Как создать SaaS продукт с доходом в $100М+: 4 пошаговых фреймворка стратегии роста [+примеры]

Вы читаете мое руководство по созданию и развитию продукта, который будет приносить 100 миллионов долларов дохода! За последние 10 лет мне довелось поучаствовать в создании, раскрутке или финансировании более 40 tech-компаний. Некоторые из них пробили планку дохода в 100+ миллионов долларов. Другие — провалились. Большинство компаний остались где-то посередине.

Со временем я сделал такое наблюдение: некоторым компаниям рост дается легко. Они словно катят камень с горки.

Такие компании растут, несмотря на то, что в организационном смысле у них творится полный хаос, они не следуют рекомендациям и «лучшим практикам» роста и упускают легкие возможности, лежащие на поверхности (так называемый low-hanging fruit). Я называю такие компании Стремительными Парусниками: они с минимумом усилий развивают большую скорость.

Другие компании растут тяжело — словно толкают валун в гору. Они методично следуют рекомендованным практикам роста, используют все легкие возможности, собирают классную команду — и все равно растут с большим трудом. Такие компании я называю Буксирами: усилий много, а скорость — маленькая.

Чем отличаются эти два типа компаний? Я долго обдумывал ответ на этот вопрос и по кусочкам собрал фреймворк, который объясняет разницу. Этот фреймворк может сильно повлиять на ваш подход к росту и созданию SaaS-компании.

Часть 1: Почему недостаточно соответствия продукта рынку (Product-Market Fit)

Прежде чем я опишу вам свой фреймворк в общих чертах, давайте разберемся, чем все-таки отличаются эти два типа компаний…

Дело не только в классном продукте

Самый популярный ответ на любой вопрос в области стартапов — “нужно просто создать классный продукт”. И меня этот ответ никогда не устраивает. Создать классный продукт — это лишь частичка пазла, но далеко не вся картина.

1. Есть классные продукты, которые никогда не будут приносить 100+ миллионов долларов дохода.
2. Есть ужасные, по мнению многих людей, продукты, которые приносят создателям куда больше чем 100+ миллионов долларов. Если вы пользовались системой Workday, то понимаете, о чем я говорю. (На момент написания статьи, компания Workday стоит 20 миллиардов долларов).

Итак, если утверждения выше верны, то “создать классный продукт” не может быть ответом на большинство вопросов, связанных с ростом. Да, создание классного продукта — это некая отправная точка, но не весь ответ.

Проблема в том, что ментальность “просто создай классный продукт” ведет к тому, что мы с Эндрю Ченом называем Циклом смерти продукта (мы много говорим об этом в нашей онлайн-программе про рост на Reforge). Идею Цикла смерти продукта изначально сформулировал Дэвид Бланд из Precoil.

Вот фазы цикла смерти продукта:

• Добавляем новые функции: Команда добавляет в продукт новые классные функции.
• Запуск: Запускаем продукт с новыми функциями и проводим PR-кампанию
• “Шип” на графике: Происходит кратковременный скачок роста.
• Рост идет на убыль: За несколько недель график роста разворачивается и идет на спад.
• Добавляем новые функции: Мы оказываемся в той же точки, из которой начали; команда добавляет новые функции, чтобы получить еще один скачок роста.

Примерно так выглядит кривая роста:

Дело не только в соответствии продукта рынку (Product-Market Fit)

Второй “ответ на все времена” в сфере стартапов — это соответствие продукта рынку или product-market fit. И хотя этот аспект является частью моего фреймворка, это не главный ответ. Проблема мантры про “соответствие продукта рынку” в том, что мы довели ее до крайности, и у нас сформировалось туннельное зрение.

Я очень часто слышу высказывания в духе: “Единственное, что важно — это соответствие продукта рынку”. Нет, это не единственное, что важно.

Есть множество компаний, у которых налицо все признаки product-market fit, а роста нет — и доходом в 100+ миллионов долларов от продукта там и не пахнет.

Мне посчастливилось стать инвестором проекта WonderSchool. Но, прежде, чем мы запустили WonderSchool, наша команда разработала Soldsie — инструмент, который помогал бизнесам лучше продавать в Instagram и на Facebook. По всем параметрам продукт Soldsie соответствовал рынку: у нас был стабильный NPS (индекс потребительской лояльности), хороший retention (показатель удержания) и органический рост. Но несмотря на огромные усилия со стороны команды, Soldsie рос очень медленно — слишком медленно для мира венчурных инвестиций.

В области стартапов можно найти сотни похожих примеров.

Ключевая мысль: соответствие продукта рынку (product-market fit) — это не единственное, что важно.

Дело точно не во взломе роста (Growth Hacking)

Еще один ответ, который часто можно услышать — это взлом роста или гроус-хакинг. У вас есть хороший продукт, вы достигли соответствия продукта рынку, и все, что вам теперь нужно — это хакнуть рост, чтобы смазать колесо успеха! О, когда я слышу термин “гроус-хакинг”, меня уже начинает тошнить.

Концепция взлома роста создавалась из лучших побуждений, но постепенно свелась к одному лишь хакингу: что есть некий совет, трюк, секрет или инструмент, который станет ключиком к росту вашего бизнеса. Проблема гроус-хакерских методов в том, что они краткосрочны и нестабильны.

Прежде чем переходить к тактикам хакинга роста, нужно сначала заложить процесс роста. А перед этим нужно сформировать стратегию. Этот фреймворк как раз о том, как сформировать правильную стратегию Стремительного Парусника, который будет расти легко и быстро.

В чем разница между “Стремительными Парусниками” и “Буксирами”?

Дело не в классном продукте, не в соответствии продукта рынку и не в гроус-хакинге. А в чем же?

Разница между компаниями с доходом в 100+ миллионов долларов и теми, кто растет медленно и с трудом — в том, что первым удалось совместить сразу четыре важные детальки пазла соответствия:

В этой статье я разберу каждое из этих соответствий и расскажу, как применять данный фреймворк.

