Молодой продакт-менеджер влюбляется в свои гипотезы и страдает, когда приходится их убивать. Опытный продакт-менеджер — методично и хладнокровно тестирует. Ему не важно, чьи идеи окажутся правильными, главное — пойти по правильному пути.
Андрей Менде — 10 лет в продакт-менеджменте. Он был продактом сервиса «Яндекс.Недвижимость», а сейчас — продакт-оунер в Booking.
Он рассказал, как управлять продуктом в период перемен, какие метрики важны на старте, как работать с гипотезами и каких ловушек восприятия избегать.
Как управлять продуктом, когда мир меняется
Бурное развитие технологий — не причина паники продуктовой команды. Мировая турбулентность приносит намного больше сложностей. Технологии меняются в горизонте месяцев, а тот же коронакризис распространился за пару недель — и внес много неопределенности.
Обычно мы смотрим на тренд и пытаемся сделать ставку: если надежный — хотим его оседлать, если ненадежный — игнорируем.
Однако из-за COVID-19 возникли мощные тренды, которые точно не будут долгосрочными — но неизвестно, как скоро затихнут. Более того, в одних странах они выражены сильно, в других — гораздо слабее.
Чтобы продукт выжил в период любой турбулентности, нужны:
- Гибкие методологии — они позволяют продукту быть адаптивным, подстраиваться к узким сегментам, которые быстро меняются.
Например, нужно делать так, чтобы в странах, которые еще живут в карантине, продукт вел себя одним образом, а в странах, которые уже вернулись к обычной жизни (как южно-азиатские регионы), — иначе.
- Связь с реальностью. Если что-то один раз сработало, мы обычно ждем, что сработает снова. Но так случается не всегда. Надо научиться тормозить инерцию мозга — в нужный момент заставить себя отказаться от привычного решения.
Как продукт влияет на продакт-менеджера
Как и в любой профессии, у продакт-менеджеров есть своя специализация. Я выделяю три основных типа продактов в зависимости от того, с чем они лучше работают:
- с людьми — это хорошие ресерчеры, которые умеют нащупывать ниши, отталкиваясь от того, что нужно людям
- с данными — любят погружаться в дату, анализировать
- с технологиями — хорошо чувствуют технологии и могут принимать технологические решения
Ни один из этих типажей не окончательный — у продакт-менеджера есть ядро и направления, которые можно развивать. Например, у вас хорошо с данными и людьми или хорошо с данными и технологиями — на основе этого сформируется ваш профиль как продакт-менеджера.
О главных метриках unit-экономики
На начальной стадии существования продукта есть две главные метрики: сколько вы тратите на получение клиента и сколько зарабатываете на нем. Это показатели unit-экономики.
Вообще у проекта может быть только две цели: аудитория или деньги. Либо проект набирает аудиторию (надеясь позже придумать, как на этом зарабатывать), либо сразу старается выйти на окупаемость.
Например, для интернет-магазина, заточенного на разовые продажи, основная метрика — конверсия в покупку. А вот подписочному сервису важно не сколько он заработал с первых продаж, а сколько людей осталось — то есть уровень retention (удержания). Если компания зарабатывает на показе рекламы, ей важно задержать человека. Задержит на 10 минут — покажет 15 реклам, на 40 минут — 50 реклам.
Как бюджет влияет на roadmap технологического продукта
Обычно у проекта есть определенный бюджет. Если успеете сделать что-нибудь стоящее (найти инвестиции или заработать деньги) — добро пожаловать на следующий уровень. Не успеете — game over.
Поэтому для меня бюджет проекта — это «на данный момент есть деньги, чтобы команда работала еще четыре месяца». Следовательно, я строю roadmap так, чтобы за это время успеть сделать что-то, что позволит существовать дальше.
У меня были истории, когда проекту выделяли четыре месяца, но уже за первые недели прототипы показывали, что копать бесполезно. В таком случае можно:
- использовать оставшееся время, чтобы покопать что-нибудь другое
- копать то же, несмотря на ранние сигналы
Как поступить дальше, говорят фаундеры или инвесторы. Когда предупреждаешь: «Тут золота нет. У меня есть доказательства», они решают:
- закрыть проект и разойтись
- сделать пивот — то есть радикально сменить курс
В том случае мы сделали пивот — пошли в другом направлении, и получилось более перспективно.
Иногда даже со скромным бюджетом можно достичь большого результата. В основном благодаря талантливым разработчикам. Вместе вы находите суперэкономные способы решения задач.
Так, в одной большой компании мы с разработчиком запилили проект, который превзошел результаты десяти команд за квартал. Просто повезло: мы оказались в нужный момент, в нужном месте и с нужными скиллами.
Такое, конечно, редко случается. Но каждый раз я себя корю, что в стандартной ситуации мы не говорим себе: «Окей, а если у меня будет меньше ресурсов, что я сделаю?». Нужно чаще ставить себя в экстремальные условия, чтобы принимать более экстремальные решения.
Кто помогает продакт-менеджеру понять данные
Связка «продакт-менеджер + аналитик» — довольно типичная в индустрии. Продакт ставит вопросы, аналитик на них отвечает.
Но мне кажется, что работать только через аналитика — это как «смотреть» на картины, прося кого-то другого рассказывать тебе, что на них изображено. Мне сложно понять, как работать с данными, не трогая их руками. Только во время «непосредственного общения» с ними многое проясняется.
