Блиц-масштабирование: Как создать крупный бизнес со скоростью света - Крис Йе

По мере того как ваша компания растет и начинает играть все более значительную роль в индустрии, вы, вероятнее всего, начнете испытывать необходимость сделать секретной бóльшую часть конфиденциальной информации. Вы наверняка не будете рассказывать всем сотрудникам о состоянии банковского счета или посвящать их во все перипетии, связанные с недавними усилиями по мобилизации капитала. Компания с более закрытой корпоративной культурой может совершить этот переход еще на стадиях Племени или Деревни, но даже самой открытой в этом плане компании придется предпринять шаги в сторону конфиденциальности, приближаясь к моменту выпуска своих акций на рынок.

Переход №5: ОТ ВДОХНОВЛЯЮЩЕЙ ИДЕИ К ДАННЫМ

«Какую роль играют данные в масштабировании вашей компании?» В интервью с Ридом Джефф Безос из Amazon объяснял, как он делает данные важнейшей частью своего процесса управления. «Если речь идет о решении, основанном на мнении, тогда выигрывает мое мнение, — сказал Джефф. — Однако данные сильнее мнения. Поэтому привлекайте данные». Джефф неуклонно следует этим курсом. Как-то раз он заявил, что потребители Amazon никогда не будут отвечать на вопросы о продукте компании. Ему казалось, что ответы будут слишком противоречивые. Команда разработчиков продукта не пыталась переубедить Джеффа ни уговорами, ни аргументами; вместо этого они разослали по электронной почте вопросы о продукте тысяче клиентов, что недавно его приобрели, и отследили ответы. Факты, которые предоставил их несложный эксперимент, изменили мнение Джеффа, и в результате раздел «Вопросы и ответы пользователей» увеличил объем продаж на миллиарды долларов за счет повышения коэффициента конверсии.

Факты — это основа принятия решений в любой компании, но особенное значение они имеют, если от них зависит разработка вашего продукта или если привлечение клиентов является вашей основной стратегией дистрибуции. К примеру, когда мой коллега по Greylock Джош Элман работал в Twitter, перед ним стояла задача узнать, что необходимо, чтобы пользователи Twitter продолжали активно его использовать. Путем анализа данных он смог установить, что «основные пользователи», о которых с вероятностью в 90% можно было сказать, что они будут ежемесячно активны, использовали Twitter по меньшей мере семь дней в месяц. Дальнейший анализ показал, что этих пользователей от менее активных отличает подписка на тридцать и более аккаунтов других пользователей Twitter. Как только Элман разобрался в этих данных, Twitter смог мотивировать новых пользователей подписываться на другие аккаунты, и спустя шестьдесят дней показатель отношения ежедневно активных пользователей к числу ежемесячно активных превысил целевое значение в 50%.

Аналитический арсенал большинства компаний на стадиях Семьи и Племени незначителен (вероятно, они могли бы оценить размер рынка, имея больший объем данных о своих реальных клиентах). На этой стадии вы занимаетесь внедрением нового продукта, а не доработкой уже налаженного процесса. Вам не нужны аналитические отчеты для того, чтобы знать, используют ли люди ваш продукт или нет. А если клиенты его не используют, отчет не расскажет вам, как изменить курс. Другими словами, если у вас нет клиентов, лучшее из того, что вы можете, это послушать свою интуицию.

Но, как отметили в статье «Выносливые стартапы» Рейнджей Гулати и Алисия Де Сантола из Гарвардской школы бизнеса, этот подход не масштабируется: «Импровизация, — пишут они, — является неотъемлемой частью молодых предприятий; это их способ делать открытия. Однако с ростом компаний у них появляется потребность структурировать планы и цели, которые бы направляли их деятельность. Таким образом, они могут продолжать пробовать что-то новое и реагировать на динамично развивающиеся рынки, но с прицелом на более крупные цели и укрепление бизнеса. В противном случае импровизация фактически становится бесцельной забавой».

Вы уже имеете дело с изрядной долей неизвестных, поскольку ваша компания растет с бешеной скоростью, поэтому имеет смысл искать определенность везде, где только можно. Чтобы легче было совершать этот переход от вдохновляющих идей (или импровизации) к данным, лучше начать с основ. Отслеживайте несколько ключевых статистических показателей, например численность пользователей (число зарегистрированных пользователей, загрузок приложения, розничных покупателей и т.д.), коэффициенты текучести клиентской базы и первичной вовлеченности. Когда Селина Тобакковала начала работать в SurveyMonkey в 2009 году, ей пришлось в ускоренном режиме создавать инфраструктуру данных компании. «До 2009 года у них в принципе не было аналитики, — поделилась Селина на нашем занятии по блиц-масштабированию в Стэнфорде. — У них был только ежедневный отчет по кассе и все. Я твердо убеждена, что касательно компании в целом вам не удастся подсчитать больше трех–пяти параметров. К числу ключевых, которые мы отобрали, относились численность бесплатных пользователей, численность бесплатных пользователей, которые перешли на платную подписку, а также параметр вовлеченности пользователей — число опросов и доля повторных обращений к сервису».

Порой даже единственный параметр может о многом поведать. Работая в YouTube, Шишир Мехротра решил, что их единственным уточняющим параметром будет время просмотра. «Нашей целью было достичь показателя времени просмотра в миллиард часов в день, — сообщил он. — В то время у нас было лишь 100 миллионов часов в день. У Facebook этот показатель был примерно вдвое больше. На все телевидение в целом приходилось 5,5 миллиарда часов в день… Выбрать единственный уточняющий параметр очень непросто, но он вносит ясность в принятие решений и в то, что считать успехом».

Какой(-ие) бы параметр(-ы) вы ни выбрали, эта информация должна быть легко доступна и давать четкое понимание о происходящем. Когда компания еще невелика и ограничена малым штатом сотрудников, особенно важны инвестиции в инфраструктуру, необходимую для поддержания быстрого, основанного на данных процесса принятия решений. Текстовый логфайл формально может предоставить вам все необходимые данные, но любой, кому всякий раз придется вручную его обрабатывать и представлять в виде удобного для использования графика, быстро откажется от использования этих данных при принятии решений. Важно не то, какие данные вы собираете, а то, что именно вы представляете лицам, принимающим решения.

Выбор ключевых статистических показателей будет меняться с ростом вашей компании. Когда дело касается данных, вы не можете просто «выбрать и забыть». Параметры, играющие важнейшую роль в долгосрочном прогнозировании бизнеса, могут существенно разниться по мере увеличения масштабов компании, особенно если быстро меняются внешние условия. Собственно говоря, и само ваше понимание «долгосрочности» претерпит серьезные изменения. На стадии Семьи следующий месяц нередко уже может считаться «долгосрочной перспективой», в то время как на стадии Государства компания может строить многолетние планы. В LinkedIn мы начинали с того, что пристально следили за числом регистраций пользователей, которое служило нам в качестве ключевого статистического показателя, но на сегодняшний день для нас важнее долгосрочная приверженность пользователей сервису и множество других статистических показателей.

Это не означает, что вы должны отбросить все свои прежние параметры; они могут иметь большое значение для поддержания целостности. К примеру, Мариам Нафиси из Minted говорила мне: «Смысл в том, чтобы последовательно задавать вопросы и не менять их со временем, так как это единственный способ сравнить параметры на длительном временном отрезке. Мы пользовались Индексом потребительской лояльности (Net Promoter Score, NPS) с самого начала».