В предыдущей статье мы познакомились с общей теорией ICED, с особенностями стохастических и редких продуктов. В этой статье хочу рассказать, каким образом продвигаться вправо по векторам «I» (Infrequent, степени редкости) и «C» (степень контроля над пользовательским опытом).
«I» в теории ICED. Управление частотностью
«I» в теории ICED — это управление частотой использования ради сокращения разрывов между взаимодействиями с пользователем и создания привычки.
Недостаток редкого продукта заключается в том, люди начинают забывать о впечатлениях после длительного перерыва в использовании продукта. Ниже на графике я отобразил зависимость впечатлений о продукте от времени для частого, редкого и продукта со средней частотой. И сделаем допущение, что впечатление о продукте каждый раз положительное. Для того, чтобы поддерживать «впечатления» на высоком уровне, нам необходимо регулярно напоминать о себе.
Добавление нового варианта использования продукта
Стратегия, позволяющая увеличить частотность редкого продукта, хорошо иллюстрируется агрегатором вакансий HH.ru. Для привлечения пользователей на сайт и напоминания о своём бренде портал регулярно публикует статьи и аналитику, в том числе и о зарплатах на рынке.
Также среди порталов для поиска работы можно найти ещё один пример — LinkedIn, который из агрегатора вакансий трансформировался в социальную сеть и довёл частоту использования со стохастической до ежедневной. LinkedIn сменой модели бизнеса кроме повышения частотности добился также и прогнозируемости транзакций. Далее рассмотрим прикладной инструмент — матрицу влияния.
Матрица влияния. Продвигайте продукт к «прогнозирую и легко влияю»
Потребности в стохастических продуктах у конкретных пользователей возникают непредсказуемо для нас, но было бы замечательно иметь возможность узнать заранее о времени транзакции и повлиять на покупку. Например, очень сложно предсказать, когда кто-то сменит работу, пойдёт на свидание и купит недвижимость. Точно также трудно повлиять на кого-то, кто в данный момент не ищет работу, встречи или недвижимость.
Рассмотрим матрицу влияния. Наша задача состоит в том, чтобы понять в какой зоне матрицы сейчас находится продукт, и найти способы перейти в зону 1 или 2. Другими словами, переход к полям справа увеличивает возможность повлиять на транзакцию, а переход вниз позволяет предсказывать время возникновения транзакции.
LinkedIn — агрегатор вакансий, который смог трансформироваться из приложения для поиска работы (зона 4) в социальную сеть (зона 1). Социальная сеть, где контент создаётся пользователями, предсказуема в использовании (ежедневно/еженедельно) и обладает инструментами «контроля» за поведением пользователя. У LinkedIn есть возможность «стимулировать» интерес и, как следствие, совершение транзакции с помощью уведомления о новых постах друзей, событиях и потенциальных знакомых, а также многого другого, что заставляет вернуться в онлайн к продукту.
Для всех продуктов было бы идеально оказаться в первой зоне, но не для всех это в принципе возможно. Например, приложения для знакомств ограничены в возможностях увеличения частотности. Об этом бизнесе с точки зрения редких продуктов поразмышлял Эндрю Чен в статье Why investors don’t fund dating:
Знакомства — это ниша, и у них есть срок годности.
Отток (churn) особенно усложняется тем фактом, что рынок знакомств всегда довольно нишевый. Как и покупка автомобиля, рефинансирование ипотеки или переезд в новый дом, пребывание «на рынке» в качестве одинокого человека, желающего найти себе пару, находится в ограниченном временном окне. Если выразиться по-другому, то у знакомства должно появиться «намерение», как и для покупки. Это ограничивает воронку, а также типы маркетинговых каналов, которые вы можете использовать для «чтения» этих потребителей.
Разве что скорректировать модель бизнеса в сторону случайных знакомств, как и поступили в Match Group (корпорация со множеством классических сервисов для знакомств), запустив внутренний стартап Tinder. Кроме того, что сам вход в продукт и взаимодействие максимально упрощены, так они ещё провели правильное позиционирование. Исси Лаповски, старший автор WIRED, пишет:
Не постыдно листать Tinder с друзьями, и все ваши неодинокие друзья умирают от желания посвайпать вместе с вами. Возможно, это первая технология знакомств, которая действительно нужна людям, состоящим в отношениях.
То есть они увеличили воронку путем расширения временного окна, и теперь приложением пользуются не только когда «в поиске».
