#анонс#развитие_продукта#процессы
В эту среду в 21:00 вместе с Михаилом Табуновым, CPO FunCorp, обсудим в прямом эфире и попробуем ответить на вопрос, где границы возможного в продакт-менеджменте. Можно ли из любого продукта сделать рабочий бизнес, если достаточно сделать итераций, или не всегда? И как грамотно организовать процесс?
Трансляция, а после эфира видеозапись будет доступна по ссылке: https://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/65056/

#запуск_продукта #mvp #процессы
Как ит-блоггер делал приложение для дальнобойщиков с помощью lean-разработки
У дальнобойщиков сложный режим труда и отдыха — нельзя вести фуру больше 4,5 часов непрерывно, а также больше Х часов в день, неделю, месяц. Особый прибор (тахограф) следит за режимом, а данные с него снимает только ГАИ и сразу выставляет штрафы за несоблюдение.
Сами дальнобойщики ведут записи в тетрадке и конечно нередко ошибаются в подсчетах.

Есть несколько приложений для записей, но неудачных: каждое действие водителя нужно дублировать, даже если в пробке ты останавливаешься и трогаешься снова.
Максим (тот самый ит-блоггер) периодически работал дальнобойщиком и подумал, что мог бы решить проблему. Больше всего меня восхищает верно выбранный процесс, посмотрите💜

📝 Коридорный тест на ЦА
Максим сделал бумажный прототип приложения, который проверял на других дальнобойщиках на стоянках, пока не сделал прототип понятным.

🛴Проверка боевыми условиями
Затем он поехал с прототипом в рейс, в дороге «пользуясь» им и уточняя алгоритм работы. Примерно за месяц он составил детальное описание приложения.

🧩Дизайн и ТЗ первой версии
он разрабатывал самостоятельно около полугода, а затем начал разрабатывать приложение с помощью агенства.
Разработка заняла 2,5 месяца, по мнению блоггера — максимальная сложность была в коммуникации с разработчиками, которая шла только через менеджера и напоминала «испорченный телефон», а внесение правок стоило дополнительных денег.

🤹‍♀️Бета-тестирование
Можно было на этом остановиться. Но несмотря на стоимость изменений, Максим не просто выпустил приложение, а сделал 100 действующих дальнобойщиков бета-тестерами. Они делились обратной связью для улучшения приложения, и через год и 52 итерации продукт был готов.

🗣 Распространение через сарафанное радио
Стоимость приложения была большой для Play Market, $12, но продажи только нарастали.
На стоянках оно подавало сигналы пользователям (например, что минимальное время отдыха выполнено). Другие водители слушали отзывы и без колебаний решались на покупку.

🤑Продажа или развитие
В начале продаж Максиму поступило предложение о покупке продукта за $500k. Но первый месяц уже принес $100к выручки, а продажи росли по экспоненте.

На текущий момент разработка полностью окупилось, а Максим уже разрабатывает другие приложения для дальнобойщиков. Теперь у него есть партнер-программист и удаленный штат — подозреваю, издержки на разработку значительно снизились.

Источник (много про блоггера и его контент в канале о рейсах за рубеж): tgclick.click/nhxISMZh

#процессы #развитие_продукта
Как менять ядро продукта и зачем.
💁‍♂️ Интервью и аналитика показали, что Aha-момент в Badoo — первый match в приложении («да» в ответ на «да»). Retention людей, получивших match на первый же день использования, значительно превышает Retention других.

🙅‍♀️ Команда стала исследовать тех, кто не получают матча в первый день, и работу алгоритма match (который предлагает кандидатов) с этими людьми.

👴🏻 Алгоритм match существовал уже 12 лет. Он совершенствовался разными людьми, на основе тенденций и гипотез 12-ти лет (таргетируем студентов, а теперь молодых специалистов, теперь людей с детьми и с машинами). Естественно, обрастал костылями и неполной документацией. Вносить изменения в алгоритм было сложно — никогда не знаешь, что именно получится🤞.

⚒Пришли к решению, что алгоритм надо переписать целиком, чтобы достигнуть эффективных результатов и прозрачности его работы. Но как протестировать, что новый алгоритм лучше старого? Badoo — социальное приложение, где есть масса связей между людьми. Значит, невозможно выделить обособленную контрольную и тестовую группы для A/B теста, не влияющие друг на друга.

💊На помощь пришел алгоритм casual impact (https://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html). Он строит модель предсказания, как будет себя вести метрика, если б изменений не было. Сравнили новый и старый алгоритмы — увидели прирост на 5% в матчинге людей.

📊Чтобы случайно не оптимизировать поведение только под одну группу, Badoo поделилил аудиторию на группы: male/female ratio, платежеспособность, среднего возраста, % пользования предложения и т.п. Группы выделялись в рамках страны, изменения тестили в странах из каждой группы и раскатывали на 100%, только если во всех группах не наблюдали проблем.

⚙️Теперь вносить изменения в алгоритм и тестировать гипотезы легче. Каждый шаг задокументирован, а статистикой обвязано по максимуму все, что можно. Например, в какой-то момент сделали анализ фотографий, и выяснили:
😉 улыбающийся мужчина круче (больше матчей) не улыбающегося,
🤓очки тоже прибавляют мужчине привлекательности,
🧔🏻а вот бороды вышли из моды (!)

📈 Работа с новой версией уже принесла на 50% больше матчей в первый день у пользователей.

По скромным подсчетам, в 2018 году Badoo сгенерил такую воронку:
⁃ 2 700 000 000 матчей,
⁃ 2 295 000 000 чатов,
⁃ (предполжительно) 22 950 000 свиданий
⁃ (предположительно) 1 147 500 свадеб
⁃ (уж совсем приблизительно) 573 750 детей, рожденных благодаря встречам на Badoo.
Вот так. Не бойтесь рисковать, делайте классные продукты (и детей).
Видео, 19 минут без вопросов: tgclick.click/urdiUN8x

#процессы #команда
Как малоизвестной компании собрать сильную команду

YCLIENTS - это функциональная облачная CRM система для управления бизнесом сферы услуг. Малоизвестной компании удалось собрать сильную команду, с очень хорошим опытом работы в больших компаниях.
Ключ — в особенностях процесса найма, про которые пойдет речь.

