a16z girişimcilere: Düşük tutma oranlarını kurtarmak yerine doğrudan dönüşüm yapmayı tercih edin.

Yazar: andrew chen, a16z

Derleme: Tim, PANews

15 yıldan fazla bir süredir tutma eğrisi verilerine bakıyorum.

Binlerce koruma eğrisi gördüm ve bu, girişim şirketlerini değerlendirirken ilk talep ettiğim göstergelerden biridir. Binlerce veri tabanını inceledim, farklı segmentasyon boyutlarına göre ayrıştırılmış koruma eğrilerini analiz ettim. Bir ürün inşaatçısı olarak, bu göstergeyi başka bir perspektiften de gözlemledim. Yüzlerce A/B testi gerçekleştirdim, koruma eğrisinin şeklini değiştirmeye çalışarak sayısız kullanıcı rehberliği ve bildirim e-postası versiyonu taslak hazırladım.

A/B testi (aynı zamanda split test veya bucket testi olarak da adlandırılır), bir ürünün iki versiyonunu (A versiyonu ve B versiyonu) karşılaştırmak için kullanılan rastgele deney yöntemidir. Temel amacı, verileri toplayarak ve kullanıcı davranışlarını analiz ederek, hangi versiyonun belirlenen hedeflere ulaşma konusunda daha iyi performans gösterdiğini belirlemektir.

Sonuçlara göre burada bazı düzenler var.

Fizik yasaları gibi, zamanla birlikte, her zaman belirli düzenlerin ortaya çıktığı tuhaf bir durum vardır. İşte paylaşmak istediğim birkaç örnek:

• Kötü kullanıcı tutma oranını iyileştiremezsiniz. Evet, daha fazla bildirim işlevi eklemek, tutulma eğrinizin iyileşmesine yardımcı olmayacaktır. A/B testleri ile iyi bir kullanıcı tutma oranı elde edemezsiniz.
• Tutulma oranı sadece düşecektir, yükselmeyecektir. Ayrıca garip bir şekilde, azalma hızı gerçekten de tahmin edilebilir bir yarı ömür kuralına uymaktadır. Erken dönem tutulma oranı, sonraki dönemlerdeki tutulma performansını öngörebilmektedir.
• Gelir tutma genişliyor, ancak kullanılan tutma azalıyor. İyi haber şu ki: Kullanıcılar yavaş yavaş kaybolsa da, kalan kullanıcılar bazen daha fazla harcama yapabiliyor!
• Koruma oranı, ürün kategorinizle yakından ilişkilidir. Hem doğuştan gelen nedenler hem de sonradan gelişen faktörler vardır. Ne yazık ki, otel rezervasyon uygulamanızın günlük kullanımda bir ürün olmasını sağlamak kaderinizde yok.
• Kullanıcı genişlemesi ve büyümesi sırasında, tutma oranı daha düşük hale gelecektir. En kaliteli kullanıcılar, erken ve doğal büyümeden gelirken, sonraki aşamalarda edinilen kullanıcılar en kötü performansı gösterir.
• Kullanıcı kaybı asimetriktir, bir kullanıcıyı kaybetmek, onları yeniden kazanmakten çok daha kolaydır.
• Müşteri tutma oranını hesaplamak oldukça zordur. Mevsimsel faktörler gerçekten de mevcuttur, yeni piyasaya sürülen test sürümü verileri etkileyebilir ve sistem hataları da sıklıkla ortaya çıkmaktadır. D365 gerçek bir gösterge olmasına rağmen, sadece bu sonuca bakmak kesinlikle yeterli değildir.
• Virüs gibi büyüme ama tutma oranı çok düşük, nihayetinde başarısızlığa mahkum. Bu sonucun birçok platform ve kategoride sürekli olarak doğrulandığını gördük.
• Olağanüstü kullanıcı tutma oranı bir harika olarak kabul edilebilir. Bu tür bir harikayı gerçekten gördüğünüzde, tarifsiz bir şekilde etkileneceksiniz.

