Стоимость привлечения клиента (перевод статьи Девида Скока)
🔷 В предыдущем посте было про №1 причину смерти стартапов.
// В целом самые важные факторы для продукта/бизнеса - это команда, продукт и рынок.
🔷 В этом будет про №2 - Стоимость привлечения клиентов оказывается выше, чем ожидалось, и превышает доход с клиента.
- CAC (Cost to Acquire Customers) - важно считать от всех затрат, включая зарплату, аренду офиса и разработку (опционально).
- LTV (Lifetime Value of a Customer) - надо считать через все выплаты вашего клиента, в том числе на поддержку, установку и обслуживание.
🔷 Правила для этих метрик:
1. LTV > 3* CAC (это для жизнеспособности компании, продающей ПО как сервис или работающей по любой другой модели с повторяющимися продажами. У большинства публичных компаний отношение LTV / CAC равно примерно 5)
2. Время до возврата CAC со ср.клиента должно составлять меньше 6 месяцев (Иначе ваш бизнес потребует больших вложений для роста)
3. Диаграмма про баланс LTV и CAC
🔷 Уровень конверсии всего потока в покупателей (платящий пользователь) имеет очень важную роль в формировании стоимости привлечения клиента. Замеряйте этот параметр, тестируйте и влияйте на него.
🔘 Summary: во множестве статей советуют на чём нужно сосредоточиться продукту и чаще всего это Market Fit.
На самом деле нужно смотреть на всю картину целиком и не забывать про баланс категорий в вашем P&L (бизнес-модели).
#product_dump @pm_dump
🔷 В предыдущем посте было про №1 причину смерти стартапов.
// В целом самые важные факторы для продукта/бизнеса - это команда, продукт и рынок.
🔷 В этом будет про №2 - Стоимость привлечения клиентов оказывается выше, чем ожидалось, и превышает доход с клиента.
- CAC (Cost to Acquire Customers) - важно считать от всех затрат, включая зарплату, аренду офиса и разработку (опционально).
- LTV (Lifetime Value of a Customer) - надо считать через все выплаты вашего клиента, в том числе на поддержку, установку и обслуживание.
🔷 Правила для этих метрик:
1. LTV > 3* CAC (это для жизнеспособности компании, продающей ПО как сервис или работающей по любой другой модели с повторяющимися продажами. У большинства публичных компаний отношение LTV / CAC равно примерно 5)
2. Время до возврата CAC со ср.клиента должно составлять меньше 6 месяцев (Иначе ваш бизнес потребует больших вложений для роста)
3. Диаграмма про баланс LTV и CAC
🔷 Уровень конверсии всего потока в покупателей (платящий пользователь) имеет очень важную роль в формировании стоимости привлечения клиента. Замеряйте этот параметр, тестируйте и влияйте на него.
🔘 Summary: во множестве статей советуют на чём нужно сосредоточиться продукту и чаще всего это Market Fit.
На самом деле нужно смотреть на всю картину целиком и не забывать про баланс категорий в вашем P&L (бизнес-модели).
#product_dump @pm_dump
Чем занимается продакт менеджер? Или “Про принятие продуктовых решений”
🔷 PdM должен гарантировать, что в команде принимаются лучшие на данный момент решения. Всё остальное лишь инструмент для достижения этой цели.
‼️это тактика на каждый день, а не стратегическая цель.
Решения принимает команда, но продакт ответственный. От этого три задачи:
1️⃣ Дизайн процессов и взаимосвязей. Обеспечивать центру экспертизы нужное кол-во информации (разработка, дизайн), обеспечивать движение к стратегическим целям.
2️⃣ Оценка степени важности принимаемых решений. От этого зависят ресурсы на сбор информации, а также инструменты для принятия решений.
3️⃣ Выделять ресурсы и использовать инструменты, исходя из степени важности.
Цель не “всегда принимать правильное решение”, а “инвестировать правильное количество времени в принятие решения относительно его важности”. Вы никогда не будете на 100% уверены, не тратьте деньги и время на избыточные исследования и анализ.
Джеф Безос: Если вы уверены более чем на 70%, значит, вы принимаете это решение слишком поздно // не воспринимать буквально
P.S. Профессии PdM в РФ всего лет 6-7. Стандарта нет и все заметки лишь мнения отдельных специалистов. В их контексте они правы, но в другой компании может и нет.
Бонус трек: Функционал PdM зависит от размера команды (№2)
#product_dump @pm_dump
🔷 PdM должен гарантировать, что в команде принимаются лучшие на данный момент решения. Всё остальное лишь инструмент для достижения этой цели.
‼️это тактика на каждый день, а не стратегическая цель.
Решения принимает команда, но продакт ответственный. От этого три задачи:
1️⃣ Дизайн процессов и взаимосвязей. Обеспечивать центру экспертизы нужное кол-во информации (разработка, дизайн), обеспечивать движение к стратегическим целям.
2️⃣ Оценка степени важности принимаемых решений. От этого зависят ресурсы на сбор информации, а также инструменты для принятия решений.
3️⃣ Выделять ресурсы и использовать инструменты, исходя из степени важности.
Цель не “всегда принимать правильное решение”, а “инвестировать правильное количество времени в принятие решения относительно его важности”. Вы никогда не будете на 100% уверены, не тратьте деньги и время на избыточные исследования и анализ.
Джеф Безос: Если вы уверены более чем на 70%, значит, вы принимаете это решение слишком поздно // не воспринимать буквально
P.S. Профессии PdM в РФ всего лет 6-7. Стандарта нет и все заметки лишь мнения отдельных специалистов. В их контексте они правы, но в другой компании может и нет.
