube не больше 2.5% пользователей создавали контент хотя бы раз.
3. Ценность продакшена – это качество контента в данном жанре, объективный уровень качества материла.
Фильмы Marvel, например, демонстрируют наивысшую ценность продакшена для боевика. При прочих равных людям больше нравится контент с более качественным продакшеном.
Ценность продакшена можно отразить через распределение количества просмотров на единицу контента. В Netflix в общей сложности 36 000 часов контента, в то время как на YouTube каждый день загружается 720 000 часов нового контента.
У Netflix большая часть просмотров распределится между самыми популярными тайтлами. У YouTube просмотры более-менее равномерно распределятся между огромным количеством тайтлов.
4. Успех развлекательного сервиса зависит от того, на сколько точно он понимает и реализует свою позицию на кривой качества контента и социальной ценности.
5. Почему TikTok жжет. Они заняли свободное место на кривой ценности развлекательных продуктов и расположились между Instagram и YouTube (график внизу).
Ценность продашкена ниже, чем на YouTube, но выше, чем в Instagram. Социальная ценность выше, чем на YouTube, но ниже, чем в Instagram.
Им удалось сломать барьер между аудиторией и создателями за счет двух ключевых моментов:
— Алгоритмы которые делают контент виральным вне зависимости от первоначальной популярности автора. Новые создатели становятся звездами и набирают сотни тысяч подписчиков за считанные недели. Добиться такого в Instagram из-за особенностей умной ленты со временем становится только сложнее.
— Сокращение разницы в качестве продакшена за счет встроенного редактора и унифицированого формата. Новички могут сразу создавать контент, не отличающийся по качеству от контента, создаваемого звездами. В YouTube разрыв в ценности продакшена постоянно растет, особенно за счет профессиональных видео мейкеров, бывших телевизионщиков и киношников, которые осваивают новую для себя платформу.
TikTok – это бесконечный поток контента, который одновременно свежий, близкий и знакомый. Это социальная экосистема, стимулирующая потребителей становиться авторами и неистово шарить контент.
Результат – колоссальная вовлеченность. Недавнее исследование показало, что дети тратят на TikTok в среднем 80 минут в день.
Если вы делаете развлекательный сервис, спросите себя: где наш продукт на кривой ценности? Возможно, он в той части, где уже существующие сервисы, обладающие сетевым эффектом, не оставят вам шансов.
В блоге Reforge вышла новая гостевая статья от Ravi Mehta, ex-CPO Tinder. Автор неплохо разобрал вопрос, почему одни развлекательные сервисы взлетают, а другие нет.
Вы вряд ли знаете, но я ни один год потратил именно на развлекательные приложения, меня эта тема никогда не перестанет интересовать. Резюмировал основную суть статьи:
1. Ценность развлекательных продуктов – это сумма ценности продакшена и социальной ценности.
Entertainment Value = Production Value + Social Value
Если отобразить в виде кривой на графике, то по оси Y будет социальная ценность, а по оси X – ценность продакшена.
2. Социальная ценность – это уровень личной связи зрителя с контентом. Контент, созданный друзьями, гораздо ценнее, чем контент, созданный неизвестными людьми.
Со временем зритель может развивать свои отношения с создателем, даже если изначально они не были знакомы. Главное, чтобы у создателя было человеческое лицо, чтобы он был похож на зрителя, тогда зритель начнет ему сопереживать.
В этом кроется главная составляющая успеха Instagram, Snapchat, TikTok и других социальных контентных сервисов.
Социальная ценность измеряется через процент пользователей сервиса, создающих контент. В Snapchat порядка 60% активных пользователей создают контент каждый день. В YouTube не больше 2.5% пользователей создавали контент хотя бы раз.
3. Ценность продакшена – это качество контента в данном жанре, объективный уровень качества материла.
Фильмы Marvel, например, демонстрируют наивысшую ценность продакшена для боевика. При прочих равных людям больше нравится контент с более качественным продакшеном.
Ценность продакшена можно отразить через распределение количества просмотров на единицу контента. В Netflix в общей сложности 36 000 часов контента, в то время как на YouTube каждый день загружается 720 000 часов нового контента.
У Netflix большая часть просмотров распределится между самыми популярными тайтлами. У YouTube просмотры более-менее равномерно распределятся между огромным количеством тайтлов.
4. Успех развлекательного сервиса зависит от того, на сколько точно он понимает и реализует свою позицию на кривой качества контента и социальной ценности.
5. Почему TikTok жжет. Они заняли свободное место на кривой ценности развлекательных продуктов и расположились между Instagram и YouTube (график внизу).
Ценность продашкена ниже, чем на YouTube, но выше, чем в Instagram. Социальная ценность выше, чем на YouTube, но ниже, чем в Instagram.
Им удалось сломать барьер между аудиторией и создателями за счет двух ключевых моментов:
— Алгоритмы которые делают контент виральным вне зависимости от первоначальной популярности автора. Новые создатели становятся звездами и набирают сотни тысяч подписчиков за считанные недели. Добиться такого в Instagram из-за особенностей умной ленты со временем становится только сложнее.
— Сокращение разницы в качестве продакшена за счет встроенного редактора и унифицированого формата. Новички могут сразу создавать контент, не отличающийся по качеству от контента, создаваемого звездами. В YouTube разрыв в ценности продакшена постоянно растет, особенно за счет профессиональных видео мейкеров, бывших телевизионщиков и киношников, которые осваивают новую для себя платформу.
TikTok – это бесконечный поток контента, который одновременно свежий, близкий и знакомый. Это социальная экосистема, стимулирующая потребителей становиться авторами и неистово шарить контент.
Результат – колоссальная вовлеченность. Недавнее исследование показало, что дети тратят на TikTok в среднем 80 минут в день.
Если вы делаете развлекательный сервис, спросите себя: где наш продукт на кривой ценности? Возможно, он в той части, где уже существующие сервисы, обладающие сетевым эффектом, не оставят вам шансов.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Запуск Growth Team по модели Коттера
Чем больше работаю с разными командами, тем сильнее убеждаюсь, что запуск Growth Team почти всегда укладывается в модель Коттера.
Успешный запуск проходит все восемь этапов, а неуспешный обосновывается забиванием на какой-то этап. Чаще всего, как не парадоксально, забивают сразу на первый.
Какие этапы должна пройти команда роста в процессе запуска:
1. Создание срочности
Если решили запускать команду роста, то в первую очередь убедительно обоснуйте, почему это нужно делать именно сейчас. Рост замедлился? Инвесторы требуют? Конкуренты догоняют? Основатели хотят? Когда ощущение срочности создать не получается, собирать Growth Team скорее всего не нужно вовсе.
2. Формирование коалиции
Здесь речь не только про непосредственных участников команды, но прежде всего про руководителей компании. Команда роста не сможет работать в вакууме, ей потребуется взаимодействовать с другими командами. Для этого нужно заручиться поддержкой лидеров этих команд. На старте в коалицию должен входить хотя бы один ТОП (Founder, CEO, COO), который поможет подтянуть остальных.
3. Видение перемен
На этом шаге нужно четко сформулировать, какой должна быть идеальная команда, как она будет работать, каких результатов добьется. Сколько гипотез вы будете проверять? Какие задачи решите? Насколько вырастут ключевые метрики? Проще всего это дается компаниям, работающим по OKR.
4. Продвижение видения
Команда должна транслировать результаты своей работы, вовлекать других сотрудников в обсуждения, принимать их идеи и критику. Это не значит, что нужно делать все, как считают другие, но быть неравнодушным к мнению коллег крайне важно.
5. Устранение препятствий
По моему мнению второй по важности этап изменений, на котором многие сыпятся.
Для команд роста есть два основных типа препятствий: инфраструктурные и ресурсные. Инфраструктурные касаются чаще всего аналитики и легаси кода, что мешает делать быстрые эксперименты. Ресурсные касаются разработки – программисты загружены текущими задачами, им некогда отвлекаться на задачи команды роста.
Как правило, устранить оба типа препятствий можно процессными изменениями. Но иногда не обойтись без кадровых (нанять или уволить). Здесь очень важна вовлеченность лидеров компании, только они в состоянии ответственно принимать такие решения.
6. Быстрые победы
На начальном этапе лучше сфокусироваться на конкретных проблемах или участках воронки, чтобы быстрее прийти к результатам. Пара удачных гипотез в первые 2-3 месяца после запуска команды поможет участникам поверить в себя, а скептиков заставит замолчать. Только будьте осторожны, иногда быстрые победы ведут к разочарованию в будущем.
7. Устойчивое движение
Истинные результаты команды роста – долгосрочные. Если первые подходы не дают результатов, нужно анализировать причины, вносить изменения и двигаться дальше. Бросить все и распустить команду в середине пути – худшее, что можно сделать. А такое бывает не редко.
8. Закрепление
Команда роста – это не временное образование для решение разовых задач, это отражение культуры компании, нацеленной на рост. Команда должна быть отражена в организационной структуре и признана на всех уровнях управления. В таком статусе можно строить планы кратного роста и воплощать их в реальность.
Сопровождая команды на этапе запуска, я стараюсь проходить с ними по всем этапам. Управляемо могу влиять на формирование видения (3), его продвижение (4) и достижение быстрых побед (6). На остальных этапах моя функция поддерживающая, результат прежде всего зависит от инициаторов внедрения, их воли и уверенности.
Так что, если планируете запуск Growth Team в своей компании, убедитесь, что готовы пройти через каждый этап. Путь не будет простым, но точно будет интересным.
Если нужна поддержка и ускорение, обращайтесь. Буду рад помочь.
Чем больше работаю с разными командами, тем сильнее убеждаюсь, что запуск Growth Team почти всегда укладывается в модель Коттера.
Успешный запуск проходит все восемь этапов, а неуспешный обосновывается забиванием на какой-то этап. Чаще всего, как не парадоксально, забивают сразу на первый.
Какие этапы должна пройти команда роста в процессе запуска:
1. Создание срочности
Если решили запускать команду роста, то в первую очередь убедительно обоснуйте, почему это нужно делать именно сейчас. Рост замедлился? Инвесторы требуют? Конкуренты догоняют? Основатели хотят? Когда ощущение срочности создать не получается, собирать Growth Team скорее всего не нужно вовсе.