Bu noktaları tek tek inceleyeceğiz.

Kötü kullanıcı tutma oranını kurtaramazsınız. Bu durumu bizzat gördünüz: Yeni bir ürün geliştirmek için aylarca zaman harcadınız ve ardından resmi olarak piyasaya sürdünüz. İlk darbe, başlangıç kullanıcı tutma verilerinin korkunç olmasıydı. Artık ürün geliştirme aylarca sürdü ve geri dönüşü zor bir noktaya geldi; şimdi tutma oranını nasıl artırabilirsiniz? O sırada aklınıza bir fikir geldi: Kullanıcıları geri dönmeleri için hatırlatacak bildirim işlevi eklesek mi? Yoksa bir dizi yeni özellik mi eklesek? Yoksa dönüşüm oranını artırmak için açılış sayfasında A/B testi mi yapsak?

Sonucun ne olacağını hepimizin bildiğini düşünüyorum. Ne yazık ki, ürünün kalma oranı kötü olduğunda, bunu tersine çevirmek genellikle oldukça zordur, neredeyse imkansızdır. Elbette, belki marjinal bir iyileşme sağlanabilir. Diyelim ki, ertesi gün kalma oranınız %40 ve hedefinizi %50'ye çıkarmak istiyorsunuz, bu tamamen mümkün ve buna değer. Ama eğer ertesi gün kalma oranınız yalnızca %10 ise, bu muhtemelen oluşturduğunuz ürünün pazar talebine uygun olmadığı anlamına gelir, bu durumda A/B testleri ve bildirim gönderimi etrafında yapılan tüm yerel optimizasyonlar temel sorunu tersine çevirmek için yeterli olmayacaktır. Geliştirme sürecinin aylarca süren zaman ve batık maliyetlerle sonuçlandığı bir durumda, insanların çaba harcamadan durması zor olacaktır. Ama çoğu durumda, dönüşüm seçeneğini anında değerlendirmek en iyisidir.

Kullanıcı bağlılığını artırmayı hedefleyen bu dönüşüm, uygulama ana sayfasının tamamen yeniden tasarlanmasını gerektiriyor. Eğer başlangıçta bilgi akışı şeklinde sunulmuşsa, belki de yapılandırılmış adım adım bir sürece yönelmek gerekir; eğer ürünün özü paylaşım işlevindeyse, belki de odak noktası içerik oluşturma ve koleksiyonuna kaydırılmalıdır. Ürün konumlandırmasını tamamen farklı bir şekilde tanımlamanız gerekebilir, hatta rakip ürünlerle karşılaştırmalara yönelmeniz gerekebilir. Bu, çok boyutlu bir şekilde büyük ölçekli bir dönüşüm gerektiriyor; ne kadar kapsamlı olursa o kadar iyi, ancak bu şekilde kullanıcı bağlılığının düşük olduğu durumu tersine çevirmek mümkün olacaktır.

Tutulma oranı düşecektir, ancak yükselmeyecektir. Tutulma eğrisi genellikle çok düzenli bir geometrik eğri modeli olarak ortaya çıkar. Örneğin, benim gözlemlediğim birçok eğri şu kurala sahiptir: İlk gün tutulma oranı ne olursa olsun, yedinci gün %50 düşecektir; yedinci gün tutulma oranı ne olursa olsun, otuzuncu günde tekrar %50 düşecektir. Zamanla, nihai tutulma oranı sıfıra yaklaşabilir, eğer şanslıysak toplamda %10 civarında kalmayı sürdürebilir. Bu tür bir düşüş modeli öngörülebilir.

Hiçbir zaman önce yüksek, sonra düşük ve tekrar yüksek bir eğri görmediniz, bu imkansız. Başka bir deyişle, erken dönem tutma oranı yeterince iyi değilse, geç dönem tutma oranı da muhtemelen ideal olmayacaktır. Güçlü bir başlangıç yapmalısınız ki iyi bir son yapabilin.

