Излишнее упрямство, наём немотивированных работников и другие ошибки начинающих стартаперов
Интервью Сергея Сичкара с основателем компании ABBYY Давидом Яном о прототипах на бумаге, профессионалах и долине смерти.
В стартапе всегда всё идёт не так. В Кремниевой долине есть присказка: Fail fast. Она о том, что без провалов не обойтись. Это неотъемлемая часть поиска Product-Market Fit.
Чтобы выжить, важно провалиться быстро, сделать выводы и пивот — переворот бизнес-модели. За отведённые стартапу год-два нужно сделать минимум четыре-пять пивотов. Иначе просто не получится найти свой Product-Market Fit.
Я спрашивал у венчурных капиталистов, сколько компаний выходят за точку безубыточности на самом первом бизнес-плане. Точных данных никто не привёл, но по их ощущениям — меньше 10%, некоторые называют пять или даже единицы процентов.
Обычно бизнес-концепции постоянно меняются. Нужно продвигать продуктовую гипотезу, делать бизнес-спринт, проверять гипотезу на Customer development и на выпуске промежуточного продукта. И поворачивать компанию, если Product-Market Fit не найден.
Ошибка 1: не понимать разницу между упрямством и упорством
В бизнесе упорство — хорошо, а упрямство — путь к банкротству. Научиться чувствовать между ними разницу — это искусство предпринимателя.
В ABBYY Lingvo первый пивот произошёл по пути из учебного корпуса в общежитие. Я шёл с экзамена по французскому языку и думал о том, чтобы сделать программу для обучения французскому. На середине пути я подумал, что рынок получается небольшой. Поэтому надо делать программу не для французского, а для английского. И стоит начать не с обучения, а с перевода. Так мы начали делать словарь Lingvo.
Первая наша с Сашей Москалёвым (сооснователем компании ABBYY) ошибка заключалась в оценках сроков разработки и выхода на рынок. Мы ошиблись ровно в десять раз. Мы думали, что за месяц можно разработать коммерческую программу, а ещё за месяц продать 100 экземпляров. В реальности у нас ушёл год на разработку и ещё год на продажу ощутимого количества экземпляров.
Мы хотели продать 100 копий словаря, а продали только несколько штук. Но потом мы насчитали 50 тысяч нелегальных копий. Значит, продукт востребован. Это радовало, но выручка от словаря не позволяла содержать в штате более 10–15 сотрудников. К счастью, мы быстро поняли, что у компании одного продукта нет большого будущего. Тогда мы сделали пивот — объединили четыре технологии и вышли на рынок с комплексной системой обработки текстов «от листа на одном языке до листа на другом». Так мы занялись программой распознавания текста FineReader.
В стартапе Findo поначалу мы взялись за организацию файлов на дисках и в облаке. Например, мы хотели решить проблему с быстрым поиском файлов: в письмах, на диске или в Dropbox. Я задавал вопрос на конференциях: «Было ли такое? Знаете, что есть файл, но не можете найти?» В ответ лес рук.
Ещё была проблема с дубликатами писем и файлов, которые лежат на разных носителях. В опросах мы обнаружили несколько проблем пользователей и начали разрабатывать продукт, толком ещё не зная, какую конкретную проблему решаем: проблему поиска, проблему доступа к файлам или проблему управления личными данными.
В какой-то момент мы поняли, что разработать несколько прототипов, чтобы проверить все продуктовые гипотезы, мы не сможем, не хватит ни времени ни сил. Мы отрезали всё и сконцентрировались только на поиске. Это был первый пивот в Findo.
Когда мы сделали «умную» поисковую систему для личных документов, мы обнаружили заметную сложность с онбордингом. Люди не помнили пароли от своих облачных сервисов. 160 тысяч пользователей нашего продукта поначалу нас обнадёживали, но скорость роста пользовательской базы не позволяла рассчитывать на выход в безубыточность.
Зато за время разработки мы научили искусственный интеллект Findo понимать содержимое файлов и сделали виртуального ассистента Yva, который сканирует почту и вытаскивает из личной переписки пользователя его задачи на день. И этот продукт по ряду показателей обогнал поисковик Findo.