📄 1. Составили «вкусное описание вакансии»
🔹Условия и ресурсы для интересной работы.
🔹Вдохновляющая миссия
— как продукт влияет на всю компанию целиком? какой вклад продакт в успех всей компании?
🔹Понятные формулировки
— без воды и хайповых слов
🔹Предельная открытость — чем больше подробностей работы, тем лучше

🙍‍♂️🙍‍♂️2. Лично пообщались с будущими сотрудниками.
Кандидатам пишет сам CPO. Они чувствует свою важность, и ему становится гораздо интереснее ответить на вакансию.

🎤3. Провели интервью с кандидатам.
🔸Этика прежде всего — относимся с уважением ко всем кандидатам
🔸Интервью должно быть ценным, даже если кандидат не подошел — даем рекомендации, что стоит улучшить
🔸Не упускаем сильного кандидата — выделяем много времени на интервью
🔸Даем кейсы, на которых и кандидату и нам очевидны его слабые стороны.
🔸Отказываем вежливо —
хорошие отказы создают сарафанное радио
🔸 Экономим время: убрали пропуска для прохода в офис, кандидат не сидит один в переговорке, CPO его там уже ждет.

🎨4. Порисовали на собеседовании
У кандидата на интервью стресс, и он плохо запоминает, как устроен ваш бизнес. Рисуем схемы — взаимосвязи с сотрудниками, чем именно будет заниматься кандидат в вашей компании и т.д.
Так кандидат запоминает все намного лучше и понимает, что в компании порядок.

🎯5. Выслали оффер.
У сильного кандидата много предложений от других компаний. Поэтому мы стараемся быстрее заинтересовать этого кандидата и выслать оффер. Иногда пропускаем даже этап тестового задания.

За 5 месяцев в команду собрали:
- Руководитель аналитики (Ozon, tutu)
- Аналитик (Rubbles)
- Руководитель дизайна (Яндекс, Авито, Anna Money, Альфа-Банк)
- 2 дизайнера (Яндекс, Сбербанк, Биглион)
- 3 продакта (Нетология, Habr, LinguaLeo, Мой Офис)
- Ux - исследователь (Яндекс)
Большинство сотрудников имеют опыт работы с компаниями мирового уровня.

Источник — видео, 20 минут: https://youtu.be/CGcWWGQ5_b0
А кто из вас готов пойти в неизвестную компанию из крупной, увидев такую вакансию?
👽 — готов попробовать неизвестное
🤖— не горю желанием

#развитие_продукта #процессы
Команда Delivery club рассказывает, как побеждает неопределенность четкими процессами, и описывает эксперимент с алгоритмом назначения курьера на заказ.

R&D в Delivery club ориентирован на решение прикладных задач. Из-за быстрого роста часть алгоритмов сервиса становится неактуальной - и задача R&D команды найти решение лучше.

Решения ищут через эксперименты в реальных условиях, не используют симуляцию на основе исторических данных. Так команды лучше узнают аудиторию сервиса, а сам эксперимент точнее и быстрее показывает результат. Чтобы не разочаровать пользователей и бизнес, команда тщательно выбирает красные флаги - значения бизнес-метрик, которые нельзя пересекать в худшую сторону. Если такое случается, эксперимент выключают.

Например, искали, как снизить время доставки. Проведение эксперимента состоит из четырех шагов:

💡Выдвинуть гипотезу: подход Just in time лучше текущего “жадного” алгоритма, который назначает курьера на заказ сразу же. “Жадный” алгоритм неэффективен: через минуту курьеру может поступить заказ, который он доставит быстрее/освободится курьер, который доставит его заказ быстрее, но алгоритм на это уже не реагирует - теряет возможность сократить время доставки.

Алгоритм Just in time выбирает курьера, который прибудет в ресторан ровно ко времени готовности заказа. Курьера назначают на заказ, но уведомляют его только когда путь до ресторана равен оставшемуся времени на приготовление заказа.

🚦 Подготовиться к эксперименту:
- выбрали для А/Б теста период проведения и города
- договорились с бизнесом о красных флагах
- предупредили коллег из диспетчерской, которые в реалтайме смотрят за тем, что с заказами всё хорошо.

📊Провести эксперимент и проанализировать результаты. Наблюдали за четырьмя метриками:
- Для ключевой метрики Общее время доставки был тренд на снижение, как и ожидалось
- Для другой важной метрики Время в ресторане тоже наблюдался тренд на снижение
- Занятость курьеров и Доля отмененных заказов почти не менялись: красные флаги не загорелись.

🕹Последний важный шаг - решение о дальнейшей судьбе эксперимента: rollout, rollback или continue. Это делает ответственный за эксперимент человек - так не возникает ситуаций, когда одновременно идут десятки экспериментов без понятного статуса по каждому из них.
Так как у метрик была хорошая динамика, выбрали rollout: эксперимент раскатали на следующий сегмент аудитории.

Источник (статья, 15 минут чтения)

#процессы #исследование_аудитории
В Тинькофф Бизнесе по требованию ЦБ обязаны проверять платежи клиентов. Часто нужно запрашивать документы, это тормозит операции клиентов и вызывает их недовольство. Как оптимизировали:

⏳Сначала все вопросы клиента решал персональный менеджер
Сотрудник службы проверки (комплаенса) запрашивал документы у менеджера клиента. Менеджер запрашивал документы в чате с клиентом, получал сканы, отправлял в комплаенс.
В среднем это занимало 3 дня — бизнес клиента не работал полноценно это время. Иногда требовалась помощь комплаенса, процесс затягивался, боль клиента нарастала.

⚙️Попробовали автоматизировать — исключили из цепочки перс. менеджера
В личном кабинете сделали сервис для загрузки документов. Клиенту приходило уведомление, он загружал документы через сервис. Если в течение суток клиент ничего не прислал, ему звонил перс. менеджер.
😡Клиентам не понравилось решение: они пропускали уведомления, не понимали, что загружать, боялись, что банк их заблокирует.