Bu kuralda özellikle belirtilmesi gereken bazı dikkat çekici istisnalar bulunmaktadır:

• Bazı ürünler oldukça serttir (örneğin çevrimiçi poker). Bu tür ürünlerin kullanıcıların kalma oranı nispeten düşük olabilir, ancak kalan kullanıcılar genellikle son derece sadık ve büyük harcamalar yapar; bu modelin başarılı olduğu kanıtlanmıştır.
• Ağ etkisi olan ürünler (sosyal ağlar, işbirliği araçları veya diğer ağ etkisi olan ürünler olabilir) için, yeni kullanıcılar başlangıçta aktif görünebilir, ardından etkinlikleri geçici olarak düşebilir. Ancak, bu ürün giderek artan kullanıcı sayısını kullanarak eski kullanıcıları yeniden aktif hale getirebilirse, genellikle bir tutunma oranı hafif bir artış gösterir. Bu durum son derece nadirdir, ancak gerçekleştiğinde etkileyicidir.
• Gelir tutma genişlerken, kullanım tutma daralıyor. Tutma eğrisinin en iyi ve en önemli özelliklerinden biri, hem kullanıcılar hem de gelir için uygulanabilir olmasıdır. Şu ana kadar tartıştığımız kullanıcı tutması, maalesef sürekli bir düşüş eğilimi göstermektedir ve bu durum ideal değil. Öte yandan, gelir tutması oldukça ilginçtir çünkü platformunuzda kalan kullanıcılar genellikle zamanla daha fazla para harcar.
• Bu, B2B SaaS ürünlerinin en büyük avantajlarından biridir. Slack örneğini ele alırsak, kullanıcı grubu verilerini incelediğinizde, kullanıcıların kalma eğrisinin diğer ürünlerle aynı şekilde düşüş eğiliminde olduğunu göreceksiniz. Bazı insanlar bunu kabul ediyor, bazıları ise kabul etmiyor. Ancak Slack’i uygulamak için zaman harcayan şirketler için ürün doğal olarak büyümeye başlayacak ve bu şirketlerden elde edilen gelir gün geçtikçe artacaktır. Gelir kalma eğrisi düşmek yerine artıyor; bu durum oldukça ilginçtir, ancak yazık ki çoğu tüketici ürününe uygulanamaz. İşte bu özellik, B2B ürünlerin tüketici ürünlerine göre daha sorunsuz bir iş modeli sunmasını sağlar.
• Tüketici uygulamalarının modeli, Amazon'a daha yakındır; başlangıçta yalnızca kitap ve müzik satın alıyor olabilirsiniz, ancak ürün işlevleri sürekli genişledikçe, zamanla daha fazla ürün satın almaya başlayacaksınız. Bu nedenle, üründeki kullanıcı yaşam döngüsü toplam değeri esasen sınırsızdır. Uber'de de benzer bir fenomen gözlemledik: Kullanıcı grupları zamanla azalmasına rağmen, başlangıçta yalnızca havaalanı transferleri için yapılan taksi harcamaları, zamanla restoran ziyaretleri veya işe gidip gelme senaryolarına yayılacaktır. Bu nedenle kullanıcı tutma eğrisi düşüş gösteriyor, ancak gelir tutma eğrisi sürekli olarak yükseliyor.
• Kullanım oranı ürün kategorileriyle yakından ilişkilidir. Geçmişte, kullanım oranı ile doğuştan ve sonradan gelen faktörler üzerine bir tartışma yazmıştım. Gerçek şu ki, birçok ürünün doğal bir kullanım senaryosu vardır; örneğin, işbirliği araçları veya programlama yazılımları, her gün çalışırken kullanabileceğiniz ürünlerdir, ancak haftada 7 gün içinde 5 aktif gün sınırlaması vardır. Buna karşılık, güvenlik açığı uyarı sistemleri kullanıcıların sık sık kullanmasını istememektedir. Tüketim ürünleri de böyledir; insanlar her gün haber, iletişim ve sosyal uygulamalara göz atarlar, ancak genellikle tıbbi referans kılavuzlarını sıkça kullanmazlar. Bazı uygulamalar, kullanım sıklığı düşük olmasına rağmen yüksek kullanım oranına sahiptir, örneğin hava durumu veya bankacılık uygulamaları. Oyun gibi kategoriler ise bağımlılık yapıcıdır ve sıkça kullanılır, ancak insanlar içerik tükettikten sonra genellikle birkaç hafta içinde kaybolurlar.
• Doğal ve sonradan edinilen faktörlerin bu kadar önemli olmasının sebebi, birçok yeni ürünün temel olarak çıkış yapmasının ne kadar zor olduğunu ortaya koymasıdır. Eğer sosyal bir seyahat uygulaması geliştiriyorsanız ama insanların seyahat etme sıklığı zaten düşükse, arkadaş etkileşimini temel alan bir ürün oluşturmak oldukça zor olacaktır. Daha akıllıca bir yaklaşım, düşük kullanım sıklığını kabul etmek, işlem aşamalarını kontrol ederek gelir yaratma yeteneğini artırmak ya da Yelp gibi restoran ve gece hayatı gibi yüksek kullanım senaryolarını birleştirirken seyahat işlevini de korumaktır. Zıt yönde hareket etmek gerçekten zordur, yapabileceğimiz çok az şey var.

