TL;DR

Test 40%: Jeśli 40% użytkowników odpowie „bardzo rozczarowany” na pytanie o zniknięcie produktu, masz product-market fit
Kolejność ma znaczenie: Najpierw aktywacja, potem engagement i revenue, na końcu skalowanie akwizycji
Ignoruj „nieco rozczarowanych”: Fokus na tych, którzy nazwali produkt „must-have” – nie rozwadniaj produktu
Aktywacja przed akwizycją: LogMeIn zwiększył konwersję z 5% do 50%, dzięki czemu skalowanie wzrosło z $10k do $1M miesięcznie
Jakość + ilość: Najlepsze eksperymenty powstają z połączenia rozmów z klientami i testowania
North Star to wartość: Metryka powinna odzwierciedlać dostarczaną wartość, nie revenue
AI zmienia grę: Sztuczna inteligencja pomoże w lepszym modelowaniu eksperymentów i analizie

Product-market fit pozostaje jednym z najbardziej nieuchwytnych celów każdego startupu. Sean Ellis, twórca terminu „growth hacking” i autor bestsellera „Hacking Growth”, opracował jednak prosty test, który pomógł setkom firm zrozumieć, czy faktycznie budują coś, czego ludzie potrzebują.

Test Sean Ellis – prosty sposób na zmierzenie product-market fit

Sean Ellis stworzył jedno z najprostszych i najskuteczniejszych narzędzi pomiaru product-market fit. Test polega na zadaniu użytkownikom pojedynczego pytania: „Jak czułbyś się, gdybyś nie mógł już dłużej korzystać z tego produktu?”

Odpowiedzi obejmują: bardzo rozczarowany, nieco rozczarowany, lub wcale nie rozczarowany. Według Ellis, jeśli 40% lub więcej użytkowników odpowie „bardzo rozczarowany”, prawdopodobnie firma osiągnęła product-market fit.

Ellis podkreśla jednak, że jest to wskaźnik wyprzedzający, a nie ostateczny. Jak wyjaśnia: „Prawdziwym testem jest to, czy ludzie faktycznie nadal korzystają z produktu.” Mimo to test daje odpowiedź pierwszego dnia, podczas gdy analiza retention może trwać miesiące. Dodatkowo nie wymaga zaawansowanego systemu analitycznego i może być używany już od pierwszego MVP.

Geneza testu

Historia powstania testu ilustruje pragmatyczne podejście Ellis do problemów biznesowych. Pierwotnie pracował z zespołami zarządzającymi, którzy rzadko byli zadowoleni z czegokolwiek. Wspomina: „Pomyślałem: jeśli odwrócę pytanie i zapytam, jak czuliby się, gdyby nie mogli korzystać z produktu, prawdopodobnie otrzymam bardziej szczerą odpowiedź.”

Próg 40% nie był zaplanowany z góry. Ellis zaczął dzielić się pytaniem z wieloma startupami w Silicon Valley i z czasem zauważył wzorzec. Jak opowiada: „Gdy wystarczająco wysoki procent użytkowników powiedział, że byłby bardzo rozczarowany, większość tych produktów radziła sobie dobrze. Gdy spadło to poniżej, produkty cierpiały.”

Kiedy test nie działa

Twórca testu uczciwie przyznaje ograniczenia swojego narzędzia. Nie sprawdza się przy produktach jednorazowych. Wyjaśnia na przykładzie: „Jak czułbyś się, gdybyś nie mógł już obejrzeć filmu, który właśnie obejrzałeś? Nie obchodziłoby mnie to.”

Podobnie z warsztatami, które prowadzi – w takich przypadkach używa NPS jako filtrującego pytania. Podsumowuje: „Myślę, że produkty jednorazowe to prawdopodobnie nie są dobre produkty do zadawania tego pytania.”

Różnice kulturowe w progach

Próg 40% nie jest uniwersalny. Jag z Nubank używa 50% jako threshold, co Sean komentuje żartobliwie: „Brazylijczycy są bardzo mili i optymistyczni.”

Z kolei autor uruchomił dwie firmy na Węgrzech, gdzie kultura była „może bardziej pesymistyczna niż przeciętna” – tam prawdopodobnie 30% byłoby wystarczające.

Kluczem nie jest sztywne trzymanie się 40%, ale ustalenie zespołowego celu – punktu, w którym zespół się zgadza: nie będziemy agresywnie próbować rosnąć, dopóki nie osiągniemy tego progu.

