2021-04-22 12:31:31
Как я проверял гипотезу о сервисе для управления гипотезами (часть третья)
После исследования, которое мы провели с Сергеем и Иваном, энтузиазм немного поубавился. Процессы работы с гипотезами у разных команд сильно отличались, как и проблемы, с которыми они сталкивались.
Четкого видения, каким должно быть решение, не возникло, но мне все таки хотелось разобраться в вопросе тщательнее. К тому же, MVP на Airtable продолжали подключать все новые пользователи.
Апрель 2019
К апрелю базу (так в Airtable называется проект) подключили уже больше 700 человек.
Чтобы получить доступ к базе в Airtable требуется регистрация, а емейлы пользователей, скопировавших проект, видны создателю базы.
Я вручную собрал все емейлы в таблицу, загрузил в Mailchimp и сделал рассылку с темой «Что улучшить в Growth Team фреймворке?».
В письме я попросил уделить 15-20 минут на созвон для сбора обратной связи и уточнил, что интересен любой опыт, даже если фреймворк по факту не использовался.
Откликнулось чуть больше двадцати человек, с большинством из которых мне удалось договориться на звонок.
В процессе общения выяснилось, что больше половины откликнувшихся фреймворк не использовали, а подключили просто, чтобы посмотреть.
Оставшиеся использовали либо очень короткое время, либо переделали его под себя до неузнаваемости (Artable этим хорош, базу можно править как угодно). То есть, будь это самостоятельный продукт, в оригинальном виде им бы никто не пользовался.
Понятно, что теоретически среди тех, кто не прочитал письмо или не захотел созваниваться, могли быть активные пользователи фреймворка. Но те данные, которые мне удалось собрать, просто кричали, что несмотря на высокой интерес, ценность решения крайне низкая.
Я ушел думать дальше.
Октябрь 2019
Мысли крутились вокруг оценки и приоритизации гипотез – результаты интервью показывали, что это главная проблемная область у многих продуктовых команд.
К осени у меня сформировалась структура MVP в виде простенького Telegram-бота, который мог бы рассылать гипотезы участникам команды, собирать оценки по ICE и показывать итоговые приоритеты бэклога.
Изначально я хотел сделать бота сам, поизучал разные конструкторы и пришел к выводу, что нужно программировать.
Нашел небольшую студию со свободным Python разработчиком, которая была готова реализовать задумку за приемлемые деньги.
Не без сложностей, но к концу месяца бот был готов. Расходы мы разделили на троих с Сергеем и Иваном.
Сначала я раздал ссылку на бота директно командам, с которыми работал или много общался. Это позволило выявить основные замечания, пофиксить проблемные места, улучшить логику.
Затем распространил ссылку на бота по группам и стал наблюдать за статистикой.
В первый же день в бот добавилось более 100 проектов с общим количеством участников под 200 человек. Снова явный сигнал наличия спроса.
Но уже через неделю стало понятно, что никто не внедрил бота в рабочий процесс и не использует его на регулярной основе.
Как обычно, я пошел собирать обратную связь, созвонился с несколькими пользователями и выяснил, что причины быстрого отвала очень разнородные. Просили сделать бота для Slack, добавить экспорт бэклога в Jira, добавить другие фреймворки приоритизации и много всего другого.
К этому моменту энергии развивать решение уже не осталось, хотя и прослеживался потенциал.
Здесь в истории с проверкой гипотезы о сервисе для управления гипотезами можно поставить точку.
961 views09:31