MVP. Как выводить на рынок товары и услуги, которые нравятся покупателям

Когда люди кликают по вашему рекламному сообщению в Google, они попадают на целевую страницу вашего продукта и становятся потенциальными клиентами. В этом месте они могут узнать больше о вашем предложении и стать клиентами. Процент потенциальных клиентов, которые превращаются в реальных – это коэффициент конверсии потенциальных клиентов. Вы можете улучшить этот показатель, оптимизировав свои целевые страницы, что подразумевает повышение качества маркетинговых сообщений и UX-дизайна. Как вы уже знаете, A/B тестирование является отличным инструментом для достижения этих целей.

Чтобы получать прибыль, показатель LTV должен превышать показатель CAC, и чем больше величина такого превышения, тем выше прибыль. Некоторые компании предпочитают оперировать не разницей значений этих показателей, а их соотношением. Например, общее правило для успешного SaaS-бизнеса гласит, что коэффициент отношения LTV к CAC должен быть больше трех.

В этой главе я показал, как можно использовать аналитику для улучшения вашего бизнеса и создания основы для оптимизации. До запуска продукта вы в большей степени полагаетесь на результаты качественных исследований; но как только продукт попадает на рынок, в вашем распоряжении оказывается огромный объем аналитических данных. Вы можете оценить степень соответствия продукта рынку, используя когортный анализ для отслеживания показателей удержания клиентов. Кроме того, вы можете использовать систему AARRR и уравнения для анализа вашего бизнеса, чтобы определить ключевые показатели, на улучшении которых вам следует сосредоточить свои усилия. Наконец, вы можете использовать показатели LTV и CAC для достижения и повышения рентабельности своего продукта.

Опираясь на содержание этой главы, далее я поделюсь с вами описанием итеративного процесса анализа бережливого продукта, который может быть использован для оптимизации показателей вашего бизнеса. Там же представлен практический кейс, основанный на применении этого процесса и принципов, о которых вы узнали из данной главы.

Глава 14

Использование аналитических инструментов для оптимизации продукта и бизнеса

В главе 13 рассказывалось о том, как определять и измерять ключевые метрики, которые должны лечь в основу последующего анализа для улучшения вашего продукта и бизнеса. Самое замечательное в «живом» продукте то, что аналитика позволяет четко видеть результаты вносимых в него изменений. Имея хорошую платформу для A/B-тестирования, вы можете с легкостью проводить эксперименты и немедленно проводить необходимые улучшения. Те компании, которые умеют это делать, получают конкурентное преимущество. При этом более значимым в конкурентной борьбе становится уже не размер вашего бизнеса, а то, насколько быстро вы умеете извлекать уроки из обратной связи от клиентов и вносить соответствующие изменения в свой продукт. Скорость – это оружие. В современном быстро меняющемся мире Давид в одночасье может повергнуть Голиафа. В этой главе рассказывается о том, как следует использовать существующие аналитические возможности для оптимизации вашего продукта и бизнеса.

Процесс анализа бережливого продукта

Я работал со многими компаниями, настраивая и внедряя аналитические платформы, которые затем использовались для оптимизации продуктов и бизнеса. Попутно я разработал простой, тиражируемый процесс использования аналитики для осуществления улучшений. Я назвал его процессом анализа бережливого продукта (см. Рисунок 14.1).

Первым шагом в процессе анализа бережливого продукта является определение ключевых метрик для вашего бизнеса, о которых я рассказал в предыдущей главе. Далее вам нужно провести измерение этих показателей, чтобы зафиксировать для каждой метрики ее базовое значение, которое показывает, где вы находитесь сегодня. Этот шаг может показаться относительно простым, но многие компании на нем спотыкаются. Настройка отслеживания – или измерения – показателей продукта требует выполнения определенной работы. После первоначальной настройки обычно требуются дополнительные усилия для обеспечения точности и сопоставления значений отслеживаемых показателей. Аналитические приложения, такие как Google Analytics, KISSmetrics, Mixpanel и Flurry, позволяют упростить эту задачу. Данные, необходимые для расчета ключевых метрик, часто хранятся в базе данных продукта, поэтому многие компании используют комбинацию из приложений сторонних разработчиков и собственного аналитического ПО. Цель всех этих действий состоит в том, чтобы создать набор аналитических панелей, позволяющих видеть, как с течением времени изменяются значения каждой из отслеживаемых метрик.

Рисунок 14.1. Процесс анализа бережливого продукта