Как искать точки роста продукта?

Автор статьи: Кристина Курдюмова

эксперт по развитию продукта, маркетинга и продаж. Product manager Avito, ex- MTS (EdTech, FinTech, AI), Rutube, Юнистрим. 

Как искать точки роста продукта?

Новый квартал, новые цели компаний и новые задачи у менеджера по продукту. 

Чтобы достичь цели бизнеса, продакт генерит решения - что можно изменить в продукте, добавить или разработать нового, чтобы повлиять на метрики бизнеса? 

Генерация решений может быть разная, но я поделюсь беспроигрышным пошаговым гайдом, как это делаю я. 

Шаг 1.Построить путь клиента

Любая цель бизнеса строится на связке продукт — клиенты — маркетинг — деньги. Не может быть денег без востребованного продукт. Продукт должен строится на потребностях ваших клиентов (закрывать задачи, убирать проблемы и “боли” и приносить х2 выгод от использования). 

Первым шагом, предлагаю построить путь клиента CJM (Customer journey map — карта путешествия клиента). СJM - визуализация пути пользователя от первой мысли о возникновении потребности, которую ваш продукт намерен решить и до использования вашего продукта после покупки. 

Путь может быть такой: 

Контекст использования: пользователь в воскресенье сидит дома и смотрит фильмы, захотелось мороженое, но лень выходить из дома. 

• Пользователь захотел мороженое;

• Посмотрел в холодильнике (не обнаружил / или хочет другое);

• Решил заказать на дом мороженое;

• Открыл ваше приложение;

• Зашел в поиск и вбил “мороженое шоколадное”;

• Просмотрел выдачу результатов;

• Добавил товар в корзину;

• Перешел в корзину;

• Заполнил поля заказа;

• Купил;

• Отслеживал заказ в приложении;

• Встретил курьера;

• Использует продукт;

• Поставил оценку (15 чел.);

• Воспользовался приложением повторно (50 чел.).

Вот такой мы видим сейчас процесс. Круто, если вы его дополните пошаговыми скринами и возможными ответвлениями воронок прохождения пути клиента и углублениями в ваш продукт.

Супер. Шаг 1 уже выполнен. Идем дальше.

Шаг 2.Оцифровать путь клиента

Теперь мы не фантазируем в наших мыслях, а видим пошаговый план нашего пользователя или будущего клиента. Теперь, стоит посмотреть на cjm и оцифровать каждый шаг на пути клиента. Для этого, вы можете обратиться к аналитику в вашей компании или к инструментам, в которой собираются данные. Это может быть внутренний сервис и внутренние дашборды в Tableau, либо такие сервисы как Google Analytics, Яндекс.Метрика, Amplitude и др.

Для чего нам цифры? - чтобы посмотреть, а где же у нас возникает проблема в продукте? В каком месте уходят клиенты? Если вы не знаете цифр - делать выводы на своих ощущениях - невозможно. 

С цифрами, путь нашего юзера становится намного информативнее.

Контекст использования: пользователь в воскресенье сидит дома и смотрит фильмы, захотелось мороженое, но лень выходить из дома. 

• Пользователь захотел мороженое;

• Посмотрел в холодильнике (не обнаружил / или хочет другое);

• Решил заказать на дом мороженое;

• Открыл ваше приложение (10.000 чел);

• Зашел в поиск и вбил “мороженое шоколадное”  (6.000 чел.);

• Просмотрел выдачу результатов (5.600 чел.);

• Добавил товар в корзину (3.000 чел.);

• Перешел в корзину (1.000 чел.);

• Заполнил поля заказа (800 чел.);

• Купил (250 чел.);

• Отслеживал заказ в приложении (250 чел.);

• Встретил курьера (230 чел.);

• Использует продукт (230 чел. - гипотеза);

• Поставил оценку (15 чел.);

• Воспользовался приложением повторно (50 чел.);

Глядя на этот путь, мы можем проследить, где случился отток юзеров. Наглядно и просто. Можно посмотреть на чистые цифры, а можно посмотреть на конверсии из каждого шага. Но у нас нелинейная воронка, поэтому, посмотрим на цифры. Есть как минимум 3 шага, которые нужно “полечить” - у которых низкая конверсия: 

1. Открыл ваше приложение (10.000 чел) и посмотрел выдачу того, за чем он пришел только (5.600 чел.).

2. Добавил товар в корзину (3.000 чел.), а купили из них только 250 человек. 

3. Воспользовался приложением повторно только 50 чел. из 10.000 чел. 

