Развитие AI и повышение доступности технологий для разработчиков привели к появлению большого числа AI-стартапов за последние годы. Фаундер каждого из них стремится найти ту самую идею, которая перевернет представление о привычных инструментах и приведет миллионы пользователей.
Неизбежная эволюция рынка AI-продуктов приведет к тому, что большинство идей будут уже испробованы, а продуктам будет тяжело обеспечить защищенность своего бизнеса от конкурентов. В такой ситуации копирование станет нормой, а ключевые инсайты будут лежать в плоскости дистрибуции и масштабирования.
В этом Эндрю Чен (Andrew Chen) рассуждает о понятиях «лабиринта идей» и «лабиринта роста» в контексте нынешней волны AI, проводит параллели с развитием интернета и рынком мобильных приложений и поднимает важные вопросы о маркетинге в эпоху AI.
GoPractice публикует его перевод.
Эндрю Чен (Andrew Chen) — признанный американский эксперт в области роста продуктов.
В 2015-2018 годах — руководитель команды роста в Uber.
С 2018 года — партнер венчурного фонда Andreessen Horowitz.
Автор блога и рассылки на тему роста продуктов с более 200 000 подписчиков (по собственным данным). Автор книги «The Cold Start Problem».
Больше об авторе: страница в LinkedIn, личный блог.
↓
Фазовый сдвиг рынка AI-продуктов
Бум искусственного интеллекта последних лет простимулировал создание огромного количества инфраструктуры, что значительно расширило круг разработчиков, способных создавать новые AI-продукты. С появлением тысяч новых AI-стартапов необходимые для создания нового продукта инсайты изменятся. Копирование и подражание другим продуктам станут нормой, так как защищенность бизнеса со временем снижается — это произошло и в вебе, и в мобайле, и AI-продукты столкнутся с теми же вызовами.
В последние годы все внимание уделялось решению «лабиринта идей» (Idea Maze) — то есть поиску пути, который приведет к лучшей идее и позволит избежать ошибок. В будущем же найти «лучшую идею» будет недостаточно: нужно будет точно понимать, как ее масштабировать. Это так называемый «лабиринт роста» (Growth Maze). Этот лабиринт подразумевает серию решений, необходимых для выбора правильной начальной целевой аудитории и стратегии запуска, эксперименты для ускорения роста, адаптацию продукта в соответствии со стратегией, и в конечном итоге понимание того, как сделать продукт по-настоящему массовым.
Но прежде чем мы разберем «лабиринт роста», давайте обсудим «лабиринт идей».
Лабиринт идей
«Лабиринт идей» — одна из моих любимых концепций о стартапах, выдержавшая проверку временем. Ее придумал мой друг Баладжи Шринивасан, бывший директор a16z и технический директор Coinbase. Он написал об этой концепции много лет назад в своих лекционных заметках о предпринимательстве, начав с этой диаграммы:
Также он дает такое пояснение:
У фаундера должна быть не только идея, но и видение всего лабиринта идей с высоты птичьего полета. Чаще всего пользователи видят только тот путь, которые выбрала компания. Но они не видят тех путей, по которым компания не пошла, и уж точно не задумываются о других компаниях, которые затерялись в тупиках и не добрались до клиента. Поэтому лабиринт — весьма хорошая аналогия.
Хорошая идея подразумевает взгляд на лабиринт идей с высоты птичьего полета, понимание всевозможных вариаций идеи и веток дерева решений, проигрывание ситуаций от начала до конца для каждого сценария. Найти вход в лабиринт просто, но мало кто способен продумать все возможные пути в нем. Если вы можете устно, а затем графически изобразить сложное дерево решений с множеством альтернатив и способны объяснить, почему ваш план движения по лабиринту лучше, чем у компаний, провалившихся в ямы или заблудившихся в лабиринте, то на руках у вас будут весомые аргументы в пользу вашей идеи. Именно здесь ключевую роль играют историческая перспектива и исследование рынка: чтобы иметь действительно сильный план навигации по лабиринту, нужно быть одержимым рынком и иметь уникальные инсайты о нем.
Иными словами, зачастую люди так влюбляются в свою идею продукта, что на полной скорости несутся ее реализовывать, не вдаваясь в историю категории, контекст других неудачных попыток и т.д. Но дело в том, что видение лабиринта с высоты дает важные подсказки, объясняющие, почему та или иная идея еще не реализована.