Бонус трек: Функционал PdM зависит от размера команды (№2)
#product_dump @pm_dump
Какими навыками должен обладать менеджер продукта?
🔷 Спойлер: никто не знает / везде по-разному
🔷 Если ещё не работаешь на позиции PdM, но активно лежишь в этом направлении, то нужно понимать, в каком направление развиваться и в какой системе координат.
Данная таблица - попытка составить для себя карту компетенций на основе открытых источников.
🙏 Карта составлена составлена без участия, но благодаря Юре Агееву (@wert1go, Конференция MakeSense), Валерии Коваленко, Нетологии, ВШБИ (ВШЭ), Product Star. Вакансии сознательно не анализировались.
📥 Обратная связь по таблице горячо приветствуется. Контакты cверху.
🔷 Summary:
Продакт работает на пересечении четырех сфер -> Команда, Бизнес, UX, Технологии
1️⃣ Команда - коммуникация и управление коллективом
2️⃣ Бизнес - прибыль, стратегия, миссия
3️⃣ UX - доставленная ценность, полноценность
4️⃣ Технологии - средство донесения ценности, каркас продукта, осуществимость
P.S. Карта компетенций будет дополняться по мере появления новой информации.
🔷 Бонус трек:
- Крутой PM в трех пунктах
- Чем занимается продакт? Мнение
- 10 важных навыков хорошего PM
- Функционал PdM в компаниях разного размера (п.6-8)
#product_dump @pm_dump
🔷 Спойлер: никто не знает / везде по-разному
🔷 Если ещё не работаешь на позиции PdM, но активно лежишь в этом направлении, то нужно понимать, в каком направление развиваться и в какой системе координат.
Данная таблица - попытка составить для себя карту компетенций на основе открытых источников.
🙏 Карта составлена составлена без участия, но благодаря Юре Агееву (@wert1go, Конференция MakeSense), Валерии Коваленко, Нетологии, ВШБИ (ВШЭ), Product Star. Вакансии сознательно не анализировались.
📥 Обратная связь по таблице горячо приветствуется. Контакты cверху.
🔷 Summary:
Продакт работает на пересечении четырех сфер -> Команда, Бизнес, UX, Технологии
1️⃣ Команда - коммуникация и управление коллективом
2️⃣ Бизнес - прибыль, стратегия, миссия
3️⃣ UX - доставленная ценность, полноценность
4️⃣ Технологии - средство донесения ценности, каркас продукта, осуществимость
P.S. Карта компетенций будет дополняться по мере появления новой информации.
🔷 Бонус трек:
- Крутой PM в трех пунктах
- Чем занимается продакт? Мнение
- 10 важных навыков хорошего PM
- Функционал PdM в компаниях разного размера (п.6-8)
#product_dump @pm_dump
Онбординг цифровых продуктов. Что это?
🔷 Onboarding – это процесс обучения пользователя, встроенный в продукт.
🔷 Задача онбординга: улучшить первый опыт взаимодействия пользователя с продуктом.
Виды онбординга:
1️⃣ Обучающие экраны
“С порога” рассказываем о ценности, но тут всё без разбора, да и еще и ставим барьер между продуктом и пользователем.
Реко: Коротко и не более 5 экранов. Пропускаемый.
2️⃣ Сегментированный онбординг
Персонализированный подход, но затратный. Можно облажаться с сегментированием - будет фиаско.
3️⃣ Welcome письма
Дешево и гибко, но низкое вовлечение и информативность.
Реко: Это доп.инструмент к онбордингу, где возможна крутая сегментация и сценарии.
4️⃣ Обучающие видео
Высокое вовлечение, но затратно.
Реко: Не более 2х минут, субтитры, (!) только суть.
5️⃣ Контекстные подсказки
Обучение в контексте, которое поможет продвинуть пользователей дальше по сценарию (узкие места). Нужно потратить много сил на изучение сценариев, но отрисовать будет просто.
6️⃣ Пустые экраны
Не перекрывают контекст (в отличии от п.5). Делаем коротко, по делу, не забываем про call to action.
7️⃣ Демосущности
Наглядно показывает результат, но требует много ресурсов на анализ.
8️⃣ Геймификация
Юзеры сильно вовлекаются и “инвестируют” в продукт, но сложно прорабатывается.
9️⃣ Немодальные подсказки
Отдельные интерактивные элементы интерфейса, которые обучают пользователей и не прерывают сценарии. Нажал и сразу понятно как это работает.
🔷 Summary: в онбординге есть две сущности - “рассказ” и “пример”. Добавляем к ним сценарии / сегментации ЦА и получаем подходящий онбординг для вашего продукта. Всё это при постоянном тестировании и улучшении, конечно.
#product_dump @pm_dump
🔷 Onboarding – это процесс обучения пользователя, встроенный в продукт.
🔷 Задача онбординга: улучшить первый опыт взаимодействия пользователя с продуктом.
Виды онбординга:
1️⃣ Обучающие экраны
“С порога” рассказываем о ценности, но тут всё без разбора, да и еще и ставим барьер между продуктом и пользователем.
Реко: Коротко и не более 5 экранов. Пропускаемый.
2️⃣ Сегментированный онбординг
Персонализированный подход, но затратный. Можно облажаться с сегментированием - будет фиаско.
3️⃣ Welcome письма
Дешево и гибко, но низкое вовлечение и информативность.
Реко: Это доп.инструмент к онбордингу, где возможна крутая сегментация и сценарии.
4️⃣ Обучающие видео
Высокое вовлечение, но затратно.
Реко: Не более 2х минут, субтитры, (!) только суть.