✅ Jak przeprowadzić test Sean Ellis

Przygotowanie:

Wybierz losową próbę użytkowników, którzy faktycznie używali produktu (nie tylko się zarejestrowali)
Upewnij się, że użytkownicy przeszli przez moment aktywacji
Testuj ludzi, którzy używali produktu w ciągu ostatnich 1-2 tygodni
Zbierz minimum 30 odpowiedzi dla wiarygodnych wyników

Pytanie:

Zadaj pytanie: „Jak czułbyś się, gdybyś nie mógł już dłużej korzystać z tego produktu?”
Opcje: bardzo rozczarowany / nieco rozczarowany / wcale nie rozczarowany
Jeśli testujesz nowy onboarding, ankietuj tylko użytkowników po zmianach

Analiza:

Policz % „bardzo rozczarowanych” (cel: 40%+)
Przeanalizuj odpowiedzi grupy „bardzo rozczarowanych”
Zidentyfikuj główne benefity, które cenią
Sprawdź korelację z long-term retention

Ekspert rekomenduje minimum 30 odpowiedzi. Jak sam przyznaje: „To zabawne – tak dużo rzeczy nauczyłem się sam, but w pewnym momencie powiedziałem, że potrzebuję przynajmniej 30 odpowiedzi. Po prostu wymyśliłem tę liczbę, a potem ludzie mówili mi: tak, 30 to minimum.”

Jak wykorzystać wyniki testu

Prawdziwa moc testu ujawnia się dopiero w analizie opinii zwrotnych. Ellis nie tylko liczy procenty – drąży głęboko w odpowiedzi tych, którzy są „bardzo rozczarowani”.

Case study: Lookout – od 7% do 40% w 2 tygodnie

Gdy Sean rozpoczął pracę z firmą Lookout (mobilne bezpieczeństwo), tylko 7% użytkowników było „bardzo rozczarowanych” perspektywą utraty produktu. Wspomina: „Miałem sześć miesięcy na pomoc w rozwoju, a oni mieli tylko 7%. Może potrzeba sześciu miesięcy, żeby osiągnąć 40%.”

Analiza pokazała jednak, że większość z tych 7% skupiała się na funkcji antywirusowej. W rezultacie specjalista wraz z zespołem zastosował strategię skupienia się na tym beneficie: repozycjonowanie całej komunikacji na ochronie antywirusowej oraz usprawnienie onboardingu tak, by pierwszą rzeczą po rejestracji było skonfigurowanie antywirusa.

Rezultat okazał się spektakularny – w dwa tygodnie wskaźnik wzrósł do 40%. Po sześciu miesiącach osiągnął 60%. Firma ostatecznie osiągnęła wycenę miliarda dolarów.

Case study: Xobni – od benefitu do kontekstu

Autor opracował ramy głębszych pytań pracując z Xobni (inbox napisane wspak). Gdy zapytał o główną korzyść, użytkownicy odpowiadali: „Xobni pomaga mi szybciej znajdować rzeczy w emailu.”

Jednak prawdziwa wartość ujawniła się przy następnym pytaniu: „Dlaczego ta korzyść jest dla ciebie ważna?” Odpowiedź, którą ciągle widział: „Tonę w emailach.”

Gdy Sean przetestował „Drowning in email?” jako hook w kampaniach pozyskiwania, okazał się strzałem w dziesiątkę. Wyjaśnia: „To był kontekst, w którym żyli ludzie, na który byli bardzo responsywni na komunikat: znajdź rzeczy szybciej z Xobni.”

✅ Jak wykorzystać wyniki testu

Analiza grupy „bardzo rozczarowanych”:

Zadaj pytanie: „Jaka jest główna korzyść, którą otrzymujesz?”
Użyj początkowo otwartych pytań, potem multiple choice
Zapytaj: „Dlaczego ta korzyść jest dla ciebie ważna?”
Sprawdź: „Czego używałeś wcześniej?” i „Co jest alternatywą?”

Działania na podstawie wyników:

Zmień positioning na główny benefit grupy „bardzo rozczarowanych”
Dostosuj onboarding tak, by pierwszym krokiem było doświadczenie kluczowej korzyści
Usuń/ukryj funkcje, które nie są ważne dla tej grupy
Ustaw komunikaty potwierdzające otrzymanie wartości

Czego unikać:

NIE dostosowuj produktu do grupy „nieco rozczarowanych”
NIE rozwadniaj głównej wartości próbując zadowolić wszystkich

Dlaczego ignorować „nieco rozczarowanych”

Twórca testu ma jasne stanowisko w tej sprawie: „Po prostu ignoruj ludzi, którzy mówią, że byliby nieco rozczarowani. Mówią ci, że to nice-to-have.”

