Текст книги "Карьера продакт-менеджера. Все что нужно знать для успешной работы в технологической компании"

• Разговаривайте с пользователями: умение получать знания о реальных людях из первых рук – основное качество хорошего PM. Общение поможет вам накопить опыт, завоевать доверие и внести свой уникальный вклад в работу команды. Составьте свое расписание таким образом, чтобы регулярно общаться с текущими и потенциальными клиентами.

• Анализируйте то, что вы видите и слышите: не стоит принимать все, что говорит клиент, за чистую монету. Вы должны анализировать свои наблюдения и преобразовывать их в полезные идеи. Может оказаться, что люди запрашивают функцию, которая будет решать лишь часть их основной проблемы. Они могут быть крайне оптимистично настроены на покупку продукта, пока не увидят его цену. Применение правильных методов исследования пользователей поможет избежать распространенных ошибок.

• Исследование пользователей – это недорого: реальное поведение клиентов полно сюрпризов, а исследования пользователей стоят (относительно) дешево. Не тратьте месяцы на инженерную проработку идей, которые можно подтвердить исследованием. Существует широкий выбор подходов к изучению пользователей помимо тестирования юзабилити продукта. Поговорите со специалистами, прежде чем решать, можно ли ответить на ваш вопрос при помощи исследования.

• Отличный продукт отвечает реальным потребностям клиентов: пользователи могут ошибаться в оценке идеального решения своей проблемы (например, выбрать более быструю лошадь вместо автомобиля). Зато они могут указать вам на свой реальный запрос (в нашем случае – ускоренную транспортировку). Применение таких методов, как JTBD, поможет вам выявить настоящие потребности клиентов.

Глава 5
Анализ данных

Несомненно, разговаривать с пользователями очень полезно. Это дает глубокое понимание их опыта и мотивации, позволяет узнать не только, что они делают, но и почему.

Однако здесь есть подвох, и не один.

Качественные (описательные) данные, полученные в ходе изучения потребностей пользователей, представляют собой лишь выборку по нескольким людям. И, как правило, эти люди лишь приблизительно отражают реальную пользовательскую базу: они говорят на вашем языке, живут рядом и могут найти время в течение дня, чтобы принять участие в исследованиях. Существует огромная разница между тем, как люди описывают свои возможные действия или как они ведут себя, когда за ними наблюдают, и тем, что происходит на самом деле.

Здесь в игру вступают количественные (числовые) данные. PM использует количественные данные и метрики, чтобы узнать, как в действительности ведут себя люди, а также выявить новые возможности и измерить успех.

ИЗУЧИТЬ КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ УСПЕХА ВАШЕЙ КОМПАНИИ

Что для вас означает успех? Это интересный вопрос как для отдельно взятого человека, так и для организации. И, как выясняется, компании (и команды) отвечают на него по-разному.

Поэтому, как только вы приходите в команду (неважно, джуниор вы или сеньор), вам необходимо изучить актуальные метрики. Как ваша компания измеряет успех? А продукт? Какие показатели его использования считаются высокими?

Хорошо, если приоритеты метрик уже расставлены и вам легко понять, какие из них стратегически важны. В некоторых компаниях больше всего заботятся об увеличении числа пользователей. Где-то во главу угла ставится удержание клиентов, объем продаж, количество проведенного на сайте времени или завоевание аудитории в ключевых областях промышленности.

В вашей компании должен быть дашборд, показывающий все нужные метрики в динамике. Если его нет, создайте его вместе со своей командой! Оптимизировать показатели невероятно сложно, если трудно понять, что они означают (см. «Создать дашборд для своей команды» на с. 61).

Оцените, что именно влияет на те или иные показатели в работе над продуктом. Новичкам полезно обсудить этот вопрос с командой. Какие изменения в прошлом повлияли на эти показатели? Воздействие было положительным или отрицательным? Если вам сложно получить ответ, это тревожный сигнал о том, что команда не уделяла особого внимания метрикам.

Подумайте и о том, как работа и метрики вашей команды соотносятся с показателями компании, и убедитесь, что ваши коллеги понимают эту связь. Например, вы работаете над инструментом обнаружения спама в электронной почте. При этом ваша команда занята оптимизацией ложных срабатываний системы, в то время как основной задачей компании является удержание пользователей. Как эти моменты связаны между собой? Зависит ли успех одного от успеха другого?