5️⃣ Контекстные подсказки
Обучение в контексте, которое поможет продвинуть пользователей дальше по сценарию (узкие места). Нужно потратить много сил на изучение сценариев, но отрисовать будет просто.
6️⃣ Пустые экраны
Не перекрывают контекст (в отличии от п.5). Делаем коротко, по делу, не забываем про call to action.
7️⃣ Демосущности
Наглядно показывает результат, но требует много ресурсов на анализ.
8️⃣ Геймификация
Юзеры сильно вовлекаются и “инвестируют” в продукт, но сложно прорабатывается.
9️⃣ Немодальные подсказки
Отдельные интерактивные элементы интерфейса, которые обучают пользователей и не прерывают сценарии. Нажал и сразу понятно как это работает.
🔷 Summary: в онбординге есть две сущности - “рассказ” и “пример”. Добавляем к ним сценарии / сегментации ЦА и получаем подходящий онбординг для вашего продукта. Всё это при постоянном тестировании и улучшении, конечно.
#product_dump @pm_dump
Свалка продакта
Короткая выжимка из выжимки Артёма Астапова про make sense Минск. 1. Dogfooding - пользуйтесь своим продуктом сами и по-настоящему. 2. Фреймворк Jobs To Be Done 3. Чтобы ввести продакта в курс дела максимально быстро и хардкорно, ему нужно поработать 2-3 дня…
Продолжение выжимок с конференции "Product Sense" В Минске'18
1️⃣ Михаила Трутнева, Chief Operation Officer в Ultimate Guitar
О своих ошибках управления командами
2️⃣ Анны Бояркиной, Head of Product в RealtimeBoard
Про стратегию развития продуктовой компании и о формировании культуры.
3️⃣ Дмитрия Твердохлебова, Head of Mobile Product в SaveForm
Об онбординг процессе и специфике разных стран (USA & UK, Spain & Italy, Mexica & Australia, India, Germany, China).
4️⃣ Игоря Соколова, Product Manager в Grammarly
Про Frictionless - как основу продуктовой стратегии.
5️⃣ Светланы Аюповой, Product Manager из Netology
О том, как классному продукту расти, если клиенты не могут осознать его ценность.
❗️ Руслан Дороничев очень кратко и по делу резюмировал доклады. П - польза!
#product_dump @pm_dump
1️⃣ Михаила Трутнева, Chief Operation Officer в Ultimate Guitar
О своих ошибках управления командами
2️⃣ Анны Бояркиной, Head of Product в RealtimeBoard
Про стратегию развития продуктовой компании и о формировании культуры.
3️⃣ Дмитрия Твердохлебова, Head of Mobile Product в SaveForm
Об онбординг процессе и специфике разных стран (USA & UK, Spain & Italy, Mexica & Australia, India, Germany, China).
4️⃣ Игоря Соколова, Product Manager в Grammarly
Про Frictionless - как основу продуктовой стратегии.
5️⃣ Светланы Аюповой, Product Manager из Netology
О том, как классному продукту расти, если клиенты не могут осознать его ценность.
❗️ Руслан Дороничев очень кратко и по делу резюмировал доклады. П - польза!
#product_dump @pm_dump
Новая рубрика: "Чистим закладки"
🔘 UX Project Checklist - Чеклист забрал себе в программу Харвард!
🔘 Animista - Шаблоны CSS анимаций
🔘 Readability - Проверка читабельности текста (UX же)
🔘 Pttrns - Огромная библиотека для проектирования mobile
🔘 UX Crash Course - Ускоренный курс UX, посвященный психологии пользователя
🎁 Бонус трек:
История всех продуктов акселератора YCombinator - будто учебник истории прочитать. Источник
#naked_links @pm_dump
про дизайн🔘 Laws of UX - Ресурс посвящён десяти законам UX-дизайна
🔘 UX Project Checklist - Чеклист забрал себе в программу Харвард!
🔘 Animista - Шаблоны CSS анимаций
🔘 Readability - Проверка читабельности текста (UX же)
🔘 Pttrns - Огромная библиотека для проектирования mobile
🔘 UX Crash Course - Ускоренный курс UX, посвященный психологии пользователя
🎁 Бонус трек:
История всех продуктов акселератора YCombinator - будто учебник истории прочитать. Источник
#naked_links @pm_dump
Когортный анализ. Метрики продукта vs метрики роста
🔷 Метрики роста: DAU, MAU, доход, общее количество регистраций etc.
- За ними полезно следить для общего понимания ситуации, но в работе над продуктом они бесполезны
- Невозможно отличить влияние изменений в продукте и маркетинга на эти метрики.
🔷Идея когортного анализа состоит в том, чтобы разделить пользователей на группы по определенным признакам, и отслеживать поведение этих групп во времени
И в ней всё хорошо, кроме того, что она очень высокоуровневая. Из-за этого влиять на нее сложно, потому что непонятно как.
- активация в приложении
- активность использования
- долгосрочный retention (месяц, два и далее)
🔷 Пример метрик монетизации:
- активация в приложении
- увидел продающий экран
- совершил 1 покупку (вторую, N-ную и ср. количество повторных покупок)
📝 Summary: Сравниваем CAC и LTV как метрику успешности и прибыльности продукта. Влияем на это соотношение через метрики, полученные после декомпозиции LTV (напр., успешный онбординг)
🎁 Бонус трек:
- Для когортного анализа в моб.приложениях идеально подходят - Mixpanel и Localytics
#product_dump @pm_dump
🔷 Метрики роста: DAU, MAU, доход, общее количество регистраций etc.