Jeśli firma zacznie dostosowywać produkt do opinii zwrotnych od „nieco rozczarowanych”, może rozwodnić wartość dla prawdziwych fanów. Ekspert ostrzega: „Być może stworzysz coś dobrego dla wszystkich, ale nie wspaniałego dla nikogo.”

Firma Superhuman znalazła jednak ciekawy sposób na wykorzystanie tej grupy. Skupili się na tym samym beneficie, który cenili użytkownicy „bardzo rozczarowani”, ale pytali grupę „nieco rozczarowanych”: co potrzebujesz w produkcie, żeby stał się must-have?

Ulubione pytania autora do użytkowników „bardzo rozczarowanych”:

Jaka jest główna korzyść, którą otrzymujesz?
Dlaczego ta korzyść jest dla ciebie ważna?
Jak znalazłeś ten produkt?
Jak zwykle szukasz produktów takich jak ten?
Czego używałeś wcześniej, zanim znalazłeś nasz produkt?
Co byś używał zamiast tego, gdyby nasz produkt przestał istnieć?

To ostatnie pytanie jest szczególnie istotne. Sean zauważa, że ludzie „nieco rozczarowani” zwykle skupiają się na commoditized use case i znają łatwą alternatywę. Żeby być must-have, produkt musi być zarówno valuable, jak i unique.

Pułapki testu – switching costs jako false positive

Nie każdy wysoki wynik oznacza prawdziwy product-market fit. Specjalista napotkał fascynujący przypadek z Webs.com – platformą do budowania stron internetowych.

Wspomina: „Myślałem, że to dość skommodityzowany biznes. Mieliśmy produkty jak Wix i Weebly, które pojawiły się na rynku i osobiście myślałem, że są łatwiejsze w użyciu i lepsze.”

Gdy przeprowadził test, wynik był jednym z najwyższych, jakie kiedykolwiek widział – około 90% użytkowników było „bardzo rozczarowanych” perspektywą utraty produktu.

Po głębszej analizie okazało się jednak, że to efekt switching costs. Zgodnie z modelem Hook Nira Eyala, ostatnim krokiem pętli engagement jest „investment” – inwestycja. Ludzie włożyli ogromną ilość pracy w budowanie swoich stron, poznali dokładnie CMS, spędzili czas na upiększaniu. Zmiana platformy oznaczałaby utratę tej inwestycji.

Podobny pattern autor widział w Eventbrite – organizatorzy wydarzeń, którzy już skonfigurowali swoje wydarzenia i rozesłali linki, byli bardzo przywiązani do platformy.

Podsumowuje: „To kombinacja switching costs i użyteczności produktu.” Ważne jednak, że nawet w takich przypadkach zrozumienie przyczyn przywiązania użytkowników do produktu nadal pomaga w strategii wzrostu.

Test na poziomie features

Nubank poszedł jeszcze dalej z testem Sean Ellis – używają go nawet na poziomie pojedynczych funkcji. Pytanie brzmi: „Jak czułbyś się, gdybyś nie mógł już dłużej korzystać z tej funkcji?”

Twórca growth hackingu wyjaśnia: „Jeśli o tym pomyślisz, sygnał mówi: czy ta funkcja to must-have feature? A jeśli nie, może nie powinniśmy jej mieć.” Ta metodologia pomaga im decydować nie tylko o produktach, ale również o pojedynczych funkcjonalnościach.

Właściwa kolejność budowania wzrostu

Jednym z najbardziej kontrowersyjnych aspektów podejścia Sean Ellis jest odwrócenie tradycyjnej logiki growth. Większość firm zaczyna od pozyskiwania klientów, następnie martwi się o konwersję.

Ekspert proponuje odmienną sekwencję: najpierw aktywacja/onboarding, potem engagement i pętle referral, następnie optymalizacja revenue model, a dopiero na końcu skalowanie acquisition channels.

Dlaczego aktywacja przed akwizycją

Autor tłumaczy logikę tego podejścia: „Pozyskiwanie klientów jest tak konkurencyjne, że jeśli nie jesteś naprawdę skuteczny w konwertowaniu, zatrzymywaniu i monetyzacji ludzi, po prostu nie znajdziesz skalowalnych, rentownych kanałów pozyskiwania klientów.”

