Зачем нужен этот эксперимент
Проверяем, существует ли у уже доверяющих компании клиентов ещё одна достаточно важная задача, которую можно решить с использованием имеющихся компетенций, данных, продукта или канала продаж. Такой путь часто дешевле выхода на совершенно новый рынок, потому что часть доверия и доступа уже создана.
Здесь эксперимент должен уменьшать неопределённость до того, как компания вложит много денег в разработку, новый рынок или операционную инфраструктуру.
Когда использовать
Эксперимент нужен, когда основной рынок начинает насыщаться, существующие клиенты регулярно просят смежную услугу или продукт, либо компания хочет увеличить ценность отношений с уже привлечённой базой.
Когда эксперимент не нужен
Не стоит запускать его только потому, что один крупный клиент попросил уникальную доработку. Сначала нужно понять, повторяется ли задача у нескольких похожих клиентов и можно ли решить её без разрушения основной операционной модели.
Как устроена причинно-следственная логика
Как подготовиться
- Соберите все повторяющиеся просьбы и обращения существующих клиентов за последние 6–12 месяцев.
- Сгруппируйте их по задаче, а не по формулировке клиента.
- Выберите сценарий, который встречается у нескольких клиентов и использует существующие сильные стороны компании.
- Опишите минимальный результат, за который клиент может заплатить уже сейчас.
Как провести эксперимент
- Предложите новый сценарий ограниченной группе похожих клиентов.
- На первом этапе допускайте ручное исполнение, если оно помогает проверить ценность без большой разработки.
- Заранее зафиксируйте цену, объём работ и критерий результата.
- После нескольких случаев сравните повторяемость задачи, экономику и объём индивидуальной работы.
Какие показатели смотреть
Практический пример
Например, компания внедряет оборудование и замечает, что клиенты после запуска постоянно просят удалённый контроль состояния. Вместо немедленной разработки отдельной платформы компания предлагает пяти действующим клиентам ручной ежемесячный мониторинг с отчётом. Трое соглашаются платить. Через два месяца становится видно, какие данные действительно нужны, сколько времени занимает обслуживание и есть ли смысл автоматизировать услугу. Так новая продуктовая идея появляется из повторяющейся задачи, а не из внутреннего мозгового штурма.
Как принять решение после проверки
Типичные ошибки
- Принимать единичный запрос крупного клиента за подтверждение рынка.
- Бесплатно выполнять сложную работу и затем считать использование доказательством готовности платить.
- Начинать автоматизацию до понимания повторяющегося процесса.
- Не считать стоимость ручного исполнения.
- Считать положительный отзыв доказательством спроса.
- Инвестировать в полную разработку до реального обязательства клиента.
- Менять правило успеха уже после получения результата.
- Считать отрицательный результат бесполезным: если он уменьшил неопределённость, эксперимент уже создал ценность.