MVP для одного клиента

Рассмотрим еще один вариант MVP: минимально рабочий продукт для одного клиента. Чтобы понять, как это работает, давайте познакомимся с Мануэлем Россо, генеральным директором стартапа под названием Food on the Table из Остина, штат Техас. Сервис Food on the Table позволяет создавать еженедельные меню и списки покупок на основании того, какие продукты любите вы и члены вашей семьи. А затем он просматривает ассортимент местных продуктовых магазинов и находит самые выгодные цены на указанные продукты.

Зарегистрировавшись на сайте, вы заполняете форму, где называете продуктовый магазин, в котором чаще всего делаете покупки, и отмечаете продукты, которые любите. Позже, если вы хотите сравнить цены, можно выбрать другой продуктовый магазин по соседству. Затем перед вами появляется список продуктов, созданный на основании ваших предпочтений. Вас спрашивают: «Что вы хотите купить на этой неделе?» Вы отмечаете количество приемов пищи, которое планируете, и выбираете то, что для вас важнее всего с точки зрения времени, денег, здоровья или разнообразия. После этого сайт ищет рецепты, которые соответствуют вашим потребностям, подсчитывает стоимость блюд и выдает список покупок, который вы можете распечатать.

Конечно, это сложный и тщательно продуманный сервис. Целая команда профессиональных поваров разрабатывает рецепты, где используются продукты из местных продуктовых магазинов, расположенных в разных регионах страны. Эти рецепты с помощью компьютерного алгоритма соотносятся с уникальными потребностями и предпочтениями каждой семьи. Только представьте себе всю эту работу: нужно поддерживать базу данных почти каждого продуктового магазина в стране и постоянно обновлять ее, чтобы знать, что продается в каждом из них на этой неделе. Ассортимент магазинов должен соответствовать рецептам, а потом все продукты нужно выбрать, тегировать и рассортировать. Если для рецепта нужна брокколи определенного сорта, можно ли найти этот сорт на местном рынке?

Прочитав это описание, вы можете не поверить, что сервис Food on the Table (FotT) начинался с единственного клиента. Прежде чем создать базы данных тысяч продуктовых магазинов по всей стране, FotT начала обслуживать одного человека. Найдя первого клиента, компания выбрала первый магазин. Точно так же в начале у них не было ни одного рецепта – до тех пор, пока первый клиент не стал планировать свое меню. Фактически компания обслуживала своего первого клиента безо всякого программного обеспечения, не заключая никаких партнерских соглашений и не пригласив ни одного повара.

Мануэль и вице‑президент по разработке продукта Стив Сэндерсон обошли местные супермаркеты и познакомились с молодыми мамами из своего родного города Остин. Они хотели, во‑первых, просто понаблюдать за поведением потребителей, а во‑вторых – постараться привлечь первого клиента.

Они знакомились с потенциальными клиентками в местных магазинах и брали у них интервью – как это сделал бы любой хороший маркетолог. А в конце каждого интервью пытались продать свой продукт. Они описывали преимущества FotT, называли еженедельную плату за пользование сервисом и приглашали зарегистрироваться на сайте. Чаще всего им отказывали. Как бы там ни было, очень немногих из нас можно назвать ранними последователями. Люди не станут пользоваться новым сервисом, не увидев сперва, как он работает. Но в конце концов один человек все же заинтересовался их предложением.

Этот единственный ранний последователь был окружен поистине королевским вниманием. Первой клиентке не нужно было разбираться с безличными программами. Каждую неделю ей наносил визит лично генеральный директор компании. Мануэль и вице‑президент по разработке продукта сами выясняли, что продается в том магазине, где она чаще всего делала покупки, и тщательно подбирали рецепты на основании ее предпочтений. Они даже выяснили, каковы ее любимые блюда, и узнали, из каких продуктов она регулярно готовит еду для своей семьи. Каждую неделю они вручали ей пакет, содержащий список покупок и соответствующих рецептов, спрашивали, что ее устраивает или не устраивает, и если нужно, вводили изменения. И каждую неделю они получали от нее чек на $9,95.

Что уж тут говорить об эффективности?! Если подходить с традиционной меркой, это было просто пустой тратой времени. Генеральный директор и вице‑президент вместо того, чтобы создавать свой бизнес, занимались ерундой – обхаживали единственную клиентку. Не продавали свои услуги миллионам, а «бегали» за одним человеком. Какие тут могли быть результаты?! У них не было ни продукта, ни доходов, ни баз данных рецептов, да и самой компании тоже не было.

