Как тестировать гипотезы в бизнесе
Тестирование гипотез B2B
Является ли проверка гипотез волшебной палочкой? Как бы хотелось инвестору: мы придумали идею, мы проверили идею, мы инвестируем, мы тиражировали результат. В B2C это прекрасно работает. Так ли это в B2B? Забегая вперёд скажу, что есть очень много оговорок и границ применимости такого подхода. Волшебной полчки нет точно.
В этой статье я хочу не столько описать известные мне подходы к тестированию гипотез, я хочу дать тему для обсуждения в комментариях. Я опишу те подходы, которые применяю сам. Я приведу ограничения, когда это будет работать.
Классификация гипотез B2B, влияющая на выбор методов проверки
Чтобы гипотезы проверять, их надо сначала классифицировать. Классификация гипотез может сказаться на методиках проверки: где-то нужно совершить продажу, где-то достаточно «протокола о намерениях». Здесь приводим классификации, которые влияют на проверку. Есть классификации гипотез, не влияющие на технологии проверки: масштаб инвестиций, «важность для ГД». Методы проверки гипотез для них одинаковы, они остаются за рамками.
С точки зрения инноваций, гипотезы классифицируется как последовательная инновация vs прорывная инновация. Если продукта ещё нет, то значит в 99% случаев клиент как-то до нас закрывал свою нужду. Мы приходим с чем-то существенно лучшим, он ещё не знает, что за закрытие этой нужды теперь нужно платить. Если же продукт уже есть, то мы последовательно даём больше ценности, не нарушая сложившихся привычек и практик применения.
Как и Инновации, гипотезы можно классифицировать как процессную и продуктовую: процессные гипотезы вроде бы не относятся к поставленной задаче. Однако, они могут сильно влиять на продуктовые характеристики! Гипотезы типа: «а не внедрить ли нам Цифровые Двойники, чтобы снизить издержки на 40% и повысить в 10 раз точность» дают продукту множество возможностей. Гипотезу можно продолжить: «а снизив издержки на 40% мы сможем выйти на рынок, который по своему объёмы в 1000 раз больше».
Таким образом, с токи зрения анализа инноваций, возможна классификация гипотез:
Ещё гипотезы могут касаться разных этапов цепочки создания ценности: мы можем сомневаться в ЦА, в то же время, мы можем для уже проверенной ЦА изучать гипотезы максимальной полезности. По этапу создания ценности гипотезы (да начинается с воронки продаж, но заканчивается не сделкой а сервисной поддержкой) могут классифицироваться как:
Гипотезы создания интереса
Гипотезы Внедрения решения
Гипотезы максимизации полезности решения
В статье не получится раскрыть методы проверки для каждого типа гипотезы, статья будет чрезмерно длинной.
Способы проверки гипотез B2B
Несмотря на то, что типов продуктовых гипотез B2B реально много, способов их проверки реально столько, что хватит отдельных пальцев.
Здесь может завязаться интересная дискуссия в комментариях: применение способов оценки гипотез, другие способы которые я не учёл, успешные кейсы и т.д. Это всё позволит учесть опыт друг друга и сделать наш продукт в итоге сильнее!
Да да, вы не ослышались. С одной стороны, А/Б тест в классическом понимании для B2B применим плохо. В интернет магазине можно сделать 2 разных баннера, один белый другой серый. И проверить, какой будет более кликабельным 🙂 При работе с Газпромом такие шутки не пройдут: предложить туда вариант А, посмотреть купят ли, может быть крайне накладно. Контракт на 100 миллионов вы явно потеряете, а потом ещё и отзыв негативный получите. И этот отзыв убьёт все последующие А/Б тесты.
Однако, А/Б тесты для B2B возможны! Не для проверки продаж, а для проверки попадания Гипотезы в конкретную Боль. Здесь мы проверяем целевое действие: не покупку решения, а всего лишь выполнение какой-то операции, где-то на одной из точек CJM.
Возможно проверять гипотезы этапа создания интереса к продукту, ознакомления с продуктом, привлечения и т.д. Лендинг в B2B примерно тот же самый, что и для B2B и на нём работают те же законы.
Проблема: сколько не говори, пока клиент не заплатит, истину о вашем продукте вы не узнаете. Хотя, конечно без разговоров он не заплатит точно, по этому говорить нужно.