2. Формирование коалиции
Здесь речь не только про непосредственных участников команды, но прежде всего про руководителей компании. Команда роста не сможет работать в вакууме, ей потребуется взаимодействовать с другими командами. Для этого нужно заручиться поддержкой лидеров этих команд. На старте в коалицию должен входить хотя бы один ТОП (Founder, CEO, COO), который поможет подтянуть остальных.
3. Видение перемен
На этом шаге нужно четко сформулировать, какой должна быть идеальная команда, как она будет работать, каких результатов добьется. Сколько гипотез вы будете проверять? Какие задачи решите? Насколько вырастут ключевые метрики? Проще всего это дается компаниям, работающим по OKR.
4. Продвижение видения
Команда должна транслировать результаты своей работы, вовлекать других сотрудников в обсуждения, принимать их идеи и критику. Это не значит, что нужно делать все, как считают другие, но быть неравнодушным к мнению коллег крайне важно.
5. Устранение препятствий
По моему мнению второй по важности этап изменений, на котором многие сыпятся.
Для команд роста есть два основных типа препятствий: инфраструктурные и ресурсные. Инфраструктурные касаются чаще всего аналитики и легаси кода, что мешает делать быстрые эксперименты. Ресурсные касаются разработки – программисты загружены текущими задачами, им некогда отвлекаться на задачи команды роста.
Как правило, устранить оба типа препятствий можно процессными изменениями. Но иногда не обойтись без кадровых (нанять или уволить). Здесь очень важна вовлеченность лидеров компании, только они в состоянии ответственно принимать такие решения.
6. Быстрые победы
На начальном этапе лучше сфокусироваться на конкретных проблемах или участках воронки, чтобы быстрее прийти к результатам. Пара удачных гипотез в первые 2-3 месяца после запуска команды поможет участникам поверить в себя, а скептиков заставит замолчать. Только будьте осторожны, иногда быстрые победы ведут к разочарованию в будущем.
7. Устойчивое движение
Истинные результаты команды роста – долгосрочные. Если первые подходы не дают результатов, нужно анализировать причины, вносить изменения и двигаться дальше. Бросить все и распустить команду в середине пути – худшее, что можно сделать. А такое бывает не редко.
8. Закрепление
Команда роста – это не временное образование для решение разовых задач, это отражение культуры компании, нацеленной на рост. Команда должна быть отражена в организационной структуре и признана на всех уровнях управления. В таком статусе можно строить планы кратного роста и воплощать их в реальность.
Сопровождая команды на этапе запуска, я стараюсь проходить с ними по всем этапам. Управляемо могу влиять на формирование видения (3), его продвижение (4) и достижение быстрых побед (6). На остальных этапах моя функция поддерживающая, результат прежде всего зависит от инициаторов внедрения, их воли и уверенности.
Так что, если планируете запуск Growth Team в своей компании, убедитесь, что готовы пройти через каждый этап. Путь не будет простым, но точно будет интересным.
Если нужна поддержка и ускорение, обращайтесь. Буду рад помочь.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Что вы почувствуете, когда найдете Product-Market Fit
Продолжаю тему поиска Product-Market Fit. Следом за PMF Radar нашел еще один интересный материал.
Lenny Rachitsky, автор популярного блога и рассылки, опросил 25 основателей и первых сотрудников топовых интернет-компаний, чтобы выяснить, как и в какой момент они поняли, что достигли Product-Market Fit.
По итогам своего мини-исследования, автор выделил три типа PMF и описал их цитатами:
1. Внезапная и значительная востребованность
Настолько хорошее попадание продуктом в рынок, что этого нельзя не заметить.
Нулевой маркетинговый бюджет, а мы росли, как трава. Сарафанное радио было неконтролируемым. Когда нас начали пытаться регулировать, все только об этом и говорили. Маркетинг оказался бесплатным, потому что СМИ полюбили нашу историю.
— Ryan Graves, first CEO Uber
Наши друзья, которые использовали продукт, стали спрашивать, могут ли они пригласить своих друзей, которые в свою очередь приглашали своих. Так мы стали распространяться через сарафанное радио.
— Patrick Collison, CEO and co-founder Stripe
2. Устойчивый и растущий спрос
Бизнес постепенно растет вместе с развитием продукта.
У нас не было внезапного притока новых пользователей, но с того момента, как мы перешли к открытому бета-тестированию, мы начали наблюдать регулярный приток регистраций. По мере добавления ключевых функций, мы видели, как пользователи все активнее используют наш продукт.
— Olivier Pomel, CEO and co-founder Datadog
Осознание того, что у нас есть PMF произошло, когда мы увидели, что каждая метрика в отдельности была потрясающей – соотношение DAU и MAU, NPS, виральность, окупаемость CAC, юнит-экономика, процент активаций, долгосрочный retention и так далее.
— Rahul Vohra, CEO and co-founder Superhuman
3. Достижение значимого рубежа
Случайное событие, которое позволяет осознать, что продукт востребован.
Однажды я вошел в Philz (кофейня в Сан-Франциско) и услышал, как небольшая группа друзей рассказывала о Product Hunt и их предстоящем запуске. Я прослезился. Видеть, как незнакомец использует то, что мы создали, может показаться тривиальным, но это очень важный момент для меня и многих других.
— Ryan Hoover, CEO and co-founder ProductHunt
Когда моя мама сделала первое бронирование через Airbnb, я сказал себе: думаю, у нас что-то есть!
— Joe Gebbia, co-founder Airbnb
Мы подумали, что достигли PMF, когда увидели, что наши дизайны публикуются в социальных сетях. Особенным моментом было, когда мы увидели, что Гай Кавасаки (легендарный человек в Долине) использует Canva для создания более интересных постов.
— Cliff Obrecht, COO and co-founder Canva
Вот такие незамысловатые бывают случаи. А вы испытывали что-то подобное со своим продуктом? Я да, поделюсь в комментариях.
Продолжаю тему поиска Product-Market Fit. Следом за PMF Radar нашел еще один интересный материал.
Lenny Rachitsky, автор популярного блога и рассылки, опросил 25 основателей и первых сотрудников топовых интернет-компаний, чтобы выяснить, как и в какой момент они поняли, что достигли Product-Market Fit.
По итогам своего мини-исследования, автор выделил три типа PMF и описал их цитатами:
1. Внезапная и значительная востребованность
Настолько хорошее попадание продуктом в рынок, что этого нельзя не заметить.
Нулевой маркетинговый бюджет, а мы росли, как трава. Сарафанное радио было неконтролируемым. Когда нас начали пытаться регулировать, все только об этом и говорили. Маркетинг оказался бесплатным, потому что СМИ полюбили нашу историю.
— Ryan Graves, first CEO Uber
Наши друзья, которые использовали продукт, стали спрашивать, могут ли они пригласить своих друзей, которые в свою очередь приглашали своих. Так мы стали распространяться через сарафанное радио.
— Patrick Collison, CEO and co-founder Stripe
2. Устойчивый и растущий спрос
Бизнес постепенно растет вместе с развитием продукта.
У нас не было внезапного притока новых пользователей, но с того момента, как мы перешли к открытому бета-тестированию, мы начали наблюдать регулярный приток регистраций. По мере добавления ключевых функций, мы видели, как пользователи все активнее используют наш продукт.
— Olivier Pomel, CEO and co-founder Datadog
Осознание того, что у нас есть PMF произошло, когда мы увидели, что каждая метрика в отдельности была потрясающей – соотношение DAU и MAU, NPS, виральность, окупаемость CAC, юнит-экономика, процент активаций, долгосрочный retention и так далее.
— Rahul Vohra, CEO and co-founder Superhuman
3. Достижение значимого рубежа
Случайное событие, которое позволяет осознать, что продукт востребован.
Однажды я вошел в Philz (кофейня в Сан-Франциско) и услышал, как небольшая группа друзей рассказывала о Product Hunt и их предстоящем запуске. Я прослезился. Видеть, как незнакомец использует то, что мы создали, может показаться тривиальным, но это очень важный момент для меня и многих других.
— Ryan Hoover, CEO and co-founder ProductHunt
Когда моя мама сделала первое бронирование через Airbnb, я сказал себе: думаю, у нас что-то есть!
— Joe Gebbia, co-founder Airbnb
Мы подумали, что достигли PMF, когда увидели, что наши дизайны публикуются в социальных сетях. Особенным моментом было, когда мы увидели, что Гай Кавасаки (легендарный человек в Долине) использует Canva для создания более интересных постов.
— Cliff Obrecht, COO and co-founder Canva
Вот такие незамысловатые бывают случаи. А вы испытывали что-то подобное со своим продуктом? Я да, поделюсь в комментариях.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Хотите сделать продукт виральным? Займитесь виральностью
В подтверждение этого очевидного тезиса проведу сравнение двух продуктов, решающих похожие задачи – Miro.com и UXPressia.com. Оба закрывают задачу создания Customer Jorney Map, оба предполагают совместную работу над проектом, оба можно отнести к Product-Led Growth. Главная разница для меня заключается в том, как по разному они работают с виральностью.
Что делает Miro
1. Первое, что вы увидите в продукте после регистрации – предложение создать свою команду. А следующим же шагом – предложение пригласить в команду других участников с помощью E-mail, Slack или прямой ссылки. Отдельного внимания заслуживает то, с какой педантичностью спроектировано окно шаринга, насколько все продумано, логично и удобно.
2. Заметная кнопка Invite Members расположена вверху главного экрана. Даже если вы пропустите шаг с приглашением в первую сессию, сможете вернуться к нему в любой момент.
3. Нет никаких ограничений на приглашение людей в команду. На бесплатном плане вы можете пригласить бесконечное количество мемберов. Оно и понятно: хотят приглашать, пусть приглашают. Зачем ограничивать виральность?
4. В экране рабочей доски самый визуально заметный элемент – кнопка Share, которая еще и промоутируется подсказками. Нажатие на нее вызывает окно с выбором способа поделиться доской. Снова никаких ограничений по количеству приглашенных. Ограничение бесплатного плана лишь в том, что каждый, кто добавится в доску, станет мембером команды и сможет видеть остальные доски.
5. В экране доски есть еще одна кнопка шаринга привычного вида со стрелочкой вверх. Она предлагает уже другие механики: сохранить изображение, PDF или скопировать embed-код для вставки в сайт или блог.
Как видно, Miro предлагает множество механик и способов рассказать другим о том, что вы используете их продукт, пригласив к совместному использованию или поделившись созданным в продукте контентом. Я не стал раскладывать петли целиком, чтобы не раздувать пост еще больше. Если интересно, можете пройти сами. С мой точки зрения, там все сделано почти идеально.