Вот вам уже ТОП 3 проблемы в продукте, которые послужат вашей точкой роста. Чем выше конверсия у каждого шага - тем выше влияние на бизнес метрики и продажи. 

Шаг 3.Продуктовая аналитика

Можно посмотреть на эту воронку еще тщательнее и найти “высоковисящие фрукты” - то есть найти те “дыры”, в которых отваливаются ваши клиенты путем продуктового анализа, например: 

— Пользователь захотел мороженое.
Знает ли точно пользователь, что он хочет? Если не знает - как ему можем помочь? Исследуя юзеров и помогая им впоследствии сделать выбор – вы расширяете верхушку воронки продаж. Нужно и можно работать с теми, кто не знает чего он хочет. 

— Посмотрел в холодильнике (не обнаружил / или хочет другое).
Задаем себе вопрос, можем ли мы тут повлиять на этот шаг? - нет. НО! Можем ли мы подумать о том, какие альтернативы перекусу есть? - Да. Потому что в данном случае, пользователь может решать не конкретную задачу “хочу мороженого”, а “хочу что-то вкусненькое” - тогда, альтернатив решения его задачи может быть большое количество. 

— Решил заказать на дом мороженое.
Какие варианты решений тут есть? 1- пойти самому в магазин, 2- заказать в магазине и привезут завтра, 3- заказать в имеющихся на слуху приложениях, и не факт, что ваш продукт будет у него в списке. Тут можно сгенерировать гипотезы с отделом маркетинга. 

— Открыл ваше приложение (10.000 чел).

— Зашел в поиск и вбил “мороженое шоколадное”  (6.000 чел.).
4.000 человек не дошли до своего запроса. Почему? Что-то его отвлекло? Что было с теми юзерами, кто не дошел до выдачи? Они купили что-нибудь?  

— Просмотрел выдачу результатов (5.600 чел.).
Человек не дошёл до своего запроса. Почему? Что-то его отвлекло? Что было с теми юзерами, кто не дошел до выдачи?

— Добавил товар в корзину (3.000 чел.).
Человек не дошёл до своего запроса. Почему? Что-то его отвлекло? Юзер не нашел то, что искал? Можем ли мы посмотреть 100 юзеров и узнать что они искали и не нашли? - Да. Смотрим.

— Перешел в корзину (1.000 чел.).
Почему пользователь не дошел до корзины? Что-то его отвлекло? Строим гипотезы. 

— Заполнил поля заказа (800 чел.).
Что случилось на этом этапе воронки? Слишком много полей? Можем ли мы как-то упросить этот этап?

— Купил (250 чел.).
Что случилось на этом этапе воронки? 

— Отслеживал заказ в приложении (250 чел.).
Как мы можем помочь юзеру понимать статус заказа? 

— Встретил курьера (230 чел.).

— Использует продукт (230 чел. - гипотеза).

— Поставил оценку (15 чел.).
Почему поставили оценку так мало человек? Здесь можно посмотреть как бенчмарк на рынке по оставлению отзывов, так и почитать исследования и прикинуть, нормальная ли это цифра для нашего рынка? 

— Воспользовался приложением повторно (50 чел.).
Очень низкая конверсия на повторное использование продукта говорит о том, что пользователю не понравился его опыт. Следует последовать тщательнее. 

4.Продуктовая аналитика. high level

Когда мы с вами сорвали все “низко висящие фрукты” (включая баги, поломки) и вырастили конверсии каждого шага и увеличили метрику revenue в х2.

Пора переходить к следующему шагу - задачу со звездочкой. Продуктовой аналитике и углубление в нее.

1. Можно посмотреть на поведение двух аудиторий по событиям и отследить триггеры, почему одни покупают, а другие - нет. 

   К примеру, можно выделять несколько сегментов пользователей и анализировать “успешных, для нас, юзеров” - те, кто купил или активировался; с теми, “кто не успешны” - не купили, не активировались. 

2. Можно углубиться в вопрос “широкого выбора” и помочь юзерам понять то, что же они хотят путем различных опросов и механик. 

3. Можно разделить всех пользователей по сегментам, задачам и проанализировать, как вы можете им помочь совершить им целевое действие. 

Вариантов - большое количество. Можно генерировать решения самостоятельно, можно смотреть на кейсы успешных продуктов, а можно учиться у профессионалов.

Хочу пригласить всех желающих на бесплатный демоурок от OTUS по теме: "Как продакт-менеджеру найти метрику роста и свести Unit-экономику?". Регистрация на вебинар доступна по этой ссылке.