Как быстро вырастить стартап: версия специалиста по цифровым продуктам
Мы решили узнать у специалистов в области развития продуктов и их масштабирования, что бизнесу стоит делать в эпоху глобальной неопределенности и нестабильности, чтобы не только устоять, но и динамично развиваться. Директор департамента цифрового банкинга МТС Кирилл Гурбанов рассказал, как выбирать правильные метрики, формулировать качественные гипотезы и не потерять ценность продукта для клиента в погоне за ростом показателей.
Кирилл Гурбанов занимается цифровыми продуктами в МТС. В сфере продакт-менеджмента 8 лет. Успел поработать над приложениями и сайтами в Сбербанке и Альфа-Банке. А еще провалил пару стартапов и участвовал в выводе на российский рынок новых категорий услуг.
Денис Мартынцев в книге «Взлом роста» пишет, что команде роста стоит выбирать только одну метрику — «метрику Полярной звезды» — и ориентироваться на неё. Как найти ключевую метрику для своего продукта?
Выбирайте метрику, которая больше остальных влияет на успех вашего продукта. Воспользуйтесь этим алгоритмом:
1. Выберите ключевую метрику результата, по которой вы всегда сможете понять, насколько успешно работает продукт/бизнес. Это может быть выручка, MRR, GMV, количество пользователей и т.п. — то есть самая главная для вас метрика результативности.
Не забудьте DAU, MAU, DAU/MAU. Часто оказывается, что для определенных цифровых продуктов самое важное — не средний чек, а активность и вовлеченность пользователя.
2. Выпишите все метрики, которые важны для вас и которые влияют на ключевую метрику результата. Здесь могут быть конверсии на разных шагах воронки, частотность, активация пользователей, средний чек и другие.
3. Оцените влияние изменений по каждой метрике на ключевую. По какой формуле ключевая метрика зависит от одного из показателей нашего списка? Например, выручка напрямую зависит от среднего чека через произведение его величины на количество транзакций за период жизни пользователя.
4. Решите, какая метрика больше всего влияет на конечный результат при приложении одинаковых усилий. Я обычно поступаю так: беру по каждой из метрик некую дельту по ее улучшению, которую можно достичь, скажем, за две недели работы команды. Другими словами, прикидываю, на какую величину мы можем изменить каждую метрику, если сфокусируемся на ней на две недели. После этого я подставляю обновленное значение метрики и смотрю, где ключевая метрика изменится на больший процент.
5. Полученную метрику и можно считать North Star (метрикой Полярной звезды).
Какие типы исследований стоит провести, чтобы сформулировать качественные гипотезы роста?
Моя команда работает над высокочастотными высоконагруженными онлайн-сервисами. Один из самых главных источников инсайтов для нас — данные об использовании продукта. Очень часто основные зоны роста находятся не в создании нового, а в оптимизации старого. Поэтому мы постоянно мониторим эффективность работы наших воронок, детально сегментируем пользователей и стараемся для каждого из них сделать релевантное ценностное предложение.
В книге «Взлом роста» есть предостережение о том, что профессиональная деформация команд роста заключается в желании тестировать всё подряд. Как определить, стоит ли гипотеза времени и усилий команды?
К большинству гипотез мы применяем скоринг: смотрим, как ее реализация может потенциально повлиять на достижение основных результатов бизнеса, которые заложены в стратегии. До глубокой проработки доходят только те, которые могут оказать наибольший эффект.
Может ли случиться так, что в попытках вырасти компания снизит ценность продукта для потребителя? Или одно невозможно без другого?
Может. Высокая скорость внедрения нового почти всегда сопряжена с ухудшением качества имеющегося. Например, в банковских приложениях сегодня появляется все больше разных функций и сервисов. Многие из них превращаются в полноценные супераппы, где кроме финансовых потребностей клиента закрываются и другие: развлечения, здоровье, товары и услуги. В погоне за таким разнообразием важно не забывать про улучшение базовых сервисов и уделять время не только новым возможностям, но и тюнингу старых. Тут на первое место выходит работа с обратной связью клиентов. Если какие-то функции генерят слишком много обращений в поддержку — надо искать пути улучшения клиентского опыта, а новые задачи могут и подождать.
В предыдущем выпуске мы поговорили с Викторией Харламовой, Growth Product Manager в Miro Russia. Она рассказала, нужно ли компаниям проводить как можно больше экспериментов, как проверяются гипотезы и как правильно сформулировать гипотезу роста.
