Instagram को 1 अरब users तक पहुँचाने वाला "Adjacent User Theory"

(andrewchen.co)

22 पॉइंट द्वारा xguru 2020-07-30 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

400 मिलियन users से 1 अरब users तक पहुँचने के 3 वर्षों के दौरान Growth team के head रहे Bangaly के अनुभव साझा करने वाले लेख का [मुख्य भाग सारांश] - जॉइन करने के समय growth linear थी और growth की रफ्तार धीमी पड़ने लगी थी → इसे exponential growth में बदलने की कोशिशें - "The Adjacent User" वे users हैं जो product के बारे में जानते हैं, उसे इस्तेमाल करके देख चुके हैं, लेकिन engage नहीं कर पाते → इसका मतलब है कि product positioning या experience में कुछ barriers हैं। वे product को adopt नहीं कर पा रहे हैं → 400 मिलियन users के लिए PMF(Product-Market Fit, product-market fit) था, लेकिन फिर भी एक ऐसा user group मौजूद है जो इसे समझकर इस्तेमाल नहीं कर पाता → Growth team को लगातार adjacent users को define करना चाहिए, यह समझना चाहिए कि उन्हें किस बात में कठिनाई हो रही है, और empathy के साथ उनकी समस्याएँ हल करनी चाहिए → Adjacent User Theory ने सिर्फ Instagram ही नहीं बल्कि कई अन्य product-based कंपनियों में भी dynamic बदलाव पैदा किए हैं ** Adjacent users का महत्व ** - adjacent users की समस्या हल करना मौजूदा PMF की potential को हासिल करना है अगर PMF है तो healthy retention curve मिलती है, लेकिन यही अंतिम लक्ष्य नहीं है. मौजूदा retention PMF की असली potential को पूरी तरह नहीं दिखाती. retention और PMF के बीच एक छोटा gap होता है, और adjacent users को साथ लाकर इस gap को कम किया जा सकता है - adjacent users को साथ लाने से असर धीरे-धीरे बढ़ता है हर साल voters को vote करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। इससे वे voters सिर्फ उस election के नतीजों को ही प्रभावित नहीं करते, बल्कि आगे होने वाले elections और उस generation की political participation को भी बदल सकते हैं. इसी तरह, अगर adjacent users को service की core value का अनुभव कराया जाए, तो इससे सिर्फ short-term cohort ही नहीं बदलता बल्कि भविष्य के सभी cohorts पर असर पड़ता है. इसका असर सिर्फ retention पर नहीं बल्कि user acquisition और monetization पर भी पड़ता है. - adjacent users product पर effort केंद्रित करने का एक और तरीका हैं ज़्यादातर product teams अपने मौजूदा users को अच्छी तरह जानती हैं, लेकिन future audience लगातार बदलती रहती है. जब ये संभावित users product को adopt करने की कोशिश करते हैं, तो सामने आने वाली समस्याएँ समय के साथ बढ़ती जाती हैं. अगर अगली पीढ़ी के customer groups को समझने, support करने और बनाने वाली कोई dedicated team न हो, तो customers बढ़ाए नहीं जा सकते. ऐसी स्थिति में growth रुक जाती है और product अपने इच्छित स्तर तक भी नहीं पहुँचता. ** Adjacent users को गहराई से समझना ** अगर product को कई चरणों वाले circles के रूप में सोचें, तो हर circle user की स्थिति के आधार पर बँटा होता है उदाहरण) Power User > Core User > Casual User > Signed Up > Visitor हर circle में कुछ users उसी orbit में टिके रहते हैं, और उनके अगले चरण में जाने के बजाय वहीं बने रहने की संभावना ज़्यादा होती है आमतौर पर अगले चरण में जाने से रोकने वाली कुछ चीज़ें होती हैं, यानी entry barriers. यही adjacent users हैं, और हमारा लक्ष्य है "उन्हें पहचानना और यह समझना कि उन्हें कठिनाई क्यों हो रही है". उनकी समस्याएँ हल करने पर अधिक customers को लाया जा सकता है और circle की सीमा को और बाहर तक बढ़ाया जा सकता है. - Instagram के adjacent user उदाहरण Not Signed Up (साइन अप नहीं किया) → Signed Up (साइन अप किया) Signed Up (साइन अप किया) → Activated (सक्रिय) Casual (कभी-कभार इस्तेमाल करने वाला सामान्य user) → Core Usage (रोज़ इस्तेमाल करने वाला core user) हर चरण में ऐसे लोग होते हैं जो आगे नहीं बढ़ पाते और वहीं रुक जाते हैं. "Bangaly: Instagram में अगर किसी user को साइन अप करने के बाद पहले 7 दिनों में 10 से ज़्यादा followers मिल जाते थे, तो उसके activated होने की संभावना 65% से अधिक होती थी." - Slack के adjacent user उदाहरण Not Signed Up → Signed Up (Acquisition Teams) Signed Up → Casual (Activation Teams) Casual → Core Free (Engagement Teams) Core Free → Monetized (Monetization Teams) "Fareed: