Почему интерес пользователя еще не означает спрос? Команда Vizory получила почти идеальный сигнал еще до разработки продукта: десять директоров согласились передать ей конфиденциальные документы и показать, как они готовятся к заседаниям.
Vizory создавала AI-сервис для работы с материалами совета директоров. Обычно руководителю нужно изучить объемные документы, найти важные изменения, сопоставить данные и подготовить вопросы. Команда хотела понять, насколько эта проблема серьезна, поэтому попросила потенциальных клиентов передать два пакета материалов и записать процесс работы с одним из них.
Люди согласились потратить время, поделиться чувствительными данными и показать внутренний рабочий процесс. Казалось, спрос подтвержден.
На демонстрациях пользователям особенно нравился поиск сразу по нескольким документам. Функцию хвалили, о ней спрашивали, ее хотели попробовать. Команда считала, что именно она станет одной из главных причин использовать продукт.
После запуска поиск почти никто не открывал, потому что пользователи сразу переходили к автоматическому разбору материалов. Эта функция вызывала меньше восторга на демонстрациях, зато быстрее решала основную задачу.
Команда ошиблась и со сроками. Предполагалось, что для формирования доверия хватит двух циклов использования. На практике потребовалось три. Заседания проходили раз в квартал, поэтому полноценная проверка спроса заняла почти год. Обычный 30-дневный пробный период просто не успевал показать ценность продукта.
Этот кейс хорошо показывает, почему положительная реакция пользователя еще не равна спросу.
Люди могут согласиться на интервью, похвалить идею и захотеть попробовать функцию. Такие сигналы подтверждают наличие проблемы, но не показывают, какое решение войдет в реальную работу, будет использоваться регулярно и окажется достаточно ценным для оплаты.
Поэтому еще до разработки важно определить:
▪️ какое действие пользователя подтвердит серьезность проблемы;
▪️ какое поведение после запуска покажет реальную ценность;
▪️ сколько времени требуется продукту, чтобы встроиться в рабочий процесс;
▪️ при каких результатах команда продолжит разработку, изменит решение или закроет гипотезу.
На курсе «Продакт-менеджмент: от системы к росту» участники работают по методологии Product Focus 4.0 и проходят весь путь на своем продукте. Начинают с диагностики текущей ситуации, изучают нишу и клиентов, формулируют ценность и проверяют спрос. Затем собирают решение, считают экономику, готовят выход на рынок и выстраивают движение к Product Market Fit.
Все этапы связаны между собой: результаты исследования становятся основой для гипотез, поведение пользователей помогает оценить решение, а данные об использовании и экономике показывают, стоит ли развивать продукт дальше.
ИИ встроен во весь курс и помогает ускорять работу на каждом этапе. На лекциях и практике участники разбирают, какие инструменты использовать для исследования рынка и клиентов, анализа интервью, работы с данными и сравнения решений. Каждый участник получает доступ к AI-ассистенту Kreos. Он помогает быстрее собирать и обрабатывать информацию, находить повторяющиеся сигналы и проходить отдельные продуктовые практики до шести раз быстрее.
🔻 Программа доступна в трех форматах:
- «До MVP» для поиска направления, проверки гипотезы и создания первого продукта;
- полный курс «Продакт-менеджмент: от системы к росту» с путем от идеи до выхода на рынок и роста;
- «Лаборатория» для команд, которые хотят пройти этот путь на своем продукте вместе с трекером.
👉 Посмотреть программу и выбрать формат
🔻 Если хотите, чтобы вся команда умела отличать интерес от реального спроса, проверять гипотезы до разработки и искать X10-преимущество продукта, соберем корпоративную программу под ваши задачи.
Мы уже работаем с командами Т-Банка, Сбера, Яндекса, Ростелекома, ВкусВилла, Газпрома, Спортмастера, Сколково и других компаний.