Кейс: для Технологических Стартапов, проблема востребованности продукта, который они пилят, стоит ещё острее, когда стартап рассчитывают продать результат разработки в конкретную компанию. Сколько раз звучало: «Мы запилим эту штуку, потом её купит Google». Главное что фонды дают денег, беря риск что Google не купит, на себя. В целом фонды знают кого Google покупает, страхуют сатратап от неверных продуктовых решений.
При применении JTBD мы не просто исследуем, нужно это клиенту или не нужно. Мы увольняем! То есть мы определяем, как клиент это делает сейчас, и кого он хочет уволить, чтобы делать это лучше.
В JTBD клиент может уволить старую привычку, новую привычку, или Product менеджера 🙂
В принципе, со множеством оговорок, бизнес существует для того, чтобы приносить кому-то деньги. Таким образом, если мы создаём штуку, которая даёт % экономии (денег, материала, жидкости, времени, чего угодно), клиент по идее должен это купить, если мы просим дешевле, чем его выгода (с учётом стоимости риска и стоимости геморроя при переходе). И, зачастую, расчёт экономического обоснования уже является хорошим поводом продукт делать.
Такой подход работает хорошо в одних отраслях, в других не работает совсем. С одной стороны, мы видим как в Аккумуляторной отрасли борьба идёт за проценты эффективности заряда. С другой стороны, в отечественной практике, компании не внедряют слегка устаревшие электронные системы, такие как например ERP, потому что эффект от них не столь велик, а вот риск для конкретного менеджера большой. В моей практике один банк долго динамил проект, дающий ему экономию 0.5% экономии банковской маржи. При этом в прессе везде пишут «Для банка 0.001% маржи это колоссально! Любые деньги за такие решения!». На практике банк систему то внедрял, но по ряду причин у него было много более приоритетных задач.
Как не «кастомер девелопи» нефтяников и производителей ДВС, ты не поймёшь, что им пора переходить на чистую энергию Эфира (а лично ты кстати слушал об этом?). Но проходит год, другой, а электричество тут как тут. И уже никто не спрашивает: «Какую ценность твоё решение несёт для ТОП менеджера компании? Где твой УТП?». Спрашивают лишь: «Ты даёшь 1% экономии к аналогам»?
Это самый малодостоверный способ проверки гипотезы, но за то самый легко применяемый. Если ваш продукт кому-то нужен, то, наверное, собрав семинар, вы получите массу регистраций и восторженных откликов. Аудитория будет вопить «Мы всю жизнь просили такое решение». Профессионалы с удовольствием заплатят за вход или онлайн трансляцию. С другой стороны, если семинар провалится, значит и продукт не нужен.
Ибо сказано: «Они [ветряки] так трясутся, что червяки выползают из земли»
Но, для применяемых технологий, успешный семинар обогатит копилку знаний о рынке и даст % в успех продукта.
Кроме семинара можно провести пресс-конференцию, опубликовать статью, снять фильм и др.
Эх, когда-то я сам работал в корпорациях и мы жаловались на больших поставщиков ПО, которые рисовали презентации с картинками, а потом это продавали не имея продукт. Потом, за счёт клиента, велась разработка. Клиент конечно страдал: даже если проект стоил не дорого, потери из за плохо отработанной методологии и сырого софта были колоссальны. Собственно, с тех пор даже крупным поставщиками обязательно задают вопрос «А где это уже работает».
Тем не менее, для проверки гипотезы более железного аргумента не существует: «мы это нарисовали, а клиент это купил»! Купил со скидкой, но ведь купил! B это не сравнится ни с каким иным расчётом.
В B2B рынке есть категория людей, которые занимаются какой-то проблемой уже 20 лет. Если удаётся выйти на такого человека, он может заменить 100 клиентских интервью. Такие люди знают, кто что в отрасли купит, к кому зайти чтобы это продать. Откуда эта экспертиза? Эта экспертиза с десятков проектов, выполненных для разных бизнесов. Сейчас уже приходишь в компанию, видишь проблему, вспоминаешь кейсы где такая проблема была ранее. Далее решение очевидно. Customer Development не нужен.
Важно не ошибиться с экспертом: чаще всего эти люди вырастают в недрах одной компании и редко знают отрасль в целом. Отраслевые эксперты, те кто консультирует разные компании, обычно известны поимённо.