- За ними полезно следить для общего понимания ситуации, но в работе над продуктом они бесполезны
- Невозможно отличить влияние изменений в продукте и маркетинга на эти метрики.
🔷Идея когортного анализа состоит в том, чтобы разделить пользователей на группы по определенным признакам, и отслеживать поведение этих групп во времени
Ведь вашим продуктом в конкретный день пользуются новые, вернувшиеся и очень давние пользователи🔷 LTV - ключевая метрика для PdM, отражающая ценность продукта для потребителей.
И в ней всё хорошо, кроме того, что она очень высокоуровневая. Из-за этого влиять на нее сложно, потому что непонятно как.
Декомпозируем LTV на важные для продукта метрики (ниже примеры, это метрики продукта) и влияем через них.🔷 Пример метрик вовлеченности:
- активация в приложении
- активность использования
- долгосрочный retention (месяц, два и далее)
🔷 Пример метрик монетизации:
- активация в приложении
- увидел продающий экран
- совершил 1 покупку (вторую, N-ную и ср. количество повторных покупок)
📝 Summary: Сравниваем CAC и LTV как метрику успешности и прибыльности продукта. Влияем на это соотношение через метрики, полученные после декомпозиции LTV (напр., успешный онбординг)
🎁 Бонус трек:
- Для когортного анализа в моб.приложениях идеально подходят - Mixpanel и Localytics
#product_dump @pm_dump
“Пример как выглядит когортный анализ”
Две итерации по улучшению % прохождения туториала помогло сравнять CAC и LTV.
Две итерации по улучшению % прохождения туториала помогло сравнять CAC и LTV.
На CAC влияла команда по привлечению трафика#product_dump @pm_dump
Как выбрать правильные метрики для продукта ч.1 (HEART)
🔷 В Google Ventures для оценки UX используют следующие фреймворки:
- HEART для качества user experience
- Цели-Сигналы-Метрики для целей продукта или проекта (ч.2)
🔷 Помните про data-informed design — это когда “рулит” все еще дизайнер, а не данные (=data-driven).
- Всё ДО использования продукта - это сфера продуктового маркетинга. Это про эмоции, бренд и историю
- ВО ВРЕМЯ использования продукта - это сам продукт. Это про ценность, пользу
- Гипотеза внутри продукта - это проект (~фича)
🔷 H - Happiness
Это отношение user’а к продукту, которое часто замеряется через опросы. Но в продуктах концепт “счастья” часто бесполезен, лучше заменить его на пользовательскую ценность. Про донесение ценности при первом визите в посте про онбординг.
Это метрика успешности проекта. Ответ на вопрос “продолжают ли пользователи получать ценность?”
🔷 A - Adoption
Это метрика на стыке маркетинга и продукта, т.к. говорит о количестве новых пользователей/регистраций и т.д.
🔷 R - retention (большой пост про retention)
Это одна из важнейших продуктовых метрик❗️ По опыту автора именно retention + engagement определяли успех продукта или фичи.
🔷 T - Task success
Это метрики в части продукта, где работа идёт на выполнения конкретной пользовательской задачи (поиск или загрузка). Лучше относить эти метрики к части “здоровья продукта” и считать их техническими, нежеле продуктовыми (автор).
🔷 Примеры:
Happiness - удовлетворение, воспринимаемая легкость использования и NPS
Engagement - частота, интенсивность и глубина взаимодействия за период
Adoption - количество аккаунтов, созданных за последние 7 дней, или процент пользователей Gmail, которые используют лейблы
Retention - процент пользователей, возвращающихся в продукт в момент времени
Task Success - оперативность (пример — время на выполнение задания), эффективность (процент выполненных заданий) и процент ошибок
🔷 Необязательно создавать метрики во всех из этих категорий — вы можете выбрать только те, которые наиболее важны для вашего проекта. Фреймворк HEART может помочь вам решить, какая из категорий вам нужна.
🎁 Бонус трек (aka. “Чистим закладки”):
- Stack Share - Стэк ПО топовых компаний и сравнение инструментов
- Догадливый интерфейс - Готовые приёмы, инструменты и наборы данных для автозаполнения данных о пользователе
- Кто такой продакт менеджер? Чем он отличается от проджекта и продакт оунера? (презентация + пост с картой компетенций)
#product_dump @pm_dump
🔷 В Google Ventures для оценки UX используют следующие фреймворки:
- HEART для качества user experience
- Цели-Сигналы-Метрики для целей продукта или проекта (ч.2)
🔷 Помните про data-informed design — это когда “рулит” все еще дизайнер, а не данные (=data-driven).
Сначала стратегия и цели, затем метрики. Сначала гипотеза и цели, затем эксперимент.🔷 В данной статье принимаются следующие тезисы:
- Всё ДО использования продукта - это сфера продуктового маркетинга. Это про эмоции, бренд и историю
- ВО ВРЕМЯ использования продукта - это сам продукт. Это про ценность, пользу
- Гипотеза внутри продукта - это проект (~фича)
🔷 H - Happiness
Это отношение user’а к продукту, которое часто замеряется через опросы. Но в продуктах концепт “счастья” часто бесполезен, лучше заменить его на пользовательскую ценность. Про донесение ценности при первом визите в посте про онбординг.
❗️ Как определить ценность? Идите от обратного: спросите себя — если мы представим идеального пользователя, который получает максимальную пользу от продукта, что он делает? И получите ответ.🔷 E - Engagement
Это метрика успешности проекта. Ответ на вопрос “продолжают ли пользователи получать ценность?”
🔷 A - Adoption
Это метрика на стыке маркетинга и продукта, т.к. говорит о количестве новых пользователей/регистраций и т.д.
