Блог компании productstar

Илья Трепачко работал бизнес-аналитиком и во время работы постоянно сталкивался с обязанностями продакт-менеджера. Чтобы научиться правильно управлять продуктом и понять, подходит ли для него эта ниша, он решил пройти курс Продакт-менеджер.

С каким бэкграундом ты пришел на курс Как быть продактом? Кем ты работал на момент старта?

Я работал бизнес-аналитиком в продуктовой компании на Awario. Мы с главной девочкой по маркетингу выполняли задачи product owner и вместе были тем самым продактом. Сам продукт мы делали с нуля.

Точкой активного роста был AppSumo, но на нем я получил довольно двоякий опыт. С одной стороны, мы увеличили количество пользователей и заработали деньги. Но с другой стороны, эти пользователи потом ожидали от нас бесплатных фичей, выкладывали переписки с нашим саппортом, где мы им обещали много плюшек. Пугали, что разнесут нас в пух и прах в интернете, если мы не выполним свои обещания. Так что аудитория там оказалась не самой дружелюбной. Если что-то обещаете, сразу продумывайте наперёд такие ситуации.

За последний год нам удалось вывести продукт на окупаемость, и я покинул компанию в марте 2020.

Какие у тебя были ожидания от курса?

Прежде всего, мне хотелось систематизировать знания. Понять, насколько мой опыт перекликается с продакт-менеджментом, и хочу ли я идти в этом направлении дальше. Ну и, конечно, почерпнуть новые подходы в управлении продуктом, и, в частности, как генерировать фичи.

Над каким продуктом ты работал в качестве дипломного проекта? Было ли это полезно для тебя?

Если честно, я работал над двумя продуктами. Изначально это был мой pet-project мобильное приложение для изучения английского, но вот на второй половине курса я сосредоточил внимание на Awario, т.к. пошли интересные топики именно для него, например, выход на разные локальные рынки. А у нас тогда локализация была только на английском.

Работа над дипломным проектом и домашки в целом, на мой взгляд, были полезны, чтобы попробовать многие моменты на практике.

Что для тебя было особенно полезным на курсе?

Иерархия метрик. Я потом сделал на Awario около 100 метрик очень увлекательно. Выбрал группу метрик для улучшения и распределил их на квартал, но могу сказать, что пока не понятно, подходят ли метрики для генерации больших фичей (killer features). Кстати, на новом продукте в новой компании тоже начал с метрик, т.к. тут их почти совсем не было.

Ещё понравились темы про приоритизацию фичей, AB тестирование, разные рынки, перезапуск, да и вообще много всяких плюшек. К тому же, возможность послушать опыт других продактов дорогого стоит. А ещё, кстати, очень понравился урок про работу с дизайнером. Каюсь, часто грешил до этого рисованием макетов в Figma. А вот в новой компании этим вообще не занимаюсь полностью доверяю дизайнеру.

Расскажи, кем ты работаешь сейчас?

В апреле я устроился продактом в Evolution Gaming. Это продуктовая компания, которая делает платформу для онлайн-казино. Это, наверное, самая крутая в мире компания в области live casino online. У них очень много студий со столами, дилеры, видеостримы со всего этого. Это реально впечатляет. Здесь много продуктов и продактов. Я работаю с продуктом Lobby. Это площадка, где пользователь выбирает игры (это как Netflix в видео стримминге).

С какими трудностями и интересными нюансами ты столкнулся на собеседованиях?

Я делал тестовое и проходил два собеседования на английском языке, чтобы попасть в Evolution Gaming. Некоторые аспекты из курса мне, кстати, помогли для тестового (тема про AB тесты) и даже на самом собеседовании (тема про метрики и Awario). Самые большие трудности при собеседовании были, наверное, связаны с языком, т.к. до этого разговорный английский мне особо не требовался в работе: я был аналитиком в белорусской продуктовой компании.

Что ты можешь посоветовать начинающим продактам и текущим студентам курса?

Советую уделять время всем темам на курсе и делать все домашки, т.к. это, по сути, то же самое, что создать продукт во время учёбы. И если вам это не интересно/лениво, то странно хотеть быть продактом. А вообще, ничего не бойтесь и идите вперед, к намеченной цели, и помните, что продакт это крайний на продукте!

Хочешь стать продакт-менеджером, как Илья?

Оставляй заявку на наш годовой курс Профессия: Продакт-менеджер и прокачивай свои навыки!

Задумавшись над сменой профессиональной деятельности, Елена приняла решение пройти онлайн-обучение и выбрала курс Продакт-менеджер от ProductStar. Он помог ей не только по-другому взглянуть на свою работу, но и позволил скорректировать общение с командой и заказчиками, а также применить полученные знания в обычной жизни.

Продакт это универсальная профессия, даже ваша жизнь это тоже своего рода продукт, в котором есть условный бэклог, пути развития, критерии оценки

Елена Мышенкова

Кем вы работаете?

Моя должность называется специалист по маркетингу, потому что у нас, в Беларуси, в реестре должностей недостает многих современных профессий. Из основных моих функций я могу назвать: во-первых, бизнес-анализ, в особенности та его часть, которая касается перевода на общечеловеческий язык желаний и мыслей клиента, чтобы можно было оформить на их основе техническое задание; во-вторых, юзабилити тестовой лаборатории у нас нет, поэтому юзабилити экспертное, то есть анализ либо текущего сайта, либо требований к будущему сайту, анализ аналогичных сервисов и референсов, анализ рынка и поисковых систем, анализ аудитории и обратной связи, бизнес-процессов и, в конце концов, подготовка рекомендаций; также есть периодическое обязанности, касающиеся контента и стратегии.

А что из этого, по-вашему, относится к продакт-менеджменту?

После прохождения курса я могу сказать, что, в принципе, практически все вышеперечисленное напрямую пересекается с деятельностью продакта. Дело в том, что специфика белорусского рынка такова, что у многих компаний-заказчиков нет своих продакт-менеджеров. У них может быть, например, маркетолог, или директор по развитию, или директор по продажам и плюс просто понимание того, что им нужен интернет-магазин. В итоге получается, что я и играю роль продакта, просто со стороны разработчика. Я сама выясняю детали проекта и в итоге становлюсь своего рода посредником между заказчиком и коллегами.

Вы упоминали, что хотели сменить место работы, но после прохождения курса решили этого не делать. Почему?

В значительной степени изначальная причина такого желания заключалась в личных обстоятельствах. У меня была депрессия и казалось, что взять жизнь под контроль можно посредством смены профессии. Я очень долго анализировала рынок обучения, составила целую таблицу онлайн-курсов и в итоге выбрала ProductStar и, кстати, ни капли не пожалела. После окончания обучения я пересмотрела отношение к своему текущему месту и сейчас использую полученные на курсе знания для работы с клиентами. Некоторые клиенты даже говорят, что хотят работать только со мной и это, конечно, очень приятно.

Такая ситуация следствие того, о чем я и говорила ранее: у клиентов нет своих продактов. Когда начинаешь задавать продакт-овнерам вопросы, то выясняется, что про одно они не подумали, про другое они не знают, про третье им нужны консультации и так далее. Многие компании в последнее время приходят с запросом: А что можно сделать? У нас есть примерное понимание того, чего мы хотим, а какими способами можно это организовать?. Поэтому я сейчас чувствую свою значимость и для коллег, и для клиентов и на текущий момент у меня нет особого желания что-то менять. Однако учитывая, что у меня теперь есть два диплома продакта и полученные знания я каждый день применяю в работе, то, возможно, через какое-то время я над этим задумаюсь.

У вас было такое, что прохождение какого-то урока из курса заставило вас посмотреть на свою работу с другой стороны?

Мы изучали большое количество разных тем и многое из пройденного я так или иначе уже затрагивала в работе, поэтому мне сложно выбрать какую-то конкретную лекцию. Но благодаря учебе я начала иначе смотреть на продукт, который в итоге у меня должен получиться на работе. Что мне понравилось, еще когда я выбирала курсы в ProductStar, так это то, что мы затрагивали практически все ключевые направления. Не просто как управлять командой и ставить задачи, но в том числе deeplink-и, прототипирование, A/B-тесты и много чего еще.

Даже с точки зрения юзабилити: с прототипами я работаю достаточно давно, у меня есть диплом в этой сфере, но даже здесь благодаря курсу у меня поменялся фокус с точки зрения работы над конкретным продуктом. Тексты я пишу очень давно, с командой работаю много лет, но благодаря этому курсу в моей голове все сложилось в конкретную продуктовую систему и не важно, большой это проект или маленькие доработки, интернет-магазин или корпоративный сайт.

Как долго вы работали в этой области до прохождения курса?

Сайты я делаю около восемнадцати лет. Спустя какое-то время я стала заниматься этим профессионально то как заказчик, то как проект-менеджер, параллельно проходила дополнительное обучение: предпринимательские курсы, курсы по юзабилити, продвижению и так далее.

Какую книгу или несколько книг вы могли бы порекомендовать к прочтению людям из той же сферы?

Книг, так или иначе касающихся этого направления, очень и очень много. Вообще, отучившись на ProductStar и поглядывая, как учатся другие (а я психолог по образованию и это моя небольшая профессиональная деформация наблюдать за поведением других), могу сказать, что выбор книг зависит от того, какой бэкграунд у человека. Навскидку могу вспомнить книгу Розенфельда и Морвинда Информационная архитектура в Интернете. Она помогает структурировать знания о продукте, о процессах и все это собрать в единое целое. Работая с клиентами, с коллегами и наблюдая, как работают конкуренты, я бы сказала, что систематизация одно из самых проблемных мест. То есть заказчики видят проект скорее стихийно, а исполнители в итоге не углубляются в тему и получается то, что получается.

Последний вопрос: что вы можете посоветовать тем, кто только начинает проходить курс?

Я бы посоветовала очень внимательно слушать лекции и выполнять задания, порой бывает полезно выходить за рамки, то есть делать не только то, что сказано в задании, но и добавлять что-то от себя, делать работу чуть шире и глубже, добавлять комментарии. Еще могу добавить: конечно, не факт, что пройдя курс, вы будете работать именно продакт-менеджером. Но важно помнить, что продакт это универсальная профессия, потому что почти все вокруг можно воспринимать как продукт. Даже ваша профессиональная жизнь это тоже своего рода продукт, в котором есть условный бэклог и у которого есть пути развития и критерии оценки.

Для меня это стало наиболее очевидно именно потому, что я не ушла в продакты, а полученные знания я применяю не только в продукте. Сегодня у меня получается находить им применение в разных проектах и сферах жизни. Могу провести аналогию со своим образованием: я ни дня не проработала психологом после университета, но это такое же универсальное знание, полезное почти везде, где хоть как-то участвуют люди. Точно так же и с продактом продукты в нашей жизни настолько же вездесущи, как и люди.

Хочешь стать продактом, чтобы получить знания, которые тебе точно пригодятся?

Оставляй заявку на наш годовой курс Профессия: Продакт-менеджер и прокачивай свои навыки ? Узнать подробности!

На этот раз команда ProductStar подготовила для вас интервью с Владимиром Миролюбовым, СЕО в платформе экспертов Exp.fm и автором телеграм-канала Product Management.

Как долго вы в сфере продакт-менеджмента?

Ух, наверное, уже больше 10 лет, если отсчитывать от момента моего осознания что есть продакт-менеджмент и моего отношения к нему.

Как изменилось данное направление за эти годы?

Не скажу, что произошли какие-то грандиозные изменения. Продакт/проект-менеджмент был во все времена, даже в СССР в 70-х годах (Управление проектами в СССР. ВУЗФИЛЬМ 1976), просто всё это называлось другими словами.

Но тренды всё же есть. Если лет 5 назад ещё не было четкой грани между product manager и project manager, то теперь всё больше мелких и средних компаний переходит от слепого следования методологиям к фокусу на своих пользователях и их потребностях. Крупным компаниям типа Яндекса тоже придется к этому рано или поздно прийти, иначе их ждет судьба Yahoo.

А в чем разница между продактом в малой/средней компании и продактом в каком-нибудь гиганте (например, в Google или Yahoo)?

В общей концепции работы. В продукте-гиганте продакт больше следует по заданному кем-то свыше пути. В стартапе продакт может сам влиять и задавать такой путь.

Ну и корпоративная/продуктовая стратегия тоже разнится. Малые/средние компании еще не увязли в больших деньгах и поэтому ищут способы их заработка через поиск решений проблем пользователей: эксперименты, быстрые решения, пивоты небольшие команды понимают, что их масштаб и гибкость это их преимущество, поэтому всем дышится свободнее, мозги не застаиваются и как результат большая эффективность работы.

Когда компания становится гигантом, она начинает масштабироваться и дробиться на отделы/рынки/департаменты/филиалы, которыми становится всё сложнее управлять. Во многих компаниях на первое место выходит именно организация такого контроля, соблюдение корпоративных правил и процессов, которые вытесняют чувства динамики, свободны и жажды поиска решений среди сотрудников.

В каждом варианте есть свои плюсы и минусы, которые можно усиливать или уменьшать. Это выбор каждого, по какому пути следовать.

Достаточно ли одного большого желания, чтобы стать успешным продакт-менеджером?

Продакт-менеджмент это не квантовая физика с её запутанными теориями (хотя чем-то напоминает), поэтому, думаю, что достаточно. И я, вообще, сторонник идеи если очень захотеть, можно в космос полететь. Искреннее стремление и внутреннее желание делать что-либо даёт человеку огромные силы и энергию. И если направить их в нужном русле, то можно достигнуть успеха практически в любом деле.

В моем понимании, успешный продакт-менеджер это тот, кто слушает своих пользователей, следит за развитием мира вокруг себя, ищет в нем причинно-следственные связи и делает из них нужные для себя логические выводы.

Где и как продакту стоит приобретать профессиональные навыки?

