CustDev Laboratory

описание

Канал про продукт и потребителей: - Customer Development - Jobs-to-be-done - Модели потребительского поведения http://custdevlab.ru Практические советы, полезные ресурсы. Контент на 100% оригинальный. Стенограммы: @pasportichka @pnevostruev

← к каналу @custdevlab

2 106

подписчиков

Охват к подписчикам

23,5%

ERR

Реакции к просмотрам

2,96%

936 на 50 постов

Пересылки к просмотрам

0,86%

273

Постов в день

0,0

всего 64

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

22 мар.#юмор@custdevlab #мем@custdevlab5,19%
14 апр.289. North Star Metric — главная метрика продукта В продукте и стартапе метрик много: выручка, трафик, конверсия, удержание, NPS и десятки других. Но на что смотреть в первую очередь? Концепция North Star Metric (NSM) — «метрика Полярной звезды» — предлагает выбрать одну метрику, которая лучше всего отражает ценность, которую продукт доставляет клиентам. Идею популяризировали Шон Эллис (Sean Ellis) и Морган Браун: North Star — это не «что мы зарабатываем» и не «сколько нас посетило», а когда клиент реально получает главную ценность продукта. То есть NSM — это опережающий индикатор: растёт он — с высокой вероятностью потом подтянутся и выручка, и рост. Если гнаться только за выручкой или только за трафиком, можно оптимизировать не то: увеличение одной метрики нередко бьёт по другой (кейс доставки еды — время против охвата). Как выбирают North Star Metric Ключевой вопрос: какая одна метрика, если она вырастет сегодня, сильнее всего разгонит «маховик» вашего бизнеса? Часто NSM относят к одному из типов: — Ценность для пользователя — моменты использования, «аха-момент», глубина вовлечённости. — Потребление — сообщения отправлены, ночи забронированы, поездки совершены (Airbnb, Uber). — Рост пользователей — платящие пользователи, MAU/DAU. — Эффективность роста — LTV/CAC и подобное. — Выручка — ARR, GMV (часто как North Star у зрелых бизнесов). Выбор зависит от модели продукта и от того, как вы определяете «успех»: основные метрики стартапа — трафик, конверсия, средний чек, частота покупок — складываются в выручку; North Star может быть одной из них или производной (например, «количество платящих пользователей, совершивших повторную покупку»). Что важно для сильной North Star Metric Хорошая NSM: отражает ценность для клиента; является опережающим индикатором дохода; измерима имеющимися данными; понятна команде и по ней можно принимать решения; её сложно «накрутить» в ущерб продукту. Маркетинговые метрики для стартапа часто и есть главные — умение привлекать и удерживать клиентов; North Star помогает сфокусировать именно на той одной метрике, которая лучше всего связана с долгосрочным успехом. В сухом остатке: North Star Metric — одна метрика, которая лучше всего отражает доставку ценности клиенту и разгон вашего «маховика». Её выбор помогает не распыляться по десяткам показателей и не оптимизировать одно в ущерб другому. #метрики@custdevlab #управлениепродуктом@custdevlab #методика@custdevlab4,57%
11 мар.274. На каком рынке я работаю. Дополнения спустя 4 года В посте про главный вопрос стартапа мы писали: спросить покупателя «Между чем еще Вы выбирали, прежде чем остановить выбор на нашем товаре?» — способ определить рынок и конкурентное окружение. Но формулировка «между чем и чем ты выбираешь, прежде чем купить у меня» — не единственный и не всегда достаточный вопрос. Ответ зависит от ситуации. В одном контексте человек сравнивает конкретные продукты. В другом — способы решения проблемы (пойти в кино vs смотреть дома vs почитать книгу). В третьем — вообще не осознаёт альтернатив или выбирает «ничего не делать». По сути мы разделяем пользователей по отношению к альтернативам при решении проблемы. У кого-то узкий набор выбора (consideration set): несколько брендов или решений, между которыми он реально выбирает. У кого-то продукт вообще не попадает в набор рассмотрения — человек решает задачу иначе или не решает её вовсе. Отсюда — разные сегменты: те, для кого мы конкурируем с X, те, для кого — с Y, и те, для кого мы «не в наборе рассмотрения». Поэтому вопрос про рынок может раскрываться через несколько в зависимости от контекста, типа продукта и этапа пути клиента: — «Как вы обычно решаете эту задачу?» — «Что ещё рассматривали в этот раз?» — «Были ли другие варианты, от которых отказались?» — «Почему выбрали именно это?» Граф конкуренции и разные уровни конкуренции помогают увидеть, что набор альтернатив у разных людей разный, а значит и «рынок» для каждого сегмента свой. В сухом остатке: вопрос «между чем выбираете» — отправная точка; рынок определяется набором альтернатив в голове потребителя; этот набор зависит от ситуации и сегмента; иногда нужна цепочка вопросов, чтобы понять, с чем мы конкурируем и для кого вообще попадаем в набор рассмотрения (consideration set). #рынок@custdevlab #сегментация@custdevlab4,57%
