Бизнес с нуля: Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели.

«Показатели тщеславия» вредны, потому что апеллируют к слабостям человеческого разума. Когда цифры идут вверх, нам кажется, что это результат наших действий, того, чем мы занимались в то время. Именно поэтому так часто можно наблюдать встречи, где маркетологи думают, что показатели улучшаются благодаря новой пиар-акции или маркетинговой кампании, а разработчики считают, что это результат новых опций, которые они создали. Чтобы выяснить, что происходит на самом деле, нужно потратить очень много денег, и поэтому менеджеры просто следуют плану и делают лучшее, что могут, на основании собственных суждений, собственного опыта и коллективного разума всех, кто присутствует на встрече.

К сожалению, когда показатели снижаются, мы видим совсем другую реакцию: это чья-то ошибка. Поэтому члены команды или отделы компании часто оказываются словно в театре военных действий: их отдел хочет как лучше, а все остальные сопротивляются просто потому, что ничего не понимают. Стоит ли удивляться, что каждый отдел изобретает собственный жаргон, культуру и методы защиты от «придурков», сидящих на другом этаже?

Действенные показатели — эффективное решение этой проблемы. Когда причина и следствие ясны и понятны, это позволяет учиться на результатах своих действий. Люди обладают врожденным талантом к обучению, им просто нужна ясная и объективная оценка.

Простота изложения

Часто бывает так, что сотрудники и менеджеры неверно понимают отчеты, на основании которых они должны принимать решения. К сожалению, менеджеры редко говорят об этом тем, кто собирает данные, и не просят их писать свои отчеты понятным языком. А сотрудники разных отделов нередко тратят свою энергию не на то, чтобы использовать полученные данные как обратную связь, которая могла бы направлять их будущие действия, а на то, чтобы интерпретировать их так, как им удобнее.

Но против этого есть «противоядие». Во-первых, отчеты должны быть как можно более простыми и ясными, понятными для всех. Помните, что за любыми показателями стоят люди. Самый легкий способ написать понятный отчет — использовать определенные, конкретные понятия. Что такое хит на сайте? Этого никто не знает, но все знают, что такое посетитель сайта: можно нарисовать, как эти люди сидят за компьютерами.

Вот почему отчеты, основанные на когортном анализе, так эффективны для обучения организации — они превращают сложные действия в простые примеры, описывающие поведение людей. Каждый раз когортный анализ показывает: среди тех, кто пользовался нашим продуктом в этот период, столько-то людей продемонстрировали тот тип поведения, который для нас важен. В примере с IMVU мы видели четыре типа поведения: загрузка продукта, вход на сайт продукта с личного компьютера, чат с другими клиентами и покупка платной версии продукта. Иначе говоря, отчет связан с людьми и их действиями, что гораздо полезнее, чем массивы абстрактных данных. Например, подумайте о том, как трудно было бы сказать, успешно ли развивается IMVU, если бы в отчете мы сообщали только об общем количестве личных разговоров. Скажем, у нас есть 10 000 посетителей в данный период. Хорошо ли это? Это один очень-очень общительный человек или это 10 000 человек одновременно пытаются воспользоваться продуктом, а потом уходят с сайта? Чтобы узнать это, нужен более подробный отчет.

Когда общие показатели растут, ясность отчетов становится еще более значима. Что означает, если за месяц количество хитов на сайте сократилось с 250 000 до 200 000? Но почти каждый легко поймет, что значит потерять 50 000 клиентов — это целый стадион, полный людей, которые больше не хотят покупать ваш продукт.

Правило доступности также касается доступа к отчетам. Компания Grockit в этом отношении поступала очень правильно. Каждый день автоматически создавался документ, содержавший последние данные по каждому из экспериментов по сплит-тестированию и по другим показателям, связанным с «прыжками веры». Этот документ рассылался по электронной почте всем сотрудникам компании: у каждого всегда была самая свежая копия. Отчеты было легко читать, каждый эксперимент и его результаты описывались простым языком.

Еще один способ сделать отчеты доступными для всех-метод, который мы разработали в IMVU. Мы не стали выводить аналитику или данные в отдельную систему. Данные отчета и его инфраструктура считались частью самого продукта, и за них отвечала команда разработки. Отчеты выкладывались на нашем сайте и были доступны любому, у кого был аккаунт сотрудника.

Любой сотрудник в любой момент мог войти в систему, выбрать из списка текущий или прошлые эксперименты и прочитать одностраничный отчет о его результатах. Со временем эти одностраничные отчеты стали средством улаживания споров о продукте во всей организации. Когда людям нужны были доказательства в пользу какой-то гипотезы, они брали с собой на встречу распечатки такого отчета и были уверены, что все остальные их поймут.

Возможность проверки данных