Jak zwiększyć dochody firmy przy zmniejszeniu ruchu na stronie podczas kryzysu
Kryzys wywołany pandemią COVID-19 negatywnie wpłynął na aktywność gospodarczą na całym świecie. Ze względu na zmniejszającą się wypłacalność obywateli i regularne ograniczenia w związku z kwarantanną wiele firm nie tylko nie uzyskało planowanych dochodów, ale nawet zostało zmuszonych do ogłoszenia upadłości.
Mimo że nasza firma prowadzi swoją działalność w branży EdTech, która wykazała się wielkim wzrostem (setki procent, miliardy dolarów pozyskanych inwestycji), to w tym okresie też odczuliśmy skutki kryzysu. Żeby zrozumieć dlaczego tak się stało, należy zagłębić się najpierw w nasz model biznesowy. BUKI jest platformą, generującą leady sprzedażowe, która łączy korepetytorów i uczniów, znajdujących się w dowolnym miejscu. Każdy może znaleźć sobie korepetytora w swoim mieście, żeby się uczyć – zarówno w trybie offline, jak i online. W tym drugim przypadku odsetek chętnych na korepetycje przed początkiem pandemii nie przekraczał na naszej platformie 20%. Wprowadzenie ograniczeń w związku z kwarantanną spowodowało drastyczny wzrost liczby zgłoszeń na zajęcia online (prawie 2 razy), ale warto pamiętać również o części klientów offline (80%), których odsetek spadł wówczas prawie do zera. W efekcie kryzys spowodował zmniejszenie się ogólnej liczby zgłoszeń prawie o 2 razy w porównaniu do okresu przed kwarantanną. Niemożliwe było skompensowanie takiej różnicy poprzez marketingowy wzrost, SEO oraz Adwords. Podjęliśmy zatem decyzję, by maksymalnie skoncentrować się na optymalizacji produktowej. W wyniku podjętych działań nie tylko wyrównaliśmy wskaźniki do poprzednich wartości, ale nawet skończyliśmy rok ze wzrostem dochodu, który wynosił 2х YoY (2020 rok do 2019 roku). W tym artykule podzielimy się informacjami na temat działań, które przyniosły tego typu efekty.
Produktowa optymalizacja przed kryzysem
W sierpniu 2019 roku firma ukończyła 5 lat swojej działalności. Już wtedy byliśmy jednym z największych serwisów korepetytorskich w Polsce, Ukrainie, Kazachstanie, Nigerii oraz zaczęliśmy swoją działalność w Hiszpanii. Dołączyły do nas dziesiątki tysięcy korepetytorów (w tym momencie jest ich ponad 80.000) oraz setki tysięcy klientów (teraz ponad 600.000).
Dzielimy się tą informacją dla poprawnej interpretacji kontekstu – żeby czytelnik nie miał wrażenia, że przed kryzysem byliśmy zupełnie małym serwisem lub w ogóle nie zajmowaliśmy się produktową optymalizacją. To nie tak. Już wtedy przeprowadzono bowiem setki udoskonaleń produktów, różne testy A/B, które wraz z marketingiem dawały bardzo dobry wzrost rok po roku. Jednak – jak wspomniano powyżej – wzrost wskaźników produktowych był zbyt wolny, aby zrównoważyć tak znaczący spadek rynku (ponad 2x).
Czy można zwiększyć dochód przy malejącym ruchu?
Dla platformy podobnej do naszej formuła dochodu jest dosyć prosta:
Dochód = ruch * poziom konwersji na różnych etapach ścieżki sprzedaży * średni paragon.
Jeśli chcemy zwiększyć nasz dochód przy stałym lub malejącym ruchu, należy pracować nad dwoma innymi zmiennymi – wysokością średniego paragonu oraz wskaźnikiem konwersji.
W przypadku naszego modelu biznesowego (za każdego nowego klienta korepetytor opłaca jednorazową prowizję, która jest równowartością tygodniowego dochodu z tegoż klienta) możliwości wpływu na średni paragon są dosyć ograniczone. Jednak z konwersją wszystko wygląda inaczej.
Dość złożona ścieżka klienta umożliwia jej rozbicie na dużą liczbę etapów i chirurgiczne polepszenie każdej odrębnej części produktu (oraz konwersji na tym etapie).
