CustDev Laboratory

151. Что такое на самом деле «средняя» и «медиана» частоты потребления

Представим, что у вас 10 пользователей продукта.

Один из них пользуется продуктом каждый день в течение месяца.
Второй — через день.
Еще трое — каждую неделю.
Трое — раз в две недели.
Двое — один раз в месяц.

Средняя частота получится 6,5. Неплохо, верно? Но что-то тут не так... Потому что 80% клиентов используют продукт реже 5 раз в месяц, а значит среднее значение только вводит в заблуждение.

Можно посчитать медиану. Половина чисел в множестве будут иметь значения больше, чем медиана, а вторая половина — меньше. В представленном массиве данных медиана равна 3. Уже лучше.

Здравый смысл подсказывает, что клиенты у нас сильно неоднородны. И их нужно сегментировать.

Получается, что у нас 20% клиентов имеют очень высокую для продукта частоту потребления (22,5 в среднем).
30 % клиентов имеют частоту 4 раза в месяц.
Еще 30% — 2 раза в месяц.
И остальные 20% — 1 раз в месяц.

На практие обычно выделяют сегменты существующих клиентов по классификации ABCD. Это как раз наши группы клиентов. Но что-то подсказывает, что есть один клиент, который сильно выделяется из всех — тот, у кого частота потребления максимальная. Его следует выделить в сегмент X — наиболее важных (и доходных) клиентов.

В сухом остатке: средние значения часто вводят в заблуждение, важно понимать структуру метрики, чтобы сделать правильный вывод о поведении клиентов.

#метрики #частотапотребления #среднееарифметическое #медиана

150. Зачем на самом деле нужна бизнес-модель «подписка»

У продукта существует доходная и расходная части бизнеса: доходная — на ком (потребители), как часто (частота) и сколько (средний чек) зарабатываем; расходная — себестоимость продукта, стоимость привлечения клиента и другие расходы.

В сходимой экономике доходная часть больше расходной. По сути это и есть две основные метрики стартапа.

Подписка помогает повысить доходную часть. Например, Apple до перехода на подписку в Apple Music продавала песни поштучно — за 18 или 22 рубля. Если взять статистику за месяц и посмотреть, сколько доходов получает компания от продажи песен, а потом поделить на количество слушателей (даже тех, кто не купил песни в этом месяце), получится определенная сумма. Скажем, в среднем, один пользователь покупал 5-6 песен в месяц, значит компания зарабатывала не более 132 рублей в расчете на одного пользователя.

Если перейти на модель подписки за 169 рублей в месяц, получится, что доход компании увеличился почти на 30%. Если повысить воспринимаемую ценность через доступ ко всем песням в базе сервиса, а не только к тем, которые пользователь купил, то еще и с точки зрения клиента ценности стало больше.

Особенно довольны должны стать высокочастотные пользователи, т.е. те, кто покупал часто и много песен. А вот те, кто покупал всего лишь несколько раз в год, теперь вынуждены платить значительно больше.

В сухом остатке: переход на подписную бизнес-модель призван увеличить доход от каждого пользователя; хорошо, если пользователь взамен получит больше ценности.

#arpu #arppu #подписка #бизнесмодель

149. Техника «отражение» в интервью

Техника «отражение» используется при проведении глубинных интервью. Она позволяет прояснить верность понимания того, что говорит респондент, используя его же слова в ходе customer interview. То есть по сути, в ходе проведени интервью исследователь повторяет слова респондента.

Лучше всего она подходит в случаях:
1. Когда нужно уточнить, правильно ли исследователь понимает описанную в интервью ситуацию
2. Когда нужно, чтобы респондент дал больше деталей

Отражение — это техника, которой нужно практиковаться, пока она не станет естественной.

В сухом остатке: если нужно узнать больше деталей или убедиться, что мы правильно понимаем респондента — повторяем его слова по ходу проведения интервью.

#методика #какзадаватьвопросы

148. ИИ + custdev. Войси

Сегодня тестируем сервис — телеграм-бот Войси: ИИ транскрибация, саммари, перевод и пост для соцсети.

Качество распознавания на русском, т.е. понимание слов, оказалось очень высоким. Все места, на которых запинались другие сервисы, Войси распознал четко.

