#UX #конверсия
True intent study — незаслуженно малоизвестный способ сбора фидбека пользователей. Количественные и качественные данные собираются одновременно, а не  по отдельности. На примере Яндекс.Маркета:
- пользователя при заходе на сайт спрашивают о цели визита
- затем он действует, как обычно, путь его записывается визором
- после ухода с маркета его просят ответить на вопросы

В проблемных местах пользователи как уходили, так и уходят, но часть отвечает на вопрос «почему», а на поведении остальных можно сразу подтвердить/опровергнуть гипотезы на количественных данных. И пусть немного пользователей отвечает на все вопросы, достаточно большой пул проблем удалось выделить и работать с ним в дальнейшем.
Видео, всего 10 минут и еще 10 минут вопросов-ответов.

https://clck.ru/Ejdup

#анонс #юнитэкономика
Юнит-экономика, точки кратного роста, стоимость привлечения пользователя... Если вам эти слова так знакомы, что уже начали сниться, а вопросов становится только больше — сегодняшний эфир для вас.
Сегодня в 17:00 включайте разговор с Ильей Красинским.

Разберем на примере, как Илья помогает вырасти стартапу, как помогает команде принимать решения, на что обращает их внимание, как работает с точками роста. Все, как вы любите!

Если хотите задать Илье конкретный вопрос, пишите мне: @klimenkoalexandra

Трансляция, а потом и видеозапись доступны по ссылке:
http://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/60107/

#запуск_продукта #mvp
Алена Паньшина рассказывает, как придумать MVP. Вкратце: разбиваем свой функционал на кусочки и думаем над простыми аналогами. Например:
- AI почти всегда можно заменить человеком для проверки гипотезы
- Серверную обработку - тоже
- UI продукта - гугл-таблицами и чат-ботом
- Уведомления: звонок, email, sms.

И несколько примеров mvp от Алены:
- Проверяли необходимость добавить email: предложили пользователям написать свой email, чтоб получать туда уведомления. Получили всего 3 имейла и не стали делать фичу.
- Сделали биржу ценовых предложений: никакого бекенда, просто присылаем все предложения о цене пользователям на почту. 2 недели разработки вместо 3-х месяцев. Когда поняли что хит - переделали нормально.
- Сервис предложений о работе: лендинг с предложениями+чат-бот для валидации гипотезы

Доклад с ProductSense, клевой продуктовой конференции, которую я очень планирую посетить в апреле в Москве.
Публикуется с разрешения организаторов.

Видео, 17 минут:
https://youtu.be/OldCqvU8wdE

#UX #запуск_фичи
Кейс про автоматизацию, казалось бы, самой творческой профессии - стилиста.
Есть онлайн-магазин детской одежды.
Чтобы упростить родителям покупку, стилисты компании собирают готовые к покупки «луки» — одежда, обувь, аксессуары. Собирают и публикуют долго, вау-эффекта нет.

Сначала разработали инструмент для стилистов, где они могли создавать луки без ограничений. Это не особо сработало: луки были оформлены «вразнобой», обновлялись медленно, а устаревали быстро.
Ну если процесс медленно работает, его нужно автоматизировать:
- Изучили алгоритм, по которому стилисты составляют образы
- Решили задачу составления картинки-образа из вещей стандратными сетками для размещения рядом 3, 4, 5 и тп вещей.
Это помогло, стало красиво и выросла скорость создания луков. Но все еще слишком медленно.

Вот тут команда пошла дальше и дали родителям быть стилистами, добавив всего одну опцию — автоподбор одежды, подходящей по цвету.

И все, каждый покупатель уже сам себе стилист, а число образов бесконечно! Для детской одежды, где все пачкается и часто меняется всвязи с быстрым ростом это — верх следования моде.
А стилистов можно для рекламы или более дорогих сегментов использовать.

В общем отличный хак системы — минимум разработки, а успех за счет смены аудитории инструмента.

Видео, 15 минут
https://clck.ru/EYYPZ

#запуск_продукта #fail
Грустная и поучительная история от Алексея Бородкина о том, что бывает, если положиться на экспертность заказчика в том, в чем он экспертом не является.

