В 2005 году, став стал вице-президентом Netflix, Гибсон Биддл (Gibson Biddle) спросил Рида Хэйстингса (Reed Hastings), CEO компании, каким будет ее наследие. Хэйстингс ответил: «Наука о клиентах. У лидеров вроде Стива Джобса есть чутье на клиентские нужды, но у меня нет. И чтобы понять, что нужно клиентам, я их изучаю».
Команда Netflix выясняла, что нравится их клиентам, научными методами: формировала гипотезы, опираясь на имеющиеся данные, проводила качественные исследования и проводила сплит-тесты для каждой идеи. Так лидеры Netflix добились глубокого понимания клиентов, основываясь на данных тысяч экспериментов.
Работая в Netflix, а потом — в собственном стартапе Chegg, Биддл развил эту философию так:
Концентрация на клиентах | Одержимость клиентами |
Слушать, что говорят клиенты | Тестировать и изучать научными методами |
Понимать текущие желания и нужды клиентов | Изобретать и удовлетворять непредвиденные, будущие желания и нужды |
Концентрироваться на удовлетворенности клиентов | Стремиться постоянно радовать клиентов |
Быть лучше конкурентов | Открывать новые горизонты, чтобы конкурентов стало меньше |
Уравновешивать удовлетворенность клиентов и маржу, чтобы построить бизнес | Стремиться осчастливить клиентов, работать так, чтобы конкуренты не могли это повторить, а маржа приложится |
С годами подход к изучению клиентов сместился с вопроса «Что говорят клиенты?» на «Протестируем это!». Понимание клиентов улучшилось, изучение ускорилось, и гипотезы о том, что их радует, стали точнее.
Методы исследования, которыми пользовался Биддл, характерны для культуры и изучения клиентов, и одержимости ими:
- Использовать имеющиеся данные для понимания поведения клиентов в прошлом и в настоящий момент.
- Проводить качественные исследования — фокус-группы, разговоры один на один, пользовательские тестирования, — чтобы узнать, как клиенты мыслят и как реагируют на вашу работу.
- Проводить опросы, чтобы выяснить, кем являются клиенты: демографические данные, использование продуктов конкурентов, предпочтения и так далее.
- Проводить сплит-тесты для гипотез, выдвинутых на основании всех этих данных, и смотреть, что сработает.
Для Биддла одержимость клиентами означает здоровую увлеченность непредвиденными, будущими нуждами клиентов и применение исследовательских техник, которые ставят клиента на первое место во всем, что вы делаете, так что вы видите свой продукт их глазами. Биддл обнаружил, что наука о клиентах — научный метод формирования гипотез и их тестирование — это лучший способ создать культуру одержимости клиентами, выяснить, что их радует, и разрабатывать для этого методы, которые трудно скопировать конкурентам и которые повышают маржу.
Содержание:
1. Фундамент: существующие данные
2. Понимание: качественные исследования и опросы
3. Последняя проверка: сплит-тесты
1. Фундамент: существующие данные
Каждый понедельник пятнадцать менеджеров Netflix собирались вместе, чтобы изучить данные и задать вопросы. Рассматриваемые метрики включали в себя удержание, доход и цены, а также большое внимание уделялось неожиданным изменениям в поведении клиентов.
Летом 2005 года метрики отразили неожиданный рост ежемесячного показателя отмены (cancel rate). Обратите внимание на красную линию:
Рост показателя отмены заставил команду Netflix броситься на поиски его причины. Произошла какая-то ошибка в данных? Или какое-то изменение на сайте принесло нежелательные последствия?
Ведущая гипотеза состояла в том, что показатель вырос с наступлением лета, потому что клиенты собирались проводить больше времени на улице. Но почему такого не наблюдалось в прошлые года? Изменилась погода? Нет. Компания достигла стабилизации уровня отмены? Вряд ли. Все больше и больше аналитиков привлекалось к решению проблемы: любопытство команды было неутолимо.
Ответ нашелся в следующем месяце — и стал казаться простым, но сначала на нем сложно было сфокусироваться. В прошлые четыре года в конце весны компания снижала цены, и показатель отмены перед началом лета становился незаметным. В 2005 году компания впервые не снизила цены в этот период.