Оговорки, при проверке гипотез
Если бы всё было так просто в B2B: проверил гипотезу применив метод №2 и №5, получил положительный результат, идём ковать и масштабировать бизнес. Но, в B2B нужно держать в уме несколько важных моментов, чтобы сделают продуктовые исследования успешными, а не провальными.
Исходя из того, что постиндустриальный бизнес уникален, продукт для B2B тоже уникален для каждого клиента! И чем дальше, тем эта уникальность будет выше: сегодня ещё можно производить одинаковые токарные станки или даже 3Д принтеры. Программисты используют одинаковые среды программирования, одинаковые компиляторы. Но, те же программисты выстраивают свою уникальную технологию из кубиков, применяя жёсткий микс из Питона, Java, С++, Kybernates и облачных технологий. Производственники выстраивают из кубиков линию, производящую их продукт, выстраивая из тех 3Д принтеров уникальную цепочку. Отмечу, что если бы программисты могли, они бы разрабатывали под каждую задачу свой язык программирования. Пока это чрезмерно затратно, но, кто знает, что будет в будущем.
«Типовых компаний» всё меньше и меньше. Для примера возьмём банковскую отрасль: в нулевые годы было более 1000 одинаковых банков. Сегодня осталось
5 банков, при чём каждый, за счёт своей уникальности, готов сожрать всех остальных.
Особенность №3: прорывные технологии нельзя игнорировать, но бизнес ориентирован на текущие технологии. Пример: в строительстве сейчас развивается BIM. Скорее всего, решения по управлению строительными проектами на MS Project он съест. Сейчас, однако, строительные фирмы с удовольствием это внедряют, говорят как это полезно. Решению осталось 3-5-7 лет, дальше отрасль поменяется. При этом, продуктовые гипотезы валидируются на ура!
Выводы
Я постарался привести известные мне способы проверки гипотез, чтобы систематизировать жизнь и работу продакт-менеджеров. Надеюсь в комментариях вы напишете как вы это делаете, и какие особенности при проверке гипотез вы знаете, с чем сталкивались в своей работе.
Главным выводом моих рассуждений можно обозначить:
в B2B проверка гипотез это полезный инструмент, это не волшебная палочка!
Да, в интернет шопе, где торгуют например трусами, легко всё перевести на А/Б тесты. В B2B, где каждый клиент уникален и чертовски сложен (сложнее ли он чем женщина?) это хороший инструмент. Но он не сделает вам бизнес.
Что же делать? При создании B2B решений, крупные успешные вендоры редко делают продукт с нуля. Чаще всего, за основу берут какую-то технологию, отработанную в недрах компании. Далее, продукт развивается в тесном сотрудничестве с клиентами. Новые модули пилятся под конкретные задачи, тиражируются другим клиентам.
Где же тогда роль продакт-менгеджера в B2B? В одной статье видел мудрую мысль, что продакт менеджмент это часть процесса разработки, в которую включили работу с клиентом. Раньше клиент писал ТЗ, команда шла делать. Сейчас ТЗ нет, но есть специальный человек который коммуницирует с клиентом и/или отраслью, подгоняет команде требования.
проверка гипотез выстреливает, когда создаётся прорывная технология.
И этим конечно также нужно заниматься! Только прорывная технология это гораздо сложнее.
Как тестировать гипотезы и кратно расти? Теория. Практика. Инструмент
Как перезагрузить отдел маркетинга за 7 дней и получить первый значимый рост уже через 30 дней?
Сервис кратного роста hopox позволит наладить работу Growth Team и тестировать гипотезы роста непрерывно.
В статье теория, практика и интрумент собраны в единую Технологию кратного роста.
Итак, в чем секрет быстрого роста Twitter, Facebook, Amazon?
Возможно, у них изначально была гениальная идея? Или безумные инвестиции позволили нанять дорогих маркетологов? Быть может, просто повезло?
Сразу скажу ответ: на самом деле они не боялись экспериментировать, ошибаться, и делали это часто и быстро. Расположение кнопок в Facebook, механика удержания пользователей в Twitter, принуждение к покупке в Amazon или Booking через цепочку писем, ретаргетинг или скидки — это результат огромного количества экспериментов.
Все крупные компании делают это. Мобильное приложение Facebook постоянно требует обновления, Amazon меняет код на сайте в среднем каждые 11 сек, а вице-президент по продукту Twitter признался, что значительный рост начался, когда стали тестировать десять гипотез в неделю, а не одну в две недели.