Хочу еще раз подчеркнуть три чрезвычайно важных момента:

1. Если вы хотите создать компанию с доходом в 100+ миллионов долларов в реалиях венчурных инвестиций, нужно добиться всех четырех соответствий (fits). 
2. Каждое соответствие (fit) влияет на остальные, поэтому нельзя рассматривать их по отдельности. 
3. Соответствия постоянно развиваются/меняются/нарушаются. Когда такое происходит, не получится уделить внимание только одному из четырех элементов — пересмотреть и потенциально изменить придется их все.

Часть 2: Путь к доходу в 100+ миллионов начинается не с продукта

В предыдущей части я упоминал, что соответствие продукта рынку (product-market fit) — это не единственное, что важно. На самом деле это лишь одно из четырех важных соответствий, которых важно добиться, чтобы создать продукт с доходом в 100+ миллионов долларов в реалиях венчурных инвестиций.

И хотя это не единственный важный аспект, он все же, несомненно, важный — и в сети масса статей о том, что такое “соответствие продукта рынку” и как его достичь. Я не буду дублировать информацию в рамках данной статьи, но сделаю акцент на пяти элементах product-market fit, которые люди часто упускают из виду:

• Как неправильно искать product-market fit.
• Почему правильнее говорить о “соответствии между рынком и продуктом” (Market-Product Fit).
• Как мы определяли свой рынок и формулировали продуктовые гипотезы с ранними версиями HubSpot Sales.
• Что представляет собой поиск соответствия между рынком и продуктом на практике (а не только в теории).
• Качественные, количественные и интуитивные сигналы того, что вы нашли соответствие между рынком и продуктом.

В 2008 году я соосновал компанию под названием Viximo. Мы сразу привлекли 5 миллионов долларов от топовых инвесторов, чтобы создать платформу для продажи виртуальных товаров (это было до появления платформы Facebook).

Я помню, как на одном из первых заседаний правления произнес примерно такие слова:

“Мы создали эту великолепную платформу для продажи виртуальных товаров, и теперь можем продавать ее играм, социальным сетям, сайтам знакомств и куче других сервисов”

Возможно, для многих это заявление звучит адекватно (я постоянно слышу подобные высказывания на питчах стартапов), но кое-что в моих словах было в корне неправильно. Мы создали решение (платформу для продажи виртуальных товаров) и искали проблему, которую оно решает, и рынок, на который ее можно вывести (сайты знакомств, социальные сети и т.п.) Другими словами, мы ставили телегу впереди лошади.

Вместо этого нужно было сосредоточиться на проблеме и на рынке, и уже потом искать решение. Именно по этой причине мне не нравится формулировка “соответствие продукта рынку” (Product-Market Fit). Мне кажется более правильным говорить про “соответствие между рынком и продуктом” (Market-Product Fit).

Причина проста: реальная проблема — это то, с чем сталкиваются люди в рамках вашего рынка — то есть ваша аудитория, а не то, что заложено в основу вашего продукта. И, возможно, разница в формулировке кажется вам незначительной, но слова имеют значение. То, как мы формулируем, влияет на то, как мы думаем.

Как правильно искать соответствие между рынком и продуктом (Market-Product Fit)

Когда я пришел в HubSpot, я стал частью совершенно нового отдела компании, в котором, кроме меня, было всего шесть человек. Перед нами стояла задача — проложить путь для второго направления бизнеса с доходом в 100 миллионов долларов (первым таким направлением был HubSpot Marketing). Мы словно запускали стартап внутри организации Hubspot.

К счастью, на тот момент я уже усвоил урок, полученный во времена Viximo. Вместо того чтобы думать в первую очередь о продукте, мы сконцентрировались на определении нашего рынка.

Мы изучали свой рынок в разрезе четырех ключевых аспектов:

• Категория. К какой категории продуктов относят нас клиенты?
• Кто. Кто наша целевая аудитория в рамках этой категории? В каждой категории всегда есть множество портретов клиентов (personas), так что можно еще сильнее сузить аудиторию.
• Проблемы. Какие проблемы есть у целевой аудитории в рамках этой категории продуктов?
• Мотивы. Какие мотивы стоят за этими проблемами? Почему эти проблемы важны для вашей целевой аудитории?

Как правило, большинство компаний понимают свое место по первым двум аспектам рынка: “категория” и “кто”. Но последние два аспекта — определить проблемы и мотивы, стоящие за ними — куда важнее.

Мы перебрали множество вариантов в рамках каждого аспекта, и в итоге пришли в такой картине:

• Категория. Софт для продаж
• Кто. Линейный продавец (individual contributor). Есть два подтипа линейных продавцов: SDR и Account Rep.
• Проблема. Не знают, на каком этапе принятия решения находятся потенциальные/действующие клиенты.
• Мотив. Можно выделить два: 1) Деньги. Если бы продавцы знали, на каком этапе принятия решения находится потенциальный клиент, им было бы проще приоритизировать лидов, продавать им — и, как результат, закрывать больше сделок. 2) Неопределенность. Жизнь наших целевых клиентов полна неопределенности. Если мы поможем снять хотя бы часть ее — это уже будет много значить.

Определив проблему и рынок, команда начала думать о продукте (решении). Благодаря великолепной работе Кристофера О’Доннела, Дэна Волчонка и еще нескольких ребят, удалось придумать очень простой инструмент под названием Signals, который потом переименовали в Sidekick, а потом снова переименовали в HubSpot Sales (но об этом позже).

Сегодня это кажется очень простым решением, но в те времена наша первоначальная аудитория сочла это какой-то магией вуду. Это помогло решить проблему клиентов: теперь они знали, на каком этапе принятия решения находились потенциальные клиенты.

У них были конкретные индикаторы: открыл ли потенциальный клиент email, просмотрел ли предложение, кликнул ли по контенту в письме, переслал ли коллегам и так далее. Сам базовый продукт был бесплатным, а за $10 можно было купить план с безлимитными уведомлениями.