Slack में अगर कोई user पिछले 7 दिनों में सिर्फ 3 दिनों तक active रहा हो (3d7), तो वह circle के किनारे पर होता था, इसलिए अगले हफ्ते उसके churn होने या बने रहने की संभावना 50% रहती थी" ** Teams adjacent users पर फोकस क्यों नहीं करतीं ** → power users पर फोकस → personas गलत tool हैं → हर swing में home run मारने की कोशिश - The Gravity Of The Power User product teams आमतौर पर अपने ही product की power users होती हैं. product team जिन चीज़ों का इस्तेमाल करती है, उनमें असुविधाएँ तुरंत सामने दिखती हैं, इसलिए वे अपने-आप improve होने की ओर झुकती हैं. लेकिन इससे चीज़ें अपने लिए या अपने दोस्तों के लिए बनाने जैसा हो जाता है। यह ego को संतुष्ट कर सकता है, लेकिन अगर आप सिर्फ अपने या power users के लिए बना रहे हैं, तो growth नहीं होगी. आपको हमेशा अगले customers के लिए बनाना चाहिए, जिनके पास आपके/टीम/power users जितना knowledge, intent या requirements नहीं होतीं. adjacent users के लिए काम करने के लिए आपको "threshold पार" करनी होगी. यह जानne के लिए कि वे कौन हैं, उन्हें define करना होगा और उन्हें समझने की कोशिश करनी होगी. यह employee के नज़रिए से देखने से बहुत अलग हो सकता है, और जब आप समझ लेते हैं कि वे कौन हैं, तब आप उनके प्रति empathy रख पाते हैं और समझ पाते हैं कि उन्हें किस बात में दिक्कत है, और तब आपको पता चलता है कि क्या बनाना है. "Andrew: Uber में बहुत से employees Uber product के power users थे। क्योंकि वे product का बहुत इस्तेमाल करते थे, वे अक्सर कहते थे कि उन्हें पता है growth के लिए क्या चाहिए। लेकिन वास्तव में उन चीज़ों ने Uber के लिए नए customers को आकर्षित करने का काम बहुत कम किया." - Personas Tend To Be The Wrong Tool जब product की समस्या हल करने के लिए यह पूछा जाता है कि किसे target करना है, तो product team आमतौर पर personas की बात करती है, लेकिन इसमें ये समस्याएँ हैं. 1. मौजूदा users vs अगले users : personas आमतौर पर मौजूदा users का वर्णन करती हैं, जबकि adjacent users यह अनुमान लगाने में मदद करते हैं कि अगले users कौन होंगे ताकि product सफल हो सके. 2. बदलती नहीं : ज़्यादातर कंपनियाँ personas बनाने के बाद उन्हें कई सालों तक वैसा ही रखती हैं, उन्हें evolve या modify नहीं करतीं. adjacent users को हर बार एक समस्या हल करके अगली समस्या की ओर बढ़ते समय लगातार evolve और बदलना चाहिए. 3. बहुत व्यापक : personas आमतौर पर इतनी broad होती हैं कि उन पर action लेना मुश्किल हो जाता है. adjacent users आपको आज product का इस्तेमाल करने वाले लोगों के सबसे किनारे वाले sub-segments को देखने देते हैं. 4. user base पर आधारित नहीं : कंपनियाँ आमतौर पर personas को demographics और emotional needs के आधार पर बनाती हैं. यह कई applications में उपयोगी है, लेकिन अगर adjacent users के entry barriers को persona definition में शामिल नहीं किया गया, तो adjacent users को लाने में इससे मदद नहीं मिलेगी. - Trying To Hit A Home Run Every Time product teams 100 hits लगाने की तुलना में home run को ज़्यादा महत्व देती हैं. ऐसा होने पर वे बड़े market के users के पीछे जाते हुए और बड़े swings लेने लगती हैं. फिर वे नए users के लिए PMF हासिल करने हेतु product बनाने लगती हैं, और मौजूदा PMF की potential को पूरा नहीं कर पातीं. याद रखने वाली बात यह है कि adjacent users वे users हैं जो आज ही आपके product का इस्तेमाल करने की कोशिश कर रहे हैं. जो adjacent users नहीं हैं, वे पूरी दुनिया के सभी लोग हो सकते हैं. non-adjacent users का समूह बड़ा होगा, लेकिन आपके product को adopt करने के लिए उनके barriers भी कहीं ज़्यादा बड़े होंगे. जो कंपनियाँ सिर्फ बड़ा जाने की कोशिश करती हैं, वे साफ़ तौर पर ज़रूरी चरणों को छोड़ देती हैं और मौजूदा adoption समस्याएँ हल नहीं कर पातीं. adjacent user problem को हल करना अक्सर "optimization" मान लिया जाता है, इसलिए कुछ organizations इसे short-term thinking कहकर नज़रअंदाज़ करती हैं, लेकिन यह सही नहीं है. यह long-term roadmap और तेज़ growth को संभव बनाने वाली लगातार execution discipline है, जो short-term रास्ता नहीं बल्कि long-term रास्ते को छोटा करते हुए आगे बढ़ने जैसा है.** कैसे पता चले कि adjacent users मौजूद हैं जब तक आप adjacent users की पहचान करके उनकी मदद नहीं करते, वे adjacent ही बने रहते हैं.