Что делает UXPressia
1. После регистрации вы попадаете в стартовый экран, приглашать кого-либо вам не предлагают.
2. В стартовом экране есть кнопка Invite User, но она приглушена. При попытке нажать на нее, выдается сообщение, в котором написано, что приглашения недоступны в бесплатном плане. Так виральная механика совместного использования была убита на корню. Понятно, что это ограничение сделано в пользу монетизации, но надо также учитывать ущерб органическому росту.
3. В экране рабочего пространства кнопка Share отсутствует в принципе. Нельзя никого пригласить для совместной работы. Я не эксперт, но кажется, что создание CJM – коллективная задача, над которой обычно работает несколько человек. Еще один виральный юзкейс, который никак не отыгран.
4. В этом экране есть кнопка Export, которая в бесплатном плане позволяет скачать изображение в PNG. Но даже в этом, не самом сильном, но все таки виральном сценарии, на изображении нет никаких опознавательных знаков. Пользователь сделает CJM, скачает, вставит в презентацию, покажет на конференции или отправит кому-нибудь, но UXpressia не получит упоминания.
5. Возможность пошерить проект все таки существует. Сделать это можно из главного экрана, обнаружив малозаметную кнопку с иконкой в списке проектов. При этом в бесплатном плане можно приглашать только с помощью E-mail. Возможность скопировать прямую ссылку доступна на платном тарифе. Еще одна виральная механика ущемлена и никак не промоутируется в продукте.
Я ни в коем случае не хочу этим постом выставить ребят из UXPressia некомпетентными. Они сделали классный продукт, у которого, я уверен, есть множество счастливых пользователей. Я лишь хочу указать на то, что у продукта есть виральный потенциал, который может существенно помочь в росте, и которым очевидно надо заниматься.
Это же касается всех читателей канала. Хотите растить продукт – занимайтесь виральностью. Если не понятно с чего начать, вы знаете, у кого можно подучиться или спросить совета.
В подтверждение этого очевидного тезиса проведу сравнение двух продуктов, решающих похожие задачи – Miro.com и UXPressia.com. Оба закрывают задачу создания Customer Jorney Map, оба предполагают совместную работу над проектом, оба можно отнести к Product-Led Growth. Главная разница для меня заключается в том, как по разному они работают с виральностью.
Что делает Miro
1. Первое, что вы увидите в продукте после регистрации – предложение создать свою команду. А следующим же шагом – предложение пригласить в команду других участников с помощью E-mail, Slack или прямой ссылки. Отдельного внимания заслуживает то, с какой педантичностью спроектировано окно шаринга, насколько все продумано, логично и удобно.
2. Заметная кнопка Invite Members расположена вверху главного экрана. Даже если вы пропустите шаг с приглашением в первую сессию, сможете вернуться к нему в любой момент.
3. Нет никаких ограничений на приглашение людей в команду. На бесплатном плане вы можете пригласить бесконечное количество мемберов. Оно и понятно: хотят приглашать, пусть приглашают. Зачем ограничивать виральность?
4. В экране рабочей доски самый визуально заметный элемент – кнопка Share, которая еще и промоутируется подсказками. Нажатие на нее вызывает окно с выбором способа поделиться доской. Снова никаких ограничений по количеству приглашенных. Ограничение бесплатного плана лишь в том, что каждый, кто добавится в доску, станет мембером команды и сможет видеть остальные доски.
5. В экране доски есть еще одна кнопка шаринга привычного вида со стрелочкой вверх. Она предлагает уже другие механики: сохранить изображение, PDF или скопировать embed-код для вставки в сайт или блог.
Как видно, Miro предлагает множество механик и способов рассказать другим о том, что вы используете их продукт, пригласив к совместному использованию или поделившись созданным в продукте контентом. Я не стал раскладывать петли целиком, чтобы не раздувать пост еще больше. Если интересно, можете пройти сами. С мой точки зрения, там все сделано почти идеально.
Что делает UXPressia
1. После регистрации вы попадаете в стартовый экран, приглашать кого-либо вам не предлагают.
2. В стартовом экране есть кнопка Invite User, но она приглушена. При попытке нажать на нее, выдается сообщение, в котором написано, что приглашения недоступны в бесплатном плане. Так виральная механика совместного использования была убита на корню. Понятно, что это ограничение сделано в пользу монетизации, но надо также учитывать ущерб органическому росту.
3. В экране рабочего пространства кнопка Share отсутствует в принципе. Нельзя никого пригласить для совместной работы. Я не эксперт, но кажется, что создание CJM – коллективная задача, над которой обычно работает несколько человек. Еще один виральный юзкейс, который никак не отыгран.
4. В этом экране есть кнопка Export, которая в бесплатном плане позволяет скачать изображение в PNG. Но даже в этом, не самом сильном, но все таки виральном сценарии, на изображении нет никаких опознавательных знаков. Пользователь сделает CJM, скачает, вставит в презентацию, покажет на конференции или отправит кому-нибудь, но UXpressia не получит упоминания.
5. Возможность пошерить проект все таки существует. Сделать это можно из главного экрана, обнаружив малозаметную кнопку с иконкой в списке проектов. При этом в бесплатном плане можно приглашать только с помощью E-mail. Возможность скопировать прямую ссылку доступна на платном тарифе. Еще одна виральная механика ущемлена и никак не промоутируется в продукте.
Я ни в коем случае не хочу этим постом выставить ребят из UXPressia некомпетентными. Они сделали классный продукт, у которого, я уверен, есть множество счастливых пользователей. Я лишь хочу указать на то, что у продукта есть виральный потенциал, который может существенно помочь в росте, и которым очевидно надо заниматься.
Это же касается всех читателей канала. Хотите растить продукт – занимайтесь виральностью. Если не понятно с чего начать, вы знаете, у кого можно подучиться или спросить совета.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Три стратегии роста
Наблюдая за действиями разных компаний, нацеленных на рост, я выделил три стратегии, которые в том или ином виде встречаются чаще всего.
Сразу уточню, это именно моя классификация, которая сформирована на собственным опыте и видении. Я не пытался искать подтверждение в каких-либо источниках.
Итак, стратегии роста:
1. Оптимизация
Стратегия, при которой рост достигается за счет развития и оптимизации метрик бизнеса.
Продуктовая команда максимизирует ценность для уже проверенного пользовательского сегмента. Развивает функциональность и качество продукта.
Команда роста ищет новые каналы привлечения, оптимизирует конверсии в регистрацию, активацию, покупку.
Именно для этой стратегии способность быстро экспериментировать несет наибольшую результативность, потому что позволяет снизить риски неудач и повысить вероятность открытия новых решений.
Оптимизация – наиболее комплиментарный вид стратегии для применения Product-Led Growth, хорошо подходит SaaS продуктам широкого назначения или другим 100% диджитал продуктам.
2. Масштабирование
В рамках стратегии масштабирования компания растет за счет выхода на новые рынки с уже готовым продуктом. Продукт и бизнес-модель переносятся в новые регионы или сегменты.
Например, сервисы такси или доставки растут прежде всего за счет экспансии в новые города и страны. Также, они могут зайти в B2B сегмент, начав обслуживать компании.
Сам продукт при этом значительно не меняется, эксперименты с метриками не критичны. Важно качественно воспроизводить уже опробованные подходы и оперировать в новых сегментах рынка.
Для такой стратегии особое значение имеет эффективность команды развития бизнеса, которая обеспечивает масштабирование в новых регионах и сегментах.
Стратегия характерна для бизнесов «на земле», где решающее значение имеют операционные процессы.
3. Расширение
Расширение происходит за счет движения в смежные сегменты цепочки ценности и создания новых продуктов.
Цепочка ценности – это структура взаимодействия разных участников рынка, создающих ценность для удовлетворения конечного спроса. Подробнее об этом можно почитать в блоге GoPractice.
Например, пользователь хочет спланировать маршрут до конкретной организации. Для этого он открывает браузер, заходит на сайт поисковой системы, вводит название, находит сайт организации, переходит в раздел «Контакты».
Базово, поисковик решает только часть задачи – найти сайт организации. Но в рамках стратегии расширения, компания создает собственный браузер и карты, чтобы полностью контролировать решение задачи пользователя и получение им ценности.
Такая стратегия реализуема на более зрелых стадиях бизнеса, потому что требует наличия больших ресурсов, умения создавать или интегрировать новые продукты и инновации.
Интуитивно кажется, что все три стратегии прекрасно сочетаются между собой, но на практике это не так.
Результативно применять несколько стратегий одновременно в состоянии только очень крупные и продвинутые компании (Amazon, Google, Facebook и тп).
Причина в том, что разные стратегии требуют разных компетенций от команды. Причем, на всех уровнях – от топ-менеджмента до конечных исполнителей.
Но даже если команда суперталантливая и компетенций хватает для реализации нескольких стратегий, ограничения времени, энергии и ресурсов негативно скажутся на эффективности бизнеса.
Стартапу или средней растущей компании лучше сфокусироваться на одной, наиболее подходящей стратегии, и научиться извлекать из нее оптимальный результат.
Какие еще вы знаете стратегии роста? Какой стратегии придерживается ваша компания?
Наблюдая за действиями разных компаний, нацеленных на рост, я выделил три стратегии, которые в том или ином виде встречаются чаще всего.
Сразу уточню, это именно моя классификация, которая сформирована на собственным опыте и видении. Я не пытался искать подтверждение в каких-либо источниках.
Итак, стратегии роста:
1. Оптимизация
Стратегия, при которой рост достигается за счет развития и оптимизации метрик бизнеса.
Продуктовая команда максимизирует ценность для уже проверенного пользовательского сегмента. Развивает функциональность и качество продукта.
Команда роста ищет новые каналы привлечения, оптимизирует конверсии в регистрацию, активацию, покупку.
Именно для этой стратегии способность быстро экспериментировать несет наибольшую результативность, потому что позволяет снизить риски неудач и повысить вероятность открытия новых решений.
Оптимизация – наиболее комплиментарный вид стратегии для применения Product-Led Growth, хорошо подходит SaaS продуктам широкого назначения или другим 100% диджитал продуктам.
2. Масштабирование
В рамках стратегии масштабирования компания растет за счет выхода на новые рынки с уже готовым продуктом. Продукт и бизнес-модель переносятся в новые регионы или сегменты.