17 мар.без подписи4,25%
27 февр.без подписи4,14%
7 апр.286. NPS и CSI: на опросы отвечает 10–30% клиентов — почему важна статистическая значимость На вопросы NPS и CSI после покупки или взаимодействия отвечает малая часть базы. По разным исследованиям, большинство компаний получает 5–15% ответов на рассылки по электронной почте, а эффективные программы достигают 30–40% отклика. В B2B средний коэффициент ответа (по данным CustomerGauge) — 12,4%, а общий диапазон — от 4,5% до 39,3%. Через электронную почту обычно отвечают 15–25%, через in-app — 20–30%. То есть типичный диапазон для опросов среди покупателей (post-purchased) — примерно 10–30%. При низком проценте ответов результат легко искажается. Отвечают чаще всего те, кто уже доволен или, наоборот, очень недоволен. Нейтральные и «тепло-прохладные» клиенты реже открывают опросы. Получается смещение выборки: NPS или CSI могут выглядеть лучше или хуже, чем реальная картина по всей базе. Не менее важно — проверка статистической значимости. NPS строится на трёх группах (промоутеры, пассивные пользователи, детракторы), и это триномиальная метрика. Если сравнивать два NPS между собой или во времени, нельзя считать доли групп независимыми — иначе занижается стандартное отклонение и разницы могут казаться значимыми, когда ими не являются. Нужен расчет доверительных интервалов и методы, учитывающие структуру NPS. Для надёжных выводов важны и объём выборки, и доля ответивших: при коэффициенте ответов 10% и 1000 отправленных опросов — 100 ответов; при 100 отправленных — всего 10, что явно недостаточно для устойчивых выводов. В сухом остатке: на опросы NPS и CSI после покупки отвечает 10–30% клиентов; при таком проценте ответов важно проверять статистическую значимость и учитывать смещение выборки #nps@custdevlab #csi@custdevlab #метрики@custdevlab3,87%
19 мар.278. Пивот должен быть настоящим пивотом Не каждая смена идеи продукта — пивот. Пивот в Lean Startup — это структурное изменение элемента бизнес-модели на основе обучения от рынка. То есть решение поменять направление должно опираться на данные, собранные через взаимодействие с пользователями, а не на «подумали и решили». Если проект просто захотел делать что-то новое — не связанное с тем, что выяснили в интервью, из метрик, из обратной связи — это не пивот. Это смена идеи «из головы». Команда могла устать от прежнего продукта, увидеть тренд, скопировать чужую идею. Но без опоры на информацию от рынка новая идея оказывается такой же непроверенной гипотезой, как и первая. Интервью с пользователями — ключевой источник данных для решения о пивоте. Они показывают: проблема не подтвердилась, сегмент другой, способ решения не подходит, ценность в другом. На основе этого можно менять целевой сегмент, саму проблему, решение, каналы. Custdev «для галочки» не даёт такой информации — получаете формальное «подтверждение», но не понимание, куда двигаться. Готовность менять идею важна, но меняют не «просто так», а когда данные говорят: текущее направление не работает. Настоящий пивот — это смена направления, обоснованная тем, что узнали от пользователей и рынка. Изменения в продукте «потому что решили попробовать другое» — это новый старт без валидации. В сухом остатке: пивот — изменение на основе обучения от рынка; если решение поменять продукт не связано с собранной информацией от пользователей (интервью, метрики, обратная связь), это не пивот, а смена идеи «из головы»; интервью — ключ к обоснованному пивоту. #пивот@custdevlab #методика@custdevlab #custdev@custdevlab3,70%
10 июл. 2025 г.без подписи3,69%