А если вы не видите лабиринт, как вы можете его решить? Скорее всего, вы просто повторите ошибки других.
Кстати, в моей повседневной работе в венчурном фонде a16z я особенно обращаю внимание в стартапах на то, насколько фаундер изучил свой уголок лабиринта идей. Я задаю им несколько простых вопросов: «Почему ты выбрал фичу X вместо Y? Почему решил начать с X, а не с Y?» и «Почему, по-твоему, X не сработал как продукт? Как думаешь, как дела у продукта X на рынке?» Когда вам попадается фаундер с действительно глубоким пониманием лабиринта, то с ним чрезвычайно интересно вести беседу. Часто это самый явный признак того, что человек является экспертом в своей области, и за час вы узнаете от него больше, чем сами узнали бы за месяцы.
И с другой стороны, нужно совсем немного времени, чтобы понять, что кто-то находится на слишком раннем этапе понимания лабиринта.
Поскольку у меня нет экспертизы в их уголке лабиринта, то если я не узнаю от них что-то новое, обычно это значит, что они либо слишком рано начали, либо им недостает навыков. Все-таки они должны быть экспертами и должны были провести месяцы или годы над изучением проблемы. Поэтому каждое их слово должно учить меня чему-то новому.
Конечно, бывает все совсем наоборот. Мир постоянно меняется, и подчас именно оптика новичка позволяет попробовать что-то старое вновь и достичь успеха. Иногда Kozmo.com терпит неудачу, а Doordash добивается успеха. То же самое актуально для Pets.com/Chewy, Friendster/Facebook и т.д. Часто молодые предприниматели прокладывают путь в лабиринте новыми и необычными способами, которые кажутся ошибочными «опытным» людям, и все же добиваются успеха!
Что касается «лабиринта идей» в контексте AI, то мы наблюдаем переход от одного типа лабиринта к другому. Последние несколько лет мы наблюдали поток технологических прорывов, но их частота может уменьшиться, а сами инновации станут доступны лишь для крупных корпораций (а не стартапов) и докторов наук в области AI. Прежние «лабиринты идей», казавшиеся изученными и пройденными, например поисковые системы, CRM или почтовые клиенты, могут быть изобретены заново благодаря возможностям AI. Сегодня с нуля формируются новые категории; и хотя, например, пока нет многомиллиардного бизнеса вокруг предоставления виртуального супруга, несомненно, у нас появится что-то подобное в ближайшие годы. Именно поэтому AI так важен и интересен: он способен оживить широкие классы продуктов, так же как мобильные устройства и интернет сделали это в прошлом.
Лабиринт роста
Теперь давайте разберемся с концепций «лабиринта роста». Это сложная серия взаимозависимых решений с бесконечным количеством вариантов. Она отражает то, как новый продукт в конечном итоге становится мейнстримным.
Лабиринт подразумевает принятие таких решений о росте продукта:
— потенциальные отправные точки: Ваша изначальная аудитория будет сильно влиять на то, к чему придет ваш продукт. Где вы найдете своих первых клиентов? (запуск в колледжах? сарафанное радио? посты на Reddit?). Их отзывы повлияют как на сам продукт, так и на последующие продуктовые решения.
— дилеммы на всем пути: На каждой развилке «лабиринта роста» вас ждут большие решения: Идти в корпоративный сегмент или пытаться расти снизу вверх, пробовать механику product-led growth? Нанять эксперта по SEM или агентство для запуска через социальные сети? Сделать цены высокими и направлять доходы на рекламу или выбрать freemium-модель и сделать ставку на виральность? Некоторые решения обратимы, но многие нет: если вы запускаетесь по одной модели, вам может быть трудно очистить интернет от всех этих упоминаний, если вы передумаете.
— сроки: Как долго вы планируете придерживаться одной стратегии, прежде чем перейти к другой? Запуск в колледжах — проверенный временем способ получить десятки тысяч пользователей, но не миллионы. Расти снизу вверх — отлично, но когда вы планируете идти в корпоративный сегмент?