👩‍💼Поняли, что в нестандартной ситуации клиентов выручают специалисты по 115-ФЗ
Хорошие отзывы в обратной связи клиентов были не про удобный сервис, а про сотрудников по 115-ФЗ. Таких специалистов мало, потому их редко подключали к общению с клиентами.

⚖️Пришли к селф-сервису + общению со специалистами по 115-ФЗ
Клиент получает смс, что нужны документы. Когда нужна доп. информация, специалист по 115-ФЗ в телефонном разговоре с клиентом может ее собрать.
Если в Тинькофф понимают, что вопросов много, или это первая проверка — специалист звонит клиенту и сразу предлагает помощь.

✅Результат
Неизвестно, было ли новое решение дороже для Тинькофф, но им удалось повысить уровень сервиса и ускорить время проверки благодаря новой роли специалиста по 115-ФЗ. Он теперь:
📍Помогает клиентам сэкономить время: клиент выясняет все сразу в личном разговоре, не тратя 3 дня на переписку с перс. менеджером
📍Согласует срочные платежи, даже когда проверка еще не завершена, чтобы бизнес функционировал
📍Поддерживает клиента: его не пугает проверка, если звонит живой человек.

Источник (статья, 5 минут чтения)

#доставка #процессы
Как Яндекс.Еде удалось сэкономить десятки миллионов рублей на сокращении времени ожидания курьеров.

🛴 Где можно найти точки роста: одна из ключевых зон, от которой зависит экономика платформы -- эффективность работы курьеров. У курьеров есть несколько аспектов траты времени на заказ - время, потраченное на то, чтобы добраться то ресторана, на ожидание в ресторане, на то, чтобы добраться до клиента.

⏱ Картина на старте: у курьеров 45% времени уходило на ожидание заказа в ресторане — время, проведенное без какой-либо пользы. Курьер назначался сразу при появлении заказа, курьер просто ожидает заказ в ресторане 15-20 минут.

🚀 Основная идея: попробовать назначать курьеров не сразу при создании заказа, а позже — так, чтобы курьер прибывал в ресторан и всего через несколько минут забирал готовые блюда.

⏩ Что сделали: каждую минуту проверяли количество курьеров в округе и время до того, как заказ будет готов - назначая курьера так, чтобы курьер за 5-7 минут до получения заказа был на месте

❗️В чем сложность при внедрении: при смене алгоритма назначения курьера есть риск негативного влияния сетевого эффекта. Курьеры после смены алгоритма могли сменить выбор на место возврата и в некоторых локациях их могло быть больше необходимого, а где заказ практически готов, курьеров не будет.

💰 В итоге: Аналитикам удалось снизить время ожидания практически в 2 раза, при среднем времени доставки в 36 минут. Эффективность выросла на 24% — что при ежегодной расходах в миллиарды рублей уже за год снизит на издержки на сотни миллионов рублей

🎯 А как качество сервиса? Доля отмен заказов у пользователей осталась на прежнем уровне, что и на старте —поэтому эксперимент можно считать удачным.


Больше деталей и интересных графиков представлено здесь: [https://habr.com/ru/company/yandex/blog/507448/](https://habr.com/ru/company/yandex/blog/507448/)

#запуск_продукта #процессы #nocode
Как перезапустить продукт в пандемию, не вовлекая команду разработки?

📌«Умназия» — образовательная онлайн-платформа с интерактивными курсами для детей 6-13 лет.
Год назад компания выходила на рынок c похожим продуктом «Репетиторы». На платформе с интерактивными курсами после небольшого триала можно было приобрести полный набор курсов. Правда, пользователи привлекались плохо и проект забросили.

В марте 2020 на самоизоляции родители стали искать варианты, как занять детей чем-то полезным. Самостоятельно дети занимались непродуктивно.
Хотелось еще раз протестировать продукт «Репетиторы», но команда разработки была сильно перегружена.

🤝 Решили вложить все усилия в один предмет, а не предлагать большой набор. Выбрали «Финансовую грамотность». Создали стандартную воронку продаж через вводные уроки за одну неделю с помощью no-code инструментов:

1. Лендинг на Тильде
2. Подключённый Google Sheets для сбора заявок
3. Приём платежей через CloudPayments
4. Письма-отбивки через Mailchimp
5. А/В тест через Google Optimize
6. Настроенная аналитика через Google Tag Manager, который отдавал данный в Google Analytics и Amplitude
7. План вводного занятия

✊🏻 Пошли первые продажи. Пора было решать новые задачи: автоматизировать ручную работу менеджеров и репетиторов, создавать удобную систему управления клиентами и учениками.

🧑🏻‍💻 Оптимизация работы менеджеров:
Основная задача — ускорение работы с заявками учеников, и опять без кода. Использовали Airtable: есть возможность получения данных из Тильды, разделение листов по заявкам, линки и связь между ними, группировка по статусам, подходящие виды таблиц. Для передачи данных между Tilda и Airtable использовали Integromat, который связал их с помощью Webhook.
➡️ Airtable превратился в CRM систему, стала наглядна визуализация результатов и работ по заявкам. Работа менеджеров в разы облегчилась.

👩🏼‍🏫 Оптимизация работы репетиторов:
Задача — создать простую систему управления учениками и занятиями. И снова использовали Airtable. Репетиторы удобно организовывали занятия, а менеджеры контролировали ход событий и быстро отрабатывали возникающие проблемы.

📩 Автоматизация общения с клиентами:
Создали триггерные столбцы в том же Airtable. При определённых условиях Integromat запускал сценарии отправки сообщений через Gmail. Уведомления приходили за час до занятия и сразу после.

✅ Немного выводов:
1. С помощью no-code получилось быстро протестировать воронку продаж в условиях перегрузки команды разработки (а когда они не перегружены, называется).
2. No-code инструменты не заменят код, но в быстром и дешевом тесте MVP дадут большое преимущество.
3. Улучшать продукт даже на No-code можно постепенно. Получилось сначала протестировать спрос, а затем уже автоматизировать другие этапы работы продукта.

