Product Samurai - продакт

Ценовые исследования Рассказываю про возможные прайсинг-исследования, которые помогут с определением клиентских референсов и ценности (писала в этом посте). Заодно вспомню универский курс по ценообразованию и поделюсь очень хорошей, хоть и не совсем свежей статьей моего преподавателя: методы оттуда можно применить к любым продуктам. Какие исследования помогут в принятии решения о цене? 1. Метод Габора-Грейнджера Спрашиваем у респондента, “купите ли вы данный продукт по цене Х?”. Если да, то спрашиваем снова, но увеличиваем цену, если нет, то снижаем. В итоге рассчитываем процент тех, кто согласился купить товар по названным ценам, и строим кривую цена / процент “купивших”. 2. Опрос Ван-Вестендорпа Этот опрос больше про внутренние ценовые референсы клиента. Он содержит 4 вопроса, которые лучше не делать открытыми, а указать некий разброс цен, основываясь на своих издержках / ценах конкурентов. ⏺️Какая цена для данного продукта была бы настолько высокой, что вы бы отказались его покупать? ⏺️Какую цену вы бы посчитали настолько низкой, что засомневались бы в качестве продукта? ⏺️Какая цена кажется вам высокой, но за которую всё-таки можно купить? ⏺️Какую цену вы бы охарактеризовали как «выгодную» при покупке продукта? Строим 4 кривые по ценам, точка оптимальной цены — на пересечении графиков по 1 и 4 вопросам. При этом можно ориентироваться и на диапазон приемлемых цен — между крайними точками, посмотреть графики можно тут 💰 3. Моделирование покупки и совместный анализ (конджойнт) Это исследование позволяет прогнозировать поведение потребителя за счет имитации контекста совершения покупки. Анализ основан на том, что мы разбиваем целый продукт на отдельные фичи, чтобы понять их относительную ценность для клиента. Здесь можно использовать разные типы анализа: ➖ choice-based: сами делаем сборки продуктов из разных фичей по разным ценам и предлагаем пользователю выбрать наиболее подходящий вариант; ➖ menu-based: все фичи в продукте предлагаем пользователю как блюда на шведском столе, и он может собрать себе любой завтрак, но каждая фича + Х$ (можно поставить лимит). В итоге мы узнаем, за какие фичи пользователь готов платить больше. Так, например, можно определить, какой функционал вносить в платную версию продукта или оценить наполнение подписки и составить тарифную сетку. А если это исследование проводить в формате интервью, то можно получить также много инсайтов из реакций клиентов на отдельные фичи. Здесь хочу еще упомянуть так называемую метрику ценности. Обычно ценность продукта сложно измерима: это может быть время, которое мы экономим клиенту, прибыль, полученная с нашей помощью, или даже радость, которую мы ему принесли — для такой ценности нужны прокси-метрики. Например, это может быть количество транзакций, трафика, контактов. Для Miro это количество досок и воркспейсов, для Zapier — количество и функциональность “запов” (так в компании называют сценарии интеграции). При этом прайсинг per seat, то есть за количество аккаунтов в спейсе, не измеряет ценность, так как это не влияет на использование, а аккаунты можно шерить. Прокси-метрику также можно определить в ходе интервью с клиентом, уточняя, в чем для них ценность той или иной фичи. Интересный пример: комедийный клуб в Барселоне берет с гостей плату за смешки, чтобы распознать, насколько им понравилось выступление (для этого они используют экраны с распознаванием эмоций на задних спинках сидений) 👀 Полезные источники: ➖ Статья про прайсинг SaaS-продуктов; ➖ Статья про эксперименты с ценообразованием; ➖ Интервью с исследователем из Qiwi на тему того, как говорить о деньгах на интервью. Ставим 🔥, если было интересно!