Bununla birlikte, yüksek kullanıcı tutma oranına ve çok sık kullanımına sahip bir uygulama geliştirmek istiyorsanız, kullanıcılar tarafından günlük temel ürünler olarak görülen alanları seçmeniz gerekebilir. Bu, başarılı uygulamaların büyük olasılıkla diğer günlük ürünlerin kullanım zamanını kaplayacağı anlamına geliyor; örneğin, ChatGPT'yi sıkça kullanmaya başladığımda, Google arama sayımda büyük bir azalma oldu; Substack ile blog yazmaya ve okumaya başladığımda ise diğer sosyal haber yazılımlarını yavaş yavaş terk ettim.

Kullanıcı ölçeği genişlerken, tutma oranı genellikle yükselmek yerine düşer. Şans eseri yüksek tutma oranına sahip bir ürün geliştirmiş olsanız bile, insanlar genellikle mevcut kullanıcıların davranış kalıplarını, gelir elde etme yeteneklerini ve kullanım alışkanlıklarını daha geniş bir pazara doğrudan uygulama eğilimindedir. Yani birkaç iyi küçük veriyi ve temel büyük veriyi çarptığınızda, sonucun son derece parlak makro sonuçlar vereceğini düşünürler. Ancak gerçeklik genellikle şudur: Kullanıcı tabanı büyüdükçe, sorunlar ortaya çıkmaya başlar. Örneğin, Android kullanıcılarını ve uluslararası pazarı genişletmeye başladığınızda, ücretli pazarlama gibi kanallar aracılığıyla daha fazla müşteri edinmeye çalıştığınızda, kısa süre içinde tüm anahtar göstergelerde bir düşüş olduğunu fark edersiniz.

Sebep, kaliteli kullanıcıların genellikle daha erken ortaya çıkmasıdır. En yüksek gelir potansiyeline sahip, en güçlü isteklere sahip, dijitalleşme düzeyi en yüksek ve çevrimiçi davranışları en aktif olan kullanıcı grupları, genellikle ürünün başlangıcında arkadaş tavsiyeleri ile kullanmaya başlarlar. Daha sonra başka kanallardan yeni kullanıcılar edinilirken, ürün onların ihtiyaçlarına o kadar da uygun olmayabilir. Örneğin, Batı ülkelerindeki üniversite öğrencileri için bir iPhone uygulaması geliştirdiyseniz, yeni pazarlara Android kullanıcıları genişletildiğinde, işlev ayarları tam olarak uyumlu olmadığından, çeşitli göstergeler doğal olarak düşecektir. Sonrasında sürekli optimize edilip geliştirilebilir, ancak sana garanti ederim ki, etkisi asla erken dönem kullanıcı grubu ile karşılaştırılamaz.