Так мы плавно переходим к следующей группе аспектов, которые имеют значение при определении соответствия между рынком и продуктом (Market-Product Fit) — это аспекты продуктовой гипотезы. Четыре ключевых аспекта, которые играли важную роль при определении продуктовой гипотезы:

• Ключевое ценностное предложение. Какое у нашего продукта ключевое ценностное предложение? Как оно связано с ключевой проблемой?
• Крючок. Как можно выразить ключевое ценностное предложение самыми простыми словами?
• Время до получения ценности. Насколько быстро целевой клиент испытает ценность от использования продукта?
• Липкость. Что заставить клиентов залипнуть в продукте? Какие у продукта естественные механизмы удержания?

Для продукта Signals наши гипотезы выглядели следующим образом:

• Ключевое ценностное предложение. Поймите, что думают и делают потенциальные клиенты, чтобы придумать, как лучше им продать.
• Крючок. Отслеживайте, кто открывает и кликает на ваши письма.
• Время до получения ценности. Меньше 1 минуты (это быстро). Установить расширение -> Войти через email -> Отправить тестовый email -> Получить уведомление. Это мгновенное уведомление демонстрирует ценность.
• Липкость. Высокая. От пользователя требуется лишь поставить галочку в чекбокс, чтобы и дальше получать уведомления, а каждое следующее уведомление заново вовлекает пользователя в продукт. В рамках расширения мы могли также отображать подсказки в интерфейсе, чтобы еще больше вовлекать людей.

Как выглядит поиск соответствия между рынком и продуктом на практике

На практике поиск соответствия между рынком и продуктом никогда не выглядит как прямая линия. Скорее он представляет собой множество повторяющихся циклов.

Именно это мы проделали с Signals. Мы начали с ранних гипотез, которые я изложил выше. Но как только мы начали погружаться в тему, мы обнаружили, что есть множество персон (personas) за пределами нашей целевой аудитории, которые получают огромную ценность от продукта.

Это была отличная новость! Мы обнаружили, что продуктом пользовались маркетологи, владельцы бизнесов и другие профессионалы — а не только специалисты по продажам, в которых мы целились изначально.

Поэтому мы пересмотрели аспекты, связанные с рынком: “Категория”, “Кто”, “Проблема” и “Мотив”. Вот так выглядела вторая версия гипотезы по достижении соответствия между рынком и продуктом:

Доработка продукта на этом не закончилась. Год спустя у нас был еще один значительный скачок, но об этом в другой раз.

Соответствие между рынком и продуктом — небинарный параметр

Поскольку поиск соответствия между рынком и продуктом происходит в несколько итераций, можно сделать следующее утверждение:

Соответствие между рынком и продуктом — небинарный параметр. И это не точка во времени. 

Лучше представлять, что соответствие между рынком и продуктом — это некий диапазон: от слабого к сильному.

Если соответствие между рынком и продуктом бинарно, это подразумевает, что компоненты рынка и продукта неизменны. А мы прекрасно понимаем, что на практике это совсем не так — как в случае с нашим продуктом Signals. Повторюсь: в этом бесконечном процессе важно отталкиваться от рынка.

Вот два основных сценария, как может измениться рынок в контексте стартапа:

1. Определенный вами рынок может стать шире

Большинство стартапов начинают работать на очень нишевом рынке и постепенно расширяют свое определение рынка — то есть начинают ориентироваться на всё более крупные рынки. Это все равно, что сначала выстрелить в яблочко, а потом метить всё шире и шире, захватывая новые концентрические окружности.

Иногда покорение нового сегмента и связанные с этим изменения в продукте занимают одну итерацию. Но иногда требуются куда более значительные изменения. Чтобы понять объем необходимых изменений, нужно глубоко изучить проблемы и мотивы обновленной аудитории.

2. Рынок может эволюционировать

В то же время и рынок не стоит на месте. Это означает, что, даже если вы добились сильного соответствия между рынком и продуктом (Market-Product Fit), этот самый рынок со временем может измениться.

К примеру, вспомним времена перехода с веба на мобильные устройства. Facebook была одной из компаний, которым удалось успешно совершить   этот непростой скачок. По словам Шерил Сэндберг, компания не выпускала новых фичей целый год — пока они не удостоверились, что переход на новый рынок прошел успешно.

Индикаторы соответствия между рынком и продуктом

Если соответствие между рынком и продуктом небинарно, то как понять, удалось ли вам его достичь? Об этом написано множество материалов, но большинство из них не соответствуют действительности.

Здесь важно умело сочетать качественные измерения с количественными, а также подключать интуицию. Полагаясь лишь на один из этих компонентов, мы занимаемся самообманом. Невозможно получить полное представление об объекте, рассматривая его одномерно.

Итак, как понять уровень соответствия между рынком и продуктом, оперируя совокупностью качественных, количественных и интуитивных индикаторов?

1. Качественные индикаторы

Обычно оценку соответствия между рынком и продуктом начинают с анализа качественных индикаторов, потому что с ними проще всего работать и для их вычисления требуется меньше всего данных и клиентов.

Чтобы получить представление о качественном соответствии, я предпочитаю использовать показатель NPS (Net Promoter Score, Индекс потребительской лояльности). Если вы действительно решаете проблему пользователей, они должны быть готовы рекомендовать ваш продукт друзьям.

Самый большой недостаток качественной информации (в сравнении с количественной) в том, что она с большей вероятностью ведет к получению ложноположительного результата, поэтому относитесь к ней с долей скепсиса.

2. Количественные индикаторы

Есть редкие примеры бизнесов, которые достигли соответствия между рынком и продуктом, несмотря на то, что их кривая удержания не прямая. Это, к примеру, приложения для онлайн-знакомств, где определенный естественный отток заложен в продукт изначально и является индикатором успеха. Или, допустим, это может быть tech-компания по подбору страховок: когда клиент находит себе подходящий страховой пакет, он уходит в отток. Но для 80% В2С и B2B продуктов плоская кривая удержания является индикатором достижения market-product fit.