Многое зависит от уровня самого продакта. Если это начинающий, то рекомендую теорию в виде самостоятельно загугленных образовательных статей на темы (project management, agile, основы UX/UI, JTBD, HADI, SWOT, Customer Development) + закрепленную практикой работу на позиции ассистента продакта в каком-нибудь стартапе. Если попадется хорошая команда, быстро научат и объяснят с чем и как работать. Если нет, то снова гуглить и читать, думать, применять.

Для состоявшегося специалиста его работа это нескончаемый цикл гипотеза - эксперимент - фича - аналитика и так по кругу. Это и есть приобретение опыта и навыков.

Не надо бояться ставить амбициозные цели не только продукту, но и себе: получить аттестацию в Google Analytics, научиться работать в Figma, почитать что-нибудь о социальной психологии, подтянуть английский расширение кругозора способствует расширению сознания, а продакт как никто другой должен уметь смотреть на все максимально широко. Без хорошего багажа знаний это не получится. Благо, в продуктовых командах всегда есть специалисты, к которым можно обратиться за помощью и советом.

Я рекомендую закреплять знания на бумаге. Недавно выяснил, что это одно из проявлений когнитивных искажений, которое называется эффект уровня обработки, согласно которому, глубокий анализ порождает более долгий след в памяти, чем поверхностный анализ. Информация запоминается лучше, если она сгенерирована самим человеком, а не получена каким-либо другим способом извне. Думаю, именно в этом причина, почему многие продакт-менеджеры (и другие специалисты), ведут свои телеграм-каналы.

Самообразование, курсы или вышка: что эффективнее в настоящее время?

Что эффективнее для человека зависит от самого человека. Для меня это самообразование (в том числе онлайн-курсы/лекции/вебинары) и работа. Думаю, что никто не научит человека лучше, чем он может научить себя сам. В конечном счете, любое образование сводится в той или иной мере к практикам самообразования. Работа помогает получать актуальные знания и закреплять полученные. В общем, не отвлекаешься ни на что другое. Кстати, из этого подхода и выросла наша платформа самообразования Единорог. Это коллекция ссылок на полезные статьи по множеству тем: продакт-менеджмент, маркетинг, дизайн, и другие.

Расскажите подробнее об этом проекте

Единорог это библиотека ссылок на полезные статьи для продуктовых команд с трекингом прогресса их изучения.

Два года назад в команде остро встал вопрос повышения знаний и навыков и даже отдельный канал в корпоративном Slack не справлялся с этой задачей, т.к. большая часть сотрудников не читала сбрасываемые в него статьи. Общение с другими продактами и руководителями подтвердило, что проблема актуальна не только в нашей команде.

Я почти три месяца руками разгребал свои закладки, pinned и star посты с ссылками, выискивая только самые интересные и практические статьи. После запилили с моим давним партнёром MVP, проанонсировали запуск в паре продуктовых каналов и пошло-поехало.

Существенной разницы между моделью на старте и сейчас почти нет (кроме платной подписки) и это один из немногих проектов, который зашёл аудитории сразу и его не пришлось пивотить.

Деньги и монетизация в Единороге появились спустя два года, хотя сейчас уже понимаем, что стоило вводить их раньше, потому что это позволяет переосмысливать многие вещи и сильно отрезвляет.

Активированные деньгами юзеры дают более релевантный и полезный фидбек, чем те, кто пользуется продуктом бесплатно. Даже это простая корректировка при сегментации базы для исследования, заставляет бэклог играть совершенно другими красками и всё встаёт на правильные рельсы развития. В общем, не бойся брать деньги за решение пользовательских проблем с самого начала.

Какой самый главный софт и хард скиллс для продакта?

Ясный ум. Продукты создаются для решения проблем и только потом для получения прибыли. Кто поймет это, тот и обретет гармонию в продукте, деньгах, с самим собой, своей работой и миром.

Логика. Всё в мире взаимосвязано друг с другом, а все события (или их результаты) происходят публично. Нужно уметь видеть максимум этих связей и понимать, как они влияют на тебя, твою жизнь и твой продукт.

Дизайн-мышление. Природой заложено, что человек воспринимает этот мир через глаза и продакт должен уметь делать так, чтобы это восприятие было максимально простым, понятным, как следствие эффективным.

Что важнее для продакта: человеческие качества или профессиональные навыки?

Все важно. И раз так, то важнее умение держать баланс и применять любые имеющиеся навыки тогда, когда они действительно требуются. В противном случае, будут перекосы, которые возникают когда кто-то начинает ставить на первое место что-то одно. Именно так появляются продакты, забившие на СustDev, но зато строго следующие Agile и SCRUM.

Хватает ли 40 рабочих часов в неделю, чтобы успеть сделать все задачи?

Времени всегда не хватает, если его начинаешь считать. Это вечная проблема и бороться с ней можно одним способом перестать считать время и начать считать результат. В конечном счете, оценивается именно результат и только потом затраченное на него время сравнивается с неким средним показателем.

Что вам больше всего нравится в работе продактом?

Возможность создать для людей что-то полезное.

Продакт может стать предпринимателем?

Продакт-менеджеры организуют работу бизнеса через продукт и отвечают за входящие через него деньги. Когда продакт-менеджер начинает считать ежемесячную выручку и средний чек, он УЖЕ становится предпринимателем.

Одна книга, один фильм и один тг-канал, которые могут обучить или вдохновить?

Для тех, кто только начинает свой путь в продакт-менеджменте, рекомендую Пособие для продакт-менеджеров. Базовые основы для тех, кто хочет понять что такое работа продакта и из чего она состоит.

Кто уже в теме, будет полезно почитать ВкусВилл. Как совершить революцию в ритейле, делая всё не так. Подробная история успеха Вкусвилла, из которой можно вынести огромное количество полезных кейсов.

Фильм Ингвар Кампрад. Фильм об основателе ИКЕА хорошо открывает глаза, на то, каким реально может быть продукт, клиентский сервис и бизнес, построенный на них.

Телеграм-канал конечно же Product Management. Пишу про айти, стартапы, развитие продуктов и делюсь историями из трудовых будней.

Техническая реализация нового продукта половина успеха. История видела немало примеров, когда перспективные проекты проваливались из-за неправильного маркетинга. Чтобы избежать этого, прочитайте подробную статью об основных этапах вывода нового продукта на рынок.

Пошаговая инструкция по запуску продукта на рынок

Идеального алгоритма по запуску нового продукта на рынок нет. Но есть схемы, которые годами в работе используют крупные компании. Они уже доказали свою состоятельность, поэтому предпринимателям нет смысла тратить ресурсы и время на тестирование разных подходов. Возьмите готовый вариант и либо следуйте ему, либо внесите необходимые правки в соответствии со спецификой сферы деятельности.

Найдите идею и нишу

Генерация идей и определение ниши одна из самых сложных задач для предпринимателя и продакта. Этот шаг не решается математическим вычислением или написанием кода. Все зависит от наблюдательности и интуиции.

Большинство успешных сегодня компаний начиналось с закрытия собственных потребностей. Например, человек хотел воспользоваться каким-то инструментом, но не нашел готового решения. Или нашел, но оно его не удовлетворило.

Юный Марк Цукерберг не знал сервиса, который бы позволял узнавать что-то о других людях. Он не знал, как сделать что-то подобное, поэтому занялся разработкой Coursematch. В этом сервисе другие люди могли отметить, какие курсы посещают в университете. Так на свет появился Facebook, рыночная капитализация которого сегодня превышает $600 миллиардов.

Еще один вариант поиска идей и ниш отслеживание зарубежных трендов. Часто то, что есть в Европе или США, еще не дошло до России. Так зачем ждать реализации этого от кого-то другого, если можно сделать самостоятельно?

Когда есть готовая идея, определена целевая аудитория, проверена востребованность предлагаемого решения и проведен анализ потенциального спроса, переходите к разработке схемы производства.

Выберите схему реализации

Когда вы поняли, что производить, надо определиться, как это производить. Есть два варианта:

• сотрудничество с командой специалистов, занимающихся выпуском аналогичного (похожего) продукта;

• сбор собственной команды (если идея уникальная и есть ресурсы).

Начинающие предприниматели часто обращаются к удаленным специалистам, готовым за небольшие деньги создать первую версию продукта для последующего тестирования и доработки. Если он пользуется успехом, появляются первые доходы и прибыль, организуют штатную команду для постоянной работы.

У продакт-менеджеров, работающих в крупных компаниях, есть преимущество: как правило, в их распоряжении есть команда квалифицированных специалистов, поэтому на выбор схемы реализации уходит минимум времени.

Определите базовые характеристики продукта

На этом этапе определите, какие характеристики и конкурентные преимущества изначально вложить в продукт. Точного алгоритма нет. Если на рынке есть конкуренты, сделайте тщательный анализ. Поговорите с целевой аудиторией: они расскажут, что для них имеет наибольшее значение в решении проблемы.

Ситуация усложняется, если аналоги есть только в зарубежном пространстве, а для рассматриваемого рынка продукт уникален. Тогда полагайтесь на собственное чутье и немного на результаты зарубежных конкурентов. Помните, что потребности, взгляды и приоритет, например, у жителей США и России отличаются.

Не тратьте время на планирование всего возможного функционала на раннем этапе запуска продукта. Ваша задача сделать первые тесты и собрать обратную связь от целевой аудитории. Прочитайте статью про MVP, в ней четко описано назначение и методы определения базовых характеристик нового продукта.

В анализе конкурентов помогут специальные инструменты аналитики. Опытные специалисты используют SimilarWeb и Be1. С их помощью можно получить много информации о поведении аудитории, продвижении аналогичных продуктов и многое другое.

Продвигайтесь на целевом рынке

Когда готова версия с минимальным функционалом, подумайте о продвижении на рынке. Ваша задача получить первых клиентов и собрать с них обратную связь. Но как продвигать новый продукт, чтобы получить аудиторию? Универсального ответа на этот вопрос нет, золотых схем не существует.

Отталкивайтесь от продукта, целевого рынка и ресурсов. Крупные компании тратят большие деньги на ТВ-рекламу, продвижение в поиске, социальных сетях и т.п. Если у вас ресурсы ограничены, определите, где сосредоточено максимум целевой аудитории вашего продукта и ориентируйтесь на эти каналы.

Например, в конце 90-х годов ХХ века простой преподаватель веб-дизайна Линда Вайнман без больших денег начала разрабатывать свою библиотеку контента для студентов. Снимая учебные фильмы и предлагая их своим студентам, портал Lynda.com начал быстро набирать популярность. В 2015 году библиотеку за $1,5 миллиарда выкупил LinkedIn.

Линда поняла, где сосредоточена ее целевая аудитория, что позволило достичь успеха. Сегодня потребителей можно искать в социальных сетях, если за спиной нет больших инвестиций. ВКонтакте, Facebook и другие площадки используют миллионы пользователей, которых может заинтересовать ваш продукт.

Есть несколько интересных тактик, которые помогут продвинуть новый продукт:

• создание качественной посадочной страницы с отражением основных выгод потребителя, преимуществ и т.п.;

• организация ограниченной раздачи до полного запуска для создания повышенного интереса к новому продукту или бизнесу;

• поисковое продвижение по ключевым запросам в нужных регионах;

• контент-маркетинг написание полезных материалов, касающихся сферы деятельности продукта;

• email-маркетинг (подходит не для всех);

• развитие сарафанного радио сделайте так, чтобы клиенты рассказывали о вас своим друзьям, родственникам, знакомым и т.п. Хороший вариант быстрого развития сарафанки партнерская программа;

• привлечение лидеров мнений, к которым прислушивается целевая аудитория;

• продвижение в социальных сетях (создание персональных страниц продукта, таргетинг и т.п.).

Если ваш продукт не готов на 100%, не стоит тратить много денег на запуск полноценной рекламной кампании по всем возможным каналам. Сначала получите первую аудиторию, соберите мнения, отзывы и советы, которые помогут сделать необходимые доработки и улучшения.

Общайтесь с дистрибьютором

Если вы планируете продвигать на рынке онлайн-сервис или приложение, работа с дистрибьютором для вас неактуальна. В случае с физическими товарами сотрудничество с оптовой компанией отличный вариант продвижения.

Сложность общения заключается в том, что дистрибьюторы не любят работать с новинками, потому что на их продвижение надо тратить время и ресурсы. Поэтому к ним лучше обращаться, когда уже есть некоторый сформированный спрос, база клиентов и конкретные цифры с выгодами.

Часто оптовые компании как крупные игроки диктуют свои условия и это нормально. Учитесь слушать и искать компромиссы, чтобы заключать взаимовыгодные контракты о сотрудничестве.

Среди крупнейших дистрибьюторов России выделяют Merlion, Marvel, OCS, NETLAB и другие компании.

Выходите на глобальный уровень

Выход на глобальный уровень естественный этап развития любого продукта. Не нужно его бояться, если хотите добиться хороших результатов. Ориентироваться только на российский рынок не стоит по нескольким причинам:

• в Европе и США потребители богаче, так как там средний уровень дохода граждан на порядок выше, чем в нашей стране;

• объем потребления на рынках других стран выше, чем в России (но это касается не всех продуктов, предварительно нужно делать анализ).

Распространенная ошибка компаний работа внутри одной страны или рынка. Рано или поздно спрос упирается в потолок и показатели компании останавливаются на месте. Впоследствии это приводит к регрессии из-за насыщения потребителей. Поэтому выход на глобальный уровень в такой ситуации логичное продолжение развития бизнеса.

Ограничений по сферам деятельности для выхода на глобальный рынок нет. Это может сделать любая компания, но предварительно нужно оценить спрос на услугу или товар у целевой аудитории. Также важно адаптировать текущий продукт под потребности нового рынка. Например, если сервис популярен в России, это не значит, что он сильно понравится потребителям в США. У них свои ценности и взгляды, поэтому важно подстроиться под них.