Например, сервисы такси или доставки растут прежде всего за счет экспансии в новые города и страны. Также, они могут зайти в B2B сегмент, начав обслуживать компании.
Сам продукт при этом значительно не меняется, эксперименты с метриками не критичны. Важно качественно воспроизводить уже опробованные подходы и оперировать в новых сегментах рынка.
Для такой стратегии особое значение имеет эффективность команды развития бизнеса, которая обеспечивает масштабирование в новых регионах и сегментах.
Стратегия характерна для бизнесов «на земле», где решающее значение имеют операционные процессы.
3. Расширение
Расширение происходит за счет движения в смежные сегменты цепочки ценности и создания новых продуктов.
Цепочка ценности – это структура взаимодействия разных участников рынка, создающих ценность для удовлетворения конечного спроса. Подробнее об этом можно почитать в блоге GoPractice.
Например, пользователь хочет спланировать маршрут до конкретной организации. Для этого он открывает браузер, заходит на сайт поисковой системы, вводит название, находит сайт организации, переходит в раздел «Контакты».
Базово, поисковик решает только часть задачи – найти сайт организации. Но в рамках стратегии расширения, компания создает собственный браузер и карты, чтобы полностью контролировать решение задачи пользователя и получение им ценности.
Такая стратегия реализуема на более зрелых стадиях бизнеса, потому что требует наличия больших ресурсов, умения создавать или интегрировать новые продукты и инновации.
Интуитивно кажется, что все три стратегии прекрасно сочетаются между собой, но на практике это не так.
Результативно применять несколько стратегий одновременно в состоянии только очень крупные и продвинутые компании (Amazon, Google, Facebook и тп).
Причина в том, что разные стратегии требуют разных компетенций от команды. Причем, на всех уровнях – от топ-менеджмента до конечных исполнителей.
Но даже если команда суперталантливая и компетенций хватает для реализации нескольких стратегий, ограничения времени, энергии и ресурсов негативно скажутся на эффективности бизнеса.
Стартапу или средней растущей компании лучше сфокусироваться на одной, наиболее подходящей стратегии, и научиться извлекать из нее оптимальный результат.
Какие еще вы знаете стратегии роста? Какой стратегии придерживается ваша компания?
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Где брать новые гипотезы на привлечение
В довольно старенькой книге Бена Ханта «Конверсия сайта» описан простой и в то же врем эффективный фреймворк – «Лестница узнавания» (Awareness Ladder).
Он предполагает разбивку аудитории на шесть ступеней в зависимости от осведомленности о продукте и готовности к покупке. Отлично подходит для генерации гипотез на привлечение новых клиентов и повешение конверсий сайта.
Ступень 0. Не испытывают потребности
Нижняя ступень лестницы включает аудиторию тех, кто не осознает потребность в вашем продукте. Размер аудитории на этой ступени самый большой, но в то же время привлечь ее внимание сложнее всего.
Нужно убедить потенциальных клиентов, что проблема или потребность существует. Для этого нужно пойти туда, где они уже находятся, и инициировать обсуждение проблемы.
Ступень 1. Знают о потребности, но не знают решения
Это люди, которые уже определили свое состояние как проблему и которые могут быть заинтересованы в ее решении. Их нужно убедить в том, что проблема решаема.
Ступень 2. Осведомлены о некоторых решениях
На этой ступени люди находятся в активном поиске конкретных решений своей проблемы. Ваша задача – привлечь их внимание к своему продукту.
Ступень 3. Осведомлены о решении, но не знают о преимуществах
Аудиторию третей ступени можно назвать «теплой», она уже знакома с вашим продуктом, но пока не знакома с его преимуществами. Чтобы перевести их на следующую ступень, нужно обозначить ваши главные конкурентные отличия.
Ступень 4. Осведомлены о преимуществах, но не готовы купить
Клиенты уже близки к покупке, но пока сомневаются. Необходимо подтолкнуть их к действию, убедить попробовать продукт, продемонстрировать доказательства того, что с вашим продуктом проблема решится.
Ступень 5. Убеждены и готовы покупать
Финальная ступень, на которой от вас требуется дать пользователям простой и удобный способ заплатить за продукт без лишних слов и препятствий.
Чтобы использовать «Лестницу узнавания» для генерации гипотез, нужно на каждой ступени ответить на несколько вопросов:
1. Где находятся эти люди? Какие сайты они читают, какие видео смотрят, какие поисковые запросы оставляют?
2. Что сподвигнет их подняться на следующую ступень? Что можно сказать или показать им?
3. Как это реализовать? Какие каналы донесения информации использовать? Какие технические средства и форматы лучше сработают?
После удачной командной сессии с разбором фреймворка, у вас появится длинный список густых гипотез о новых таргетингах, креативах, каналах привлечения, оптимизации лендингов.
Бен Хант – веб-дизайнер из девяностых. Некоторые приемы, о которых он пишет, потеряли актуальность хотя бы потому, что изменились технологии. Но в то же время многие приемы актуальны и эффективны до сих пор.
Книгу рекомендую как минимум для общего развития. И понимания того, что ребята, создававшие сайты в девяностых, шарили в продуктовом менеджменте не хуже нас сейчас.
Русскоязычная бумажная версия давно распродана, электронную легально нигде не купить. У меня есть PDF-ка, могу вам ее отправить.
Но так как я категорически против пиратского контента, предлагаю поступить следующим образом: вы покупаете англоязычную Kindle-версию на Amazon, скидываете мне скрин чека, я высылаю PDF русскоязычной версии.
Можем провернуть все прямо в комментариях к этому посту.
Давайте поступать честно по отношению к авторам, которые вкладывают время и энергию в создание полезных для индустрии знаний.
В довольно старенькой книге Бена Ханта «Конверсия сайта» описан простой и в то же врем эффективный фреймворк – «Лестница узнавания» (Awareness Ladder).
Он предполагает разбивку аудитории на шесть ступеней в зависимости от осведомленности о продукте и готовности к покупке. Отлично подходит для генерации гипотез на привлечение новых клиентов и повешение конверсий сайта.
Ступень 0. Не испытывают потребности
Нижняя ступень лестницы включает аудиторию тех, кто не осознает потребность в вашем продукте. Размер аудитории на этой ступени самый большой, но в то же время привлечь ее внимание сложнее всего.
Нужно убедить потенциальных клиентов, что проблема или потребность существует. Для этого нужно пойти туда, где они уже находятся, и инициировать обсуждение проблемы.
Ступень 1. Знают о потребности, но не знают решения
Это люди, которые уже определили свое состояние как проблему и которые могут быть заинтересованы в ее решении. Их нужно убедить в том, что проблема решаема.
Ступень 2. Осведомлены о некоторых решениях
На этой ступени люди находятся в активном поиске конкретных решений своей проблемы. Ваша задача – привлечь их внимание к своему продукту.
Ступень 3. Осведомлены о решении, но не знают о преимуществах
Аудиторию третей ступени можно назвать «теплой», она уже знакома с вашим продуктом, но пока не знакома с его преимуществами. Чтобы перевести их на следующую ступень, нужно обозначить ваши главные конкурентные отличия.
Ступень 4. Осведомлены о преимуществах, но не готовы купить
Клиенты уже близки к покупке, но пока сомневаются. Необходимо подтолкнуть их к действию, убедить попробовать продукт, продемонстрировать доказательства того, что с вашим продуктом проблема решится.
Ступень 5. Убеждены и готовы покупать
Финальная ступень, на которой от вас требуется дать пользователям простой и удобный способ заплатить за продукт без лишних слов и препятствий.
Чтобы использовать «Лестницу узнавания» для генерации гипотез, нужно на каждой ступени ответить на несколько вопросов:
1. Где находятся эти люди? Какие сайты они читают, какие видео смотрят, какие поисковые запросы оставляют?
2. Что сподвигнет их подняться на следующую ступень? Что можно сказать или показать им?
3. Как это реализовать? Какие каналы донесения информации использовать? Какие технические средства и форматы лучше сработают?
После удачной командной сессии с разбором фреймворка, у вас появится длинный список густых гипотез о новых таргетингах, креативах, каналах привлечения, оптимизации лендингов.
Бен Хант – веб-дизайнер из девяностых. Некоторые приемы, о которых он пишет, потеряли актуальность хотя бы потому, что изменились технологии. Но в то же время многие приемы актуальны и эффективны до сих пор.
Книгу рекомендую как минимум для общего развития. И понимания того, что ребята, создававшие сайты в девяностых, шарили в продуктовом менеджменте не хуже нас сейчас.
Русскоязычная бумажная версия давно распродана, электронную легально нигде не купить. У меня есть PDF-ка, могу вам ее отправить.
Но так как я категорически против пиратского контента, предлагаю поступить следующим образом: вы покупаете англоязычную Kindle-версию на Amazon, скидываете мне скрин чека, я высылаю PDF русскоязычной версии.
Можем провернуть все прямо в комментариях к этому посту.
Давайте поступать честно по отношению к авторам, которые вкладывают время и энергию в создание полезных для индустрии знаний.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Математика роста
Рост чаще всего ассоциируют с привлечением новых пользователей. Больше привлечем – сильнее вырастем.
Справедливо для краткосрочного наблюдения, но долгосрочно бывает выгоднее расти за счет увеличения конверсионных метрик продукта (C1, Retention).
Про это постоянно рассказывает Илья Красинский в разрезе юнит-экономики, про это часто пишут в англоязычных блогах.
Что сильнее влияет на рост – привлечение или удержание? Рассмотрим на примере расчета lifetime value когорты.
Формула будет выглядеть следующим образом:
LTV = S * CM * (1 / 1 − r)
Важно учитывать, что это именно LTV когорты, а не LTV одного пользователя, который считается в юнит-анализе.
S — размер когорты или количество новых пользователей;
CM — маржинальность или средний доход с одного пользователя;
r — процент удержания .
Представим, что у нас приложение с годовой подпиской.
В наблюдаемой когорте 1000 новых пользователей, доход с одного пользователя равен 5$, а удержание второго года – 50%.
То есть: S = 1000, CM = 5, r = 0.5.
Считаем LTV когорты:
LTV = 1000 * 5 * (1/1-0.5) = 10 000
Теперь сравним, что будет, если два параметра (размер когорты и удержание) увеличить на одинаковую величину – 20%.