Это исследование показателя отмены помогло выдвинуть новую гипотезу о том, как повысить удержание. Изучая региональные данные, команда заметила удивительно быстрое снижение показателя отмены на Гавайях. Вот примерные данные по Гавайям, Сан-Хосе и Бойсе:
Минимальный показатель отмены — в Сан-Хосе — объясняется тем, что Netflix начали предоставлять услуги в этом городе. В Бойсе компания работала уже несколько лет, и показатель отмены постепенно приближался к показателю Сан-Хосе. Сюрпризом стал показатель для Гавайев: почему он упал с 8% до почти 6% меньше чем за два месяца?
Ответ оказался прост. Когда Netflix впервые предложили свои услуги на Гавайях, DVD поступали туда из Лос-Анджелеса, так что на доставку уходило три дня. В августе компания стала доставлять их почтой из Гонолулу — на следующий день. Поэтому показатель отмены снизился.
Команда выдвинула новую гипотезу: более высокая скорость доставки DVD повысит удержание, — и добавила еще одну метрику: процент DVD, доставленных на следующий день. В следующие несколько лет автоматическую доставку DVD расширили и доработали, а систему учета привязали к сайту, чтобы пользователь видел, можно ли доставить DVD с ближайшего склада на следующий день.
Так, благодаря данным о поведении клиентов на Гавайях компания порадовала всех своих клиентов быстрой доставкой DVD. Более того, улучшение работы автоматизированных оперативных центров повысило маржу, и скопировать эту систему доставки было очень сложно. В итоге, более быстрая доставка DVD осчастливила клиентов, конкурентам тяжело это повторить, и маржа компании выросла.
2. Понимание: качественные исследования и опросы
Рид Хэйстингс считал, что уникальные инструменты поиска улучшают удержание, помогая клиентам найти интересные им фильмы. Также эти инструменты повышают маржу, продвигая фильмы, лицензия на которые стоит дешевле.
Руководствуясь этой гипотезой, компания протестировала несколько вариантов: в одном из них трейлер фильма воспроизводился автоматически, как только клиент попадал на страницу; в другом была большая кнопка, на которую пользователям нужно было кликать, чтобы посмотреть трейлер.
Netflix протестировали эти варианты с фокус-группами и выявили настороженное отношение со стороны испытуемых. Одни считали, что трейлер слишком раскрывает сюжет фильма, другие говорили, что обычно смотрят трейлеры только потому, что рано пришли в кинотеатр, чтобы занять хорошее место; таким образом, они — зрители поневоле. Автовоспроизведение видео — это одна из ошибок UX.
Рид и Биддл обсудили эти проблемы, но Рид не хотел принимать решение, опираясь лишь на качественное исследование: фокус-группы малы и наверняка не репрезентативны для всей аудитории.
Тогда команда решила провести сплит-тест, и трейлеры не улучшили ни удержания, ни маржи, ни других метрик. Однако качественные исследования принесли пользу, объяснив причины неудачи: клиенты восприняли трейлеры как неизбежное зло. А когда команда заподозрила, что тест провалился из-за проблем с юзабилити, пользовательское тестирование показало, что с ним как раз все в порядке.
Еще один аспект, для которого качественные исследования оказались особенно полезны, — оптимизация домашней страницы сайта, его «входная дверь». Много лет Netflix применяли разные подходы и меняли визуальную презентацию, текст и интерактивный дизайн, стараясь заинтересовать посетителей бесплатным триалом. Каждый месяц компания собирала фокус-группы, проводила тестирования юзабилити и общалась с пользователями из разных уголков страны.
Фокус-группы помогли избавиться от «проклятья знания» — когнитивного искажения, из-за которого сотрудникам компании, слишком хорошо знающим свой продукт, сложно посмотреть на него глазами обычного клиента. Например, команда старалась снизить цену с $22 за месяц до $15, но на самом деле, когда клиенты садились смотреть фильм, им нужен был один или два DVD на выбор. Поэтому были разработаны и протестированы тарифные планы, по которым один или два диска стоили $9 и $15 соответственно. Тесты показали хорошие результаты, и компания перешла на эти тарифы.
Были и нюансы визуальной презентации и языка, которые можно было обнаружить только при помощи качественных данных. Вот некоторые из них:
- В ранние годы самым лучшим способом позиционирования компании на фоне конкурентов была фраза: «Никаких штрафов».
- Счастливая семья на диване передавала убедительные эмоциональные преимущества.
- Сначала понятие «стриминговое телевидение» было незнакомо широкой аудитории и нередко понималось неправильно. Компания заменила его фразой «Смотреть сейчас» до тех пор, пока словосочетание не стало понятно всем.