O halde, soru şu: Kullanıcı sayısı arttıkça, kullanıcı kalitesi giderek düşüyorsa, hala değerli mi? Ürün sürdürülebilir bir şekilde kâr elde edebilir mi? Daha da önemlisi, erken gelen yüksek değerli kullanıcı grubunu tutmak mümkün mü?

Bu erken kullanıcıların "altın grup" olarak adlandırılmasına şaşmamak gerek.

Kullanıcı kaybı asimetrik bir yapıya sahiptir. Kaybedilen kullanıcıları geri kazanmak son derece zordur, aslında çoğu ürün, ilk 30 gün içinde kullanıcıların %90'ını veya daha fazlasını kaybeder. Aynı zamanda, kaybedilen kullanıcıları geri kazanmak da son derece zordur. Kazanım ve kayıp arasındaki bu asimetri, kullanıcı kaybının temel özelliğidir. Gerçek durum o kadar kötü olabilir ki, eski kullanıcıları geri kazanmaya çalışmaktansa, doğrudan yeni kullanıcıları elde etmek daha kolaydır.

Bundan dolayı, indirim veya kampanya göndererek uyuyan kullanıcıları canlandırmaya çalışmak genellikle maliyetli ve etkisizdir. Bunun yerine daha etkili bir yol, mevcut aktif kullanıcıların ürünün doğal kullanım senaryoları aracılığıyla uyuyan kullanıcıları canlandırmalarıdır. Örneğin, bir çalışan yeni bir proje yönetim aracını denedikten sonra kullanmaya devam etmediğinde, bu kullanıcıya e-posta ile sürekli hatırlatıcılar göndermek, kullanıcıyı geri kazanmak için pek etkili olmayabilir. Daha etkili bir yöntem, kullanıcının çalışma arkadaşlarının bu kullanıcıyı yeni projeye katılmaya davet etmesidir; bu gerçekten işe yarayan bir yoludur. Ancak, bu tür bir stratejinin uygulanması son derece zor ve karmaşıktır; genellikle yalnızca ağ etkisi (yani paylaşım ve işbirliği işlevleri) olan ürünler bu tür bir yaklaşımı benimseyebilir.

Kullanıcı tutma oranı oldukça karmaşık olup, ölçmesi zordur. İnsanlar kullanıcı tutma oranından bahsettiklerinde genellikle ilk gün, ilk hafta ve ilk ayı ölçmeye eğilimlidir, ancak iki yıl sonra ne olacağı hakkında pek konuşulmaz. Bunun nedeni, ürün geliştirme sırasında ekiplerin karar vermek için yeterince kısa bir zaman dilimi ve kolayca ölçülebilen göstergelere ihtiyaç duymasıdır. Bu nedenle, yıllık kullanıcı kaybı oranı veya uzun vadeli kârlılık son derece önemli olmasına rağmen, insanlar genellikle bunları ölçmeyi tercih etmez, bunun yerine mevcut, kolayca ölçülebilen göstergelere odaklanırlar. Ancak bu yaklaşımın birçok sorunu vardır.

Ne yazık ki, birçok ürün kategorisi güçlü mevsimsel dalgalanmalardan etkilenmektedir. E-ticaret, turizm, sağlık hizmetleri veya çevrimiçi flört gibi alanlar tipik örneklerdir. Hatta işletmelerin ticari yazılımları kullanma şekli bile dönemsel değişiklikler göstermektedir. Mevsimsel faktörler değerlendirmeleri etkileyebilir; aylık veya çeyrek verilerinin düştüğünü görebilirsiniz, ancak bu gerçekten yeni sunulan özelliklerin popüler olmaması mı? Yoksa kullanıcıların bu çeyrekteki davranış kalıpları zaten farklı mı? Koruma verileri ciddi bir şekilde geciktiğinde, etkili bir değerlendirme yapmak gerçekten zordur.

