Offer a Sample experiment

Tomáš Veselý - podpořen AI
11. 6.
Minut čtení: 3

Tvoříme obsáhlou knihovnu znalostí o produktovém vývoji jako součást naší mise. Knihovna slouží všem, kteří se snaží zlepšit v rozhodování, primárně v rozhodování o dalším rozvoji produktu. Ať už jsi vynálezce, produktový manažer nebo Chief Product Officer, používání určitých výzkumných metod a experimentů zvyšuje šanci na vytvoření správných produktů a jejich funkcí pro správné publikum (build the right thing for right audience). Dnes si představíme Offer Sample (nabídnutí vzorku) validační metodu.

Kdy experiment použít?

Metoda Offer Sample se hodí v rané fázi, kdy je třeba ověřit skutečný zájem o produkt dřív a zároveň zjistit zákaznickou percepti nabízeného produktu. Vhodná je všude tam, kde lze z hodnoty produktu oddělit malou, ucelenou část a tu nechat uživatele zažít.

Je potřeba potvrdit reálnou poptávku ještě před vývojem kompletního produktu.
Hodnotu produktu lze rozdělit a doručit jen její reprezentativní výsek (např. free verze, první kapitoly, zkušební balíček).
Cílem je nechat uživatele hodnotu zažít, ne mu ji popisovat.

Základní princip experimentu

Podstatou experimentu je doručit potenciálnímu zákazníkovi malou část hodnoty produktu zdarma a sledovat, jak na ni reaguje. U fyzických produktů může hodnota být prototyp finálního produktu například karoserie auta bez motoru, u digitálních produktů je většinou ta nejdůležitější funkce.

Vymezit testovanou hodnotu. Určit jádro hodnotové nabídky a rozhodnout, který výsek produktu ji nejvěrněji vystihuje.
Připravit vzorek. Z tohoto výseku připravit malý, ale reprezentativní vzorek — u digitálních produktů typicky free verzi nebo časově omezenou zkušební verzi, u fyzických produktů prototyp či zmenšené balení.
Odstranit bariéry pro zkoušení. Minimalizovat tření na cestě ke vzorku. Náročné registrační formuláře dokážou odradit i většinu zájemců, proto je vhodné je odsunout až za okamžik, kdy uživatel zažije hodnotu (tzv. aha moment).
Doručit vzorek. Dostat vzorek k cílovému publiku a umožnit mu hodnotu skutečně vyzkoušet. Ideálně být u zkoušení.
Sbírat data. Sledovat především akvizici (kolik lidí vzorek vyzkouší), aktivaci (kolik z nich se dostane k aha momentu), zpětnou vazbu a objevené use case. Rozhodující signál: pokud výrazná část uživatelů vzorek dokončí, sama se vrací nebo žádá o víc a část z nich projeví ochotu pokračovat placeně, je poptávka potvrzená a má smysl stavět plnou verzi. Slabý zájem naopak signalizuje potřebu přehodnotit hodnotovou nabídku.
Identifikace rizik. Vzorek nemusí věrně reprezentovat finální produkt, a pak vrací zkreslený signál. Zájem o něco zdarma navíc nemusí znamenat ochotu za plnou verzi zaplatit. Reciprocita (pocit závazku po přijetí daru) rychle vyprchává, takže o konverzi je třeba říct si brzy. Vzorek také odhalí záměr konkurenci a příliš štědrý vzorek může kanibalizovat placený produkt.

Reálná ukázka experimentu

Odkaz na reálný výzkum: The Unsplash Formula: jak Crew získal 5 milionů návštěvníků

Startup Crew, tržiště pro freelancery, byl jen pár měsíců od vyčerpání peněz. Po focení na vlastní web mu zbyla řada nevyužitých fotografií. Místo aby skončily v šuplíku, vybral tým deset z nich a nabídl je zdarma ke stažení na jednoduchém Tumblr blogu pod heslem „deset nových fotek každých deset dní". Tak vznikl Unsplash.

Tento drobný vzorek měl ověřit jedinou věc: jestli o kvalitní fotky zdarma vůbec někdo stojí. Odpověď přišla rychle. Po sdílení na Hacker News se odkaz během pár hodin vyšplhal na první místo a příval návštěvníků málem položil servery.

Pro Crew se z malého vzorku stal záchranný kruh. Místo nákladného plánovaného produktu potvrdila ukázka obrovskou nenaplněnou poptávku — a ta později vyústila v samostatný produkt s miliony návštěvníků.

Co vše se dá experimentem testovat?

Hlavní silou metody je ověřit desirabilitu — tedy zda lidé produkt skutečně chtějí — na základě reálného chování, ne deklarací uživatelů.

Desirabilita produktu: zda o hlavní hodnotu produktu existuje zájem; signálem je, že uživatelé vzorek aktivně vyhledávají a dokončují.
Tržní poptávka: zda je na trhu dost lidí ochotných produkt vyzkoušet; signálem je míra akvizice oproti vynaloženému úsilí.
Aktivace a aha moment: zda vzorek dovede uživatele k okamžiku, kdy pochopí přínos; signálem je podíl uživatelů, kteří se k tomuto bodu dostanou.
Objevení reálných use case: jak a k čemu lidé vzorek skutečně používají; signálem jsou opakované scénáře použití, se kterými se původně nepočítalo.
Důvěra a reciprocita před monetizací: zda zážitek ze vzorku vytváří ochotu pokračovat; signálem je návratnost uživatelů a reakce na výzvu k registraci či nákupu.
Rezonance hodnotové nabídky: která část produktu lidi nejvíc zaujme; signálem je, které prvky vzorku uživatelé nejvíce používají a zmiňují ve zpětné vazbě.