Как быстро вырастить стартап: версия менеджера по росту продукта
Мы решили узнать у специалистов в области развития продуктов и их масштабирования, что бизнесу стоит делать в эпоху глобальной неопределённости и нестабильности, чтобы не только устоять, но и динамично развиваться. Growth Product Manager в Miro Russia Виктория Харламова рассказала, нужно ли компаниям проводить как можно больше экспериментов, как проверяются гипотезы и как правильно сформулировать гипотезу роста.
Денис Мартынцев в книге «Взлом роста» пишет, что для кратного роста бизнеса нужно в среднем придумывать, оценивать и запускать по пять экспериментов в неделю. Насколько эта цифра соответствует реальности? Работает ли здесь правило: «чем больше экспериментов, тем лучше»?
На мой взгляд, количество не равно качеству, ведь главное в экспериментах — импакт и знания, которые мы получили о пользователях. Команды могут запускать 10 экспериментов в неделю, а могут и два, зато это будут такие эксперименты, которые принесут больше всего инсайтов и эффекта. Я голосую за баланс между количеством и качеством. Если такой баланс достигнут, то бизнес получает не vanity-метрику количества запущенных экспериментов, а рост ключевых метрик и лучшее понимание своих пользователей.
Из каких этапов состоит процесс тестирования гипотез? Какому из них, по вашему мнению, стоит уделять больше всего внимания?
Этапов много, я подробно описываю их в своей статье. Если вкратце, то сперва это исследование данных, которое дает нам предварительный список гипотез, потом исследование пользователей (часто это интервью и опрос), где мы проверяем часть этих гипотез, а также дополняем список. В итоге мы приоритезируем гипотезы, делаем дизайн, проводим юзабилити-тестирования с пользователями и одновременно обсуждаем изменения с инженерами, чтобы исключить технические проблемы в решении. Когда решение финализировано, мы оцениваем его с инженерами и начинаем разработку. После запуска эксперимента мы какое-то время ждем и начинаем самую интересную часть — подведение итогов. Самое главное — не те цифры, которые мы в результате получили, а наше понимание, почему мы их получили, почему пользователи ведут себя так или иначе и какие шаги мы сделаем дальше. Поэтому после подсчёта всех метрик мы запускаем опрос или проводим интервью, а также иногда запускаем вторую итерацию с обновлённым дизайном.
За счёт чего можно сократить цикл проверки одной гипотезы?
Есть несколько вариантов. Например, можно сделать более дешёвое MVP-решение для проверки гипотезы, но не забывать, что в нём должна быть ценность. Обязательно проводить юзабили-тестирования прототипа решения, чтобы на раннем этапе, до разработки, понять, что работает, а что нет.
Как сформулировать хорошую гипотезу роста?
Гипотеза — это наше предположение о поведении пользователя, которое пишется по формату: «Мы верим, что [пользователь ведет себя определенным образом] потому что [причина поведения]» (англ.: We believe that [user behaviour] because [behavior reason]). Например, «Мы верим, что пользователи не знают, что могут делать в нашем продукте, потому что мы не рассказываем им об этом в процессе онбординга». Хорошо, когда у нас есть гипотеза, подкрепленная данными дата-исследования, которое мы провели, а также информацией с пользовательских интервью. Гипотеза не должна включать в себя конкретное решение.
