📈 Когортный анализ в B2B
🔹 Сегодня в статье:
- Фундаментальные различия в когортном анализе между B2B и B2C;
- Лучшие практики в б2б когортном анализе;
- Какие временные интервалы лучше всего брать
"While B2B cohort analysis is hard, it can be incredibly rewarding!"
🎁 Бонус-трек:
- Библиотека книг для продакта: Startupbooks.io via How i met your product
#analytics @pm_dump
На чтение ~8-12 минут☝️ Вы просили больше про B2B, вы получаете больше про B2B.
🔹 Сегодня в статье:
- Фундаментальные различия в когортном анализе между B2B и B2C;
- Лучшие практики в б2б когортном анализе;
- Какие временные интервалы лучше всего брать
"While B2B cohort analysis is hard, it can be incredibly rewarding!"
🎁 Бонус-трек:
- Библиотека книг для продакта: Startupbooks.io via How i met your product
#analytics @pm_dump
🔮 Как прогнозировать поведение пользователей в приложении 🔮
1️⃣ Пользователь != Продакт менеджер
Пользователи часто используют продукт отлично от спроектированного поведения. Их поведение - это сообщение разработчикам. Главное его услышать 👂🏻
2️⃣ Воронок в аналитике часто недостаточно
Мы редуцируем поведение пользователей в этапы, предполагая, что они последовательные. Это далеко не всегда так, поведение юзеров сильно богаче.
При этом важно, что ни одна воронка не учитывает время (сколько времени на каком экране).
3️⃣ Траектории пользователя в продукте это ключ к пониманию его поведения
Траектория - это поведение пользователя в продукте. У этого поведения есть закономерности, что и является "сообщением" из первого пункта. Однако сложно смотреть траектории на многомиллионной аудитории.
4️⃣ Когортный анализ частоты использования продукта (фич) может принести вам мнооого профита
С помощью такого анализа вы сможете понять принципиальные различия между группами пользователей и улучшить свои показатели. Например, если посмотрите на различия платящих и неплатящих. После этого можно заняться goal oriented onboarding'ом, как вариант.
Частные инструменты: групповой граф и анализ зацикливания поведения пользователей
5️⃣ Динамический UI
Сделав всё из пункта 4, вы сможете начать предсказывать не только успешные траектории пользователей, но и провальные. В эти "провальные" траектории можно динамически вставлять элементы, которые снижают вероятность ухода пользователя.
6️⃣ «Мы не знаем, чего не знаем»
Это финальный из четырех этапов эволюции аналитики в компаниях по версии Байрама. Он следует сразу после ретеншениринга и характеризует максимальную осознанность менеджера продукта, а также его движение в поисках новых идей и открытий. Это же "Сократ 2.0"! 🙂
🎁 Бонус-трек:
- Расшифровка доклада на vc. Рекомендую смотреть видео, потому что расшифровка немного искажена, на мой взгляд.
- Группа Retentioneering на Facebook
- Репозиторий Retentioneering на Github
- Ну в целом всегда интересно послушать Байрама
#analytics @pm_dump
Байрам Аннаков, Epic Growth Conference, 21:16
🧔🏻 Байрам Аннаков последнее время часто выступает и продвигает retentioneering подходы в аналитике продуктов, поэтому если вы уже видели что-то про это, то нового не услышите. Для тех, кто первый раз слышит этот термин - Enjoy! Ниже шесть ключевых мыслей Байрама, которые приводят нас к осознанности менеджеров продуктов и светлому будущему в целом 🙃1️⃣ Пользователь != Продакт менеджер
Пользователи часто используют продукт отлично от спроектированного поведения. Их поведение - это сообщение разработчикам. Главное его услышать 👂🏻
2️⃣ Воронок в аналитике часто недостаточно
Мы редуцируем поведение пользователей в этапы, предполагая, что они последовательные. Это далеко не всегда так, поведение юзеров сильно богаче.
При этом важно, что ни одна воронка не учитывает время (сколько времени на каком экране).
3️⃣ Траектории пользователя в продукте это ключ к пониманию его поведения
Траектория - это поведение пользователя в продукте. У этого поведения есть закономерности, что и является "сообщением" из первого пункта. Однако сложно смотреть траектории на многомиллионной аудитории.
4️⃣ Когортный анализ частоты использования продукта (фич) может принести вам мнооого профита
С помощью такого анализа вы сможете понять принципиальные различия между группами пользователей и улучшить свои показатели. Например, если посмотрите на различия платящих и неплатящих. После этого можно заняться goal oriented onboarding'ом, как вариант.
Частные инструменты: групповой граф и анализ зацикливания поведения пользователей
5️⃣ Динамический UI
Сделав всё из пункта 4, вы сможете начать предсказывать не только успешные траектории пользователей, но и провальные. В эти "провальные" траектории можно динамически вставлять элементы, которые снижают вероятность ухода пользователя.
6️⃣ «Мы не знаем, чего не знаем»
Это финальный из четырех этапов эволюции аналитики в компаниях по версии Байрама. Он следует сразу после ретеншениринга и характеризует максимальную осознанность менеджера продукта, а также его движение в поисках новых идей и открытий. Это же "Сократ 2.0"! 🙂
🎁 Бонус-трек:
- Расшифровка доклада на vc. Рекомендую смотреть видео, потому что расшифровка немного искажена, на мой взгляд.
- Группа Retentioneering на Facebook
- Репозиторий Retentioneering на Github
- Ну в целом всегда интересно послушать Байрама
#analytics @pm_dump
Forwarded from Продукти Ємельянова
Анонимный зарплатный опрос. Продакт менеджеры, сколько зарабатываете?