Кол-во проведённых экспериментов в неделю = скорость роста компании.
Любые маркетинговые действия, даже изменение кода на сайте, можно интерпретировать как эксперимент. Но почувствуйте разницу между тем, чтобы “просто продавать” по телефону или продавать много, если процессы выстроены, персонал обучен, внедрена CRM-система. Разница как между ремеслом и производством, не правда ли?
В данной статье процесс кратного роста изложен как технология. Даны теоретические и практические аспекты работы, представлен инструмент для командной работы hopox. Используйте этот материал, чтобы рост в вашей компании перестал быть стихийным явлением. Теперь рост — это отлаженный, управляемый процесс, который можно измерить и на который можно влиять.
Теория кратного роста
Описываемая технология роста подходит только, если у вас уже есть продукт, в котором пользователи чувствуют себя счастливыми и платят за него. В этом случае кратный рост достигается с помощью — непрерывного поиска узких мест, снижения издержек и увеличения количества и ценности клиентов за счет быстрых экспериментов, базирующихся на данных.
Эксперименты могут быть в каналах привлечения, в воронке продаж, в монетизации, в алгоритме знакомства и использования продукта, в способах рекомендации продукта друзьям, в механизмах удержания активных клиентов и воскрешении отказавшихся клиентов и т. д. Разделить области экспериментирования можно с помощью “Пиратских метрик” Дейва МакКлюра: Привлечение, Активация, Удержание, Виральность, Доход. Эти пять шагов описывают путь пользователя, который способен дать максимальную ценность для бизнеса.
Однако, внутри каждой области экспериментирования есть еще несколько воронок, которые стоит оптимизировать. Например, виральность может содержать механизм приглашения друзей и содержать несколько шагов.
Например, в этом примере подключение адресной книги пользователя для быстрой отправки приглашений позволило увеличить виральность в 2,5 раза.
Итак, как проводить эксперименты по улучшению каждого показателя?
В книге “Бизнес с нуля” Эрик Рис описал научный подход вывода новых продуктов и услуг на рынок с минимальными затратами ресурсов с помощью постоянных экспериментов и обратной связи от клиентов. Вот несколько ключевых принципов, которые необходимо использовать для систематизации процесса экспериментирования:
— Любые маркетинговые инициативы надо воспринимать всего лишь как предположения. Для быстрой проверки предположений формулировать их в виде гипотезы с указанием прогнозируемого эффекта в цифрах.
— Любую идею, функционал, продукт можно проверить, создав Минимально Жизнеспособный Продукт (MVP), чтобы получить на него обратную связь от клиента и понять какой же продукт нужен на самом деле.
— Нельзя строить долгосрочных планов. Имея долгосрочное виденье, разделите план на короткие итерации сроком на одну, две недели и делайте только то, на что можно быстро получить отклик клиента.
— Запустите процесс непрерывного обучения в цикле Build-Measure-Learn. Этот цикл связывает в единый процесс проведение эксперимента, получение обратной связи от клиента в цифрах и осознание результатов эксперимента.
Методология HADI (Hypothesis — Action — Data — Insights) — это простейший алгоритм циклической проверки идей — от гипотезы, через действие к данным и выводам.
Цикл управления начинается с формулирования гипотезы (Hypothesis) по принципу «если», «то». На втором этапе необходимо провести ряд работ для запуска эксперимента (Action), затем собрать данные за заданный период (Data) и в заключении сделать однозначный вывод, была ли успешна гипотеза, что и как можно улучшить, запустив следующий цикл проверки гипотез (Insights).
Это и все теоретические знания, необходимые для кратного роста?
Нет. Но важно понимать, что каждый продукт уникален, каждая аудитория своенравна и то, что работает в одной компании, может не работать в другой. Кратное преимущество возможно тогда, когда вы не копируете чужую модель, а создаете свою, уникальную. Именно о том, как ее найти — рассказано в данной статье.
Практика кратного роста
На практике запустить в компании процесс постоянного экспериментирования через циклы Build-Measure-Learn или HADI не так просто. Во-первых, текущая рутина не дает сосредоточиться на росте и рост компании зачастую становится второстепенной задачей. Во-вторых, не понятно как настроить рабочий процесс внутри команды: кто отвечает за рост, как принимаются рискованные решения, кто отвечает за неудачи, сколько и какие ресурсы можно использовать и самое главное — причем тут цикл HADI?
