На прошлом уроке мы посмотрели, что такое качественная модель роста, и определили несколько важных измеримых показателей: активации, вовлеченности и удержания. Они являются прокси-метриками ценностного предложения.

Крайне важно, чтобы мы, разработчики продуктов, использовали комплексный подход к пониманию своей модели роста, сосредоточив внимание на двух показателях: удержании и росте. Вместе эти две метрики рисуют полную и точную картину успеха продукта.

На этом уроке мы дополним модель опыта моделью продаж, а именно ответить на вопрос: как обеспечить устойчивый ежемесячный прирост новых пользователей. Но для начала необходимо понять, как функционируют количественные модели роста продукта. Для этого представьте себе маховик:

Джим Коллинз использовал маховик как метафору в книге «От хорошего к великому» :

"Представьте себе огромный тяжелый маховик — массивный металлический диск, установленный горизонтально на оси, около 30 футов в диаметре, 2 фута в толщину и весом около 5000 фунтов. Теперь представьте, что ваша задача состоит в том, чтобы заставить маховик вращаться на оси как можно быстрее и дольше. Нажимая с большим усилием, вы заставляете маховик двигаться на дюйм вперед, двигаясь поначалу почти незаметно. Вы продолжаете давить, и через два-три часа настойчивых усилий маховик совершает полный оборот."

Для понимания количественной модели роста нужно вспомнить, что продукт - это система с причинно-следственными связями, эффект маховика о том, что петли положительной обратной связи создают импульс, увеличивая отдачу от дополнительных усилий.

Однако маховик может работать только при одном условии: у продукта есть PMF, то есть ценностное предложение удерживает пользователей, соответственно нужно масштабировать привлечение. Маховик может ускорить рост бизнеса и расширить ров, но сам по себе не является источником конкурентного преимущества, а скорее это мультипликатор существующих конкурентных преимуществ.

Поэтому когда мы говорим про количественную модель роста, мы поговорим про концепцию расширения PMF за счет повторяемости продаж , то есть это означает определение согласованной стратегии продукта и GTM, которая может запустить (и поддерживать) маховик.

Ниже 6 простых примеров общих преимуществ, представленных в виде маховиков (или «причинно-следственных петель» в системной терминологии).


Дополнительная литература: https://www.nfx.com/post/durability-formula-will-determine-your-startups-future-value

Эти циклы обобщены — они будут однозначно выражены в каждой компании, в которой они есть:

Эффект масштаба
При эффекте масштаба основной движущей силой увеличения объема являются низкие цены. Это подходит для большинства потребительских предприятий, но более низкие цены не всегда являются результатом более низких удельных затрат. Если цены останутся на прежнем уровне или вырастут, масштаб приведет к более высокой марже → больше ресурсов для роста → большему объему продаж. Самое основное конкурентное преимущество старой школы — чем больше вы становитесь, тем дешевле вы можете производить вещи и тем доступнее ваш продукт.

Бренд
Представляет собой типичную петлю для подкрепляющих привычку ассоциаций бренда с определенным качеством или работой, которую необходимо выполнить. Еще одним примером преимущества бренда является скорее эффект социального доказательства: продукт пользуется успехом → улучшенное восприятие продукта →…
Пример — объяснение Мангером силы масштаба для Coca-Cola. Еще одно преимущество масштаба исходит из психологии. Психологи используют термин социальное доказательство. На всех нас влияет — подсознательно и в некоторой степени сознательно — то, что мы видим, что другие делают и одобряют. Поэтому, если все что-то покупают, мы думаем, что это лучше.

Сетевые эффекты (эффект масштаба со стороны спроса)
Одним из наиболее цитируемых типов рвов является концепция сетевых эффектов . Сетевые эффекты возникают, когда ценность продукта или услуги зависит от количества пользователей. Положительный сетевой эффект означает, что продукт или услуга становятся более ценными для пользователей по мере того, как их использует больше людей.
Сетевые эффекты чрезвычайно разрекламированы и в последние годы стали чем-то вроде мема среди технологических предпринимателей, инвесторов и политиков. Все пять крупнейших по рыночной капитализации компаний в США, кажется, построены на некотором сетевом эффекте, а некоторые даже заходят так далеко, что заявляют, что 70% создания технологической ценности с 1994 года основано на сетевом эффекте .

