Про масштабирование
Есть проблема холодного старта – это просто запуститься, получить юзеров, первые 10 оплат и первые данные.
Есть проблема масштабирования – она же проблема роста – как брать юзеров в достаточном количестве по достаточной цене.
Холодный старт это как перелом пальца – за два месяца проходит и можно забыть.
Масштабирование – это как хроническое заболевание, им надо заниматься постоянно, и чем больше проект – тем больше времени придется тратить.
Принципы решения этих двух проблем абсолютно разные:
– Для холодного старта нужно идти в рынок, смотреть что работает и копировать
– Для масштабирования нужно где-то получить результаты выше рынка, то есть сделать что-то лучше других и за счет этого побеждать
Что я имею ввиду:
– Ты либо нашел способ привлекать пользователя сильно дешевле чем другие
– Либо нашел способ зарабатывать на нем сильно больше чем другие (за счет лучшего продукта)
В стартап акселераторах это называют долиной смерти, в пет проектах ты особо ничем не рискуешь, и главная задача в этот период – просто дожить не бросая.
Что нужно делать для масштабирования:
– Ты работаешь итерациями в своем темпе, например берешь двухнедельный спринт
– Ты выбираешь над какой метрикой ты работаешь, например стоимость одного зарегистрированного юзера
– В спринт ты берешь одну агрессивную рискованную гипотезу, и одну-две очевидных
– Агрессивная гипотеза должна нести в себе радикальные изменения: например, пытаться улучшить метрику в два раза
– Очевидные гипотезы должны фиксить простые прозаичные проблемы, которые дадут улучшения на 20-30%
– Раз в две недели собираешь данные и оцениваешь итерацию
И вот тут важный момент: если у тебя проект, которым стоит дальше заниматься, то за четыре спринта ты должен точно видеть улучшения по метрикам.
А если ты сделал четыре итерации, а реакции ноль, то либо ты делаешь чето совсем не то, либо просто юзерам пофигу на этот продукт, и он не решает для них никакой серьезной проблемы.
Например, в тестах с ИИ персонажами, которых мы делаем в паблишинге, у нас основная метрика сейчас – это какой процент пользователей продляет недельную подписку, для нас это самый сильный рычаг в масштабировании, и он же самый большой риск.
Мы уже перебрали четыре типа персонажей, разница в метриках в три раза.
Есть проблема холодного старта – это просто запуститься, получить юзеров, первые 10 оплат и первые данные.
Есть проблема масштабирования – она же проблема роста – как брать юзеров в достаточном количестве по достаточной цене.
Холодный старт это как перелом пальца – за два месяца проходит и можно забыть.
Масштабирование – это как хроническое заболевание, им надо заниматься постоянно, и чем больше проект – тем больше времени придется тратить.
Принципы решения этих двух проблем абсолютно разные:
– Для холодного старта нужно идти в рынок, смотреть что работает и копировать
– Для масштабирования нужно где-то получить результаты выше рынка, то есть сделать что-то лучше других и за счет этого побеждать
Что я имею ввиду:
– Ты либо нашел способ привлекать пользователя сильно дешевле чем другие
– Либо нашел способ зарабатывать на нем сильно больше чем другие (за счет лучшего продукта)
В стартап акселераторах это называют долиной смерти, в пет проектах ты особо ничем не рискуешь, и главная задача в этот период – просто дожить не бросая.
Что нужно делать для масштабирования:
– Ты работаешь итерациями в своем темпе, например берешь двухнедельный спринт
– Ты выбираешь над какой метрикой ты работаешь, например стоимость одного зарегистрированного юзера
– В спринт ты берешь одну агрессивную рискованную гипотезу, и одну-две очевидных
– Агрессивная гипотеза должна нести в себе радикальные изменения: например, пытаться улучшить метрику в два раза
– Очевидные гипотезы должны фиксить простые прозаичные проблемы, которые дадут улучшения на 20-30%
– Раз в две недели собираешь данные и оцениваешь итерацию
И вот тут важный момент: если у тебя проект, которым стоит дальше заниматься, то за четыре спринта ты должен точно видеть улучшения по метрикам.
А если ты сделал четыре итерации, а реакции ноль, то либо ты делаешь чето совсем не то, либо просто юзерам пофигу на этот продукт, и он не решает для них никакой серьезной проблемы.
Например, в тестах с ИИ персонажами, которых мы делаем в паблишинге, у нас основная метрика сейчас – это какой процент пользователей продляет недельную подписку, для нас это самый сильный рычаг в масштабировании, и он же самый большой риск.
Мы уже перебрали четыре типа персонажей, разница в метриках в три раза.