Найдите способы уменьшить разрыв между транзакциями
Вот пример разрыва между транзакциями: на рынке недвижимости большинство пользователей совершают сделки один, два или три раза в жизни. Рассмотрим продукт Zestimate от Zillow и его роль в вопросе уменьшения разрыва. Zestimate — это продукт для автоматизированной оценки стоимости недвижимости. Мы сейчас не будем рассматривать причины провала продукта, который обошелся компании в 500 млн. долларов, подробнее вы можете изучить эту тему в хорошей статье Алексея Гальцева на incrussia.ru.
Через Zestimate клиентам Zillow ежеквартально присылают оценочную стоимость их имущества, чем напоминают о бренде Zillow и могут побудить к совершению сделки.
Zestimate, кроме увеличения частотности, увеличивает и степень контроля, рассмотрим это далее.
«C» в теории ICED. Контроль пользовательского опыта
Сложно развивать продукт, не видя полной картины пользовательского опыта, ещё сложнее — развивать не управляя опытом. В своей статье Гилрад Хори рассуждает о последовательности бизнес-моделей и переходе от SaaS к вертикально-интегрированной структуре. Преимущество перехода к тотальному контролю пользовательского опыта заключается в том, что ценность возрастает в геометрической прогрессии.
Пример Zillow
Zillow вышел на хорошо управляемый рынок trade-in (выкупа и перепродажи недвижимости), и это стало переломным моментом для компании. Они смогли увеличить доход и даже выйти в прибыль несмотря на ситуацию с Covid.
С помощью продукта Zestimate, используя «мгновенные предложения» по выкупу недвижимости, Zillow максимально приближается к сделке, о чём пишет аналитик рынка недвижимости Майк ДельПрит в статье Стратегический сдвиг Zillow:
Как я писал в своём аналитическом отчёте, это переход от поисковой системы к сервисной. И это переход к более крупным доходам. Существующий бизнес Zillow по привлечению ипотечных лидов приносит около 4$ за лид. Создание ипотечного кредита может генерировать от сотен до тысяч долларов на одного клиента.
В контексте вектора "С" в теории ICED мы видим, что Zillow не просто соединяет продавца и покупателя, а сам является актором, что значительно увеличивает управляемость.
Не могу не упомянуть, что Домклик также запустил сервис trade-in, где можно быстро продать свою квартиру по рыночной цене и, при необходимости, сразу же купить новую.
Замыкайте цикл пользовательского опыта
Переход к продукту с жёстким контролем пользовательского опыта затрудняют особенности редких продуктов, а именно «редкость» и тот факт, что ключевой опыт происходит за рамками продукта. Необходимо найти способы замкнуть цикл пользовательского опыта. Это может улучшить впечатления пользователей и повысить качество продукта.
Давайте разберём, как это происходит, на примере продукта LinkedIn. Поступает сигнал от пользователя о желании сменить работу. LinkedIn может сопоставить этот сигнал с текущим местом работы, опытом пользователя и пулом открытых вакансий. Информация в профиле пользователя является очень важной составляющей для повышения качества подборки вакансий для него. Это то, что даёт LinkedIn конкурентное преимущество перед классическими агрегаторами вакансий.
Ключевое отличие от классического портала вакансий в контексте "С" заключается в том, что после того, как пользователь сменил работу, он также обновляет свой профиль (это же социальная сеть, нужно всем объявить), и LinkedIn уже готов к следующему циклу; он видит поведение пользователя и предлагает ему новые вакансии. А HH.ru увидит пользователя и узнает, что изменилось с момента последнего поиска работы, только тогда, когда пользователь уже сформирует потребность и придёт к ним.
Вместо заключения
Перечень инструментов для продвижения по векторам "I" и "С", приведённый в этой статье, далеко не исчерпывающий. Присылайте ваши идеи по «продвижению вправо» по векторам, делитесь опытом, а я, в свою очередь, постараюсь всё это собрать, осмыслить и поделиться с сообществом.
В следующих публикациях я предлагаю подробнее рассмотреть векторы "E" и "D", обсудить стратегии и инструменты, которые помогут по ним «продвигаться вправо».
Предыдущая статья: Часть 1. Развитие стохастических продуктов
Следующая статья: Часть 3. «E» и «D» в теории ICED — вовлечённость пользователя и самобытность продукта