Сетевые эффекты и эффект маховика очень часто объединяют, потому что они часто встречаются вместе. Эти комбинированные факторы лучше всего иллюстрируются Facebook и объясняют, как безумно быстро он стал доминирующим.

Двусторонний сетевой эффект можно увидеть на таких торговых площадках, как Uber, Airbnb, AliExpress, Amazon, Swiggy, UrbanClap, Opentable, Angellist и т. д., в приложениях социальных сетей, таких как Instagram. Пользователи и микроинфлюенсеры создают двусторонние сетевые эффекты.

Примерами прямого сетевого эффекта являются телефонные сети, Интернет, Facebook, WhatsApp и т. д.

Стоимость переключения

Затраты на переключение показывают, насколько сложно или дорого обходится пользователю переход с одного продукта на другой. Примеры затрат на переключение включают компании SaaS, такие как Salesforce, Intuit, Microsoft и т. д. Хотя компании B2C создают высокую стоимость на переключение, создавая программы лояльности. Amazon проделал невероятную работу с Prime, годовой отток клиентов которого составляет всего 9% . Эти затраты на переключение не обязательно являются денежными – они также могут быть психологическими или основанными на времени/усилиях.

Проприетарные технологии

Запатентованная технология в компаниях-разработчиках программного обеспечения в основном представлена ​​​​алгоритмами искусственного интеллекта / машинного обучения на основе данных. Поиск Google, рекомендации Netflix, поиск и рекомендации продуктов Amazon, Alexa Skills и т. д. — вот некоторые из примеров. В отсутствие больших данных трудно реализовать это преимущество. Хотя аппаратные продукты, такие как Apple и Samsung, также полагаются на патенты на оборудование или дизайн, чтобы получить преимущество.

Выше приведены основные архетипы, но то, какой должна быть модель роста конкретной компании, очень уникально. Давайте рассмотрим пример Amazon.

Прямые сетевые эффекты — как следует из названия — возникают, когда количество пользователей напрямую влияет на ценность продукта. Телефон, например, ничего не стоит, если он принадлежит только вам. Но с каждым дополнительным пользователем, который подключается к телефонной сети, увеличивается количество людей, с которыми вы можете разговаривать, и, следовательно, увеличивается общая стоимость телефона. Та же динамика характерна для чат-приложений, социальных сетей и платежных систем p2p.

Косвенные сетевые эффекты немного сложнее. Они возникают в двусторонних (или многосторонних) продуктах, где размер одной группы пользователей влияет на ценность продукта для другой группы пользователей. В качестве примера здесь часто приводят операционные системы: чем больше у ОС пользователей, тем более привлекательной она становится для разработчиков. С другой стороны, больше разработчиков и приложений делают платформу более ценной для пользователей, тем самым создавая положительный цикл обратной связи между двумя сторонами.

Третья категория, эффекты сети при накоплении данных , описывает продукты, которые становятся лучше с увеличением числа пользователей за счет данных, которые эти пользователи генерируют. Чем больше пользователей, тем больше данных, что приводит к лучшим рекомендациям или прогнозам и, следовательно, к лучшему пользовательскому опыту.

Что так волнует людей по поводу сетевых эффектов, так это не только их защищенность. Это идея укрепления петель обратной связи и последующего экспоненциального роста, который они обеспечивают. Как будет указано в любой статье или сообщении в блоге на эту тему, сетевые эффекты создают динамику «победитель получает все», когда только одна или две фирмы в конечном итоге доминируют во всей отрасли и не могут быть оспорены.

LinkedIn использовал как прямые, так и двусторонние сетевые эффекты , а также стал стандартным форматом для представления своей профессиональной идентичности.

Прямой сетевой эффект возникает из-за того, что каждый дополнительный пользователь LinkedIn делает сеть немного более ценной для всех остальных пользователей LinkedIn. Двусторонний сетевой эффект возникает из-за того, что большее количество пользователей привлекает больше корпоративных работодателей, а большее количество работодателей повышает ценность LinkedIn как пассивного инструмента поиска работы.