Все это выяснилось благодаря качественным данным, а потом было проверено и подтверждено сплит-тестами.
Netflix научились организовывать фокус-группы по всей стране, и вся команда внимательно слушала клиентов, училась у них и в результате стала понимать их гораздо лучше.
Многие настороженно относятся к опросам: слова клиентов нередко расходятся с делом. Тем не менее, Netflix сочли полезными следующие типы опросов:
- Демографические. Полезно знать, кем являются ваши клиенты, — и команда Netflix узнала много удивительного.
- Опросы при отмене подписки. При отмене подписки клиента спрашивали, почему он это делает. Так отслеживались тренды: если какая-нибудь проблема возникала часто, Netflix быстро ее решали.
- Общие данные. По мере роста клиентской базы опросы помогали оценить качество ключевых атрибутов, таких как скорость доставки DVD или качество широкополосного соединения. Сотрудники компании сами протестировали систему доставки и улучшили ее, чтобы она работала быстрее и возникающие проблемы решались оперативно.
- Net Promoter Score. Это легко измеримый показатель качества продукта в целом. Хорошо, когда он выше 50, а у Netflix он иногда приближался к 80.
Для стартапов, не имеющих ресурсов для проведения сплит-тестов, и быстрорастущих компаний, которым нужны масштабируемые способы поддерживать контакт с клиентами, опросы — это один из полезных инструментов для исследования клиентов.
Если же качественных исследований вам недостаточно, и вы хотите подкрепить свои гипотезы количественными данными, то провести тестирование лендингов на платформе LPgenerator очень просто. Для этого вам нужно создать копию/копии уже существующей посадочной страницы («Копировать вариант»), указать соотношение распределения трафика («Вес») на каждую из версий, внести изменения и наблюдать за реакцией посетителей:
По прошествии определенного срока после запуска теста, проанализируйте данные и выберите, какой из вариантов приносит лучший результат.
3. Последняя проверка: сплит-тесты
Хорошие идеи приходят отовсюду: из имеющихся данных, качественных исследований, опросов и результатов прошлых тестов. Но сплит-тест — это главная техника, которой компания проверят, может ли она изменить поведение клиентов, и измеряет баланс между счастьем клиентов и маржой.
Одним из таких тестов стал «идеальный новый фильм». Когда Биддл начал работать в Netflix, большинство клиентов просило «сделать так, чтобы новые фильмы можно было получать быстрее и легче». В ответ компания создала тестовую группу, в которой клиенты получали новый DVD на следующий день после того, как поместили фильм на первую позицию в своей очереди. Клиентам из контрольной группы приходилось ждать своего DVD несколько дней или даже недель.
В результате удержание несколько выросло, но и дополнительные расходы на улучшенный сервис оказались непомерно велики: требовалось тратить миллионы долларов на покупку дорогих новых фильмов. В данном случае цена улучшенного сервиса намного перевесила преимущества — или, другими словами, клиенты ценили улучшение не настолько высоко, чтобы вложения в него оправдались.
У Netflix есть формула для определения баланса между удовлетворением клиентов и маржой: компания готова потратить на каждого удержанного клиента до $200, или LTV клиента, умноженный на два. Фактор «сарафанного радио» заставлял менеджеров особенно заботиться об удовлетворенности клиентов: предполагалось, что улучшение не только удержит их, но и заставит рассказывать всем о Netflix, бесплатно привлекая новых клиентов.
Многие результаты сплит-тестов не были интуитивно понятны. Создавая сайт и опыт, основанный на TV, компания часто видела, что простые приемы работают, но было одно примечательное исключение: сайт для потенциальных клиентов. Каждые шесть месяцев компания тестировала все более простой опыт для них, но более сложный контрольный вариант продолжал конвертировать лучше. Теория: сильное ценностное предложение повышает конверсию, и единственный способ сообщить о ценности — разместить на странице кучу ее подтверждений.
Вот как страница выглядела в 2010 году:
Наконец в 2013 году упрощенная версия выиграла. К тому времени бренд обрел популярность, и ценность его услуг была известна многим заранее. Сегодня эта же страница гораздо проще:
Еще один интересный случай: в прошлом году Netflix перешел с пятибалльной системы оценок на упрощенную — палец вверх или палец вниз. Хотя давние клиенты ворчали насчет этой перемены, новая система удвоила количество оценок.
Но это еще не все. Теперь на странице с информацией о фильме нет оценки, зато показано, насколько вероятно, что фильм понравится данному клиенту, — совпадение предпочтений.