Стандартный аудиоформат от Zoom .m4a загружается без проблем. Скорость обработки примерно такая же, как и у других ботов — 40 минут интервью были обработаны за 3-4 минуты.

Количество собеседников никак не указывается, но система без труда распознала мужской и женский голоса, а также проставила тайм-код, даже если ответ респондента большой и долгий, в транскрибации видны тайм-коды, что удобно для работы с текстом. Также есть функционал интерактивной версии транскрибации, когда в одном месте исходную аудио-запись и готовый текст. При нажатии на текст запись перемотается на указанное место, такого у других сервисов нет, а функция очень полезная при работе с результатаами интервью.

Полезной оказалась функция мягких напоминаний — когда сам бот «уехал«» вниз в ленте чатов, а счет был пополнен, но не истрачен, бот пишет, что можно отправлять файл. Так его легче найти в потоке.

К условным недостаткам следует отнести невозможность выбрать формат транскрибации — все выгружается в PDF, а его не так просто исправлять. И система оплаты довольно запутанная — отдельно оплачивается транскрибация, отдельно — саммари (поэтому ее не тестировали). Цена (на момент тестирования) — 500 рублей за час, что является высокой ценой, особенно с учетом того, что за саммари нужно платить отдельно.

Кроме указанных функций сервис позволяет создавать субтитры, переводить на русский и прочие приятные функции работы с аудио. Но для интервью, наверное, это не столь важно.

Результат Войси
Удобство использования: 7/10
Качество распознавния: 10/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10

В сухом остатке: сервис Войси отличный инструмент для перевода аудио- и в текст в формате PDF, однако отдельно придется оплачивать транскрибацию и саммари, что неудобно.

#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма

Собрали для удобства все кейсы в одном посте:
1. Мобильное приложение OneScore: монетизируем автомобильные пробки
2. Мобильное приложение OneScore: на каком рынке мы работаем?
3. Мобильное приложение OneScore: проверка сложной гипотезы по шагам
4. Мобильное приложение OneScore: работаем с метриками
5. Мобильное приложение OneScore: поиск провальной метрики
6. Мобильное приложение OneScore: как преодолеть причину провала
7. Мобильное приложение OneScore: новая бизнес-модель
8. Мобильное приложение «Говорите.Дети»: от «чуда» к «пользе»
9. Сказочный персонаж «Самарик»: правило «Пяти Почему» в действии
10. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club, Голод): битва за ценность
11. Доставка еды (ФудФокс (Яндекс.Еда), Delivery Club): привыное поведение в товарной категории
12. Вернитовар.ру — быстро и недорого проверяем гипотезу. Часть 1 и Часть 2
13. Мультимодальные переводки Movista: слишком сложно, потребители не поняли
14. Школа эмоционального интеллекта: формулировка «боли» словами потребителя
15. Школа Английского языка: выявляем ценность с помощью custdev
16. Онлайн-школа математики: валидация сегментов как основной фактор позиционирования
17. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: ошибка в опеределении целевой аудитории
18. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: прогнозируем выручку стратапа
19. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: что такое «инсайт»
20. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: еще один инсайт
21. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: как работает продукт конкурента
22. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: определяем оптимальное количество выдачи карточек ресторанов рекомендательной системы
23. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: типичное и нетипичное поведение потребителя
24. Заказ еды ко времени: нет тестирования на клиентах
25. Сервис по навигации внутри помещений UMAP: модель custdev для b2b2c рынка
26. Гель для стирки белья: большая упаковка и пользовательский опыт
27. Образовательный портал «Онлайн-детство»: проблема потребителя, о которой он не скажет


#подборка #кейсы

147. Customer Effort Score (CES) и как его считать

Некоторые метрики пользовательского поведения оцифровываются привычными методами. Например, NPS или CSI.

CES используется, чтобы понять, насколько сложным или простым для пользователя был тот или иной процесс взаимодействия с продуктом. Иными словами, он показывает, насколько удобно клиенту взаимодействовать с компанией в точках контактаа: пользоваться сайтом, оформлять заказ, общаться со службой поддержки, возвращать товар и пр.

