Автор статьи: Кристина Курдюмова
ментор продактов, product manager Avito, стрим активация новых пользователей
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 продукта. Продукт должен строиться 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 пользователя или будущего клиента. Теперь стоит посмотреть на CJM и оцифровать каждый шаг на пути клиента. Для этого вы можете обратиться к аналитику вашей компании или к инструментам, в которых 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:
Открыл ваше приложение (10.000 чел) и посмотрел выдачу того, за чем он пришел только (5.600 чел.).
Добавил товар в корзину (3.000 чел.), а купили из них только 250 человек.
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 “высоко висящие 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
Мы с вами сорвали все “низко висящие фрукты” (включая баги, поломки) и вырастили конверсии каждого шага и увеличили метрику revenue в х2.
Теперь пора переходить к следующему шагу — задаче со звездочкой. Продуктовой аналитике и углубление в нее.
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.
Можно углубиться в вопрос “широкого выбора” и помочь юзерам понять то, что же они хотят путем различных опросов и механик.
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.