Anonymous Poll
5%
До $1k
13%
$1k - $2k
11%
$2k - $3k
8%
$3k - $4k
4%
$4k - $5k
2%
$5k - $6k
2%
Более $6k
55%
Я не продакт, но мне интересно
⌚Past, Present and Future
Время чтения ~5 минут, ENG
🥪 Закуска в дорогу домой
Статья о структуризации всей продуктовой работы через сущности: прошлое, настоящее и будущее. Автор описывает как он применяет такое деление для визуализации работы, своего взгляда на разработку продукта, на проведение ретроспективы и для общения с руководством
🤔 Этот подход практически common sense (автор сам признает), но он полезен для структурности в понимании своей работы, синхронизации команды и, что самое главное, для того, чтобы не увязнуть в какой-то одной сущности. Прошлое прошло и на него можно забить, ведь так? Как много продактов хранит базу знаний по всем выдвигаемым гипотезам и экспериментам? 🤷♂️
#product @pm_dump
Время чтения ~5 минут, ENG
🥪 Закуска в дорогу домой
Статья о структуризации всей продуктовой работы через сущности: прошлое, настоящее и будущее. Автор описывает как он применяет такое деление для визуализации работы, своего взгляда на разработку продукта, на проведение ретроспективы и для общения с руководством
🤔 Этот подход практически common sense (автор сам признает), но он полезен для структурности в понимании своей работы, синхронизации команды и, что самое главное, для того, чтобы не увязнуть в какой-то одной сущности. Прошлое прошло и на него можно забить, ведь так? Как много продактов хранит базу знаний по всем выдвигаемым гипотезам и экспериментам? 🤷♂️
#product @pm_dump
🔷 How to Evaluate Startup Ideas Pt. 1
💬 При создании компании или продукта мы сталкиваемся с неопределенностью: как понять что идея верная? Или у меня слишком много идей, какая из них выстрелит? Пивот: как увидеть, что его нужно сделать и в какую сторону развернуться?
Ниже я приведу заметки с первой лекции YC Startup School 2019, которая даёт принцип ответа на эти вопросы.
⚠️ Осторожно: лонгрид! Я предупредил. Плюс от лекции немного веет смузи и коворкингами, но формулировка гипотезы о компании действительно интересная.
В: Стартап - это гипотеза. Как сформулировать эту гипотезу, чтобы она понравилась инвестору? Как продать идею без единой строчки кода?
О: Обычно люди просто стараются в деталях описать свой продукт - не надо так. Правильная формулировка гипотезы еще до старта поможет понять почему идея должна преуспеть, какой может быть потенциальный путь и что нужно сделать, чтобы доказать успешность идеи.
Структура следующая: Проблема + Решение + Инсайт
😓 Проблема
У выбранной проблемы должен быть хотя бы один из пунктов ниже, но необязательно все. С инсайтом ниже принцип будет тот же.
⁃ Она должна быть реальна;
⁃ Её должны испытывать много людей и еще больше будут испытывать её в будущем (рост);
⁃ Решение этой проблемы должно дорого стоить;
⁃ Проблема должна быть решена обязательно и срочно;
⁃ Проблема должна быть «регулярной». Например, у aviasales низкочастотная проблема, но это не значит, что она плохая, просто у него есть какие-то пункты из списка выше.
Решение
Единственный совет - не начинайте компанию с этого этапа. Не надо строить компанию вокруг прикольной технологии, которую хочется попробовать. Так можно, но это сильно усложняет жизнь.
Инсайт (aka. нечестное преимущество)
Почему ваша компания должна «победить»? Недостаточно найти проблему и создать её решение, нужно понять почему именно вы.
Есть 5 типов нечестных преимуществ:
⁃ Основатели. Вы один из десяти в мире? Супер эксперт?
⁃ Рынок. Ваш рынок растет на 20% в год? Это позволит вам быстро расти хотя бы просто с рынком.
⁃ Продукт. Ваш продукт в 10 раз лучше конкурентов?
⁃ Привлечение покупателей. Недостаточно показать инвестору CAC < LTV, ведь если ваш единственный канал привлечения - это реклама, то в будущем будут проблемы с ростом. Найдите бесплатные каналы;
⁃ Монополия. Принцип «победитель получает всё». Это про маркетплейсы, сетевые эффекты и вот это всё.
🔹 Есть принцип активирующий использование продукта: behavior = motivation + ability + trigger.
Чтобы пользователь стал пользоваться вашим продуктом у него должны быть: мотивация (проблема), возможность (ваш продукт) и какой-то триггер (вам его надо найти и использовать/стимулировать).
🎁 А теперь упражнение
Пропустите через эту структуру свой продукт или компанию и сформулируйте гипотезу. Что нужно сделать, чтобы «победить»? Какой ваш потенциальный путь? Идея стоит реализации или нужно доработать пробелы?
#strategy @pm_dump
💬 При создании компании или продукта мы сталкиваемся с неопределенностью: как понять что идея верная? Или у меня слишком много идей, какая из них выстрелит? Пивот: как увидеть, что его нужно сделать и в какую сторону развернуться?
Ниже я приведу заметки с первой лекции YC Startup School 2019, которая даёт принцип ответа на эти вопросы.
⚠️ Осторожно: лонгрид! Я предупредил. Плюс от лекции немного веет смузи и коворкингами, но формулировка гипотезы о компании действительно интересная.
В: Стартап - это гипотеза. Как сформулировать эту гипотезу, чтобы она понравилась инвестору? Как продать идею без единой строчки кода?
О: Обычно люди просто стараются в деталях описать свой продукт - не надо так. Правильная формулировка гипотезы еще до старта поможет понять почему идея должна преуспеть, какой может быть потенциальный путь и что нужно сделать, чтобы доказать успешность идеи.
Структура следующая: Проблема + Решение + Инсайт
😓 Проблема
У выбранной проблемы должен быть хотя бы один из пунктов ниже, но необязательно все. С инсайтом ниже принцип будет тот же.