Пример 1:
LTV = 1200 * 5 * (1/1-0.5) = 12 000
Увеличив размер исходной когорты на 20%, мы получили линейный рост ее LTV на те же 20%.
Пример 2:
LTV = 1000 * 5 * (1/1-0.6) = 12 500
Рост удержания на 20% привел к росту LTV когорты на 25%. Зависимость нелинейная.
Наглядная иллюстрация того, как на самом деле работает математика роста. Но есть нюансы.
Нелинейная зависимость LTV когорты от удержания проявляется когда r > 0.5. Это хорошо видно на графике ниже.
То есть, когда у вас удержание больше 50%, дальнейшие усилия по увеличению r принесут непропорционально выгодные результаты. И наоборот, когда удержание меньшее 50%, усилия будут давать пропорциональный результат, аналогичный усилиям, направленным на привлечение.
Зная метрики продукта и понимая математику, вы можете осмысленно ставить цели по росту и распределять ресурсы компании.
Формулу я взял из этой статьи. В ней также описано влияние удержания на ARR.
В реальности все конечно сложнее. Но понимать порядок влияния метрик на рост – крайне важно.
Рекомендую начать практическое погружение в эту тему с простой growth-модели. Посчитать для своего продукта и регулярно использовать в процессе генерации и обсуждения гипотез роста.
Рост чаще всего ассоциируют с привлечением новых пользователей. Больше привлечем – сильнее вырастем.
Справедливо для краткосрочного наблюдения, но долгосрочно бывает выгоднее расти за счет увеличения конверсионных метрик продукта (C1, Retention).
Про это постоянно рассказывает Илья Красинский в разрезе юнит-экономики, про это часто пишут в англоязычных блогах.
Что сильнее влияет на рост – привлечение или удержание? Рассмотрим на примере расчета lifetime value когорты.
Формула будет выглядеть следующим образом:
LTV = S * CM * (1 / 1 − r)
Важно учитывать, что это именно LTV когорты, а не LTV одного пользователя, который считается в юнит-анализе.
S — размер когорты или количество новых пользователей;
CM — маржинальность или средний доход с одного пользователя;
r — процент удержания .
Представим, что у нас приложение с годовой подпиской.
В наблюдаемой когорте 1000 новых пользователей, доход с одного пользователя равен 5$, а удержание второго года – 50%.
То есть: S = 1000, CM = 5, r = 0.5.
Считаем LTV когорты:
LTV = 1000 * 5 * (1/1-0.5) = 10 000
Теперь сравним, что будет, если два параметра (размер когорты и удержание) увеличить на одинаковую величину – 20%.
Пример 1:
LTV = 1200 * 5 * (1/1-0.5) = 12 000
Увеличив размер исходной когорты на 20%, мы получили линейный рост ее LTV на те же 20%.
Пример 2:
LTV = 1000 * 5 * (1/1-0.6) = 12 500
Рост удержания на 20% привел к росту LTV когорты на 25%. Зависимость нелинейная.
Наглядная иллюстрация того, как на самом деле работает математика роста. Но есть нюансы.
Нелинейная зависимость LTV когорты от удержания проявляется когда r > 0.5. Это хорошо видно на графике ниже.
То есть, когда у вас удержание больше 50%, дальнейшие усилия по увеличению r принесут непропорционально выгодные результаты. И наоборот, когда удержание меньшее 50%, усилия будут давать пропорциональный результат, аналогичный усилиям, направленным на привлечение.
Зная метрики продукта и понимая математику, вы можете осмысленно ставить цели по росту и распределять ресурсы компании.
Формулу я взял из этой статьи. В ней также описано влияние удержания на ARR.
В реальности все конечно сложнее. Но понимать порядок влияния метрик на рост – крайне важно.
Рекомендую начать практическое погружение в эту тему с простой growth-модели. Посчитать для своего продукта и регулярно использовать в процессе генерации и обсуждения гипотез роста.
Medium
Math of Growth vs Retention
A mathematical view of the tension between whether to invest more resources into growth vs retention.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Скрытые преимущества фримиум модели
В блоге Reforge вышла интересная статья. Делюсь своим конспектом основных идей.
Есть множество аргументов против фримиума, которые обычно приводят владельцы платных продуктов. Самый популярных из них – фримиум модель для нас нерентабельна.
Простая формула подсчета эффективности учитывает только прямую монетизацию: стоимость привлечения, продажи, обслуживания, конверсию из бесплатных пользователей в платных.
Но она не учитывает косвенную монетизацию, значение которой кратно возросло за последние годы вместе с изменениями пользовательского поведения и рыночных условий.
В 2019 году Blissfully провели исследование, в ходе которого выяснили, что в среднем американская компания тратит 135 тыс долларов в год на SaaS продукты, которыми сотрудники не пользуются.
Очевидно, что это мало кому нравится. Все больше компаний прикладывают усилия к поиску и отмене ненужных подписок.
Как следствие – долгосрочно выиграют продукты, которые стимулируют использование снизу-вверх. Сначала конечные пользователи осваивают продукт и привыкают к нему, затем компания приобретает платные лицензии на тех сотрудников, кто уже стал активным пользователем.
Косвенные эффекты, которые дает фримиум модель:
1. Более высокая готовность платить
Фримиум продукты позволяют точно понять, будет ли продукт ценным на самом деле и в каком объеме. В результате готовность клиента платить увеличивается по сравнению с ситуацией, когда он покупает обещания на словах.
2. Повышенный нетворк-эффект
Некоторые платные продукты могут успешно существовать только благодаря наличию полноценной бесплатной версии. Spotify, LinkedIn и другие обеспечивают ценность для платящих пользователей за счет повышенного нетворк-эффекта, обеспеченного бесплатными пользователями.
3. Устойчивая привычка пользоваться
Пользователи, которые конвертируются в платящих, как правило, уже имеют более сильные привычки, что увеличивает их удержание и, следовательно, LTV. Таким образом, бесплатные продукты имеют более высокий LTV платного пользователя, чем платные. Вот такой парадокс.
4. Ускорение петель роста
Growth Loops – двигатель роста многих продуктов. Компании, которые скрывают ценность продукта за платным доступом, обычно создают слишком много трений в цикле, чтобы сделать его эффективным. Особенно, когда источником роста является контент или виральность.
5. Раннее привлечение клиентов
Бесплатные продукты помогают привлечь пользователей до того, как конкуренты с аналогичными продуктами начнут вкладываться в их привлечение. В контексте B2B создание бесплатных версий для малого бизнеса может помочь привлечь этих пользователей пока они дешевы и проложить для них путь к более дорогим версиям продукта.
Notion бесплатно раздает свой продукт студентам, надеясь сформировать привычки у будущих лиц, принимающих решения, уже сейчас.
6. Больше полезных данных о продукте
Фримиум продукт имеет гораздо большую и более цельную базу пользователей для проведения экспериментов и исследований, которые помогают выяснить, что влияет на долгосрочные показатели привлечения, удержания, монетизации и других ключевых метрик.
Лично я считаю, что фримиум модель – это действительно неизбежный тренд, который накроет подавляющие большинство SaaS продуктов на всех рынках в перспективе нескольких лет.
Также, я считаю, что у Sales-Led продуктов есть еще время, да и в целом эта ниша останется (хоть и в меньшем объеме) и будет существовать.
Помните, что тренды, актуальные для западных рынков, до нас доходят с некоторым опозданием.
Выбирая модель монетизации для продукта, учитывайте в первую очередь особенности вашего региона, вашего рынка, ваших клиентов и вашей собственной экспертизы.
В блоге Reforge вышла интересная статья. Делюсь своим конспектом основных идей.
Есть множество аргументов против фримиума, которые обычно приводят владельцы платных продуктов. Самый популярных из них – фримиум модель для нас нерентабельна.
Простая формула подсчета эффективности учитывает только прямую монетизацию: стоимость привлечения, продажи, обслуживания, конверсию из бесплатных пользователей в платных.
Но она не учитывает косвенную монетизацию, значение которой кратно возросло за последние годы вместе с изменениями пользовательского поведения и рыночных условий.
В 2019 году Blissfully провели исследование, в ходе которого выяснили, что в среднем американская компания тратит 135 тыс долларов в год на SaaS продукты, которыми сотрудники не пользуются.
Очевидно, что это мало кому нравится. Все больше компаний прикладывают усилия к поиску и отмене ненужных подписок.
Как следствие – долгосрочно выиграют продукты, которые стимулируют использование снизу-вверх. Сначала конечные пользователи осваивают продукт и привыкают к нему, затем компания приобретает платные лицензии на тех сотрудников, кто уже стал активным пользователем.
Косвенные эффекты, которые дает фримиум модель:
1. Более высокая готовность платить
Фримиум продукты позволяют точно понять, будет ли продукт ценным на самом деле и в каком объеме. В результате готовность клиента платить увеличивается по сравнению с ситуацией, когда он покупает обещания на словах.
2. Повышенный нетворк-эффект
Некоторые платные продукты могут успешно существовать только благодаря наличию полноценной бесплатной версии. Spotify, LinkedIn и другие обеспечивают ценность для платящих пользователей за счет повышенного нетворк-эффекта, обеспеченного бесплатными пользователями.
3. Устойчивая привычка пользоваться
Пользователи, которые конвертируются в платящих, как правило, уже имеют более сильные привычки, что увеличивает их удержание и, следовательно, LTV. Таким образом, бесплатные продукты имеют более высокий LTV платного пользователя, чем платные. Вот такой парадокс.
4. Ускорение петель роста
Growth Loops – двигатель роста многих продуктов. Компании, которые скрывают ценность продукта за платным доступом, обычно создают слишком много трений в цикле, чтобы сделать его эффективным. Особенно, когда источником роста является контент или виральность.
5. Раннее привлечение клиентов
Бесплатные продукты помогают привлечь пользователей до того, как конкуренты с аналогичными продуктами начнут вкладываться в их привлечение. В контексте B2B создание бесплатных версий для малого бизнеса может помочь привлечь этих пользователей пока они дешевы и проложить для них путь к более дорогим версиям продукта.
Notion бесплатно раздает свой продукт студентам, надеясь сформировать привычки у будущих лиц, принимающих решения, уже сейчас.
6. Больше полезных данных о продукте
Фримиум продукт имеет гораздо большую и более цельную базу пользователей для проведения экспериментов и исследований, которые помогают выяснить, что влияет на долгосрочные показатели привлечения, удержания, монетизации и других ключевых метрик.