25 апр. 2025 г.196. Искажение PAM-TAM-SAM-SOM В большинстве презентаций на демо-днях размеры рынка показывают через PAM-TAM-SAM, а доля рынка конкретного продукта через SOM. В последние годы показывать PAM (потенциальный рынок) не принято. Причин несколько, но главная, в этом параметре нет большого смысла, так как потенциал может быть как глобальный, так и региональный. Какой считать — не очень понятно. TAM-SAM-SOM почти всегда показан через круги (см. изображение). И это плохо. 1. Непонятно, как были посчитаны эти параметры (нет прозрачности). 2. Не соблюдается масштаб, так как круги не пропорциональны расчетным параметрам. При оценке перспектив продукта важно понимать разницу между TAM и SAM, ведь это определяет и стоимость конкуренции, в том числе стоимость привлечения клиента, а также потенциал роста. Почему это происходит, объяснить просто. В Power Point есть стандартная Smart-фигура с подобными кругами. Создание слайда очень быстрое и простое. К тому же, «так делают все», то есть исторически сложилось представлять параметры рынка таким образом. Как исправить ситуацию: 1. Показывать круги пропорционально цифрам. Если TAM в 5 раз больше, чем SAM, значит нужно площадь (!), а не радиус, показывать в 5 раз больше. 2. Добавлять расчеты. Расчеты лучше показывать через таблицу, в основе которой лежат ключевые метрики стартапа. Если не помещается на слайде — добавляем QR и ссылку на нее на слайде. В сухом остатке: не надо делать что-то потому, что «все так делают»; если решили показывать TAM-SAM-SOM через «круги», учитывайте их пропорциональность. #рынок@custdevlab #метрики@custdevlab3,59%
17 сент. 2025 г.234. Стоимость привлечения пользователя (CPUser) CPUser = стоимость привлечения одного пользователя. Формул для расчета много, но самый правильный — сложить все стоимости платного привлечения для каждого пользователя (сложить CPC, cost per click). Первые тесты каналов продвижения, особенно исчерпаемые (канал в ТГ, блогер и пр.) обычно приносят пользователей не по самой высокой стоимости. Попытки закрепить успех приводят к росту этой метрики. Далее стартап пробует другие каналы привлечения пользователей, оставляя те, которые обходятся дешевле. Многие каналы привлечения пользователей, особенно в digital, аукционные. Это значит, что стоимость размещения рекламы не фиксированная, а зависит от конкретных условий конкретного аукциона. Можно выбирать разные стратегии участия в аукционе, но по сути мы выбираем между балансом от «каждый пользователь дороже, больше пользователей» и «каждый пользователь дешевле, меньше пользователей». Получается, что сначала пользователи обходятся нам недорого, потом дорожают. И будут дорожать каждый день, потому что при росте масштабов мы вынуждены подключать все более дорогие каналы привлечения пользователей, а более дешевые редко получается масштабировать. В сухом остатке: стоимость привлечения пользователя (CPUser) это метрика, которая в долгосрочной перспективе всегда будет расти в цене. #метрики@custdevlab #cpuser@custdevlab3,57%
12 февр.без подписи3,57%
9 апр.Собрали для удобства в одном посте все посты про JTBD и AJTBD: Custdev и JTBD — основы: 1. Custdev и JTBD — понимание потребителя и мотивов его поведения 2. Эволюция подходов от custdev к jtbd — от вопроса «что нужно?» к «какую работу нанимают?» 3. Подходы к проведению продуктовых исследований — custdev, JTBD, дизайн-мышление, сервис-дизайн 4. Создание прорывных продуктов через CustDev — боль и потребности клиентов как основа JTBD и другие инструменты: 5. Custdev для CJM: зачем нужно и нужно ли? — custdev и JTBD при построении CJM 6. Как объединить в одну систему потребности + жизненные ситуации + точки контакта + клиентский путь — Custdev + JTBD + CJM 7. CJM или почему они не работают — AJTBD и динамический CJM 8. Данные нулевой стороны — типы данных в JTBD и custdev Этапы JTBD-методологии (Боб Моэста): 9. Этапы jtbd-методологии: итог — сводка всех этапов LXM-модели в одном посте 10. Первая мысль о продукте (First thought) 11. Пассивный поиск в jtbd (Боб Моэста) (Passive looking) 12. Активный поиск в jtbd (Боб Моэста) (Active looking) 13. Принятие решения о покупке (Боб Моэста) (Deciding) 14. Первая часть процесса использования: онбординг (Боб Моэста) (Onboarding) 15. Процесс использования продукта (между онбордингом и офбордингом) (Ongoing use) 16. Последняя часть процесса использования продукта: офбординг (Offboarding) AJTBD — работы и сценарии: 17. Что значит «убить работу» в AJTBD — сократить количество работ для пользователя 18. AJTBD-сценарии и верхнеуровневая работа — работы более высокого уровня Конкуренция и «работы»: 19. Граф конкуренции: способ решения проблемы, альтернативные решения в рамках одного способа — осознаваемые и неосознаваемые модели поведения 20. Почему на рынке выигрывают продукты, которые выполняют больше работ — продукт, решающий больше работ, чем конкуренты 21. Кинопоиск VS Rutube: сложная модель потребления контента — рынок и JTBD Связанные темы: 22. Отличие покупки в первый раз и в каждый последующий — разный дизайн исследования 23. Привычное потребление и разные модели — частотность потребления и формулировка вопросов #подборка@custdevlab #jtbd@custdevlab #ajtbd@custdevlab #методика@custdevlab3,55%