🔷 R - retention (большой пост про retention)
Это одна из важнейших продуктовых метрик❗️ По опыту автора именно retention + engagement определяли успех продукта или фичи.
🔷 T - Task success
Это метрики в части продукта, где работа идёт на выполнения конкретной пользовательской задачи (поиск или загрузка). Лучше относить эти метрики к части “здоровья продукта” и считать их техническими, нежеле продуктовыми (автор).
🔷 Примеры:
Happiness - удовлетворение, воспринимаемая легкость использования и NPS
Engagement - частота, интенсивность и глубина взаимодействия за период
Adoption - количество аккаунтов, созданных за последние 7 дней, или процент пользователей Gmail, которые используют лейблы
Retention - процент пользователей, возвращающихся в продукт в момент времени
Task Success - оперативность (пример — время на выполнение задания), эффективность (процент выполненных заданий) и процент ошибок
🔷 Необязательно создавать метрики во всех из этих категорий — вы можете выбрать только те, которые наиболее важны для вашего проекта. Фреймворк HEART может помочь вам решить, какая из категорий вам нужна.
🎁 Бонус трек (aka. “Чистим закладки”):
- Stack Share - Стэк ПО топовых компаний и сравнение инструментов
- Догадливый интерфейс - Готовые приёмы, инструменты и наборы данных для автозаполнения данных о пользователе
- Кто такой продакт менеджер? Чем он отличается от проджекта и продакт оунера? (презентация + пост с картой компетенций)
#product_dump @pm_dump
Как выбрать правильные метрики для продукта ч.2 (Цели-Сигналы-Метрики)
🔷 Сейчас поговорим как прийти от категорий HEART к конкретным метрикам.
🔷 Цели
Сначала определяем цели, а метрики уже должны говорить о прогрессе по достижению этих целей
Если определить цели трудно, обращаемся к категориям HEART.
🔷 Сигналы
Привязываем цели к более низкоуровневым сигналам. Они должны говорить об успехе или провале цели.
- Пример: провал в Task Success может быть поисковый запрос без единого клика на результат.
- Требования: сигналы протестированы, легко/возможно измерять, сигналы чувствительны к изменениям.
🔷 Метрики
Уточняем сигналы и превращаем в метрики. Всех кандидатов на метрики анализируем и отбираем самые “говорящие и полезные”.
- Пример: сигнал (как долго юзеры смотрят видео на YT) -> метрика (ср. кол-во минут на просмотр видео у ср. пользователя в день).
🔷 Summary
Весь процесс Ц-С-М должен привести к приоритезации метрик. Не засоряйте дашборд лишним, помните про цели продукта.
🎁 Бонус трек:
- Cute Isometric Objects For Your Design
- Appfollow Benchmark - срез рынка моб. приложений по конверсии из показа/просмотра в установку
#product_dump @pm_dump
🔷 Сейчас поговорим как прийти от категорий HEART к конкретным метрикам.
🔷 Цели
Сначала определяем цели, а метрики уже должны говорить о прогрессе по достижению этих целей
(вспоминаем data-informed design).Если определить цели трудно, обращаемся к категориям HEART.
🔷 Сигналы
Привязываем цели к более низкоуровневым сигналам. Они должны говорить об успехе или провале цели.
- Пример: провал в Task Success может быть поисковый запрос без единого клика на результат.
- Требования: сигналы протестированы, легко/возможно измерять, сигналы чувствительны к изменениям.
🔷 Метрики
Уточняем сигналы и превращаем в метрики. Всех кандидатов на метрики анализируем и отбираем самые “говорящие и полезные”.
- Пример: сигнал (как долго юзеры смотрят видео на YT) -> метрика (ср. кол-во минут на просмотр видео у ср. пользователя в день).
🔷 Summary
Весь процесс Ц-С-М должен привести к приоритезации метрик. Не засоряйте дашборд лишним, помните про цели продукта.
🎁 Бонус трек:
- Cute Isometric Objects For Your Design
- Appfollow Benchmark - срез рынка моб. приложений по конверсии из показа/просмотра в установку
#product_dump @pm_dump
Product Owner Meetup от Binary District
🔷Презентации -> тут
Почему важно думать про счастье внутреннего клиента?
Retentioneering: как сделать пользователя счастливым
Как монетизировать продукт, но не растерять пользователей
В деньгах счастье
#naked_links @pm_dump
🔷Презентации -> тут
Почему важно думать про счастье внутреннего клиента?
// Алексей Авдей, директор сайта sberbank.ru
Retentioneering: как сделать пользователя счастливым
// Байрам Аннаков, CEO & Founder App in the Air
Как монетизировать продукт, но не растерять пользователей
// Денис Кутергин, Founder YouDo
В деньгах счастье
// Денис Пушкин, Head of Product Marketing, Skyeng
#naked_links @pm_dump
Velocity: A dashboard UI kit with a robust design system
🔷 Velocity - это UI kit и полноценная адаптивная дизайн-система, из которой можно собрать свой собственный дизайн для приложения или проекта.
🔘 300+ UI элементов
🔘 70+ компонент
🔘 30 экранов
Исходники доступны для Photoshop, Sketch и Studio.
Скачать с Google Drive или с сайта Invision.
#naked_links #нереклама @pm_dump
powered by Invision App
🔷 Velocity - это UI kit и полноценная адаптивная дизайн-система, из которой можно собрать свой собственный дизайн для приложения или проекта.
🔘 300+ UI элементов
🔘 70+ компонент
🔘 30 экранов
Исходники доступны для Photoshop, Sketch и Studio.
Скачать с Google Drive или с сайта Invision.