НАУЧИТЬСЯ ПОЛУЧАТЬ ДАННЫЕ САМОСТОЯТЕЛЬНО

Для анализа данных крайне важна скорость. Вы строите гипотезу, проверяете ее, строите новую, снова проверяете, и так далее. Если вы запрашиваете у кого-то данные для проведения анализа, ожидание ответа может занять от 15 минут до нескольких дней. Вот почему так важно научиться получать информацию самостоятельно.

Как это делать, зависит от компании. В одних компаниях действуют настраиваемые дашборды, и каждый PM может создать свой собственный дашборд. Это здорово! В других вы можете пользоваться только инструментами SQL. Тоже неплохо.

На самом деле даже при наличии индивидуального дашборда инструменты SQL могут оказаться очень удобными. Они позволяют более детально управлять анализом данных и в итоге экономят кучу времени. Не бойтесь, если вам не хватает для такой работы технических знаний; пары дней достаточно, чтобы изучить основы, а остальному научитесь по ходу дела.

СОЗДАТЬ ДАШБОРД ДЛЯ СВОЕЙ КОМАНДЫ

Каждому продукту нужен свой дашборд, которым будут пользоваться как PM, так и другие специалисты. Если вы еще ни разу не создавали подобные инструменты или хотите доработать имеющийся, помните о следующем:

• Показывайте метрики успеха: добавьте на дашборд графики, отображающие самые важные показатели успеха вашего продукта. Добиться серьезного изменения в них будет сложно, как и в случае с показателями удержания пользователей. Вы вряд ли увидите продвижение при запуске какого-то одного продукта, но со временем можно отследить тенденции.

• Ищите предпосылки: от чего зависят метрики успеха? Представим, что основным показателем является время, проведенное в сети. На него влияет число пользователей и количество публикаций каждого из них. Поэтому нужно отслеживать и эти данные. Так вы увидите на раннем этапе в худшую или лучшую сторону меняется продукт.

• Показывайте, как люди используют продукт: иногда команда перестает отслеживать, как люди на самом деле применяют продукт и что для них действительно важно. Добавьте на дашборд соответствующие показатели, такие как относительное использование различных функций. Даже если их значения меняются редко, они помогают вам и вашей команде всегда быть в курсе дела. А еще они служат постоянным напоминанием о том, что необходимо работать над теми элементами продукта, которые оказывают самое сильное воздействие на показатели.

• Уменьшите шум: подумайте, как можно разбить или отсортировать метрики, чтобы снизить разброс значений и шум. Например, вы хотите узнать количество пользователей, оставивших комментарии, а не количество самих комментариев. Если показатели количества и качества ежедневных новых пользователей сильно разнятся (например, из-за появления статей в прессе или попадания продукта в рекомендации магазина приложений), большинство графиков можно настроить так, чтобы они не учитывали пользователей, не прошедших качественный отбор. К примеру, можно оставлять только тех, кто завершил настройку или пользовался приложением по крайней мере три дня.

• Нормализуйте метрики: попробуйте нормализовать показатели, разделив их на количество активных пользователей, – так линии в графиках всегда будут горизонтальными, пока не будут зафиксированы значительные изменения. Так, к примеру, общее число ежедневных комментариев идет вверх при увеличении пользовательской базы, и, просто взглянув на график, сложно определить, стал ли каждый из пользователей оставлять больше комментариев. А если взять общее количество комментариев и разделить его на число активных пользователей, можно быстро это выяснить.

• Учитывайте сезонность: некоторые продукты используются чаще в определенные дни недели или время года. Если не принимать этот момент во внимание, то сложно понять, будет ли тенденция восходящей или нисходящей. Проследить этот момент проще всего, проведя пунктирную линию от показателей прошлого года (или прошлой недели) к текущим и отметив сезонные колебания.

• Показывайте средние значения за 7 дней: некоторые продукты отличаются своим непостоянством и могут резко набирать популярность благодаря вирусной публикации или какому-то другому событию. И чтобы лучше разобраться в тенденциях, полезно просмотреть среднее значение за 7 (или 14, 28 и т. д.) дней. Это касается и продуктов, объем использования которых варьируется в зависимости от дня недели.