Ваариантов вопроса множество, но суть сводится к следующей фразе:
Оцените по шкале, насколько сложно было взаимодействовать с компанией/продуктом/ решить вопрос?
1. Очень просто
2. Просто
3. Средне
4. Сложно
5. Очень сложно

Ваарианты ответа также могут быть разными: от представленных выше, до шкалы от 1 до 10, в которой обозначены только крайние значения (подробнее о шкалах у нас есть два поста: первый и второй)

Вариантов расчета CES несколько:
1. Общее количество баллов нужно разделить на общее количество ответов. По сути, посчитать среднее арифметическое.
2. Посчитать долю ответов каждого ваарианта, а затем вычесть из доли клиентов, которые ответили «просто» и «очень просто» долю клиентов, которые ответили «сложно» и «очень сложно». Значение «средне» в раасчетах не фигурирует.

В сухом остатке: если нужно понять самые сложные для потребителя функции нашего продукта, можно использовать CES.

#метрики #ces #customereffortscore

146. Истории о потреблении в customer interview: как выяснить и зачем это нужно

Во время custdev-интервью важно просить респондента рассказывать истории о потреблении продукта. Задача исследователя — выяснить не домысли или предположения пользователя, а узнать его реальный опыт.

Но память устроена так, что истинные события наш мозг сохраняет с большим количеством искажений. Поэтому рассказанная история и реально произошедшая история могут отличаться.

Задача исследователя — помочь респонденту воссоздавать конкретные ситуации из прошлого с максимальной точностью. Для этого задаем уточняющие вопросы.

Задавать уточняющие вопросы, которые помогут прояснить детали и визуализировать ситуацию.

Важно понимать, что нет четко зафиксированного набора вопросов —интервьюер откликается на историю, которую рассказывает респондент и старается представить картину в своей голове.

Итог хорошо рассказанной истории: вы можете представить ситуацию, как будто смотрите кино.

В сухом остатке: истории о потреблении помогут понять ситуацию и контекст использования продукта.

#customerinterview #custdev #какзадаватьвопросы

145. Инсайты о поведении потребителей для прорывных продуктов

Инсайт (озарение) — это глубинное понимание поведения потребителя, которое отличается от «типичного». Правда, просто знать о странном поведении недостаточно, именно понимание «странного» поведения потребителя позволит разрабатывать прорывные продукты (disrupt products).

Однако, само по себе фиктирование «необычного» или «нетипичного» поведения потребителя не дает конкуретного преимущества. Важно, чтобы влааделец продукта понимал причины и особенности такого поведения, а именно уловили потребность, которая кроется за этим поведением.

Собранные в ходе исследований данные о клиентах и об их поведении можно систематизировать по двум критериям:
1. Достоверность (качество) информации
2. Спорность (дискуссионность) результатов

Не каждое «озарение» о поведении потребителя можно считать инсайтом, потому что данные о моделях поведения, которые можно считать общепризнанными вряд ли дадут возможность создать прорывной продукт.

Максимальный интерес вызывают именно спорные, но качественно собраанные данные. Когда метод сбора информации не вызывает вопросов, а результаты исследований заставляют задать вопрос: неужели потребители реально так себя ведут?

В сухом остатке: не каждое знание о потребительском поведении считается инсайтом; инсайт — это спорное (дискуссионное) знание о потребителях, но качество его получения не вызывает сомнений.

#инсайт #поведениепотребителе #custdev

144. «Надеть обувь клиента» как метод custdev

На практике используется метод custdev — put yourself in your customers shoes — «надеть обувь клиента» или, говоря иначе, встать на его место. Важно, что мы делаем это не через воображение, а непосредственно пытаемся выполнить работу, которую наш клиент выполняет сам.

То есть, если нужно купить одежду в интернет-магаазине, мы покупаем одежду в интернет-магазине. Важно, дойти до конца этого путешествия, т.е. реально пройти все этапы, анаалогично тому, как это сделал бы клиент.

Данный подход просто делать в рамках товарной категории с продуктами конкурентов. Но пройти пусть со своим собственным продуктом сложнее, потому что владелец продукта обладает дополнительными знаниями о том, как все работает и как все устроено, что не позволяет по-настоящему «надеть обувь клиента».