"वे अपने-आप अगले चरण में नहीं जाते" उनके प्रति जुनून रखना होगा और उनकी नज़र से product को देखना सीखना होगा, अगर आप उन पर ध्यान नहीं देंगे, तो growth धीमी हो जाएगी और cohort (समान समूह) कमजोर पड़ने लगेंगे।

Cohort Decay एक signal है अगर पर्याप्त users हैं, तो adjacent users का प्रभाव cohort में दिखना शुरू हो जाता है। ऐसे quantitative metrics दिखने लगते हैं जो हर user stage के बीच movement को दर्शाते हैं, जैसे free से paid user में conversion, signed-up user से active user में conversion आदि। cohort के आधार पर इन values को देखें, तो अलग-अलग cohorts में यह धीरे-धीरे गिरती हुई दिखाई देती हैं। क्योंकि हर segment में ऐसे adjacent users होते हैं जो उसमें प्रवेश करना चाहते हैं, और उसके भीतर ऐसे लोग भी होते हैं जो अगले चरण में जाना चाहते हैं।** adjacent users को खोजना और परिभाषित करना adjacent users की नज़र से product को देखने का पहला कदम है यह परिकल्पना बनाना कि वे कौन हैं, और वे कठिनाई क्यों झेल रहे हैं।
लक्ष्य visibility पाना है। परफेक्ट होना ज़रूरी नहीं है। सभी उपलब्ध options को फैलाकर (Landscape), उनमें से उस adjacent user को पहचानना होगा जिस पर ध्यान देना है। अक्सर इनमें कई समूह चुने जा सकते हैं, इसलिए सिर्फ एक adjacent user group को जानना पर्याप्त नहीं है। और यह परफेक्ट हो ही नहीं सकता। अगर परफेक्शन ढूँढते रहेंगे, तो शुरुआत ही नहीं हो पाएगी। प्रक्रिया इस प्रकार है। → adjacent users के बारे में hypothesis बनाइए, → focus करने के लिए target चुनिए, → टीम को उनकी नज़र से product देखने दीजिए, → फिर experiments और customers से बातचीत के ज़रिए validate और learn कीजिए, → उसके बाद उपलब्ध options (Landscape) को update कीजिए → और फिर उन्हीं options में से चुनिए। और इसे बर्फ़ के गोले की तरह लगातार दोहराते रहिए।
यह जानना कि अभी कौन सफल है और क्यों adjacent users को समझने के लिए, यह जानना मददगार है कि अभी कौन लोग सफल हैं और वे क्यों सफल हैं। क्योंकि adjacent users उनसे केवल एक या उससे अधिक गुणों में अलग होते हैं। (पूरी तरह नहीं) वे गुण expansion vectors बनाते हैं। Instacart का उदाहरण लें, तो 75% हिस्सेदारी रखने वाले healthy users हैं → महिलाएँ → शहर में रहने वाले (Urban) → किसी विशेष शहर में स्थित → परिवार के मुखिया → एक या उससे अधिक बच्चे → अधिक संपन्न और कीमत के प्रति कम संवेदनशील → Instacart order बनाने में लगभग 1 घंटा खर्च करने के लिए तैयार इनमें से कुछ बातें data से पता चलीं, कुछ customers से बातचीत के ज़रिए, और कुछ inference से। इनमें से