❔А вы уже используете no-code инструменты в своем продукте?

Источник: статья, 15 минут.

#запуск_продукта #процессы #запуск_фичи
Дистанционный фотоосмотр в такси. Кейс сервиса такси «Везёт».

📸 Что и зачем?
В каждом городе есть офис такси «Везёт», где водители регулярно показывают машины. Это нужно, чтобы автомобили приезжали к клиентам чистыми и целыми. Команда сервиса решила оптимизировать этот процесс, чтобы снизить затраты на офисы и сотрудников, экономить время водителей, улучшить качество автопарка. Организовали дистанционный фотоосмотр: водитель отправляет фото автомобиля, а менеджер проверяет соответствие требованиям.

🧐 На старте:
⁃ Более 100 городов по РФ. Сервис должен работать для 100% водителей.
⁃ Нужно не допустить недостатка водителей на линии. Любая техническая ошибка приведет к снижению доступных автомобилей. Фотоосмотр должен внедряться постепенно.
⁃ Есть 2 отдельные платформы ПО. Единый сервис должен работать с обеими.

🔍 Этап Discovery
Провели тестирование в двух городах. Создали телеграм-бот для водителей, куда они отправляли фото автомобилей. В течение недели 80% водителей, получивших уведомление о боте, воспользовались им. Вместо запланированного часа менеджеры обрабатывали обращения через «Юздеск» в среднем за 10 минут.

📲 Проектирование и разработка
Первую версию фотоосмотра делали на основе обратной связи от бота и с серьезными ограничениями:
- 3 города
- интеграция только с 1 из двух целевых платформ
- только android-клиент
- отсутствие кастомизации по разным городам

😎 Тестовый запуск
Разрабатывали первую версию 1 месяц. Чтобы минимизировать риск недостатка водителей из-за технической ошибки, запускали постепенно в течение недели в 3-х городах и контролировали метрики базового качества. Подготовили видео-инструкцию для водителей, менеджерам Юз-деск провели инструктаж.

📊 Результаты запуска первой версии фотоосмотра:
⁃ 80% фотоосмотров проводилось в течение 1 часа, вместо запланированных 2-х
⁃ Более 80% водителей делали корректные фото
⁃ Фотографии сжимались. Выявили и устранили эту проблему.
⁃ На некоторых телефонах программа не работала (~12% водителей)

🙌 Вторая версия продукта
Была гораздо функциональнее и включала в себя:
⁃ Гибкие настройки для регионов и городов
⁃ Уведомление менеджеров через телеграм
⁃ Единый интерфейс для двух платформ, чтобы сэкономить ресурсы разработки и техподдержки

🏆 Результаты:
⁃ Проведение фотоосмотра требует в 10 раз меньше времени, чем очный осмотр в офисе
⁃ 90% осмотров занимают 15 минут благодаря добавленным уведомлениям
⁃ 90% водителей удовлетворены системой фотоосмотра
⁃ MVP фотоосмотра был реализован всего за 2 месяца

В статье (10 минут) больше деталей про процесс разработки

#процессы #развитие_компании
Как в Delivery club пересобрали процессы планирования в растущей команде

К лету 2019-го в Delivery club перешли к кросс-функциональным продуктовым командам. Стали заметнее проблемы взаимодействия со стейкхолдерами:
❔непонятно, какой команде нести задачу
🤷 сложно договориться по срокам, все считают, что их задача важнее
📉 задача одной команды может вредить чужим метрикам.

Рассмотрели и отбросили несколько решений:

🦸‍♀️Отдельный человек-коммуникатор между командами.
❌ Добавление еще одной роли не сделает процесс проще, нанимать долго-дорого, а решение не масштабируется.

⚖️Общая система оценки идей (напр. RICE/ICE).
❌ Слишком разные гипотезы. От “моя задача важнее” перейдем на “ваш скоринг неправильный” + у скорингов эффект завышения результатов и недооценки ценностей.

🍱Слоты под задачи каждого стейкхолдера в спринте.
❌ При 5 стейкхолдерах получится всего по 2 дня на разные задачи, и все будут недовольны.

Все это было «костылями» текущего процесса, а хотелось более системного решения.

💡После изучения практик рынка решили, что ответом будет гугловский GIST.
Goals, Step-Projects и Tasks перенеслись легко за счет выстроенных процессов.
Ideas пришлось адаптировать. Собрали и использовали общие черты успешных кейсов в компании:

🍎Проработанное бизнес-обоснование.
Например, когда работали над запуском доставки продуктов, подробно изучали все аспекты и динамику рынка. Остановились на маркетплейсе — и это решение в полной мере расцвело в 2020-м году.
➡️ Сделали обязательным поле Impact про ценность идеи и ее истоки.

⏰Ограничение по времени.
С ним команды находили оригинальные решения и отрезали лишнее для запуска в срок
➡️ Решили, что для каждой идеи команда обязательно выставляет срок.

🤝Инициатор гипотезы тесно работал с командой от проектирования до оценки результатов.
Иногда это позволяло бросить идею, иногда — найти новые идеи и гипотезы
➡️ Менеджер продукта с командой дает комментарий по описанию идей и дополняет данными

Внедрение
Сначала люди сопротивлялись появлению новых ограничений, поскольку выгода чувствовалась не сразу.
Процесс раскатывали постепенно. На менеджера продукта ложиось больше нагрузки, приходилось даже питчить идеи вместо стейкхолдера. Но через 2-3 дальше ситуация в команде исправлялась и все «втягивались» в процесс.
В итоге, когда дошли до 3-й команды, сотрудники уже сами просили внедрить им GIST.

✅Благодаря GIST появилась прозрачность: всем видно, в каком статусе задача и зачем ее делать, какие ожидаются результаты. Команды и стейкхолдеры привыкают оценивать влияние идей на бизнес и продукт, больше работают вместе.