⁃ Она должна быть реальна;
⁃ Её должны испытывать много людей и еще больше будут испытывать её в будущем (рост);
⁃ Решение этой проблемы должно дорого стоить;
⁃ Проблема должна быть решена обязательно и срочно;
⁃ Проблема должна быть «регулярной». Например, у aviasales низкочастотная проблема, но это не значит, что она плохая, просто у него есть какие-то пункты из списка выше.
Решение
Единственный совет - не начинайте компанию с этого этапа. Не надо строить компанию вокруг прикольной технологии, которую хочется попробовать. Так можно, но это сильно усложняет жизнь.
Инсайт (aka. нечестное преимущество)
Почему ваша компания должна «победить»? Недостаточно найти проблему и создать её решение, нужно понять почему именно вы.
Есть 5 типов нечестных преимуществ:
⁃ Основатели. Вы один из десяти в мире? Супер эксперт?
⁃ Рынок. Ваш рынок растет на 20% в год? Это позволит вам быстро расти хотя бы просто с рынком.
⁃ Продукт. Ваш продукт в 10 раз лучше конкурентов?
⁃ Привлечение покупателей. Недостаточно показать инвестору CAC < LTV, ведь если ваш единственный канал привлечения - это реклама, то в будущем будут проблемы с ростом. Найдите бесплатные каналы;
⁃ Монополия. Принцип «победитель получает всё». Это про маркетплейсы, сетевые эффекты и вот это всё.
🔹 Есть принцип активирующий использование продукта: behavior = motivation + ability + trigger.
Чтобы пользователь стал пользоваться вашим продуктом у него должны быть: мотивация (проблема), возможность (ваш продукт) и какой-то триггер (вам его надо найти и использовать/стимулировать).
🎁 А теперь упражнение
Пропустите через эту структуру свой продукт или компанию и сформулируйте гипотезу. Что нужно сделать, чтобы «победить»? Какой ваш потенциальный путь? Идея стоит реализации или нужно доработать пробелы?
#strategy @pm_dump
🎁 Бонус-трек к посту с лекцией YC Startup school 2019
- Сайт с курсом. Лекции публичные!
- 16 лекций школы Y Combinator версии «Весна 2017» на vc.ru
- Про нечестное преимущество и Product Lean Canvas
Пример формулировки гипотезы на примере Y Combinator
🔹 Проблема: Основателям сложно поднять финансирование без знакомств в сфере venture capital
🔹 Решение: YC инвестирует в компании по открытой для всех заявке
🔹 Нечестное преимущество (больше в презе): Сеть выпускников более ценна, чем партнерства. Проще рекрутировать, масштабироваться и экспертиза YC будет накапливаться со временем.
@pm_dump
- Сайт с курсом. Лекции публичные!
- 16 лекций школы Y Combinator версии «Весна 2017» на vc.ru
- Про нечестное преимущество и Product Lean Canvas
Пример формулировки гипотезы на примере Y Combinator
🔹 Проблема: Основателям сложно поднять финансирование без знакомств в сфере venture capital
🔹 Решение: YC инвестирует в компании по открытой для всех заявке
🔹 Нечестное преимущество (больше в презе): Сеть выпускников более ценна, чем партнерства. Проще рекрутировать, масштабироваться и экспертиза YC будет накапливаться со временем.
@pm_dump
🤑 Choosing the Right Pricing Model For Your MVP
💬 Обычно при выборе модели монетизации советуют очень простые вещи: знай свои затраты, знай рынок, знай своих потребителей и ты поймешь какая цена будет верная. Автор разбирает, что все немного сложнее и как в этом ориентироваться.
☝️ Как часто пользователю нужно платить и когда именно он платит также важно как и стоимость услуги или продукта
🔹 Модель подписки
Изначально модель появилась как экономия на журнальной подписке. Можешь платить по 5$ в месяц или 50$ в год сразу (LTV ⤴️). Сейчас же появилось несколько вариаций:
- Пополнение - это подписка, которая с заданной частотой обновляет нечто материальное. Принцип "всё настроил и забыл об этом". Так можно пополнять стиральный порошок раз в месяц, например.
- Коробки по подписке - это коробки с сюрпризом. В них может быть что-угодно (от экзотических фруктов до игрушек), но обычно нам такие вещи не нужны. Это развлечение с коротким LT клиента.
- All-You-Can-Eat модель - это шведский стол подписок (напр. безлимитный интернет). Множество гомогенного контента (услуг), который неограниченно предоставляется клиенту за фиксированную подписку в месяц. Чуть подробнее тут и тут.
⚠️ Последняя модель многим бизнесам кажется панацеей, но часто её используют неправильно. Ведь велик риск, что активные пользователи будут пользоваться слишком много (перетрачивать), а пассивные юзеры будут получать недостаточную ценность за уплаченную цену. А следить за балансом и сводить математику никто не хочет 🤷♂️
🔹 Модель "членства клуба"
Это ежемесячная или годовая комиссия за "членство в клубе", которая открывает неограниченный доступ к чему-либо + плюшки. Яркие примеры такой модели Amazon Prime и Яндекс.Плюс, о которых я писал в посте про экосистемы. Эта модель работает только при наличии самостоятельной ценности у продукта, вокруг которого такая модель строится (Я.Музыка для Плюса).
🔹 Тарифные сетки
Это вариации ценности и цены для различных групп пользователей. Выбор этого баланса ложится на пользователя, но не снимает ответственности за изначальный набор опций и баланс в них с вас.
🤔 Summary
Какую бы модель взаимоотношений с клиентами вы не выбрали, пусть она будет сбалансированной, простой и работает по прицнипу win-win
🗺 Больше по теме в разделе "Экономика": @pm_menu
#экономика @pm_dump
Время чтения ~6-8 минут💬 Обычно при выборе модели монетизации советуют очень простые вещи: знай свои затраты, знай рынок, знай своих потребителей и ты поймешь какая цена будет верная. Автор разбирает, что все немного сложнее и как в этом ориентироваться.