РЕГУЛЯРНО ПРОВЕРЯТЬ ПОКАЗАТЕЛИ СВОЕЙ КОМАНДЫ

Проводить обзор продуктовых метрик нужно на постоянной основе. Это позволяет быстро выявлять любые неожиданные изменения показателей и оперативно устранять проблемы. Вот некоторые ключевые вопросы для проверки метрик:

• Как поменялись графики для тех или иных показателей по сравнению с предыдущим периодом? Они пошли вверх или вниз? Что вызвало эти изменения?

• Отмечается ли влияние недавних продуктовых или маркетинговых изменений на показатели?

• Превысил ли какой-либо показатель свой порог настолько, что это стоило бы отметить?[28]28
  Порог сам по себе может ничего не значить, но праздник в честь его преодоления может укрепить моральный дух команды.


[Закрыть]

• Прослеживаются ли какие-нибудь долгосрочные тенденции? Можно ли увидеть, какие показатели подтверждают или опровергают продуктовую стратегию?

В некоторых командах вводят очередность отслеживания показателей. Каждую неделю назначается человек, который анализирует метрики и отслеживает любые непредвиденные изменения. Благодаря этому вся команда в курсе изменения показателей и существует гарантия, что проверка действительно проводится.

ИЗУЧАТЬ ДАННЫЕ

Так же как пользовательские исследования дают новые сведения о клиентах, так и изучение данных о продукте может выявить новые возможности для его развития. К использованию данных можно подходить творчески, но, чтобы это делать, нужно понимать, какие данные вообще существуют. Приведем пример.

Однажды моя команда в Google решила использовать IP-адреса пользователей, чтобы выдавать релевантные по местоположению результаты поиска на запросы типа «пиццерия». Мне казалось, что IP-адреса для этого было достаточно. Но как я могла это доказать? Мы не горели желанием сразу же проводить эксперимент – он не смог бы показать, как точно можно предсказать местоположение пользователя по IP-адресу. А множество ошибочных результатов поисковой выдачи сильно бы раздражали клиентов.

РАССМОТРИМ ТАКОЙ СЦЕНАРИЙ

Представьте, что вы работаете в Google. Как вы докажете, что IP-адреса соответствуют местоположению людей, если вы не знаете, где именно они находятся?

Вероятно, существует много ответов на этот вопрос. Я поступила так.

Прежде всего, я предположила, что часть пользователей в какой-то момент ввела почтовый индекс (предположительно, свой) для поиска прогноза погоды или расписания сеансов кинотеатра. И я могла быть уверена, что местоположения их IP-адресов примерно соответствовали местам с указанным индексом. Пока все было хорошо.

Но IP-адреса все равно могли находиться за много миль от местоположения пользователей, даже если почтовый индекс был указан правильно. Как определить, что точнее: IP-адрес или почтовый индекс? Опять же, представьте, что вы работаете в Google и решаете эту проблему. Какие данные могут быть вам полезны?

Я подумала, что те же самые пользователи также периодически искали конкретные рестораны или магазины. Теперь вопрос заключался в следующем: когда они искали конкретные адреса, они совпадали с почтовым индексом или с IP-адресом?

Оказалось, что IP-адрес был намного точнее, чем почтовый индекс, а значит, он в принципе был довольно надежным источником информации. Теперь я была готова с уверенностью приступить к эксперименту, потому что знала, что ошибок с определением местоположения практически не будет. Эксперимент оказался успешным, и мы запустили новую функцию.

Все это стало возможным только потому, что я знала, какие данные существуют.

Проявите любопытство и изучите, какие данные доступны в вашей компании. Это могут быть дашборды Google Analytics, необработанные логи пользователей, отчеты NPS[29]29
  NPS (Net Promoter Score) – индекс потребительской лояльности. Рассчитывается на основании ответов на вопрос: «Насколько высока вероятность того, что вы порекомендуете этот продукт?»


[Закрыть], журналы поиска – все, к чему у вас есть доступ. Начните с любых вопросов, пришедших вам в голову, независимо от того, связаны ли они непосредственно с вашими проектами или просто с чем-то интересным для вас. Ищите что-то необычное, затем попробуйте разобраться, что это может означать и чем было вызвано. Если вы найдете нечто интересное, обязательно поделитесь этим с другими людьми.