हर एक निम्नलिखित expansion vectors बनाता है। → महिलाएँ ⇨ पुरुष → शहर ⇨ उपनगर (Suburban) → विशेष शहर ⇨ दूसरे शहर → परिवार का मुखिया ⇨ परिवार का सदस्य → एक बच्चा ⇨ छोटा परिवार, couple, single → संपन्न और कीमत के प्रति कम संवेदनशील ⇨ कीमत के प्रति संवेदनशील → order में मेहनत लगाना ⇨ order पर समय खर्च नहीं करना चाहते जितना अधिक granular करेंगे, आमतौर पर उतना बेहतर होगा, लेकिन attributes की कुछ common categories होती हैं। कौन-सी category प्रासंगिक है और असर डालती है, यह product पर निर्भर करता है। → gender → age → income → location → language → price sensitivity → tech enablement → customer maturity → device capability → product use case → role → company
adjacent users कौन हैं? जब आप यह hypothesis बनाते हैं कि product पर सफलतापूर्वक टिकने वाले लोग कौन हैं और क्यों, तब संभावित adjacent user segments की कल्पना की जा सकती है। इसके लिए ऊपर मिले vectors में से एक या अधिक को बदलना ज़रूरी है। ऐसा data analysis bottom-up तरीके से करना बेहतर है। users से लंबे समय तक बात करने से ज़्यादा, data के ज़रिए यह देखना चाहिए कि हर circle के किनारों पर क्या हो रहा है। Instacart में data देखने पर पता चला कि जो users अभी सफल हैं, उन्हें भी शुरुआत में order बनाने में बहुत समय लगता था। हमारी hypothesis यह बनी कि हमारे मौजूदा users ऐसे लोग हैं जो स्टोर जाकर खरीदारी करने के बजाय cart में products भरने में कई घंटे लगाने के इच्छुक हैं। इससे हमें उन शुरुआती users पर focus करने में मदद मिली जिनमें ऐसा (समय खर्च करने का) इरादा नहीं था, ताकि वे product को आसानी से ढूँढ सकें। Instagram में जब शुरू में data देखा गया, तो बहुत बड़ी मात्रा में organic web traffic आ रहा था, लेकिन वे sign up नहीं कर रहे थे या healthy users में convert नहीं हो रहे थे। शुरू में कारण समझ नहीं आया, लेकिन बहुत सारे data exploration के बाद यह समझने में मदद मिली कि वे कहाँ से आ रहे थे, वे web के ज़रिए क्यों आए, और अन्य कारण क्या थे—इसी से adjacent users को define करने में मदद मिली।- वे adjacent users क्यों हैं? यह जान लेना पर्याप्त नहीं है कि adjacent users कौन हैं; यह भी समझना होगा कि वे संघर्ष क्यों कर रहे हैं। इसके लिए "adjacent users के साथ सहानुभूति रखना" बेहद महत्वपूर्ण है। मूल रूप से product team/development team power users होती है, इसलिए उनके लिए adjacent users के साथ सहानुभूति बनाना बहुत कठिन होता है। वे क्यों संघर्ष कर रहे हैं, इस पर hypothesis बनाने के लिए 4 techniques सुझाई जाती हैं।