Вывод очень простой: данный метод подходит на начальных стадиях разработки продукта, когда мы только погружаемся в опыт клиента. Но если стоит задача применить этот метод на более поздних стадиях — пригласите исследователя, который с продуктом еще не знаком.

В сухом остатке: «надеть обувь клиента» важный метод выявления клиентского опыта на начальной стадии разработки продукта.

#клиентскийопыт #putyourselfincustomersshoes #исследованиепотребителей

P.S. Иногда подобный метод называют «метод тайного покупателя». По-сути, это схожие методы, но таайный покупатель обычно используется для других целей: чтобы понять, как работает продукт/сервис/услуга, а не какой путь проходит клиент. Это две разные задачи!

143. Минимальное количество респондентов в customer interview

Сколько минимум нужно опросить людей в опросе, мы уже обсуждали. А сколько минимум интервьюировать — однозначного ответа нет.

Считается, что если мы планируем проводить анализ данных по нескольким сегментам, то для каждого нужно собрать по 5-7 интервью (в русско-язычных источниках). То есть если у нас предполагается изучение 3 сегментов, общее количество интервью составит от 15 до 21. Важно, чтобы был предварительный отбор респондентов. Англоязычные специалисты дают оценку в 8-15 интервью.

Поскольку в интервью мы не собираем количественные данные, то и о статистической значимости не говорим. Поэтому никакие прогнозы, статистические модели и пр. на основе данных интервью не строятся.

Также помним, что первые интервью в рамках custdev-процедур, могут быть «тренировочными». Т.е. мы проводим их, чтобы понять модель поведения, сегменты и другие важные для исследования данные. Эти интервью не идут в общий зачет.

Если же проведя 5-7 интервью (до 15) с представителями одного сегмента мы не получаем одинаковых, т.е. схожих результатов, значит или отбор респондентов был проведен неправильно, или гайд составлен некорректно.

В сухом остатке: минимальное количество интервью для одного сегмента — около 15.

#методика #customerinterview

142. Время работы как важный фактор клиентского опыта и пути

Часто ПВЗ (пункт выдачи заказов) компаний работает по собственному графику. Например, ТЦ работает до 22:00, а ПВЗ, расположенный внутри, до 20:00.

Дело в том, что триггер к посещению — сам ПВЗ, а вот сбор информации о его работе — Торговый центр. На картах удобнее и быстрее найти сам ТЦ, следовательно, ориентироваться на его время работы.

И неважно, какое именно посещение по счету, первое или не первое, важно, что если в ТЦ есть признаки активности, пользователь проецирует это и на ПВЗ, если его не научили другому.

С точки зрения CJM об этом нужно указывать явно и громко, например, как предупреждающий знак: Внимание! ПВЗ работает до 20:00!

А лучше всего, выровнять время работы ПВЗ и ТЦ.

В сухом остатке: время работы крайне важный фактор формирования пользовательского опыта и пути клиента.

#путьклиента #cjm #ux

141. ИИ + custdev. Riverside.fm

Сегодня тестируем сервис, выходящий за пределы Telegram: riverside.fm.

Качество распознавания на русском, т.е. понимание слов, оказалось низким. Многие слова распознались неправильно. Например, «Новосибирск» превратился в «На Сибирск».

Сервис работает не со всеми форматами аудиофайлов. Например, с .m4a не стал. Зато удалось загрузить mp4 (видео).

Скорость обработки не такая высокая, как у прошлых тестируемых сервисов. Файл 40 минут был обработан за 7-8 минут. Однако обрбаотка осуществлялась «на лету», т.е. по ходу работы можно было видеть текст из файла.

Количество собеседников никак не указывается, поэтому диалог не распознан.

Тестирование сервиса было бесплатным. Но бесплатно только 2 часа аудио, а оплата в долларах и из РФ недоступна.

К недостаткам следует отнести выгрузку результата только в формате txt. Сам сервис создавался для создания субтитров в подкастах и видео, отчасти поэтому функционал не подходит для работы в исследованиях. Еще, без регистрации работь с загруженными ранее файлами не получится.

Ну и главное — краткого содержания нет.

Результат Riverside.fm
Удобство использования: 7/10
Качество распознавния: 6/10
Скорость обработки: 6/10
Стоимость использования: бесплатно до 2 часов

В сухом остатке: сервис Riverside.fm бесплатный инструмент для перевода аудио- и видео в текст, однако после получения текста придется проводить значительную работу по созданию диалога и пр.