Этот результат многое говорит о клиентах, и компания сделала следующие выводы из имеющихся данных, качественных исследований и сплит-тестов:
- Исходная гипотеза звучала так: чем более качественные (с высокой оценкой) фильмы смотрят клиенты, тем лучше будет удержание. Качественные исследования говорили о том же, но, к сожалению, данные не подтвердили эту гипотезу: более высокий средний рейтинг не приводил к лучшему удержанию.
- Перейдя на совпадение предпочтений, Netflix признали, что, даже если клиент поставит тройку глупой комедии с Адамом Сендлером, ему все же понравится ее смотреть. И как бы клиент ни гордился тем, что посмотрел «Список Шиндлера» и поставил ему пять звезд, удовольствия в целом это не прибавит (фильм гнетущий).
Анализируя имеющиеся данные, проводя качественные исследования и сплит-тесты, Netflix упростили систему оценок и стали показывать вероятность того, что клиенту понравится фильм, независимо от его оценки.
Этот переход иллюстрирует основу культуры одержимости клиентами — приверженность экспериментальному подходу и использование смеси разных исследовательских техник. Как и быстрая доставка DVD, персонализация от Netflix радует клиентов, ее сложно скопировать (компания понимает вкусы 120 000 000 клиентов по всему миру), и она повышает маржу (продвигает фильмы, которые стоят дешевле).
Почему нужно использовать эти четыре исследовательские техники вместе? Потому что у каждой из них есть свои слепые пятна: имеющиеся данные отражают прошлое, а не будущее, клиенты нередко привирают в опросах и разговорах («Ни за что не буду смотреть фильмы с Адамом Сендлером!»), и протестировать можно не все.
Вот преимущества и слабости каждой техники:
Техника | Преимущества | Преимущества | Преимущества | Недостатки |
Имеющиеся данные | Помогают выдвигать новые гипотезы | Надежная структура, основанная на метриках | Учитывают ценности клиентов и владельцев компании, а также поведение клиентов | Описывают только прошлое и настоящее |
Сплит-тесты | Надежные выводы, основанные на измеримых изменениях | Культура «Давайте протестируем!», принимающая риск | Тестируют баланс между ценностями клиентов и владельцев компании; измеряют изменения в поведении | Требуют масштаба и ресурсов; не все идеи поддаются протестированию |
Качественные исследования | Помогают услышать клиента | Юзабилити: язык, позиционирование, бренд | Быстрый, легкий источник идей: их подают сами клиенты | Могут не отражать мнения всей клиентской базы; клиенты привирают |
Опросы | Позволяют следить за изменениями и оценивать качество | NPS, демографические данные | Достаточно быстро и легко проводить | Клиенты привирают |
Таков набор исследовательских техник, и формирование, тестирование и анализ каждой гипотезы требует применять их все.
Заключение: наука о клиентах
Фундамент культуры одержимости клиентами — это наука о клиентах, постоянные тесты и стремительное обучение. А вы одержимы клиентами? Задайте себе следующие вопросы:
- Есть ли у вас продуманный набор метрик, который помогает вам формировать гипотезы, а также оценивать баланс между удовлетворенностью клиентов и маржой?
- Собираете ли вы демографические и прочие данные о своих клиентах при помощи опросов и знаете ли вы свой Net Promoter Score? Можете ли вы отслеживать тенденции в этих данных и быстро находить и исправлять свои ошибки?
- Проводите ли вы фокус-группы и пользовательские тестирования с клиентами? Встречается ли ваша команда с клиентами, чтобы выслушать их?
- Проводите ли вы сплит-тесты? Измеряете ли вы баланс между удовлетворенностью клиентов и маржой, развиваете ли вы интуицию, чтобы выдвигать эффективные гипотезы в будущем? Если нет, то проверить свои гипотезы и выбрать наиболее выгодную подачу преимуществ каждого оффера, повысить конверсию и прибыль можно с помощью нашей платформы.
- Способны ли вы осчастливить клиентов так, чтобы повторить за вами было невозможно, а маржа росла? Есть ли у вас для этого стратегия, основанная на данных?
Есть еще одно необходимое условие — терпение. Большинство компаний не блещут поначалу, и чтобы стать великими, им нужно лет 20. Джефф Безос (Jeff Bezos), основатель и исполнительный директор Amazon, сформулировал эту идею так:
Высоких вам конверсий!
По материалам: nirandfar.com.