Агенству предложили разработать продукт по формированию и обсуждению общественных инициатив онлайн.
При этом заказчик пришел с готовой документацией (требования, логика, интерфейсы) и попросил на это не тратиться, мол все готово уже.
Спойлер: одно, другое и третье не вязалось с друг другом.

А у представителя заказчика, как водится, параллельно появились новые идеи, и даже дополнительные расходы его не останавливали.
И все это нарастало как снежный ком: на 7-м месяце проектирования  документация перевалила за 400 страниц.

Спасло ситуацию неожиданное: основной «генератор идей» заказчика вдруг исчез из проекта.

Что делать? Ребята пошли ва-банк. Они выкинули почти все предыдущие детальные требования, разбили систему на крупные куски и стали реализовывать итеративной разработкой максимально простые версии этих кусков. Как именно - уже другая история, а тут важно запомнить следующее:
- Если за вас что-то сделали, то велики шансы, что переделывать придется
- Если вам кажется, что вы откусываете слишком большой кусок, вы должны быть точно уверены в людях, с которыми вам его жевать.

Работайте с теми, в ком уверены, и не бойтесь принимать рискованные решения, но только если они оправданы.

Видео, 22 минуты:
https://www.youtube.com/watch?v=0IluxiXIv6A

#рост_продукта
Классная Света Аюпова рассказывает историю роста сервиса для холодных звонков Скорозвон, пользователи которого не понимали, зачем он им нужен.
Проблема: есть немного пользователей, которые ваш продукт очень помогает. Но их мало, а остальным дорого и сложно объяснять, что им бы ваш продукт тоже помог. В общем, Скорозвон попал в ту самую пропасть между ранними последователями и основной платящей аудиторией.  Обычно такие стартапы советуют убивать, но Света решила побороться, и вот какая история вышла:
- Попробовали консалтить клиентов: научить их, как извлечь из продукта пользу.  Оказалось, на консалтинг у клиентов нет денег (сегмент смб), а еще консалтинг продать еще сложнее, чем сам продукт.
- Тогда разместили на сайте базу знаний для клиентов по теме телемаркетинга, дарили бесплатный учебник по продажам — авось и продуктом заинтересуются.  Затраты на это не принесли ожидаемого результата. Клиентов не прибавилось, а учебник люди с удовольствием скачивали, но не открывали.
- Ну письма-то хоть читают? Запустили триггерную рассылку с советами по теме. Отзывы были отличные, но до последнего письма из 7-дневной цепочки почти никто не доживал. Хорошо хоть не сильно потратились на это. А клиентов по-прежнему нет.
- Вебинары! Живое общение должно людей расшевелить.  Тут результаты получше: вебинар обходится примерно в 30к (траффик, спикер, стоимость площадки), а каждый вебинар генерит 2-3 клиента с долгим LTV и чеком 10к/месяц. Но! Масштабируется плохо, так что надо думать дальше.
- Давайте сделаем онлайн-курс! Бесплатно, с задачками и тестиками.
И тут пошло внезапное:) Курс изначально предназначался для повышения вовлеченности существующих клиентов, которым разослали ссылку на него. А его вдруг стали проходить люди, находившие курс по тематике на платформе, а позже уже и просто в поиске.
И люди эти начали генерить качественный траффик для Скорозвона! С хорошим чеком и LTV.
Создателей курса начали именовать экспертами, а курс теперь переносят с бесплатной и ограниченной по возможностям платформы на собственную разработку. И ждут миллионов:)

Не надо учить клиентов вашему продукту. Учите их нужному им процессу: как продавать, кого нанимать и как строить работу. И если в этом процессе они увидят роль вашего продукта, все у вас получится.
Видео с конференции ProductSense в Минске, 33 минуты. Публикуется с разрешения организаторов.
https://www.youtube.com/watch?v=XxeleNOKvvg