Это 6 основных этапов, через которые проходит новый продукт при запуске на рынок. Последовательность и алгоритм в целом не железные. Основываясь на собственном опыте и особенностях бизнеса добавляйте новые этапы или убирайте текущие. Ориентируйтесь на получение максимальной прибыли.

Советы по успешному запуску продукта на рынок

С процедурой запуска продукта на рынок вы познакомились, теперь рассмотрим несколько советов, сформированных на основе опыта крутых предпринимателей и продакт-менеджеров.

Дайте потребителю возможность выбирать

Делать один единственный вариант продукта заведомо проигрышный вариант. Ведь тогда потенциальный клиент будет выбирать между вашим товаром и товаром конкурента. Лучше создать максимально комфортные условия выбора между несколькими вариантами вашего продукта.

Например, вы производите кружки из инновационного материала, не разбивающегося при падении. Сделайте несколько расцветок: красные, белые, синие, черные и т.п. Добавьте несколько вариантов ручек. А лучше создайте виртуальный конструктор на посадочной странице: пусть потребитель сам выбирает уникальный цвет, ручку любой формы, наносит рисунки и т.п.

Сделайте несколько ценовых сегментов: бюджетные, средние и премиальные. Этот метод уже не раз доказывал свою эффективность на практике.

Создайте крутую упаковку

Сегодня упаковка играет большую роль в продажах массовых товаров и продуктов. Иногда изменение визуальной составляющей повышает продажи на 50 процентов!

Ваша задача сделать несколько вариантов упаковки (дизайна/интерфейса). Предварительно изучите предпочтения и потребности целевой аудитории. Проводите АБ-тестирования, с какой упаковкой продаж больше.

Онлайн-сервисы и мобильные приложения тоже сильно зависят от дизайна. Если между потребителем будет два одинаковых продукта, но ваш отличается современным дизайном и интуитивно понятным интерфейсом, то человек сделает выбор в пользу вашего сервиса или мобильного приложения.

Этот совет на практике использовала компания Сладкий дом, занимающаяся производством кондитерских изделий: печенье, рулеты, кексы и т.п. Ранее они поставляли свою продукцию в простых и безликих картонных коробках. После проведения анализа выяснили, что потребители выбирают товары конкурентов, потому что их упаковка привлекает больше внимания.

Руководство компании приняло решение о разработке нового макета и нанесении на коробку полноцветной флексопечати. Итог новая упаковка повысила продажи, потому что привлекала внимание потенциальных покупателей.

Упаковка нашей продукции продает, об этом говорят цифры. С момента выхода в сети с новой упаковкой продажи выросли в 4 раза. Это замечательный результат!

Карен Гринвальд, генеральный директор компании Сладкий дом

Проведите тестирования

Любые маркетинговые исследования имеют небольшую погрешность. Для минимизации проведите ряд тестирований перед запуском маркетинговой кампании в полном объеме.

Соберите фокус-группу (потенциальные потребители) и дайте им повзаимодействовать с продуктом. Они расскажут, насколько он удобен и качественен, соответствует ли заявленным характеристикам, решает проблему клиентов и т.п.

На основе этой информации пересмотрите маркетинговую стратегию и подумайте, какие изменения в нее нужно внести для достижения максимальной эффективности.

Не прекращайте улучшения

Распространенная ошибка начинающих предпринимателей и продактов остановка работы после запуска продукта, отсутствие нововведений и улучшений. Без этого спрос будет не долгосрочным, даже если вы предложили рынку какую-то уникальную идею. Рано или поздно придут конкуренты, которые сделают лучше. Это приведет к потере аудитории, даже лояльные клиенты уйдут.

Поэтому всегда слушайте комментарии потребителей, анализируйте их потребности и боли. Не забывайте изучать рынок, искать новые варианты улучшения и масштабирования продукта. В этом поможет прямое общение с клиентами. Часто они предлагают варианты развития, о которых руководители компаний даже не задумывались.

Сегодня набирает популярность тренд прозрачности и открытости. Аудитория хочет, чтобы компании общались с ними, а не игнорировали их просьбы и проблемы. Будьте открыты и еще больше простых клиентов станут адвокатами бренда.

Особенности продвижения нового продукта на российском рынке

Вывод продукта на российской рынок имеет ряд особенностей, так как наша страна перешла на свободные рыночные отношения относительно недавно. Предпринимательство развивается, поэтому актуальные идеи маркетинга и рекламы используют не все: кто-то не хочет пробовать, рисковать и тратить средства, а кто-то просто не знает.

Так что если вы основательно подготовитесь к запуску нового продукта на рынок, сможете обойти множество конкурентов с хорошими товарами просто за счет грамотных маркетинговых действий. Поэтому не спешите и планируйте все тщательно.

Основные особенности вывода продукта на российской рынок:

• Сжатые сроки. Молодая рыночная система страны и нестабильное экономическое положение в мире в целом привели к частым сменам тенденций. Это повлияло на сокращение сроков разработки продуктов в целом, планирование, организацию, проведение исследований и т.п. Ни в коем случае не ведитесь на спешку! Если выполняете заказ сторонней организации, сразу объясняйте клиенту, что сжатые сроки не приведут ни к чему хорошему. Лучше поработать 12 месяцев, а не 6, но получить качественный результат, который будет лучше конкурентов.

• Потребитель не на первом месте. Большинство интересных проектов от российских компаний остались без внимания из-за неправильной расстановки приоритетов. Организации генерируют идеи, проводят техническую реализацию, а потом начинают искать клиентов. И в большинстве случаев оказывается, что эта идея гениальна только в голове директора или продакта, а вот людям она неинтересна. Поэтому на Западе сначала определяют потенциальных потребителей, а затем реализуют продукт. Стоит отметить, что и в России такой подход в последнее время активно набирает популярность.

• Импортозамещение. С 2014 года этот термин прочно засел в головах всех граждан России. Но идея в целом не нова. Уже много лет компании создают новые продукты по подобию импортных. Например, крупнейшую социальную сеть в СНГ ВКонтакте создали с оглядкой на Facebook, а Яндекс.Такси появилось после популяризации Uber. И если вы нашли в США или Европе интересный продукт, которого нет в России, проведите исследование, возможно, он будет интересен отечественному потребителю.

Но никогда, даже в начале развития продукта, не ставьте ограничение российским рынком. Сразу планируйте выход в другие страны и постепенную глобализацию. Такой ход мыслей позволит достичь больших высот.

Распространенные ошибки при запуске нового продукта

На своих ошибках учатся, на чужих делают карьеру

Михаил Жванецкий

Любая деятельность связана с допущением ошибок. Никогда не ошибается только тот, кто ничего не делает. Если вы ранее принимали неверные рабочие решения, учитывайте их в дальнейшей работе, это ценный опыт. Но не забывайте, что неправильно делают и другие люди. Их опыт тоже учитывайте, зачем тратить время на набивание собственных шишек.

При запуске новых продуктов на рынок начинающие предприниматели и продакты допускают множество ошибок. Мы собрали наиболее распространенные:

• Минимальный объем исследований. Поверьте в силу предварительного анализа. Не ограничивайтесь просмотром цен у конкурентов. Постарайтесь узнать о них максимум, благо сегодня для этого существует масса инструментов.

• Принятие решений без директора и продажников. Продакт-менеджеры генераторы интересных идей, но часто они бесперспективны. Привлекательность продуктов на ранней стадии планирования должны оценивать генеральный директор (собственник) компании и руководитель отдела продаж. Тогда вы избежите выпуска никому ненужных продуктов.

• Неправильное бюджетирование. Часто в финансовом плане нового проекта учитывают затраты на техническую реализацию и выход на рынок до получения первой аудитории. И никто не задумывается, что в дальнейшем на рекламу также придется тратить, чтобы поддерживать интерес к продукту у целевой аудитории. В результате образуется неверная себестоимость и некорректная оценка целевых метрик.

• Одна стратегия на много лет. Прогресс не стоит на месте, а в последние годы он шагает семимильными шагами. Поэтому нет смысла завтра использовать стратегию, которая хорошо работает сегодня. Постоянно пересматривайте ее и вносите изменения в соответствии с текущими рыночными тенденциями. В противном случае об успехе новых продуктов можете забыть.

Запуск нового продукта на рынок сложная и многоэтапная процедура. Прежде чем вы получите первых клиентов, готовых платить за ваше решение, придется приложить немало усилий на предварительные работы. В одиночку проводить исследования, планировать маркетинговую стратегию и т.п. сложно, поэтому позаботьтесь о наборе команды квалифицированных специалистов. Совместными усилиями вы добьетесь успеха!

Если у вас остались вопросы или просто хотите поделиться мнением, обязательно оставляйте комментарии! Мы отвечаем на все, так как открыты к диалогу с любым человеком.

Подробнее о том, как запустить продукт на рынок, узнаешь на нашем годовом курсе Профессия: Продакт-менеджер

Мы регулярно слышим истории о том, как, например, какой-то компании удалось получить 100 тысяч новых пользователей за месяц. Возникают мысли, что ребятам повезло или они придумали инновационный продукт. Но в большинстве случае причиной стремительного роста становится применение стратегии growth hacking, о которой подробно поговорим в этой статье.

Что такое growth hacking

В 2014 году среди интернет-предпринимателей начал набирать популярность Growth Hacking. О нем говорили везде: в личных беседах, на форумах, сайтах, конференциях, отраслевых мероприятиях и т.п. Если попытаться перевести термин на русский буквально, получится взламывание роста. Не очень понятно, правда?

Growth Hacking это тенденция в современном маркетинге, отвечающая за рост (growth), расширение и продвижение компании. Для этого используют нестандартные маркетинговые инструменты, а необычные и инновационные решения и подходы (hack).

На самом деле определений у термина много. Так как метод относительно молодой, эксперты пока что не сошлись на единой трактовке. Например, Growth Devil считают так:

Growth hacking предоставляет аналитические инструменты маленьким или недавно основанным компаниям, чтобы следить за тем, кто использует продукт и как его использует, давая возможность постоянно следовать по пути расширения бизнеса.

А у The Beach другое понимание:

Маркетинговый прием, поначалу применявшийся в технических стартапах, который использует творческий подход, социальные показатели и аналитическое мышление наравне с инструментальными средствами для продажи продуктов и приобретения влияния на рынке.

Если обобщить все мнения, получается простое и понятное определение стратегии growth hacking поиск и применение уникальных связок маркетинговых инструментов, которые обеспечивают компании быстрый рост за короткое время и дальнейшее стимулирование спроса.

Кто такой хакер роста

Хакер роста (гроузхакер) специалист по growth hacking. Он дисциплинирован и следует процессу достижения резкого роста. В обязанности хакера входит приоритизация идей, проверка наиболее значимых и анализ проведенных тестов для отсеивания неэффективных методов. Специалист проводит много рутинной работы, которая впоследствии приводит к творческому прорыву и опережению традиционных рекламных кампаний.

Анализ одна из важнейших частей работы хакеров роста. Наверно, с нее начинается каждое утро специалиста. Ведь какая перед ним стоит задача? Достижение поставленной задачи стремительный рост за короткое время. Без аналитики определять степень и уровни достижения целей невозможно.

Взломщик это такой маркетолог, который владеет кучей инструментов (SEO, SMM, контекстная реклама, email-маркетинг и многое другое), постоянно пробует разные связки и всегда остается недовольным текущим уровнем конверсии. Поэтому он проводит десятки A/B-тестов с разными элементами продукта. Аналитика в этой цепочке важнейший элемент, ведь с помощью нее гроузхакер понимает, какие решения эффективны, а какие нет.

Эта работа циклична. После отсеивания ряда идей придумываются новые, снова тестируются и анализируются. Это осуществляется до тех пор, пока не выполнена поставленная задача.

Один из самых крутых хакеров Шон Эллис. Он первым озвучил термин growth hacking в 2010 году, когда работал в Dropbox. К этому времени компания перестала расти и Шону пришлось придумывать нестандартный подход к раскрутке для достижения высокого роста за короткий промежуток времени. Результатом работы стал запуск реферальной программы бесплатные гигабайты за приглашенных друзей. В то время это было прорывом и принесло Dropbox много новых клиентов за пару месяцев.

Кто использует growth hacking

В профессиональной среде до сих пор не утихают споры о том, кому стоит применять growth hacking, а кому нет. Мы считаем, что эта стратегия полезна для любого бизнеса, но больше всего выигрывают:

• Стартапы. Первые месяцы жизни стартапа очень важны для будущего компании. В это время первая аудитория оценивает продукт. От того, какой будет оценка, зависит дальнейшая судьба продукта. Если клиенты доверяют, то будут делать покупки, пользоваться услугами и рекомендовать вас своим друзьям. Growth hacking помогает произвести правильное первое впечатление на потребителей в начале жизни стартапа.

• Маркетологи из B2B-компаний. Взламывание роста помогает быстрее искать другие компании, готовые купить ваш товар или воспользоваться услугами. Построение правильной стратегии обеспечивает заключение большого количества выгодных контрактов за несколько месяцев. Стандартный маркетинг таких результатов не дает.

• Маркетологи из B2C-компаний. Маркетологи из b2c-сектора часто сталкиваются с проблемой: как понять, кто идеальный клиент для компании, готовый совершать покупки регулярно? Определить это сложно, но упростить с помощью growth hacking вполне реально.

• Специалисты по контент-маркетингу. Контент-маркетинг сегодня мощный инструмент для привлечения новых клиентов. Он подразумевает написание статей, ведение блогов, проведение коротких репортажей и многое другое. Результат получается хорошим, но если интегрируете в работу стратегию growth hacking, привлечете еще больше потребителей.