#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма #ииcustdev

140. Самый важный фактор успеха стартапа

Билл Гросс, серийный предприниматель, основатель инкубатора Idealab, в своем выступлении на тему «Главный фактор успеха стартапа» выделяет пять факторов:

1. Идея. В чем суть стартапа/продукта.
2. Команда. Влияет на исполнение, то, как именно выглядит продукт.
3. Бизнес-модель. Влияет на деньги и привлекательность проекта для инвесторов.
4. Финансирование. Влияет на рост и масштабируемость бизнеса.
5. Время выхода

Оказалось, что у проекта может быть прекрасная сильная команда, отличнаая бизнес-модель, замечтельная идея и своевременное финансирование, но реальный успех зависит от времени выхода на рынок. По сути, time/product fit.

Получается, что не самый выдающийся по идее продукт, оказавшийся в нужное время наа рынке, окажется успешнее, чем проект с самой сильной командой или финансированием.

В сухом остатке: определить успешное время выхода продукта на рынок — главная задача стартапа; custdev при этом если и поможет, то, пожалуй, на самом стратегическом уровне.

#факторуспеха #timeproductfit #productfit

139. Три стадии развития стратапа

Стартапы проходят три классические стадии развития: 

1. Problem/solution fit (совпадение проблемы и решения). Найдена нерешенная проблему пользователей и эффективный способ ее решить.
2. Product/market fit (совпадение продукта и рынка). Есть докзательства (с помощью продаж), что есть клиенты, которые готовы платить за это решение.
3. Масштабирование. Смогли нарастить объем бизнеса до точки безубыточности.

Стартап, который успел пройти эти три фазы до того, как закончились деньги, тот выжил.

В некоторых источниках встречается формулировка time/product fit. Т.е. самое важное — понять, появился ли продукт в нужное время.

Интересно, что custdev нужен на каждой.

В сухом остатке: custdev позволит быстрее проверить гипотезы и эффективнее выйти на масштабироваание, пока деньги еще не закончились.

#productmarketfit #productsolutionfit #timeproductfit #масштабирование

138. ИИ + custdev. Lexna - транскрибация, работа с видео, аудио

Сегодня тестируем сервис Lexna (ex. talk2type_bot), который в виде чат-бота позволяет делать транскрибирование (переводить аудио в текст) и работать с видео. Для custdev-процедур будем тестировать только транскрибирование.

Качество распознавания, т.е. понимание слов, оказалось таким же, как у Memo AI. Видимо «внутри» у сервисов одинаковая модель. При загрузке файла предлагается выбрать продвинутый (дороже) или основной (дешевле) уровень распознавания, но чем они отличаются, непонятно.

Скорость работы довольно быстрая. Файл 40 минут был обработан за 4 минуты.

Из полезного: пользователь сам указывает количество собеседников. Разделение на роли происходит чуть точнее, чем Memo AI, проблемы остааются при обмене короткими фразами: часть фразы интервьюера приписывается респонденту. И названия действующих лиц в файле указываются в квадратных скобках, что удобно для последующей замены на реальные имена.

Стоимость использования ниже, чем у Memo AI и пополнение счета может быть на любую сумму, а не пакетом, что удобнее при планировании исследования и нет необходимости высчитывать эффективность конкретного пакета или подписки.

Сервис Lexna не очень интуитивный с точки зрения пути «есть задача — результат». Т.е. чтобы получить транскрибирование нужно сделать много дополнительных действий. Например, если загрузить аудио-файл, на который не хватает денег на счету, сначала пользователь получает уведомление о начале работы, а только потом информацию о нехватке средств. При пополнении счета работа просто так не начинается — нужно снова загружать файл.

К недостаткам следует отнести выгрузку результата только в формате txt и «длинный» интерфейс, о чем уже написано выше.

Но самое большое отличие от Memo AI — нет краткого содержания.

Результат Lexna
Удобство использования: 6/10
Качество распознавния: 9/10
Скорость обработки: 7/10
Стоимость использования: 8/10

В сухом остатке: сервис Lexna дешевле, чем Memo AI, но не предоставляет всех нужных функций.

