Когда ключевые предположения уже определены, проверить их обычно несложно. Например, для проверки ценообразования направьте поставщикам неофициальный запрос котировок или спецификацию товара, чтобы убедиться, что ваши расчеты объема закупок и разработок точны. Вы должны уметь быстро определять цены, не соответствующие действительности. Чтобы узнать, насколько заинтересованы в вашем продукте покупатели-маяки и ключевые покупатели, проверьте, готовы ли они к следующим действиям:

• Произвести предоплату вашего решения (лучше всего):

• Предоставить аванс (хорошо).

• Прислать письмо о намерениях (нормально).

• Согласиться на демонстрационную версию (приемлемо).

• Высказать устойчивый интерес к приобретению на определенных условиях (звучит не очень ободряюще, но может оказаться приемлемым).

Если вы общаетесь с потребителями лично, возьмите с собой опытного консультанта, который поможет понять, действительно ли покупатель заинтересован в вашем продукте и намерен его приобрести или просто проявляет вежливость либо собирает информацию. Чтобы понять, имеются ли на вашем рынке покупатели-маяки или ключевые покупатели, повторите ту же процедуру с другими потребителями, проверьте, не зависит ли их решение относительно покупки от других клиентов, и ищите модели их поведения.

Предположение: пользователи смартфонов в возрасте от 25 до 34 лет проверяют прогноз погоды на телефоне, чтобы решить, что надеть

Команда изначально считала это единым предположением, но на самом деле здесь два посыла, на которые и нужно разбить утверждение. Предположение 1 состоит в том, что обладатели смартфонов проверяют на них прогноз погоды. Предположение 2 – прогноз погоды со смартфонов проверяют, чтобы решить, что надеть.

Для проверки первого предположения члены команды обратились к целевой аудитории (в фитнес-клубах, ресторанах, на улице) и спросили, есть ли у них на телефоне приложение с прогнозом погоды и используется ли оно. Более 90 процентов ответили положительно, подтвердив первое предложение. При проверке второго предположения были получены смешанные результаты. В одной группе менее 30 процентов признались, что обращаются к прогнозу погоды, решая, как одеться, в то время как в другой утвердительно ответили более 70 процентов. Команда догадалась, что основная отличительная характеристика первой группы в следующем: все отвечавшие – мужчины. Вторая группа состояла из женщин. Таким образом, команда нащупала важный сегментирующий фактор, который ранее не был выявлен. Оказалось, что различия в приоритетах объясняются половой принадлежностью.

Эксперимент снабдил команду новой ценной информацией, при этом получить ее оказалось дешево и несложно. Таким образом, было выявлено, что их предположение верно для более узкой группы целевой аудитории.

Предположение: «неохиппи» в возрасте 25–35 лет, совершая покупки в супермаркете, собирают информацию при помощи смартфонов

Эта команда хотела выйти на рынок с приложением для смартфонов, представляющим собой помощника при покупках в магазинах здорового питания (например, в Whole Foods Market). Члены команды пользовались смартфонами, совершая покупки, и предположили, что их потенциальные клиенты поступают так же. Это ключевое предположение нуждалось в проверке.

Команда отправилась в Whole Foods и понаблюдала за людьми, подходящими под описанную демографическую группу. Почти никто из них, покупая, не пользовался смартфоном. Это вызвало у членов команды удивление, но в другом Whole Foods результат оказался таким же. Студенты провели опрос. Выяснилось, что, хотя многие покупатели владели iPhone (эксперимент проводился примерно в то время, когда первый iPhone только появился), они не пользовались им, так как привыкли к прежнему способу совершения покупок и не хотели ничего менять. В результате команда сменила направление работы и занялась другим мобильным приложением для иной целевой аудитории. Может быть, в наши дни рынок для такого приложения существует, но тогда было слишком рано.

Предположение: опросы общественного мнения гораздо лучше проводить при помощи Facebook, чем традиционным методом обзвона

Студент-политолог заинтересовался опросами общественного мнения и тем, что на их точность влияет растущее число тех, кто отказывается от стационарной связи в пользу сотовых телефонов. Американские законы запрещают автоматический набор мобильных номеров. Опросчики, желающие позвонить на сотовый, вынуждены делать это вручную. В результате звонок на сотовый телефон обходится гораздо дороже, чем на стационарный.

Опросы могли давать неверные результаты, потому что представители определенных социальных групп с большей вероятностью, чем члены других групп, пользовались только мобильными телефонами. Студент предположил, что, поскольку Facebook позволяет давать целевую рекламу для определенной аудитории и предоставляет доступ к демографическим данным для баннеров, можно использовать эту рекламу для быстрого и недорогого проведения опросов. Они будут точнее и потребуют меньше усилий, чем телефонные.

Будущий политолог проверил свою гипотезу в тот же вечер, потратив менее 100 долларов на объявления в сети Facebook. В его первом эксперименте сравнивались результаты, полученные при помощью баннеров, с президентскими праймериз 2012 года в Нью-Гемпшире и сводными результатами профессиональных опросов общественного мнения по этому поводу. Данные баннеров не так удачно предсказывали исход праймериз. Он предположил, что дело в дизайне баннеров, изменив который можно добиться более точных результатов. Менее чем через неделю, потратив еще 50 долларов, он испробовал другой формат заголовков баннеров (рис. 21.1).

Рис. 21.1. Скриншот: второй вариант баннера «Я выбираю Германа Кейна»

Итоги второй попытки сравнивались с результатом президентских праймериз для другого штата. Результаты были схожи с профессиональными опросами, стоившими 100 тысяч долларов и занявшими несколько дней. Интересно, что в ходе проверки гипотезы он нашел еще более удачное приложение идеи: опросчики заинтересовались использованием демографического таргетирования баннеров в Facebook для организации гипертаргетированных фокус-групп. Эта рыночная возможность имела гораздо более широкое применение, чем простое предсказание результатов выборов.

Предположение: людям понравятся классные доски с подсказками

Команда студентов выступила с идеей, которая казалась нелогичной и лишенной настоящей мотивации. Она состояла в попытке капитализировать тенденции увеличения потребления кофе и роста передвижных продуктовых фургонов – завести кофейный фургон поблизости от университетских кампусов, где нет «хороших» кофеен.

Эти фургоны студенты назвали Inspired (вдохновленный) и решили, что для привлечения лояльных клиентов достаточно покрыть боковые стенки фургона классными досками, на которых можно писать (см. рис. 21.2). На них были шаблоны-подсказки, которые побуждали бы людей писать, а созданные ими сообщения вдохновляли бы других потенциальных покупателей. В сочетании с высококачественным кофе это должно было привлечь клиентов. Итак, ключевое предположение, имевшее фундаментальное значение для бизнес-модели (но при этом не единственное), состояло в том, что они могут заинтересовывать потенциальных покупателей, предлагая им писать на обычных школьных досках о том, что именно побуждает их к тем или иным действиям.