#рост_продукта #тестирование_гипотезы
Валерия Коваленко пишет про то, как повышали активацию пользователей qlean в будни, когда уборок меньше где-то на 30%, чем в выходные.
Хочется делать потребление более равномерным, а как?
Что пробовали:
- делали surge/anti-surge: при выборе даты/времени уборки визуализировали для пользователя, что цены в будни днем ниже
- давали бесплатные дополнительные опции за уборку в будни;
- добавляли специальные предложения «заберём и доставим ключи».
Наконец, настало время серьезных мер.
«Витрина горячих уборок»:
- На лендинг вытащили дату/время уборок со скидкой (чем меньше в это время уборок, тем больше скидка)
- Эти же слоты в виде баннеров добавили в фб/инстаграмм. Кое-где можно было крутить и выбирать слоты.
Результат: отклик выше в 2,5 раза от обычного.

Развивать такое можно сколько хочешь. Например, автоматизировав бек, добавили предложение о подписке «купи регулярную уборку на этот день, сохранив скидку».

Сейчас инструмент приносит более 10% всех заказов и помогает быстрее тестировать новые гипотезы, например реактивацию определённых сегментов пользователей.
https://www.facebook.com/72261015618465078valerie.kovalenko.3/posts/

#анонс #создание_продукта #jtbd
JTBD: многие об этом говорят, но мало кто делает. Из тех, кто все же делает, много кто жалуется на отсутствие годных источников информации. Сама такая. Исправлять ситуацию будем сегодня вместе с Дмитрием Капаевым из Useful. Обсудим кейсы применения, основные ошибки и тонкости. Присоединяйтесь в 17:00!
Трансляция, а позже видео по ссылке:
http://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/60341/

#запуск_продуктов #MVP
Рауф Еникеев рассказывает, как запустить новый продукт внутри крупной компании и не умереть.
У доски арендаторов на Авито как-то возникла большая проблема: хоть привычка пользователей к продукту и была сильной, доверие было низким: а точно ли эта квартира так выглядит? а не обманут ли меня?

Сначала попытались решать проблему, предлагая разные способы верификации контента. Даже ходили пешком и проверяли квартиры выборочно. Достигли каких-то результатов, но мало.

Тогда достали все возможные данные и информацию о клиентах с обеих сторон (обращения в саппорт, переписки в чатиках, глубинные интервью, количественный опрос, отзывы по конкурентам) и поняли, что основная проблема — это небезопасная сделка для покупателя (гостя).

Посчитали финансовую модель с потенциалом рынка и долей в Авито в нем, защитили идею перед внутренним бордом Авито.

Первый MVP не содержал опций оплаты. Просто к объявлению добавилась кнопка «забронировать» с календариком, чтобы запрос хозяину приходил уж с конкретными датами. Так проверили самую рискованную гипотезу: а будет ли такой функционал востребован гостями.

Параллельно запустили дизайн и тесты следующей версии, а также пересчитали модель с новыми данными и еще раз пошли на борд.

Версия с платежами через платформу была запущена меньше, чем через 4 спринта (без багов на бою, гордо замечает Рауф). Причем изначальный функционал был еще больше «порезан» в середине, чтобы успеть в поставленные сроки.

Так что все возможно, если:
- не жалеть времени и сил на исследование проблемы перед тем, как бросаться ее решить
- выдавать идею, чтобы тебе дали ресурсы, как можно раньше
- погружать команду максимально глубоко, чтобы они знали, на чем стоит сосредоточить усилия
- брать первую версию и урезать ее еще больше
https://youtu.be/q_lY-XaLiws

#анонс #процессы
Пользователям не нужны ваши фичи. Вроде все это уже поняли: создавать нужно не новый функционал, а решение реальных проблем пользователей, улучшать не интерфейс, а пользовательский опыт.

Но как перестроить свои процессы?
Что в реальности нужно делать, чтоб улучшать Customer Experience?

Вместе с Михаилом Руденко из Бюро Сервисного Дизайна будем разбирать примеры и отвечать на эти вопросы в 17:00 сегодня.

Трансляция, а потом и видеозапись доступны по ссылке:
http://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/60470/

#запуск_продукта #pivot
Короткий рассказ Дениса Блинова из Авито про сложности запуска «Доставки» Авито.
Нормально, что конверсия в воронке сервиса падает на каждом шагу. Не нормально, когда она значительно падает прямо перед концом воронки.

