Как построить механизм поиска и усиления product/market fit: история Superhuman
Это адаптированный перевод публикации Rahul Vohra, основателя и гендиректора Superhuman, от создателя проекта GoPractice! и автора одноимённого Telegram-канала Олега Якубенкова.
Достижение product/market fit — фундамент успеха для стартапа. Отсутствие же product/market fit — причина почти всех известных нам провалов.
Предприниматели и основатели одержимы достижением product/market fit с первого дня работы над продуктом. Это и барьер, который мы скорее стремимся преодолеть, и страх, что нам никогда не удастся это сделать.
Но когда доходит до глубинного понимания того, а чем является product/market fit на самом деле и как именно его достичь, то становится очевидным — никаких проторенных дорожек и испытанных подходов тут нет.
***
Летом 2017 года я был глубоко погружен в поиски путей достижения product/market fit для моего стартапа Superhuman. В процессе чтения статей в разных блогах и осмысления различных идей, я сделал несколько наблюдений.
Paul Graham, основатель Y Combinator, описывал product/market fit как достижение такого состояния, что люди хотят то, что вы сделали. Sam Altman же охарактеризовал product/market fit как явление, когда пользователи сами рассказывают про ваш продукт другим людям. Но наиболее цитируемое определение, конечно, было из публикации в блоге Marc Andreessen за 2007 год:
«Вы всегда чувствуете, когда вы не достигли product/market fit. Клиенты не понимают ценности продукта, сарафанное радио не работает, использование растет медленно, обзоры в прессе скучные и пресные, цикл продаж очень длинный, большинство сделок срываются.
И вы всегда чувствуете, когда вы достигли product/market fit. Клиенты выстраиваются в очередь за продуктом, использование растет быстрее, чем вы успеваете закупать сервера. Деньги клиентов наполняют ваши счета. Вы нанимаете продажников и специалистов поддержки на максимальной скорости. Журналисты звонят, потому что узнали о новом горячем проекте и хотят обсудить его с вами. Вы получаете награды «Предприниматель года» от Гарвардской школы бизнеса. Инвестиционные банкиры ждут у вашего дома».
Для меня это определение было наиболее ярким. Я смотрел на него сквозь слезы.
Мы основали компанию и начали писать код Superhuman в 2015 году. Годом позже наша команда выросла до семи человек, и мы яростно продолжали писать код. К лету 2017 года нас было уже 14 человек, и мы все еще писали код.
Я чувствовал постоянное давление к запуску — и от команды, и от самого себя. Мой предыдущий стартап Rapportive был запущен, отмасштабирован и куплен LinkedIn за более короткий период времени. Но с начала работы над новым проектом уже прошло два года, а запуск все еще не состоялся.
Впрочем, каким бы сильным ни было давление, я не был готов запустить продукт. Распространенным подходом было бы выбросить продукт на рынок и посмотреть, что вышло из этой затеи. Это абсолютно нормально, если речь идет о нескольких месяцах усилий, и цена провала не слишком велика.
Но в нашем случае этот метод выглядел совершенно безответственным и безрассудным, особенно с учетом времени, которое мы инвестировали в разработку.
Еще больше усугубляло ситуацию то, что будучи основателем, я не мог откровенно сказать команде о том, какие чувства испытываю. Эти невероятно амбициозные инженеры вложили в разработку сердце и душу. Я не понимал, как донести до команды, что мы еще не готовы к запуску, а что еще хуже — у нас нет ясной стратегии, как прийти к состоянию, когда мы будем готовы.
Это определенно не то, что они хотели бы услышать. Я хотел найти правильные слова или подходящий фреймворк, чтобы объяснить нашу текущую позицию и обозначить следующие шаги, которые приведут нас к product/market fit, но это было не так-то просто.
Сложность была в том, что определения product/market fit, которые я нашел, были неоценимо полезны для компаний, которые уже запустили свои продукты. Если после запуска выручка не увеличивается, привлекать деньги становится сложнее, журналисты не проявляют никакого интереса, а количество пользователей прирастает еле-еле, то можно вполне уверенно утверждать, что никакого product/market fit у вас нет.
Хотя на практике, с учетом моего предыдущего опыта успешного запуска и продажи продукта, проблем с привлечением денег мы не испытывали. Мы вполне могли выйти на журналистов, но активно избегали этого.
Количество же пользователей не росло только по той причине, что мы вполне осознанно решили не онбордить новых пользователей. Мы все еще были на этапе перед запуском продукта, и никакие индикаторы не могли адекватно проиллюстрировать нашу ситуацию с product/market fit.
Другая проблема — эти определения product/market fit никак не помогали с определением конкретных следующих действий. У меня было точное понимание, где мы сейчас находимся, но не было ни единого способа донести его до команды и, тем более, никакого плана, что надо делать дальше.
Я продолжал ломать голову над тем, как преодолеть расстояние между тем положением, где Superhuman был в моменте, и той высокой планкой, которую нам нужно было достичь.