Второй количественный индикатор — это прямой трафик. Обычно прямой трафик — это результат работы сарафанного радио: если вы действительно решаете проблему своей целевой аудитории, они будут рассказывать о вас знакомым. Прямого трафика может быть немного, но он должен быть.

В совокупности эти два показателя (плоская кривая удержания и наличие прямого трафика) означают, что есть соответствие между рынком и продуктом, и продукт будет расти естественным образом без дополнительной стимуляции — например, в виде платного маркетинга.

Иногда я люблю задавать компаниям такой вопрос: “Если сейчас отключить всю платную рекламу, вы продолжите расти?” Ответ должен быть утвердительным. Естественный рост в этом случае может быть медленным, но он все же должен присутствовать.

3. Интуиция

Интуиция — это про некое шестое чувство, которое сложно описать словами. И интуитивно почувствовать соответствие между рынком и продуктом тоже сложно — пока вы сами не побываете в разных ситуациях: когда это соответствие было, и когда его не было. Я бывал и в тех и в других ситуациях. Как и Питер Рейнхардт, основатель и CEO Segment. Он отлично описал, как ощущается соответствие между рынком и продуктом:

«Когда есть соответствие между рынком и продуктом — это не похоже на праздный интерес к продукту. Это не похоже на проблеск надежды после долгого разговора. Это не то чувство, когда пользователи вроде бы потекли тонким ручейком в продукт… Скорее это ощущение, что все в вашем бизнесе вышло из-под контроля. Это как прилив адреналина — когда клиенты начинают активно использовать продукт и буквально вырывают его у вас из рук! Это такое чувство, будто рынок сам тащит вас вперед.»

Основатели Dropbox круто описали свое ощущение от product-market fit:

«Мы будто наступили на мину… когда мы нашли соответствие между рынком и продуктом, оно казалось слишком незначительным и невесомым, но на деле взорвало рынок и буквально вырвало продукт из наших рук!»

Ключевое: когда есть сильное соответствие между рынком и продуктом, создается впечатление, будто рынок тащит тебя вперед, а не ты проталкиваешь что-то рынку.

Основные моменты:

• Оттолкнитесь от рынка (проблемы) и потом переходите к продукту (решению). А не наоборот.
• Определите гипотезу о рынке в разрезе таких аспектов как “Категория”, “Кто”, “Проблемы” и “Мотивы”. Львиную долю внимания уделите Проблемам/Мотивам.
• Определите продуктовую гипотезу в разрезе таких аспектов как “Ключевое ценностное предложение”, “Крючок”, “Время до получения ценности” и “Липкость”.
• Относитесь к поиску соответствия между рынком и продуктом как к циклическому процессу.
• Примите, что соответствие между рынком и продуктом небинарно. Представляйте его как диапазон: от слабого к сильному.
• Чтобы понять, вышли вы на соответствие рынка продукту или нет, анализируйте качественные, количественные и интуитивные индикаторы в совокупности.

Часть 3: Соответствие между продуктом и каналом — решающий фактор успеха стратегии роста вашей SaaS-компании

Ранее я уже писал, что не разделяю всеобщую одержимость поиском соответствия между продуктом и рынком и заявлений типа “Единственное, что важно — это Product-Market Fit”. У сторонников этого ошибочного убеждения обычно такой подход:

“Сейчас мы сконцентрированы на поиске соответствия между продуктом и рынком. Как только мы найдем свой product-market fit, то перейдем к тестированию разных каналов”.

В подобных утверждениях есть два спорных момента. Рассмотрим их по отдельности.

Продукты создаются под каналы, а не наоборот

Первый спорный момент такого подхода в том, что вы предполагаете, будто канал подстроится под продукт, который вы создаете. Как результат, вы вообще не думаете про связку “продукт-канал”.

Это все равно, что забивать квадратный колышек в круглое отверстие. Почему? Потому что…

Продукты создаются под каналы. Каналы не подстраиваются под продукты. 

Вдумайтесь в смысл этих слов: это очень важно.

Продукты создаются под каналы, а не наоборот. Причина проста: вы не можете диктовать каналу свои правила. Правила канала диктует сам канал.

• Facebook диктует, какой контент и в каком формате будет отображаться в ленте пользователей. Они же определяют, что можно, а что нельзя в рамках их API. И они сами решают, какую рекламу кому показывать, и сколько это будет стоить.
• Google сам определяет, какой контент появится в топ-10 результатах поиска. Они же решают, как будут выглядеть эти топ-10 результатов. Они диктуют, какую отображать рекламу, и на основании чего будет рассчитываться ее стоимость.
• Email-клиенты вроде Gmail сами определяют, что направить в Спам, а что — в раздел Промоакции. И они же диктуют, какой формат контента, допустим, в письмах.

В таком духе можно продолжать про любой крупный канал распространения.

Вы не контролируете канал, вы контролируете продукт. Поэтому подкорректируйте то, что можете контролировать, и подстройтесь под то, что вне вашего контроля.