Одним из последних действий продавца товара перед тем, как получить деньги за сделку, была отправка товара в службу доставки Авито, чтобы те доставили его клиенту. Однако почему-то эту отправку осуществляли всего лишь в 20-ти процентах случаев.

Естественно, команда стала выяснять почему, и нашла немало барьеров:
- продавец мог не знать о заказе,
- мог не успеть отправить товар за отведенное время (2 дня),
- не было с собой паспорта, который требовался по процессу принятия товара
- его отпугнула необходимость упаковывать товар (где взять упаковку, какую именно, сколько это стоит?)
- комиссия за доставку слишком дорогая.

Какие-то проблемы решались информированием. Попросить взять паспорт, напомнить о заказе дополнительным пушем, смс-кой, звонком — несложно.

Но иногда бывает, что для убирания барьеров необходимо перепроектировать часть или всю воронку сервиса. Например, вместо того, чтоб информировать об упаковке и рассказывать, где ее купить, просто включить упаковку товара в комиссию за доставку. Сделать так, чтобы по процессу любой товар упаковывался в службе доставки Авито.
Да в общем-то и барьер цены можно было бы снять, перейдя на другую модель монетизации, та же реклама могла бы окупить доставку (слова Дениса, я экономику не считала).

Мораль: иногда чтобы улучшить метрики системы, ее саму нужно сильно изменить.


Видео, сам рассказ 9 минут, дальше вопросы-ответы.

PS каюсь, постов в канале не было давно, сессия поглощает с головой не только студентов, но и преподавателей=(

https://www.youtube.com/watch?v=0C12qDYTzW0&index=8&list=PL7qTFvaqsfQiu0zRNWCOrFGoA_VwxGMk2

#UX #процессы
И опять отличился Авито, ну что тут поделаешь!
Миша Правдин рассказывает про поиск подхода для сегментации аудитории сервиса (32+ млн человек в месяц).

Сначала пробовали сегментировать аудиторию по психотипам. Например, в сегмент «радостный шопинг» попали люди, которые покупают что-то для вдохновения и хотят радовать себя покупками без ограничений.

Однако было непонятно, насколько разработка сервиса под нужды сегмента важнее, чем ассортимент и цены, которые могут быть выгоднее у конкурента.

Одновременно для аудитории разрабатывались персоны.
Здесь была другая сложность: персоны объясняют, кто пользователи сервиса и что они делают, но не отвечает на вопросы почему, а также не объясняет ничего про пользователей, не вошедших в персоны.

Дальше пробовали сегментацию по поведению на сайте. Вопросов стало только больше: кто продает много вещей больше доволен, чем тот, кто продает мало вещей? Уйдет ли, если появится сильный конкурент?

Успех принесли jtbd. К уже имеющейся информации добавили качественные интервью по методологии jtbd, выделили jobs и outcomes на каждом этапе общения с сервисом, провалидировали количественным опросом.

В итоге получили:
- % пользователей, пришедших за решением разных jobs
- Приоритизированный список желательных результатов по итогам каждого этапа
- Оценку удовлетворенности клиента по каждому этапу.

Статья, 10 минут чтения:
https://space.productsense.io/post/tri-podhoda-k-segmentatsii-30-millionnoj-auditorii-v-avito-pochemu-oni-provalilis-i-chem-ih-zamenili

#монетизация #сегментация
Если у одного траффик-менеджера клиент окупается за 9 месяцев, могут ли 9 траффик-менеджеров окупить этого клиента за 1 месяц?
Ксения Петрова рассказывает про поиск платящих пользователей для «Фотостраны».

«Фотострана» — давно существующий продукт, с большим количеством функционала, куда пользователи ходят с совершенно разными целями.

Закупать целевую аудиторию просто по признакам пол/возраст/город стало слишком дорого, и продакты взялись за сегментацию всерьез, чтобы найти самых хороших и самых платящих среди всех.

Они разбили аудиторию на сегменты по более чем 40 параметрам (количество контактов, используемые функции, наличие аватарки и еще несколько десятков) для поиска инсайтов.