Benzer şekilde, program hataları, yeni yapılan testler veya yeni pazarlama kampanyaları gibi bu faktörler verileri bozabilir. Sonunda, dalgalanan tutma eğrilerini gösteren raporları sürekli kontrol ettiğinizi bulacaksınız, ancak her veri ek açıklamalarla birlikte gelir çünkü ekip, yeni piyasaya sürülen Android sürümünün alakasız karşılaştırmalara neden olup olmadığını doğrulamak zorundadır.

Çılgın kullanıcı büyümesi ve berbat kullanıcı tutulma oranı başarısızlığı kaçınılmaz kılar. Birçok yeni ürün geliştiricisi genellikle yeni kullanıcı kaydı üzerine aşırı odaklanırken, kullanıcı tutulmasını tamamen göz ardı eder. Sonuçta, sürekli yükselen bir grafik görmek istiyorsak, neden doğrudan huninin üst kısmındaki trafiği artırıp hızlı büyümeyi sergilemeyelim? Böylece büyük miktarda risk sermayesi topladıktan sonra, kullanıcı tutulma sorununu yavaş yavaş çözmek de geç değildir?

Günümüzde sektörde bu tür bir fenomen sıkça görülmektedir: Bir yaratıcı, milyonlarca takipçisine uygulamasını tanıtır veya bir video paylaşımı gelirde patlama yaratır, ürün TikTok aracılığıyla kullanıcı sayısını artırır. Gerçek kullanım oranları ve kullanıcı kaybı durumu pek iç açıcı olmasa da, bu fenomen yine de devam etmektedir.

Teknoloji endüstrisi daha önce sayısız kez bu tür deneyler gerçekleştirdi. Sonuçlar her zaman aynı: viral yayılım gösteren ancak kullanıcı tutma oranı son derece düşük olan ürünler nihayetinde yok olacaktır çünkü tutma sorunu zor bir şekilde çözülmektedir. Yenilik hissi azaldığında, kullanıcı edinimi yavaşlayacak ve nihayetinde kullanıcı edinimi ve kullanıcı tutma konusunda her iki durumda da kötü bir tabloyla karşılaşacaksınız; ne kadar yükseğe çıkarsanız, düşüşünüz o kadar sert olacaktır.

Bu olayı birçok senaryoda gözlemledik. Sosyal ağların erken aşamalarında, birçok ürün, kullanıcıların e-posta adreslerini ve rehberlerini alarak çılgınca spam göndermeye çalışarak büyüme sağladı, ancak sonunda kullanıcıları düşük kaliteli ürünlere yönlendirdiler. Bazen, kullanıcıları belirli düşük kaliteli zil seslerinin yıllık abonelik hizmetine abone ettirmek yeterli olabiliyor, bu da şirketlerin buradan gelir elde etmelerine ve kar sağlamalarına olanak tanıyor. Ancak Facebook'un ortaya çıkmasından sonra, bilgi akışı ve gerçek kimlik gibi kullanıcı deneyimi yenilikleri sayesinde, sonunda hem yüksek virüs benzeri yayılma özelliklerine sahip hem de son derece güçlü bir kullanıcı bağlılığı sağlayan bir ürün oluşturulabildi. Aynı durum mobil uygulama alanında da yaşanıyor; bazen SMS ile zorla davet edilen uygulamaların bir anda patladığını görebiliyoruz, ama eğer ürün bağlılık eksikliği yaşıyorsa, tüm model hızla çöker.