• Эксперты по социальным медиа. Об эффективности SMM уже никто не спорит, поэтому весь современный бизнес так или иначе присутствует в социальных сетях. Работа СММщика непростая и занимает много времени. Иногда из-за обилия задач ему сложно выстроить правильную последовательность действий, из-за чего многие социальные контакты так и не становятся клиентами. Growth hacking поможет исправить это и привлечь еще больше клиентов.

Это список тех (по нашему мнению), кто получает максимум пользы от взламывания роста. Но как уже было сказано ранее, стратегию стоит использовать любому бизнесу, который хочет существенно увеличить прибыль за короткий промежуток времени.

Что попробовать в первую очередь

Несмотря на то, что growth hacking это постоянный поиск новых идей для взрывного роста, есть несколько проверенных временем техник. Они подойдут уже работающим проектам, которые хотят увеличить поток новых клиентов:

• Продвижение компании через отзывы, статьи на популярных порталах, интервью, тематические обзоры и т.п. Например, интернет-магазины размещают положительные отзывы под своими товарами, чтобы повысить вовлеченность потенциальных покупателей и подтолкнуть их к совершению целевого действия.

• Иногда сервисы делают сложные интерфейсы, непонятные простому обывателю. В результате потребители уходят, так и не разобравшись, как работать с продуктом. Осознанное упрощение интерфейса приводит к стремительному притоку новых потребителей. Например, Facebook недавно облегчил дизайн сайта, так как приток новых пользователей снизился, люди отдавали предпочтение более приятным по внешнему виду продуктам. Вполне возможно, что теперь социальная сеть получит новый виток популярности.

• Тестирование новых call-to-action, заголовков и подзаголовков, обновление текстов на посадочных страницах и т.п. Ни для кого не секрет, что часто простая смена нескольких фраз приводит к многократному повышению конверсии.

• Создание единой платформы для партнеров. Яркий пример платежные системы.

• Интеграция продуктов на других площадки. Такой путь в свое время выбрал YouTube, дав пользователям возможность вставлять видео на сайтах, в социальных сетях и т.п.

• Бесплатные преимущества за привлечение новых пользователей. Ранее описывали историю Dropbox, когда сервис раздавал бесплатные гигабайты.

• Вирусное распространение продукта. Для этого используют геймификацию или интерактивные видео. Эти форматы обеспечивают максимальную вовлеченность целевой аудитории, после чего подталкивать ее к совершению целевых действий проще.

Развитие за счет других, менее технологичных сервисов заслуживает отдельного внимания. Этот хак на этапе раннего развития использовали в Airbnb. Первым пользователям компания предлагала автоматически и бесплатно размещать красиво оформленные объявления на Craiglist самом популярном на тот момент портале частных объявлений.

Владельцы недвижимости получили огромный доступ к заинтересованной аудитории. При этом им не надо было работать в Craiglist с устаревшим дизайном и непонятным интерфейсом. Взаимодействие с потенциальными клиентами проходило в удобном сервисе Airbnb.

Предложение обеспечило компании стремительный рост и приток новой аудитории. Конечно, через некоторое время владельцы Craiglist обнаружили это, но было поздно: часть аудитории уже перешла в Airbnb.

Этот пример подтверждает теорию о том, что стартапы должны регулярно отслеживать product market fit. Если бы основатели Craiglist следовали рекомендации, Airbnb не смогли бы перетянуть к себе часть пользователей.

Секреты идеального взлома роста

Дойдя до этого раздела, вы, возможно, начали потирать руки в ожидании идеального рецепта, применение которого приведет к взрывному росту. Увы, такого не будет. И это невозможно в принципе, потому что противоречит основам взламывания роста.

То, что сработало в одном проекте, не сработает в другом. Это проверено на практике. Дело в том, что хак не работает сам по себе. На него влияют другие маркетинговые и продуктовые инструменты. То есть все зависит от используемого арсенала.

Если в Dropbox раздача бесплатных гигабайт способствовала взрывному росту, в другом аналогичном проекте (например, в pCloud) это бы не сработало. У продуктов уникальные маркетинговые стратегии.

Кстати, об этом впоследствии говорил и сам Шон Эллис: Привел ли один удачный хак к взрывному росту проекта Dropbox, если бы, помимо этого хака, проект не использовал множество других, связанных не столько с маркетингом, сколько с самим продуктом?.

Но если вы хотите взломать рост, следуйте нескольким основам growth hacking:

• Не ограничивайте работу одними рекламными инструментами. Пробуйте новые, тестируйте уникальные методики и рано или поздно добьетесь взрывного роста продукта и бизнеса.

• Не забывайте про анализ совершаемых действий с помощью специальных систем аналитики. Без них в growth hacking нет смысла.

• Автоматизируйте все, что можно автоматизировать. Освобождайте максимум времени для тестирования новых подходов.

Задача хакера роста взламывать новые идеи, находить уникальные решения и обеспечивать компании стремительное развитие за короткий промежуток времени.

Уже поздно взламывать рост?

Нет, не поздно. Хотя такие утверждения часто встречаются на форумах маркетологов. Аргументируют их фразами типа набор рекламных инструментов ограничен, конкуренция в каждой сфере высокая и стремительный рост невозможен.

Во-первых, регулярно появляются новые рекламные форматы, подходы и методики. При увеличении их количества растет и число уникальных техник, которые могут обеспечить стремительный рост продукта.

Во-вторых, как уже говорилось ранее, не все подходы работают одинаково в разных компаниях и на это влияет множество факторов. Так что даже если вдруг перестанут появляться новые рекламные инструменты, можно будет вертеть старыми как угодно и пробовать существующие подходы для своей компании.

Поэтому отказываться от growth hacking не стоит. Пробуйте, пробуйте и еще раз пробуйте. Не сдавайтесь и найдете уникальную методику.

Growth hacking это не только поиск уникальных решений, но и разработка хорошего продукта/продажа качественных товаров/оказание полезных услуг. Если продукт не решает реальной проблемы аудитории, взлом роста невозможен. Для этого просто нет условий.

Заблуждения о growth hacking

Так как growth hacking становится все популярнее, вокруг него возникает множество заблуждений. Далее поговорим о самых распространенных.

Хакеры роста должны получить специальное образование

Чтобы стать хакером роста, не нужно получать специальное образование. Несомненно, специалист должен хорошо разбираться в инновациях и обладать креативным мышлением. Но эти понятия не имеют четких границ, поэтому обучиться им проблематично.

Многие менеджеры и маркетологи обладают знаниями, необходимыми для взламывания роста. Остальное обретают на практике. Если вы планируете нанять в команду хакера роста, в первую очередь обращайте внимание на кейсы (реализованные проекты), а не диплом.

Для взлома роста нужно много денег

Реализация любой маркетинговой стратегии требует денежных затрат. Но не думайте, что взрывной рост требует больших денег. Большинство известных истории хаков удалось добиться с минимальными расходами или вообще без них.

Например, Airbnb потратили минимум средств и времени, чтобы настроить автоматическую публикацию объявлений своих клиентов на Craiglist. А Шон Эллис, придумав раздавать бесплатные гигабайты за приглашенных пользователей, и вовсе интегрировал хак в действующие рекламные кампании.

Growth hacking это простой маркетинг

Growth hacking и стандартный маркетинг синонимы лишь частично. Многие эксперты считают, что взламывание роста это образ мышления и не каждый маркетолог обладает таким.

Маркетинг одна из составляющих growth marketing. В реальности он рассматривает и то, как в бизнесе взаимодействуют маркетинговые структуры и определенный способ мышления. Во время взлома роста специалист оценивает каждый шаг и влияние на имидж бренда.

Несколько кейсов по growth hacking

По ходу статьи мы уже говорили о популярных кейсах Airbnb и Dropbox по growth hacking. Давайте посмотрим, как взламывали рост другие популярные компании.

Эту же стратегию использовала популярная социальная сеть для профессионалов со всего мира LinkedIn. Когда-то там была лишь пара сотен пользователей. Но потом компания начала продвигаться через лидеров мнений в других популярных сетях. Они оставляли публикации, что зарегистрировались в LinkedIn и уже нашли первых крупных заказчиков. Так проект обрел высокую популярность за короткий промежуток времени, а сегодня численность пользователей превышает 300 миллионов.

Еще один яркий пример Mailbox. Компания привлекла 700 тысяч пользователей за первую рабочую неделю. Growth hacking разбили на два этапа:

• Создание всевозможного шума в блогах, тематических порталах, форумах и других источниках. Задача заявить о себе на широкую аудиторию. Параллельно велась работа с лидерами мнений, как это делал LinkedIn.

• Эффект ограниченности. Они имитировали очередь на регистрацию. После прохождения процедуры пользователи узнавали свой номер в очереди и ориентировочный день, когда смогут начать пользоваться сервисом. Это дало высокую степень вовлечения.

В конце 90-х годов люди не переводили деньги через интернет. Для них это было чем-то нереальным и фантастическим. Из-за этого на ранних этапах развития проблемы испытывал PayPal, предложивший миру революционную технологию. Они пробовали продвигаться по стандартным маркетинговым каналам стоимость привлечения пользователя была высокой. Пытались заключать прямые договора с банками, но в ответ топ-менеджеры крутили пальцем у виска.

Проблему решили дополнением маркетинговой кампании: каждому новому пользователю предлагали 10$ на счет, которые можно было потратить на любые нужды. Популярность сервиса за несколько месяцев взлетела до небес, а сегодня количество пользователей по всему миру превышает 200 миллионов.

Сегодня эти кейсы уже изъезжены и ими никого не удивишь (хотя в отдельных случаях срабатывают хорошо). Но в то время они были новинкой. Это говорит о том, что и сейчас найти уникальное решение, которое обеспечит взрывной рост, можно. Но для этого надо постараться и, возможно, потратить немало времени и сил.

Используйте growth hacking, если хотите добиться успеха со своим продуктом. Попробуйте проверенные временем техники, но не отказывайте от поиска уникальных решений. Возможно, комбинация каких-то маркетинговых инструментов поможет вашей компании получить несколько десятков тысяч клиентов за пару недель.

Еще больше о Growth Hacking можно узнать на нашем годовом курсе Профессия: Продакт. Узнать подробности!

Популярность специальности product manager за последние 3 года выросла в несколько раз. Мы видим много объявлений о поиске менеджера продукта, курсов по по подготовке специалистов, кейсов и т.п. Но далеко не все знают, кто это такой, какие задачи выполняет и за что отвечает, некоторые и вовсе путают продакт-менеджера с генеральным директором.

В этой статье подробно рассмотрим эту специальность, поговорим об обязанностях и зоне ответственности. Если вы планируете пойти учиться на менеджера продукта, но еще сомневаетесь, информация из материала поможет принять окончательное решение.

Кто такой продакт-менеджер

Должность продакт-менеджера появилась не так давно, поэтому статьи и разные специалисты дают разные определения. Но во всех есть одно целое: product manager человек в компании, который отвечает за создание и выход на рынок нового продукта.

Неразбериху в понятиях создает и то, что все организации трактуют продакта по-разному. В этом можно убедиться, если посмотреть актуальные вакансии на любом сайте по поиску работы. Например, одна компания выдвигает такие требования. Другая такие.

Можно подумать, что фирмы сами не до конца понимают, кого ищут. Но дело в другом: перечень обязанностей и зона ответственности продакт-менеджера не может быть одинаковой везде, потому что компании создают разные продукты. Это зависит от сферы деятельности и поставленных целей.

Если просмотреть сотни вакансий и провести глубокий анализ, становится понятно, что product manager специалист, работающий на стыке бизнеса, маркетинга и программирования. Он на всех этапах контролирует работу над новым продуктом, взаимодействует с инвесторами и пользователями и продолжает развивать свое детище после окончания технической реализации.

Это не простая, но очень перспективная профессия. Если вы заинтересованы в ее получении, то должны быть готовы к постоянному всестороннему развитию в зависимости от появления новых задач. Продакт-менеджер это не только управленец, но еще немного программист, маркетолог, дизайнер и т.п.

Какую роль выполняет product manager

Рассмотрим роль продакт-менеджера более подробно. Основная задача управление всеми процессами по разработке нового продукта. Сюда относятся принятие или отклонение идей, обеспечение технической реализации, формирование подробной отчетности для дальнейшего анализа и улучшения бизнес-процессов.

Полный перечень обязанностей зависит от конкретной компании. Изучая очередную вакансию, на этот блок обращайте внимание в первую очередь. Например, одна фирма доверяет своему продакту и передает ему полномочия по генерации новых идей. Другая организация самостоятельно создает стратегию развития, включая в нее разработку необходимых продуктов, а менеджеру остается контроль реализации.

Также важно отличать продакт от проджекта. Первый разбивает создание нового продукта на несколько этапов (проектов), второй (обычно их несколько) контролирует выполнение каждого этапа в установленные сроки в рамках имеющихся ресурсов. Условно: продакт создает стратегию и нанимает помощников (менеджеров проектов), которые отчитываются перед ним по каждому этапу работы.

Пока происходит реализация каждого этапа, продакт взаимодействует со всеми вовлеченными в работу специалистами, проводит анализ рынка, определяет целевую аудиторию, проводит тестирования и т.п.

Следовательно, роль product manager в компании генерирование идей, создание стратегии развития, набор команды специалистов для дальнейшей реализации, планирование и контроль выполнения поставленных задач.

Какими навыками должен обладать менеджер продукта

Квалифицированный продакт обладает навыками, которые помогают выполнять поставленные задачи.

Стратегическое мышление

Один из ключевых скиллов product manager, который применяется для генерации идей и создания стратегии развития.

Задача любого продукта создать выгоду и ценность для клиентов. Поэтому менеджер анализирует аудиторию, рыночные условия и конкуренцию, создает картинку идеи и презентует команде (руководству). Причем анализирование не останавливается после окончания реализации, оно делается постоянно.