Лично я считаю, что фримиум модель – это действительно неизбежный тренд, который накроет подавляющие большинство SaaS продуктов на всех рынках в перспективе нескольких лет.
Также, я считаю, что у Sales-Led продуктов есть еще время, да и в целом эта ниша останется (хоть и в меньшем объеме) и будет существовать.
Помните, что тренды, актуальные для западных рынков, до нас доходят с некоторым опозданием.
Выбирая модель монетизации для продукта, учитывайте в первую очередь особенности вашего региона, вашего рынка, ваших клиентов и вашей собственной экспертизы.
Reforge
The Hidden Freemium Pricing Effects on Growth — Reforge
How has the freemium formula changed? Expert Elena Verna walks us through the shifts and how to think through your strategy.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Когда стартапу пора заниматься ростом
Почти все инкубаторы и акселераторы от Y Combinator до ФРИИ единодушны в том, что рост — это фаза после Product-Market Fit.
До PMF команда стартапа должна искать ценность продукта, делать первые продажи, проверять ключевые гипотезы.
Я с этим тезисом согласен. Но, как часто бывает, есть нюансы.
За все время я ни разу не встречал кейсов, когда PMF наступает как-то очевидно. Вот его не было, и вот он появился. Почти невозможно зафиксировать конкретный момент, начиная с которого компания должна перейти к активной фазе роста.
В реальности это процесс, растянутый на месяцы. Есть пользователи, продажи, работающие каналы привлечения, но данных, подтверждающих PMF, недостаточно.
Значит ли это, что искать точки роста и проверять гипотезы на рост метрик в этот период не нужно? Я так не считаю.
Чем раньше стартап начинает выстраивать системную работу над ростом, тем в более выигрышной позиции он оказывается в будущем.
Важно правильно распределять усилия команды. В условиях ограниченных ресурсов это чуть ли не ключевой фактор успеха.
Не стоит все силы бросать на кратный рост и масштабирование, если вы не можете с уверенностью и на конкретных данных доказать PMF. Но также не стоит полностью отказываться от роста.
Правда, как обычно, не в крайностях, а где-то посредине.
На раннем этапе можно выделить одного-двух человек, которые часть времени будут посвящать росту. Это должны быть люди с компетенциями в ключевых областях бизнеса: продукте, маркетинге, продажах, операционных процессах.
Они первыми примерят на себя роль Growth-менеджера и в будущем смогут стать организаторами полноценной команды роста.
Ключевые задачи Growth-направления на начальном этапе:
— Выстраивание системы метрик;
— Проектирование Growth-модели;
— Развитие аналитической инфраструктуры;
— Поиск новых каналов привлечения;
— Проверка наиболее перспективных гипотез роста.
Чаще всего Growth-менеджером в стартапе становится один из основателей. Иногда эту роль делегируют продакт менеджеру или маркетологу из числа первых сотрудников. Очень редко под нее нанимают нового человека.
Когда есть продукт и первые пользователи, уже можно предпринимать усилия в сторону роста. Когда вы только исследуете проблему и клиентские сегменты будущего продукта, заниматься ростом еще рано.
Думать о росте и искать ответ на вопрос «Как и за счет чего бизнес будет расти?» не рано никогда. Но иногда поздно.
Почти все инкубаторы и акселераторы от Y Combinator до ФРИИ единодушны в том, что рост — это фаза после Product-Market Fit.
До PMF команда стартапа должна искать ценность продукта, делать первые продажи, проверять ключевые гипотезы.
Я с этим тезисом согласен. Но, как часто бывает, есть нюансы.
За все время я ни разу не встречал кейсов, когда PMF наступает как-то очевидно. Вот его не было, и вот он появился. Почти невозможно зафиксировать конкретный момент, начиная с которого компания должна перейти к активной фазе роста.
В реальности это процесс, растянутый на месяцы. Есть пользователи, продажи, работающие каналы привлечения, но данных, подтверждающих PMF, недостаточно.
Значит ли это, что искать точки роста и проверять гипотезы на рост метрик в этот период не нужно? Я так не считаю.
Чем раньше стартап начинает выстраивать системную работу над ростом, тем в более выигрышной позиции он оказывается в будущем.
Важно правильно распределять усилия команды. В условиях ограниченных ресурсов это чуть ли не ключевой фактор успеха.
Не стоит все силы бросать на кратный рост и масштабирование, если вы не можете с уверенностью и на конкретных данных доказать PMF. Но также не стоит полностью отказываться от роста.
Правда, как обычно, не в крайностях, а где-то посредине.
На раннем этапе можно выделить одного-двух человек, которые часть времени будут посвящать росту. Это должны быть люди с компетенциями в ключевых областях бизнеса: продукте, маркетинге, продажах, операционных процессах.
Они первыми примерят на себя роль Growth-менеджера и в будущем смогут стать организаторами полноценной команды роста.
Ключевые задачи Growth-направления на начальном этапе:
— Выстраивание системы метрик;
— Проектирование Growth-модели;
— Развитие аналитической инфраструктуры;
— Поиск новых каналов привлечения;
— Проверка наиболее перспективных гипотез роста.
Чаще всего Growth-менеджером в стартапе становится один из основателей. Иногда эту роль делегируют продакт менеджеру или маркетологу из числа первых сотрудников. Очень редко под нее нанимают нового человека.
Когда есть продукт и первые пользователи, уже можно предпринимать усилия в сторону роста. Когда вы только исследуете проблему и клиентские сегменты будущего продукта, заниматься ростом еще рано.
Думать о росте и искать ответ на вопрос «Как и за счет чего бизнес будет расти?» не рано никогда. Но иногда поздно.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Как сделать, чтобы о продукте говорили
Сарафанное радио или Word of Mouth – передача информации о продукте из уст в уста. В современной действительности чаще происходит в социальных сетях и чатах, чем при личном общении.
Чтобы активировать или усилить эффект сарафана, нужно знать, почему люди обсуждают те или иные продукты и услуги. Я обобщил разные причины и выделил три основные группы:
1. Качество и оригинальность
На первый взгляд просто – делай качественный продукт и о нем будут говорить. На деле не совсем так.
Качество, конечно, влияет, но чтобы о продукте говорили, он должен значительно предвосхищать ожидания или давать клиентам новый, необычный опыт.
Пример: Яндекс Лавка
Когда впервые вы получаете доставку через 10-15 минут после заказа – это производит впечатление. Новый опыт ломает ваше представление о сервисах доставки и побуждает сделать пост в соцсети или при случае упомянуть в разговоре.
Если бы Лавка доставляла за 40-60 минут, сарафанного эффекта бы не возникало. Люди привыкли, что многие рестораны привозят еду за это время. Но ускорив доставку в несколько раз и предвосхитив ожидания клиентов, Лавка сделала сарафанное радио одним из главных драйверов роста.
2. Полезная информация
Людям свойственно проявлять заботу об окружающих и делиться информацией, которая по их мнению может иметь практическую ценность.
Если рассказ о продукте может быть полезен другим, о нем будут говорить. Если проблема, решаемая продуктом, обсуждается часто, то говорить о нем тоже будут часто.
Пример: Купонные сервисы и flash sales
Тема экономии всегда актуальна и обсуждаема среди большого количества людей. Продукт, который позволяет существенно экономить на привычных вещах (поход в ресторан, поездка за город, покупка цветов), будет много и часто обсуждаться.
Здесь, как и в предыдущем примере, для активации сарафанного эффекта важно не слиться с общей массой похожих предложений. Скидка в 80-90% с ограниченным периодом действия – мощный стимул для обсуждения. Скидка в 15% не повод рассказывать о ней другим.
3. Социальная значимость
Разговоры о некоторых продуктах позволяют людям выглядеть лучше в глазах собеседников, чувствовать себя инсайдерами, демонстрировать компетентность.
Чаще всего, стимул повышения социальной значимости не осознается и не признается спикерами. Но это не отменяет его существование и мощнейшее влияние на сарафанное радио.
Пример: Clubhouse
Механика с приглашениями использовалась в тысячах продуктов от Gmail до Вконтакте и все еще актуальна. Это можно наглядно наблюдать прямо сейчас на примере новой социальной сети Clubhouse, приглашения в которую уже продаются на eBay по 50$.
Понятно, что главной причиной такого ажиотажа стало участие Маска, но и до него соцсеть обсуждалась очень активно.
Рассказать об опыте использования эксклюзивного продукта, доступ к которому есть не у всех, или поделиться приглашением – повышающие социальную значимость действия, благодаря которым создается сарафанный эффект.
Примечательно, что чем больше продукт обсуждается, тем сильнее люди ощущают социальную значимость от причастности. Это в свою очередь побуждает их активнее участвовать в обсуждениях и ведет к тому, что сарафанное радио, запущенное в узком кругу вовлеченных людей, стремительно превращается в масштабный вирус.
Вот и я в этом посте демонстрирую свою компетентность за счет актуального примера. Мог бы написать про любой другой из десятков известных мне кейсов, но за их счет социальную значимость не поднимешь.
Так и работает сарафанное радио.
Сарафанное радио или Word of Mouth – передача информации о продукте из уст в уста. В современной действительности чаще происходит в социальных сетях и чатах, чем при личном общении.
Чтобы активировать или усилить эффект сарафана, нужно знать, почему люди обсуждают те или иные продукты и услуги. Я обобщил разные причины и выделил три основные группы:
1. Качество и оригинальность
На первый взгляд просто – делай качественный продукт и о нем будут говорить. На деле не совсем так.
Качество, конечно, влияет, но чтобы о продукте говорили, он должен значительно предвосхищать ожидания или давать клиентам новый, необычный опыт.
Пример: Яндекс Лавка
Когда впервые вы получаете доставку через 10-15 минут после заказа – это производит впечатление. Новый опыт ломает ваше представление о сервисах доставки и побуждает сделать пост в соцсети или при случае упомянуть в разговоре.
Если бы Лавка доставляла за 40-60 минут, сарафанного эффекта бы не возникало. Люди привыкли, что многие рестораны привозят еду за это время. Но ускорив доставку в несколько раз и предвосхитив ожидания клиентов, Лавка сделала сарафанное радио одним из главных драйверов роста.
2. Полезная информация
Людям свойственно проявлять заботу об окружающих и делиться информацией, которая по их мнению может иметь практическую ценность.
Если рассказ о продукте может быть полезен другим, о нем будут говорить. Если проблема, решаемая продуктом, обсуждается часто, то говорить о нем тоже будут часто.