Case study: LogMeIn – 1000% poprawa konwersji

Najlepszym przykładem tej filozofii jest praca twórcy growth hackingu z LogMeIn. Początkowo mógł wydawać maksymalnie 10 000$ miesięcznie na marketing, zachowując rentowność.

Analiza danych pokazała szokującą prawdę: 95% rejestrujących się użytkowników nigdy nie wykonało ani jednej sesji zdalnego sterowania – podstawowej funkcji produktu.

CEO podjął w rezultacie radykalną decyzję: całkowite zamrożenie rozwoju produktu. Wszyscy – od produktu po marketing – skupili się na poprawie wskaźnika rejestracja-do-użycia.

Po trzech miesiącach poprawili konwersję o 1000% – z 5% do 50%. Te same kanały marketingowe, które wcześniej skalowały do 10 000$ miesięcznie, teraz skalowały do miliona dolarów miesięcznie z trzymiesięcznym zwrotem z inwestycji.

Pionierska strategia growth – gry jako reklamy

Zanim Sean stworzył termin „growth hacking”, już eksperymentował z nietypowymi strategiami. W pierwszej firmie (gry online) zamiast tradycyjnego funnela, gdzie użytkownicy grają po rejestracji, odwrócił całą logikę.

Specjalista zsyndykował gry na 40 000 stron jako reklamy. Użytkownicy zaczynali gameplay bezpośrednio na innych stronach internetowych. Dopiero gdy osiągnęli qualifying score, dostawali komunikat: jeśli się zarejestrujesz, będziesz w losowaniu na tygodniową nagrodę pieniężną. Następnie mogli przejść do gier multiplayer na głównej stronie.

Wspomina: „To była strategia, którą YouTube użył do wzrostu, ale było to dwa lata przed tym, jak YouTube wprowadził takie podejście.” Kluczem było pozwolenie ludziom doświadczyć wartości produktu przed jakąkolwiek rejestracją.

Strategia freemium – dwa distinct products

Twórca testu był pionierem modelu freemium w SaaS. Jego insights na temat tego modelu są kluczowe dla każdego, kto go rozważa.

Wyjaśnia: „Żeby freemium naprawdę działał w każdym biznesie, darmowy produkt musi być tak dobry, że ludzie naturalnie mają marketing szeptany wokół tego produktu. A żeby być ekonomicznie opłacalnym, musisz mieć premium produkt, który jest wystarczająco lepszy i zróżnicowany, że ludzie będą upgrade’ować.”

Najczęstszy błąd: ludzie tak się martwią o tę drugą część, że robią darmową wersję nie bardzo dobrą, a potem są zaskoczeni, gdy marketing szeptany nie jest bardzo silny.

Sean podkreśla kluczową zasadę: musisz mieć dwa distinct products, które są świetne same w sobie. Nie jednego produktu z ograniczeniami, lecz dwa pełnowartościowe rozwiązania na różnych poziomach potrzeb.

Ewolucja użytkowników – lesson z Dropbox

W Dropbox autor obserwował fascynujący pattern przez sześć miesięcy swojej pracy tam. Regularnie pytał użytkowników: „Które stwierdzenie cię opisuje: lubię być wśród pierwszych, którzy próbują nowej technologii, czy próbuję tylko rzeczy, które uważam za użyteczne?”

Przez sześć miesięcy proporcje się odwróciły – z 90% early adopters chcących próbować nowoczesną technologię do większości ludzi, którzy próbują tylko rzeczy użytecznych.

Specjalista obserwuje: „To co motywuje cię do wypróbowania czegoś to bycie early adopterem i chęć wypróbowania czegoś cool. Ale jeśli będziesz z tego dalej korzystać, to dlatego, że daje ci jakąś użyteczność.” Nawet early adopters pomagają znaleźć value w produkcie, jeśli dalej go używają.

Jak poprawić aktywację

Sean ma ulubiony cytat od Ketteringa z GM: „Dobrze sformułowany problem to problem w połowie rozwiązany.” Kluczem nie są taktyki, lecz głębokie zrozumienie, co powstrzymuje ludzi przed skutecznym używaniem produktu.

Przykład: problem z downloadem

W LogMeIn jeden kanał miał 90% drop-off na etapie pobierania. Po dziesiątkach bezskutecznych testów A/B, ktoś zasugerował proste rozwiązanie: zapytać użytkowników, dlaczego się zarejestrowali, ale nie pobrali oprogramowania.