И внезапно я задумался: а что, если можно было бы измерить product/market fit? Ведь если его можно измерить, то логично, что его можно оптимизировать. А затем, вероятно, можно систематически повышать силу product/market fit до тех пор, пока она не будет достаточной для уверенного роста.
Вдохновившись этим новым подходом, я пересобрал весь процесс продуктовой работы с нуля, чтобы довести продукт до product/market fit. Ниже я приведу подход, который у нас получился в результате.
В частности, я расскажу про метрику, которая расставила все по местам, и объясню, как был устроен четырехэтапный процесс, который мы использовали для создания механизма по поиску и усилению product/market fit для Superhuman.
Какая метрика может быть опережающим индикатором достижения product/market fit
В своем путешествии к пониманию устройства product/market fit я читал все, что мог, и говорил со всеми экспертами, каких только мог отыскать. Все изменилось, когда я встретил Sean Ellis (Шона Эллиса), который отвечал за ранний рост Dropbox, LogMeIn, Eventbrite, а позже изобрел термин growth hacker.
Определения product/market fit, которые я встречал, были яркими и убедительными, но в то же время запаздывающими индикаторами. К тому времени, когда инвестиционные банкиры ждут у вашего дома, как говорил Marc Andreessen, у вас уже есть product/market fit. Вместо этого Sean Ellis вывел опережающий индикатор.
Просто опросите ваших пользователей, как они будут себя чувствовать, если не смогут больше пользоваться вашим продуктом, а затем измерьте процент тех, кто ответил, что будет крайне разочарован.
После проведения подобного опроса для почти сотни стартапов Sean Ellis обнаружил магическое число — 40%. Компании, которые испытывали сложности с ростом, почти всегда получали в этом опросе менее 40% пользователей, которые будут очень разочарованы в случае закрытия продукта. В то же время компании с сильным вовлечением пользователей и трекшеном почти всегда преодолевали этот порог.
Группа ответивших, что будут сильно разочарованы — ключ к достижению product/market fit.
Полезный пример приводит Hiten Shah, который задал этот вопрос 731 пользователю Slackв рамках исследовательского проекта. 51% опрошенных ответили, что они были бы крайне разочарованы, если бы не могли больше пользоваться Slack. Это явно указывало на то, что Slack достиг product/market fit к моменту, когда имел порядка полмиллиона платящих пользователей.
Сегодня в этом не видится ничего удивительного, с учетом впечатляющей истории успеха Slack. Но этот пример показывает, насколько сложно преодолеть планку в 40%.
Вдохновленные этим подходом, мы решили выяснить, какими будут ответы пользователей Superhuman. Мы идентифицировали пользователей, которые недавно испытали ключевую ценность нашего продукта, следуя рекомендациям Sean Ellis о том, что опрос стоит проводить на тех, кто пользовался продуктом по крайней мере дважды за последние две недели.
На тот момент нам удалось выделить где-то 100–200 пользователей для опроса, но даже самые маленькие стартапы на ранней стадии не должны робеть перед таким подходом. Вы будете получать достаточно корректные результаты уже на базе 40 респондентов, что достижимо почти для любого продукта.
Мы отправили выбранным пользователям письма со ссылкой на опрос, сделанный в Typeform. В нем были следующие четыре вопроса:
1) Как бы вы себя чувствовали, если бы больше не смогли пользоваться Superhuman?
a. Были бы очень разочарованы
b. Были бы несколько разочарованы
c. Не были бы разочарованы
2) Какие люди, на ваш взгляд, получают больше всего пользы от Superhuman?
3) В чем заключается главная польза от Superhuman для вас?
4) Как мы можем сделать Superhuman лучше для вас?
Вскоре мы уже могли проанализировать ответы. Начнем с первого вопроса.
Только 22% пользователей ответили, что были бы очень разочарованы. Было очевидно, что Superhuman еще не достиг product/market fit. И хотя этот результат может показаться удручающим, я был, напротив, максимально воодушевлен. У меня появился инструмент, с помощью которого я мог объяснить команде нашу текущую ситуацию и, что самое потрясающее, план, как нам ускорить достижение product/market fit.
Как оптимизировать product/market fit с помощью процесса из четырех шагов
Переполненный решимостью изменить положение дел, я сфокусировался на улучшении показателей нашего product/market fit. Ответы на каждый из вопросов проведенного опроса стали ключевыми ингредиентами для фреймворка, который был призван помочь нам достигнуть цели.
Ниже вы найдете четыре компонента, из которых состоял наш механизм по поиску и достижению product/market fit.
Уточнение от GoPractice: для простоты формулировки и наибольшего соответствия оригиналу этой публикации мы будем называть респондентов, ответивших, что они будут очень разочарованы в результате закрытия Superhuman, группой «очень разочарованных» респондентов. Аналогичным образом респондентов, ответивших, что они будут несколько разочарованы, мы будем называть группой «несколько разочарованных» респондентов.