Каждую неделю в программе  «Нормально делай, нормально будет» гости из различных digital компаний рассказывают свои продуктовые кейсы.

В этот раз менеджер продукта Dadata.ru рассказал о процессе запуска фич в своем продукте на примере сервиса обнаружения и удаления дублей клиентских записей.

О Dadata

Dadata – это сервис, который помогает компаниям получить максимум от клиентских данных, которые у них есть. Dadataкак продукт родилась в процессе работы HFabs с крупными клиентами. HFLabs продаёт коробочные решения по работе с данными крупным банкам, телекомам, страховым. Для работы с более мелкими компаниями, потребности которых гораздо скромнее, и была придумана Dadata.

Если ты когда-нибудь получала, например, письмо, которое написано «уважаемый(ая) Александра», или после заказа в интернет магазине тебе звонит менеджер и говорит: скажите, пожалуйста, какое у вас ближайшее метро? Вот эти компании не используют Dadata. Если бы они использовали ее, то у них не было бы таких проблем.

Команда «Дадаты»

Команда, которая работает над «Дадатой», достаточно распределенная – в Москве работает 3 человека. Всего в команде 10 человек: продакт-менеджер, тестировщик, два разработчика, саппорт и маркетинг.

Инструменты

Для хранения бэклога используется Airtable, для процесса разработки – Jira. Для службы поддержки в «Дадате» используют UserEcho. Эта система совмещает в себе как систему для конечных пользователей, так и базу знаний, а также поддерживает интеграцию с Jira.

Для чего нужен поиск дублей

Поиск дублей – это сервис, который был привнесен из опыта работы с большими корпоративными заказчиками. У любой компании клиентские данные располагаются в очень разных местах: разрозненные excel-таблички, система поддержки продаж, CRM, бухгалтерская система – везде есть какая-то информация о клиентах. Часто одни и те же люди дублируются в разных местах, и чем больше компания, тем больше это проявляется. Чтобы понять, сколько у компании реально клиентов, кто они, какие клиенты какие продукты покупали, необходимо найти и объединить дубли.

Пока эта опция была только в коробочном решении, это было неинтересно маленьким компаниям, хотя они нередко приходили с такими запросами. Именно поэтому возникла идея сделать для них более простой облачный сервис – так он и был добавлен в Dadata.

Как фичи попадают в беклог

В «Дадате» при разработке нового функционала ориентируются на запросы, которые приходят от пользователей, например через систему саппорта. По каждому такому запросу продакт-менеджер связывается с клиентом и разбирается в сути проблемы. Когда становится понятно, что проблемы разных клиентов можно решить одним инструментом, например поиском дублей, может начаться разработка новой фичи.

Кроме этого, существует открытая доска, куда одни пользователи могут предложить фичу, а другие – за нее проголосовать, но это не является основным критерием. Гораздо важнее реальные кейсы клиентов, их рассказы о том, в каком случае им поможет подобный сервис.

Как проводится исследование перед разработкой

Для одной фичи или сервиса может проводиться несколько десятков интервью, которые проводятся в чате, по переписке, реже – в формате созвона с клиентом. Все эти интервью Антон, продакт-менеджер «Дадаты», проводит самостоятельно.

При этом минимальное рабочее решение в компании стараются сделать как можно раньше, чтобы на деле проверить заинтересованность клиентов. Если все идет хорошо, начинают наращивать функциональность.

«Можно сколько угодно обсуждать, как они станут чем-то пользоваться, на самом деле, это не значит, что они реально станут этим пользоваться. Они могут говорить о своей заинтересованности, готовности купить, но в конечном счёте все определяется тем, принесут они, на самом деле, деньги за фичу, когда она заработает или нет.»

Как пишутся требования

Антон пишет требования самостоятельно и старается делать это максимально простым и понятным языком для разработки.

«Я не фанат каких-то конкретных именно методологий. Требования я начинаю писать с рассказа – такое эссе из жизни пользователя, который какую-то свою проблему решает с помощью Dadata. Потому что это помогает разработчику, тестировщику, который это читает, увидеть место этой фичи, не просто абстрактно, в воздухе, а увидеть, как она в жизни применима.»

В требованиях обязательно присутствует сценарий использования того, как человек взаимодействует с «Дадатой», как она ему отвечает. Дальше расписываются технические детали: внутреннее устройство, логика работы, ограничения. Если речь идёт о программном интерфейсе – это его спецификация, то есть методы и структуры данных на входе/выходе.

В это же время появляется и дизайн интерфейсов. Если доработки с точки зрения дизайна простые, их может сделать сам продакт-менеджер без привлечения дизайнера.