Выяснилось:
- пользователи с email list.ru конвертировались в разы лучше остальных
- люди из fb не конвертировались вообще
- маленькие города (не миллионники) конвертировались лучше больших
- скачивания приложения не увеличивают конверсию
А еще нашли сценарии внутри продукта, которые позволяли пользователям лучше конвертиться в платящих.

Работа с данными позволила создать модель, которая с 85% точности предсказывала, заплатит ли пользователь.

В результате:
- сформулировали новые сегменты для закупки
- уменьшили ошибку в прогнозировании roi
- нашли точки роста в продуктах, которые должны увеличить % платящих
- пересмотрели планируемые эксперименты и от части отказались

Видео, 20 минут про деньги и статистику <3

https://www.youtube.com/watch?v=3IRZyJcuYZU&list=PL7qTFvaqsfQiu0zRNWCOrFGoA_VwxGMk2&index=4

#статья #сновымгодом
Итак, друзья, мы практически уже пережили этот год.
Спасибо, что были со мной!

В качестве исключения сегодня не кейс, а статья. В ней я собрала для вас немного материала по JTBD: что читать, смотреть и слушать, кроме Интеркома: Гайд по JTBD: книги, статьи, видео

А если вы оставите немного обратной связи тут, сделаете мне подарок на новый год 🙂
▶️ Форма обратной связи
Новые кейсы и передачи ждут уже в новом году, stay tuned!

На этом я с вами прощаюсь до января, всех с наступающим и спасибо. Вы — супер!

#монетизация #сегментация
Леня Черный рассказывает историю монетизации главной страницы rambler.ru.
Сегодня Рамблер объединяет в себе довольно много продуктов, в основном медийных: Чемпионат, Лента, Афиша, ЖЖ и многие другие.
Роль главной страницы в том, чтобы раздавать траффик другим сервисам, помогать с навигацией, монетизировать пользователей, а также быть площадкой для экспериментов.

Результаты работы главной контролировались по показателям аудитории,  страниц сервисов,  рекламы и рекламных мест,  внутреннего и внешнего траффика.

Однако было ощущение, что этого мало. Текущие показатели не раскрывали полные пути пользователей (например, из ленты в чемпионат с кратким заходом на афишу), не могли рассказать об их интересах, а значит, команда не видела перспективные точки роста.

Было нужно считать по-новому. Определили следующие приоритеты:
- пути пользователей для каждого из источников траффика,
- статистику монетизации для каждого источника траффика по всему порталу,
- ARPpv (pv - page view) по источникам с главной страницы проекта.

Весь траффик поделили на сегменты: обменный (Обмен Ленты и ЖЖ, Афиши и Чемпионата), поисковый (через поиск в яндекс/гугл), внутренние переходы по ссылкам, социальный траффик (ок, вк, фб и так далее), type-in (лояльные пользователи, заходившие на главную через адрес rambler.ru)
К этой разметке добавили гео: до федерального округа внутри России и страны — в СНГ.

Анализ данных по таким сегментам дал много информации к размышлению.
У команды появилось понимание реальных путей пользователей, в том числе кроссервисных, и монетизации пользователей в зависимости от источника и гео. А еще, по новой оценке, Рамблер еще и близко не подошел к своему потолку роста.
Попутно родились несколько новых проектов и сформировался продуктовый план на несколько месяцев (лет?) вперед.

Основной тренд, к которому будет двигаться Рамблер теперь — это динамически меняющийся контент и навигация на главной странице.
Первые результаты: после перестроения навигации на главной странице в соответствии с результатами исследования, выручку удалось поднять на 4,5% в целом по порталу.

Видео с конференции ProductSense в Минске, 21 минута без вопросов. Публикуется с разрешения организаторов.
https://www.youtube.com/watch?v=FVv77ObyqAg

#запуск_продукта
«Правильный дисрапт» от HeadHunter.
hh создает новые продукты, даже если они каннибализируют существующие: «если мы сами себя не подорвем, это сделает кто-то другой».

В этот раз hh «придумал» (честно признались, что подсмотерно у linkedin) рекламу вакансий в нативном ключе у себя же на сайте.