☝️ Как часто пользователю нужно платить и когда именно он платит также важно как и стоимость услуги или продукта
🔹 Модель подписки
Изначально модель появилась как экономия на журнальной подписке. Можешь платить по 5$ в месяц или 50$ в год сразу (LTV ⤴️). Сейчас же появилось несколько вариаций:
- Пополнение - это подписка, которая с заданной частотой обновляет нечто материальное. Принцип "всё настроил и забыл об этом". Так можно пополнять стиральный порошок раз в месяц, например.
- Коробки по подписке - это коробки с сюрпризом. В них может быть что-угодно (от экзотических фруктов до игрушек), но обычно нам такие вещи не нужны. Это развлечение с коротким LT клиента.
- All-You-Can-Eat модель - это шведский стол подписок (напр. безлимитный интернет). Множество гомогенного контента (услуг), который неограниченно предоставляется клиенту за фиксированную подписку в месяц. Чуть подробнее тут и тут.
⚠️ Последняя модель многим бизнесам кажется панацеей, но часто её используют неправильно. Ведь велик риск, что активные пользователи будут пользоваться слишком много (перетрачивать), а пассивные юзеры будут получать недостаточную ценность за уплаченную цену. А следить за балансом и сводить математику никто не хочет 🤷♂️
🔹 Модель "членства клуба"
Это ежемесячная или годовая комиссия за "членство в клубе", которая открывает неограниченный доступ к чему-либо + плюшки. Яркие примеры такой модели Amazon Prime и Яндекс.Плюс, о которых я писал в посте про экосистемы. Эта модель работает только при наличии самостоятельной ценности у продукта, вокруг которого такая модель строится (Я.Музыка для Плюса).
🔹 Тарифные сетки
Это вариации ценности и цены для различных групп пользователей. Выбор этого баланса ложится на пользователя, но не снимает ответственности за изначальный набор опций и баланс в них с вас.
🤔 Summary
Какую бы модель взаимоотношений с клиентами вы не выбрали, пусть она будет сбалансированной, простой и работает по прицнипу win-win
🗺 Больше по теме в разделе "Экономика": @pm_menu
#экономика @pm_dump
Forwarded from Product Science by Anton Martsen
Data Science команда из Sequoia Capital опять разразилась циклом статей про метрики.
Оказывается, у них в портфеле находится App Annie и, видимо, они делятся с ними данными, т.к. в статьях идет речь об анализе огромного количества компаний из разных ниш и разного размера.
Вкратце про каждую статью.
Defining Product Success: Metrics and Goals
Обзорная статья для разминки. Напоминают, что топ-метрики надо выбирать не “как у ребят на районе”, а исходя из вижена продукта.
Конечно, есть “джентельменский набор” метрик: growth/engagement/monetization => number of users/time spent/revenue. Но они скорее всего не будут отражать суть продукта и при достижении определенной вехи развития их надо будет заменить (и это нормально).
Я, как и авторы статьи, придерживаюсь идеи выбора метрик исходя их “сути продукта”. В статье предлагают мысленно проделать упражнение: представьте свой продукт через 10 лет и численно охарактеризуйте его успех одним числом.
Selecting the Right User Metric
В этом посте делается упор на продуктах, которые ставят во главе угла количество активных юзеров. Sequoia Capital дают целый фреймворк по определению идеальной метрики. По нему надо определить:
- что мы хотим видеть в итоге (вижен)
- что у нас есть сейчас (текущие показатели)
- как дела у других (исследования рынка/конкурентов)
С виженом немного разобрались в предыдущем посте, поэтому учимся понимать имеющиеся ситуацию:
1) Посчитайте сколько у вас уникальных пользователей за час, день, неделю, месяц, квартал и год.
2) Теперь посчитайте HAU/DAU, DAU/WAU, WAU/MAU, MAU/QAU, QAU/YAU.
3) Найдите выражения с выдачей >60% и возьмите то, что ближе к левой части списка. Из этой метрики берем числитель. Допустим, это было WAU. Поздравляю, вы определили что у вашего продукта еженедельный паттерн использования.
В статье разобраны примеры на основе данных из App Annie с конкретными числами по сегментам, поэтому можно подметить бенчмарков для себя.
The laws of nature strongly influence product behavior
Завершает эту мини-серию статся с попыткой найти закономерности в метриках. Никаких особых кол-ту-экшенов тут нет. Просто факты:
1) Успешные продукты объединяются в кластеры по категориям, если смотреть в разрезе метрик активности.
2) Также топовые продукты на графике “выстроились в линейку”, что намекает на какую-то закономерность и принцип перехода из одной категории активности в другую.
3) Они пытались найти паттерны в “эволюции” продуктов, но не срослось. Слишком индивидуальные истории (или слишком мало наблюдений?)
Оказывается, у них в портфеле находится App Annie и, видимо, они делятся с ними данными, т.к. в статьях идет речь об анализе огромного количества компаний из разных ниш и разного размера.
Вкратце про каждую статью.
Defining Product Success: Metrics and Goals
Обзорная статья для разминки. Напоминают, что топ-метрики надо выбирать не “как у ребят на районе”, а исходя из вижена продукта.
Конечно, есть “джентельменский набор” метрик: growth/engagement/monetization => number of users/time spent/revenue. Но они скорее всего не будут отражать суть продукта и при достижении определенной вехи развития их надо будет заменить (и это нормально).
Я, как и авторы статьи, придерживаюсь идеи выбора метрик исходя их “сути продукта”. В статье предлагают мысленно проделать упражнение: представьте свой продукт через 10 лет и численно охарактеризуйте его успех одним числом.
Selecting the Right User Metric
В этом посте делается упор на продуктах, которые ставят во главе угла количество активных юзеров. Sequoia Capital дают целый фреймворк по определению идеальной метрики. По нему надо определить:
- что мы хотим видеть в итоге (вижен)
- что у нас есть сейчас (текущие показатели)
- как дела у других (исследования рынка/конкурентов)
С виженом немного разобрались в предыдущем посте, поэтому учимся понимать имеющиеся ситуацию:
1) Посчитайте сколько у вас уникальных пользователей за час, день, неделю, месяц, квартал и год.