Yüksek tutma oranı adeta sihir gibi. Bu makaleyi okuduktan sonra biraz hayal kırıklığı hissedebilirsiniz, bunun zor bir başlangıç projesi olduğunu biliyorum. Ama bir ürün gerçekten işe yaradığında, o duygu benzersizdir. Bir ürünün %50'lik 30 günlük tutma oranına ulaştığını gözlerinizle gördüğünüzde (bunu her birkaç yılda bir tanık oluyorum), o şok edici his tarif edilemez. Zamanla fark ettim ki, bu geçici başarıya sahip ürünler, yaratıcılarının sistematik A/B test metodolojisine sahip olmasından ya da hızlı iterasyon süreçleri ile hedeflere ulaşmasından kaynaklanmıyor; asıl önemli olan, o sihirli ilhamın gelmesidir. Bu sihir, pazar veya müşteri ihtiyaçlarına yönelik çığır açan bir içgörüden kaynaklanır, geriye dönüp bakınca oldukça belirgin görünse de, bu içgörüyü ilk gerçekleştiren ürün, yüksek tutma oranı elde edebilir. Artık video konferans yazılımlarını, kendiliğinden yok olan fotoğraf özelliklerini veya herhangi bir konuya yanıt verebilen sihirli yapay zekayı değerlendirirken de durum aynıdır; bu sihir, yalnızca iterasyon ve metrik odaklı testlerle elde edilemez.

gerçek sorun

Yukarıdaki tüm içerikleri okuduktan sonra hala büyük bir sorunuz olabilir: Bekleyin, peki yüksek bir tutma oranı nasıl sağlanır? (Eğer bu sorunun yanıtını kesin bir yöntemle verebilseydim, bir girişim sermayesi yatırımcısı olarak işim ne kadar kolay olurdu, değil mi?)

Ama elimizden geleni yapalım. Yukarıda belirttiğim görüşlerde aslında bazı ipuçları gömülü: Fikirler gerçekten çok önemli.

Eğer yüksek bir tutma oranına sahip bir ürün istiyorsanız, zaten yüksek bir tutma oranına sahip bir kategori seçmeniz gerekir.

Günlük olarak kullandığınız mevcut ürün kategorisinden birini seçmeniz gerekiyor.

Doğrudan rekabet edecek bir ürün inşa edeceksin.

Eğer kazanırsan, o ürünü kullanmayı bırakacak ve kendi ürününü kullanmaya geçeceksin.

Bu oldukça yüksek bir talep, ama bu konuyu netleştirmenin iyi bir başlangıç olduğunu düşünüyorum.

Elbette, eğer geliştirdiğiniz ürün mevcut ürünlerle doğrudan rekabet ediyorsa, "Kullanıcıları başka bir tarafa geçirmeyi başarmak gerçekten çok zor." diye düşünebilirsiniz. Gerçekten de öyle. Bu nedenle, yeterli piyasa riskini üstlenmeye karar vermeniz gerekiyor, ancak bu riskin makul olması şartıyla, yeni ve benzersiz ürünler sunarak temel etkileşim modellerini yeniden tanımlamalısınız. Ancak burada bahsedilen yenilik, daha çok %20'lik iyileştirme optimizasyonları anlamına geliyor; %80'lik yıkıcı yenilik değil. İdeal olarak, kullanıcıların bu yeniliği hızlı ve sezgisel bir şekilde anlamalarını sağlamak için, kullanıcıların ilk bir dakikası içinde bunu başarmalısınız.

Şu anda kaçınılmaz olan o yatırımcının en sık sorduğu ve en zor cevaplanan sorulardan biri: "Neden şimdi işe yarıyor?" Çünkü cevabınız, mevcut durumda belirli bir sektör yeniliğinin ortaya çıktığını, örneğin büyük dil modelleri gibi genel teknolojiler veya sosyal medyanın aşırı doygunluğu gibi toplumsal değişim trendlerinin, yenilikçi fikrinizin tam zamanında ortaya çıkmasını sağladığını vurgulamak zorundadır.