Однако с точки зрения экономичного стартапа все шло как нельзя успешно. Каждую неделю они все больше узнавали о том, как сделать новый продукт популярным. Спустя несколько недель они были готовы привлечь второго клиента. С каждым новым клиентом становилось все легче привлекать следующих, потому что FotT имела возможность сосредоточиться на каждом магазине, как следует изучить его ассортимент и понаблюдать, какие люди делают в нем покупки. Каждый новый клиент получал индивидуальный пакет услуг и личное внимание директора компании. Но когда у компании появилось еще несколько клиентов, издержки на индивидуальное обслуживание стали расти.

Только тогда, когда основатели компании были уже слишком заняты, чтобы искать новых клиентов, Мануэль и его команда начали автоматизировать операции и занялись разработкой продукта. Каждая новая итерация минимально рабочего продукта позволяла сэкономить время и обслужить еще нескольких клиентов: компания стала присылать рецепты и список покупок по электронной почте вместо того, чтобы наносить личные визиты, автоматически отслеживать ассортимент магазинов с помощью программного обеспечения и, наконец, даже принимать оплату кредитными картами онлайн, а не чеками.

Очень скоро был создан стабильный сервис, сначала в Остине, а потом и по всей стране. Но в ходе этого процесса команда по разработке продукта всегда стремилась развивать то, что работает сейчас, а не изобретать нечто, что, возможно, сработало бы в будущем. В итоге их затраты были гораздо ниже, чем обычно бывает в подобных компаниях.

Важно отметить, что FotT не похожа на те небольшие фирмы, где генеральный директор, президент и владелец компании всегда лично обслуживают клиентов. MVP для одного клиента устроен так, что индивидуальное обслуживание необходимо для обучения и проверки «прыжков веры» в модели роста компании. Довольно часто MVP для одного клиента показывает, что нужен другой подход. Такое может случиться, даже если первоначальный MVP приносит компании прибыль. А компании, не имеющие модели роста, часто попадают в ловушку: они удовлетворяются небольшим прибыльным бизнесом, хотя могли бы добиться гораздо более впечатляющих результатов. Единственный способ понять, возможен ли такой рост, – систематически тестировать модель роста, получая обратную связь от реальных клиентов.

И восемь человек за сценой…

Знакомьтесь: Макс Вентилла и Деймон Хоровиц. Они компьютерщики, которые хотят создать поисковую программу нового типа, способную отвечать на запросы, с которыми до сих пор не могут справиться самые современные компании, например Google. Google не может с чем‑то справиться? Даже трудно себе такое представить. Google и другие поисковики превосходно отвечают на вопросы, связанные с фактами: какая гора самая высокая в мире? Кто был 23‑м президентом Соединенных Штатов? Но вопросы, связанные с личными предпочтениями, даются Google с трудом. Спросите «Куда лучше всего зайти выпить пива после футбола в моем городе?», и Google вам не ответит.

Запросы такого типа интересны тем, что другому человеку ответить на них довольно легко. Представьте себе, что вы находитесь на вечеринке с друзьями. Сумеют ли они ответить вам на такой вопрос? Почти наверняка. В отличие от запросов, связанных с фактами, у таких субъективных вопросов нет единственного правильного ответа, и поэтому они так трудны для современных технологий. Тут ответ зависит от личного опыта и предпочтений отвечающего, от того, как он оценивает то, что вы ищете.

Чтобы решить эту проблему, Макс и Деймон создали сервис под названием Aardvark. Они хорошо знакомы с современными технологиями и имеют большой опыт работы в этой области. Казалось бы, они были должны просто погрузиться в процесс и начать разрабатывать программу. Но они потратили полгода на то, чтобы выяснить, что им нужно создать, – только при этом не занимались теоретической разработкой стратегий и не проводили исследований рынка.

Вместо этого они создали серию работающих сервисов. Каждый из них должен был протестировать тот или иной способ решения проблемы. Затем каждый из сервисов был предложен тестерам бета‑версии, поведение которых либо подтверждало, либо опровергало каждую из гипотез.

Вот эти сервисы, созданные в период разработки:

Rekkit. Сервис, собирающий отзывы с различных сайтов и дающий на их основе лучшие рекомендации.

Ninjapa. Сервис, позволяющий открывать учетные записи в различных приложениях через единственный веб‑сайт и одновременно управлять данными, размещенными на нескольких сайтах.

The Webb. Номер телефона, куда можно позвонить и пообщаться с оператором, который может сделать для вас все, что можно сделать онлайн.

Web Macros. Сервис, позволяющий записывать последовательность действий на веб‑сайтах, чтобы можно было повторять одни и те же действия на разных сайтах и делиться «рецептами» выполнения тех или иных задач онлайн.