2) Теперь посчитайте HAU/DAU, DAU/WAU, WAU/MAU, MAU/QAU, QAU/YAU.
3) Найдите выражения с выдачей >60% и возьмите то, что ближе к левой части списка. Из этой метрики берем числитель. Допустим, это было WAU. Поздравляю, вы определили что у вашего продукта еженедельный паттерн использования.
В статье разобраны примеры на основе данных из App Annie с конкретными числами по сегментам, поэтому можно подметить бенчмарков для себя.
The laws of nature strongly influence product behavior
Завершает эту мини-серию статся с попыткой найти закономерности в метриках. Никаких особых кол-ту-экшенов тут нет. Просто факты:
1) Успешные продукты объединяются в кластеры по категориям, если смотреть в разрезе метрик активности.
2) Также топовые продукты на графике “выстроились в линейку”, что намекает на какую-то закономерность и принцип перехода из одной категории активности в другую.
3) Они пытались найти паттерны в “эволюции” продуктов, но не срослось. Слишком индивидуальные истории (или слишком мало наблюдений?)
🛠 Jobs To Be Done
Про JTBD все уже поговорили и это давно не новинка, но данная статья настолько подробно и по полочкам раскладывает подход, что ей невозможно не поделиться. Если вам интересен JTBD - это must read.
🔹 Что это такое?
Продукт, который вы создаете, решает проблему пользователя — «выполняет работу». Пользователи покупают, то есть «нанимают на работу» ваш продукт, чтобы он сделал свою работу.
💡 Job To Be Done = задача + контекст
🔹 Зачем нужен JTBD?
Компании стремятся улучшить свой продукт, но этого недостаточно. В итоге кто-нибудь изобретет новый способ решения проблемы, и пользователи просто переключатся на другой продукт. Если он лучше решит их задачу, конечно.
🔹 Какая бывает конкуренция?
- Прямая — продукты выполняют одну и ту же работу одинаковым способом;
- Вторичная — продукты выполняют одну и ту же работу разными способами;
- Непрямая — продукты выполняют разную работу с конфликтующим результатом.
🎁 Бонус-трек в следующем посте
#product #strategy @pm_dump
Время чтения ~15 минут. Анна Булдакова в блоге Tilda Publishing
Про JTBD все уже поговорили и это давно не новинка, но данная статья настолько подробно и по полочкам раскладывает подход, что ей невозможно не поделиться. Если вам интересен JTBD - это must read.
🔹 Что это такое?
Продукт, который вы создаете, решает проблему пользователя — «выполняет работу». Пользователи покупают, то есть «нанимают на работу» ваш продукт, чтобы он сделал свою работу.
💡 Job To Be Done = задача + контекст
🔹 Зачем нужен JTBD?
Компании стремятся улучшить свой продукт, но этого недостаточно. В итоге кто-нибудь изобретет новый способ решения проблемы, и пользователи просто переключатся на другой продукт. Если он лучше решит их задачу, конечно.
🔹 Какая бывает конкуренция?
- Прямая — продукты выполняют одну и ту же работу одинаковым способом;
- Вторичная — продукты выполняют одну и ту же работу разными способами;
- Непрямая — продукты выполняют разную работу с конфликтующим результатом.
🎁 Бонус-трек в следующем посте
#product #strategy @pm_dump
🎁 Бонус-трек к посту про JTBD
"Пользователи не покупают ваш продукт, а переключаются на него с чего-то другого. Цена переключения на другой продукт = (привычка + степень удовлетворенности) * страх перемен."
"Продукты решают не изолированные проблемы, а проблемы, которые происходят в потоке разных других действий и обстоятельств."
🔹 Гайд по JTBD: книги, статьи, видео от Александры Клименко
🔹 Книга Intercom по Jobs-To-Be-Done
🔹 Большой блок ссылок на англоязычные источники по JTBD от Никиты Ефимцева в рамках Product Mindset (особое внимание сюда)
@pm_dump
"Пользователи не покупают ваш продукт, а переключаются на него с чего-то другого. Цена переключения на другой продукт = (привычка + степень удовлетворенности) * страх перемен."
"Продукты решают не изолированные проблемы, а проблемы, которые происходят в потоке разных других действий и обстоятельств."
🔹 Гайд по JTBD: книги, статьи, видео от Александры Клименко
🔹 Книга Intercom по Jobs-To-Be-Done
🔹 Большой блок ссылок на англоязычные источники по JTBD от Никиты Ефимцева в рамках Product Mindset (особое внимание сюда)
@pm_dump
🤖 Подборка курсов по AI и анализу данных
Это практически старая рубрика #naked_links для тех кто интересуется анализом данных, ML и AI в целом. Если кто-то проходил какой-то из курсов - поделитесь мнением, опубликую в канале, поможем коллегам.
🖌 Специализация "Машинное обучение и анализ данных" от МФТИ и Яндеса
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
🖍 Специализация "Прикладная наука о данных с Python" от Мичиганского университета
https://www.coursera.org/specializations/data-science-python
🖊 Пользователь YouTube учил модельку машины в GTA V быть самоуправляемой и снял про это серию роликов
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDeETZEOy4VdocT7TOjfSA8a
🖋 An end to end implementation of a Machine Learning pipeline от Harvard University и MIT
https://spandan-madan.github.io/DeepLearningProject/docs/Deep_Learning_Project-Pytorch.html
🖌 Fast.ai обучающие курсы (реко от @ProductsAndStartups)
https://www.fast.ai
🖍 Deeplearning.ai обучение курсы от cs230.stanford.edu
https://www.deeplearning.ai
🖊 Обучение AI от Google
https://ai.google/education/
🖋 Обучение AI от Amazon
https://aws.amazon.com/ru/training/
🎁 Мини-бонус
Машинное обучение — это весело! Самое легкое в мире введение в машинное обучение
@pm_dump @pm_tools
Это практически старая рубрика #naked_links для тех кто интересуется анализом данных, ML и AI в целом. Если кто-то проходил какой-то из курсов - поделитесь мнением, опубликую в канале, поможем коллегам.