#naked_links #нереклама @pm_dump
Что у вас будут спрашивать при собеседовании на позицию продакт менеджера?
2️⃣ Средний уровень навыков
3️⃣ Управленческий уровень навыков
🔷 Вне зависимости от навыков с вами будут говорить о:
1. Способности решать проблемы. А какая проблема? Какие основные метрики продукта? ЦА?
2. Аналитики и работа с данными
3. Лидерство и работа с командой
4. Умение расставлять приоритеты
🎁 Summary: чаще всего soft skills преобладают над hard skills
#product_dump @pm_dump
Леонид Чёрный, Rambler&Co
(23:06)
1️⃣ Базовый уровень навыков продакта2️⃣ Средний уровень навыков
3️⃣ Управленческий уровень навыков
🔷 Вне зависимости от навыков с вами будут говорить о:
1. Способности решать проблемы. А какая проблема? Какие основные метрики продукта? ЦА?
2. Аналитики и работа с данными
3. Лидерство и работа с командой
4. Умение расставлять приоритеты
🎁 Summary: чаще всего soft skills преобладают над hard skills
#product_dump @pm_dump
hired-how-to-get-job-product-management-2019-v1.pdf
3.2 MB
🎁 Бонус трек к предыдущему посту - книга "Hired"
- Transitioning to Product Management
- Get Hired at Your Dream Company
- General Tips & Advice
- Interview Advice
- Your First Few Days as a PM
🔷 Поделись мнением о книге со мной и поделись книгой с коллегой ✌️
#product_dump #naked_links @pm_dump
"Product of the day" на ProductHunt🔷 Hired is a collection of stories of Product transitions to show you how it’s done in 5 chapters:
- Transitioning to Product Management
- Get Hired at Your Dream Company
- General Tips & Advice
- Interview Advice
- Your First Few Days as a PM
🔷 Поделись мнением о книге со мной и поделись книгой с коллегой ✌️
#product_dump #naked_links @pm_dump
🔘 Как не надо анализировать A/B тесты. Проблема подглядывания.
🔷 Проблема подглядывания - это желание действовать на основе результатов A/B тестирования до его окончания
🔷 Суть проблемы:
Мы видим, что результаты теста в определенный момент стали значимы, и заканчиваем эксперимент, а значимость на самом деле может скакать (речь про тестируемую группу и контрольную)
🔷 Даже если мы периодически смотрим на результаты и действуем не сразу, то p-value увеличивается.
❗️Математический аппарат для проверки результатов тестов был придуман до появления интернета. При регулярной проверке результатов тестирования этот мат.аппарат перестает работать (p-value становится намного больше). Но есть решение в конце поста.
🔷 Как подглядывания влияют на p-value:
- 2 подглядывания с готовностью принять решение о завершении теста увеличивают p-value в 2 раза
- 5 подглядываний в 3.2 раза
- 10 000 подглядываний более чем в 12 раз (что крайность)
🔷 Продуктовый подход к A/B и подглядыванию:
- Фиксируем выборку
- Наблюдаем за результатами, но не принимаем решение
- Продолжаем наблюдать и если разница фиксируется, то, скорее всего, влияние есть (не 1-2 дня)
- Если разница становится неразличимой, то выводы делать нельзя до конца теста
🔷 Важно при A/B:
- Действовать только после окончания теста и интерпретации результатов. Это в целом не очень практично, можно использовать продуктовый подход выше
- Измерять статистическую значимость результатов (напр. частотный подход в теории вероятности из статьи)
- Размер выборки для эксперимента должен быть обязательно определен заранее
- Если p-value оказался выше доверительного интервала, то “добирать” выборку нельзя. Только запустить тест заново.
🎁 Бонус трек:
- Калькулятор для расчёта стат.значимости
- Бесплатное ревью резюме (eng)
- Бесплатная консультация по карьере (рус). Назовите кодовое слово "Консультация в подарок"
- И просто игра "Симулятор стартапа" (тренируем юнит-экономику)
#product_dump @pm_dump
Давайте познакомимся, пройдите опрос: bit.ly/pm_poll 🔷 Проблема подглядывания - это желание действовать на основе результатов A/B тестирования до его окончания
🔷 Суть проблемы:
Мы видим, что результаты теста в определенный момент стали значимы, и заканчиваем эксперимент, а значимость на самом деле может скакать (речь про тестируемую группу и контрольную)
🔷 Даже если мы периодически смотрим на результаты и действуем не сразу, то p-value увеличивается.
❗️Математический аппарат для проверки результатов тестов был придуман до появления интернета. При регулярной проверке результатов тестирования этот мат.аппарат перестает работать (p-value становится намного больше). Но есть решение в конце поста.
🔷 Как подглядывания влияют на p-value:
- 2 подглядывания с готовностью принять решение о завершении теста увеличивают p-value в 2 раза
- 5 подглядываний в 3.2 раза
- 10 000 подглядываний более чем в 12 раз (что крайность)
🔷 Продуктовый подход к A/B и подглядыванию:
- Фиксируем выборку
- Наблюдаем за результатами, но не принимаем решение
- Продолжаем наблюдать и если разница фиксируется, то, скорее всего, влияние есть (не 1-2 дня)
- Если разница становится неразличимой, то выводы делать нельзя до конца теста
🔷 Важно при A/B:
- Действовать только после окончания теста и интерпретации результатов. Это в целом не очень практично, можно использовать продуктовый подход выше
- Измерять статистическую значимость результатов (напр. частотный подход в теории вероятности из статьи)
- Размер выборки для эксперимента должен быть обязательно определен заранее
- Если p-value оказался выше доверительного интервала, то “добирать” выборку нельзя. Только запустить тест заново.