Poniżej przedstawiamy ścieżkę ruchu klienta BUKI od momentu wejścia na stronę do momentu pozostawienia opinii.
Tę ścieżkę można podzielić na dwie większe części: dla klientów (bardziej w warstwie front) oraz dla korepetytorów (bardziej w warstwie back) oraz dużą liczbę mniejszych etapów między nimi. Polepszenie wskaźników konwersji na każdym z tych etapów to złożony, długotrwały oraz ciągły proces. Dlatego chcemy wyodrębnić trzy główne punkty. Praca nad nimi przyniosła największy wkład w polepszenie wskaźników konwersji. Są to:
- Algorytmy tworzenia rankingu korepetytorów w katalogu;
- Praca z ukrytymi transakcjami i omijaniem platformy;
- Polepszenie ogólnego UI/UX ankiety i katalogu korepetytorów.
Omówimy je bardziej szczegółowo w dalszej części.
Kto pierwszy? Ranking korepetytorów w katalogu
Ranking korepetytorów – to strona, od której swoją przygodę z serwisem zaczyna 70-80% klientów oraz która poprzedza złożenie wniosku przez ponad 90% użytkowników. Na decyzję klienta w zakresie złożenia wniosku bezpośredni wpływ mają: lista korepetytorów w rankingu, wypełnienie ankiety, zdjęcie, potwierdzenie kwalifikacji, informacje o wykształceniu, opinie innych uczniów etc. Logiczne jest, że system rankingowy, który wyznacza pozycję korepetytora w rankingu, musi uwzględniać wszystkie te parametry atrakcyjności ankiety korepetytora dla klientów.
Jednocześnie ranking w katalogu ma wpływ nie tylko na konwersję użytkownika we wniosek, ale również na przetwarzanie pozostawionych wniosków. Zgłoszenie o współpracy z korepetytorem, który po raz ostatni odwiedził serwis rok temu, ma raczej niewielkie szanse na sukces i opłatę. Z jednej strony ranking powinien zatem uwzględniać wskaźniki atrakcyjności dla klientów, a z drugiej efektywność pracy korepetytora z platformą. Idealny system rankingowy powinien balansować pomiędzy tymi – czasami wręcz przeciwnymi – wskaźnikami.
Musieliśmy dokonać 5 iteracji zmian w rankingu, aby stopniowo uwzględniać wszystkie parametry, które byłyby w równym stopniu satysfakcjonujące dla klientów, co dla samej platformy. Oto kilka przykładów takich iteracji:
- Zmiany koeficjentów ocen dla tego czy innego parametru rankingu;
- Dodanie nowych parametrów, takich jak oceny klientów, czas odpowiedzi na wniosek, szybkość raportowania, terminowość płatności etc;
- Opcja dokonania dodatkowej weryfikacji z realnym ekspertem oraz otrzymanie statusu „Sprawdzonego korepetytora”;
- Uwzględnienie nowych korepetytorów, którzy niedawno dołączyli do serwisu.
Raz na 1-2 miesiące wprowadzaliśmy aktualizację rankingu. Następnie gromadziliśmy statystycznie istotną ilość zgłoszeń i opłat dla testu. Możliwe było wówczas podjęcie decyzji odnośnie do efektywności każdego oddzielnego punktu w formule rankingu korepetytorów w katalogu. Obecnie korepetytor widzi w swoim profilu 18 parametrów ze szczegółami, które charakteryzują jego ranking i pozycję na platformie BUKI.
W wyniku prac nad rankingiem korepetytorów* zwiększyliśmy konwersję z użytkownika (user) we wniosek (lead) na:
- 38% w Polsce;
- 23% na Ukraine;
- 28% w Kazachstanie;
Oprócz tego nowy algorytm rankingu pozytywnie wpłynął na zwiększenie konwersji również na drugim etapie ścieżki sprzedaży: z wniosku (lead) do opłaty (payment). *Tutaj warto zaznaczyć, że w tym samym czasie zostały przeprowadzone dziesiątki A/B testów z różnymi zmianami ankiety UI/UX w katalogu korepetytorów, co również mogło mieć pozytywny wpływ na ten wskaźnik.