Ниже приведена инструкция по созданию Команды роста из существующих сотрудников компании и то, чем им стоит заняться первые 30 дней, чтобы наладить устойчивый процесс экспериментирования и найти первые точки роста компании.
1. Выберите лидера Команды роста
Первым делом, стоит определиться с персоной, которая будет отвечать за рост компании. Желательно закрепить за ним должность содержащее слово рост или growth, например: Маркетолог Роста (Growth Marketer), Менеджер Роста (Growth Manager), Директор по развитию/росту (VP of Growth). Должность поначалу может быть виртуальной и совмещена с основной должностью CEO, CMO, CTO, PM, веб-аналитик, ведущий маркетолог.
Лидер Команды роста будет отстаивать идеи перед руководством, создавать благоприятную атмосферу для экспериментирования и стимулировать команду к продвижению вперёд.
Требования к лидеру типичные для руководителя: хорошо разбираться в продукте и иметь хелихоптер взгляд на бизнес, быть открытым к предложениям, иметь авторитет в компании и опыт руководства.
Обязательные условия его работы:
— Наличие мандата на нестандартные решения и ошибки. Для того, чтобы развиваться, необходимо прибегать к нетрадиционным методам и решениям. Которые зачастую разнятся с существующей политикой компании. Задача лидера компании роста — предоставить площадку для свободного проведения экспериментов;
— Материальная заинтересованность в росте компании.
2. Соберите Команду роста
Теперь надо отобрать до 8 сотрудников в Команду роста (Growth Team). Изначально она может не иметь строгого очертания, структурного разделения и быть динамичной, поскольку задача команды — еженедельное обсуждение гипотез роста и их исполнение параллельно с текущей деятельностью. Но о работе Отдела роста чуть позже.
Как собрать Growth Team и какими качествами она должна обладать?
В общем виде члены команды должны быть жадными до новых знаний, склонны к риску и действовать агрессивно, всегда основываясь на данных. Но есть несколько принципиально важных черт:
Открытость
Эта характеристика играет первостепенную роль, ведь лучшие идеи являются нелогичными, контр-интуитивными. Наибольший эффект достигается тогда, когда проверяются самые безумные гипотезы. Открытость, прежде всего, является ключевой чертой PM и Tech Leads — людей, наделенных полномочиями “убивать” идеи. Один человек, крайне пессимистично настроенный, может саботировать, парализовать работу всей команды. Обычно такие люди просто не готовы к изменениям и все воспринимают в штыки. Не включайте их в команду роста.
Собственное мнение
Крупные компании не редко сталкиваются с ложными утверждениями или с директивным управлением, исходящим от руководителей. Каждый член команды роста должен иметь склонность к здоровому скептицизму, к проверке того, что на самом деле есть “правильно”, основываясь только на проведенных тестах и данных, и, если потребуется, идти против принятых в компании принципов для проверки своих убеждений.
Способность быстро обучаться
Каждый участник команды роста должен быть способен к быстрому обучению. Маркетинговые задачи будут постоянно меняться от платного привлечения, до SEO и рассылки уведомлений. Вам потребуются люди, способные адаптироваться и обучаться в максимально сжатые сроки, читать множество статей и книг в тот момент, когда это действительно нужно.
3. Выстройте процесс
Итак, у вас есть лидер и до 8 сотрудников в команде роста. Теперь необходимо запустить непрерывный процесс тестирования гипотез, например, используя циклы HADI. Процесс экспериментирования — это гибкая методология, адаптированная под маркетинговые задачи, поэтому многое в процессе работы команды роста будет напоминать работу отдела разработки, но принципиальные различия все же есть.
Как выстроить процесс?
— Утвердить еженедельные встречи команды роста (Growth Meeting) длительностью не более часа перед встречами отдела разработки, поскольку в бэк-лог спринта должны попадать задания от команды роста на ряду с заданиями из отдела поддержки и других отделов.
— Проводить еженедельные встречи отдела роста со следующим расписанием: обсуждение результатов тестирования гипотез предыдущей итерации, генерация новых гипотез по выбранным ключевым метрикам, выбор наиболее эффективных гипотез, требующих минимальных ресурсов на проверку, распределение задач для тестирования гипотез между отделами и сотрудниками.