Например, сделана платформа для формирования отчетных документов малого бизнеса (накладные, акты). Все работает, все хорошо. Без анализа потребностей рано или поздно система затухнет и станет невостребованной. Но благодаря постоянному изучению рынка продакт-менеджер определяет новые тенденции и боли клиентов. Вводится новый функционал, потребитель доволен, система продолжает нести ему выгоду и ценность.

Планирование

Без грамотного планирования, распределения задач по времени, формирования общей дорожный карты достигнуть поставленных целей невозможно. Поэтому менеджер продукта должен уметь не только придумывать идеи, но и планировать их реализацию в мельчайших деталях.

Построение коммуникаций

Product manager регулярно взаимодействует и общается с десятками специалистов, вовлеченных в работу: программисты, дизайнеры, маркетологи и т.п. Важно уметь грамотно общаться с любым человеком в соответствии с его характером и темпераментом и доносить свои мысли.

А так как проект совокупность взаимосвязанных элементов, созданием которых занимаются разные специалисты, для получения хорошего результата важна стабильная коммуникация между ними. Менеджер должен уметь ее налаживать.

Дорожная карта хороший способ создания коммуникаций между разными отделами. Если она проработана детально, сотрудники компании будут знать, с кем взаимодействовать на той или иной стадии разработки.

Ведение документации

Создание продуктов не обходится без ведения документации. Продакт, как руководитель, должен уметь ориентироваться в ней и составлять новую. Чаще всего, product manager сталкивается со следующими типами документов:

• предпроектная описание идеи, круг обязанностей, техническое задание;

• проектная план выполнения работ, технический контроль, график;

• рабочая / исполнительная подробное описание продукта, отчеты о выполненных работах, чертежи, графики, дополнительные планы, отдельные задачи;

• итоговая отчет о проделанной работе, руководство по эксплуатации и прочее;

• бухгалтерская (редко).

Работа с подрядчиками

Часто для реализации задуманного необходимо приобретение дополнительных материалов, заключение сотрудничества с новыми специалистами, приобретение инструментов, разработок и т.п. Для быстрого получения ресурсов по минимальной стоимости нужно уметь работать с подрядчиками, вести переговоры, договариваться о дополнительных условиях и т.п.

Остальные навыки продакта зависят от сферы деятельности. Например, если он работает в студии по созданию приложений, должен уметь создавать прототипы приложений для тестирования идей. Это снижает нагрузку на разработчиков.

Какие обязанности выполняет продакт-менеджер

Рассмотрим обязанности, выполняемые менеджером продукта. Как уже говорилось ранее, основная задача разработка новых продуктов, соответствующих трендам и потребностям пользователей. Другие обязанности:

• сбор информации;

• формирование практических выводов;

• выведение требований к продукту;

• создание рабочего плана, распределение ролей между персоналом;

• продвижение и реализация продукта.

Зона ответственности продакт-менеджера:

• проведение рыночных исследований, анализ рынка для определения основных потребностей клиентов;

• реализация продуктовых линеек, тестирование новых идей;

• проведение конкурентного анализа, сравнение аналогичных продуктов по многочисленным характеристикам;

• проработка маркетинговых коммуникаций;

• взаимодействие с директором по продажам для создания стратегии продаж;

• работа с клиентами и отделом продаж для оценки результатов реализации;

• формирование долгосрочных и краткосрочных прогнозов продаж, предоставление аналитики руководству;

• вывод новых продуктов на рынок, анализ рентабельности (ROI);

• создание маркетинговой стратегии совместно с маркетологами;

• ценообразование на основе исследования рынка, производственных затрат и ожидаемого спроса;

• составление графика и определение эксплуатационных требований;

• C62C

• C63C

Рассмотрим простенький пример. Руководство поставило задачу: создать информационное приложение на самых востребованных мобильных платформах для любителей футбола. Продакт разделит работу на несколько этапов:

• Анализ рынка мобильных платформ, определение самых востребованных.

• Анализ рынка информационных приложений для любителей футбола, определение первоначальной концепции.

• Планирование основных этапов разработки в соответствии с первоначальной концепцией.

• Сбор команды, определение проджект-менеджеров на каждый этап.

• Выбор способов монетизации (получения прибыли) продукта, создание маркетинговой стратегии.

• Контроль и оценка выполненной работы.

• Выход на рынок, запуск рекламной кампании приложения.

Пример максимально упрощен для общего понимания, как проходит работа продакта. После выхода на рынок он продолжает работать, постоянно анализирует, генерирует идеи по улучшению текущего продукта для привлечения новых пользователей.

Как оценивается эффективность работы продакт-менеджера

Работу product manager оценивают по нескольким критериям, которые разделены на две группы: внутренние и внешние.

Внутренние критерии то, насколько продакту удалось организовать взаимодействие внутри команды и насколько каждый специалист имеет доступ к необходимой информации. Если это сделано на хорошем уровне, все члены команды довольны, значит, внутренняя эффективность работы высокая.

Количественной оценки по факторам этой группы нет, тут все субъективно. Но если в коллективе хорошая атмосфера, все настроены на работу и достижение целей, значит, со своими обязанностями менеджер продукта справляется.

К внешним факторам относят многочисленные метрики продукта на рынке (перечень определяется в каждом конкретном случае): финансовые результаты, удовлетворенность клиентов и т.п.

KPI

Есть несколько KPI, по которым оценивают эффективность работы продакт-менеджеров. В разных компаниях свои наборы, как правило, они уточняются при найме на работу или запуске нового продукта:

• Количество покупок и новых пользователей по отношению к текущей аудитории. Метрики показывают популярность продукта, над которым работает менеджер и его команда.

• Маржинальность. Фактический объем продаж сравнивают с плановыми показателями.

• Активные пользователи. Оценивают, сколько людей ежедневно используют продукт.

• Customer Retention Rate (CRR). Коэффициент удержания новых пользователей, ведь важен не только прирост, но и количество оставшихся людей.

• ROI. Показатель рентабельности доходов по отношению к рекламным расходам. Показывает, окупились вложенные средства или нет (показатель должен быть больше 100%).

Некоторые компании дополнительно оценивают эффективность работы product manager по срокам разработки, успешности запуска пилотной версии продукта и т.п.

Рынок профессии

В начале статьи говорили о популярности профессии и ее востребованности. Рассмотрим некоторые статистические данные:

• в 2020 году чуть меньше полутора тысяч компаний ищут менеджеров продукта (по данным hh.ru);

• максимально предлагаемая зарплата в Москве 600 000 рублей в месяц.

Регулярно появляются новые технологические компании, спрос на продакт-менеджеров растет, количество вакансий и средняя зарплата увеличиваются. Поэтому получение новой квалификации сегодня актуально.

Таким образом, product manager специалист, занимающийся созданием новых идей и контролем их реализации. Для успешной работы нужно иметь стратегическое мышление, навыки планирования и построения надежных коммуникаций внутри и за пределами команды.

Еще больше о том, как стать продакт-менеджером, можно узнать на нашем годовом курсе Профессия: Продакт-менеджер

Узнать подробности!

Когда продукт выходит на рынок и находит целевую аудиторию, работа над ним не заканчивается. Предприниматели и продакты всегда ищут идеи повышения ценности для пользователей.

Как понять, что функция понравится потребителям и будет для них полезна? Для этого используют критерий feature/product fit. Он помогает определить ценность новой фичи и ее влияние на развитие продукта в целом. Далее мы более подробно поговорим об этом показателе, а также приведем несколько интересных примеров из практики.

Что такое Feature/Product Fit?

Регулярное улучшение продукта способ развития и привлечения новых клиентов. Если не добавлять в приложение или сервис новые функции, рано или поздно аудитория уйдет. Им просто надоест пользоваться одним и тем же, или появится конкурент, который сделает круче.

Поэтому команды занимаются постоянным поиском новых идей для дополнений и их реализацией. Главная проблема отсутствие понимания, что подтолкнет продукт вверх и понравится пользователям, будет ценно для них и поможет решать проблемы.

Процесс оценки полезности новой фичи, в целом, схож с определением соответствия продукта ожиданиям рынка. Но есть и некоторые отличия.

Определяя product/market fit есть три основных компонента:

• Возвращение. Доля клиентов, которые выработали привычку пользоваться сервисом и регулярно взаимодействуют с ним.

• Монетизация. Возможность и конкретные способы заработка на привычке пользователей.

• Привлечение. На основе двух первых пунктов определяют оптимальную стратегию по привлечению новой аудитории.

Кстати, недавно мы подробно рассказывали, что такое product/market fit, для чего он нужен и как измеряется. Советуем почитать для лучшего понимания определения ценности и полезности новых функций.

Feature/product fit показывает, вписывается ли новая фича в общую концепцию продукта:

• У функционала должен быть свой механизм возвращения.

• Должна быть своя измеримая активация.

• Функционал должен улучшать возвращение, вовлечение и/или монетизацию основного продукта.

Очень хорошо, когда новая функция привлекает новых клиентов и они регулярно взаимодействуют с ней. Но релиз можно считать проваленным, если она не улучшает UX продукта в целом. В таком случае новая фича каннибализирует на другой части продукта.

Поэтому задача команды еще на стадии планирования определить, как повлияет новая функция на продукт в целом. Поможет ему вырасти или нет. Для оценки этого используют показатель feature/product fit.

В чём заключается работа команды?

Часто команда разработчиков занимается каким-то конкретным функционалом, и она не ставит перед собой задачу улучшения UX продукта. Специалисты хотят добиться, чтобы все использовали именно их решение. То есть они не концентрируются на продукте в целом. Такой подход имеет краткосрочный эффект, в долгосрочной перспективе это не принесет успеха.

Хороший пример работы ориентирование на продукт, поиск подходящего места новой фичи в приложении или сервисе. Иными словами определение своего feature/product fit.

Для этого оценивают метрики, о которых говорили ранее: возвращение и активацию в фичу и возвращение, привлечение и монетизацию в основной сервис. Наравне с этим не забывают определить, среди каких потребителей новый функционал будет пользоваться спросом.

Некоторые нововведения осознанно ориентируют на небольшой процент от общей аудитории. Это помогает сделать функционал инструментом, способствующим росту компании и увеличению общей доли возвращений в продукт, вовлечения и монетизации.

Чего команде стоит избегать в работе?

Более подробно остановимся на ошибках, которые чаще всего совершают команды. Избегайте их и тогда сможете достичь feature/product fit.

Рассылки обзора нового функционала всей базе клиентов

Всех интересует выгода, получаемая от использования сервиса, приложения, инструмента и т.п. Нет смысла отправлять всей аудитории сообщения об изменениях в одной функции, потому что ценность такой рассылки для конечного потребителя будет нулевой. В результате от email-рассылки может отписаться много людей, что негативно скажется на возвращении в основной продукт по этому каналу.

Используйте email-рассылку по базе клиентов для оповещения о глобальных изменениях в основном продукте, от которого потребители получают наибольшую ценность.

Рассказывать всем о новой функции

Новые функции, как правило, направлены на узкую аудиторию, то есть ими пользуются далеко не все потребители продукта. Несмотря на это, некоторые команды часто размещают на виду у всех крупный баннер с информацией о новой фиче.

Это приводит к снижению вовлеченности новых пользователей. Ведь им сначала интересно познакомиться с продуктом в целом. А если в лоб давать информацию о новых функциях, которые полезны далеко не всем пользователям, можно отвлечь потенциальных клиентов от продукта.

Преждевременная публикация новостей о новой фиче

Пиар нововведения сразу после выпуска обновления не поможет найти feature/product fit. Сначала надо убедиться, что новый функционал занял правильное место в продукте и понравился аудитории. Только после этого приступайте к распространению информации об обновлении: на официальном сайте, в самом приложении, социальных сетях и т.п.

Многие фичи не пройдут отбор

Не все функции, реализованные командой, приживаются в продукте и работают долгое время. Если новая фича не соответствует feature/product fit, удаляйте ее без угрызений совести. Росту продукта она не поможет, тогда в ней нет смысла.

Не забывайте про анализ старых возможностей проекта. В мире быстро меняются тенденции. То, что нравилось пользователям вчера, может сильно раздражать их сегодня. Поэтому в крупных компаниях регулярно проверяют функционал на соответствие этому показателю. Если какая-то функция перестает ему соответствовать, ее удаляют.

Например, раньше в социальной сети ВКонтакте у каждого пользователя был рейтинг. В конце 00-х пользователям нравилось осознавать свою популярность и то, что она больше, чем у кого-то другого.

Но со временем аудитория ВКонтакте поняла, что в этом нет никакого смысла. Когда фича перестала соответствовать feature/product fit, ее убрали (это было аж в мае 2011 года!).

До 2016 года в социальной сети Pinterest в каждой карточке были кнопки Like и Save. Но многие пользователи не понимали разницы между ними, думая, что нажатие Like автоматически сохраняет изображение в их галереи. Это приводило к неудовлетворенности некоторой части аудитории, поэтому в компании приняли решение удалить кнопку Like.

Инстаграм в начале 00-х годов позволял не только общаться и обмениваться фотографиями, но и организовывать с друзьями путешествия, объединяться в группы и т.п.

Анализ показал, что весь этот функционал не пользуется популярностью у пользователей. Им больше нравилось публиковать фотографии и отмечать конкретные места. Но не все добирались до этого сквозь дебри других возможностей. После долгих обсуждений и тестов основатели компании решили отказаться от непопулярных функций, оставили основные и довели их до соответствия показателю feature product/market fit.

В физических продуктах feature/product fit также имеет место. Например, раньше все iPhone выпускались с физической кнопкой разблокировки экрана. Но в 2017 году в компании от нее отказались, отдав предпочтение Face ID (разблокировка сканером лица). Этому решению способствовала тенденция дисплеев с минимальной или полностью отсутствующей рамкой. Чтобы улучшить продукт в целом, Apple отказались от старой фичи.

Как найти фиче место в продукте или Feature/Product Fit?