Можно выделить ряд аспектов продукта (курсивом), которые определяют соответствие разным категориям каналов роста:

• Виральность. Чтобы у продукта была высокая виральность, нужно обеспечить как минимум:
  • Кратчайшее время до получения ценности. Чем короче виральный цикл — тем лучше виральность.
  • Широкое ценностное предложение. Ценностное предложение вашего продукта должно быть актуально для большинства людей из круга вашего пользователя — тогда сработает фактор ветвления (branching factor).
  • Продукт выигрывает от расширения сети пользователей. В идеале рост числа пользователей должен как-то повышать ценность продукта.
• Платный маркетинг. Условия соответствия продукта каналу платного маркетинга:
  • Кратчайшее время до получения ценности. Пользователи, приходящие с рекламы, менее терпеливы и хотят увидеть ценность как можно скорее.
  • Охват ценностного предложения — от среднего до широкого. Ценностное предложение должно быть довольно широким из-за ограничений таргетинга рекламных каналов.
  • Транзакционная модель. Монетизация должна быть основана на комиссионном вознаграждении от денежных транзакций — чтобы компенсировать стоимость платного маркетинга.
• UGC SEO (Поисковая оптимизация через пользовательский контент). Чтобы добиться соответствия продукта каналу UGC SEO, необходимо следующее:
  • UGC — в продукте должна быть возможность для пользователей создавать миллионы единиц уникального контента.
  • Мотивация участвовать — в продукт должен быть заложен механизм мотивации, чтобы пользователи хотели участвовать в создании контента.

Степенной закон

Второй спорный момент относится ко второй части нашего изначального утверждения: “…Как только мы найдем свой product-market fit, то перейдем к тестированию разных каналов”.

Почему этот момент спорный, хорошо пояснил Питер Тиль в своей книге “От нуля к единице”:

“Большинству компаний не удается эффективно задействовать ни один канал распространения. Если вам удалось “покорить” хотя бы один канал — у вас отличный бизнес. А если вы пробуете задействовать сразу несколько каналов, но ни один не работает хорошо — вам конец. Дистрибуция подчиняется степенному закону (Power Law)”.

Чтобы проверить, насколько этот закон действительно работает на практике, достаточно взглянуть на большинство компаний с доходом от 100+ миллионов долларов:

• UGC SEO: Компании TripAdvisor, Yelp, Glassdoor, Pinterest, Houzz получили 70% своего роста через канал UGC SEO.
• Виральность: Компании WhatsApp, Evernote, Dropbox, Slack обрели 70%+ своего роста через виральность в той или иной ее форме.
• Платный маркетинг: Компании Supercell, Squarespace, Blue Apron обязаны 70%+ своего роста различным формам платного маркетинга.

Дистрибуция продукта подчиняется степенному закону именно потому, что существует принцип соответствия между продуктом и каналом. Конечно, есть редкие примеры компаний, которым удалось добиться соответствия между продуктом и сразу несколькими каналами — но эти компании настоящие монстры! Отличный пример такой компании — LinkedIn. Им удалось подстроить свой продукт под сразу несколько каналов дистрибуции: виральность, UGC SEO (поисковая оптимизация через пользовательский контент) и разные формы inbound (“входящих”) и outbound (“исходящих”) продаж.

Соответствие между продуктом и каналом (Product-Channel Fit)

Если определенные характеристики вашего продукта заточены под конкретный канал распространения, можно утверждать, что у вас есть соответствие между продуктом и каналом. То есть вы не думаете в продукте в отрыве от канала.

Сразу хочу отметить несколько важных моментов касательно Product-Channel Fit:

1. Тестируя каналы, не распыляйтесь. Лучше приоритизировать один-два канала роста и качественно их проработать. Возможно, уже на этом этапе вы нащупаете свой основной канал, через который, согласно степенному закону, будете получать львиную долю роста.
2. Не нужно со временем расширять спектр каналов только ради диверсификации. Ищите новые каналы, только если соответствие между продуктом и текущим каналом по какой-то причине нарушено, и вы вынуждены перейти на новый.
3. Продуктовая команда и команда, ответственная за привлечение клиентов, должны работать скоординированно. Нельзя допускать ситуации, когда одни сотрудники занимаются только продуктом, а другие — сконцентрированы исключительно на привлечении клиентов. Отчасти поэтому и появилась концепция кросс-функциональных команд роста.

Соответствие между продуктом и каналом (Product-Channel Fit): благо или погибель?

Знаете, как говорят: самая большая наша сила — это самая большая наша слабость? Так можно сказать и про соответствие между продуктом и каналом. Когда это соответствие есть, оно может стать важным фактором успеха вашей компании. А может — и главным фактором ее гибели.

Потому что соответствие между продуктом и каналом (как, впрочем, и все остальные соответствия) — это явление динамическое. И соответствие это может легко нарушиться: например, если появится новый канал или если “умрет” старый. Давайте рассмотрим оба сценария на примерах:

Появляется новый канал

Время от времени в экосистеме дистрибуции появляется новый ключевой канал. В результате этого происходят две вещи:

1. Компании, ориентированные на старый канал, пытаются перенести копию своего продукта на новый канал.
2. Но это не работает, потому что нет соответствия между “старым” продуктом и “новым” каналом — поэтому в рамках нового открывается окно возможностей для новых компаний.

Вот отличная иллюстрация этих закономерностей в игровой индустрии.

В начале 2000-х годов основным каналом в игровой индустрии были десктопные веб-порталы. Рынок возглавляли крупные компании, занимающиеся флэш-играми, такие как PopCap. Потом в начале 2007 года в рамках платформы Facebook возник новый канал.

Крупные производители флэш-игр попытались скопировать свои игры под новый канал, но эта затея не увенчалась успехом. Появилось окно возможностей для таких компаний как Zynga и Playdom: они создали свои продукты в соответствии с новым каналом.

Несколько лет спустя появился еще один новый канал — мобильные устройства.

Компания Zynga попыталась скопировать свои популярные игры под мобильные, но ничего не вышла. Открылась возможность для компаний вроде Supercell — и опять новый продукт был создан в соответствии с новым каналом.

Многие из этих компаний: Zynga, PopCap, King и другие — все еще существуют. Но они слишком долго адаптировали свои продукты под новые каналы, и, как результат, дали возможность другим игрокам выйти на рынок.

И так работает не только в игровой индустрии. Вот еще один отличный пример — сфера онлайн-знакомств:

Во времена первого веб-бума появилось много сайтов знакомств вроде Match. В основном они привлекали пользователей за счет баннерной рекламы. Потом появился канал SEO и на этом фоне сразу вырос большой конкурент — PlentyOfFish.

