Dark Light

После вывода продукта на рынок нам нужно оценить, достигнут ли product – market fit (PMF). Если да – мы можем двигаться дальше, развивать продукт и работать над его ростом.

Существует несколько подходов к анализу достижения PMF.

Ощущение команды

В одной из своих статей Марк Андриссен – сооснователь Netscape – дал следующее определение PMF:

“Вы всегда можете почувствовать, когда у вас нет PMF. Клиенты не совсем понимают ценность продукта, не рекомендуют его друзьям, аудитория растет медленно, пресс-релизы выглядят как “бла-бла-бла”, очень длинный цикл продаж, много сделок не закрываются.

И вы всегда можете почувствовать, когда PMF достигнут. Потребители покупают продукт сразу, как только вы его выпустили, вы только и успеваете закупать новые сервера. Вы нанимаете сейлзов и поддержку так быстро, как можете. Журналисты звонят вам сами, инвесторы выстраиваются под домом.”

Определение конечно вдохновляющее, но оно не помогает понять, что делать, если вы не достигли PMF. Плюс оно “двоичное” – или достигнут или нет, не оставляет вариантов постепенного улучшения продукта и его маркетинга.

Обратная связь от пользователей

Sean Ellis, который строил команды роста в Dropbox и Lookout, предлагает задать пользователям вопрос “Что вы будете чувствовать, если продукт перестанет существовать?”. Если более 40% скажут, что они будут очень разочарованы – велик шанс, что вы сможете масштабировать продукт. Бенчмарк в 40% был выведен на основе анализа подобных исследований для сотен стартапов.

На основе этого критерия был разработан целый подход к работе с продуктом в Superhuman.

Соотношение DAU / MAU

Критерий, предложенный Andrew Chen, который работал над ростом продукта в Uber.

«DAU/MAU (отношение средней дневной аудитории к месячной аудитории) – популярная метрика для оценки вовлеченности пользователей. Приложения со значением этой метрики выше 20% считаются крепкими продуктами. Приложения с DAU/MAU выше 50% – суперзвезды.”

Минус этого критерия в том, что DAU/MAU может легко меняться без изменения самого продукта. Начните активно наливать трафик, и метрика просядет. Отключите привлечение, и DAU/MAU начнет расти. Плюс бенчмарк в 20% будет сильно отличаться для разных типов продуктов.

Показатель удержания

Критерий, о котором говорит PMF от Alex Shultz, VP of Growth at Facebook.

«Посмотрите на кривую retention. Если она становится паралельной оси X, то у вас есть product/market fit для какого-то сегмента рынка».

То есть, если продукт может превратить часть новых пользователей в регулярную аудиторию, то, значит, часть рынка находит продукт полезным и готова его регулярно использовать для решения своей задачи.

Важным вопросом является то, на каком уровне должно быть плато retention. Правильный ответ – для разных продуктов на разном. Показатели лидеров рынка – хороший ориентир, к которому надо стремиться.

Связка показателей activation, engagement, retention, loyalty

Комплексная оценка четырех ключевых показателей, отражающих “здоровье” продукта.

Activation. Активация – это действие или ряд действий, которые ведут пользователя к получению первой ценности (Aha-moment). Вам нужно во-первых точно знать, какие действия являются активирующими, во-вторых, измерить процент активированных пользователей. Результативный процент будет отличаться от продукта к продукту. Авторы фреймворка предлагают ориентироваться на 30%.

Engagement. Насколько активные пользователи вовлечены в продукт? Вовлечение рассчитывается как отношение количества ключевых действий к количеству активных пользователей: Engagement % = Number of Key Actions / Number of users * 100. Что является ключевым действием, зависит от продукта. Это может быть количество транзакций, прослушанных песен, просмотренных видео, выставленных счетов, отправленных сообщений. Рассматривается в периоде дня, недели или месяца. Например, если MAU = 10000, а количество действий = 1000, то вовлечение будет равно 10%. Усредненный PMF бенчмарк по этому показателю – 50%.

Retention. Достаточно ли ценности дает продукт, чтобы пользователи возвращались? Удержание показывает, какой процент пользователей остается в продукте спустя время после первой сессии. Кривая удержания с какого-то момента должна стать параллельной оси времени. Это будет означать, что часть пользователей остаются в продукте. Какой период времени рассматривать и какой процент пользователей должен оставаться, очень сильно зависит от продукта.

Loyalty. Достаточно ли пользователи лояльны, чтобы рекомендовать продукт? Измерить показатель лояльности можно с помощью NPS (Net Promoter Score) – попросить пользователей оценить по 10-бальной шкале, насколько они готовы рекомендовать продукт друзьям или коллегам. Для расчета NPS нужно вычесть из процента промоутеров (поставили 9 или 10) процент дестракторов (поставили от 1 до 6). Как обычно, результативный показатель зависит от продукта и рынка. Но в сочетании с ваше описанными параметрами за бенчмарк можно взять 35%.