Остались и вопросы на будущее:
1️⃣Ценность идеи не всегда определяется корректно. Это частично решается на защите идеи.
2️⃣При высоком темпе работы команды не проводят разбор результатов. Пока борются с этим в ручном режиме.

Источник: объемная статья, 15-20 минут чтения.

#маркетинг #процессы
Продвижение офлайн-магазинов через Instagram «вслепую»

💼 В 2019 году к агенству ВИАТ пришел клиент. Сам закупает товар, вешает ценники и отслеживает остатки вручную, о CRM не слышал. Из вводных для рекламной кампании — только описание аудитории. Как с таким работать и стоит ли?

🙈Провели несколько рекламных кампаний «вслепую». Доступа к данным о продажах не было, обратной связи от владельца тоже, сотрудничество прекратили. Расходимся.

↪️ А нет, в начале 2020 клиент пришел снова. Показал цифры: выручка магазинов выросла на 13%, был даже дефицит товара в период действия рекламных кампаний.

☝️Решили работать дальше с оговоркой: клиент установит CRM-систему и начнет собирать оффлайн статистику параллельно с работой агенства.

📈Работали со страницей в Instagram. Улучшили качество контента за счет формирования стиля, историй о новых коллекциях и интерактивов. Уровень вовлеченности начал расти, но стали отписываться пользователи, пришедшие ранее по Giveaway. Снизился охват, просмотры и вовлеченность. Исправили ситуацию с помощью рекламных кампаний с попаданием в ТОП по хештегам и акций с розыгрышем призов.

Из интересного про канал:
🎁 Акции с призами на 500 руб отлично работают и дают такой же эффект, как и с призами на 3,5 тыс. руб.
🛍Реальные подарки работают лучше, чем подарочный сертификат.
💰В акциях участвуют не только «призоловы» - таргетированная реклама на участников акций позволила увеличить продажи на 15%.
🎥Оптимальная частота показа рекламы - 2-2,5 раза.
💚Whatsapp как канал привлекательнее, чем лид-форма Facebook.

⏳Год проработали на обещаниях статистики. А потом выяснилось, что руководитель поручил вводить магазинам данные вручную, но не проверял результаты.
Влияние на выручку опять считали косвенно, например:

🌸На 8 марта запустили скидки до 18% и букет тюльпанов за покупку. Рекламу настроили со 2 марта на женщин, посещающих крупные торговые центры. Продажи увеличились на 39%.
💼Настроили таргет по геолокации на аудиторию, работающую в офисе, потратили 8000 руб. В итоге с отсроченным эффектом увеличились покупки от людей, работающих рядом с ТЦ, продажи выросли на 11%.

😫Были и очевидные проблемы с отсутствием статистики: как-то долго рекламировали товар, которого на складе давно не осталось, а потом отвечали на вопросы клиентов в директ по наличию товара.

⛔️С наступлением карантина прекратили сотрудничество. Работа в отсутствие данных и сотрудничества со стороны заказчика все-таки не так эффективна, а еще очень демотивирует команду.

↪️↪️Думаете, все? В январе 2021 года заказчик обратился снова. Ценность проделанной работы в продажах было сложно игнорировать.

☝️☝️Наученые горьким опытом, агенство согласилось начать продвижение только когда CRM уже будет настроено. Клиент установил Битрикс 24, настроил программу лояльности, эквайринг, данные из директ и WhatsApp автоматически загружались в CRM — в общем, наконец-то появилась воронка продаж.

📈Получилось наконец-то отслеживать реальные результаты рекламных кампаний и стимулировать повторные покупки. Так, удалось поднять продажи в феврале 2021 года на 9%, а в период с 1 – 9 марта на 18%.

В статье еще несколько интересных хитростей продвижения, но для меня тут интересны именно такие выводы:
🔸Без заинтересованного заказчика (или стейкхолдера) ничего не получится
🔸Аналитика рулит
🔹… но и без нее можно принести пользу
🔹… но без аналитики и обратной связи сложно сохранять мотивацию

Источник: статья, 7-12 минут чтения

#retention #процессы
🍕Как франшиза Додо возвращала клиентов.

В 2020м владелец франшизы оценил количество «пропавших» (делали заказ более полугода назад) клиентов в 12,2к человек. Стали думать, почему так много и как их вернуть.

📞 Раньше обзванивали базу через КЦ «Додо», но отказались из-за стоимости. Когда попытались найти КЦ в замену, столкнулись с проблемами: дорого, некачественно (неудобное клиентам время звонков и смс, проблемы в общении у сотрудников) и отсутствие нормальной аналитики результатов.

🤖 Еще уставшие сотрудники КЦ звучали как роботы. Предположили, что настоящий робот справится лучше.
С помощью Aimylogic от Just AI сделали Таню — голосового робота с распознаванием, реплики для которого озвучила сотрудница Додо-пиццы.

🚀 На разработку MVP ушло около 2-х недель.

Сначала обзванивали покупателей, сделавшие 1 заказ 6 и более месяцев назад. Особых результатов не ждали, но:
🔸За 2 недели вернулось 2% клиентов
🔸Конверсия в покупку 2.7%

Затем обзвонили отвалившихся более регулярных покупателей.
🔸Конверсия — 2.1%
🔸Выручка — 181 000 рублей
🔸Затраты — 19000 рублей.
Клиенты воспринимали Таню позитивно и иногда даже флиртовали, так что в итоге робот получился человечнее КЦ.

Все это время Таню улучшали: меняли скрипты, аудио, алгоритмы, постоянно анализируя разговоры с клиентами. Например:
🔹Если клиент отвечал, что переезжал, ему уже не предлагали промокод, а вежливо завершали разговор, чтобы не давать промокод, которым не смогут воспользоваться
🔹Если клиент перестал заказывать из-за негативного отзыва, ему затем перезванивал живой человек и тоже не предлагали промокод
🔹Учли усталость от спама — одно «нет», и Таня быстро завершает разговор

📈 За месяц после выпуска MVP подняли конверсию в лиды с 12% до 21% за 6 больших итераций.