По мере работы над ассистентом Yva мы продолжали активно общаться с нашими пользователями в попытках понять, где у них «болит» действительно сильно. И в какой-то момент, сопоставив разные ответы и комментарии пользователей, мы увидели огромную нишу. Руководители, рассказывая о том, почему им нужен в компании ассистент Yva, часто упоминали удалённых сотрудников и свои командировки.
Так появилась гипотеза о том, что в связи с высокой динамикой бизнеса и удалёнными сотрудниками компании теряют связь в управлении командами. А как следствие — сотрудники часто неожиданно для руководства увольняются, часто слишком поздно выявляются конфликты в распределённых командах, и вообще понижается вовлечённость сотрудников, когда бизнесу уже нанесён вред.
После 30 интервью руководителей разного уровня мы решили модернизировать ассистента Yva и создать полноценную аналитическую и рекомендательную систему, которая могла бы предсказывать увольнения, конфликты, измерять и повышать вовлечённость сотрудников. «Подводная часть айсберга» — базовые технологии почти не менялись.
Мы использовали те же самые наработки краулинга и анализа корпоративных коммуникационных данных, которые мы разрабатывали ещё для поисковика Findo и ассистента Yva. Но мы применили их для задачи, которая внезапно оказалась колоссально востребованной.
Так мы в итоге пришли к Yva.ai — системе управления эффективностью бизнеса и вовлечённости сотрудников, которая оказалась на два порядка востребованнее всего, что делали мы раньше.
Ошибка 2: начинать разработку без бумажного прототипа
В Кремниевой долине говорят «Fake it, then make it» — имитируй, а потом делай. На первичное тестирование продуктовой гипотезы должно уйти не больше недели.
Для этого нужно начинать с бумажного прототипа, то есть сделать описание продукта и мокапы интерфейсов. А потом идти к будущим пользователям с вопросами: «Расскажите, на какие кнопки нажмёте? Что думаете? Нужно или нет? Оцените по десятибалльной шкале. Если бы продукт был готов к продаже, какова вероятность, что вы его купили за эти деньги?»
За неделю на основе бумажного прототипа можно оценить первую продуктовую гипотезу. В разработку стоит отдавать гипотезы с оценками от девяти до десяти баллов. Бумажный прототип — хороший способ отфильтровать бредовые идеи.
Не стоит обманываться оценками меньше девятки. Даже если пользователь оценил продуктовую идею на семь или восемь баллов, знайте, в будущем он её не купит. А про шестёрку и ниже даже думать нечего, такова суровая правда статистики системы, называемой NPS.
Ваши пользователи — это те, которые оценили идею на девять или десять баллов. Допустим, 20% опрошенных именно так оценили вашу идею. Надо понять, что их объединяет: возраст, пол, характер деятельности, проблема бизнеса, способ доставки. Поняв эту группу, можно делать следующее тестирование и уточнить список основных killer-features.
Только теперь можно приступить к разработке реального прототипа, на который в идеале вы должны потратить от одного до трёх месяцев.
Если за три месяца вы не получили мощного положительного сигнала от рынка, если у вас не появились пользователи, которые читают вам оды даже несмотря на то, что продукт виснет по нескольку раз в день, это тревожный сигнал. И тем не менее у вас есть веские причины думать, что сигнал появится, продолжайте упорствовать ещё месяца три. Всё, что не полетело за шесть месяцев, убивайте безжалостно, так как вы, скорее всего, попадаете в фазу упрямства.
Оценки сроков выше — очень условные и сильно зависят от индустрии.
А бывают ситуации, когда не только бумажный прототип не работает, но и даже полностью промышленное изделие поначалу вызывает вопросы у рынка. Помните, первый iPad многие эксперты критиковали, называли неуклюжим огромным телефоном и публиковали насмешливые фото четырёх телефонов, склеенных скотчем. А в конечном счёте iPad изменил мир.
Так что только вы сами в конечном итоге ответите на вопрос, где заканчивается упорство и начинается упрямство.
Ошибка 3: нанимать на старте слабо мотивированных профессионалов вместо сильно мотивированных новичков
На ранней стадии нужно с осторожностью привлекать дорогих профессионалов. Есть редкий класс людей, которые, с одной стороны, очень профессиональны, а с другой — готовы идти на риск, работать ночью и в выходные. Нанять таких — счастье, но на 100% команда из них не наберётся.