По написанным требованиям тестировщик пишет приемочные тесты, некоторый Definition of Done для нового сервиса, а затем требования уже передаются разработке.

Как пользователи узнают об изменениях в Dadata

«Дадатой» очень часто пользуются через API. Если API меняется, например, убирается какое-то поле, это может стать большой проблемой для многих потребителей. Раньше были нередки ситуации, когда о подобных изменениях пользователей забывали предупреждать, что рождало массу недовольства. Теперь при каждом изменении в «Дадате» стараются минимизировать необходимость доработок со стороны клиента, а также заранее предупреждают клиентов обо всех изменениях.

Пользователи могут подписаться на специальную тему с новостями в UserEcho (система, сочетается базу знаний и поддержку пользователей) и увидеть анонсы изменений в твиттере. Также пользователям, которые пользуются фичей, делается специальная нацеленная рассылка с описанием планируемых изменений.

Итерации и доработки сервиса дублей

Для доведения поиска дублей до текущего состояния потребовалось около 3-4 крупных итераций с исправлениями и переработками. Основные нарекания были по тому, как «Дадата» угадывает тип данных.

Также одной из крупных доработок была визуализация результата обработки «Дадатой» файла. Это оказалось необходимым, чтобы клиент понимал, какие изменения «Дадата» сделала в предоставленной ей информации. Теперь статистика показывает, какие данные были исправлены, сколько адресов пригодно для рассылки, сколько пригодно для доставки. Это помогает клиенту понять, насколько качественно были исправлены данные, еще до того как скачает итоговый файл.


Какие метрики смотрят в Dadata

Основные метрики, собираемые «Дадатой» – это транзакции, обработанные записи и запросы. Все это хранится в базе данных и отображается на простых дашбордах.

Для поиска дублей важно видеть, сколько записей было обработано, а также оплаты пользования фичей. Эти показатели смотрятся в динамике по времени и сравниваются с показателями других сервисов «Дадаты», например сервисом стандартизации (сервис проверки и исправления данных, восстановления недостающей информации, например определение ближайшего метро, пола по ФИО, часовой пояс по телефону).

Как еще наблюдают за сервисом после запуска

Поиск дублей, как любой новый сервис, постоянно мониторится, чтобы найти неучтенные сценарии использования или сложности для пользователя. Антон выборочно просматривает загруженные компаниями данные, а также профиль обратившегося клиента. Так был найден совершенно неожиданный сценарий использования: производители искали дубли в списках собственных торговых точек.

Производители (еды, напитков, лекарств и т.п.) сотрудничают, как правило, с большим количеством дилеров. Они получают от них списки торговых точек, среди которых может быть масса дублей (например, один и тот же магазин может работать с разными дилерами).

«Я не понимал, честно говоря, как они этим пользуются, потому что у нас не было возможности искать дубли среди торговых точек – сервис был предназначен для работы с данными физических лиц. Оказывается, они искали дубли, как будто название торговой точки – это ФИО. И это, в общем-то, на самом деле, работало до определённой степени. То есть даже в таком виде это для них было достаточно ценно, чтобы этим пользоваться.»

Окупаемость сервиса

При пользовании сервисом дублей пользователи оплачивают каждую обработанную запись по тарифу.

Предполагалось, что использование сервиса дублей будет по объему сравнимо с сервисом стандартизации, который дает около половины выручки Dadata. Но прогноз пока не оправдался, сейчас дубли дают меньше 10% выручки.

Сервис дублей сложнее для понимания конечного пользователя, а чем сервис сложнее, тем сложнее понять его ценность. Поскольку с Dadata как раз работают в основном компании с небольшим количеством клиентов, многие из них просто ещё не дошли до понимания, что у них существует эта проблема.

Кроме того, возможно еще не найдены все те компании, которым следует рассказать про этот сервис, либо нужно учиться доносить до них ценность на том языке, который они бы услышали.

Как Дадата рекламируется

В «Дадате» активно используется контент-маркетинг, реклама директ, в меньшей степени – выступления и конференции. Из интересных каналов: база знаний технической поддержки, а также через сторонние продукты, которые имеют интеграцию с DadataCMS, конструкторы сайтов и так далее.

Для развития новых сервисов в «Дадате» работают рассылки триггерных писем. Если человек воспользовался поиском дублей, ему приходит письмо с просьбой поделиться своими впечатлениями. Все эти письма в итоге получает продакт-менеджер «Дадаты». Процент отвечающих небольшой, но учитывая то, что самих пользователей много, это получается прилично, несколько десятков писем в неделю.

Интервью целиком:


Подписывайтесь на мой канал, чтобы получать самые интересные кейсы digital-продуктов и иметь возможность задать вопросы гостям передачи «Нормально делай, нормально будет».