🖌 Специализация "Машинное обучение и анализ данных" от МФТИ и Яндеса
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
🖍 Специализация "Прикладная наука о данных с Python" от Мичиганского университета
https://www.coursera.org/specializations/data-science-python
🖊 Пользователь YouTube учил модельку машины в GTA V быть самоуправляемой и снял про это серию роликов
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDeETZEOy4VdocT7TOjfSA8a
🖋 An end to end implementation of a Machine Learning pipeline от Harvard University и MIT
https://spandan-madan.github.io/DeepLearningProject/docs/Deep_Learning_Project-Pytorch.html
🖌 Fast.ai обучающие курсы (реко от @ProductsAndStartups)
https://www.fast.ai
🖍 Deeplearning.ai обучение курсы от cs230.stanford.edu
https://www.deeplearning.ai
🖊 Обучение AI от Google
https://ai.google/education/
🖋 Обучение AI от Amazon
https://aws.amazon.com/ru/training/
🎁 Мини-бонус
Машинное обучение — это весело! Самое легкое в мире введение в машинное обучение
@pm_dump @pm_tools
Forwarded from Дмитрий
https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/ - курс-введение в ML от крупнейшего русскоязычного датасаенс сообщества, курс уже закончился, но все материалы на месте.
🤔 Несвойственный воскресный пост
Когда-то я завёл канал из необходимости делать конспекты полезных статей, чтобы "выгружать информацию" из головы на внешний носитель и легко обращаться к нему при необходимости. Со временем благодаря вашим отзывам и подпискам стало понятно, что это может быть полезно кому-то еще. Так вот 🙂
Вчера по мотивам моей заметки про retention Аня написала пост на канале "Будни продакта". В нем есть всеми любимое "мясо" из практической работы продакта, оттого радостней вдвойне.
👍 С удовольствием даю ссылку на этот пост и рекомендую подписаться на канал Ани
🗺 Посмотреть чего еще полезного было написано: @pm_menu
Когда-то я завёл канал из необходимости делать конспекты полезных статей, чтобы "выгружать информацию" из головы на внешний носитель и легко обращаться к нему при необходимости. Со временем благодаря вашим отзывам и подпискам стало понятно, что это может быть полезно кому-то еще. Так вот 🙂
Вчера по мотивам моей заметки про retention Аня написала пост на канале "Будни продакта". В нем есть всеми любимое "мясо" из практической работы продакта, оттого радостней вдвойне.
👍 С удовольствием даю ссылку на этот пост и рекомендую подписаться на канал Ани
🗺 Посмотреть чего еще полезного было написано: @pm_menu
🤖 Подборка курсов по AI и анализу данных
vol.2
🎁 Сегодня не без бонусов)
Посмотрите лекцию Анны Булдаковой про AI в менеджменте продуктов, если еще не. В воскресенье как раз найдется минутка.
🔗 https://slideslive.com/academyox/world-product-summit-2019
vol.2
🎁 Сегодня не без бонусов)
Посмотрите лекцию Анны Булдаковой про AI в менеджменте продуктов, если еще не. В воскресенье как раз найдется минутка.
🔗 https://slideslive.com/academyox/world-product-summit-2019
🕗 How to Plan an MVP
MVP - это одна и первых версий продукта, которую вы готовы показать первой волне пользователей, чтобы принести хоть какую-то ценность для них. Всё просто 🙂
Цели для прелонча:
⁃ Запускайтесь быстро (MVP). По сути всё что будет сказано ниже - это перефраз этой мысли. Просто показывайте первую первую версию очень быстро.
⁃ Получить первых пользователей. Хоть кого-то.
⁃ Говорите с пользователями и получайте фидбек на продукт. Круто иметь видение финального продукта в его пике, но помните, что это может оказаться не тем, чего хотят потребители.
⁃ Улучшайте продукт и делайте pivot, если надо. И не влюбляйтесь в свою идею, это очень важно.
Признаки Lean MVP:
⁃ Его очень быстро построить (можно лендинг+гугл таблица)
⁃ Очень ограниченная функциональность
⁃ Фокусируйся на маленькой группе пользователей и реши их проблему. Здесь типичная ошибка, что основатели обычно хотят транслировать большую функциональность на весь спектр сегментов ЦА.
⁃ Цель MVP - просто начать. Не думайте, что MVP это что-то особенное, его задача совсем другая. MVP - это база для начала итераций по улучшению продукта и расширению функциональности.
⁃ Есть исключения, когда требуется «heavy MVP», но всегда можно начать с лендинга, который просто объясняет как вы работаете.
Приёмы для запуска MVP:
⁃ Ограничьте функциональность временем. Не могу сделать что-то за 3 недели? Тогда мы это не делаем!
⁃ Запишите свой функционал и порежьте его, если потребуется.
Другие примеры кривых и ограниченных MVP:
⁃ Airbnb - без платежей, без просмотра карты, part-time CTO
⁃ Twitch - 1 канал и никаких видеоигр
⁃ Stripe - никаких банковских сделок, пара фич, основатель сам делал интеграцию клиентам
Цитаты, которые Майкл повторяет вновь и вновь:
- Главное начать и начать быстро
- В запуске (MVP) нет ничего особенного, абсолютно.