Новый функционал редко выкатывают сразу на всю аудиторию (если речь идет о крупных проектах). Его тестируют определенный период времени на некоторых пользователях, чтобы собрать необходимую информацию и сделать выводы.

Например, Instagram в апреле 2019 году тестировал отказ от лайков. Для некоторых пользователей по всему миру эта функция оказалась недоступна. С того момента прошло уже больше года, больше об этой инициативе ничего не говорили. Возможно, результаты тестов не устроили компанию и они отказались от нововведения.

Обычно крупные компании в рамках тестирования распространяют новые фичи на 1-2% от общей аудитории. Конечно, если у вашего проекта не так много постоянных пользователей, выкатывайте новые функции на всю аудиторию. Только так вы получите сведения в том объеме, который необходим для принятия верного решения.

Разработка хорошего функционала, который понравится пользователям, начинается с анализа данных и исследования пользователей. И здесь нужно предугадать правильное время, когда вовлеченность аудитории будет на максимуме, а предвзятость на минимуме.

Аналогичным образом действовал Instagram перед запуском IGTV. Одной из проблем сервиса были короткие видео. Из-за этого хромала вовлеченность, а часть аудитории отдавала предпочтение YouTube из-за своих кумиров, которые там размещали длинные видео.

Так появился IGTV, который сегодня используют для публикации длинных роликов (более 60 секунд). То есть изначально компания провела анализ, узнала, чего не хватает пользователям, а затем придумала функционал для закрытия потребности. После нескольких тестов и достижения feature/product fit фичу растянули на всех пользователей.

Еще один хороший способ найти feature/product fit прямое общение с пользователями продукта. Они оставляют жалобы, рекомендации, отзывы и просьбы в социальных сетях, форумах, блогах и т.п. Анализируйте эту информацию, возможно, удастся найти крутые идеи, которые помогут довести функционал до идеала.

The Feature/Product Fit чеклист

Если вы не уверены, будет ли пользоваться новая фича популярностью, задайте себе несколько вопросов и дайте на них подробные ответы:

• Какие есть данные по использованию этой фичи?

• Что говорят пользователи об этой фиче?

• Как можно использовать основной продукт, чтобы новая фича принесла пользу?

• Как можно использовать уведомления, чтобы активировать в эту фичу?

• Какие стимулы я могу использовать, чтобы активировать в фичу?

• Как люди могут помочь активировать в фичу?

Когда вы убедились в соответствии feature/product fit, задайте себе еще несколько вопросов:

• Какой у этой функции retention? Достаточный ли?

• Какой сегмент пользователей использует функцию повторно?

• Как сделать этот функционал доступным только для них?

• Какую измеримую стратегию активации в эту фичу можно применить для этих пользователей?

• Как эта фича влияет на возвращение, вовлечение и монетизацию основного продукта?

Если вы только создаете продукт или уже вышли на рынок, ставьте для себя цель о его постепенном улучшении. Без доработки функционала, внедрения новых фич рано или поздно проиграете конкуренцию другим компаниям.

Для нового и старого функционала измеряйте feature/product fit. Это можно делать примерно так же, как с product/market fit. Об этом мы подробно рассказывали ранее.

Перед выкатыванием новых фич на всю аудиторию проверяйте, повышают ли они ценность продукта в целом. Если нет, отказывайтесь от внедрения. Пользуйтесь описанным выше чеклистом для упрощения проверки. А если у вас остались какие-то вопросы по feature/product fit, пишите их в комментарии, мы с радостью ответим.

Еще подробнее о Feature/Product Fit можно узнать на нашем годовом курсе Профессия: Продакт

Узнать подробности!

Ребята, привет! Сегодня команда ProductStar подготовила для вас статью, в которой мы рассмотрели общие принципы работы и области применения дерева решений.

Дерево решений метод автоматического анализа больших массивов данных. В этой статье рассмотрим общие принципы работы и области применения.

Дерево решений эффективный инструмент интеллектуального анализа данных и предсказательной аналитики. Он помогает в решении задач по классификации и регрессии.

Дерево решений представляет собой иерархическую древовидную структуру, состоящую из правила вида Если , то .... За счет обучающего множества правила генерируются автоматически в процессе обучения.

В отличие от нейронных сетей, деревья как аналитические модели проще, потому что правила генерируются на естественном языке: например, Если реклама привела 1000 клиентов, то она настроена хорошо.

Правила генерируются за счет обобщения множества отдельных наблюдений (обучающих примеров), описывающих предметную область. Поэтому их называют индуктивными правилами, а сам процесс обучения индукцией деревьев решений.

В обучающем множестве для примеров должно быть задано целевое значение, так как деревья решений модели, создаваемые на основе обучения с учителем. По типу переменной выделяют два типа деревьев:

• дерево классификации когда целевая переменная дискретная;

• дерево регрессии когда целевая переменная непрерывная.

Развитие инструмента началось в 1950-х годах. Тогда были предложены основные идеи в области исследований моделирования человеческого поведения с помощью компьютерных систем.

Дальнейшее развитие деревьев решений как самообучающихся моделей для анализа данных связано с Джоном Р. Куинленом (автором алгоритма ID3 и последующих модификаций С4.5 и С5.0) и Лео Брейманом, предложившим алгоритм CART и метод случайного леса.

Структура дерева решений

Рассмотрим понятие более подробно. Дерево решений метод представления решающих правил в определенной иерархии, включающей в себя элементы двух типов узлов (node) и листьев (leaf). Узлы включают в себя решающие правила и производят проверку примеров на соответствие выбранного атрибута обучающего множества.

Простой случай: примеры попадают в узел, проходят проверку и разбиваются на два подмножества:

• первое те, которые удовлетворяют установленное правило;

• второе те, которые не удовлетворяют установленное правило.

Далее к каждому подмножеству снова применяется правило, процедура повторяется. Это продолжается, пока не будет достигнуто условие остановки алгоритма. Последний узел, когда не осуществляется проверка и разбиение, становится листом.

Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера. Для дерева классификации это класс, ассоциируемый с узлом, а для дерева регрессии соответствующий листу модальный интервал целевой переменной. В листе содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается этим листом.

Пример попадает в лист, если соответствует всем правилам на пути к нему. К каждому листу есть только один путь. Таким образом, пример может попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.

Терминология

Изучите основные понятия, которые используются в теории деревьев решений, чтобы в дальнейшем было проще усваивать новый материал.

Какие задачи решает дерево решений?

Его применяют для поддержки процессов принятия управленческих решений, используемых в статистистике, анализе данных и машинном обучении. Инструмент помогает решать следующие задачи:

• Классификация. Отнесение объектов к одному из заранее известных классов. Целевая переменная должна иметь дискретные задачи.

• Регрессия (численное предсказание). Предсказание числового значения независимой переменной для заданного входного вектора.

• Описание объектов. Набор правил в дереве решений позволяет компактно описывать объекты. Поэтому вместо сложных структур, используемых для описания объектов, можно хранить деревья решений.

Процесс построения дерева решений

Основная задача при построении дерева решений последовательно и рекурсивно разбить обучающее множество на подмножества с применением решающих правил в узлах. Но как долго надо разбивать? Этот процесс продолжают до того, пока все узлы в конце ветвей не станут листами.

Узел становится листом в двух случаях:

• естественным образом когда он содержит единственный объект или объект только одного класса;

• после достижения заданного условия остановки алгоритм например, минимально допустимое число примеров в узле или максимальная глубина дерева.

В основе построения лежат жадные алгоритмы, допускающие локально-оптимальные решения на каждом шаге (разбиения в узлах), которые приводят к оптимальному итоговому решению. То есть при выборе одного атрибута и произведении разбиения по нему на подмножества, алгоритм не может вернуться назад и выбрать другой атрибут, даже если это даст лучшее итоговое разбиение. Следовательно, на этапе построения дерева решений нельзя точно утверждать, что удастся добиться оптимального разбиения.

Популярные алгоритмы, используемых для обучения деревьев решений, строятся на базе принципа разделяй и властвуй. Задают общее множество S, содержащее:

• n примеров, для каждого из которых задана метка класса Ci(i = 1..k);

• m атрибутов Aj(j = 1..m), которые определяют принадлежность объекта к тому или иному классу.

Тогда возможно три случая:

1. Примеры множества S имеют одинаковую метку Ci, следовательно, все обучающие примеры относятся к одному классу. В таком случае обучение не имеет смысла, потому что все примеры в модели будут одного класса, который и научится распознавать модель. Само дерево будет похоже на один большой лист, ассоциированный с классом Ci. Тогда его использование не будет иметь смысла, потому что все новые объекты будут относиться к одному классу.

2. Множество S пустое множество без примеров. Для него сформируется лист, класс которого выберется из другого множества. Например, самый распространенный из родительского множества класс.

3. Множество S состоит из обучающих примеров всех классов Ck. В таком случае множество разбивается на подмножества в соответствии с классами. Для этого выбирают один из атрибутов Aj множества S, состоящий из двух и более уникальных значений: a1, a2, , ap), где p число уникальных значений признака. Множество S разбивают на p подмножеств (S1, S2, , Sp), состоящих из примеров с соответствующим значением атрибута. Процесс разбиения продолжается, но уже со следующим атрибутом. Он будет повторяться, пока все примеры в результирующих подмножества не окажутся одного класса.

Третья применяется в большинстве алгоритмов, используемых для построения деревьев решений. Эта методика формирует дерево сверху вниз, то есть от корневого узла к листьям.

Сегодня существует много алгоритмов обучения: ID3, CART, C4.5, C5.0, NewId, ITrule, CHAID, CN2 и другие. Самыми популярными считаются:

• ID3 (Iterative Dichotomizer 3). Алгоритм позволяет работать только с дискретной целевой переменной. Деревья решений, построенные на основе ID3, получаются квалифицирующими. Число потомков в узле неограниченно. Алгоритм не работает с пропущенными данными.

• C4.5. Продвинутая версия ID3, дополненная возможностью работы с пропущенными значениями атрибутов. В 2008 году издание Spring Science провело исследование и выявило, что C4.5 самый популярный алгоритм Data Mining.

• CART (Classification and Regression Tree). Алгоритм решает задачи классификации и регрессии, так как позволяет использовать дискретную и непрерывную целевые переменные. CART строит деревья, в каждом узле которых только два потомка.

Основные этапы построения дерева решений

Построение осуществляется в 4 этапа:

1. Выбрать атрибут для осуществления разбиения в данном узле.

2. Определить критерий остановки обучения.

3. Выбрать метод отсечения ветвей.

4. Оценить точность построенного дерева.

Далее рассмотрим каждый подробнее.

Выбор атрибута разбиения

Разбиение должно осуществляться по определенному правилу, для которого и выбирают атрибут. Причем выбранный атрибут должен разбить множество наблюдений в узле так, чтобы результирующие подмножества содержали примеры с одинаковыми метками класса или были максимально приближены к этому. Иными словами количество объектов из других классов в каждом из этих множеств должно быть как можно меньше.

Критериев существует много, но наибольшей популярностью пользуются теоретико-информационный и статистический.

Теоретико-информационный критерий

В основе критерия лежит информационная энтропия:

где n число классов в исходном подмножестве, Ni число примеров i-го класса, N общее число примеров в подмножестве.

Энтропия рассматривается как мера неоднородности подмножества по представленным в нем классам. И даже если классы представлены в равных долях, а неопределенность классификации наибольшая, то энтропия тоже максимальная. Логарифм от единицы будет обращать энтропию в ноль, если все примеры узла относятся к одному классу.

Если выбранный атрибут разбиения Aj обеспечивает максимальное снижение энтропии результирующего подмножества относительно родительского, его можно считать наилучшим.

Но на деле об энтропии говорят редко. Специалисты уделяют внимание обратной величине информации. В таком случае лучшим атрибутом будет тот, который обеспечит максимальный прирост информации результирующего узла относительно исходного:

где Info(S) информация, связанная с подмножеством S до разбиения, Info(Sa) информация, связанная с подмножеством, полученным при разбиении атрибута A.

Задача выбора атрибута в такой ситуации заключается в максимизации величины Gain(A), которую называют приростом информации. Поэтому теоретико-информационный подход также известен под название критерий прироста информации.

Статистический подход

В основе этого метода лежит использования индекса Джини. Он показывает, как часто случайно выбранный пример обучающего множества будет распознан неправильно. Важное условие целевые значения должны браться из определенного статистического распределения.

Если говорить проще, то индекс Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и предсказаниями модели. Минимальное значение показателя говорит о хорошей работе модели.

Индекс Джини рассчитывается по формуле:

где Q результирующее множество, n число классов в нем, pi вероятность i-го класса (выраженная как относительная частота примеров соответствующего класса).

Значение показателя меняется от 0 до 1. Если индекс равен 0, значит, все примеры результирующего множества относятся к одному классу. Если равен 1, значит, классы представлены в равных пропорциях и равновероятны. Оптимальным считают то разбиение, для которого значение индекса Джини минимально.

Критерий остановки алгоритма

Алгоритм обучения может работать до получения чистых подмножеств с примерами одного класса. В таком случае высока вероятность получить дерево, в котором для каждого примера будет создан отдельный лист. Такое дерево не получится применять на практике из-за переобученности. Каждому примеру будет соответствовать свой уникальный путь в дереве. Получится набор правил, актуальный только для данного примера.

Переобучение в случае дерева решений имеет схожие с нейронными сетями последствия. Оно будет точно распознавать примеры из обучения, но не сможет работать с новыми данными. Еще один минус структура переобученного дерева сложна и плохо поддается интерпретации.

Специалисты решили принудительно останавливать строительство дерева, чтобы оно не становилось переобученным.

Для этого используют несколько подходов:

• Ранняя остановка. Алгоритм останавливается после достижения заданного значения критерия (например, процентной доли правильно распознанных примеров). Преимущество метода сокращение временных затрат на обучение. Главный недостаток ранняя остановка негативно сказывается на точности дерева. Из-за этого многие специалисты советуют отдавать предпочтение отсечению ветей.