СФОРМИРОВАТЬ КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ УСПЕХА ВАШЕЙ КОМПАНИИ

Выбор отслеживаемых метрик не является догмой. По мере продвижения в карьере вы сможете помогать всей компании фокусироваться на самых важных показателях. Если вам кажется, что люди отслеживают не те метрики или путаются в расстановке приоритетов, это знак, что пора вмешаться и помочь.

Чтобы сформировать метрики успеха компании, понадобится кросс-функциональный корпоративный процесс, а также поддержка и участие многих коллег. Обозначьте, какие проблемы в связи с текущими показателями успеха видите вы, и попросите сотрудников разных отделов и направлений рассказать, что видят они и какие опасения у них возникают в связи с изменением метрик.

В конце этой главы мы дали некоторые рекомендации о том, как правильно выбрать нужные метрики и показатели.

Смотрите также разделы «Значимые показатели против метрик тщеславия» на с. 66 и «Пиратские метрики» на с. 67.

ОТВЕЧАТЬ ЗА ПРИБЫЛИ И УБЫТКИ

В некоторых компаниях PM-сеньор отчитывается за то, какие прибыли и убытки (P&L) показывает их структурное подразделение. Это означает, что они выходят на другой уровень ответственности, где им приходится работать не только с командой разработчиков, но и с другими группами, например отделом продаж или маркетинга. PM в данной позиции отвечает не только за создание отличного продукта, но и за то, чтобы тот приносил достаточную прибыль и не вызывал лишних затрат.

Если вы отвечаете за P&L, вам приходится вести бюджет своей команды с кем-то из отдела финансов. Бюджет содержит плановые и целевые показатели на год, обычно с разбивкой на кварталы или месяцы. В нем учитывается количество людей, которых вы собираетесь нанять на каждую позицию, затраты на рекламу и другие издержки. Также он включает в себя доход, прогнозируемый на основе дохода предыдущего периода, сезонности, численности персонала отдела продаж, маркетинговых мероприятий и запуска продуктов[30]30
  Сезонность – важная часть моделирования. Например, во многих отраслях темпы роста значительно снижаются в летний период или во время праздников. Поэтому нужно сравнивать текущие показатели с контрольными показателями предыдущего года, чтобы не спутать сезонные перепады с изменениями, на которые влияете вы.


[Закрыть].

Может показаться, что правильный прогноз получить невозможно; но, к счастью, он и не требуется. Илай Лернер (Ely Lerner), отвечающий за P&L в Yelp, поделился своей точкой зрения:

«Скорее всего, вам никогда не удастся составить точный прогноз, поэтому мой совет таков – продумывайте все на шаг вперед, чтобы заранее видеть возможные ошибки. Так у вас будет больше времени, чтобы исправить недочеты и сообщить об изменениях другим заинтересованным участникам. Полезно подготовить консервативный финансовый план для стейкхолдеров, а перед своими командами поставить более амбициозные внутренние цели – пытаясь их выполнить, они достигнут нужных результатов».

При составлении бюджета, особенно в публичной компании, приходится давать обоснование тех или иных инвестиций. Предположим, ваша стратегия состоит в том, чтобы максимизировать прибыль, или в том, чтобы повысить вложения для увеличения доли на рынке. Любой из вариантов может сработать, но ваша задача – убедить инвесторов в том, что вы делаете правильный выбор.

Прогнозирование играет большую роль, потому что цели, которые вы ставите, и ваша способность их достичь отражаются на стоимости акций компании напрямую. Это, в свою очередь, влияет на уровень компенсаций и может даже повысить риск того, что активные инвесторы получат контроль над вашей компанией[31]31
  Активные инвесторы – это не относящиеся к компании люди, которые покупают значительную долю ее акций, чтобы влиять на ее управление. Они оказывают давление на руководство и требуют внесения изменений, которые, по их мнению, приведут к росту стоимости акций.


[Закрыть].

Каждый месяц или неделю вы будете отчитываться о прогнозах и анализировать, что на них влияет. Если начнут снижаться доходы или вырастут расходы, вам придется разобраться, почему это происходит. Со временем вы построите дашборды и модели, которые помогут вам быстро определять, в какой части воронки идет отставание.