🎁 Бонус трек:
Отправь пост другу, ему будет полезно, а мне приятно ;)- В статье ссылки на разницу частотного подхода (в статье) и байесовского (Optimizely, Google Experiment)
- Калькулятор для расчёта стат.значимости
- Бесплатное ревью резюме (eng)
- Бесплатная консультация по карьере (рус). Назовите кодовое слово "Консультация в подарок"
- И просто игра "Симулятор стартапа" (тренируем юнит-экономику)
#product_dump @pm_dump
🔘 Ухудшающие A/B тесты – самый недооцененный инструмент менеджера продукта
🔷 Зачастую ухудшающие A/B тесты - это дешево!
🔷 Аргумент против ухудшающих тестов - они портят опыт пользователей и увеличивают churn. На самом деле работа любого продакта снижать неопределенность и принимать верные решения при ограниченных ресурсах, а такие тесты говорят о влиянии составляющей продукта на метрики и позволяют значимо увеличить вероятность улучшить продукт в будущем, не потратив лишние ресурсы.
➕ часто ухудшающие тесты не оказывают никакого влияния на продукт.
🔷 Ухудшающими тестами вы "портите" жизнь малому количеству пользователей на (❗️) короткое время, но улучшаете для всех + новых пользователей.
🔷 Важно помнить, что у любой методологии есть свои границы применимости.
🔷 Summary (и снова):
Например, нужно проверить, что какое-то дорогостоящее улучшение вырастит метрики. На самом деле вы устанавливаете связь изменения и метрик. Если связь есть, то ухудшение уронит метрики, а улучшение вырастит. Только ухудшение дешевле.
🎁 Бонус трек:
- Результаты теста по замедлению сайта Financial Times
- Программа акселерации и трудоустройства продактов. Платите только с будущей зарплаты.
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump
~Время на чтение статьи: 6-8 минут🔷 Ухудшающие эксперименты — это один из способов снизить уровень неопределенности с помощью предварительной оценки потенциала влияния составляющей продукта (напр. через ухудшение составляющей) на метрики.
🔷 Зачастую ухудшающие A/B тесты - это дешево!
🔷 Аргумент против ухудшающих тестов - они портят опыт пользователей и увеличивают churn. На самом деле работа любого продакта снижать неопределенность и принимать верные решения при ограниченных ресурсах, а такие тесты говорят о влиянии составляющей продукта на метрики и позволяют значимо увеличить вероятность улучшить продукт в будущем, не потратив лишние ресурсы.
➕ часто ухудшающие тесты не оказывают никакого влияния на продукт.
🔷 Ухудшающими тестами вы "портите" жизнь малому количеству пользователей на (❗️) короткое время, но улучшаете для всех + новых пользователей.
🔷 Важно помнить, что у любой методологии есть свои границы применимости.
🔷 Summary (и снова):
Например, нужно проверить, что какое-то дорогостоящее улучшение вырастит метрики. На самом деле вы устанавливаете связь изменения и метрик. Если связь есть, то ухудшение уронит метрики, а улучшение вырастит. Только ухудшение дешевле.
🎁 Бонус трек:
- Результаты теста по замедлению сайта Financial Times
- Программа акселерации и трудоустройства продактов. Платите только с будущей зарплаты.
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump
Спроси маму. Как общаться с клиентами и подтвердить правоту своей бизнес-идеи, если все кругом врут
❗️Неправильно проведенный CustDev ведёт к множеству ложноположительных сигналов
1️⃣ Говорите с клиентами или пользователями об их жизни
Хорошие темы: бизнес процессы, pains, how solve now, what already tried, what budget was spent on it
Плохие темы: ваша идея, другие возможные решения
2️⃣ Спрашивайте о конкретных вещах, которые происходили в прошлом, а не о взглядах и мнениях на перспективу (или эмоциях)
Хорошие вопросы: Как пытались с этим справиться? Какие покупали приложения? Кто выделял на это бюджет? Какой был бюджет?
Плохой вопрос: А сколько вы бы заплатили за …?
🔷 Правила и советы по книге:
- Избегайте формализма
- Вас будут стараться похвалить за внимание ко мнению - избегайте этого
- Просите показать процесс и наблюдайте
- Просите представить вас “следующим” потенциальным клиентам или пользователям
- Отслеживайте противоречивую информацию и копайте глубже. Используй 5W (“Why?”)
- Задавайте вопросы, которые могут разрушить вашу картину будущего бизнеса
- Общайтесь с людьми, пока слышите что-то новое (это вам не выборка!)
- Всегда обсуждайте полученную информацию с коллегами, фиксируйте письменно. Не становитесь бутылочным горлышком
- Очевидно, но готовьтесь ко встречам (опросник, темы)
- Формат 2-3 человек - один общается, второй конспектирует. Делайте правильный конспект (вкл. эмоции людей)
- Скорость. Потратьте 2 недели, но концентрированно.
🎁 Бонус трек:
- Сама книга на Amazon за $ и Bookmate
- Для пиратов следующий пост 😉
- Продуктовые исследования. Иван Замесин (видео, 01:22:34)
- Всё о CustDev. Чтение ~57 минут, но будет отдельный пост
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump
Статья ~7 минут чтения, книга ~2-3 вечера.🔷 Customer development - поговорить с клиентами до того, как что-либо создавать. Ниже две главные мысли книги и правила CustDev'а
❗️Неправильно проведенный CustDev ведёт к множеству ложноположительных сигналов
1️⃣ Говорите с клиентами или пользователями об их жизни
Хорошие темы: бизнес процессы, pains, how solve now, what already tried, what budget was spent on it
Плохие темы: ваша идея, другие возможные решения
2️⃣ Спрашивайте о конкретных вещах, которые происходили в прошлом, а не о взглядах и мнениях на перспективу (или эмоциях)
Хорошие вопросы: Как пытались с этим справиться? Какие покупали приложения? Кто выделял на это бюджет? Какой был бюджет?