Odpowiedź była zaskakująca: „To wydawało się zbyt piękne, żeby było prawdziwe. Nie wierzyłem, że to jest darmowe.”

LogMeIn był jednym z pierwszych produktów freemium SaaS. Następny test dał 300% poprawę konwersji: oferowali wybór między trial płatnej wersji lub darmową wersją, z dużym checkmarkiem przy opcji darmowej.

Połączenie jakości i ilości

Ekspert ewoluował od czysto ilościowego podejścia do łączenia rozmów z klientami z testowaniem. Przyznaje: „Moje eksperymenty były o wiele lepsze, im więcej rozmawiałem z klientami.”

North Star Metrics – mierzenie wartości, nie revenue

Twórca growth hackingu ma jasne poglądy na temat głównych wskaźników. North Star Metric powinien odzwierciedlać wartość dostarczaną klientom, a nie bezpośrednie przychody.

Amazon używa miesięcznych zakupów (nie GMV czy revenue), Uber – tygodniowych przejazdów, Airbnb – noclegi zarezerwowane. Sean wyjaśnia: „Jeśli wydaję 1000$ na telewizor w Amazon versus 10$ na szczoteczkę elektryczną, Amazon z perspektywy konsumenta dostarczył tej samej wartości. Potrzebowałem czegoś, Amazon pomógł mi to znaleźć.”

Dobra metryka może rosnąć w nieskończoność (nie jest współczynnikiem), koreluje z przychodami ale nie jest przychodem, odzwierciedla wartość dla klienta i ma element czasowy. Autor preferuje czasowe ramy, ponieważ dają zespołom jasny cel engagement’u, jak pokazał Facebook przejściem z monthly na daily active users.

Demand generation vs demand harvesting

Specjalista widzi dwa główne typy strategii pozyskiwania klientów, co ilustruje przykładem Bounce (luggage storage):

Demand harvesting – ludzie wpisują w Google „luggage storage Paris” i podobne frazy. To naturalne poszukiwanie rozwiązania problemu.

Demand generation – 10 000 partnerów na całym świecie oznacza znaki „store your bag here for $5 a day” dokładnie wtedy, gdy ludzie ciągną walizki po brukowanej ulicy w Paryżu. High context, właściwe miejsce, właściwy czas.

Sean komentuje: „To nie często widzę takie podejście, ale dla Bounce ma sens, że to byłaby naprawdę dobra okazja wzrostu.”

Ramy ICE vs bardziej skomplikowane modele

Autor jest twórcą popularnych ram priorytetyzacji ICE (Impact, Confidence, Ease). Jego stanowisko wobec bardziej skomplikowanych modeli jak RICE firmy Intercom jest jasne.

Mówi wprost: „To niepotrzebny dodatek. Impact już uwzględnia reach. Być może jestem oskarżany o nadmiernie upraszczanie rzeczy, ale to po prostu nie jestem ja.”

Twórca testu preferuje prostotę, ponieważ pozwala na szybkie pozyskiwanie pomysłów z całej firmy. Wyjaśnia: „Jeśli nie możesz powiedzieć ludziom, dlaczego ich pomysł nie został wybrany, po prostu się zdenerwują i zmarnujesz dużo czasu.”

Referral programs – akcelerator, nie rozwiązanie

Ekspert pomógł rozwinąć legendarny program referral w Dropbox, jednak ma jasne stanowisko na temat takich programów: działają jako akceleratory istniejącego marketingu szeptanego, ale nie mogą go stworzyć.

Wyjaśnia: „Niestety, firmy próbujące to skopiować nie zdają sobie sprawy, że przed programem referral, Dropbox miał amazing referral rate. Firmy myślą: dlaczego nikt nie mówi o naszym produkcie? Dodajmy program referral z incentives.”

W LogMeIn miał podobną sytuację – 80% nowych użytkowników pochodziło z marketingu szeptanego przy 100 milionach urządzeń w systemie. Mimo to bał się dodać incentivized referrals: „Tak bardzo bałem się zepsucia tego growth engine przez dodanie incentive, że nie chciałem ryzykować.”

Kluczowy wniosek: program referral może być świetnym akceleratorem, gdy już działa organicznie, ale nie może naprawić sytuacji, gdy ludzie nie chcą mówić o produkcie.

AI i przyszłość growth hackingu

Specjalista widzi ogromny potencjał AI w growth. Już teraz używa ChatGPT w fascynujący sposób: „Dostaję dużo próśb o radę, ale nie mam czasu na przemyślane odpowiedzi. Idę do ChatGPT i pytam: jak Sean Ellis odpowiedziałby na to? Daje mi początkowy draft do małych poprawek.”

