— Еще немного про hard skills для продактов. Многие сейчас убеждены, что пропасть между данными и инсайтами на их основе вызвана плохим знанием матстата и трудностями при работе с базами данных. Поэтому продакты, которые идут учить математику и программирование, на самом деле идут за драйверами роста своих продуктов.
— В данных много вопросов и сигналов. Но хорошие продукты случаются там, где есть хороший продуктовый вижн, а не хорошие данные. Вот вам пример.
Компания Burbn воевала с компанией Foursquare и Gowalla. Burbn пришли на рынок геологкационных сервисов для чекинов третьей. Они собирали чекины и фотографии мест. В какой-то момент топам из Burbn стало очевидно, что им не победить в войне за чекины, и даже Gowalla, которая пришла на рынок второй вряд ли поднимет следующий раунд. Поэтому они подумали,
в чем миссия нашего продукта? В том, чтобы показывать людям мир глазами их друзей. Так появился
Instagram. Долгое время в Instagram была карта с фотографиями — наследие Burbn
. [Прим. редакции — больше инфы тут «
Как мы запускали Instagram — история сооснователя Майка Кригера» и тут «
Growth Lessons From Instagram, Before It Was Instagram«]
Можно ли было найти это продуктовое решение в данных или аналитике? Можно было увидеть, что надо улучшать качество геопозиции и инвестировать дополнительные десятки миллионов долларов на маркетинг неконкурентоспособный продукт. Но правильным оказалось инвестировать эти деньги в разработку фильтров Instagram.
Хороший продакт отличается от плохого тем, что в его вижн верят вопреки всем рациональным законам. И часто хорошими продактами становятся через взаимодействие с аналитикой. Так как аналитика — это аргументы для подтверждения его вижена.
Полезный скилл для любого продакта — использовать аналитику для подтверждения своих гипотез и переставать продавливать идеи, если пришел сигнал из данных, их опровергающий.