Потом пришли социальные сети и в игру вступили сервисы типа Zoosk. А потом начался расцвет мобильных устройств и появился Tinder.

И это происходит повсеместно: появляется новый канал, старые игроки пытаются скопировать под него свои решения, открывается дверь для новых компаний/продуктов, у которых есть соответствие с новым каналом.

Нелишним будет повторить: продукт нужно подстраивать под канал.

Каналы не подстраиваются под продукты. Соответствие между продуктом и каналом настолько важно, что порождает новые компании.

Product-Channel Fit — это мощная штука, и нужно обращаться с ним грамотно, чтобы оно не погубило вашу компанию.

Умирают старые каналы

В конце 2011 года наступил переломный момент для компании Pinterest: они нашли соответствие между продуктом и каналом и начали стремительно расти. Каналом сервиса стала виральность: пользователи делились своим контентом на Pinterest через Facebook (система работала через Facebook API). Но в конце 2012 года начал отказываться от API, который обеспечивал рост Pinterest. Стали появляться сообщения о замедлении роста Pinterest.

Это пример ситуации, когда соответствие между продуктом и каналом есть, но сам канал умирает. Когда Facebook отключил этот канал, пострадали многие компании. А вот Pinterest была одной из немногих компаний, которые довольно успешно совершили переход на новый канал.

В итоге они перешли на канал UGC SEO (поисковая оптимизация через пользовательский контент), и с тех пор через него они и растут.

В долгосрочной перспективе этот переход оказался возможен благодаря тому, что Pinterest сместили фокус продукта: с социального (делиться картинками) на личный (создавать подборки). Опять же: нужно подстраивать продукт под канал. Нельзя рассматривать их по отдельности.

В следующем разделе мы поговорим о еще двух важных соответствиях: соответствие между моделью и каналом (Model Channel Fit) и соответствие между моделью и рынком (Model Market Fit).

Часть 4: Найдите соответствие между каналом и моделью (Channel Model Fit), чтобы не попасть в Опасную Зону спектра ARPU ↔ CAC

Соответствие между каналом и моделью — это просто: ваша модель определяет доступные вам каналы.

Но для начала давайте разберемся, что я подразумеваю под “моделью”?

Два главных элемента Модели — это:

1. Ваша модель монетизации — например, бесплатно (монетизация через рекламу), условно-бесплатно (freemium), транзакционная модель (комиссия с транзакций), бесплатный триал, оплата на год вперед и т.д.
2. Ваш средний годовой доход на одного пользователя (ARPU) — сколько в среднем денег вы зарабатываете с одного клиента в год. Как рассчитать ARPU?

Меня часто спрашивают, почему я предлагаю смотреть именно на средний годовой доход, а не на LTV?

Это потому, что большинство стартапов ориентируются на срок окупаемости менее года. А если срок окупаемости больше года — придется привлекать дополнительные средства, чтобы финансировать рост SaaS-компании.

И это уловка-22, потому что если компания быстро растет, она может привлечь много денег, но если для быстрого роста компании нужны деньги (например, если у продукта долгий период окупаемости), то они никогда не выйдет на показатели роста, необходимые для привлечения нужной суммы.

«Уловка-22» (англ. Catch-22) — роман американского писателя Джозефа Хеллера, опубликованный в 1961 году. Известен возникшим в нём логическим парадоксом между взаимоисключающими правилами

Уловка-22 (англ. Catch-22) — целенаправленно созданная, получившаяся случайно или органично присущая ситуации правовая, административная, социальная либо логическая коллизия, состоящая в том, что попытка соблюдения некоторого правила сама по себе означает его нарушение. Индивид, подпадающий под действие таких норм, не может вести себя целесообразно.

А теперь давайте вернемся к определению соответствия между каналом и моделью (Channel Model Fit) и разберемся, почему так происходит.

Спектр ARPU ↔ CAC

Каждый бизнес существует в какой-то точке спектра ARPU ↔ CAC. В левом краю спектра живут бизнесы с низким средним доходом на одного пользователя (ARPU) и, как следствие, низкой стоимостью привлечения одного клиента (CAC) — ведь привлекать клиентов за дорого им не по карману.

Как рассчитать и снизить CAC? Читайте в статье.

В самом правом краю спектра — бизнесы с высоким ARPU и с высокой CAC: ведь они могут себе это позволить. Рассмотрим на примерах:

Большинство компаний, монетизирующихся через рекламу — таких как Facebook, WhatsApp и Yelp — существуют в левом краю спектра. У них низкий ARPU и этой модели соответствуют каналы с низкой стоимостью привлечения клиента (CAC), такие как виральность и UGC SEO (поисковая оптимизация через пользовательский контент).

Сделаем шаг вправо по спектру: здесь у нас компании с чуть более высоким ARPU — такие как Dollar Shave Club или DraftKings. Обычно в этой точке спектра обитают бизнесы, работающие по транзакционной модели (e-commerce по подписке).

Поскольку их ARPU выше, они могут позволить себе привлекать клиентов по более высокой стоимости — например, через платный маркетинг.

В этом же краю спектра обитают некоторые B2B продукты: например, MailChimp, Slack и SurveyMonkey. Они используют в качестве каналов роста и виральность, и платный маркетинг.

Ближе к правому краю спектра обитают бизнесы с высоким ARPU (обычно это B2B компании среднего размера) вроде HubSpot и Zendesk.

Поскольку их средний доход на одного пользователя выше, они используют более дорогие каналы привлечения клиентов, такие как контент-маркетинг, inbound (“входящие”) и inside (внутренние) продажи и партнеры по сбыту (channel partnerships).

И наконец на самом правом краю спектра располагаются бизнесы с очень высоким ARPU (6-7-значный доход), которые могут пользоваться очень дорогими каналами привлечения, такими как корпоративные продажи и outbound (“исходящие”) продажи.

Это компании вроде Palantir и Veeva.