• Ограничение глубины дерева. Алгоритм останавливается после достижения установленного числа разбиений в ветвях. Этот подход также негативно сказывается на точности дерева.

• Задание минимально допустимого числа примеров в узле. Устанавливается ограничение на создание узлов с числом примером меньше заданного (например, 7). В таком случае не будут создаваться тривиальные разбиения и малозначимые правила.

Этими подходами пользуются редко, потому что они не гарантируют лучшего результата. Чаще всего, они работают только в каких-то определенных случаях. Рекомендаций по использованию какого-либо метода нет, поэтому аналитикам приходится набирать практический опыт путем проб и ошибок.

Отсечение ветвей

Без ограничения роста дерево решений станет слишком большим и сложным, что сделает невозможной дальнейшую интерпретацию. А если делать решающие правила для создания узлов, в которые будут попадать по 2-3 примера, они не лишатся практической ценности.

Поэтому многие специалисты отдают предпочтение альтернативному варианту построить все возможные деревья, а потом выбрать те, которые при разумной глубине обеспечивают приемлемый уровень ошибки распознавания. Основная задача в такой ситуации поиск наиболее выгодного баланса между сложностью и точностью дерева.

Но и тут есть проблема: такая задача относится к классу NP-полных задач, а они, как известно, эффективных решений не имеют. Поэтому прибегают к методу отсечения ветвей, который реализуется в 3 шага:

1. Строительство полного дерева, в котором листья содержат примеры одного класса.

2. Определение двух показателей: относительную точность модели (отношение числа правильно распознанных примеров к общему числу примеров) и абсолютную ошибку (число неправильно классифицированных примеров).

3. Удаление листов и узлов, потеря которых минимально скажется на точности модели и увеличении ошибки.

Отсечение ветвей проводят противоположно росту дерева, то есть снизу вверх, путем последовательного преобразования узлов в листья.

Главное отличие метода отсечение ветвей от преждевременной остановки получается найти оптимальное соотношение между точностью и понятностью. При этом уходит больше времени на обучение, потому что в рамках этого подхода изначально строится полное дерево.

Извлечение правил

Иногда упрощения дерева недостаточно, чтобы оно легко воспринималось и интерпретировалось. Тогда специалисты извлекают из дерева решающие правила и составляют из них наборы, описывающие классы.

Для извлечения правил нужно отслеживать все пути от корневого узла к листьям дерева. Каждый путь дает правило с множеством условий, представляющих собой проверку в каждом узле пути.

Если представить сложное дерево решений в виде решающих правил (вместо иерархической структуры узлов), оно будет проще восприниматься и интерпретироваться.

Преимущества и недостатки дерева решений

Преимущества:

• Формируют четкие и понятные правила классификации. Например, если возраст < 40 и нет имущества для залога, то отказать в кредите. То есть деревья решений хорошо и быстро интерпретируются.

• Способны генерировать правила в областях, где специалисту трудно формализовать свои знания.

• Легко визуализируются, то есть могут интерпретироваться не только как модель в целом, но и как прогноз для отдельного тестового субъекта (путь в дереве).

• Быстро обучаются и прогнозируют.

• Не требуется много параметров модели.

• Поддерживают как числовые, так и категориальные признаки.

Недостатки:

• Деревья решений чувствительны к шумам во входных данных. Небольшие изменения обучающей выборки могут привести к глобальным корректировкам модели, что скажется на смене правил классификации и интерпретируемости модели.

• Разделяющая граница имеет определенные ограничения, из-за чего дерево решений по качеству классификации уступает другим методам.

• Возможно переобучение дерева решений, из-за чего приходится прибегать к методу отсечения ветвей, установке минимального числа элементов в листьях дерева или максимальной глубины дерева.

• Сложный поиск оптимального дерева решений: это приводит к необходимости использования эвристики типа жадного поиска признака с максимальным приростом информации, которые в конечном итоге не дают 100-процентной гарантии нахождения оптимального дерева.

• Дерево решений делает константный прогноз для объектов, находящихся в признаковом пространстве вне параллелепипеда, который охватывает не все объекты обучающей выборки.

Где применяют деревья решения?

Модули для построения и исследования деревьев решений входят в состав множества аналитических платформ. Это удобный инструмент, применяемый в системах поддержки принятия решений и интеллектуального анализа данных.

Успешнее всего деревья применяют в следующих областях:

• Банковское дело. Оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов.

• Промышленность. Контроль качества продукции (обнаружение дефектов в готовых товарах), испытания без нарушений (например, проверка качества сварки) и т.п.

• Медицина. Диагностика заболеваний разной сложности.

• Молекулярная биология. Анализ строения аминокислот.

• Торговля. Классификация клиентов и товар.

Это не исчерпывающий список областей применения дерева решений. Круг использования постоянно расширяется, а деревья решений постепенно становятся важным инструментом управления бизнес-процессами и поддержки принятия решений.

Надеемся, наша статья оказалась для вас полезной. Больше интересного контента от ProductStar вы найдёте в нашем блоге на vc и в аналитическом тг-канале.

Попробуйте применить дерево решений на практике для решения маленькой задачи. Постепенно, получая новый опыт, вы сможете использовать инструмент в крупном бизнесе и извлекать пользу от работы с ним.

В начале 2020 года специалисты сервиса по поиску работы Работа.ру провели социальный опрос и выяснили, что в следующие 12 месяцев 74% россиян хотят заняться вопросом нового трудоустройства. 53% респондентов рассказали, что недовольны текущим уровнем заработной платы. Но почему в итоге ничего не происходит?

Лишь малая часть из тех, кто планирует сменить место работы, в конечном итоге делает это. Оказывается, в большинстве случаев основная причина бездействия когнитивные ошибки. Мы решили разобраться, что это и из-за каких именно ошибок в мышлении люди отказываются менять карьеру и добиваться новых высот.

Что такое когнитивные ошибки?

Когнитивные искажения (ошибки) сопровождают нас на протяжении всей жизни. Их суть заключается в недостаточной сознательности, необъективности решений, мнений и действий. Говоря простым языком, когнитивные искажения (ошибки) сбои в мышлении, которые не дают воспринимать действительность такой, какая она есть.

Мышление результат взаимодействия двух систем. Первая отвечает за быстрые, почти бессознательные решения. Она включается, когда мы выполняем привычные, отработанные до автоматизма действия или когда необходимо быстро принять решение.

Вторая система отвечает за осознанные действия, когда перед нами встает сложная, нетипичная задача, с которой не справляется первая. Она отвечает за концентрацию внимания и анализ всех известных данных для принятия окончательного решения.

Когнитивные ошибки возникают на стыке двух систем мышления: одна из систем берется за выполнение не того, что нужно, из-за чего появляются неправильные мысли, напрямую влияющие на нашу жизнь. Из-за этого возникают страхи, из-за которых вы боитесь менять свою карьеру.

А вы сталкивались с чем-то подобным, когда планировали сменить одно место на другое? Если да, давайте разберемся, какие когнитивные ошибки возникают в таких ситуациях и как с ними бороться.

1. Синдром самозванца

Когда речь заходит о повышении или переходе на более статусное рабочее место, люди часто сталкиваются с синдромом самозванца. Это когнитивное искажение известно под названием эффект Даннинга Крюгера. Глупые люди не способны объективно оценить свою квалификацию, а потому на 100% уверены в своей гениальности. Умные, напротив, анализируя предыдущий опыт и ошибки, сильно сомневаются в своих способностях и навыках.

Что происходит в голове из-за этого когнитивного искажения, когда появляется возможность карьерного роста? Человек начинает говорить себе, что он не справится с этой работой из-за низкой квалификации и отсутствия нужных навыков. Он считает, что даже его текущее место это череда случайных событий и везение.

С этой ошибкой мышления сталкивались многие специалисты. Главное преодолеть страх и принять правильное решение.

Михаил Карпов, нынешний CEO ProductStar и бывший директор по продукту в Skyeng, сталкивался с этой проблемой во время перехода на должность продакт-менеджера в Яндексе:

Было страшно претендовать на роль продакта в Яндексе, когда не было особо опыта (до этого я работал разработчиком) + тогда получил пару офферов от других малоизвестных компаний. Яндекс не отвечал никак, пришлось ещё и выбирать синица в руке или журавль в небе.

В конечном итоге Михаил поборол страх и справился с синдромом самозванца следующим образом:

1. Пообщался с несколькими продакт-менеджерами. Понял, что я смогу, если постараюсь и что это не какая-то особенная профессия для специальных людей. Если приложить усилия, можно оперативно освоить, супер-способностей не нужно (дальше это подтверждалось и с другими профессиями CPO, CEO).

2. Решил, что лучше сразу постараться запрыгнуть повыше. Если есть хотя бы маленький шанс попасть в Яндекс (и реализовать свою мечту), то надо выложиться на все 200%. В итоге я делал тестовое задание почти 3 месяца, но оно вышло настолько ВАУ, что дало мне шанс попасть на собеседование, а потом и в команду.

Правило #1:

Чтобы избавиться от синдрома самозванца, пообщайтесь со знакомыми специалистами из рассматриваемой области. Вы поймете, что способы получить должность, если хорошо постараетесь, подтянете какие-то знания и получите новые навыки.

2. Дихотомическое мышление

Или я останусь в этой компании и продолжу работать, или потеряю все и умру с голода

Дихотомическое мышление анализ проблем и принятие решений по принципам или / или, все или ничего. Иными словами, человек бросается в крайности из-за мышления в черно-белых тонах, рассматривает самое плохое или самое хорошее. Компромиссы и альтернативные варианты в расчет не берутся.

Мышление в черно-белых тонах лишает нас развития. Мы начинаем думать, что, потеряв нынешнюю работу, не сможем платить по кредитам, покупать еду, от нас откажутся родные и близкие и т.п. А такие перспективы, как поиск более интересной и привлекательной сферы деятельности, доходов от которой точно так же хватит для покрытия счетов, не рассматриваем.

Правило #2:

Борьба с дихотомическим мышлением начинается с принятия проблемы. Проследите за своими мыслями и категоричным мышлением. Например, созданное приложение отвратительно, мне никогда не стать успешным разработчиком. Сделайте глубокий вдох и выдох и пересмотрите результат работы с реалистичной оценкой.

Окажется, что приложение не отвратительно. Да, есть минусы, но их реально исправить, если поработать над интерфейсом и добавить новый функционал, предварительно оценив product market fit. Вы перестанете себя критиковать и отказываться от дальнейшего развития.

В борьбе с дихотомическим мышлением помогает диалог с собой, поиск ответов на несколько вопросов:

1. Какие существуют объективные доказательства или факты, подтверждающие это?

Интерфейс получился очень сложным и неудобным. Чтобы найти раздел с каталогом, пользователю придется проделать немало шагов. К тому же, нет многих полезных функций, без которых не будут закрыты все потребности целевой аудитории.

2. Как бы кто-то еще рассматривал эту ситуацию?

Мой куратор из онлайн-школы вообще бы не переживал по этому поводу. Он бы объективно оценил, что не так с приложением и выписал бы это все в отдельный документ, чтобы наметить дальнейший план работы.

3. Какие еще стороны я не учел?

Я не учел, что, все-таки, я только начинающий разработчик и при создании приложения торопился, мне хотелось побыстрее посмотреть на итоговый результат. Теперь буду работать внимательнее и взвешивать каждое решение.

4. Какие действия я могу предпринять, чтобы повлиять на то, что произойдет дальше?

Хорошенько поработать: сделать интерфейс приложения интуитивнее, добавить новые функции, которые будут полезны целевой аудитории, а потом провести анализ на соответствие product market fit.

Ответы на вопросы образуют новое видение ситуации и снизят градус ложного восприятия, вызывающего стресс.

3. Катастрофическое мышление

Мне отказали в найме, все, теперь меня никто никогда не возьмет на работу, потому что я очень плохой специалист

Смена деятельности это всегда тревога, сомнения и мысли о возможной неудаче. Но когда человек преувеличивает и считает, что из-за смены деятельности наступят огромные проблемы, можно говорить о катастрофическом мышлении.

Это еще одна когнитивная ошибка, которая выражается в преувеличении негативных последствий или вероятных отрицательных событий. Из-за катастрофического мышления мы часто отказываемся от хороших перспектив и остаемся в исходной точке. Справившись с этой проблемой, решиться на смену деятельности гораздо проще.

Знали бы мы сегодня о международной сети быстрого питания McDonalds, если бы Рэй Крок поддался катастрофическому мышлению? Ведь до 53 лет (в таком возрасте Рэй открыл первый ресторан) он попробовал себя в разных сферах бизнеса и постоянно терпел неудачи.

Правило #3:

Успокойтесь, возьмите чистый лист бумаги, разделите его на две части. Выпишите все плюсы и минусы получения новой должности или квалификации. Сведенная в одном месте информации позволит трезво взглянуть на ситуацию и побороть катастрофическое мышление.

4. Мышление я должен

Я должен сначала купить квартиру, потому что мне 35, а потом уже думать о смене деятельности

Мышление я должен прививается нам с раннего детства: ты должен окончить школу, потом получить высшее образование и работать, чтобы прокормить семью, построить дом, вырастить дерево и т.п. Но кому вы это должны? Правильно ли тратить время на нелюбимую работу, которую выбрал в 17 лет, когда еще не было четкого представления о глобальных жизненных целях?

Такое мышление не дает нам развиваться, следовать за мечтой и заниматься любимым делом. Общество навязывает стандарты, и все стараются им соответствовать. В 35 лет должна быть квартира, машина, жена и два ребенка. Да, в этом нет ничего плохого, но кому вы это должны? Никому. Как только удастся избавиться от мышления я должен, сразу хватит смелости изменить карьеру к лучшему.