За 2 месяца (уже кажется в рамках Додо) Таня обзвонила 150 000 клиентов уже в нескольких городах, выдавая промокод.
💰 Выручки 6 млн. руб.
💸 Затраты 590 000 руб.
💵 Стоимость контакта снизилась в 3 раза: 4.3 руб. против 13.2 руб в КЦ

Источник: статья на 5 минут, где есть еще пример диалога с Таней и больше подробностей

#докризисное
#процессы #развитие_продукта #развитие_компании
Как выстроить product discovery в корпорации и вовлечь в него все нужные роли
Докризисный пост из черновиков предыдущей жизни

❗️Сережа, как новый CPO в МТС, столкнулся с рядом проблем:
🔸 у команд парадигма проектов, а не продуктов
🔸 mvp запускается 3-6 месяцев
🔸 в итоге ресурс CPO уходит на операционку вместо стратегии.

💡С Женей (Product Vision, Assessty) вместе исследовали процессы команд и проанализировали рынок. Создали модель продуктового управления, подходящую МТС:

1️⃣ Системно разложили действия продуктовой команды для каждого цикла product discovery
Подробно описали результаты, подготовили шаблоны (отвечающие корп. процессам и требованиям), методические материалы, выделили точки, в которых должен подключаться CPO.

2️⃣Расписали роли сотрудников не из продуктовой команды для каждого цикла product discovery
📊К циклу валидации проблемы подключили финансистов, которые отклоняли идею при защите инвестиций. Начали калибровать подход к оценке рынка на основе коммуникаций с финансистами.
🔓К циклу верификации привлекли коллег из информ. безопасности: они могли запрещать релизы. Рассказали им про MVP и какой от него профит: договорились, что не под брендом можно релизить что угодно. Начали быстрее проводить эксперименты.
👩‍💻Разработчиков привлекли к подготовке эксперимента: если идея не подходит под корп. инфраструктуру, 2-4 недели эксперимента — впустую. Параллельно подключили маркетинг для тестирования каналов привлечения, чтобы при масштабировании после релиза в рекламных каналах всё было хорошо.
📈 К циклу после релиза идеи привлекли аккаунт менеджеров и сейлзов, итерационно выстраивали их работу, чтобы продукт добежал до своих метрик.

Результаты
🟢За 4 месяца в команде B2B площадки неликвидного имущества, с которой начали внедрять новую модель управления, сделали выручку, которую раньше делали за 8 месяцев.
🟢Стало меньше костыльных решений, т.к. разработчиков начали раньше привлекать к идеям, они начали понимать суть продукта и что нужно клиентам
🟢Онбординг новичков в командах стал быстрее
🟢Появился понятный воркфлоу для продактов + CPO начали подключать только в нужных местах, появилось время на стратегию
🟢T2M сократился до месяца, в т.ч. потому что получилось подключить к процессу людей из других подразделений

Источник: Видео, 29 минут

#эксперименты #развитие_продукта #процессы
К 2021 году конверсия в первую покупку у Skyeng перестала кратно расти по всем направлениям (ну когда-то же должно было случиться). Стали искать новые точки роста в данных, но их безумно много: ~47 млн профилей, в разных базах, с дубликатами и не сегментирована. Из-за этого на проверку одной гипотезы уходило 1,5-2 месяца.⚠️

Решили внедрять CDP — платформу для управления клиентскими данными. Позволяет собрать полную инфу о пользователях (каналы, транзакции, поведение) и найти новые точки роста в монетизации. 💰Стоит около 500к в месяц, плюс надо перестраивать процессы, а к этому не все готовы.

🚀Пилотный запуск провели втроём за 3 месяца в вертикали B2B — там сильнее всего было желание получить скорость в работе и возможность изучения новой платформы. Привлекли вендора с оплатой 40 часов для помощи во внедрении и изучении системы. Затем подтянулась команда роста, а потом и остальные, когда увидели на внутреннем демо результаты команд коллег, и понадобилось еще 20 часов на ответы на вопросы остальных команд.

Что успели сделать за год:

🧩Сегментировали данные. Собрали профили из 20 разных баз, дедуплицировали и настроили сегменты по множеству критериев.
Теперь бизнес-вертикали знают своих клиентов, видят систематическое поведение (например, интерес к продукту есть, но почтой не пользуется — нужны другие каналы коммуникации) и лучше планируют стратегию коммуникации.

⚙️Настроили инструмент для фронтальных инструментов. Стало возможным разбивать пользователей на группы в зависимости от глубины скролла на сайте или ответов в квизе, и для сегмента настраивать поп-апы, менять блок страницы или отправлять сообщение. Раньше потребовалось бы писать отдельный модуль для каждого такого эксперимента, а теперь настройка эксперимента занимает от 30-ти минут.
👩‍🦰👨‍🦰Создали единый профиль с информацией из многих систем: свойства, события, покупки и настроили цепочки коммуникации для них. Это помогло найти узкие места и ошибки системы.

🔹Например, оказалось что 50% (!) пользователей по каким-то причинам не видят онбординг. Техническую проблему решают, а пока этой когорте отправляют оффер по смс, и CR у него в районе 30-40%.

🔹А в B2B оказалось, что если пользователь уже существует (но забыл об этом и заново регистрируется), то их заявки не регистрируются и с ними никак не коммуницируют на странице сайта (менеджер позже звонит, но не до всех дозванивается).
Настроили новый баннер (пишут, что за счет CDP ушел всего час) с информацией и ссылкой на ЛК. Конверсия из баннеров в покупку — 19-20%, доля продаж с помощью этого сценария — 27% от общего числа продаж в когорте.

❓Так как понять, окупится ли недешевая платформа?
Говорят, посчитать ROI для нее невозможно: зависит от того, насколько хорошо внедрили инструмент, сколько данных туда загрузили, научили ли бизнес этим пользоваться. Только запускать пилоты и надеяться, что команды найдут ценность для себя самостоятельно, а другие будут готовы тратить силы и время на внедрение у себя.