Walka z omijaniem platformy
Transakcje, które są dokonywane poza platformą, to bardzo trudny temat. Jest to zjawisko na tyle rozpowszechnione, że nawet prawdziwym gigantom w świecie platform internetowych doskwierają konsekwencje finansowe z tego powodu. Kto z nas chociaż raz w życiu nie spotkał się z propozycją anulowania rezerwacji hotelu na stronie czy przejazdu taksówką w zamian na „zniżkę” ?? Agregatorom taksówek udało się w dużym stopniu zwalczyć ten problem dzięki wprowadzeniu specjalnych kar za odwołanie podróży. Booking i Airbnb do tej pory mają problem z określonym procentem strat, spowodowanych pominięciem platformy.
Podobny schemat działa nie tylko w przypadku rezerwacji mieszkania czy podróży taksówką. Na platformie BUKI korepetytor i klient wymieniają się kontaktami jeszcze zanim serwis otrzymuje opłaty za swoje usługi. Dlatego zawsze istnieje potencjalne ryzyko, że wykonawca podda się pokusie, żeby ominąć spłatę prowizji. Jednocześnie nie możemy zaprzeczać faktowi istnienia organicznego wskaźnika rezygnacji, co wynika z tego, że uczeń i korepetytor nie zawsze potrafią się porozumieć i nawiązać współpracę (mają na to wpływ różnorodne czynniki ludzkie).
Rozwiązaniem tego problemu w naszym przypadku był prosty zestaw narzędzi matematycznych. Przyjęliśmy podstawowe założenie, że średni współczynnik niepowodzeń każdego korepetytora nie powinien znacznie odbiegać od ogólnego średniego wskaźnika wśród wszystkich nauczycieli (skorygowanego pod kątem liczby zgłoszeń za cały czas), ponieważ prawdopodobieństwo wystąpienia sytuacji, w której uczeń i korepetytor z pewnych powodów nie nawiążą współpracy jest mniej więcej takie samo dla wszystkich wykonawców.
Kolejnym krokiem było określenie mediany wskaźnika niepowodzeń większości korepetytorów (w naszym przypadku 95% performerów), po czym następuje znaczny wzrost odsetka utraconych wniosków. Jeśli wskaźnik niepowodzeń korepetytora jest znacznie wyższy od średniej, to istnieje duże prawdopodobieństwo, że nie jest to zbieg okoliczności, a wskazuje na nieefektywną współpracę z platformą. Mówiąc najprościej – jeśli korepetytor straci większość zgłoszeń z serwisu, może to oznaczać, że:
- świadczy swoje usługi na niskim poziomie, w związku z czym klienci rezygnują ze współpracy z nim;
- korepetytor źle przetwarza wnioski na platformie (długo odpowiada, prowadzi komunikację z klientem dość wolno, ma bardzo ograniczony harmonogram zajęć etc.);
- korepetytor ukrywa fakt nawiązania współpracy z klientem, którego dostarczył serwis, żeby nie płacić prowizji.
W każdym z wyżej wymienionych przypadków BUKI traci, ponieważ nie otrzymuje swojego dochodu lub dostarcza złe doświadczenie użytkownikom, którzy chcieli skorzystać z jego usług. Dla korepetytorów, którzy znacznie przekraczają organiczny wskaźnik rezygnacji, wprowadziliśmy automatyczny system ostrzeżeń i blokowania. Jeśli po ostrzeżeniu korepetytor nie polepsza swojego wskaźnika efektywności, to system może go zablokować – najpierw tymczasowo, z możliwością rehabilitacji i kontynuowania współpracy z serwisem, a później na zawsze, jeśli nie obserwujemy polepszenia.
Podczas pierwszego wydania algorytm zablokował 3% nieefektywnych korepetytorów. Wszystkie profile zablokowanych korepetytorów zostały ręcznie sprawdzone przez specjalistów z działu wsparcia, co w zdecydowanej większości przypadków potwierdziło (z własnego doświadczenia z lektorem, zgodnie z komentarzami w aplikacjach), że blokowanie przebiegło prawidłowo.
W wyniku takich działań udało się:
- zwiększyć odsetek korepetytorów, którzy świadczą lepsze usługi i bardziej efektywnie współpracują z platformą;
- maksymalnie zmniejszyć liczbę korepetytorów, którzy omijają serwis;
- zwiększyć konwersję z wniosku (lead) w opłatę (payment) na:
- 37% w Polsce;
- 19% в Україні;
- 35% в Казахстані;
- zmniejszyć liczbę negatywnych opinii klientów odnośnie do nieefektywnej pracy korepetytorów.