🎁 Вместо summary: досмотрите кусок с вопросами, они действительно дельные (некоторые)
#product @pm_dump
MVP - это одна и первых версий продукта, которую вы готовы показать первой волне пользователей, чтобы принести хоть какую-то ценность для них. Всё просто 🙂
Цели для прелонча:
⁃ Запускайтесь быстро (MVP). По сути всё что будет сказано ниже - это перефраз этой мысли. Просто показывайте первую первую версию очень быстро.
⁃ Получить первых пользователей. Хоть кого-то.
⁃ Говорите с пользователями и получайте фидбек на продукт. Круто иметь видение финального продукта в его пике, но помните, что это может оказаться не тем, чего хотят потребители.
⁃ Улучшайте продукт и делайте pivot, если надо. И не влюбляйтесь в свою идею, это очень важно.
Признаки Lean MVP:
⁃ Его очень быстро построить (можно лендинг+гугл таблица)
⁃ Очень ограниченная функциональность
⁃ Фокусируйся на маленькой группе пользователей и реши их проблему. Здесь типичная ошибка, что основатели обычно хотят транслировать большую функциональность на весь спектр сегментов ЦА.
⁃ Цель MVP - просто начать. Не думайте, что MVP это что-то особенное, его задача совсем другая. MVP - это база для начала итераций по улучшению продукта и расширению функциональности.
⁃ Есть исключения, когда требуется «heavy MVP», но всегда можно начать с лендинга, который просто объясняет как вы работаете.
Приёмы для запуска MVP:
⁃ Ограничьте функциональность временем. Не могу сделать что-то за 3 недели? Тогда мы это не делаем!
⁃ Запишите свой функционал и порежьте его, если потребуется.
Другие примеры кривых и ограниченных MVP:
⁃ Airbnb - без платежей, без просмотра карты, part-time CTO
⁃ Twitch - 1 канал и никаких видеоигр
⁃ Stripe - никаких банковских сделок, пара фич, основатель сам делал интеграцию клиентам
Цитаты, которые Майкл повторяет вновь и вновь:
- Главное начать и начать быстро
- В запуске (MVP) нет ничего особенного, абсолютно.
🎁 Вместо summary: досмотрите кусок с вопросами, они действительно дельные (некоторые)
#product @pm_dump
🔷 How to set KPIs and goals
☝️ KPI в рамках этой лекции определяется как «набор количественных метрик, которые показывают насколько ваш бизнес здоров».
🤔 Как упражнение, важно определить одну и только одну метрику, которая расскажет о вашем бизнесе на 90%. Лучше иметь 1 метрику для 90% обзора, чем целую пирамиду метрик для 91%. Чтобы найти эту метрику давайте ответим на ряд вопросов.
Вопрос 1. Доносит ли продукт ценность?
На этот вопрос отвечает потраченное время или деньги пользователей на продукт
Вопрос 2. Доносит ли ценность продукт регулярно?
На это отвечает MRR или MAU/DAU, но последние достаточно плохи как главная метрика
Вопрос 3. Можно ли использовать «отложенную» метрику? Например «количество регистраций»
Да, но лучше не надо. Важнее смотреть на момент, когда ценность уже донесена.
Вопрос 4. Можно ли использовать выбранную метрику как инструмент обратной связи?
У вас должна быть возможность на её основе принимать решения или оценивать результат работы (вверх/вниз)
Главные метрики:
- Revenue / MRR
- Active users
- (!)Для hardware и biotech бизнесов другие метрики
😓 Под главной метрикой иногда понимаю «North Star». Плохо, что практикуют подход «буду фокусироваться на ней и забью на всё остальное». Не делайте так 🙂
Вторичные метрики
Это 3-5 метрик в дополнение к главной, которые помогут охватить большую часть всего, что происходит с продуктом. Тут скорее 3, чем 5.
Как выбрать цель?
Адора советует брать за цель еженедельный рост в %, потому что это позволит вам делать быстрые итерации и «есть слона по частям».
У цели может быть несколько признаков:
- Очень быстрый рост, если вы только начали. Цель стартапа.
- Время до продажи. Это особенно важно учитывать в работе с кровавым энтерпрайзом.
- Organic vs paid. Это отсылка к первой лекции. Стремимся к CAC=0, все дела.
- Экспоненциальные цели. Тут сделаю ремарку, что многое из лекций актуально для стартапов (в терминах YC). Ключевая цель для инвестора стремительный рост стартапа и поэтому в лекциях такой большой упор на этом. Вы можете сделать прибыльный и замечательный продукт без этого, просто это не назовут стартапом.
🎁 Вместо summary: "Вы можете не достигать поставленных целей несколько недель - это окей. Но до тех пор, пока вы понимаете почему это происходит"
#product @pm_dump
YC Partner Adora Cheung, 29:02☝️ KPI в рамках этой лекции определяется как «набор количественных метрик, которые показывают насколько ваш бизнес здоров».
🤔 Как упражнение, важно определить одну и только одну метрику, которая расскажет о вашем бизнесе на 90%. Лучше иметь 1 метрику для 90% обзора, чем целую пирамиду метрик для 91%. Чтобы найти эту метрику давайте ответим на ряд вопросов.
Вопрос 1. Доносит ли продукт ценность?
На этот вопрос отвечает потраченное время или деньги пользователей на продукт
Вопрос 2. Доносит ли ценность продукт регулярно?
На это отвечает MRR или MAU/DAU, но последние достаточно плохи как главная метрика
Вопрос 3. Можно ли использовать «отложенную» метрику? Например «количество регистраций»
Да, но лучше не надо. Важнее смотреть на момент, когда ценность уже донесена.
Вопрос 4. Можно ли использовать выбранную метрику как инструмент обратной связи?
У вас должна быть возможность на её основе принимать решения или оценивать результат работы (вверх/вниз)
Главные метрики:
- Revenue / MRR
- Active users
- (!)Для hardware и biotech бизнесов другие метрики
😓 Под главной метрикой иногда понимаю «North Star». Плохо, что практикуют подход «буду фокусироваться на ней и забью на всё остальное». Не делайте так 🙂
Вторичные метрики
Это 3-5 метрик в дополнение к главной, которые помогут охватить большую часть всего, что происходит с продуктом. Тут скорее 3, чем 5.