Анализ движущих факторов может показаться сложным. Но, как сказал Сачин Рекхи (Sachin Rekhi), руководитель по P&L в LinkedIn, такой анализ улучшает продуктовую интуицию и способен сделать из вас хорошего PM:

«Теперь, выдвигая инициативу, вы будете думать о том, какой движущий фактор она будет стимулировать и как сильно. Понятно, что вы не можете быть точны на 100 %, но в конце каждого квартала вы сможете оценить, что действительно было сделано, и интуитивно понять, какие дополнения и изменения продукта привели к тем или иным значимым показателям».

Если что-то пойдет не по плану, вместе с командой вы сможете решить, за какие рычаги потянуть, чтобы вернуть процесс в нужное русло. Можно переориентировать бюджет с долгосрочных ставок на более краткосрочные проекты, например на рекламу. Или попросить инженеров разработать инструмент, который повысит продуктивность отдела продаж.

ИСПОЛЬЗУЙТЕ БЕНЧМАРКИ ДЛЯ ОСМЫСЛЕНИЯ ДАННЫХ

В начале карьеры я думала, что PM должен держать в голове множество разных сведений о продукте, и меня это очень пугало. Я не могла понять, зачем помнить наизусть количество пользователей продукта или темпы роста прибыли от его продаж. Мне сразу вспоминался урок истории, где я с трудом пыталась запомнить какие-то важные даты. Иногда я даже сомневалась, создана ли я для того, чтобы быть PM.

Моим спасением стало использование бенчмарков, которые добавляли определенный контекст и показывали важность тех или иных значений. Бенчмарки – это опорные точки, отраслевые стандарты или принятые в компании нормы, основанные на прошлых запусках продуктов.

Например, у венчурных компаний есть бенчмарки доходов и роста, используемые для оценки работы продукта.

При изучении данных выберите некую контрольную точку, чтобы понимать, как интерпретировать те или иные значения.

УЧИТЕСЬ ИНТУИТИВНО ПОНИМАТЬ ДАННЫЕ

Со временем вы научитесь лучше распознавать важные сведения среди информационного шума. Это похоже на магию, но на самом деле этот процесс основан всего лишь на узнавании паттернов, с которыми вы уже сталкивались в прошлом.

Вы можете развить свою интуицию, если присмотритесь к тому, как другие люди анализируют данные и выявляют закономерности. Примите участие в разборе эксперимента или изучите материалы прошлых разборов. Попытайтесь увидеть смысл в цифрах и понять, какая история стоит за ними.

ПОВЫШАЙТЕ КАЧЕСТВО ЭКСПЕРИМЕНТОВ

Эксперименты полезны, но это вовсе не значит, что их нужно использовать для проверки каждой идеи или разрешения любого спора. Провалить эксперимент – это нормально, даже хорошо. Но их подготовка и проведение отнимает массу времени. И если вы слишком часто терпите неудачу, вероятно, вы неразумно тратите время своей команды.

Нунду Джанакирам (Nundu Janakiram), директор по продуктам для пассажиров Uber, рассказал о том, почему важно повышать эффективность экспериментов:

«Хорошие PM учатся на ошибках… а лучшие меньше ошибаются.

Тщательное изучение потребностей пользователей избавляет от множества ошибок. Благодаря глубокому пониманию взаимоотношений клиентов с вашим продуктом вы сможете проводить более эффективные эксперименты.

Из-за большого количества скрытых издержек чрезмерное увлечение экспериментами может затормозить процесс принятия решений и замедлить импульс вашего роста. Не стоит каждый раз задавать себе вопрос “Почему бы нам просто не провести тест?”, чтобы рассеять внутренние сомнения.

Направьте свою энергию на эксперименты, которые дадут ответы на самые важные вопросы и позволят вам уверенно продолжать разработку продукта. Самые сильные PM реже ошибаются, потому что эффективно применяют полученные знания. Со временем они приобретают навык интуитивного понимания продукта, и для получения хороших результатов им требуется намного меньше экспериментов».

Если какой-то из экспериментов провалился, не торопитесь – подумайте, как можно было выявить проблемы раньше. Хорошо ли вы спланировали и провели эксперимент? Можно ли было проверить идею при помощи прототипа, прежде чем проводить тесты?