adjacent user बनना dogfooding। उनकी conditions/environment में product को अनुभव करके देखना। शुरुआत इस बात से करें कि टीम लगातार नए users के flow को अनुभव कर सके। आख़िरकार, ऐसे tools बनाइए जो adjacent users के अनुभव को simulate कर सकें। → Instagram को, जब adjacent users international हुए, अलग-अलग devices, network speeds, languages आदि का अनुभव करने के तरीके खोजने पड़े → Facebook ने Air Traffic Control नामक tool के ज़रिए network speed को control करके वह अनुभव दिया → Instacart को San Francisco से बिल्कुल अलग Kansas state के environment को अनुभव करने का तरीका खोजना पड़ा हर दिन adjacent user की तरह जीना उन चीज़ों को दिखाता है जो आसानी से नज़र नहीं आतीं।
adjacent users को देखना usability testing के ज़रिए देखिए कि adjacent users product को कैसे इस्तेमाल करते हैं। जब वे sign up करते हैं और activate होते हैं, तब उन्हें किन बातों में कठिनाई होती है, यह देखिए और उनसे बोलने के लिए कहिए।
adjacent users से बात करना survey या direct conversation के ज़रिए पूछिए कि adjacent users product का उपयोग क्यों करते हैं, वे कौन-सी समस्या हल कर रहे हैं, और वे किन अन्य alternatives पर विचार कर रहे हैं। Instagram में यह पाया गया कि users के logout करने के बाद दोबारा login न कर पाने वाले लोगों की संख्या बढ़ रही थी। → तब यह तय करना पड़ा कि logout को मुश्किल बनाया जाए या re-login को आसान। → जानबूझकर logout करने वाले users से बातचीत के ज़रिए पता चली बातें
वे prepaid phones इस्तेमाल करते हैं, इसलिए data usage की चिंता होती है, या वे परिवार के साथ phone share करते हैं
वे अक्सर fake email addresses इस्तेमाल करते हैं। पश्चिमी देशों में email addresses आम हैं, लेकिन अंतरराष्ट्रीय स्तर पर ऐसा नहीं है। लोग बस text message इस्तेमाल करते हैं → इन दो बातों को जानने के बाद, हर use case के लिए creative alternatives खोजे जा सके।
adjacent users से मिलने जाना adjacent users के environment में सीधे जाकर समझिए कि वे product किस माहौल में इस्तेमाल करते हैं, और उनका workflow, constraints, requirements आदि क्या हैं।** adjacent users की priority तय करना आम तौर पर होने वाली सबसे बड़ी असफलताओं में से एक है उन adjacent users की priority गलत तय करना जिन पर focus करना चाहिए।
adjacent users केवल एक या दो attributes में अलग होने चाहिए अगर 5 vectors हैं, और पाँचों ही अलग हैं, तो यह गलत चयन है। यह हर swing पर home run मारने की कोशिश जैसा है। adjacent users का मतलब किसी एक बड़े समूह को पकड़ना नहीं, बल्कि उन्हें बारीकी से define करना और उस दायरे को चरणबद्ध तरीके से बढ़ाना है।
हर adjacent user एक opportunity नहीं होता बहुत से segments हो सकते हैं, लेकिन सिर्फ उनके मौजूद होने का मतलब यह नहीं कि उन्हें सेवा देना ही ज़रूरी है। मुख्य बात यह है कि वह segment product की strategic direction के साथ मेल खाना चाहिए।