Пример: Купонные сервисы и flash sales
Тема экономии всегда актуальна и обсуждаема среди большого количества людей. Продукт, который позволяет существенно экономить на привычных вещах (поход в ресторан, поездка за город, покупка цветов), будет много и часто обсуждаться.
Здесь, как и в предыдущем примере, для активации сарафанного эффекта важно не слиться с общей массой похожих предложений. Скидка в 80-90% с ограниченным периодом действия – мощный стимул для обсуждения. Скидка в 15% не повод рассказывать о ней другим.
3. Социальная значимость
Разговоры о некоторых продуктах позволяют людям выглядеть лучше в глазах собеседников, чувствовать себя инсайдерами, демонстрировать компетентность.
Чаще всего, стимул повышения социальной значимости не осознается и не признается спикерами. Но это не отменяет его существование и мощнейшее влияние на сарафанное радио.
Пример: Clubhouse
Механика с приглашениями использовалась в тысячах продуктов от Gmail до Вконтакте и все еще актуальна. Это можно наглядно наблюдать прямо сейчас на примере новой социальной сети Clubhouse, приглашения в которую уже продаются на eBay по 50$.
Понятно, что главной причиной такого ажиотажа стало участие Маска, но и до него соцсеть обсуждалась очень активно.
Рассказать об опыте использования эксклюзивного продукта, доступ к которому есть не у всех, или поделиться приглашением – повышающие социальную значимость действия, благодаря которым создается сарафанный эффект.
Примечательно, что чем больше продукт обсуждается, тем сильнее люди ощущают социальную значимость от причастности. Это в свою очередь побуждает их активнее участвовать в обсуждениях и ведет к тому, что сарафанное радио, запущенное в узком кругу вовлеченных людей, стремительно превращается в масштабный вирус.
Вот и я в этом посте демонстрирую свою компетентность за счет актуального примера. Мог бы написать про любой другой из десятков известных мне кейсов, но за их счет социальную значимость не поднимешь.
Так и работает сарафанное радио.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Шесть распространенных ошибок роста
Lenny Rachitsky и Dan Hockenmaier в недавней статье для Reforge выделили шесть наиболее распространенных ошибок роста, которые встречаются на разных стадиях развития стартапа.
Мне эти ошибки хорошо знакомы, как по личному опыту, так и по опыту команд, с которыми приходилось работать.
Чтобы понять суть ошибок, нужно сперва разобраться с компонентами стратегии роста. Их можно разделить на четыре группы:
Драйверы — устойчивые и управляемые каналы привлечения пользователей: перформанс-маркетинг, виральность, контент-маркетинг, прямые продажи.
Ускорители — одиночные действия, усиливающие рост: PR, мероприятия, лончи на Product Hunt.
Оптимизаторы — оптимизация конверсий в продукте: активация и удержание пользователей, развитие бренда.
Ресурсы — за счет чего могут работать драйверы: деньги на маркетинг, активные пользователи для виральности, контент.
У каждого компонента своя функция в стратегии. Непонимание этих функций и ведет к ошибкам.
1. Искать драйверы, когда нужны ускорители
Частая ошибка на ранних стадиях стартапа. Команда слишком рано начинает искать устойчивые каналы привлечения. Эта работа окажется бессмысленной, если пользователи не примут продукт.
На старте важнее любым способом получить первых пользователей. Пусть даже немасштабируемым. Благодаря им можно собрать обратную связь, увидеть метрики, понять, куда двигаться дальше.
2. Концентрироваться на усилителях в ущерб драйверам
Ошибка противоположная первой. Однажды найдя удачный ускоритель, команда концентрирует усилия на поиске новых аналогичных.
Удачный лонч на Product Hunt может принести новому продукту несколько сотен или даже тысяч пользователей за пару дней.
Но результатом удачного лонча должен стать анализ наличия ценности у продукта, а не подготовка к новому лончу или поиск чего-то похожего.
3. Бесконечно оптимизировать
Слишком долгие усилия по оптимизации конверсий могут привести к тому, что роста так и не случится. Конкуренты заберут аудиторию, и ваш самый оптимизированный в мире продукт навсегда останется без пользователей.
Иногда лучше переключить усилия на поиск нового ускорителя или еще одного драйвера, чтобы быстрее собрать пользовательскую базу.
4. Искать новые драйверы, когда нужно оптимизировать существующие
Драйверов роста не бывает много, обычно их не больше двух. Если удалось найти один, то поиск второго может оказаться заведомо не решаемой задачей.
Бизнес может активно расти не только за счет новых драйверов, но также оптимизируя существующие.
5. Использовать неправильные ресурсы для своих драйверов
Если вы растете за счет платного маркетинга или прямых продаж, вам действительно нужен капитал, чтобы инвестировать в рекламу или специалистов по продажам. Поэтому усиление монетизации и рост доходов – актуальная задача.
Если же вы устойчиво растете за счет виральности, несвоевременная монетизация может не только замедлить рост, но и остановить его.
6. Не уделять внимание стратегии
Довольно часто в успешных на раннем этапе стартапах, рост случается стихийно. Команда не понимает, за счет чего растет продукт. Они фиксируют успешный результат и кажется, что так будет продолжаться всегда.
Однако, рост замедляется или вовсе прекращается, и возникают серьезные проблемы. Спешно разрабатываются новые функции, вкладываются деньги в маркетинг, но на росте это никак не сказывается.
Без стратегии сложно понять, что случилось (драйвер иссяк или оптимизация недостаточна) и как это исправить (искать новые драйверы или искать узкие места и оптимизировать их).
Добавлю, что самая большая ошибка стартапов, обобщающая все шесть вышеописанных, заключается в непонимании ограниченности ресурсов.
Вместо того, чтобы в разное время фокусироваться на разных компонентах стратегии, фаундеры мыслят категорией «Зачем выбирать, когда можно делать все и сразу».
Практика показывает, что «все и сразу» редко приводит к успеху. А вот к провалам регулярно.
Lenny Rachitsky и Dan Hockenmaier в недавней статье для Reforge выделили шесть наиболее распространенных ошибок роста, которые встречаются на разных стадиях развития стартапа.
Мне эти ошибки хорошо знакомы, как по личному опыту, так и по опыту команд, с которыми приходилось работать.
Чтобы понять суть ошибок, нужно сперва разобраться с компонентами стратегии роста. Их можно разделить на четыре группы:
Драйверы — устойчивые и управляемые каналы привлечения пользователей: перформанс-маркетинг, виральность, контент-маркетинг, прямые продажи.
Ускорители — одиночные действия, усиливающие рост: PR, мероприятия, лончи на Product Hunt.
Оптимизаторы — оптимизация конверсий в продукте: активация и удержание пользователей, развитие бренда.
Ресурсы — за счет чего могут работать драйверы: деньги на маркетинг, активные пользователи для виральности, контент.
У каждого компонента своя функция в стратегии. Непонимание этих функций и ведет к ошибкам.
1. Искать драйверы, когда нужны ускорители
Частая ошибка на ранних стадиях стартапа. Команда слишком рано начинает искать устойчивые каналы привлечения. Эта работа окажется бессмысленной, если пользователи не примут продукт.
На старте важнее любым способом получить первых пользователей. Пусть даже немасштабируемым. Благодаря им можно собрать обратную связь, увидеть метрики, понять, куда двигаться дальше.
2. Концентрироваться на усилителях в ущерб драйверам
Ошибка противоположная первой. Однажды найдя удачный ускоритель, команда концентрирует усилия на поиске новых аналогичных.
Удачный лонч на Product Hunt может принести новому продукту несколько сотен или даже тысяч пользователей за пару дней.
Но результатом удачного лонча должен стать анализ наличия ценности у продукта, а не подготовка к новому лончу или поиск чего-то похожего.
3. Бесконечно оптимизировать
Слишком долгие усилия по оптимизации конверсий могут привести к тому, что роста так и не случится. Конкуренты заберут аудиторию, и ваш самый оптимизированный в мире продукт навсегда останется без пользователей.
Иногда лучше переключить усилия на поиск нового ускорителя или еще одного драйвера, чтобы быстрее собрать пользовательскую базу.
4. Искать новые драйверы, когда нужно оптимизировать существующие
Драйверов роста не бывает много, обычно их не больше двух. Если удалось найти один, то поиск второго может оказаться заведомо не решаемой задачей.
Бизнес может активно расти не только за счет новых драйверов, но также оптимизируя существующие.
5. Использовать неправильные ресурсы для своих драйверов
Если вы растете за счет платного маркетинга или прямых продаж, вам действительно нужен капитал, чтобы инвестировать в рекламу или специалистов по продажам. Поэтому усиление монетизации и рост доходов – актуальная задача.
Если же вы устойчиво растете за счет виральности, несвоевременная монетизация может не только замедлить рост, но и остановить его.
6. Не уделять внимание стратегии
Довольно часто в успешных на раннем этапе стартапах, рост случается стихийно. Команда не понимает, за счет чего растет продукт. Они фиксируют успешный результат и кажется, что так будет продолжаться всегда.
Однако, рост замедляется или вовсе прекращается, и возникают серьезные проблемы. Спешно разрабатываются новые функции, вкладываются деньги в маркетинг, но на росте это никак не сказывается.
Без стратегии сложно понять, что случилось (драйвер иссяк или оптимизация недостаточна) и как это исправить (искать новые драйверы или искать узкие места и оптимизировать их).
Добавлю, что самая большая ошибка стартапов, обобщающая все шесть вышеописанных, заключается в непонимании ограниченности ресурсов.
Вместо того, чтобы в разное время фокусироваться на разных компонентах стратегии, фаундеры мыслят категорией «Зачем выбирать, когда можно делать все и сразу».
Практика показывает, что «все и сразу» редко приводит к успеху. А вот к провалам регулярно.
Forwarded from 100x | Денис Мартынцев
Рост за счет контента
В последнее время мало что вдохновляет писать. Сложилось такое чувство, что обо всем в теме роста уже написано и рассказано. Добавить особо нечего.
Но вот Lenny Rachitsky постоянно находит свежие темы для своей платной рассылки. На этот раз вышел классный материал про рост с помощью контента. Делюсь заметками.
Существует пять стратегий Content-Driven роста:
1. Пользователи создают контент, который распространяется за счет поисковой оптимизации.
