Проверка бизнес-идей на основе данных: пошаговое руководство
3 февраля 2023 г.Вы хотите начать сторонний проект, но не знаете, с чего начать? Подход к проверке бизнес-идей, основанный на данных, — отличный способ начать работу. Этот метод помогает принимать решения на основе фактов и данных, а не предположений и догадок.
В этой статье мы предоставим пошаговое руководство по созданию и проверке бизнес-идей с помощью проверки на основе данных.
В этом руководстве:
- Как мы генерируем идеи?
- Получить данные
- Проверка идеи с помощью ИИ
- Бонус: выявление клиентов
- Заключение
Давайте приступим!
:bulb: Как мы генерируем идеи?
Есть много способов найти бизнес-идеи: мы можем определить проблемы, с которыми сталкиваемся мы или другие, изучить существующие решения, найти потенциальных клиентов и поговорить с ними, создать опросы, использовать анализ конкурентов для понимания рынка и т. д. Или, как недавно сказал Пол Грэм:
<цитата>Чтобы получить новые идеи, нужно замечать аномалии: что кажется странным, отсутствующим или сломанным?
Затем создайте минимально жизнеспособный продукт (MVP), отдайте его в руки пользователей и оцените отзывы клиентов. Затем мы принимаем эти отзывы и повторяем их до тех пор, пока не найдем правильное соответствие продукта рынку (или развернемся, или просто полностью закроем проект).
Общение с нашими потенциальными клиентами очень важно на протяжении всего процесса, что может быть несколько сложным, особенно для предпринимателей-интровертов среди нас. Не говоря уже о том, что иногда непонятно, где найти этих потенциальных клиентов: Twitter, Reddit и т. д.
Итак, что, если бы мы могли найти способ выполнить некоторую проверку перед общением с пользователями?
Нам не нужно изобретать велосипед. Переход от 0 к 1 может быть не единственным путем. Превосходная статья по этой теме написана Якобом Гринфельдом как нельзя кстати:
<цитата>Большинство людей занимаются бизнесом не для того, чтобы изменить мир. Они просто хотят приносить пользу, получать за это вознаграждение и делать это на своих условиях.
В настоящее время существует множество данных в свободном доступе в Интернете. Хитрость в том, что данные не обязательно выглядят как данные с нашей точки зрения. В данном конкретном случае я имею в виду магазины приложений.
Магазины приложений — отличный источник, потому что они централизуют множество различных типов данных: рейтинги, обзоры и т. д. Для этого подойдет любой магазин приложений (Google, Appel, Amazon… и т. д.). Тот же подход будет использоваться с данными, полученными от агрегаторов обзоров программного обеспечения (G2, Capterra и т. д.). Можно даже визуализировать данные внутри платформы, но это будет платная услуга.
:::подсказка В этой статье я использовал Android Play Маркет, потому что с ним я лучше всего знаком, но этот подход может работать с любым магазином Play.
:::
Я твердо верю, что мы можем учиться на успехах так же многому, как и на неудачах. Имея это в виду, использование данных магазина приложений для поиска и проверки бизнес-идей означает не только использование самых эффективных приложений. Мы также можем проанализировать приложения, которые не работают так, как ожидалось, или выяснить, почему многообещающая концепция не работает.
Идея очень проста: приложение с низкой оценкой, но часто загружаемое, является сигналом того, что потребность существует и что ее можно сделать более эффективно.
:magnet: получить данные
Получить необходимые нам данные из Play Маркета довольно просто, в зависимости от того, насколько мы технически подкованы. Мы можем очистить его, используя один из множества доступных онлайн-инструментов, таких как Octoparse. Если процесс непонятен, рассмотрите возможность использования этого руководства, чтобы разобраться в нем. Это должно быть относительно просто.
Мы ищем приложения с более чем 500 000 загрузок, но с рейтингом 3 звезды или ниже. Это покажет нам, что пользуется большим спросом (потому что зачем людям скачивать это, если оно им не нужно?), но где плохое исполнение вызывает неудовлетворенность пользователей.
