Чтение онлайн

MVP обеспечит прохождение первого этапа обучения. Он позволит установить реальные базовые показатели модели роста стартапа — скорость привлечения и регистрации клиентов, популярность пробной версии, жизненный цикл потребителей и т. д. Эти показатели могут стать основой для того, чтобы получать новые знания о клиентах и их реакции на продукт, даже если первые тесты покажут не самые лучшие результаты.

Из множества начальных допущений, изложенных в бизнес-плане, имеет смысл в первую очередь тестировать самые рискованные. Ведь если не удастся найти способ снизить риски до показателей, необходимых для создания жизнеспособного бизнеса, нет смысла тестировать остальные предположения. Например, перед медиабизнесом, который продает рекламу, стоят два главных вопроса: удастся ли привлечь внимание определенного сегмента потребителей и постоянно удерживать его и можно ли продать это внимание рекламодателям? Если стоимость рекламы для определенного сегмента потребителей известна, то допущение относительно способности привлекать внимание более рискованно. Поэтому первые эксперименты должны быть связаны с созданием контента, а не с продажей рекламы. Возможно, компания может создать пилотный эпизод, серию или статью, чтобы увидеть реакцию потребителей.

Как только установлены базовые показатели, можно переходить ко второму этапу обучения: настройке механизма роста. Каждая инициатива стартапа в сфере разработки продукта, маркетинга или в чем-то еще должна быть направлена на совершенствование одного из драйверов модели роста. Например, компания может потратить время на улучшение дизайна продукта, чтобы новым потребителям было легче им пользоваться. Это оправданно, если скорость привлечения новых клиентов — драйвер роста, но пока она ниже, чем хотела бы компания. Чтобы получать обоснованные знания, изменения в дизайне должны ускорять привлечение новых потребителей. Если этого не происходит, значит, новый дизайн оказался неудачным. Это важное правило: хороший дизайн — тот, который меняет поведение потребителей к лучшему.

А теперь давайте сравним два стартапа. Первая компания установила четкие базовые показатели, разработала план по их улучшению и задумала ряд экспериментов, чтобы проверить свои предположения. Члены второй команды без конца спорят о том, как усовершенствовать продукт, вводят несколько изменений одновременно и радуются, если какие-то цифры начинают расти. Какой стартап работает эффективнее и добьется более стабильных результатов?

Со временем команда, которая учится и ищет путь к созданию жизнеспособного бизнеса, видит, что цифры в ее модели начинают расти от самых низких базовых показателей, установленных MVP, и приближаются к идеалу, намеченному в бизнес-плане.

Если же этого не происходит, то идеал будет все больше отдаляться. И этот очевидный факт от себя не скроешь, сколько ни упорствуй: если драйверы нашей бизнес-модели не меняются, значит, мы никуда не движемся. Это верный признак того, что пришло время совершить вираж.

Вот как выглядел учет инноваций в первые годы развития компании IMVU. У нашего минимально рабочего продукта было множество недостатков, и когда мы выпустили его первую версию, уровень продаж был крайне низким. Конечно же, мы предположили, что низкие продажи связаны с низким качеством продукта. Поэтому, неделя за неделей, мы старались повысить качество продукта и верили, что наши усилия не напрасны. В конце каждого месяца мы проводили собрание членов правления, где представляли результаты.

В ночь перед собранием правления мы проводили стандартный анализ, оценивая скорость привлечения пользователей, их количество и доходы, чтобы показать, как хорошо мы поработали. Но этот анализ лишь усугублял наше паническое состояние, потому что повышение качества продукта никак не влияло на поведение пользователей. Несколько заседаний правления были весьма неприятными. Мы могли продемонстрировать значительный «успех», но это почти никак не отражалось на финансовых результатах. Спустя какое-то время мы, вместо того чтобы оставлять все на последний момент, начали отслеживать показатели чаще, сократив цикл обратной связи в сфере разработки продукта. Показатели оказались еще более неутешительными. Шли недели, мы меняли опции продукта, но это ни к чему не приводило.