#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма #ииcustdev

137. Самый комплексный подход к оценке идеи стартапа

Мы уже рассматривали подходы к оценке гипотез/идей продукта ICE и RICE. Они подходят для быстрого ранжированиия гипотез/идей для последующей реализации.

Томас Макнайт разработал более комплексный подход для оценки идеи вашего стартапа в целом. Автор предлагает использовать 44 критерия для оценки каждой идеи по шкале от -10 до +10. У каждого критерия есть весовой коэффициент (от 1 до 3). В итоге получится грейд до 100%.

Если грейд:
70-100% — идею нужно немедленно реализовывать.
50-70% — идею нужно немного доработать.
30-50% — попробуйте значительно переработать идею.
< 30% — не стоит тратить свое время на идею.

Конечно, крайне сложно оценить каждую идею по 44 критериям. Но рассматривать этот подход как рабочий инструмент с наибольшим количеством критериев оценки можно. Весовые коэффициенты также можно поменять под ваш рынок. Ну и сократить количество критериев тоже можно.

В сухом остатке: используя 44 критерия оценки идеи стартапа можно узнать слабые места идеи до запуска.

#идеястартапа #оценкаидей

P.S. Форма оценки вверху поста.

136. Оцениваем гипотезы с помощью ICE и RICE

Если в продукте есть несколько возможных вариантов развития, то как выбрать тот, который пробуем реализовать в первую очередь? Один из важных критев для подобного ранжирования: близость к деньгам.

На практике встречается метод оценки/ранжирования гипотез под названием ICE. Сокращение от трех слов:
1. Impact – влияние на успех проекта (1 слабое – 10 высокое)
2. Confidence – Вера в успех (1 нет веры -10 высокая вера)
3. Ease – легкость реализации (1 сложно – 10 легко)

В соответсвии с ICE все критерии суммируются. Гипотезы ранжируются по набранной сумме.

Данный подход обычно развивают в RICE:
1. Reach – охват: на какое количество пользователей это повлияет/затронет
2. Impact – влияние на успех проекта (1 слабое – 10 высокое)
3. Confidence – вера в успех (1 нет веры – 10 высокая вера)
4. Effort – усилия (1 мало–10 много)

Критерии могут быть оценены иначе, например, от 1 до 100% в условных единицах, в человеко-часах и пр.

В соответствии с RICE используется формула:
RICE = (Reach * Impact * Confidence) / Effort

Гипотезы ранжируются по набранному количеству баллов.

В сухом остатке: какой подход к ранжированию использовать — рашает собственник продукта или продуктолог; каждый метод имеет преимущества и недостатки.

#rice #ice #гипотезы #управлениепродуктом

135. ИИ + custdev. Memo AI: стенограмма и краткое содержание

Традиционный процесс проведения custdev-исследования включает следующие этапы:

1. Подготовка к исследованию: разобраться в проблеме, сформировать дизайн исследования, подготовить инструментарий исследования, например, гайд или анкету

2. Полевой этап исследования: провести интервью по гайду

3. Обработка собранных данных: интерпретация полученной информации, подготовка отчета, разработка конкретных рекомендаций по продукту

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) можно применять на любом из этапов. Но рассмотрим их с конца: как можно применять ИИ при обработке собранной информации. Аудио-файл сам по себе крайне важный артефакт каждого интервью. Спустя время можно вернуться к первичным данным и при необходимости узнать что-то новое. Например, для стартапа «Битком 24» повторное изучение стенограмм интервью позволило определить «упущенный инсайт» о поведении клиентов.

Аудиофайл записи интервью, можно перевести в тест вручную. Существует даже отдельная должность в исследованиях, которая часто оплачивается отдельной строкой в бюджете. С появлением больших языковых моделей появилась возможность использовать специализированные сервисы для перевода аудио в текст.

Например, интервью длительностью 40 минут, проведенное через Zoom, загружаем в сервис Memo AI. В зависимости от приобретенного пакета минут можно перевести аудиофайл в текст. После проведенной работы — разделить по ролям. Memo AI делает это не совсем корректно, но приемлемо: переносит часть вопроса в ответ, а короткие реплики интервьюера оставляет в тексте ответа респондента. Но перевод в текст 40-минутного файла занял около 3-4 минут работы сервиса, тогда как при ручной обработке обычно применяется коэффициент x3, т.е. 40 минут перевод в текст занимает около 120 минут (2 часа).

