Представьте, что судьба вашего бизнеса зависит от одного действия — действия, которое может всё изменить. Задумывались, что именно может стать этой переломной точкой? В том, чтобы выйти из офиса и начать по-настоящему слушать клиентов.

Я, Илья Чадин — предприниматель и эксперт в области клиентского опыта, управляющий агентством dthink и автор блога WTFwithService, недавно был гостем в МФТИ, где мы обсудили, как создавать клиентоцентричные продукты в современном, технологичном мире с искусственным интеллектом.

В полной версии:

1. Клиентоцентричность vs. ИИ: Как на самом деле создать востребованный продукт?
2. Путь к успеху: Начните с клиента, а не с технологии
3. Искусственный интеллект в стартапах: Волшебный соус или мыльный пузырь?
4. Секреты успешного стартапа: Почему важно начинать с реальных потребностей?
5. Преодоление эго и создание ценности: Клиентоцентричный подход в стартапах
6. Продуктовый подход vs. Клиентоцентричность: Как найти баланс?
7. Почему инвестирование в клиентский опыт приносит больше денег?
8. Избегайте метрик тщеславия: Как создавать продукты, которые люди полюбят
9. Начните с клиента и выиграйте: Истории из реальной практики

Важность клиента — начать с человека, а не с технологии

Когда ты начинаешь с фокуса на реальных потребностях клиентов, ты находишь способ создать продукт, который будет органично вписываться в их жизнь. Продукты, созданные из собственных амбиций, часто терпят крах, поскольку не отвечают реальным запросам пользователей.

Простой, но ключевой совет — начать выходить из офиса.
Например, один из моих клиентов рассказал мне за чашкой кофе, как именно его компания сталкивается с проблемами при внедрении новых процессов. Такие разговоры помогают лучше понять, что действительно происходит на уровне клиента, а не просто строить гипотезы. Пить кофе с клиентами, слушать их, погружаться в контекст их жизни — это помогает по-настоящему понять, какие проблемы стоят перед ними, а не какие мы представляем в своей голове.

Поймите, что история — это не о вас, а о них. Ваши клиенты — главные герои. Задача — помочь им решить проблемы, дать им почувствовать, что они не одиноки в своём стремлении к изменениям.

Использование фреймворков: гибко, а не линейно

На этапе разработки важно использовать разные фреймворки, такие как дизайн-мышление, Lean Startup и Scrum, но делать это нужно гибко, подстраивая процесс под конкретные обстоятельства. Как я отметил на подкасте: «Жить в линейном процессе сложно, ведь мы не живём в линейном мире». Процесс работы над продуктом должен быть итерационным и адаптивным.

Фреймворк Design Thinking помогает погружаться в проблемы реальных людей — например, в случае с Медси изначально предполагалось, что люди перестают принимать лекарства, потому что забывают, и было предложено создать трекер напоминаний. Однако, после проведения интервью и наблюдений мы поняли, что многие вообще не начинали принимать лекарства, начитавшись отзывов в интернете или услышав мнение близких. Трекер бы не решил эту проблему — требовалось улучшить доверие и коммуникацию между врачом и пациентом. Такой глубокий подход позволил обнаружить реальную причину и предложить более эффективное решение.

Lean Startup позволяет тестировать идеи быстро и с минимальными затратами — например, когда одна из наших гипотез по улучшению сервиса была проверена за неделю с помощью простого MVP.

Agile помогает донести до клиента уже рабочее решение — так, как мы сделали это с одной из версий продукта, чтобы получить раннюю обратную связь и внести нужные корректировки.

Важно помнить, что процесс непрерывен, и каждый день нужно уделять внимание изучению клиента — это и есть continuous discovery.

Искусственный интеллект: волшебный соус или полезный инструмент?

Сейчас ИИ часто воспринимается как волшебный соус, который автоматически улучшит продукт, но это не всегда так.

Часто к нам приходят клиенты с "инвестиционным бюджетом" на внедрение ИИ, а когда спрашиваешь их, зачем и какую проблему клиентов это решит, они не могут ответить. Внедрение ИИ ради самой технологии, без понимания его реального вклада, может только ухудшить ситуацию. На самом деле, ИИ не решает всех проблем — его важно использовать только там, где это действительно приносит пользу.

Приведу пример продукта, который мы с командой делали для бренда 12Storeez — AI-наставник для обучения сотрудников. Разработка началась не с технологии, а с исследования: какие проблемы у сотрудников и их руководителей возникают в процессе адаптации и обучения? Только поняв реальный контекст, стало ясно, как ИИ может помочь, и в каких моментах он действительно усилит продукт.

Как говорил Стив Джобс, важно начинать с клиентского опыта, а затем переходить к технологиям, а не наоборот.

Главное — понимать, помогает ли ИИ решать проблемы клиента, или это просто очередная "витаминка" — что-то, что кажется полезным, но на самом деле не имеет значительного влияния на решение реальных проблем.

^{Витаминка — это функция или технология, которая может выглядеть привлекательно, но не приносит ощутимой пользы и не решает критические задачи клиента.}

Вдохновение на будущее

Основное ограничение для любого предпринимателя — это его собственное эго.

Например, я помню, как однажды мне казалось, что моя идея идеальна, и я не хотел признавать, что проблема может быть глубже. Но после разговоров с реальными пользователями, я понял, что моё видение не соответствовало их потребностям. Это стало поворотным моментом, когда я смог отбросить гордость и изменить подход, что привело к реальным улучшениям продукта.

Иногда важно просто отбросить гордость и выйти из офиса, чтобы пообщаться с реальными пользователями. Именно в их истории кроются те ответы, которые помогут создать востребованный продукт.