Точно так же может быть интересно проверить приложения с самым высоким рейтингом с низким количеством загрузок. Это может быть признаком отличного продукта с потенциалом, если он будет представлен нужным людям.
Результат выглядит как CSV с 4-5 столбцами, например так:
:::информация Это может потребовать быстрой доработки, так как извлечение предоставляет данные в формате JSON, что не очень хорошо работает с форматом CSV. Ударь меня, если тебе понадобится помощь!
:::
1. Очистка данных
Имея на руках необработанные данные, мы хотим разобраться в них и найти соответствующую информацию.
Быстрый анализ позволит нам определить некоторые сегменты, которые следует исключить. Приложения с более чем 1 миллионом загрузок, как правило, являются мобильными версиями бегемотов (Amazon Prime, Google и т. д.). Мечтать по-крупному важно, но сейчас это неактуально.
:::подсказка Не поймите меня неправильно; вы могли бы провести свой анализ там и копнуть глубже; Я просто не думаю, что это разумно, учитывая заявленную цель.
:::
Поэтому мы будем фильтровать приложения с количеством загрузок от 500 000 до 1 миллиона.
2. Практика анализа
Я агрегировал данные по категориям следующим образом:
Второе поле — это просто количество приложений в этой категории в наших данных, а последнее — средний рейтинг для этой категории.
Первые 3 категории — это инструменты, развлечения и финансы, а средний рейтинг колеблется около 2,7. Это 1375 приложений во всех трех категориях, которые были загружены не менее 500 тысяч раз. Это много неудовлетворенных потребностей и недовольных пользователей.
Для тех из нас, кто предпочитает диаграммы:
n 
Синий график — это средний рейтинг, а оранжевый график представляет процент этой конкретной категории по отношению ко всему списку. Идеальное место — это место, где оранжевый график перекрывает (с некоторым отрывом) синий, что указывает на высокую концентрацию приложений в этой категории и одновременное отображение плохих оценок. Диаграмма подтверждает то, что уже было прозрачно в таблице выше.
С этого момента мир — наша устрица. Мы можем провести анализ глубже и в любом направлении, которое сочтем интересным.
Рассмотрим, например, категорию "Инструменты".
3. «Инструменты» торговли
В приложениях категории "Инструменты" мы будем искать приложения, которые скачали не менее 1 миллиона раз, и сортировать их по среднему рейтингу (по возрастанию).
Список все еще довольно длинный, но, по крайней мере, у нас есть ниша и некоторые первоначальные цели. Затем мы можем углубиться в каждое приложение и проверить их функции, кто их конкуренты и каков рыночный потенциал, когда это уместно. Мы могли бы провести некоторый анализ настроений, например, по отзывам, собранным для каждого продукта в списке, и выделить основные темы/ключевые слова. Это был бы хороший способ определить области, которые необходимо улучшить (или даже функции) для любого нового продукта в этой нише.
:::подсказка Это тема отдельного дня, так что следите за обновлениями!
:::
Цель состоит в том, чтобы получить больше информации о конкретной нише и использовать эти данные на следующем этапе.
Итак, вдобавок к известным методам валидации могу предложить два дополнительных инструмента для дальнейшей валидации идей. Все это можно комбинировать, чтобы получить полезную информацию; на самом деле это вопрос определения того, что полезно в каком контексте.
:robot: Проверка идеи с помощью ИИ
Да, искусственный интеллект сейчас в моде, и нет, это не просто еще одно руководство, использующее эту тенденцию. В конце концов, это не про ChatGPT. Пока.
Roiquant – это аналитическая платформа для стартапов, предназначенная для основателей. Они предлагают различные услуги по работе с данными, такие как конкурентная среда, постфактум-анализ и т. д. В нашем случае нас интересует их инструмент "Проверка идей".