Предприниматель сталкивается с дилеммой: брать слабо мотивированного профессионала или сильно мотивированного новичка. Однозначный ответ — в случае подобной дилеммы нужно ориентироваться на новичков.
Вы обязательно столкнётесь с тем, что слабо мотивированный профессионал покинет ваш стартап в самый неподходящий момент. Ему надоест сидеть в болоте по горло в грязи и без консервов. Ему захочется в 17:00 выключать телефон, а выходные проводить с семьёй.
А неопытные, но мотивированные ребята — научатся. Я часто работаю с молодыми ребятами. Они проходят такую школу жизни, которую они никогда не пройдут в самом лучшем MBA, и часто именно на их плечах стартап проходит долину смерти.
Ошибка 4: быть слишком большим визионером в ущерб первым клиентам
Самое сложное для предпринимателя — пройти долину смерти. Считается, что первая часть этой долины — риски технологические, вторая часть — рыночные. Нашёл Product-market fit, считай, что почти прошёл долину смерти. Продукт уже в каком-то виде есть, и клиенты первые есть. Но продукт ещё недостаточно совершенен, чтобы все клиенты были счастливы.
Первые клиенты, как правило, — высокомотивированные, они готовы к зависанию продукта, потере данных и ещё множеству всего. Надо максимально облегчить им жизнь, быть с ними максимально внимательными. Ограниченные ресурсы разработки не дадут сделать всё. Возникает дилемма: сделать функцию для многих, но ещё только будущих клиентов или только для одного клиента, но который уже купил.
Систему управления ресторанами iiko мы выпускали для широкого рынка. Через два года активной работы клиентами стали не только отдельные небольшие рестораны, но и сети «Кофе хауз», «Сбарро» и Группа компаний Аркадия Новикова.
Естественно, у каждого из них были свои специфические требования, связанные с конкретным оборудованием, конкретными бизнес-процессами. На разработческом жаргоне — хотелки. На наших производственных комитетах шли баталии: как же быть, нас всего 25 человек, этих ресурсов не хватит, чтобы сделать для десятков средних ресторанов одно, а для «Кофе хауза» другое.
Я встречал предпринимателей, которые свысока смотрели на «хотелки» первых клиентов. У них было большое видение продукта, и все свои решения они основывали на этом видении.
С одной стороны — это правильная стратегия для стартапа. Стартап — не только про то, что делаем, но и про то, что мы не делаем. Это фраза демонстрирует реальность стартапа — ресурсы ограничены, а продукт надо выпускать.
Но есть и другая формула: Думай глобально, делай локально. О большом рынке и большом видении думать надо. Но чтобы пройти долину смерти, нужно обеспечить кэшфлоу и удовлетворить первых клиентов. Несмотря ни на что, сделать первых клиентов счастливыми — такая же священная вещь, как и думать о масштабировании продукта.
Наши крупные клиенты не хотели видеть iiko в виде облачного решения, а также не хотели покупать лицензии по подписке. А наше большое видение в 2005 году было в том, что ресторанные решения в будущем будут облачными и продаваться по подписке (SaaS).
Но мы осознанно пошли на то, чтобы развивать «тупиковую» ветку необлачного решения. Как же мы не ошиблись! Только спустя десять лет в 2015 году выручка от SaaS стала хоть как-то осязаемой, а в 2018 году она впервые превысила выручку от perpetual license.
Советы
- Постоянно общаться с клиентами. На всех этапах.
- Тестирование гипотез начинать с бумажного прототипа.
- Не бояться провалов — это этап на пути к Product-Market Fit.
- Но извлекать из провалов максимальную пользу. В виде общения с первыми клиентами.
- Пивоты делать быстро. Не летит — убивать продукт.
- Не тратить ресурсы на идеи, которые пользователи оценили меньше, чем на девять баллов из десяти.
- Помнить: мотивированные новички для стартапа лучше, чем мало мотивированные профессионалы.
- Лучше сделать первого клиента счастливым, чем клиента будущего.
#маркетинг
© vc.ru