Правда, работодатели не поняли, зачем им дополнительно рекламировать свою вакансию, если они уже ее разместили на сайте.

Тогда hh интегрировался с соцсетями (vk, ок, мой мир) и яндекс.директом, чтобы вакансию видели не только активные пользователи hh, но и внешние пользователи.

Проблема пришла, откуда не ждали: продукт создавал впечатление, что другие платные сервисы, например premium-вакансии (первые в поиске) клиентам в общем-то не нужны. Ответственные за другие продукты команды заволновались, а не уронит ли это их собственные метрики.

Ну если уж дисраптить, то по полной, решили в компании. По плану, который сейчас приводится в исполнение, на этот новый рекламный движок переводятся все другие релевантные услуги. Теперь вместо конкурирующих услуг у работодателя просто будет выбор из нескольких мест размещения, вероятно с разной стоимостью или частотой.

Планируется также подключение programmatic, смена фиксированной ставки на аукцион, и вуаля, будет еще одна глобальная рекламная площадка.
Посмотрим, как оно, но смелости в «подрыве самих себя» у ребят не отнять.

Видео, 21 минута:
https://www.youtube.com/watch?v=ivKUEptkutk&list=PL7qTFvaqsfQiu0zRNWCOrFGoA_VwxGMk2&index=23

#процессы #запуск_продукта
Webbankir рассказывает о разработке и внедрении внутреннего продукта: чат-боты, снимающие нагрузку с кол-центра.

В 2017 году по мере роста бизнеса Webbankir должен был нанять десяток новых операторов колл-центра и пару юристов. Ситуация повторялась уже несколько раз: рос портфель займов, вмести с ним — количество клиентских обращений. Расширения клиентской поддержки же съедает всю дополнительную прибыль, а качество обработки запросов все равно падает из-за постоянно растущего количества обращений.

В этот раз в компании предприняли попытку автоматизации части поддержки. Обращения  разделили на три группы: стандартные, юридические запросы/жалобы и нестандартные запросы. Последнюю и самую малочисленную группу все еще обрабатывают операторы колл-центра.

Начали со стандартных запросов, которые составляют около 90% всех обращений: как взять/погасить заем, размер текущей задолженности и тп.
Для этого запустили бота в Telegram и Viber. Разработка шла 2 месяца, самая сложная часть — интеграция ботов с серверами компании для запроса информации из личного кабинета клиента. Если бот не мог ответить на вопрос, подключал живого оператора.

За полгода бот провел более 1 миллиона сессий для почти четверти миллиона пользователей. Сейчас к нему обращаются около 80% постоянных клиентов, что разгрузило колл-центр в 1,5 раза и увеличило скорость обработки других поступающих звонков.

Следующей группой были жалобы и юридические запросы. Раньше клиенты составляли их самостоятельно, так что при общем содержании форма разнилась. Отправлять их было необходимо через Почту России, ожидать доставку письма и затем обработку запроса. Ресурсы тратились и на чисто механическую обработку: отсканировать, зарегистрировать письмо, подготовить формальный ответ. С помощью бота отправка и обработка запроса или претензии происходит заметно быстрее: бот обработал 1500 жалоб за 1,5 месяца, что сэкономило более 250 часов рабочего времени компании.

Webbankir советует внедрять чат-ботов, если у клиентов компании много стандартных запросов. Тестируйте разные решения, запускайте в низкий сезон на небольшом количестве клиентов и всегда давайте возможность поговорить с живым человеком.

Статья, около 10 минут на чтение: https://rb.ru/opinion/kejs-250-chasov/

#анонс #аналитика
Управляющий директор Rambler.ru Леонид Черный сегодня со мной в эфире откроет этот год разговором об аналитике медийных проектов.

Мы привыкли, что контент — король. Многих наших пользователей только этим и убедить в экспертности компании, от многих конкурентов только особым присутствием в медиапространстве можно качественно отстроиться.

Но как понять, на верном ли вы пути?
Чем отличается аналитика, тестирование гипотез и принятие решений в медиапроектах от других цифровых?