Autor przewiduje, że AI zmieni możliwości modelowania potencjalnych rezultatów eksperymentów. Mówi: „Prawdopodobieństwo wyników to coś, w czym AI będzie całkiem dobre.”

Widzi także potencjał w rozwiązywaniu największego problemu współczesnego growth – współpracy cross-functional. Wyjaśnia: „Gdy AI mówi, że osiągasz słabe wyniki w tym obszarze biznesu, trudniej jest pozwolić ego stanąć na drodze niż gdy kierownik z innego zespołu daje beznamiętne rekomendacje.”

Praktyczne zasoby

Ellis poleca kilka kluczowych zasobów:

Książki:

„Hooked” Neil Eyal – o pętlach engagement
„Presenting to Win” – o organizowaniu prezentacji (motto: „Gdybym miał godzinę na prezentację, spędziłbym 55 minut na tworzeniu właściwej prezentacji i 5 minut na ćwiczeniu”)

Narzędzia:

pmfsurvey.com – szablon ankiety product-market fit
GoPractice.io – kurs growth przez symulację (współtworzony z byłym data scientist z Meta)

Kluczowa rada

Ellis kończy rozmowę najważniejszą radą, którą usłyszał od Guy Olega Yakubinkova z Meta: „Często sprowadza się do zadawania właściwego pytania we właściwym czasie.”

Obserwuje: „Za każdym razem, gdy przechodzę przez ćwiczenia w swoich workshopach, prawie zawsze sprowadza się to do ludzi, którzy nie potrafią wymyślić dobrej odpowiedzi na wyzwanie biznesowe, bo nie zadają oczywistego pytania.”

Przykłady oczywistych pytań, które często pomijamy:

Dlaczego użytkownicy nie pobierają oprogramowania? → Zapytajmy ich
Kto uważa produkt za must-have? → Znajdźmy ich i porozmawiajmy
Jak ludzie zwykle szukają produktów takich jak nasz? → Sprawdźmy ich ścieżki
Co powstrzymuje ludzi przed aktywacją? → Przeanalizujmy drop-off points
Dlaczego najbardziej zaangażowani użytkownicy nas kochają? → Zgłębmy ich motywacje
Jakie problemy rozwiązujemy lepiej niż alternatywy? → Porównajmy się z konkurencją

Kluczowy insight

Paradoks rejestracji

Standardowo myślimy: Jeśli ktoś się zarejestrował, oznacza to że jest zainteresowany naszym produktem i prawdopodobnie go użyje.

W praktyce okazuje się, że: W LogMeIn 95% użytkowników się zarejestrowało, ale nigdy nie wykonało ani jednej sesji zdalnego sterowania – podstawowej funkcji produktu. Podobne wzorce Ellis obserwował w dziesiątkach innych firm.

Dlaczego to jest istotne: Większość firm marnuje budżet marketingowy pozyskując ludzi, którzy nigdy nie użyją produktu, zamiast skupić się na aktywacji już zarejestrowanych użytkowników.

Test na jutro: Następnym razem gdy analizujesz wzrost, zamiast patrzeć na liczbę rejestracji, sprawdź ile osób faktycznie wykonało pierwszą kluczową akcję w produkcie i sprawdź czy ten wskaźnik signup-to-usage nie jest szokująco niski.

Wnioski

Sean Ellis pokazuje, że trwały wzrost to nie kwestia pojedynczych hacków, lecz systematycznego procesu. Zaczyna się od precyzyjnego zmierzenia tego, czy budujesz coś, czego ludzie naprawdę potrzebują. Następnie budowanie właściwego doświadczenia dla tych ludzi. Dopiero na końcu – skalowanie.

Podejście twórcy growth hackingu wymaga cierpliwości i dyscypliny, jednak jak pokazują przykłady LogMeIn, Dropbox czy Lookout – rezultaty mogą być spektakularne.

Ten wpis jest częścią mojej kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści, które uważam za wartościowe i do których sam chcę wracać. Jeśli chcesz sprawdzić oryginalne źródło, znajdziesz je tutaj: https://www.youtube.com/watch?v=VjJ6xcv7e8s

Tag: Ai Growth Hacking Przyszlosc

Sekrety twórcy growth hackingu: Sean Ellis o product-market fit i strategii wzrostu #EN144