Internet Button Company. Сервис, позволяющий «запомнить» действия, сделанные на веб‑сайте, и создать на основе этого последовательность функций. Можно кодировать кнопки и использовать их как закладки.

Видение Макса и Деймона состояло в том, что компьютер станет виртуальным личным ассистентом, которого пользователь сможет спрашивать почти что о чем угодно. Ассистент будет отвечать на вопросы, связанные с личными предпочтениями, а они требуют способности к оценке и суждению. Первые эксперименты Aardvark тестировали разные вариации этой темы. Была создана серия опытных образцов, предлагавших пользователям разные способы взаимодействия с виртуальным ассистентом и получения ответов на свои вопросы. Но ни один из этих первых образцов не заинтересовал пользователей.

Макс говорит: «Мы сами финансировали компанию, и опытные образцы почти не требовали затрат. Aardvark создан на основе шестого опытного образца. Разработка каждого из них занимала от двух недель до месяца. Мы приглашали от 100 до 200 друзей и просили их протестировать и оценить опытные образцы. Потом мы выясняли, как часто эти люди заходят на сайт снова. Результаты были однозначно негативными, пока не появился Aardvark».

Чтобы тестирование отнимало как можно меньше времени, ни один из опытных образцов не содержал сложных технологий. Эти MVP были предназначены для того, чтобы получить ответ на более важный вопрос: что нужно сделать, чтобы люди стали пользоваться продуктом и рассказывать о нем друзьям?

«Мы выбрали версию Aardvark, – рассказывает Вентилла, – и продолжили тестировать ее. Но роль нового сервиса выполняли живые люди. В течение девяти месяцев они копировали элементы работы программного обеспечения. Мы пригласили восемь человек. Они управляли запросами, классифицировали их и т. д. На самом деле мы развивались и провели несколько раундов тестирования, прежде чем система была автоматизирована, – наше предположение заключалось в том, что пути людей и искусственного интеллекта пересекутся, и мы хотели быть уверены в том, что наш продукт действительно нужен людям. Совершенствуя сервис, мы каждую неделю приглашали от шести до 12 человек и наблюдали их реакцию на макеты, опытные образцы или модели, над которыми продолжали работать. Это были и наши постоянные пользователи, и люди, которые никогда не видели продукт раньше. Наши инженеры часто участвовали в таких сеансах. Это помогало им вводить модификации в режиме реального времени и давало возможность на своей шкуре почувствовать, как это неприятно, когда пользователь не знает, что делать».

Продукт Aardvark действовал на основе сервиса мгновенных сообщений (IM). Пользователь мог отправить вопрос в виде мгновенного сообщения, и Aardvark сообщал ему ответ, полученный от людей, находящихся в списке друзей этого пользователя в социальных сетях: программа производила поиск по друзьям и друзьям друзей и задавала им вопрос. Получив подходящий ответ, она передавала его пользователю.

Конечно, такой продукт должен быть основан на важном алгоритме: если пользователь задал вопрос на определенную тему, кто в его социальной сети может лучше всего на него ответить? Например, нет смысла отправлять человеку, живущему в Сиэтле, вопрос о ресторанах в Сан‑Франциско. А вопрос, связанный с программированием, вряд ли стоит отправлять студенту художественного вуза.

В процессе тестирования Макс и Деймон столкнулись с множеством таких технологических проблем. Но не спешили решать их на ранней стадии развития проекта. Вместо этого они вели тестирование в стиле «Волшебника Изумрудного города», имитируя работу программы. Пользователи думали, что взаимодействуют с продуктом, но на самом деле ее работу выполняли люди. Как и MVP для одного клиента, этот подход может показаться совершенно неэффективным. Представьте себе сервис, позволяющий задавать вопросы людям‑исследователям – совершенно бесплатно – и получать ответы в режиме реального времени. Такой сервис (в больших масштабах) был бы убыточным, но на микроуровне создать его было несложно, и это позволило Максу и Деймону ответить на несколько важных вопросов: «Если мы сможем решить технические проблемы, связанные с разработкой искусственного интеллекта, станут ли люди пользоваться нашим сервисом?», «Если они станут им пользоваться, приведет ли это к созданию продукта, имеющего реальную ценность?»

Эта система позволила Максу и Деймону снова и снова совершать виражи и отклонять концепции, которые выглядели перспективными, но оказались нежизнеспособными. И когда пришло время развивать бизнес, у них уже был готовый план того, что нужно делать дальше. В результате сервис Aardvark купила компания Google. Говорят, что сумма сделки составила $50 млн.