Пример: Reddit (обсуждения на популярные темы)
2. Контент создают сотрудники компании сразу с учетом популярности ключевых слов для поиска.
Пример: Hubspot (статьи и гайды)
3. Комбинация пользовательского и редакционного контента. Редакция создает и первично наполняет тысячи страниц, которые со временем дополняются пользователями.
Пример: Tripadvisor (страницы заведений)
4. Создаваемый пользователями виральный контент, который сами же пользователи распространяют за пределами продукта.
Пример: TikTok (сторис с водяными знаками)
5. Сотрудники или основатели создают контент, который заведомо может иметь потенциал к распространению за счет сарафанного радио.
Пример: Superhuman (ранние посты в блоге основателя)
Под эту классификацию попадают практически любые продукты, важным драйвером роста которых является контент. Другие примеры можно посмотреть на схеме ниже.
Ключевые факторы успеха компаний, которые росли за счет второй стратегии (связка редакционного контента и SEO):
— Начинать с малого. Пробовать разные платформы, темы, стили, пока не найдется что-то работающее.
— Четко видеть цель. Сразу определить, для чего создается контент: привлечь SEO-трафик, сформировать бренд, стимулировать продажи или что-то еще.
— Искать возможности. Исследовать темы, которые плохо охвачены поиском, создавать контент, имеющий для читателей реальную ценность.
— Быть вовлеченным. Лучший контент создают люди, которые искреннее увлечены продуктом, бизнесом, темой. Обычно это основатели или сотрудники, работающие полный день.
— Думать на перспективу. Работа с контентом должна стать инвестицией в будущий рост. Нужно иметь четкое понимание, какую отдачу можно получить.
— Формировать команду. Начать можно и одному, но в конечном итоге понадобится больше людей, работающих на создание контента. Особенно, если вы хотите делать видео.
— Набраться терпения. У каждой компании, приведенной в качестве примера, ушли годы, прежде чем увидеть значительную отдачу.
Интересный факт: органический трафик в блоге Hubspot больше, чем у многих специализированных интернет-изданий. В качестве основных конкурентов за внимание аудитории Hubspot рассматривают медиа, а не другие аналогичные SaaS продукты.
Не сказать, что эта статья произвела революцию в моем понимании темы, но полезные мысли и новые гипотезы возникли.
В последнее время мало что вдохновляет писать. Сложилось такое чувство, что обо всем в теме роста уже написано и рассказано. Добавить особо нечего.
Но вот Lenny Rachitsky постоянно находит свежие темы для своей платной рассылки. На этот раз вышел классный материал про рост с помощью контента. Делюсь заметками.
Существует пять стратегий Content-Driven роста:
1. Пользователи создают контент, который распространяется за счет поисковой оптимизации.
Пример: Reddit (обсуждения на популярные темы)
2. Контент создают сотрудники компании сразу с учетом популярности ключевых слов для поиска.
Пример: Hubspot (статьи и гайды)
3. Комбинация пользовательского и редакционного контента. Редакция создает и первично наполняет тысячи страниц, которые со временем дополняются пользователями.
Пример: Tripadvisor (страницы заведений)
4. Создаваемый пользователями виральный контент, который сами же пользователи распространяют за пределами продукта.
Пример: TikTok (сторис с водяными знаками)
5. Сотрудники или основатели создают контент, который заведомо может иметь потенциал к распространению за счет сарафанного радио.
Пример: Superhuman (ранние посты в блоге основателя)
Под эту классификацию попадают практически любые продукты, важным драйвером роста которых является контент. Другие примеры можно посмотреть на схеме ниже.
Ключевые факторы успеха компаний, которые росли за счет второй стратегии (связка редакционного контента и SEO):
— Начинать с малого. Пробовать разные платформы, темы, стили, пока не найдется что-то работающее.
— Четко видеть цель. Сразу определить, для чего создается контент: привлечь SEO-трафик, сформировать бренд, стимулировать продажи или что-то еще.
— Искать возможности. Исследовать темы, которые плохо охвачены поиском, создавать контент, имеющий для читателей реальную ценность.
— Быть вовлеченным. Лучший контент создают люди, которые искреннее увлечены продуктом, бизнесом, темой. Обычно это основатели или сотрудники, работающие полный день.
— Думать на перспективу. Работа с контентом должна стать инвестицией в будущий рост. Нужно иметь четкое понимание, какую отдачу можно получить.
— Формировать команду. Начать можно и одному, но в конечном итоге понадобится больше людей, работающих на создание контента. Особенно, если вы хотите делать видео.
— Набраться терпения. У каждой компании, приведенной в качестве примера, ушли годы, прежде чем увидеть значительную отдачу.
Интересный факт: органический трафик в блоге Hubspot больше, чем у многих специализированных интернет-изданий. В качестве основных конкурентов за внимание аудитории Hubspot рассматривают медиа, а не другие аналогичные SaaS продукты.
Не сказать, что эта статья произвела революцию в моем понимании темы, но полезные мысли и новые гипотезы возникли.
Lennysnewsletter
Content-driven growth
Advice from HubSpot, Ahrefs, Intercom, Slidebean, and Webflow
Forwarded from Krasinsky: growth, marketing & product, analytics
Цели Google Analytics — когда они искоренятся? 😭
Всем салют! Это второй пост, о котором я мечтал 🔥 Как и обещал — подробно разберем каждую ошибку из гайда про самые частые ошибки в расчете метрик.
Мы начали гайд с целей Google Analytics — и сегодня, наконец, разберем цели. Ведь в каждой второй статье для интернет-маркетологов пишут, как по целям посчитать количество лидов, заказов, CPL, CPO, конверсию — а это верный способ сделать неверные выводы 😞 Мы собрали большую статью, почему так нельзя делать и как себя проверить.
Самое главное, что важно знать про цели:
1.
По целям в Google Analytics нельзя посчитать ни одну бизнес-метрику. Ни одну.
Количество лидов, количество заказов, стоимость лида CPL, стоимость заказа CPO, конверсия с большой вероятностью посчитаются с ошибкой. Иногда расхождения могут быть небольшими, но часто расчет этих метрик по числу достижения целей дает погрешность в 1,3...1,5 раза.
2.
В реальности: лидов меньше, чем число достигнутых целей. А заказов больше.
Поэтому стоимость лида CPL по целям занижена, а стоимость заказа CPO — завышена.
Из-за этого маркетолог неверно считает CPL, CPO, ROMI или ДРР — и усиливает слабые каналы и кампании, при этом ослабляет сильные.
3.
Почему так вышло?
Эти расхождения появляются из-за алгоритмов Google Analytics (да и Яндекс Метрики), по которым засчитывается только одно достижение цели в сессию:
· Когда пользователь оставляет несколько заказов — цели врут.
· Когда пользователь оставляет заявку разными способами: пишет в чат, звонит, заполняет форму — цели врут.
· Когда срабатывает дубли заказов в javascript коде на сайте или через GTM — а это нередко случается — цели врут.
Команды вводятся в заблуждение → неверно считают конверсию → неверно считают стоимость лида или заказа и эффективность каналов → усиливают слабые кампании, ослабляют сильные → не могут найти точки роста → меняют команду маркетинга:(
Try. Die. Repeat.
4.
Что можно сделать
Перестать использовать цели 😨 Мы сделали подробную статью-инструкцию, как проверить расхождения между целями, лидами и заказами, и что использовать вместо целей — и написали ее так, чтобы маркетологи или собственники могли самостоятельно проверить себя и команду за несколько минут:
🔗 читать статью
Сохраните статью и карточки себе в закладки, и когда увидите, что кто-то использует цели для расчета CPL, CPO, конверсии, показывайте этот пост и инструкцию — пусть меньше маркетологов совершает ошибки и больше маркетологов считает метрики правильно 🙏🙏🙏
Как всегда — присылайте комментарии и пишите вопросы ❤️
Всем салют! Это второй пост, о котором я мечтал 🔥 Как и обещал — подробно разберем каждую ошибку из гайда про самые частые ошибки в расчете метрик.
Мы начали гайд с целей Google Analytics — и сегодня, наконец, разберем цели. Ведь в каждой второй статье для интернет-маркетологов пишут, как по целям посчитать количество лидов, заказов, CPL, CPO, конверсию — а это верный способ сделать неверные выводы 😞 Мы собрали большую статью, почему так нельзя делать и как себя проверить.
Самое главное, что важно знать про цели:
1.
По целям в Google Analytics нельзя посчитать ни одну бизнес-метрику. Ни одну.
Количество лидов, количество заказов, стоимость лида CPL, стоимость заказа CPO, конверсия с большой вероятностью посчитаются с ошибкой. Иногда расхождения могут быть небольшими, но часто расчет этих метрик по числу достижения целей дает погрешность в 1,3...1,5 раза.
2.
В реальности: лидов меньше, чем число достигнутых целей. А заказов больше.
Поэтому стоимость лида CPL по целям занижена, а стоимость заказа CPO — завышена.
Из-за этого маркетолог неверно считает CPL, CPO, ROMI или ДРР — и усиливает слабые каналы и кампании, при этом ослабляет сильные.
3.
Почему так вышло?
Эти расхождения появляются из-за алгоритмов Google Analytics (да и Яндекс Метрики), по которым засчитывается только одно достижение цели в сессию:
· Когда пользователь оставляет несколько заказов — цели врут.
· Когда пользователь оставляет заявку разными способами: пишет в чат, звонит, заполняет форму — цели врут.
· Когда срабатывает дубли заказов в javascript коде на сайте или через GTM — а это нередко случается — цели врут.
Команды вводятся в заблуждение → неверно считают конверсию → неверно считают стоимость лида или заказа и эффективность каналов → усиливают слабые кампании, ослабляют сильные → не могут найти точки роста → меняют команду маркетинга:(
Try. Die. Repeat.
4.
Что можно сделать
Перестать использовать цели 😨 Мы сделали подробную статью-инструкцию, как проверить расхождения между целями, лидами и заказами, и что использовать вместо целей — и написали ее так, чтобы маркетологи или собственники могли самостоятельно проверить себя и команду за несколько минут:
🔗 читать статью
Сохраните статью и карточки себе в закладки, и когда увидите, что кто-то использует цели для расчета CPL, CPO, конверсии, показывайте этот пост и инструкцию — пусть меньше маркетологов совершает ошибки и больше маркетологов считает метрики правильно 🙏🙏🙏
Как всегда — присылайте комментарии и пишите вопросы ❤️
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)