Żeby pozwolić czytelnikowi zrozumieć, że nie wszystkie testy i hipotezy kończą się sukcesem, opowiemy o jeszcze jednym case study. Zainspirowani sukcesem nowego algorytmu w ciągu 2 miesięcy postanowiliśmy podnieść poprzeczkę ostrzegania i blokowania, a także wprowadzić drobne ulepszenia, ponieważ uznaliśmy, że jest jeszcze wiele do zrobienia. Nie dokonaliśmy dogłębnej analizy potencjalnego ryzyka, ponieważ ręczne przeglądanie i porównywanie tysięcy profili to bardzo czasochłonna praca. I to było prawdziwe fiasko – liczba listów, wiadomości i telefonów ze skargami od korepetytorów przekroczyła wszelkie oczekiwania.
Dość szybko przeanalizowaliśmy większość zgłoszeń i zrozumieliśmy, że blokowanie w niektórych przypadkach dotknęło również efektywnych wykonawców. Przeprosiliśmy naszych korepetytorów za wspomniane niedogodności i przywróciliśmy poprzednią wersję algorytmu.
Produktowa optymalizacja podczas kryzysu – podsumowanie
Wydarzenia 2020 roku na różne sposoby wpłynęły na poszczególne branże i firmy – podczas gdy jednych doprowadziły do bankructwa, innym dały ogromny impuls do rozwoju. Nasza firma miała szczęście, że jest częścią branży EdTech, która rozwijała się bardzo szybko, ale jednocześnie mieliśmy pecha, ponieważ około 80% wyszukiwań w BUKI przypadało na korepetycje offline. Gwałtowny spadek na rynku nie tylko nas nie złamał, ale także dał nam dodatkową motywację, dzięki której skupiliśmy się na optymalizacji wydajności produktu i jego kluczowych miernikach. W efekcie podjętych działań udało nam się nie tylko uniknąć spadku, ale także zakończyć rok wzrostem przychodów 2x YoY (2020 rok do 2019 roku).
Wyróżnimy najważniejsze czynniki, dzięki którym platforma BUKI wykazała taki wzrost i które – być może – pomogą ci w rozwoju twojego produktu (zarówno podczas kryzysu, jak i poza nim):
- Wyróżnić i skoncentrować się na głównych miernikach, których rozwój może dać największe efekty. Jest to szczególnie ważne podczas kryzysu, kiedy mamy mocno ograniczony czas i zasoby;
- Ani twoi klienci, ani ty sam nie wiecie, czego tak naprawdę chcecie. Jedyny sposób to dowiedzieć się tego – naukowe podejście z dużą liczbą statystycznie wiarygodnych testów (A/B i innych);
- Praca nad modelem/algorytmem, który uniemożliwi (zminimalizuje) ominięcie przez użytkowników serwisu – kwestia krytyczna dla każdej platformy internetowej;
- Strategia ze sztangą (według Antifragility, N. Taleb): 90% testów i hipotez ma na celu niewielkie zmiany (poprawić przyciski, tekst, lokalizację sekcji), wykonywane w sposób ciągły dają gwarantowany prognozowany średni łączny wynik na rok, ale niezbyt duży. Pozostałe 10% testów i hipotez ma na celu radykalne zmiany (model biznesowy, rynek, grupa docelowa, nowy produkt itp.). Większość z nich NIE dojdzie do skutku, ale 1-2 udane hipotezy rocznie mogą przynieść wzrosty o dziesiątki procent, a nawet kilkakrotne;
- Nie warto komplikować produktu przy pierwszej iteracji nowej hipotezy, lepiej zastosować podejście MVP. Pamiętaj, że większość hipotez NIE odniesie sukcesu, więc nie trać czasu i zasobów, dopóki nie dokonasz przynajmniej podstawowej weryfikacji. Pozwoli to zaoszczędzić setki godzin i dziesiątki tysięcy dolarów.
Teraz – działając z produktem o znacznie wyższej konwersji i wydajności na różnych etapach ścieżki sprzedaży – ponownie możemy aktywnie angażować marketing i skalowanie na nowych rynkach. Udało nam się nawet wprowadzić kilka nowych produktów podrzędnych i rozpocząć działalność na rynku meksykańskim, który obecnie liczy już ponad 1000 korepetytorów.
Oleksandr Yarusevych, CPO & co-founder BUKI