Data-driven. Почему мы доверили бизнес цифрам
С самого старта проекта мы отдавали аналитике большую роль. Видимо, нам повезло иметь в нашей стартап-команде аналитика, не все начинающие проекты могут себе это позволить. Благодаря data-driven подходу мы приняли ряд решений, которые спустя время кажутся очень верными.
Кейс 1. Кто же наш сегмент ЦА?
Изначальная задумка автора идеи состояла в том, что сайт-визитка всего нужнее специалистам из бьюти-сферы. Они ничего не знают про личный бренд, но очень хотят стабильный поток клиентов из Интернета. Проверили: на кастдевах представители бьюти-сферы действительно рассказывают о том, как когда-то пробовали создать сайт разными способами. Отлично, подумали мы и стали делать дизайны будущих сайтов клиентов в нежных стилях для индустрии красоты.
Но суровая реальность быстро поставила нас на место. За первый месяц работы сервиса, несмотря на то, что таргетингом мы упорно били в “красивый сегмент”, сайты создавали, а главное платили совсем иные пользователи. Да-да, чаще всего сайты делали представители микро-бизнеса и рабочих профессий: строительство и ремонт, ремонт обуви, 3D-печать, грузоперевозки, аренда авто, электромонтаж и пр. Были конечно и представители индустрии красоты, массажисты, психологи. Но цифры сухо нам говорили, что не тот сегмент мы взяли за основу.
Data-driven подход всегда противостоит HIPPO-подходу (highest-paid person’s opinion), так как основывается на анализе данных, а не мнении руководителей. Это позволяет принимать более точные и обоснованные решения, минимизируя риск ошибок и субъективности.
Пришло понимание, что дизайны будущих сайтов клиентов нужно делать в более строгих тонах, а лучше максимально универсализировать их, чтобы любой специалист вне зависимости от его ниши мог использовать «шаблон по дефолту», ведь мы знаем, что пользователи ленивы и больше половины не любят менять стандартные опции.
Также мы упростили тексты в самом продукте, сделали подсказки и маски более универсальными. На продающих лендингах добавили все популярные профессии и убрали «девочковость» из графики. Пока сложно сказать, только ли эти правки повлияли на рост сквозной конверсии по продукту, но результат очевиден! Если бы продолжили игнорировать реальность и придерживаться видения автора идеи, то платящего сегмента у нас было бы гораздо меньше.
Кейс 2. Классная фича? Не делаем!
С момента запуска продуктов к нам со всех сторон поступают гипотезы новых функций. Команда, собственник, продуктологи из других проектов, и сами пользователи активно «накидывают» новые фичи к нам в беклог. Если идти простым методом приоритизации по методике ICE или RICE, то получается интересная картина. Функция, которую предложил не пользователь, может набрать высокий балл и уйти на реализацию, но вот только пользователи ее не просили.
В какой-то момент мы сказали себе: «Стоп!» А есть ли какие-то объективные данные, что данная фича принесет пользу нашим пользователям? Они ее точно просили?
По каждой гипотезы мы стали проставлять данные из запросов поддержки и обратной связи пользователей о том, сколько было запросов на новую функцию. И приоритизация заиграла новыми красками.
Благодаря этому подходу мы отказали от таких якобы само собой разумеющихся функций в конструкторе сайтов, как:
- подключение оплаты на сайтах пользователей;
- интеграция с календарем для онлайн-записи;
- создание дополнительных страниц на сайте.
А все почему? Потому что запросов на эти функции были единицы или вообще не было, наш целевой сегмент вполне счастлив и без них. Добавим сюда еще тот факт, что любые сложные решения наши пользователи просто “не переварят”.
Опубликовано 08.11.2024
