Вместо того, чтобы выделять отдельную команду под клиента (что почти всегда разрушает продукт), для начала стоит признать: часть времени команды уходит на клиентские доработки. Эта доля заранее зафиксирована, прозрачна и встроена в общее управление продуктом.

При этом ключевая роль продакта в том, чтобы каждый раз задавать себе неудобный вопрос: можно ли решить эту задачу так, чтобы она усилила продукт в целом, а не только одного клиента?

Понимают ли в компании, зачем вообще нужны A/B-тесты? Тест — это не индульгенция для проверки случайных идей и не KPI «по количеству экспериментов». Если тесты запускаются ради роста метрик любой ценой — доверие к ним разрушается очень быстро.

Готовы ли вы реально учитывать результаты тестов? Или в любой момент может прийти «главный человек» и отменить итоги эксперимента своим решением? В такой среде A/B-тесты перестают быть инструментом принятия решений и превращаются в формальность.

Как все пройдет:

➡️ собираем небольшую группу, чтобы каждый мог включиться в обсуждение
➡️ пять участников из разных компаний
➡️ два модератора от Mindbox: CPO Игорь Калиновский и Head of Product Митя Кожевников.

Кому будет особенно полезно:

🔵 вы работаете с аналитическим SaaS для бизнеса или B2B-сервисом, где аналитика является частью продукта
🔵 у продукта есть реальные клиенты, это не стартап
🔵 продукт из MarTech

13 марта

🟣 Научный трек: перспективные исследования и открытия в фемтехе
🟣 Потребительские фемтех-продукты и сервисы
🟣 Как говорить о женском здоровье: маркетинг, медиа и блогеры

14 марта

🟣 Фемтех в медицине: СППВР, клиники, диагностика и оборудование
🟣 ИИ и данные в фемтехе
🟣 Биотехнологии в сфере женского здоровья Питчи фемтех-решений

➡️ Основателям и сотрудникам фемтех-стартапов
➡️ Специалистам из tech, healthtech, medtech, фармацевтики, а также врачам.
➡️ А еще все, кто интересуется технологиями в сфере женского здоровья — профессионально или для себя

Об использовании ИИ

О прокачке навыков

О происходящем на рынке

Из отчета видно, что триалы действительно увеличивают LTV годовых подписок в категориях Utilities, Health & Fitness и Education. А вот в категориях Productivity, Lifestyle, Entertainment, and Graphics & Design прямые покупки приносят больше.

Поэтому вопрос не в том, стоит ли предлагать триал вашим пользователям, а как ведет себя пользователь после триала по сравнению с тем, кто купил без него.

Если ваше приложение из категории Productivity активно продвигает бесплатный триал, вероятно, вы привлекаете не тех пользователей.

Вайбкодинг привел к взрывному росту числа новых приложений. Поэтому чтобы удержать дистрибуцию в условиях растущей конкуренции в рекламных сетях и сторах, нужна устойчивая юнит-экономика. Для этого нужно глубоко понимать, какая стоимость подойдет тому ли иному сегмент, и проводить A/B тесты с разной ценовой политикой для разных аудиторий.

Многие думают, что низкая конверсия из триала в оплату — проблема цены. Но чаще всего дело в доверии пользователей и в том, что происходит до экрана оплаты.

К моменту, когда человек доходит до пейвола, у него есть три вопроса:

🟣нужно ли это мне?
🟣понимаю ли я, как буду этим пользоваться?
🟣доверяю ли я продукту и компании достаточно, чтобы начать им платить?

Если приложение показывает пейвол до того, как пользователь ответил себе на эти вопросы, конверсия в оплату будет низкая.

Количество новых приложений по подписке выросло на 31%, но значение месячной выручки упало на 22%. Только 8% новых приложений пробивают сумму в $100K, а 58% зарабатывают до $1K.

Что с этим делать? Можно выбрать узкую нишу внутри уже перегретой категории и искать точки роста через эксперименты с монетизацией: тестировать цену, а не только скидки, длительность планов (особенно недельные — их доля выросла на 55.6%), модель с триалом и без и т.д.

Также имеет смысл подумать над локализацией для растущих рынков — например, Японии, Мексики и Турции. Но помните, что если вы идёте в локализацию, важно адаптировать под конкретный рынок не только сам продукт, но и пейвол с ценовой логикой.

Скидки по-прежнему скорее исключение, чем правило: 9 из 10 подписок продаются по полной цене. Чаще всего скидки используют образовательные приложения. Но даже в этой категории это всего 14.3% — и это самый высокий показатель среди всех категорий.

При этом скидки могут работать, когда пользователь уже осознал ценность продукта, и ему нужен небольшой стимул, чтобы принять решение.