Как выбрать цель?
Адора советует брать за цель еженедельный рост в %, потому что это позволит вам делать быстрые итерации и «есть слона по частям».
У цели может быть несколько признаков:
- Очень быстрый рост, если вы только начали. Цель стартапа.
- Время до продажи. Это особенно важно учитывать в работе с кровавым энтерпрайзом.
- Organic vs paid. Это отсылка к первой лекции. Стремимся к CAC=0, все дела.
- Экспоненциальные цели. Тут сделаю ремарку, что многое из лекций актуально для стартапов (в терминах YC). Ключевая цель для инвестора стремительный рост стартапа и поэтому в лекциях такой большой упор на этом. Вы можете сделать прибыльный и замечательный продукт без этого, просто это не назовут стартапом.
🎁 Вместо summary: "Вы можете не достигать поставленных целей несколько недель - это окей. Но до тех пор, пока вы понимаете почему это происходит"
#product @pm_dump
Бонус к посту про KPIs и цели
"Если правильно интерпретировать данные, то они вам не соврут и вы сможете принимать правильные решения"
"Фидбек получаемый от платящий пользователей значительно отличается от фидбека бесплатных пользователей. Думайте о монетизации сразу"
"Вы можете не достигать поставленных целей несколько недель - это окей. Но до тех пор, пока вы понимаете почему это происходит"
Бонус-трек:
- Неделя метрик на весеннем Product Mindset
- Больше про метрики в разделе "Аналитика": @pm_menu
@pm_dump
"Если правильно интерпретировать данные, то они вам не соврут и вы сможете принимать правильные решения"
"Фидбек получаемый от платящий пользователей значительно отличается от фидбека бесплатных пользователей. Думайте о монетизации сразу"
"Вы можете не достигать поставленных целей несколько недель - это окей. Но до тех пор, пока вы понимаете почему это происходит"
Бонус-трек:
- Неделя метрик на весеннем Product Mindset
- Больше про метрики в разделе "Аналитика": @pm_menu
@pm_dump
🔷 Продолжаю тему ИИ
По ссылке можно поиграться с нейросетями (GAN):
https://runwayml.com/download/
А по этой послушать генеративную фоновую музыку Mubert. Я 60% рабочего времени точно работаю под муберт. В общем очень рекомендую 👌
https://mubert.com/
🔊 Лайк, шер, пятница 🔊
#naked_links @pm_dump
чуть-чутьПо ссылке можно поиграться с нейросетями (GAN):
https://runwayml.com/download/
А по этой послушать генеративную фоновую музыку Mubert. Я 60% рабочего времени точно работаю под муберт. В общем очень рекомендую 👌
https://mubert.com/
🔊 Лайк, шер, пятница 🔊
#naked_links @pm_dump
Свалка продакта
📈 Когортный анализ в B2B На чтение ~8-12 минут ☝️ Вы просили больше про B2B, вы получаете больше про B2B. 🔹 Сегодня в статье: - Фундаментальные различия в когортном анализе между B2B и B2C; - Лучшие практики в б2б когортном анализе; - Какие временные интервалы…
📚 Сборник книг по менеджменту продуктов
В бонусе давал ссылку на библиотеку книг, а тут наткнулся на ещё одну в saved messages, но не записал, кто автор 🙈 Тем не менее.
Elle's Notion Workspace с подборкой книг и ссылок, как я люблю 🤟
Больше книг и статей тут 👈
#naked_links @pm_dump @pm_tools
В бонусе давал ссылку на библиотеку книг, а тут наткнулся на ещё одну в saved messages, но не записал, кто автор 🙈 Тем не менее.
Elle's Notion Workspace с подборкой книг и ссылок, как я люблю 🤟
Больше книг и статей тут 👈
#naked_links @pm_dump @pm_tools
💪 Автопостинг - это для слабых духом
💬 В ближайшее время вынужден пропасть с радаров. Оставить вас без порции материалов я не мог, поэтому вдохновляемся Сашей Амзиным и делаем рубрику Read later на стероидах. Enjoy!
⭐ All the best engineering advice I stole from non-technical people
Время чтения ~13 минут, ENG
⭐ Usability testing and how to convince your stakeholders
Время чтения ~6 минут, ENG
Inversion: The Crucial Thinking Skill Nobody Ever Taught You
Время чтения ~8 минут, ENG
⭐ Platform Management by Brandon Chu
Время просмотра 26:49, ENG
5 best practices to distribute decision-making
Время чтения ~7 минут, ENG
How to Give Your Team the Right Amount of Autonomy
Время чтения ~5 минут, ENG
Writing Product Requirements – Part 1
Время чтения ~5 минут, ENG
🤖 Если на какую-то статью захочется summary -> welcome в @pmdump_bot
#naked_links @pm_dump
💬 В ближайшее время вынужден пропасть с радаров. Оставить вас без порции материалов я не мог, поэтому вдохновляемся Сашей Амзиным и делаем рубрику Read later на стероидах. Enjoy!
⭐ All the best engineering advice I stole from non-technical people
Время чтения ~13 минут, ENG
⭐ Usability testing and how to convince your stakeholders
Время чтения ~6 минут, ENG
Inversion: The Crucial Thinking Skill Nobody Ever Taught You
Время чтения ~8 минут, ENG
⭐ Platform Management by Brandon Chu
Время просмотра 26:49, ENG
5 best practices to distribute decision-making
Время чтения ~7 минут, ENG
How to Give Your Team the Right Amount of Autonomy
Время чтения ~5 минут, ENG
Writing Product Requirements – Part 1
Время чтения ~5 минут, ENG
🤖 Если на какую-то статью захочется summary -> welcome в @pmdump_bot
#naked_links @pm_dump