Плохой вопрос: А сколько вы бы заплатили за …?
🔷 Правила и советы по книге:
- Избегайте формализма
- Вас будут стараться похвалить за внимание ко мнению - избегайте этого
- Просите показать процесс и наблюдайте
- Просите представить вас “следующим” потенциальным клиентам или пользователям
- Отслеживайте противоречивую информацию и копайте глубже. Используй 5W (“Why?”)
- Задавайте вопросы, которые могут разрушить вашу картину будущего бизнеса
- Общайтесь с людьми, пока слышите что-то новое (это вам не выборка!)
- Всегда обсуждайте полученную информацию с коллегами, фиксируйте письменно. Не становитесь бутылочным горлышком
- Очевидно, но готовьтесь ко встречам (опросник, темы)
- Формат 2-3 человек - один общается, второй конспектирует. Делайте правильный конспект (вкл. эмоции людей)
- Скорость. Потратьте 2 недели, но концентрированно.
🎁 Бонус трек:
- Сама книга на Amazon за $ и Bookmate
- Для пиратов следующий пост 😉
- Продуктовые исследования. Иван Замесин (видео, 01:22:34)
- Всё о CustDev. Чтение ~57 минут, но будет отдельный пост
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump
Роб Фитцпатрик Спроси маму.pdf
996.4 KB
Роб Фитцпатрик “Спроси маму”
🔊 С каждым репостом плачет маленький лицензионный издатель 🔊
#product_dump @pm_dump
Epub, fullПродолжение поста о главных тезисах книги “Спроси маму”
🔊 С каждым репостом плачет маленький лицензионный издатель 🔊
#product_dump @pm_dump
Unit экономика. Ликбез и очень-очень много ссылок
🔷 Когорта - это группа пользователей объединенных по календарному (рекомендуется) или иным признакам. Пост про когортный анализ.
🔘 Средний C1 (конверсия в 1ю покупку) - 1%;
🔘 COGS = Cost of Good Sold or Commission;
В COGS не входят Fix Cost (постоянные издержки) - аренда офиса, бухучет раз в квартал, зп невовлеченных сотрудников;
🔘 Fix Costs - вообще не участвуют в расчете юнит-экономики. Выполняет сравнительную функцию;
🔘 1stCOGS (%) - затраты на первую покупку (не повторяются дальше). Рекламные акции, подарки при первой покупке.
🔷 Summary:
Каждый расчёт unit-экономики должен учитывать все нюансы именно ВАШЕГО бизнеса. Я, например, для B2B продукта Fix Costs включал в COGS, UA и C1 вообще убрал etc.
🎁 Бонус трек:
- Круто и важно: “Гайд: как разобраться в юнит-экономике за 1 день”. Красинский, Ханин, Шаблоны, Книги и вот это всё.
- Лекция (видео, 1:19:20). Илья Красинский, Школа менеджеров Яндекса
- Формула ARPPU для разных бизнес-моделей - раз, два
- Влад Прищепов - Алгоритм расчёта Unit экономики
- Калькулятор unit экономики ueCalc.
Демо этого сервиса в excel в следующем посте. Пользуйтесь на здоровье 😉
- Мой пост про LTV и CAC
- Сайт с шаблонами моделей для юнит экономики по сферам бизнеса
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump
Чтение ~5-7 минут, если не записывать🔷 Unit экономика - это отчет о прибылях и убытках в расчете на натуральную единицу измерения. Это может быть выполненный заказ, проданная услуга или товар.
🔷 Когорта - это группа пользователей объединенных по календарному (рекомендуется) или иным признакам. Пост про когортный анализ.
🔘 Средний C1 (конверсия в 1ю покупку) - 1%;
🔘 COGS = Cost of Good Sold or Commission;
В COGS не входят Fix Cost (постоянные издержки) - аренда офиса, бухучет раз в квартал, зп невовлеченных сотрудников;
🔘 Fix Costs - вообще не участвуют в расчете юнит-экономики. Выполняет сравнительную функцию;
🔘 1stCOGS (%) - затраты на первую покупку (не повторяются дальше). Рекламные акции, подарки при первой покупке.
🔷 Summary:
Каждый расчёт unit-экономики должен учитывать все нюансы именно ВАШЕГО бизнеса. Я, например, для B2B продукта Fix Costs включал в COGS, UA и C1 вообще убрал etc.
🎁 Бонус трек:
- Круто и важно: “Гайд: как разобраться в юнит-экономике за 1 день”. Красинский, Ханин, Шаблоны, Книги и вот это всё.
- Лекция (видео, 1:19:20). Илья Красинский, Школа менеджеров Яндекса
- Формула ARPPU для разных бизнес-моделей - раз, два
- Влад Прищепов - Алгоритм расчёта Unit экономики
- Калькулятор unit экономики ueCalc.
Демо этого сервиса в excel в следующем посте. Пользуйтесь на здоровье 😉
- Мой пост про LTV и CAC
- Сайт с шаблонами моделей для юнит экономики по сферам бизнеса
🔈🔉🔊 Расскажите о канале друзьям и коллегам 🔊🔉🔈
Спасибо, что читаете. Надеюсь, вам здесь нравится🙃
#product_dump @pm_dump