Джош Сейден - Чувствуй и реагируй. Как создавать продуты, нужные людям именно сейчас

• Название: Чувствуй и реагируй. Как создавать продуты, нужные людям именно сейчас
• Автор: Джош Сейден
• Жанр: Маркетинг, PR, реклама
• ISBN: 978-5-04-098983-6

С приходом цифровых технологий многие компании потерпели крах. Но были и те, чьи дела резко пошли в гору. Это такие гиганты как Google, Amazon, Facebook, Apple и другие. Что помогло им не только остаться на плаву, но и разрастись до мировых масштабов? Они научились чувствовать потребности своих клиентов и грамотно на них реагировать. Теперь научиться этому сможете и вы! Перед вами практическое руководство, которое поможет вам процветать в век цифровых технологий и создавать продуты, нужные людям именно сейчас.

---

Рассмотрим явление хештега. Это вездесущее средство пометки контента и бесед в интернете, пришедшее от пользователей Twitter в 2007 году в качестве способа связывать беседы друг с другом. Эта функция не была запланирована или введена Twitter. Скорее, пользователи системы начали отмечать свои разговоры ключевыми словами, которые они отправляли с помощью ведущего (хеш) символа – «#». Этот метод стал популярным среди пользователей, поскольку они могли договориться о теге, а затем использовать обычную функцию поиска в Twitter, чтобы найти все твиты с этим тегом. Другими словами, это способствовало появлению ценности и распространенности. Только два года спустя, в 2009 году, Twitter отреагировал на это, добавив функцию, которая относилась конкретно к хештегам, в систему. Twitter автоматически вставил гиперссылки во все теги, и, кликая по этим ссылкам, теперь можно было возвратиться к результатам по этому тегу[10].Теперь Twitter превратил хештег в доходный продукт: вы можете заказывать рекламу, которая использует конкретные хештеги для целевых аудиторий.

История о хештегах – это пример того, как компания реагирует (хоть и с опозданием) на непредсказуемое поведение своих пользователей таким образом, что притягивает их и создает ценность. Когда мы можем понять то, что хотят пользователи, у нас появляется основа для создания сервиса, что создает ценность для бизнеса.

Но компании, которые не готовы отреагировать на непредсказуемое поведение пользователей, сталкиваются с большими проблемами. В уже упоминавшемся примере с BBC Digital Media Initiative управляющие технологическим процессом менеджеры жаловались, что одна из причин неудачи проекта заключалась в том, что пользователи постоянно меняют требования к системе. Это распространенная претензия в мире технологий: одни указывают на непостоянство пользователей, другие обвиняют технологов в том, что те не реагируют на изменения. Реальность более коварна. Хотя тщательное изучение и анализ потребностей пользователей являются важными и ценными атрибутами, этого не всегда достаточно. Зачастую требования не могут быть известны заранее, и, как только систему запускают, обнаруживаются новые потребности, создающие новые требования.

И снова эта неопределенность в работе. Как показывает история с хештегом, если компании открыты для неопределенности, они могут почерпнуть в непредсказуемое поведении пользователей новые идеи. Если они могут отреагировать соответствующим образом, это явление – непредсказуемое поведение – превращается в непредсказуемую ценность. С другой стороны, когда компании пытаются прогнозировать будущее и отвергают возникающую реальность, пробел между планами и реальностью, вероятно, приведет к разочарованию, задержке и провалу проекта.

Хотя адекватно реагировать непросто. От руководителей требуется принятие нового мышления и готовность корректировать планы в ответ на новую информацию. Это новое мышление включает в себя принятие постоянных изменений и неопределенности, поиск обратной связи с рынком и готовность рассматривать эту обратную связь как потенциал для создания новых ценностей. Иначе говоря, лидерам нужно сказать: «Я не знаю ответа. Давайте узнаем его вместе».

Адаптация к сложным обстоятельствам

Для типичного лидера XX века фраза «я не знаю» была табуированной. Признание в неуверенности (самому себе или другим) воспринималось как признак слабости. Этот способ мышления остается распространенным во многих организациях и представляет особую проблему, когда дело касается поиска возникающей ценности в сложных адаптивных системах: систем с большим количеством компонентов, которые ведут себя и взаимодействуют таким образом, что прогнозирование становится невозможным. В нашем контексте это системы, в которых невозможно точно предсказать, как люди будут с ними взаимодействовать и какие функции они будут использовать.