Мы отслеживали те аспекты поведения клиентов, которые считали самыми важными для нашего механизма роста: регистрацию, загрузку приложения, использование пробной версии, покупку продукта. Чтобы получить достаточно данных, нам нужно было привлечь достаточно пользователей — так мы могли получить реальные цифры для каждого типа поведения. Мы выделили на это бюджет в $5 в день: этого было достаточно для покупки кликов в системе AdWords компании Google. В те дни минимальная стоимость клика составляла 5 центов и никаких ограничений не было. Поэтому мы смогли позволить себе открыть счет и начать экспериментировать, почти не тратя денег [12] .

Каждый день $5 приносили нам 100 кликов. С точки зрения маркетинга это не слишком много, но с точки зрения обучения это было бесценно. Каждый день мы могли оценивать успех продукта в совершенно новой группе пользователей. Кроме того, каждый раз, когда мы изменяли те или иные опции продукта, уже на следующий день мы получали совершенно новые данные о ситуации.

Например, мы создавали новое маркетинговое обращение, ориентированное на новых клиентов. На следующий день мы меняли способ, которым вовлекали новых клиентов во взаимодействие с продуктом. Затем добавляли новые опции, устраняли баги, создавали новый визуальный дизайн или меняли внешний вид сайта. Каждый раз мы говорили себе, что наш продукт становится лучше, но эта субъективная уверенность проверялась реальными цифрами.

Каждый день был новым экспериментом. Информацию о поведении клиентов мы анализировали отдельно от данных о других клиентах, полученных в предыдущем тесте. Общие показатели росли, но скоро стало ясно: то, что интересует нас больше всего, не меняется. Это, в частности, демонстрировал график, представленный нами на одном из первых заседаний правления IMVU (см. рис. 7).

Рис. 7

Этот график отражает приблизительно семь месяцев работы. В этот период мы неустанно совершенствовали продукт, ежедневно добавляя новые опции. Мы постоянно проводили личные интервью с пользователями, и разработчики продукта работали очень напряженно.

Чтобы понять этот график, нужно знать, что такое когортный анализ. Это один из самых важных инструментов анализа для стартапа. Он может показаться сложным, но основан на одной простой предпосылке. Вместо того чтобы оценивать совокупные общие показатели, например общий доход и общее количество потребителей, мы оцениваем показатели отдельно по каждой группе потребителей, которая вступает в контакт с продуктом независимо от остальных групп. Каждую такую группу называют когортой. График показывает скорость появления у IMVU новых клиентов в каждом из указанных месяцев. Показатели скорости привлечения клиентов показывают процент пользователей, которые зарегистрировались в этом месяце и впоследствии продолжали повторять обозначенные действия. Таким образом, среди всех клиентов, присоединившихся к IMVU в феврале 2005 г., около 60 % повторно пользовались продуктом хотя бы один раз.

Менеджеры, работающие в сфере продаж, увидят, что такой анализ напоминает традиционный анализ «воронки продаж», который помогает понять, что нужно сделать, чтобы превратить потенциальных клиентов в реальных. «Экономичный стартап» использует его также и в сфере разработки продукта. Этот метод полезен во многих сферах бизнеса, потому что выживание любой компании зависит от последовательных паттернов поведения потребителей, которые называют потоками. Такие потоки управляют взаимодействием клиентов с продуктами компании. Они позволяют оценивать и анализировать бизнес количественно и прогнозировать ситуацию гораздо точнее, чем традиционные общие показатели.

Если присмотреться, мы увидим, что график демонстрирует несколько четких тенденций. Некоторые действия по совершенствованию продукта оказались удачны — но не настолько, чтобы повлиять на ситуацию. Процент новых клиентов, пользовавшихся продуктом как минимум пять раз, вырос, от менее чем 5 % до почти 20 %. Однако же, несмотря на такое четырехкратное увеличение, процент новых пользователей, которые платили нам деньги, застрял в пределах 1 % и не двигался с места. После долгих месяцев работы, тысячи отдельных усовершенствований, фокус-групп, постоянного тестирования дизайна, повышения удобства и простоты использования процент новых клиентов, готовых платить деньги, остался точно таким же, как и в самом начале, хотя гораздо больше пользователей имели возможность познакомиться с продуктом.