— тупики, shortcuts, скрытые пути и ловушки: В вашей продуктовой категории могут быть предыдущие попытки, которые подскажут, куда вы можете двигаться. Допустим, вы работаете над AI-компаньоном. Вы можете распознать сходство вашей категории с играми – симуляторами свиданий, и это скрытая дверь, ведущая вас в другой лабиринт. Или вы можете знать, что у Character.ai хорошие показатели преимущественно в верхней части воронки, а у вас могут быть идеи о том, как улучшить Retention.
— зависимость от контекста: Конечно, путь каждого продукта уникален. Так, UX вашего продукт может быть не слишком хорош, но у него сильная виральность с фокусом на молодых пользователей. Это осознание может увести вас по другому пути, оставив попытки отполировать продукт под нужды профессиональных пользователей.
В отличие от «лабиринта идей», по которому вы движетесь через работу над фичами, по «лабиринту роста» вы двигаетесь через Go-to-market (GTM) инициативы, то есть вопросы вокруг определения аудитории, ценообразования, каналов роста и пр. Вы можете нацеливаться на новые аудитории.
Конечная цель «лабиринта роста» — достичь каналов нирваны. Это масштабируемые, экономически эффективные стратегии роста, которые в конечном итоге приводят продукт к миллионам пользователей и миллионам долларов выручки. Успешное решение «лабиринта роста» подразумевает правильные выборы в нужное время, прыжки из одной части в другую и, конечно, заметную долю удачи. «Лабиринт идей» и «лабиринт роста» взаимосвязаны, и возможно, «лабиринт идей и лабиринт роста» — это инь и янь, две стороны одной медали.
Новый «лабиринт роста» AI
Решение «лабиринта роста» может сильно отличаться в эпоху до AI и в грядущих волнах инноваций AI. AI заново изобретет маркетинг, и таким образом, мы можем увидеть совершенно новые ответвления в «лабиринте роста»:
- стоит ли нам нанимать традиционное брендинговое агентство, чтобы выбрать логотип, позиционирование и все остальное, или доверить эту задачу нашим AI-агентам?
- расширять ли команду продаж и искать клиентов по-старому или использовать новый агентный AI для продаж, который общается с потенциальными клиентами за нас?
- делать ли ставку на SEM/SEO или экспериментировать с рекламными блоками внутри ответов LLM и AI-компаньонов?
- позиционируем ли мы себя как AI-продукт или наоборот, делаем ставку на участие человека в нашей работе?
- и многое другое.
Таким образом, роль маркетолога может кардинально измениться. Вместо контроля за постоянными итерациями рекламных кампаний они будут определять общую стратегию и делегировать AI-маркетологам генерацию креативов и выбор нужных сегментов аудитории. Возможно, в 2030 году маркетологи будут смотреть на «лабиринт роста» с высоты птичьего полета, а не так, как мы работаем сегодня: оптимизируя отдельные эксперименты, перемещая кнопки и переписывая заголовки лендингов.
Какой лабиринт важнее?
На начальном этапе S-образной кривой новой технологии пользовательский опыт определяется магическим ощущением, создаваемым ранними поколениями технологии. Помните момент, когда вы впервые вышли в интернет через мобильный Safari? А когда вы загрузили фотографию на веб-сайт и создали свой первый профиль в социальной сети? А потом увидели ленту постов ваших друзей? Эти моменты ощущаются магическими просто потому, что это работает.
Но на более поздний этапах S-кривой простой функциональности недостаточно. После регистрации в пятом для себя мессенджере вы уже не испытываете волшебства. Долгое время мы пользовались термином “mobile-first startups”, но сейчас мы просто отбросили приставку mobile-first и снова стали называть их стартапами. И это значит, что «лабиринт идей» в этом сегменте уже хорошо изучен, все ловушки отмечены и закрыты, а люди не исследуют его с тем же энтузиазмом, что и раньше. В таком контексте инновации часто происходят через «лабиринт роста», когда добиться успеха помогают превосходная дистрибуция и лишь «достаточно хороший» продукт. Еще несколько итераций, и такой продукт может стать лучшим на рынке.
И я думаю, что на рынке AI мы вот-вот увидим эту двойную гонку, в которой стартапы будут пытаться найти лучшее решение одновременно и для «лабиринта идей», и для «лабиринта роста».
Узнайте больше
— 4 типа AI-продуктов, которые стоит делать людям с продуктовой экспертизой