💁‍♀️ Кстати, Женя Писаревская, продакт-евангелист CDP в Skyeng, согласилась поотвечать на наши вопросы. Поэтому если вам что-то оказалось непонятным, или интересны подробности — давайте обсудим в комментариях!

Источник: пост (~7 минут) в блоге Epic Growth

#запуск_продукта #процессы
🔥 3 ошибки, которые чуть не убили 2ГИС

🚀 Ошибка #1: расширение вместо качества продукта
В начале своего пути 2ГИС столкнулась с множеством клонов приложения, и им было необходимо расширяться быстрее, чтобы занять территории до конкурентов. Пренебрежение качеством в пользу скорости развития работала до тех пор, пока
продукт не вышел на рынок Екатеринбурга с наполовину заполненным справочником и невыверенной картой. Они не выдержали конкуренции с уже укоренившимся там продуктом на том рынке.
👉 Как исправили: 2ГИС остановила продвижение на полгода и переделала продукт.

💰 Ошибка #2: неправильная система мотивации отдела продаж Изначально в компании был высокий процент от объёма продаж - 15% с LTV при условии, что продукт растёт на 150% в год на рынке без конкурентов. Вскоре мендежеры стали получать слишком много и мотивация обрабатывать новых клиентов пропала. Попытались снизить % и разбили его на 10% по новым клиентам и 8% по старым. Повысило время работы сотрудника всего на 2 часа.
👉 Как исправили: пришлось сменить отдел продаж почти полностью и внедрить индивидуальную систему мотивации.

👨‍👩‍👧‍👦 Ошибка #3: неясные условия для разных отделов У сотрудников IT-отдела было больше плюшек, чем у других. Например, для их привлечения построили красивый офис и дали им свободный график, чего не понимали сотрудники других отделов. Сотрудники call-центра, не понимали, что IT-отдел могу в течения дня “гонять рыбу”, а потом работать в офисе до 2 ночи. Отсюда пошло возмущение и зависть.
👉 Как исправили: ввели управление по ценностям, проводили общие тимбилдинги и корпоративы, сдружили разные подразделения.

📌 Выводы от 2ГИС:
• MVP сам собой, но придет момент, когда победить вы сможете только качеством продукта
• Продумывайте схемы мотивации с расчетом на будущее
• Определяйте ценности компании, чтобы «подружить» между собой разные по своей сути отделы
Полный текст по ссылке, 10 минут чтения

#процессы
Как внедрить культуру экспериментов в компании поэтапно

Итак, предыдущий «мини-подкаст» набрал достаточно рекомендаций, чтобы я сделала обещанное продолжение. Заодно приветствую всем, кто присоединился сюда недавно — очень рада вас всех тут видеть, пусть пока и в виде циферок на экране!

Если вы тут впервые и не знаете куда попали — вам сюда

А теперь — обещанная заметка про внедрение культуры экспериментов с нуля, и как видите, услышала — будет текстом, тем более что там еще картинка 🙂

☝️Если что, кстати — это скорее процессно-коммуникационная составляющая, не техническая. Какими техническими средствами ее поддерживать, решать вам в зависимости от вашего «ИТ-зоопарка», я описываю общие принципы.

Точка 🅰️ — вы команда-фичегенератор, в которой делают задачи по плану.
Зачем вам переходить в эксперименты, тут писать не буду.
Сразу к делу: хотим в Точку 🅱️, где у вас есть отдельный процесс брейншторма и формирования гипотез, оценки этих гипотез (включая из внешних источников), планирование быстрых экспериментов, оценка результатов и наполнение беклога задачами уже по результатам этих экспериментов.

Здесь я беру небольшую команду, которая сама и занимается экспериментами, и сама же делает потом core продукт. От этого уже потом можно перейти к делению growth/core команды, делить команду на несколько продуктов и т.п.

👀 Сразу говорю: алгоритм не мой, я только его исполняла разок, но гугление не помогло найти мне источник, поэтому кто сможет мне указать автора, буду благодарна. Может я даже что-то напридумывала, ну очень давно это было(

Шаг 1️⃣ Анализ исторических данных. Ничего не меняем в текущем процессе.
Берем предыдущие несколько релизов
И выписываем: слева фича, справа — сколько она принесла. Это иногда непросто, но полезно понять, как оценить что-то сделанное.

🔎 Находите существующие данные, ищете как посчитать экономический эффект вашей работы за предыдущие 2-3 месяца. Грустно, если в минус работали все это время, я и такое видела — но это только доп. аргументы, чтоб ввести культуру экспериментов.

Шаг 2️⃣ Добавляем пост-анализ в процесс
При написании ТЗ и обсуждении внедрения любого изменения вы планируете, как можно посчитать его экономический эффект после его внедрения.
Например, помечаете, что эта заявка на продукт пришла с новой кнопки или из нового сервиса. И включаете в процесс анализа запуска 📊 (или создаете процесс анализа запуска) подсчет результатов после. Понемногу делитесь результатами с командой и руководителем (тут аккуратно, см.все мои посты по тому как общаться на сложные темы по тегу #нормальные_коммуникации_нормальный_продукт)

Шаг 3️⃣ Добавляем прогнозирование, сколько принесет фича.
📈И в пост-анализе начинаем сравнивать, насколько сильно не попали в прогноз, и из-за чего, чтобы каждую итерацию улучшать процесс. Учимся прогнозировать без галлюцинаций.

Шаг 4️⃣ Выбираем способ скоринга.
В целом любой, важно чтоб было что-то про деньги 💰и ключевую метрику 🎯 и про сложность/ресурсы/сроки исполнения. Понемногу между существующими задачами начинаем выбирать с учетом этого скоринга. Продолжаем сравнивать прогноз с результатами.

Тут маленькая пауза для комментария. На этом этапе вы уже можете потихоньку входящие запросы от руководителя/стейкхолдеров пооценивать. Как подавать: мы хотим понимать, как сделать каждую фичу так, чтобы она реально нам что-то заработала, и вот я примерно так оцениваю разработку, а вот так - сколько мы заработаем. Нам норм такую фичу брать? Какие параметры хочешь уточнить в модели?