Более подробное расписание Growth Meeting и памятка по созданию гипотез в руководстве по технологии кратного роста после регистрации.
— После встречи, на протяжении всей итерации, лидер Команды роста должен контролировать ход выполнения заданий и запуск сбора данных по каждой гипотезе.
Схема работы команды роста по тестированию гипотезы через циклы HADI:
Для того чтобы добиться успехов уже в первый месяц, фокусируйте команду вокруг одной, максимум двух ключевых метрик продукта (новые подписчики, количество забронированных ночей, месячная прибыль и т.д.). Это намного упрощает расстановку приоритетов для роста и направляет команду на тот путь, на котором каждый способен генерировать идеи.
Праздновать каждую победу особенно важно первый месяц, например, бить в рынду, чтобы весь офис знал, что протестирована успешная гипотеза и случился рост.
Несколько месяцев спустя вы поймете, что точки роста есть буквально повсюду. Публикуя новый пост, создавая новое письмо, размещая презентацию в открытом доступе, можно расти, каждый раз улучшая эффективность таких простых, рутинных действий. Технология кратного роста легко масштабируется из Команды роста на весь отдел маркетинга. В ее основе всего два принципа: соизмерять свои действия с аналитическими данными о поведении клиентов и постоянно обучаться, совершенствуясь после каждого действия.
В итоге, все маркетинговые решения и действия будут основаны на данных о пользователях и их поведении. Это называется Маркетинг, основанный на данных (Data-Driven Marketing). Но об этом уже в другой статье.
Инструменты кратного роста
Как только вы получите несколько краткосрочных результатов, вы откроете для себя важность используемых инструментов для проведения глубокого анализа и проведения быстрых экспериментов.
C одной стороны, Команде роста нужны инструменты аналитики, вроде Google Analytics, KissMetrics и маркетинговые инструменты: контекстная реклама, рассылка писем, виджеты на сайт, соц. сети и т.п., которые выдают аналитические данные, как минимум, о количестве переходов.
Главные враги продуктивности — слабые данные о поведении клиентов и отсутствие инструментов
С другой стороны, инструмент командной работы, где можно систематизировать и распределять задания (теперь уже гипотезы), например: Trello, Asana и т.п. Поскольку процесс экспериментирования основан на гибких методологиях, для работы в команде лучше использовать сервис использующий кан-бан доску (agile доску).
hopox
hopox — специализированный сервис для работы Команды роста, в основе которого доска с гипотезами, где пользователь заранее выставляет метрики успешности задачи, а результат выполнения анализирует сервис, загружая данные из различных сторонних инструментов.
hopox пропитан идеологией Lean Startup и гибкими методологиями. Путь гипотезы на доске проходит через четыре статуса, согласно HADI-циклам:
Гипотеза. Создавайте новые гипотезы и сортируйте их в этом столбце. Записывайте сюда даже самые смелые гипотезы, а те, что решили протестировать — передвигайте в следующий столбик.
Действие. В этом разделе перечислите и распределите задания сотрудникам, которые надо выполнить, чтобы запустить тест, а также настройте метрики для сбора данных. Гипотезу можно переместить дальше, если будут выполнены все задания и указаны метрики успешности гипотезы.
Сбор данных. hopox автоматически начнет сбор данных из указанных источников, например, Google Analytics, Yandex Metrica, Facebook, VK, MailChimp, KissMetrics и многие другие. Как период сбора данных окончится, гипотезы переместятся в последний столбик.
Выводы. hopox сделает однозначный вывод об успехе гипотезы, на основе установленного критерия успешности и собранных данных. Вам останется записать вывод о результатах гипотез, чтобы поумнеть и не забыть.
Результат работы в hopox:
Фокусировка на росте
Наконец-то появилась возможность сосредоточиться на развитии. Методология hopox по созданию Команды роста позволяет отделить текущую рутинную деятельность от процесса роста и вдохнуть новую жизнь в ежедневную работу компании.
Системный рост
Рабочее пространство hopox — это пульт управления ростом. Здесь рождаются и сортируются идеи, здесь идеи тестируются на прочность, здесь работает вся Команда роста, здесь копятся знания о причинах успехов и поражений.
Естественный рост
Главная причина роста — постоянное обучение и совершенствование команды. Не надейтесь на покупку трафика, на одно конкурентное преимущество продукта. Ваше конкурентное преимущество — Команда роста, в которой привита культура экспериментирования.