Наконец, став неотъемлемой частью профессионального онлайн-идентификации большинства людей, LinkedIn стал стандартом, который в значительной степени заменил традиционное резюме. Всего одного из этих сетевых эффектов, вероятно, было бы достаточно, чтобы создать преимущество первопроходца; все трое, работая вместе, построили огромный стратегический ров, который защитил LinkedIn от новых участников и от попыток потребительских сетей, таких как Facebook, отобрать профессиональный рынок.

Компания была создана в 1995 году как интернет-магазин по продаже книг. В 2000 году была запущена платформа Amazon для сторонних ритейлеров для отображения своих товаров наряду с предложением Amazon. В течение следующих пяти лет Amazon продолжала добавлять новые категории продуктов и расширять число третьих сторон, использующих свою платформу, быстро развивая бизнес, но получая очень небольшую прибыль.

Amazon как платформа для электронной коммерции представляет собой двустороннюю платформу, которая объединяет многих продавцов со многими потребителями, создавая сетевые эффекты. Потребители предпочитают платформу, где у них есть доступ к большему количеству поставщиков. Поставщики предпочитают платформу, где у них есть доступ к большему количеству потребителей. В основе ценностного предложения мы видим цену, удобство заказа и рекомендации, быструю доставку и большое разнообразие товаров.

В 2005 году Amazon запустила Amazon Prime, который предлагал бесплатную доставку за фиксированную плату в размере 79 долларов в год.

В 2006 году Amazon запустила Amazon Web Services, предоставляя третьим сторонам доступ к своим ИТ-платформам. Это обеспечило еще один мощный источник денежных средств. Выручка Amazon Web Services в четвертом квартале 2021 года составила 17 миллиардов долларов США , что на 40 % больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

В 2007 году Amazon вошла в аппаратный бизнес с запуском Kindle, продукта для поддержки электронной дистрибуции книг.

Amazon продолжает вкладывать значительные средства в логистику, чтобы получить доступ к клиенту и обеспечить более быструю доставку.

Также Amazon уже открыл несколько продуктовых магазинов Fresh , книжные магазины и даже парикмахерскую.

Итак, стратегический цикл состоит из 5-ти этапов:

1 этап - это создание фреймворка c целями, описывающего бизнес:
Лучше всего начать не с простого набора показателей, а с моделирования своего бизнеса: бизнес-модели и показателей конечного результата успеха (выручки, клиентской базы), которые в свою очередь разбиваются на показатели драйверов успеха. Для этого нужно понимать взаимосвязи между элементами бизнес-модели. Ниже приведена верхнеуровневая диаграмма, которую, по легенде, Джефф Безос написал на салфетке.

Маховик Amazon начинается с клиентского опыта как драйвера ценности (то есть с модели опыта), который в свою очередь может быть сосредоточен на нескольких ключевых элементах:

• низкие цены.
• большой выбор.
• быстрая доставки.

Опыт работы с клиентами является ключевым, и все сотрудники Amazon придерживаются этого принципа номер один. Таким образом, от клиентского опыта Amazon получает много трафика.
Вместо того, чтобы монетизировать этот трафик, просто продавая продукты Amazon, компания сосредоточилась на том, чтобы позволить третьим сторонам продавать на Amazon, то усиливает маховик.

В то же время Amazon известна своей стратегией работы с денежным потоком, благодаря которой компания может эффективно работать при очень низкой норме прибыли. Вместо того, чтобы распределять наличные в качестве дивидендов своим акционерам, Amazon передает их покупателям в виде более низких цен, то усиливает маховик.

Полученные денежные средства также используются для поддержки других инициатив, таких как Amazon Prime.

Весь маховик усиливается по мере того, как эти преимущества передаются тем же сторонним продавцам на платформе через оптимизацию склада (запасов) и доставки. Продавцам нравится размещать свои товары на Amazon. Это расширит ассортимент товаров для покупателей. В то же время увеличение продаж позволяет Amazon снизить структуру затрат и снизить цены.

Итак, мы имеем верхнеуровневую модель роста с эффектом масштаба, при которой денежные средства реинвестируются в бизнес, предлагаются еще более низкие цены, лучший выбор и более эффективное управление запасами. Качество обслуживания клиентов улучшается по мере того, как цены снижаются, а выбор расширяется, что, в свою очередь, раскручивает маховик с большей скоростью!