Шаг 5️⃣ Эксперименты
У вас набралась история (где-то квартал например) и вы можете нормально скорить и выбирать текущие задачи. Теперь наконец подходим к экспериментам 🧪🧪🧪!
Когда вы видите в беклоге фичу, которая большая, сложная, потенциально вкусная, но дорогая в ресурсах — предлагаете сделать сначала эксперимент. Не начинайте со сложного, мой первый эксперимент был отправленным по сегменту вручную письмом с заявкой на новый продукт, которую заполнило ровно 6 человек. Мы ушли подумать и вышли с новым продуктовым УТП, хорошо заработали.

#процессы #global
Как divan повысил конверсию в повторные покупки через работу надо ошибками по внедрению CRM системы

Этот кейс нравится мне по двум причинам:
- как же непросто работать в отрасли, где человек так редко приобретает продукт! Диваны пока не научились продавать по подписке
- я в прошлом ИТ-консультант, и то что в ИТ-решении сумели показать конкретное влияние на бизнес, греет мне душу

🗂 Дано
divan — магазин дизайнерской мебели и товаров для дома, сейчас работает в России, Беларуси и Казахстане. В последнем работают под брендом mebel. Больше чем в половине чеков был только один товар.

✔️ Цель и задачи
Цель — увеличить количество товаров в чеках и количество повторных покупок. Срок 1 месяц.
Решили проверить гипотезу про программу лояльности, в которой начислялись баллы за количество товаров в чеке: 1 товар — 2% бонусов, 2-3 товара — 5%, >4 товаров — 10%. Так как мебель - нечастая покупка - увеличили срок действия бонусов с 1 года до 2-х.

😵‍💫 Какие проблемы обнаружили
Реализовывали это через CRM-систему и опирались на опыт коллег из России. Проанализировали внедрение в РФ на предмет оптимизации процесса. Выяснилось:

👉 Проблемы с клиентской базой данных: дубли клиентов, неверифицированные номера телефонов. Были сложности в определении страны клиента, потому что при заказе оффлайн никакие признаки не проставляли. Решили через проверку по номеру через 1С.

👉 Проблема с отслеживанием товаров: внутри заказа были не товары, а их доставки, чтобы быстрее начислять бонусы — после доставки каждого отдельного товара.
Такой подход решал одну проблему, но создавал три:
1️⃣ Ошибки с бонусами: любое изменение заказа приводило к его пересозданию в Mindbox, из-за чего бонусы сгорали. Это выливалось в негативные отзывы, которые менеджеры фиксили скидками и бОльшим количеством бонусов
2️⃣ Невозможность отслеживать количество товаров в одной доставке, потому что сущности "товар" просто не было. Из-за этого уже нельзя было проводить маркетинговые акции по типу "1000 бонусов всем купившим более 4-х товаров".
3️⃣ Сложно проводить RFM-анализ. divan может сегментировать клиентов только по дате открытия единого заказа. Для этого используют 1С, а затем выгружают сегменты в Mindbox. Из-за этого сегменты не пересчитываются автоматически.

✅ Как их решили
Главное изменение: баллы стали начислять только после доставки всех товаров в заказе. Теперь заказ — это не "доставка дивана и доставка подушки", а "диван и подушка". Что позволило отслеживать, сколько товаров в заказе, а не доставок.

📊 Результаты
- Исправили текущие проблемы с базами данных, перенесли часть инструментария из 1C в Mindbox
- Протестировали программу лояльности, которая, на первый взгляд, сработала успешно:
— Количество повторных покупок: 6.5% -> 10.3%
— Доля чеков с двумя товарами: 22% -> 28%
— Доля чеков с одним товаром: 55% -> 44%

💭План
Следить за результатами: маржинальностью, retention rate, количеством товаров в чеке. В случае успешности программы, переведут на такую же схему и divan в России.
Критерии успешности:
- рост количества товаров в чеке
- увеличение среднего чека
- у клиентов не будет негативной реакции, если бонусы будут начисляться долго

📗Несколько советов по запуску бизнеса в Казахстане от авторов статьи
- Позиционируйте бренд как локальный. Важно не только иметь местное юр лицо, но и не упоминать филиалы за границей. Так стоимость отправки SMS будет меньше почти в 7 раз.
- Не используйте снимки людей с фотостоков. Тут всё просто: вы можете не заметить разницу между жителями Казахстана и соседних стран, а местные увидят сразу и явно не одобрят. Можно добавить рисунки или вовсе убрать людей с сайта и других материалов.
- Пишите про рассрочку в письмах. Она достаточно популярна в Казахстане.

Источник: статья, 3-5 минут чтения.

#процессы #личное
В этом году чем дальше, тем уверенней мы говорили про нашу внутреннею модель компетенций по коммуникациям, которую мы разработали в Soft Skills Lab и опробовали в этом году во время тестирования, где-то на 200 учеников точно.

И круто было прочитать гайд TYPICAL про общие принципы оценки компетенций — ребята профессионально занимаются моделями компетенций, и я дополнительно провалидировалась, что наша модель была оправдана и составлена с учетом верных принципов.

Например, любое создание новой модели конечно увеличивает риск «хаоса компетенций». И это ровно то чего я опасалась, иногда мы приходим в компанию, там своя модель компетенций — приходится заниматься прям-таки «маппингом» чтобы совместить координаты.

С другой стороны, модель компетенций должна быть удобной системой координат для того, чтобы составлять индивидуальный план развития человека. А мы просто не видели внешних примеров, которые мы могли бы использовать и на которые могли бы опираться, чтобы качественно и измеримо показывать точки роста навыков в коммуникации. Потому и составили свою.

Как вам модели компетенций в вашей компании? Видите ли пользу, а может быть их нет, но они нужны?

👍 — да, у нас крутая и помогающая в работе модель компетенций
🔥 — модель есть, но требует доработки
👎 — нам она &&&* (совершенно) не помогает
😱 — у нас ее нету