Muita coisa pode acontecer em uma startup in 2 meses. O que está acontecendo em Predis?
Nós lançamos Predis.ai no dia 8 de abril no Product Hunt🥳🥳🥳. Foi o resultado de meses de trabalho — em grande parte feito em um estado de privação de sono e excesso de cafeína, embora esperançoso ☕ (e enquanto cuidava de um bebê e de uma criança de 2 anos no caso de um dos fundadores). Como qualquer startup, tivemos um número incrível de reviravoltas imprevistas, incluindo uma mudança do Twitter para o Instagram.
Para quem não tem ideia do que Predis.ai is – Somos uma startup de produtos de IA que tem os seguintes benefícios revolucionários:
- Os criadores do Instagram (agências/influenciadores de mídia social) usam nossa IA para idealizar e criar postagens melhores na metade do tempo. Isso ocorre porque nossa IA é treinada para dar sugestões sobre como melhorar as postagens do Instagram antes eles são publicados 🕔.
- Os criadores do Instagram (agências/influenciadores de mídia social) usam nossa IA para compreender visualmente:
- Como se saiu seu próprio conteúdo, o que gerou engajamento máximo 📈.
- Como estão seus concorrentes, que conteúdo funciona para eles e, portanto, o que precisa ser escolhido para o próximo calendário de conteúdo😈
- Ambos os recursos não estão disponíveis em nenhum outro produto no momento (até onde sabemos).
Já se passaram pouco mais de 2 meses desde que lançamos e pensamos em dar um passo atrás e refletir sobre onde estamos.
A reflexão também ajuda a entender o que deu certo e o que deu errado para nós. Pensamos em publicar nossos aprendizados, pois isso também poderia ser útil para outros fundadores.
Dividimos o blog nestas seções:
- Por que mudamos do Twitter para o Instagram.
- Como foi o lançamento do nosso Product Hunt.
- Por que decidimos oferecer LTD no Pitchground.
- Principais aprendizados das métricas do usuário.
Por que mudar para o Instagram?
Nosso produto precisa de dados de plataforma para treinar nossa IA, que então obtém insights mostrados aos usuários. Nosso API A análise mostrou que o Twitter APIs são mais abertos e por isso pensamos em começar com a plataforma Twitter. No entanto, à medida que começamos a conversar com mais usuários em potencial, descobrimos que o Instagram fazia mais sentido, pois havia muito mais marketing acontecendo lá. O Twitter não está absolutamente fora de questão; Voltaremos a isso assim que adicionarmos uma nova série de recursos que planejamos para o Instagram 💪.
Lançar nossa startup na busca de produtos
Decidimos lançar em Caça produto pois é a maneira mais lógica de divulgar seu produto para o mundo ver. O lançamento do PH foi um mini-desastre 😭. Esperávamos genuinamente fazer os três melhores aplicativos do dia, mas acabamos sendo o 3º ou o 14º. Ao analisar, descobrimos que fizemos as seguintes coisas erradas:
- Caçamos nós mesmos. Isso aconteceu porque lemos o blog Product Hunt, que recomenda você mesmo procurar produtos. No entanto, isso não funciona na vida real.
- Não tínhamos uma comunidade e portanto não havia ninguém torcendo por nós. Product Hunt é uma grande comunidade onde as pessoas ajudam umas às outras. Como éramos praticamente novos no ecossistema de grupos PH/FB/Slack/Reddit, era impossível termos um exército de fãs.
- Em uma maneira típica de consertar as coisas em um trem em movimento, pedimos a muitos amigos que criassem contas no PH para nos apoiar. Isso resultou em alguns votos positivos e na permanência na competição, mas fomos expulsos da página principal pelo algoritmo PH – que acreditamos dá mais peso aos votos positivos de membros estabelecidos do PH. Ainda hoje, se você observar, a maioria dos comentários tem balões vermelhos em cima deles😂
- Uma vez estávamos fora da página principal, foi apenas uma corrida até o final com os principais produtos ganhando mais atenção 👀 e Predis conseguindo apenas alguns.
