Распространенная ошибка при попытках определить “aha moment” — начинать сразу с количественных методов анализа. То есть с расчета корреляции между разными действиями и долгосрочным успехом пользователей, с изучения динамики Retention когорт пользователей, которые совершали разные действия.

  • Во-первых, в рамках разных юзкейсов могут быть различные “aha moments” и пути к ним. Идентифицировать их количественными методами не получится.
  • Во-вторых, при работе исключительно на уровне метрик теряется много важной информации: контекст пользователя, доступные ему альтернативы, добавочная ценность. Без этой информации сложно понять мотивы пользователя и строить механизмы донесения ценности.

Поэтому определение “aha moment” имеет смысл начинать с качественных методов анализа, а затем уже уточнять через количественные. Далее мы рассмотрим алгоритм поиска “aha moment” в рамках конкретного юзкейса в продукте.

Определение “aha moment” c помощью качественных методов анализа

Для определения потенциальных “aha moments” вам нужно ответить на следующие вопросы:

  • В рамках какой задачи («работы» в терминологии фреймворка JTBD) ваш продукт достиг product/market fit?
  • Какие есть альтернативы для решения этой задачи?
  • Как ваш продукт создает добавочную ценность относительно каждой из них?

Наилучший способ получить ответы на эти вопросы — провести глубинные JTBD-интервью с пользователями, которые осознали пользу продукта и начали его регулярно использовать. Именно такие пользователи являются лакмусовой бумажкой ценности.

Если добавочная ценность Zoom заключается в высоком качестве связи по сравнению с альтернативами, то «кандидатом» на “aha moment” будет проведение звонка, где никто не столкнулся с проблемами со связью.

Если добавочная ценность Pinterest при выборе стиля для реновации дома заключается в том, что он дает намного более качественные рекомендации, чем поиск в Google или просмотр тематических журналов, то потенциальным “aha moment” может быть создание доски с десятью понравившимися изображениями.

В случае с Workplace from Meta (платформой для коммуникации внутри компании) консистентный фидбек от успешных пользователей из крупных компаний состоял в том, что за неделю использования Workplace они узнавали о своей компании и коллегах намного больше, чем за все время работы до этого. Это может быть сложно понять людям из технологических компаний с открытой культурой, но в мире есть довольно много организаций, где сотрудники находятся в изолированной среде и плохо понимают, что происходит на уровне всей компании в целом. В рамках этого юзкейса в Workplace потенциальным “aha moment” мог бы быть просмотр десяти постов от коллег в ленте или же десяти взаимодействий с контентом — постов, комментариев, сообщений, лайков.

На этом этапе вам не нужно точно определять “aha moment”. Вам лишь нужно подобрать несколько «кандидатов» — целевых действий, которые с высокой вероятностью позволяют пользователям прочувствовать добавочную ценность продукта.

Для решения этой задачи вам может помочь следующее упражнение.

  • Возьмите несколько продуктов, которыми вы пользуетесь каждый день;
  • Вспомните, чем вы пользовались до них;
  • Ответьте на вопрос, что вас убедило изменить способ решения задачи. В какой момент вы осознали, что новый способ эффективнее старого?

Размышления о примерах из личного опыта позволят лучше понять связь между добавочной ценностью и действиями, которые помогают ее осознать.

Определение “aha moment” c помощью количественных методов анализа

Изучение добавочной ценности продукта с помощью качественных исследований позволяет сузить набор потенциальных “aha moments” в рамках конкретного юзкейса. Дальше вы можете воспользоваться количественными методами, чтобы подобрать оптимальный “aha moment” и соответствующую метрику.

Курс Фреймворк для улучшения активации в продукте

🔗 Перейти к курсу «Фреймворк для улучшения активации в продукте»