Правило #4:

Когда столкнетесь с таким мышлением, найдите первоисточник мыслей, что вы кому-то что-то должны. После этого разберитесь, действительно ли это так важно? Трезвый взгляд поможет принять правильное решение, например, отказаться от текущей должности, получить новую квалификацию и, наконец-то, заняться любимым делом.

5. Мышление с излишними обобщениями

Меня не взяли на эту работу, значит, я никудышный специалист, плохой человек и никому не нужен

Неудачное собеседование или провальный проект часто заставляют человека думать, что он плохой специалист и человек в целом. Из-за мышления с излишним обобщением мы переносим одну неудачу на жизнь в целом.

Кто знает, какова реальная причина отказа в найме. Возможно, на эту должность было 200 кандидатов и на нее взяли человека с большим опытом работы в этой сфере деятельности (возможно, он работал на прямых конкурентов). Все, что нужно в такой ситуации пересмотреть резюме, подправить портфолио и разослать их в другие организации.

Правило #5:

Не перекладывайте неудачи в одной сфере на личность в целом. Если что-то не получается в одной сфере, удача придет в другой. Возможно, сейчас лучшее время для изменения карьеры освоения новой квалификации, получения второго или третьего образования.

6. Эффект неоднозначности

Представьте, что есть работающий бизнес с чистой ежемесячной прибылью 1 миллион рублей и готовый инвестиционный проект, который в перспективе может ежемесячно приносить 2 миллиона рублей. Что вы выберете? Большинство людей отдадут предпочтение первому варианту из-за эффекта неоднозначности.

Это когнитивное искажение, в котором принятие решения страдает из-за недостатка информации или неоднозначности. Эффект предполагает, что люди стремятся выбрать решение, для которого вероятность благоприятного исхода известна, по сравнению с решением, когда вероятность благоприятного исхода неизвестна.

С аналогичной проблемой столкнулся Михаил Карпов, когда появилась перспектива перехода из VK в Skyeng:

Я был в VK руководителем направления, но в VK малые команды, и я не руководил большим числом ребят и менеджеров, а в Skyeng в продуктовом отделе было под 200 человек и больше 10 продактов. Было неясно, стоит ли менять крутую и известную топ-компанию, в которой много челленджей, на менее известную, но быстро растущую со многими типами задач, с которыми раньше не сталкивался и не очень знал, как их решать.

У Михаила было два варианта: один хорошо известный, а второй туманный и непонятный. В конечном итоге он принял предложение Skyeng:

1. Я признал, что решение непростое и рискованное, но в работе любого продакта всегда есть риски и большая неопределенность, и нужно учиться с этим жить.

2. Сделал микс холодного подхода (составил табличку с плюсами-минусами и весами, опросил нескольких ребят, бывших в схожих ситуациях) и внутренних ощущений (т.к. на подкорке всегда есть какие-то малозаметные неосязаемые, но важные факторы выбора).

3. Сходил к карьерному консультанту (впервые), чтобы понять, какие навыки и свойства на рынке сейчас ценятся и потом дополнил этим табличку по принятию решения.

4. Шел не в компанию, а к конкретным людям (фаундерам), так как супер-важно, с кем ты будешь работать, что тебе могут дать по знаниям и свободе принятия решений.

Правило #6:

Соберите максимум возможной информации о втором варианте и сравните с первым на холодную голову. После этого в голове появится целостная картинка о перспективах развития карьеры на новом месте.

С когнитивными ошибками сталкиваются многие. Но далеко не все пытаются исправить их, чтобы пойти навстречу желанному. Если вы столкнетесь с одной из них, попробуйте применить одно из правил.

Рекомендательные системы стали настоящим бумом и сегодня представить какую-нибудь условную Lamoda без блока Возможно, вас заинтересуют другие товары сложно. Мы подготовили для вас подробную статью о том, что собой представляют рекомендательные системы и какую пользу они могут принести бизнесу.

Что такое рекомендательные системы?

Рекомендательная система комплекс алгоритмов, программ и сервисов, задача которого предсказать, что может заинтересовать того или иного пользователя. В основе работы лежит информация о профиле человека и иные данные.

Яркий пример рекомендательной системы Tik-Tok, о котором в последнее время говорят очень много. Первые несколько дней пользователи видят в ленте все подряд, но потом приложение показывает пользователю только интересующее его видео на основе предыдущих оценок.

Даже музыкальные приложения не обходятся без рекомендательных систем. Одной из лучших обладает Spotify, которое недавно пришло в Россию. Через несколько дней после установки программа подбирает для пользователя треки, которые с высокой долей вероятности заинтересуют его.

Типы рекомендательных систем

Существует 4 чипа рекомендательных систем:

• Коллаборативная фильтрация (collaborative filtering).

• Основанные на контенте (content-based).

• Основанные на знаниях (knowledge-based).

• Гибридные (hybrid).

Давайте подробнее рассмотрим каждый из них.

Коллаборативная фильтрация (collaborative filtering)

Рекомендации основаны на истории оценок как самого пользователя, так и других. Во втором случае системы рассматривают потребителей, оценки или интересы которых похожи на ваши.

Простой пример: Гена и Витя любят рыбачить и заказывать пиццу по вечерам. А еще они оба любят BMW и ездят на машинах этой марки. Еще есть Олег, который тоже не прочь посидеть с удочкой на выходных и заказать пиццу после тяжелого рабочего дня. Но о покупке BMW он никогда не задумывался. Так как его интересы (оценки) совпадают с Геной и Витей, ему можно порекомендовать BMW.

По такому принципу работает много сервисов, например, Имхонет или last.fm. Главное преимущество этого типа высокая теоретическая точность. Но есть и минус: показывать хорошие рекомендации новым пользователям не получится, ведь о них нет никакой информации. Из-за этого будет большой процент отказов.

Основанные на контенте (content-based)

Этот тип лежит в основе многих рекомендательных систем. В отличие от коллаборативной фильтрации, этап знакомства с пользователем опускается. Товары и услуги рекомендуются на основе знаний о них: жанр, производитель, конкретные функции и т.п. В общем, применяют любые данные, которые можно собрать.

По такому принципу работают системы интернет-магазинов, онлайн-кинотеатров и других сервисов. Например, IVI выстраивает рекомендации по жанрам, странам-производителям фильмов, актерам и т.п.

Создатели платформ используют этот тип систем, чтобы не потерять новых пользователей, данных о которых еще нет. Отсюда же вытекают два недостатка: первое время системы действуют неточно и требуется больше времени на реализацию.

Основанные на знаниях (knowledge-based)

Этот тип работает на основе знаний о какой-то предметной области: о пользователях, товарах и других, которые могут помочь в ранжировании. Как и в случае с content-based, оценки других пользователей системы не учитывают. Есть несколько разновидностей: case-based, demographic-based, utility-based, critique-based, whatever-you-want-based и т.д.

На самом деле количество подтипов ограничено фантазией создателей. При реализации нового проекта в зависимости от сферы деятельности в рекомендательную систему можно заложить любую предметную область и ранжировать по ней.

Например, магазин техники Apple reStore подбирает потенциальным покупателям наборы, в зависимости от просматриваемого товара:

Неплохо работает аналогичная система в интернет-магазине М.Видео:

При выборе новой игровой консоли PS4 посетителю сайта предлагают купить дополнительные геймпады, шлем виртуальной реальности, популярные игры и другие сопутствующие товары. Как итог, человек совершает больше покупок и увеличивает прибыль компании.

Очевидное преимущество системы высокая точность. Рекомендательная система М.Видео показывает товары, которые могут реально заинтересовать посетителя. Было бы странно, если при выборе PlayStation 4 магазин советовал докупить человеку кухонный гарнитур.

Но есть и минус для разработки этой системы требуется много времени и ресурсов. Но результат оправдывает средства.

Гибридные (hybrid)

Наверно, нет такой сферы деятельности, в которой не нашлось бы энтузиастов собрать все в одно. Рекомендательные системы не стали исключением. У всех описанных ранее типов есть определенные недостатки. Комбинирование нескольких алгоритмов в рамках одной платформы позволяет если не устранить их полностью, то хотя бы минимизировать.

Крупные сервисы и интернет-магазины используют гибридные варианты. Чуть-чуть там, немного здесь и получается уникальная система. Универсальной инструкции и рекомендаций по реализации такого инструмента нет. Все ограничивается возможностями и фантазией разработчиков. Например, у Netflix в рекомендательной системе объединено 27 (!) алгоритмов.

Есть несколько распространенных типов комбинирования:

• реализация по отдельности коллаборативных и контентных алгоритмов и объединение их предположений;

• включение некоторых контентных правил в коллаборативную методику;

• включение некоторых коллаборативных правил в контентную методику;

• построение общей модели, включающей в себя правила обеих методик.

Обычно эти варианты берут в качестве основы и дополняют по собственному желанию и по критериям сферы деятельности. Как и в случае с knowledge-based, основной недостаток гибридных систем сложность разработки.

Как работают рекомендательные системы

С назначением рекомендательных систем разобрались они предлагают клиентам те товары и/или услуги, которые заинтересуют их с большей вероятностью. С разновидностями тоже все понятно, поэтому теперь поговорим об основных принципах деятельности и сферах применения.

Рекомендательные системы работают на двух уровнях:

• Глобальные оценки; особенности и предпочтения, не меняющиеся месяцами или годами; интересные страницы; зависимость от характерных пользовательских черт: пол, место проживания и т.п.

• Кратковременные тренды и быстрые изменения интересов во времени.

Данные собирают явным и/или неявным способами. В первом случае посетителю предлагают заполнять анкеты, проходить опросы и т.п. для определения его предпочтений. Метод эффективный, только пользователи не всегда соглашаются на заполнение анкет и прохождение опросов. Поэтому придумывают, как заинтересовать их этим (обычно предлагают какую-то выгоду в обмен).

Второй метод предусматривает фиксирование поведения потребителя на сайте или в приложении: какие страницы/разделы посмотрел, что добавлял в корзину, какие и где оставлял комментарии и т.п. При правильной организации сбора данных и дальнейшей аналитике метод дает хорошие результаты. Но и здесь есть ряд сложностей. Во-первых, просмотр отдельных страниц или карточек товара не дает сведений, понравилось ли в конечном итоге человеку предложение. Во-вторых, даже если совершена покупка, сложно предположить, что конкретно подтолкнуло человека к ее совершению.

Как и в случае с типами рекомендательных систем, по отдельности способы используют редко. Для получения наилучших результатов их комбинируют.

Грамотно настроенный сбор информации позволяет сделать рекомендации релевантными. С их помощью сокращается время поиска нужных товаров или услуг, а также повышается вероятность совершения сопутствующих целевых действий. Например, потребитель хотел купить только смартфон, но в результате дополнительно приобрел чехол для него. Когда потребитель тратит минимум времени для поиска нужных вещей и получает желанное, его лояльность к платформе повышается.

Еще один важный момент в работе рекомендательных систем, который стоит учитывать соблюдение конфиденциальности. Они могут спрогнозировать такие результаты и выявить такие закономерности, о которых пользователь даже не задумывался или не хотел, чтобы это стало кому-то известно.

Что касается сфер применения рекомендательных систем, то здесь, по сути, ограничений никаких нет. Ранее мы уже не раз говорили, что все зависит от фантазии разработчиков. Их можно использовать в приложениях, интернет-магазинах, онлайн-кинотеатрах и других сервисах, которые предлагают какой-то контент, товары или услуги.

Любая компания, даже небольшой интернет-магазин диванов из региона, должна использовать рекомендательные системы. Они помогут в удержании текущих потребителей, привлечении новых и повышении прибыли.

Мифы о рекомендательных системах

К использованию рекомендательных систем пока что в основном прибегают крупные компании с большими запасами ресурсов. В среде малого и среднего бизнеса они медленно набирают популярность из-за ряда заблуждений.

Сложно собрать и подготовить данные для ИИ

Для работы рекомендательной системы собирают DataSet и информацию о продажах за последние несколько месяцев или лет. Если в деятельность сервиса или интернет-магазина внедрена онлайн-касса, то вопрос о накоплении нужных данных решен. Остается привести их в должный вид и начать применять на практике.

ИИ не способен давать качественный результат

Предприниматели и мелкие организации зачастую не верят в точность программных решений. Распространенная причина отказа от использования рекомендательных систем незнание способов измерения и оценки пользы. В реальности все это можно измерить, причем делается это достаточно просто. А опыт крупных компаний доказывает, что польза от внедрения рекомендательных систем есть.

Нужно много денег на реализацию

Да, ресурсы на создание и внедрение рекомендательной системы нужны, но не в таких больших количествах, как может показаться на первый взгляд.

Во-первых, все зависит от размеров бизнеса. Если сервис, интернет-магазин или другие предприятия небольшие, то и денег на реализацию потребуется немного. Во-вторых, необязательно создавать собственную систему с нуля. Достаточно воспользоваться готовым фреймворком (TensofFlow, Apple Core ML) или внешним решением (Google ML Kit). Это позволит существенно сократить расходы.

На практике уже не раз было доказано, что рекомендательные системы увеличивают продажи и повышают количество вернувшихся клиентов. Инвестиции на реализацию и внедрение могут вернуться через 3-6 месяцев.

В этой статье мы постарались дать необходимую информацию о рекомендательных системах, которые должен знать начинающий продакт или предприниматель. Конечно, реализация тесно связана с программированием, математическими формулами и другими техническими дебрями, о которых можно рассказывать очень долго. Можно не разбираться во всех тонкостях, потому что обычно создание и внедрение рекомендательной системы поручают опытном программисту.

Ваша задача понять пользу инструмента и запланировать его внедрение в своей проект (не важно, работает он уже или вы только собираетесь заняться реализацией). Он поможет повысить объем продаж и, как следствие, прибыль, поэтому не откладывайте рекомендательные системы в долгий ящик.