- No entanto, nem tudo estava perdido 😇 Ainda tivemos um problema no nosso trânsito inexistente
- Isso também nos rendeu 30 novos usuários que nos deram bons comentários.
- Obviamente, o tráfego do Product Hunt sempre segue essa trajetória e esperávamos a queda.
- A ideia era testar as águas e apesar das falhas no nosso lançamento, conseguimos isso 💪.
Após o lançamento, queríamos fazer o seguinte:
- Alcance mais usuários.
- Obtenha alguma receita. Estamos bootstrapped e um pouco de receita não faz mal a ninguém, certo? Isso também é bom porque os usuários que investiram algum dinheiro em seu produto são fáceis de reter e também compartilham mais feedback!
- Portanto, começamos a procurar plataformas de lançamento que nos levarão a ambos.
- Life Time Deals (LTDs, como são chamados) tornaram-se muito populares e existem muitas plataformas para isso.
- Decidimos prosseguir com o Pitchground porque eles estavam prontos para nos promover. Poderíamos ter chegado ao AppSumo Marketplace, mas não tínhamos nenhum poder de marketing para nos impulsionar 😅.
Lançado no Pitchground.
O que funcionou?
- O Pitchground entregou algum tráfego para o site. Vimos um aumento no free inscrições também 📈.
- Conseguimos alguns usuários pagantes e, mais importante, recebemos feedback. Em 2 meses, obtivemos cerca de US$ 4.5 mil em receita total com 50 usuários 💰. Depois da parte do Pitchground, ficamos com US$ 1.8 mil em receita.
- Fiz webinars e gerei algum tráfego, e agora estou trabalhando na condução de webinars melhores. Como nunca fiz webinars antes, fiquei bastante nervoso antes do primeiro. Acho que melhorei significativamente em 2 e 3. Vejam vocês mesmos aqui 😇
- Recebemos feedback dos fundadores do Pitchground sobre a interface do usuário - como a interface do usuário é uma droga e melhorar a interface do usuário melhorará as conversões. Tivemos um processo de pensamento semelhante e estava em nosso roteiro e, portanto, pensamos em encerrar isso antes de iniciarmos o próximo conjunto de recursos orientados por IA.
O que não funcionou?
- Predis não obteve tanta tração quanto o esperado 😰. Esperávamos um total de 10 mil em 3 meses, o que significava que teríamos que chegar a US$ 6 mil ao final de 2 meses. No entanto, após o terceiro webinar, abordamos alguns assuntos 💪.
- Dependia muito da veiculação de anúncios pelo PG para gerar tração. Para ser justo com a Pitchground, se estivéssemos no lugar deles, também gostaríamos de promover fortemente os negócios mais vendidos para maximizar a receita. Também, Predis.ai tem como alvo um nicho específico de usuários (atualmente, profissionais de marketing do Instagram) e, portanto, nossa penetração é menor em relação a outros produtos que têm como alvo um grande conjunto de usuários.
Aprendizagens
- Precisamos ter uma máquina de buzz melhor nos grupos do Facebook, Instagram, Reddit, MPSocial, BHW e outros locais frequentados por nossos usuários-alvo.
- Entendemos como funcionam os LTDs e como são percebidos pelos usuários. LTDs são facas de dois gumes e devem ser usadas criteriosamente. Para nós, queremos fazer uma execução no AppSumo antes de nos concentrarmos em tempo integral em nossa receita recorrente mensal.
Principais aprendizados junto com métricas do usuário
Ao mesmo tempo, entramos em contato com usuários em potencial por meio de vários canais e as estatísticas são as seguintes. Tivemos 318 inscrições nos últimos 2 meses. As estatísticas em termos de fonte são as seguintes.
Como você pode ver, a taxa de desistência é alta para usuários de todas as fontes. Isso é esperado, pois ainda estamos descobrindo o ajuste do PM. Para nós, o próximo passo foi analisar as taxas de desistência.
Análise da taxa de abandono
Sabemos que nossa taxa de desistência é grande. Porém, isso também é algo esperado e pretendemos melhorar com o tempo. Iniciamos a análise verificando as taxas de desistência de acordo com as seguintes métricas:
- Fonte de usuários
- Uso do produto versus taxas de entrega
- Dispositivo versus taxas de entrega.