Первый компонент измеряет «уникальность» нашей идеи на основе предоставленных входных данных, как показано здесь:
Для иллюстрации возьмем пример приложения «Умный кондиционер» из списка выше. Мы будем вводить входные данные насколько нам известно, и, очевидно, чем точнее входные данные, тем лучше будет результат. Но, как и в случае любого другого процесса проверки, цель состоит не в том, чтобы достичь состояния полной информации; это невозможно. Вместо этого мы стремимся максимально снизить риски и подтвердить наиболее важные гипотезы, прежде чем начать что-либо строить.
:::информация Инструмент не работал, пока я писал это, я получил этот снимок экрана только после того, как он был исправлен, я использовал несколько случайных входных данных для иллюстрации.
:::
Мы получаем общий показатель риска отказа (59,2% в этом примере), который рассчитывается на основе различных подмер для каждой категории. Например, местоположение и рынок получили оценку 1 %, что отражает сложность ведения бизнеса в этих регионах мира.
Показатель новизны в 20 % также показывает, что наша идея не очень инновационная, что технически увеличивает риск неудачи (но не всегда).
Есть еще один компонент, касающийся жизнеспособности бизнеса, который также улучшит результаты, однако некоторые из необходимых исходных данных (оценка бизнеса, монетизация ... и т. д.) на самом деле не входят в нашу задачу, поскольку мы еще слишком рано для этого. /p>
Это этап, на котором мы должны принять решение о том, идти или не идти. Идея, оцененная как «высокий риск» (70% и выше), должна быть отброшена на месте. Это несколько произвольный порог, и это больше искусство, чем наука.
:detective: Бонус: выявление клиентов
Теперь, когда у нас есть более четкое представление о том, что мы ищем, пришло время начать взаимодействовать с потенциальными пользователями и получать их отзывы. Очень важно найти подходящих людей, с которыми можно поговорить, поскольку они смогут предоставить информацию, которая поможет уточнить нашу идею.
Существует множество инструментов, которые помогают найти этих потенциальных первых пользователей с помощью поиска по ключевым словам, прослушивания в социальных сетях и т. д. Возможно, мы рассмотрим это в следующей статье.
А пока я хотел бы поговорить о двух конкретных решениях. Первый — CustomerDiscovery.io.
Компания "помогает стартапам расти быстрее, предоставляя им универсальное рабочее пространство для сбора, систематизации и анализа отзывов из нескольких отделов".
Короче говоря, эта платформа позволяет основателям брать интервью у потенциальных первых пользователей и получать ценные отзывы, а это именно то, что нам нужно на данном этапе!
Второе решение — Respondent.io. Платформа предназначена для немного более продвинутых проектов по исследованию пользователей и предоставляет возможность набирать проверенных пользователей на основе нескольких критериев (род занятий, местоположение и т. д.), чтобы обеспечить более глубокое понимание. Также есть возможность «поощрения» участников, т.е. выплаты опрашиваемым определенной суммы (на усмотрение Владельца проекта). И, очевидно, чем выше вознаграждение, тем больше отзывов мы получаем.
Понятно, что это инструмент, когда мы достигаем определенного порога зрелости. Возможно, он не идеально подходит для каждого проекта (особенно, например, для независимых хакеров/индивидуальных предпринимателей), но, тем не менее, это хороший ресурс.
Заключение
Ну вот и все!
Процесс проверки идеи сложен и требует больших усилий. Важно не только наличие отличной идеи, но и понимание рынка, конкуренции и потенциальных пользователей.
Комбинируя традиционные методы проверки идей с инструментами на основе ИИ и платформами для поиска клиентов, мы можем лучше понять идею и ее потенциал. Это поможет нам принять обоснованное решение о том, стоит ли развивать эту идею и как лучше всего это сделать.
Процесс должен быть итеративным с постоянным уточнением и корректировкой. При правильном подходе и нужных инструментах мы можем сделать так, чтобы наша идея имела наилучшие шансы на успех!
Большое спасибо за внимание! :улыбка:
Я предприниматель в путешествии! Если вам понравилась эта статья, ее можно найти и в других источниках: Twitter & Информационный бюллетень The Generalist’s Thinkbox.
Оригинал