Опасная Зона спектра ARPU ↔ CAC

Если вы заметили, я никак не прокомментировал середину спектра ARPU ↔ CAC. Все потому, что там располагается Опасная Зона.

Почему компании в этой зоне не нашли соответствия между каналом и рынком? Можно выделить две причины:

1. Слишком много факторов сопротивления, чтобы эффективно использовать недорогие каналы привлечения

Через недорогие каналы привлечения лучше всего продвигать продукты с минимальным сопротивлением (то есть с кратчайшим временем до получения ценности) — и чтобы модель монетизации тоже была с минимальным сопротивлением. У компаний в Опасной Зоне слишком высокий ARPU и слишком большое сопротивление — в недорогих (low CAC) каналах привлечения такое не работает.

Представьте, к примеру, что вы кликнули по рекламе интересного продукта и обнаружили, что он стоит 500 долларов. Каковы шансы, что вы его купите? Минимальные. Чем выше цена — тем сильнее сопротивление. А чем сильнее сопротивление — тем менее эффективно работает ваш недорогой канал: он просто не дает вам возможности как-то повлиять на решение пользователя.

2. Размер ARPU не позволяет использовать более дорогие (Higher CAC) каналы привлечения

У компаний в Опасной Зоне также слишком низкий ARPU, чтобы использовать дорогие каналы привлечения клиентов. Обычно у таких компаний ужасная юнит-экономика, потому что они вынуждены отдавать за привлечение больше, чем могут извлечь из этого привлечения.

Есть ли жизнь в Опасной Зоне?

Название “Опасная Зона” не подразумевает, что там невозможно существовать. Ваш бизнес вполне себе может функционировать и в опасной зоне, но ваша стратегия привлечения, скорее всего, выглядит как лоскутное одеяло: понемногу с каждого канала. Обеспечивать эффективную работу нескольких каналов намного сложнее, чем качественно “разрабатывать” какой-то один — и в результате это замедляет рост. Со временем это может привести вас к провалу.

Том Тунгуз из Redpoint Ventures провел классный анализ компаний, которые существуют в Опасной Зоне спектра ARPU ↔ CAC, в этих пустынных землях. Однако сам Тунгуз подчеркивает, что его анализ страдает от систематической ошибки выжившего (Survivorship Bias): то есть если бы мы могли проанализировать все стартапы в Опасной Зоне — включая и те, что обанкротились — показатель неудач мог бы быть значительно выше.

Спектр ARPU ↔ CAC в контексте разных ценовых категорий и тарифных планов (product tiers)

Соответствие между каналом и моделью можно рассматривать не только в контексте целых продуктов и компаний, но также в разрезе различных тарифных планов на один продукт. Отличный пример — LinkedIn

• LinkedIn Free — С левого края спектра находится бесплатный продукт компании. Каналы привлечения клиентов в этот продукт: виральность и UGC SEO. ARPU — низкий (с рекламы), поэтому и каналы привлечения дешевые.
• LinkedIn Premium/Jobs — По соседству на линии спектра обитают продукты LinkedIn Premium и LinkedIn Job Postings. У них выше ARPU, и за счет этого они могут использовать более дорогие каналы привлечения, такие как платная реклама. И здесь у них дополнительное преимущество, потому что они сами же и владеют этим каналом.
• LinkedIn Talent, Sales, and Learning Solutions SMB — У LinkedIn также есть B2B продукты: Talent Solutions, Sales Solutions и Learning Solutions для малого и среднего бизнеса. Эти продукты они продвигают в основном через контент-маркетинг и внутренние продажи.
• LinkedIn Talent, Sales, and Learning Enterprise — У них также есть B2B продукты по корпоративным тарифам, и для их продвижения они используют корпоративные outbound (исходящие) продажи.

Компании LinkedIn удалось достичь соответствия между продуктом и каналом (Product-Channel Fit) и соответствия между каналом и моделью (Channel Model Fit) для сразу нескольких своих продуктов. Неудивительно, что на момент написания этой статьи компания стоит 26 миллиардов долларов.

Нужно лишь добиться всех четырех соответствий хотя бы по одному продукту — и вот вам компания стоимостью 1 миллиард долларов. А если сможете найти эту точку соответствия несколько раз в рамках вашего бизнеса — то доход в 10+ миллиардов долларов у вас в кармане!

Соответствие канала модели: важные моменты

Есть два ключевых момента касательно соответствия канала модели:

1. Не стоит рассматривать модель и канал по отдельности друг от друга

Эти два аспекта: модель монетизации и канал дистрибуции идут рука об руку. Если вы меняете модель (стратегию ценообразования, способ монетизации и т.п.), то нужно учитывать, как это вписывается в рамки канала, чтобы соответствие между каналом и моделью (Channel Model Fit) не нарушилось.

Я знаю много случаев, когда предприниматели меняли модель монетизации, наивно предполагая, что остальные механизмы продолжат работать как раньше. Однако изменения на уровне модели монетизации могут сильно повлиять на жизнеспособность ваших ключевых каналов. Лучше учитывать это сразу.

2. Не стоит рассматривать соответствие между каналом и моделью в отрыве от остальных факторов

Если ваш канал зависит от модели монетизации, а продукт, в свою очередь, адаптирован под канал … — понимаете, куда я клоню? Именно поэтому не стоит рассматривать эти факторы по отдельности. У вас должна быть рабочая гипотеза под каждый из них.

В следующем разделе мы сведем все четыре фреймворка-соответствия воедино и рассмотрим их в деле.

Часть 5: Порог соответствия между моделью и рынком и как он определяет ваш план роста продукта

Соответствие между моделью и рынком (Model Market Fit)

Суть концепции соответствия между моделью и рынком (Model Market Fit) состоит в том, что ваш рынок (и количество клиентов на рынке) влияют на вашу модель.