पहले अंदरूनी समस्या को हल करें सबसे पहले internal funnel में दिखने वाले adjacent user group को चुनना चाहिए. उन्होंने पहले ही इरादे के साथ हमारे product का इस्तेमाल किया था, लेकिन वे सफल नहीं हो पाए, इसलिए उनकी समस्या को हल करने से short term में असर पड़ेगा. Elena : B2B product में adjacent users की priority
मौजूदा user group जो अतिरिक्त revenue ला सकता है
मौजूदा user group जो अप्रत्यक्ष रूप से अतिरिक्त value बना सकता है (जैसे ऐसा user group जो revenue नहीं लाता, लेकिन viral effect पैदा करता है)
पूरी तरह नया adjacent user adjacent users पर विचार करते समय यह भी देखना चाहिए कि long term में वह समूह बढ़ने वाला समूह है या नहीं ** बदलता हुआ adjacent user environment जब मैंने Instagram में काम शुरू किया था, तब adjacent user group अमेरिका की 35-45 साल की वे महिलाएँ थीं जिनके पास Facebook account तो था, लेकिन उन्हें Instagram की value नज़र नहीं आती थी. जब मैं Instagram छोड़ने वाला था, तब वह जकार्ता में 3G Android phone को prepaid पर इस्तेमाल करने वाली महिला थी. उन दोनों के बीच हमने लगभग 8 अलग-अलग adjacent user groups की समस्याएँ हल की थीं. कई कारणों से adjacent users बदलते रहते हैं
नई जानकारी मिलती है : adjacent users पर experiment करने पर अप्रत्याशित नतीजे आए हों, या नया data दिखे, या user research के ज़रिए नई hypotheses निकलें
लगातार नए users बढ़ते रहते हैं
product में नई value जुड़ती है ऐसे environment change के अनुसार ध्यान देने वाली बातें
"ऐसा क्यों है" समझने के लिए समय चाहिए : experiment result आने पर हमेशा सोचना चाहिए कि वह क्यों काम किया/क्यों नहीं किया
बुनियादी user registration, activation, engagement, monetization पर लगातार काम करते रहना चाहिए
adjacent users की threshold को लगातार पार करते हुए विस्तार करना चाहिए "हर सफल product को growth rate बनाए रखने के लिए आखिरकार core users से adjacent users की ओर focus शिफ्ट करना पड़ता है. Adjacent User Theory 'user centric' होने के लिए एक बिल्कुल अलग approach की मांग करती है. Static persona को हटाकर, product के प्रति adoption behavior रखने वाले और dynamic रूप से evolve होने वाले persona को आधार बनाना चाहिए. हर बढ़ते हुए 3-6 महीनों में टीम की दिशा इस तरह बदलनी चाहिए कि वह अगले adjacent user पर ध्यान दे और सोचे कि उनकी रुचि किसमें है, वे कौन-सी समस्याएँ हल करना चाहते हैं. इसमें सफलता मिलने पर target किए गए adjacent user groups की cohort retention, engagement rate, monetization आदि में सुधार होगा, और आप लगातार बड़े user base पर भी growth rate बनाए रख पाएँगे. साथ ही, छोटे प्रयासों से भी आप अगले adjacent user को लगातार खोज पाएँगे."

1 टिप्पणियां

heycalmdown 2020-07-30

सिर्फ़ अनुवाद पढ़कर भी लगा कि सामग्री बहुत अच्छी है। शायद यह भी हो सकता है कि अनुवाद पढ़कर ही मुझे पता चला कि यह इतनी अच्छी है...😅

Instagram को 1 अरब users तक पहुँचाने वाला "Adjacent User Theory"

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