Fonte de usuários para nossa startup
- Conforme visto na tabela acima, a menor taxa de abandono vem de usuários do Pitchground e do boca a boca (conexões pessoais/divulgação).
- Isso mostra que os usuários dessas fontes têm a melhor ideia do que se trata o produto e têm as expectativas certas em relação a ele.
- Conclusões – Concentre-se mais em Predis.ai valores em outras plataformas para que os usuários tenham uma ideia melhor antes de se inscreverem.
Uso do produto versus taxas de entrega
A seguir, queríamos ver como o uso do produto impactou a taxa de abandono do usuário. As principais conclusões deste exercício são:
- Temos 2 partes principais do produto - Melhore a postagem e explore o conteúdo. Melhorar postagem é um módulo tático e ajuda os usuários a melhorar suas postagens no dia a dia. Também os ajuda a construir uma ideia base em uma legenda e, finalmente, na postagem. A outra parte – Explorar conteúdo é de natureza mais estratégica e é usada para entender que tipo de conteúdo está funcionando e também para fazer análises de concorrentes.
- Primeiro, verificamos a desistência e quantas vezes os usuários usaram o recurso Melhorar postagem. Dividimos nossos usuários em categorias de uso Pesado/Médio e Baixo. O uso versus queda da seção Melhorar postagem é assim:
- Obviamente, os usuários frequentes permanecem e têm uma taxa de desistência muito baixa e a desistência máxima é de usuários com baixo uso.
- Principais conclusões aqui -
- É necessário melhorar o fluxo de integração para garantir que os usuários executem mais previsões e, portanto, se convertam em usuários frequentes.
- Precisa de uma maneira de incentivar os usuários médios a executar mais previsões e, portanto, convertê-los em usuários pesados.
- A taxa de desistência para usuários que experimentam a análise de conteúdo é semelhante a esta. Aqui também, se de alguma forma fizermos com que mais pessoas executem análises de conteúdo, a queda cairá em 50% para esse tipo de usuário. Obviamente, pode haver alguma queda devido à resistência. No entanto, achamos que vale a pena o risco.
- Outra métrica importante que devemos verificar é como se saem os usuários que vinculam suas contas comerciais do Instagram. Se conseguirmos que as pessoas adicionem identificadores, a queda cairá em 40% – 81% a 55%
- Principais conclusões -
- Precisa fazer com que mais usuários vinculem seus identificadores. Isso também nos permitirá reduzir ainda mais o atrito, onde podemos usar a última postagem para mostrar valor.
- Isso também nos permite mostrar a própria análise do identificador sem qualquer ação adicional.
- PitchGround e Word Of Mouth estão funcionando melhor com o mínimo de desistência. Outros canais têm menor contribuição e maior abandono
O que vem por aí para nossa startup
- Com base nesses dados, estamos reformulando nossa UX e o fluxo de onboarding com os seguintes objetivos.
- É necessário fazer com que os usuários executem 10 previsões para se tornarem usuários frequentes e, portanto, atingirem uma taxa de desistência de 9%.
- É necessário fazer com que novos usuários experimentem a exploração da análise de conteúdo/concorrência para diminuir a queda para 41%.
- Fazer com que os usuários vinculem seus identificadores no início garantirá que seremos capazes de mostrar muito valor para eles e, portanto, reduziremos a queda em 40%
- Procurando lançar notificações no aplicativo/personalizadas para motivar os usuários a experimentar outros módulos e também incentivá-los a voltar.
- Este blog também marca o início do Build in Public. Você pode esperar atualizações regulares de nós.
- Alcance do usuário
- Visando direcionar mais usuários ao topo do funil para que a retenção também aumente.
- Procurando começar a ganhar mais Reels no Instagram😢. Honestamente, isso é mais doloroso do que qualquer outra coisa em nossa startup. No entanto, isso é mais importante, pois podemos ter mais empatia com os criadores e também nos ajuda a ganhar mais tração no Instagram!
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