Маховик можно построить в любом бизнесе:

• Сначала требуется большое усилие, чтобы маховик вращался.
• По мере того, как вы набираете обороты, маховик вращается более эффективно.
• Как оказалось, он также хранит энергию для последующего высвобождения.
• Когда маховик набирает обороты, он продолжает высвобождать энергию.
• В этот момент становится труднее остановиться!

Чаще всего он состоит из процесса подкрепления, который начинается с клиентского опыта и заканчивается им (в основе всегда качественная модель роста).

Маховик — это не просто маркетинговая стратегия , а образ мышления.
Внутри компании или группы компаний могут быть десятки маховиков, которые не только ускоряют сами себя, но и оказывают положительное влияние на другие маховики внутри компании или группы.

Дополнительная литература: https://www.nfx.com/post/whats-your-defensible-magic

Ниже видео, в котором описывается как работает портфель продуктов в целом:

Верхнеуровневая модель конечно должна быть разбита на набор драйверов до того, пока не дойдете до достаточно элементарных опережающих показателей, которые можно было бы заложить в основу продуктовых гипотез. Часто показатели разбивают на четыре ветки: набор показателей привлечения, вовлечения, монетизации и ценности для клиентов, настроенных под специфику продукта.

Вот так выглядят драйверы Amazon:

Вертикальное расширение. Когда Amazon запустился, он продавал книги. По мере того как компания продвигалась в другие отрасли, такие как музыка или ювелирные изделия, она открывала дополнительный скрытый потенциал роста и могла расширяться более быстрыми темпами. Каждая новая вертикаль приносит новое ускорение роста. Ключевым моментом здесь является определение того, в какие вертикали двигаться, в каком порядке и с помощью какого плана автоматизировать и масштабировать - первый драйвер стратегии.

Товарный запас по вертикали. Рост Amazon пропорционален глубине его товарного запаса по вертикали продукта, поэтому понимание ликвидности платформы является ключевым для роста продукта - второй драйвер стратегии.

Трафик. Маркетинговые инструменты привлечения пользователей (SEO и др.) - третий драйвер стратегии.

Конвертация в покупку и средняя стоимость покупки. Amazon оптимизирует эту переменную, внедряя в продукт механизмы рекомендаций. Компания предлагает сопутствующий продукт, который помогает ей конвертировать другую покупку и получать дополнительный доход - четвертый драйвер стратегии.

Конверсия в повторную покупку, например, внедрение таких продуктов, как Amazon Prime - пятый драйвер стратегии.

Специфическая модель роста обсчитывается в виде юнит-экономики продукта, чтобы можно было создавать гипотезы, которые будут влиять на достижение целей компании. Ключевой посыл заключается в следующем: при тестировании гипотез необходимо убедиться, что вы измеряете правильные вещи, то есть влияние на драйверы стратегии желательно с количественной оценкой влияния на показатели целей бизнеса, которые могут стать основой продуктовой стратегии.

В системном мышлении усиливающая петля обратной связи почти всегда замедляется связанной с ней уравновешивающей петлей. Рост не может продолжаться бесконтрольно, и маховики всегда сталкиваются с трением.
Некоторые из этих ограничивающих факторов преодолены, другие настолько сильны, что останавливают или обращают вспять весь двигатель роста.

Какие типичные примеры?

• Затраты на переключение и сетевые эффекты — качество продукта падает, поскольку стимулы к улучшению не сильны, когда клиенты не могут уйти → ценность конкурентного предложения превышает затраты на переключение.
• Кривая обучения проприетарной технологии — достижение вершины S-образной кривой, снижение эффективности производства и конкуренты догоняют.
• Прямые сетевые эффекты — любой источник снижения ценности для пользователей, который может привести к выходу пользователей и превращению добродетельного цикла в порочный.

Использование аналогии с петлей обратной связи помогает думать о преимуществе как о движущейся, меняющейся системе. Система, которая нуждается в катализаторах, чтобы начать работу, и сначала будет набирать обороты, но со временем все равно будет замедляться из-за трения, стимулируя поиск нового PMF.