Но самое интересное — краткое содержание записи. Сервис резюмирует содержание файла в несколько простых и понятных предложений текста. И на удивление, делает это достаточно точно. Единственное, корректное резюме зависит от гайда и структуры самой беседы: если интервьюер четко дает понять, что происходит переход к новому вопросу обсуждения. Подобный инструмент значительно сокращает время на интерпретацию данных custdev-исследований (jtbd-интервью еще предстоит проверить).

К недостаткам сервиса можно отнести то, что уточнять интересующие выводы нельзя. Например, краткое содержание содержит 7 пунктов, исследователь хочет подробнее понять 3 пункт, но сделать этого не сможет. Транскрибцию (текст) можно скачать только в PDF. В целом, это более универсально в плане чтения на разных устройствах, но для быстрого редактирования не подходит.

Результат Memo AI
Удобство использования: 9/10
Качество распознавния: 9/10
Скорость обработки: 8/10
Стоимость использования: 5/10

В сухом остатке: применение сервисов перевода аудио в текст и краткого содержания интервью позволяет значительно сократить время проведения исследования без потери основных выводов.

#ииисследования #искусственныйинтеллект #аудиовтекст #транскрибирование #стенограмма #ииcustdev

P.S. В следующих постах будем тестировать другие сервисы и составлять их условный рейтинг.

134. Каким компаниям нужен custdev

Принято выделять три сценария, когда custdev-исследования нужно проводить:

1. Есть только идея продукта. То есть самого продукта или его MVP нет, нужно понять, «зайдет» идея потребителям.

2. Продукт есть, но продается не очень хорошо. Или продается хорошо, но может продаваться лучше. Обычно, метрикой, показывающей необходимость custdev, являются отказы или низкая конверсия в продажу.

3. Продукт есть, все продается хорошо, но нужно масштабировать бизнес. Кратный рост метрик может быть обеспечен через customer discovery, потому что даст конкретные эффективные направления для развития продукта.

В любом из описанных направлений custdev даст полезные данные для управления продуктом, коммуникациями или каналами продаж.

В сухом остатке: на любой стадии бизнеса от идеи до масштабирования custdev-процедуры поможет повысить эффективность трансформации бизнеса.

#custdev #исследованияпотребителей #полезное

133. Модель поведения потребителя

Модель поведения потребителя при покупке и использовании продуктов может быть отправной точкой при разработке новых продуктов. Крайне сложно создать новую модель поведения, потому что это всегда трансформация какой-то сложившейся ранее модели. Научить потребителей что-то делать не так, как они привыкли, долго и дорого.

Например, доставка еды из ресторана. Изначально модель сфомирована по принципу «Откуда-Что-Куда», впоследствии Фудфокс (ставший Яндекс.Едой) трансформировал модель на «Куда-Откуда-Что». Подробнее про кейс Деливери и Фудфокс.

Другой пример с рынка b2b: бронирование столика в ресторане. К моменту выхода Битком 24 на этот рынок уже была сформирована модель оплаты 10% от чека в пользу сервиса бронирования. Сделать комиссию больше не удавалось, рестораны не были готовы платить за продукт с аналогичной ценностью конкурентов большую сумму денег. Потенциальный инвестор не видел ценности для себя в приобретении компании с типичной для рынка бизнес-моделью. Продукт попытались перестроить на модель подписки — ресторан платит каждый месяц фиксированную сумму за подключение к сервису. Однако, ни один из вариантов рынком не был принят, потому что модели поведения уже установились. Подробнее про кейс Битком 24.

Цель стартапа: переделать модель поведения, потому что это ключ к перетягиванию клиентов от других участников рынка и, как следствие, к повышению доходности. Построение бизнес-модели на нетипичном поведении также могут вводит основателя стартапа в заблуждение.

В сухом остатке: модель поведения — отправная точка при разработке нового продукта. Какую часть сложившейся модели продукт может закрыть, или как продукт может трансформировать привычную модель.

#модельповедения #поведениепотребителей