До какого-то предела продакт точно должен делать аналитику сам. Вопрос в том, где этот предел. Считать конверсию по продукту и делать базовые выводы нужно уметь самостоятельно. Но за более сложной аналитикой продакт-менеджер идет к тому, кто на ней специализируется.
Как формулировать гипотезу
Источником вдохновения может быть что угодно: упавшее яблоко, разговор со знакомым, интервью с пользователем.
Потом мы формируем пул гипотез — и начинаем критично их отбирать. Смотрим, для каких есть подтверждение, а какие — история, которая случилась с твоим другом и больше ни для кого не актуальна.
Однажды мы строили в продукте фичу, а когда пошли на живые интервью, оказалось, пользователи не понимали, о чем мы говорим. Приходилось объяснять другими словами.
Сначала мы думали: «Это пользователи неправильные попались», а потом дошло: если они не понимают, о чем речь, значит, такого понятия в их мире просто нет. Может, сама проблема есть, но они формулируют ее иначе. Пришлось переделывать гипотезу так, чтобы можно было легко объяснить ее на интервью.
Как фильтровать гипотезы
Для фильтрации подходят любые методы проверки — «кабинетные» исследования, открытые интервью, общение с инсайдерами рынка, отсмотр решений конкурентов и много чего еще.
Некоторые гипотезы можно отфильтровать самим — в «кабинете». Например, если спросить, раздражает ли человека, что у него развязываются шнурки, он ответит «да».
Но для того, чтобы понять, что никакое системное решение этой проблемы не приживется, достаточно вспомнить, что есть масса YouTube-видео о том, как завязать шнурки двойным узлом. То есть решение доступное, но им никто особо не пользуется. Значит, над проблемой не стоит работать.
Оставшиеся гипотезы выносим на интервью — общаемся с людьми, чтобы понять, пытались ли решить эту проблему, сколько средств тратили, какие критерии для них важны.
Чем шире масштабы, тем технологичнее метод проверки. Например, с десятками людей мы можем поговорить лично, к ста — пойти с опросом, тысячу — «загнать» с помощью контекстной или другой рекламы на лендинг и проверить что-то с его помощью.
Какие гипотезы не срабатывают
Мой опыт научил меня, что шанс гипотезы на значимый успех — примерно 10%. Много раз, когда мне что-то казалось очень клевым, я подсознательно игнорировал сигналы, что на самом деле это не так.
Например, в одном сервисе мне очень хотелось добавить поиск по карте. Долго его делал, потратил кучу ресурсов, но фича ничего не дала. Хуже она не сделала, но ресурсы можно было потратить на что-то другое, что принесло бы какой-то рост.
Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!
Из недавних кейсов: мы пытались придумать алгоритм машинного обучения, который подбирал бы наиболее релевантные результаты для пользователя. А потом пришла другая команда — запустила тупую формулу (условно, «самые популярные запросы»), и результат был не хуже нашего.
Что мешает принимать верные решения
Вот две распространенные ловушки, в которые может попасть продакт-менеджер:
- видеть только то, что подтверждает твою картину мира — наш мозг придирчиво ищет то, что согласуется с нашей точкой зрения, и отбрасывает все, что ей противоречит
- мерить по себе — всегда задавайте себе вопрос «Окей, эта фича крутая только для меня или для большого количества людей не таких, как я, тоже?»
Чтобы стать хорошим продакт-менеджером, нужно научиться замечать искажения своего восприятия и принимать решения вопреки им.
Когда слушать пользователей — вредно
Очень редко пользователь умеет объяснить, что ему нужно. Полезнее следить за его фактическим поведением — а оно всегда сильно расходится со словами.
Но иногда и это вредно. В книге «Дилемма инноватора» написано, как понять, что бизнес слишком много слушает пользователей.
Есть много примеров, когда компания была лидером сегмента, а на новом технологическом скачке выбывала из игры. Например, Kodak настолько привык следить за поведением пользователя, что не смотрел шире и пропустил цифровую фотографию.
Временами нужно совершить прыжок веры в область, которая тебе кажется правильной. Но это может быть и опасным.
Конкурент одной из компаний, в которой я работал, сделал эксперимент — и он не сработал. Мы очень волновались: если бы у него получилось, он захватил бы новый рынок, а мы бы сильно проиграли.
Пока шел эксперимент, мы думали, не пора ли и нам ринуться в ту же сторону. Но решили не спешить. Конкурент выжил, но обогнать нас не смог. За счет того, что мы продолжали пилить свой продукт, мы отъели относительно большую долю на существующем рынке.
О взгляде на поведение пользователей
Есть стабильные паттерны поведения. Например, фраза «ты сейчас потеряешь $10» — это более сильный сигнал, чем «ты сейчас можешь получить $100». Но когда складываешь простые паттерны в предложение для пользователя, реакцию предугадать сложно.
Меня удивляет, что вещи, которые всех раздражают, продолжают работать.
Например, рассылка. 10% пользователей сервиса отказываются от нее из-за назойливости, но при этом, с точки зрения денег, она эффективна. Агрессивная реклама тоже работает, хоть часть людей и относится к ней скептически.
Про Booking есть классический пример: сообщения «Еще пять человек смотрят этот отель», «Остался только один номер» в поисковой выдаче. Они правдивые, но не добавляют новой информации и не улучшают опыт. Скорее, делают его негативным, используя факторы стресса.
Лучший ли это способ — не знаю. Это вопрос, на который мы как продакт-менеджеры постоянно ищем ответ.
Хотите получать дайджест статей?
