Давайте на примере разберем, как исследование WTP может (и дол | No Flame No Game

Давайте на примере разберем, как исследование WTP может (и должно) влиять на продуктовую разработку.

В качестве примера возьмем уже упоминавшуюся Canva и рассмотрим две ситуации: начальная стадия продукта и зрелый продукт.

Сразу оговорка: все написанное ниже - моя гипотеза, которая, скорее всего, не имеет никакой связи с тем, как это реально устроено в Canva.

Итак, предположим, что мы с вами фаундеры Canva (но не 12 лет назад, а сейчас). У нас есть идея: демократизировать создание графики и презентаций. Откуда начать? На каком сегменте сфокусироваться? Какие фичи нужно запустить в первую очередь?

Я бы использовала примерно следующий алгоритм действий:

1. Выдвигаем несколько гипотез про MVP (как такие гипотезы создавать - тема для отдельного разговора). Например: “Canva - это платформа, на которой вам доступно более 1000 темплейтов для создания контента под основные социальные сети. Вы можете адаптировать их под свой стиль, в один клик создать пост для нескольких соцсетей за раз и запланировать посты наперед”.

2. Для каждой гипотезы создаем опросник со следующими вопросами:

а) Кем вы работаете // В чем заключается ваша работа? (+ любые другие вопросы про отличительные черты сегмента)

б) Посмотрите на следующее описание продукта: <вставить вашу гипотезу>. Сколько вы готовы платить за месячную подписку на этот продукт? Варианты ответа: $0 / $10 / $20 / $40 / Готов заплатить один раз, но не каждый месяц

в) Почему вы выбрали такую цену?

г) Что могло бы увеличить цену, которую вы готовы платить за продукт?

3. Анализируем результаты в разрезе выбранных цен и ищем паттерны внутри сегментов.

Что нам это дает?

Как вы наверняка заметили, вопрос б) очень ненаучно спрашивает людей про цену - но наша цель здесь не узнать точную цифру, а, скорее, найти сегмент, который почему-то хочет нам платить очень много, и понять, почему. Этим мы убиваем сразу несколько зайцев:

⁃ переводим проблемы/ JTBD в конкретные цифры. Очень часто у людей есть проблемы, за решение которых они не готовы платить: может, проблема не такая приоритетная; может, рынок еще не созрел и нет устоявшейся ментальной модели. В обоих случаях это знак, что стоит сделать шаг назад и переосмыслить свою ключевую гипотезу;

⁃ цена позволяет вам понять, в какую категорию продуктов вас помещает пользователь. Например, в случае c $20 мы попадаем в одну корзинку с Adobe, в случае $40 - будем соревноваться с контрактором с Upwork. Это важно для дальнейшего формирования УТП;

⁃ сравнивая сегмент, который не готов нам платить, и сегмент, который готов платить сильно выше того, что мы ожидали, мы можем более четко сформулировать свое ценностное предложение и определить приоритеты.

На какие вопросы важно ответить в рамках анализа результатов:

⁃ что отличает неплатящих от платящих? Какая наблюдается разница в персоне/ в проблемах?
⁃ какой у нас % платящих? Если % слишком низкий, можно ли его как-то увеличить (для этого нам нужен вопрос г)?
⁃ что важно для платящих? За что конкретно они готовы платить?

После того, как мы определили, а кто и за что готов нам платить, мы проводим качественные интервью.

На основе этих данных мы сможем выдвинуть гипотезу про:

⁃ наш базовый продукт
⁃ сегмент, который готов за него платить, а также его размер
⁃ ключевую проблему, которую мы решаем для этого сегмента.

Метод не идеальный, это точно - но в то же время очень быстрый и генерирующий очень много инсайтов. Точно лучше, чем начинать с исследования проблем, под них собирать продукт, а затем налепливать ценник и удивляться, что никто продукт не покупает.

Если вам интересно почитать продолжение, пожалуйста, поставьте реакции, чтобы я поняла, стоит ли писать дальше или сменить тему