Об этом и многом другом поговорим сегодня в 17:00. Трансляция, а впоследствии и видеозапись будут доступны по ссылке:
http://radio.mediametrics.ru/normalno_delaj/60747/

#монетизация
Коротко об ABBYY.
В приложении ABBYY FineScanner iOS однажды значительно увеличили конверсию в покупку, поменяв модель монетизации с Freemium на Trial.

Нередко в приложениях достаточно сложно понять, что именно делает пользователя счастливым и за что с него соответственно можно брать деньги.

Какое-то время FineScanner работал по модели Freemium: неограниченное сканирование и доплата за распознавание документов, отключение рекламы и еще пару мелких плюшек. Ну и пользователи конвертировались меньше, чем хотелось бы.

Изучение сессий показало, что 90% пользовательских сценариев – это именно сканирование. Но сильная сторона продукта — не качество сканирования, а именно распознавание!

И вот команда решила попробовать дать пользователям доступ к этой функции на ограниченное кол-во документов — 10 страниц.
Первые 3 месяца новая модель росла плохо. Оказалось, что большинство пользователей использовали менее 10 доступных страниц и не упирались в лимит вообще, а значит не платили.

Тогда попробовали уменьшить лимит до 5-ти страниц. И уже на второй месяц монетизация с пятью триальными страницами «полетела» и дает ощутимый ежемесячный прирост к доходу.

Пост в фейсбуке с графиками Fremium, Trial-10 и Trial-5:
https://www.facebook.com/photo.php?fbid=418857675249246&set=a.318662605268754&type=3&theater

#маркетинг #запуск_фичи
SEMRush про запуск фич, продиктованный конкурентной борьбой:

1. Конкурировать не продуктом, а позиционированием
SEMRush узнали, что на их рынок заходит конкурент с похожим по функционалу продуктом. Вместо лихорадочной наработки отличающих фич компания решила использовать свое преимущество «первого на рынке» — поставить себя, как самого опытного эксперта.
SEMRush сделали крупное и действительно полезное для рынка исследование распространенных SEO-ошибок. Это привлекло внимание рынка к их экспертизе и к их продукту — по ассоциации. Релиз продукта конкурента на этом фоне никто особо не заметил. А еще такой контент-маркетинг сам по себе долгое время поставляет им лиды и снижает churn.

2. Разрушать и строить заново
На рынок вышел продукт с похожей функциональностью, но с маркетингом не слабее SEMRush. SEMRush решил добавить к продукту нечто (фичу), что бы отличало его от абсолютно таких же продуктов конкурента. Вариантов такого отличия всего три:
- воплотить в продукт какую-то «горячую» тенденцию
- внедрить новую технологию
- решить дополнительную проблему пользователя.

Для продукта Position Tool (проверка места сайта в результатах поиска) выбрали воплощение тенденции, привязанной к новой фиче Google: сниппет Гугл-поиска (мгновенный ответ на запрос поиска).
Добавили простую технически фичу: кто из конкурентов занял сниппет в важных для вас результатах поиска.
А маркетинг стал продвигать идею с помощью «независимого» (ну вы поняли) исследования: весь функционал подобных инструментов (включая и Position Tool) устарел, топ-10 или даже топ-3 никому не важны, надо бороться за место в сниппете. Кстати один инструмент все-таки это умеет, ну надо же.

И еще один пример разрушения.
У Keyword Magic Tool (выбор поисковых запросов для оптимизации) проблема была самой серьезной — продукт конкурентов был лучше по количеству поисковых запросов в базе (1 млд VS 8,3млн).

Тогда в качестве «разрушителя» была выбрана проблема из сценария пользователя. База в несколько млн запросов плоха тем, что с ней сложно управляться. Вместо наращивания базы стали работать над UX, дали пользователям более простой workflow с помощью группировок запросов. Соревноваться по размеру базы было уже не нужно, отстройка от конкурентов была крайне успешной.

Выступление с ноябрьской конференции ProductSense в Минске, публикуется с разрешения организаторов.
Видео, 18 минут без вопросов: https://www.youtube.com/watch?v=jh1PHC4WkXc