💡 Как исследование помогло сэкономить SaaS-сервису 5 млн ₽ и 3 месяца разработки
На днях у нас состоялась итоговая встреча по исследованию, которое мы завершили ещё до Нового года. Клиент — разработчик SaaS-решений для маркетплейсов. Мы давно делаем для них контекстную рекламу, и нам предложили взяться за исследование спроса перед разработкой нового модуля сервиса.
Суть исследования: подобный модуль уже был у многих конкурентов, но клиент хотел оценить реальный спрос среди своей аудитории, понять какой нужен функционал, цена и УТП.
⭐️Как проводили кастдев
На стартовом созвоне мы разобрали цели и задачи и составили дорожную карту проекта со сроками и этапами работы. Начали с изучения рынка и конкурентов — нужно было погрузиться в тему, посмотреть существующие решения, понять опыт их использования. Сформировали 23 гипотезы по ожидаемому функционалу, портрету ЦА, ценностям и цене.
Исследование мы проводили в два этапа:
➖ количественный опрос
➖ качественные интервью
У нас не было возможности проанализировать базу клиента до начала исследования, поэтому понять общую картину (соцдем-характеристики ЦА, тренды в опыте и мнениях) нам помог количественный опрос. Мы увидели, что всех пользователей можно разделить на группы по схожим поведенческим характеристикам. Вторым этапом, с помощью глубинных интервью, нам нужно было понять мотивацию и логику решений представителей всех этих групп.
Для интервью мы разработали сценарий с открытыми вопросами — основными и уточняющими:
- «Расскажите как...»
- «Насколько важно..»
- «Что думаете о...»
- «Что думаете о...»
Ключевой принцип — опираться на реальный опыт, а не гипотетические рассуждения. Когда человек фантазирует о том, чего никогда не делал, он неосознанно приукрашивает или отвечает так, как считает правильным, а не так, как действует на самом деле.
⭐️Как мотивировали людей участвовать в исследовании
Чтобы привлечь респондентов, нужна была мотивация — сервис предоставлял скидки за участие для мотивирования респондентов: скидка поменьше за опрос и скидка побольше за интервью 😁 В итоге мы собрали 30 респондентов для количественного опроса и провели 20 глубинных интервью.
⭐️Как проходили интервью
Интервью длились от 20 минут до часа. Что интересно — все респонденты охотно делились опытом. Удалось собрать большой объём очень крутых данных, и бонусом получить огромное удовольствие от процесса))
После каждого созвона анализировали интервью, фиксировали выводы и паттерны. У нас заранее была подготовлена табличка с нужными пунктами для анализа. Заполняли мы её сразу после интервью, затем транскрибировали запись и прогоняли через нейронку — она дополняла самостоятельную обработку и вытаскивала готовые цитаты.
В чате с клиентом мы делились промежуточными наблюдениями, особенно, когда всплывали интересные и неочевидные сценарии использования функционала.
⭐️Итоги исследования
В финале мы объединили данные количественной и качественной частей, и после анализа подготовили большой текстовой отчет с выводами, рекомендациями и инсайтами и шикарнейшую презентацию на 73 слайда.
Исследование показало, что планируемый модуль востребован только у ограниченного сегмента пользователей, который не относится к ядру аудитории нашего клиента. Кроме того, мы увидели большую чувствительность к цене — конкретно за этот функционал люди были готовы отдавать совсем небольшие деньги.
Получалось, что потенциальный модуль бы долго окупался и не дал бы ожидаемого роста. Клиент отказался от идеи разработки и, по его словам, сэкономил около 5 000 000 ₽ и 3 месяца работы команды. Кстати, к данным основной темы исследования мы собрали фидбек и по текущему продукту, что тоже натолкнуло на интересные инсайты.
💡 Рекомендация простая: проводите исследования перед большими проектами. Хоть интуиция и тренды рынка могут быть полезны — как говорится, доверяй, но проверяй