Bu, mevcut pazarı hızlı bir şekilde ele geçirmenizi sağlar ve erken dönemde mükemmel kullanıcı tutma oranları elde etme olasılığınız daha yüksektir. Zamanlama kritik öneme sahiptir. Zamanlamayı doğru ayarlayamazsanız, düşük ilgi alanlarına girerseniz ve ürün farklılaştırmanız yeterince belirgin değilse, kullanıcı tutma sorununu kullanıcı kazanım zorluğuna dönüştürdüğünüzü fark edersiniz. Yeni bir web tarayıcısı geliştirmekteki zorluk, başarılı olduğunda kullanıcı bağlılığının çok yüksek olacağıdır. Ancak insanlar mevcut tarayıcılardan oldukça memnun, bu nedenle kullanıcıları yeni bir ürünü denemeye ikna etmek, başlı başına maliyetli ve karmaşık bir çaba gerektirir.

Bu yüzden, "belirli bir alanın Cursor'ı" veya "belirli bir sektörün Figma'sı" gibi fikirler ortaya atanları suçlamıyorum, tıpkı geçmişte "belirli bir dikey alanın Uber'i" gibi kavramlar gibi. Mevcut pazarları ve davranış kalıplarını kullanarak büyük piyasa risklerinden kaçınmaya çalışıyorlar.

Eğer farklılaşma avantajlarını doğru bir şekilde belirleyebilir, piyasa zamanlamasına uygun hareket edebilir, büyük kullanıcı ihtiyaçlarına hitap edebilir ve aynı zamanda temel ürün konumlandırmasını doğru bir şekilde bulabilirseniz, bu model gerçekten başarılı olabilir.

Yeni bir pazarı nasıl açarım?

Doğal bir karşıt görüş, yeni pazarların genellikle mevcut pazarlardan daha heyecan verici olduğudur. Teknoloji sektörü tamamen yeni şeyler inşa etmek yerine eski şeyler üzerinde %20 yenilik yapmamalı mı? Elbette bu doğru ama bu tür ürünlerin sadece çok ama çok küçük bir kısmı oluşturduğunu düşünüyorum.

Buna karşı görüşüm şudur: Aslında çoğu ürün belirli bir "eski şeyi" miras alır, hatta o öncü ürünler hızla unutulsa bile.

Instagram'dan önce Hipstamatic vardı, bu uygulama erken döneminde App Store'daki ücretli fotoğraf uygulamaları arasında zirvede yer aldı ve filtreleme işlevinin büyük pazar potansiyelini doğruladı. Google, arama motorlarının ilki değildir (aslında onuncu girişimcidir, daha önce Lycos, Excite, Infoseek gibi platformlar vardı), bu örnekler hem kullanıcıların arama işlevine olan güçlü talebini kanıtlamakta hem de erken dönem arama motorlarının ticarileşme zorluklarını ortaya koymaktadır. Tesla elektrikli araçların öncüsü değildir, iPhone da akıllı telefonların ilk ürünü değildir. Tarih, pazar dinamiklerini gerçekten belirleyenlerin genellikle onuncu nesil yenilikçiler olduğunu tekrar tekrar kanıtlamaktadır. Bu olgu "geç gelişim avantajı" olarak adlandırılır ve bu görüşün son derece ilham verici olduğunu düşünüyorum.

Ancak bazen gerçek yeniliklerin gerçekleşmesi mümkündür. Uber'in doğuşu, mevcut taksi hizmetlerini çevrimiçi bir uygulamaya dönüştürmekti, daha önceki başarılı bir çağrı uygulamasına dayanmıyordu (o zamanlar Lyft sadece garip bir otobüs rezervasyon hizmetiydi). ChatGPT'ye bakalım, OpenAI, beş yıl boyunca konseptten üçüncü versiyonun gerçek yükselişine kadar, bu süreçte referans alabileceği hiçbir alternatif hazır plan olmadan çalıştı. Bu tür yenilik yolculukları olağanüstüdür ve teknoloji endüstrisinin gelişmesinin itici gücüdür; çünkü gerçek riskleri üstlenerek tamamen yeni ürün kategorileri yaratmışlardır.