66. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: ошибка в определении ЦА
Первоначальная идея приложения «Битком 24» — выбор ресторана на основе его загруженности. Пользователь видит на карте количество посетителей ресторана в текущий момент и выбирает то заведение, которое ему подходит по этому критерию. Например, в пятницу вечером хочется «тусоваться» в баре, можно выбирать достаточно загруженное заведение. А в понедельник утром хочется тишины за чашечкой кофе — выбирает пойти свободное заведение с кофе.
Определяя целевую аудиторию (ЦА) было решено опираться на тех, кто чаще всего посещает рестораны.
Очень простое описание модели посещения ресторана включает две модели поведения: днем в будни (бизнес-ланчи) и вечером в будни и/или выходные. Требования к ресторанам значительно отличаются, но об этом будут другие посты.
Оказалось, что чаще всего (3-5 раз в неделю) днем и по 2-3 раза вечером рестораны посещают мужчины 25-34 с достатком высоким и выше среднего. Логично, что их мы и выбираем в качестве целевого сегмента, ведь они будут (должны?) пользоваться приложением чаще других?
Проведя разработку продукта (более 9 месяцев), запуск, пробные рекламные кампании и, впоследствии, измерения ядра аудитории приложения выяснилось, что ядро — это женщины 35-44. Совсем не наша ЦА, что странно, ведь все измерения для продуктовых решений проводились исключительно на мужчинах 25-34. Приложение не должно нравиться женщинам 35-44…
Приняли полученные данные за ошибку, да и вообще, на тот момент было много других задач. Продолжили привлекать клиентов. Снова рекламные кампании, снова измерения ядра аудитории. И… снова ядро — женщины 35-44.
В сухом остатке: customer validation неотъемлемая часть работы с сегментом. Выбирать лучше не единственный целевой сегмент, а несколько, и работая с каждым из них, просто customer validation уже получится выбрать правильный.
#методика #кейс #целеваяаудитория
Первоначальная идея приложения «Битком 24» — выбор ресторана на основе его загруженности. Пользователь видит на карте количество посетителей ресторана в текущий момент и выбирает то заведение, которое ему подходит по этому критерию. Например, в пятницу вечером хочется «тусоваться» в баре, можно выбирать достаточно загруженное заведение. А в понедельник утром хочется тишины за чашечкой кофе — выбирает пойти свободное заведение с кофе.
Определяя целевую аудиторию (ЦА) было решено опираться на тех, кто чаще всего посещает рестораны.
Очень простое описание модели посещения ресторана включает две модели поведения: днем в будни (бизнес-ланчи) и вечером в будни и/или выходные. Требования к ресторанам значительно отличаются, но об этом будут другие посты.
Оказалось, что чаще всего (3-5 раз в неделю) днем и по 2-3 раза вечером рестораны посещают мужчины 25-34 с достатком высоким и выше среднего. Логично, что их мы и выбираем в качестве целевого сегмента, ведь они будут (должны?) пользоваться приложением чаще других?
Проведя разработку продукта (более 9 месяцев), запуск, пробные рекламные кампании и, впоследствии, измерения ядра аудитории приложения выяснилось, что ядро — это женщины 35-44. Совсем не наша ЦА, что странно, ведь все измерения для продуктовых решений проводились исключительно на мужчинах 25-34. Приложение не должно нравиться женщинам 35-44…
Приняли полученные данные за ошибку, да и вообще, на тот момент было много других задач. Продолжили привлекать клиентов. Снова рекламные кампании, снова измерения ядра аудитории. И… снова ядро — женщины 35-44.
В сухом остатке: customer validation неотъемлемая часть работы с сегментом. Выбирать лучше не единственный целевой сегмент, а несколько, и работая с каждым из них, просто customer validation уже получится выбрать правильный.
#методика #кейс #целеваяаудитория