Я впервые услышал о концепции Model Market Fit от Кристофа Янца из Point Nine Capital. Он написал статью под названием “Пять способов создать бизнеса стоимостью 100 миллионов долларов”. Потом он дополнил ее еще тремя способами, но в этом разделе я ограничусь первыми пятью, потому что они покрывают большую часть сценариев с исходом в 100+ миллионов долларов.

В своей статье Кристоф опубликовал вот такую диаграмму:

Большинство компаний попадают в одну из пяти групп, которые Кристоф обозначил так:

• Слоны — Продукты, у которых порядка 1,000 клиентов, которые платят по 100+ тысяч долларов в год. Обычно это продукты, ориентированные на корпоративных клиентов, вроде ServiceNow.
• Лоси — Продукты, у которых порядка 10,000 клиентов, которые платят по 10+ тысяч долларов в год. Обычно это продукты, ориентированные под средний по объему рынок, вроде HubSpot.
• Кролики — Продукты, у которых порядка 100,000 клиентов, которые платят по 1+ тысяче долларов в год. Обычно это продукты, ориентированные под малый бизнес, такие как SurveyMonkey, Mailchimp и Gusto. Сюда также относятся продукты, ориентированные на потребителей в моменты высокой ценности. Это могут быть компании в области недвижимости, страхования и т.д.
• Мыши — Продукты, у которых порядка миллиона клиентов, которые платят по 100 долларов в год. Сюда часто относятся продукты, ориентированные на пользователей профессионального уровня (так называемых prosumers) — например, Dropbox. Кроме того, в эту группу можно отнести e-commerce-продукты по подписке, такие как Ipsy и Dollar Shave Club.
• Мухи — Продукты, у которых порядка 10 миллиона клиентов, которые платят по 10 долларов в год — обычно за рекламу. Сюда относятся компании типа Facebook, Snapchat, Buzzfeed и т.д.

Если ваш бизнес находится выше этой линии, можно считать, что у вас есть соответствие между моделью и рынком (Model Market Fit). А если вы ниже порога — то соответствия нет.

Как понять, есть ли соответствие между моделью и рынком

Конечно, когда ваш бизнес уже приносит 100 миллионов долларов дохода, понять, к какой группе вы относитесь и где находитесь на графике, несложно. Но как рассчитать это еще до достижения заветного дохода? Гипотеза о соответствии между моделью и рынком базируется на довольно нехитрой математике:

ARPU x Общее количество клиентов на рынке x % клиентов, которых вы можете привлечь  >= $100M

Берем средний годовой доход на одного клиента/пользователя, умножаем на общее количество клиентов/пользователей на вашем целевом рынке и затем умножаем на процент клиентов, которых вы, по вашему мнению, сможете привлечь. Результат должен быть больше или равен 100 миллионам долларов.

Казалось бы, это так просто! Но все же многие команды, с которыми я общался, этого не делают. Каждая переменная в этом уравнении подразумевает некоторые допущения. Я советую прорабатывать их в таком порядке:

Общее количество клиентов на рынке

В первую очередь определите свой целевой рынок. Впрочем, вы должны были сделать это уже давно — еще на этапе поиска соответствия между рынком и продуктом (Market-Product Fit).

Определившись с рынком, проведите исследование, какое количество ваших целевых клиентов попадают под критерии этого рынка. Есть их слишком мало, можно расширить критерии и нацелиться на рынок побольше — но тогда придется вернуться к этапу соответствия между рынком и продуктом и удостовериться, что там ничего не сломалось. Также нужно прикинуть, готовы ли клиенты, отобранные по расширенным критериям рынка, платить ту же сумму, что и в вашем первоначальном сценарии.

ARPU

Как только вы определились с объемом рынка, важно понять, готовы ли потенциальные клиенты платить деньги за ваше решение. Для этого можно провести небольшое качественное исследование. На данных, которые вы получите, будет строиться ваша гипотеза о среднем доходе на одного пользователя (ARPU).

Если окажется, что предполагаемый ARPU слишком низкий и не вписывается в уравнение соответствия между моделью и рынком (Model Market Fit), можно задуматься о повышении цены. Однако, если вы решите повысить цены, нужно убедиться, что не нарушилось соответствие между каналом и моделью (Channel Model Fit). Возможно, вам придется пересмотреть определение рынка, чтобы найти клиентов, готовых платить больше.

% клиентов, которых вы можете привлечь

Эту переменную, пожалуй, сложнее всего предугадать. Именно поэтому я поставил этот пункт третьим: только когда вы определились с целевым рынком, знаете, сколько там ваших целевых клиентов, и понимаете, что они готовы покупать ваше решение (в объеме необходимого ARPU), можно размышлять о доле клиентов, которых получится привлечь на практике.

В довершение ко всему, этот параметр очень легко переоценить.

К примеру, если вы SaaS-стартап, и ориентируетесь на 50%+ клиентов с вашего целевого рынка, это тревожный звоночек.

Если речь идет о SaaS-бизнесе с пока еще не очень сильным сетевым эффектом, я обычно ориентируюсь на 10%. Серьезная SaaS-компания со временем может заполучить и больше 10% своего целевого рынка, но 10% — это хорошее начало.

Компании с сильным сетевым эффектом могут рассчитывать и на больший процент клиентов с рынка, потому что, как правило, играют по принципу “всё или ничего”. Если вы победите, то, скорее всего, завоюете львиную долю своего рынка.

Движение от рынка к рынку

Обычно я рекомендую компаниям начинать с очень нишевого рынка и постепенно расширяться.

Чаще всего, когда мы подставляем нишевый рынок в уравнение выше, результат никогда не дотягивает до 100 миллионов долларов. И это нормально.

В этом случае важно наметить гипотезу о рынках, на которые вы планируете расширяться, и прикинуть их размеры.

Чем чаще вам придется расширяться, чтобы достичь дохода в 100 миллионов долларов, тем более рискованная ваша изначальная гипотеза. С каждым расширением есть риск, что одно из четырех соответствий не сойдется.