В статье в Harvard Business Review Дэвида Сноудена и Мэри И. Бун описывается, чем эти системы отличаются от механических систем индустриальной эпохи:

«Это как разница между, скажем, автомобилем Ferrari и бразильскими тропиками. Автомобили Ferrari – сложные машины, но опытный механик может разобрать одну из них и снова собрать, ничего при этом не изменив. Автомобиль статичен, а целое – это сумма его частей. С другой стороны, тропики находятся в постоянном потоке – какие-то виды вымирают, погодные условия меняются, сельскохозяйственный проект перенаправляет источник воды, и вся их совокупность – это намного большее, чем просто сумма их частей. Это область «неизвестные неизвестности», в которую переместилась большая часть современного бизнеса.»[11]

Не принимая неопределенность, вы не можете извлечь выгоду из нее. Поэтому многие компании идут по пути запуска перманентных, небольших, оперативных экспериментальных циклов, что и составляет суть подхода «почувствовать и отреагировать». Непрерывно внося небольшие изменения и оценивая результаты, команды в процессе работы находят тот метод, который теоретики, описывающие поведение сложных систем, рекомендуют для работы с этими непростыми комплексами.

СРАВНЕНИЕ СТАРОЙ МОДЕЛИ С ПОДХОДОМ «ПОЧУВСТВОВАТЬ И ОТРЕАГИРОВАТЬ»

С началом цифровой революции, привнесшей новые уровни сложности и неопределенности, большинство компаний пытались управлять ею, используя методы индустриальной эпохи, которые до того момента хорошо со всем справлялись. Используя аналогию Сноудена и Бун, мы представляли программное обеспечение чем-то вроде Ferrari. Мы не изменили проверенные методы и, конечно же, не рассматривали вопрос об изменении способа ведения нашего бизнеса с учетом новых реалий.

Однако по мере того, как мы становились все более опытными в использовании программ, мы научились лучше управлять компанией. Наши подходы – agile-методики, которые стали использоваться повсеместно, – позволили нам начать относиться к программному обеспечению больше как к тропикам. Наш процесс управления программным обеспечением теперь, скорее, лесоводство, нежели инженерия.

Теперь мы готовы сделать следующий шаг. Поскольку мы осознаем растущую зависимость от программных систем и серьезность того, как цифровая революция связала наши предприятия с остальным миром через эти системы, мы должны начать управлять нашими компаниями с помощью методов, которые мы применяем в программном обеспечении. Другими словами, если когда-то мы управляли своими программами так же, как компаниями, теперь необходимо управлять своими компаниями так же, как мы управляем нашим программным обеспечением.

ПОНИМАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО РИТМА АВТОНОМНЫХ ГРУПП

Чтобы работать в этом новом, непрерывном ритме, команды должны быть свободны. Они должны свободно экспериментировать и обучаться. Это означает, что командам нужно предоставить больше полномочий для принятия решений. Подход сборочной линии индустриальной эпохи стремился отделить интеллектуальный труд (область управления) от физического (область рабочего). Он пытался превратить рабочих в сборочные машины. Но люди не машины, и процесс выявления потребностей рынка и быстрого реагирования не вписывается в такого рода подход, направленный на минимизацию самостоятельного мышления и принятия решений. В этом новом мире стало меньше решений, которые могут быть спущены «сверху» «вниз» и вписаны в размеренный рабочий поток. Теперь многие решения должны приниматься «снизу» «вверх» людьми, которые имеют опыт работы с данными и доступ к самой последней информации. Эти люди являются самыми близкими к рынку, а не к руководству организации.

ПОЧЕМУ AMAZON ТАК ЧАСТО ВЫПУСКАЕТ ОБНОВЛЕНИЯ? НЕ ПРОСТО ПОТОМУ, ЧТО ОН ЭТО МОЖЕТ. ТАКОЙ ПОДХОД К РАБОТЕ ПОДРАЗУМЕВАЕТ ОПЕРАТИВНЫЕ ЦИКЛЫ ЧУВСТВОВАНИЯ «БОЛЕЙ» РЫНКА И БЫСТРОЕ НА НИХ РЕАГИРОВАНИЕ.

Давайте в качестве примера рассмотрим компанию Etsy, десятилетний интернет-стартап со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Etsy – это рынок, на котором покупатели могут приобрести товары ручной работы более чем у миллиона независимых продавцов; считайте, что это крупнейшая в мире онлайн-ярмарка ремесел. Etsy известна своей культурой постоянных экспериментов. Она непрерывно тестирует и оптимизирует дизайн своего веб-сайта и мобильных приложений с помощью уже описанного метода A/B-тестирования. Компания разрабатывает несколько версий функции, выпускает их в течение короткого периода для небольшого, но тщательно отобранного числа пользователей, а затем отслеживает результаты. Эти продуманные схемы позволяют Etsy свернуть безуспешные проекты и запустить успешные изменения за пределы первоначальной испытуемой группы. И все это происходит очень быстро. Используя методы непрерывного развертывания, многие из которых она сама создала, Etsy способна постоянно вносить множество небольших изменений на своем веб-сайте, как правило, по 40–50 раз в день. Etsy также известна своей децентрализованной культурой. Каждая из команд, действуя в рамках стратегических принципов, свободно экспериментирует, обучается и вносит корректировки.