Mark Pincus, założyciel Zyngi, przez lata szukał sposobu na szybsze przechodzenie od pomysłu do produktu, którego naprawdę chce rynek. Jego odpowiedzią jest framework o nazwie Proven Better New. Zacznij od tego, co już działa, popraw element ważny dla użytkownika, a nowość testuj w małych, odseparowanych eksperymentach.
- Proven Better New rozdziela produkt na trzy warstwy: sprawdzone rozwiązania, wyraźne ulepszenia i prawdziwie nowe elementy
- Pincus przekonuje, że wykorzystanie sprawdzonych wzorców może ograniczać ryzyko, o ile odbywa się legalnie i świadomie
- Zynga Poker wygrała nie dzięki przebudowaniu całego pokera, lecz przez instant play i społecznościowy kontekst Facebooka
- AI może przyspieszać analizę i prototypowanie, ale zdaniem Pincusa nadal nie zastępuje ludzkiego smaku, empatii i oceny sygnałów
Najpierw Proven: nie wymyślaj ponownie koła
Proces tworzenia produktu często wygląda jak seria kosztownych decyzji podejmowanych przy ograniczonej wiedzy. Mark Pincus, założyciel Zyngi, musiał ten problem rozwiązać w praktyce. Firma zbudowała hity takie jak FarmVille i Words With Friends, osiągnęła 1 mld dol. przychodów w ciągu czterech lat od startu, a w 2022 r. została wyceniona na 12,7 mld dol. przy połączeniu z Take-Two Interactive.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Pincus rozdzielił produkt na trzy obszary: Proven, Better i New. Proven oznacza to, co rynek już zweryfikował i czego nie ma sensu wymyślać ponownie. To coś, co jest już sprawdzone. Mogą to być istniejące wzorce interfejsu, mechaniki, sposób zakupu, onboarding czy funkcje, które użytkownicy rozumieją bez dodatkowej edukacji.
Najtrudniejsza bywa psychologia zespołu. Twórcy chcą być postrzegani jako innowatorzy, dlatego kopiowanie sprawdzonych rozwiązań wydaje im się mało ambitne. Pincus argumentuje jednak, że klient nie nagradza zespołu za oryginalność procesu. Ocenia rezultat. Jeśli istniejący wzorzec działa dobrze, wykorzystanie go może oszczędzić czas i ograniczyć ryzyko porażki z przyczyn, które nie mają nic wspólnego z prawdziwą innowacją.
Czytaj też: Jak SmartLunch testował hipotezy i zbudował biznes wart setki milionów
Better i New: popraw to, co ważne, a nowość izoluj
Druga warstwa to Better. Pincus definiuje ją jako zmianę, którą obecni użytkownicy potrafią natychmiast uznać za lepszą. Czyli poprawiamy coś, co działa, na coś lepszego. Nie musi to być technologiczny przełom. Czasem wystarczy usunąć opóźnienia, skrócić proces, poprawić interfejs albo sprawić, że dotychczasowa funkcja stanie się łatwiej dostępna.
Dopiero trzecim elementem jest New, czyli prawdziwie nowa idea. W Zyndze powtarzano zasadę „all New fails” (wszystko, co nowe, ponosi porażkę) — nie po to, by zniechęcać do innowacji, ale żeby zakładać, że większość nowych pomysłów nie trafi od razu w potrzeby rynku. Zamiast uzależniać cały produkt od jednej wielkiej hipotezy, zespół powinien izolować nowość i testować ją osobno.
Dobrym przykładem jest Zynga Poker. Sama gra w pokera była rozwiązaniem sprawdzonym. Element Better polegał na uruchomieniu jej od razu w przeglądarce, bez pobierania na urządzenie klienta. Pincus oceniał, że wymóg instalacji potrafił zabierać nawet 80-90 proc. potencjalnej publiczności. New było natomiast wykorzystanie prawdziwych profili i zdjęć znajomych z Facebooka zamiast anonimowych awatarów.
Kiedy 25 proc. graczy zaczęło dołączać do swoich znajomych przy wirtualnych stołach, zespół dostał sygnał, że społecznościowa hipoteza działa. Z tego eksperymentu wyrosła później jedna z najważniejszych przewag Zyngi, czyli wbudowanie sieci społecznej użytkownika bezpośrednio w mechanikę gry.
Slack, AI i pułapka produktu na ocenę 3+
Pincus pokazuje tę samą logikę na przykładzie Slacka. Zespół Stewarta Butterfielda nie stworzył od zera kategorii komunikacji zespołowej, bo wcześniej istniał HipChat. Slack zachował sprawdzony rdzeń produktu, ale poprawił doświadczenie użytkownika. Interfejs był bardziej przyjazny i bliższy estetyce produktów konsumenckich. Po uruchomieniu usługi tysiące firm zaczęły rejestrować się niemal natychmiast.
Dzisiaj Proven Better New może być szybsze dzięki sztucznej inteligencji. Modele językowe potrafią analizować konkurencję, generować warianty funkcji, przygotowywać prototypy, streszczać feedback i przyspieszać tworzenie kodu. Pincus zauważa jednak ograniczenie: AI dobrze rozpoznaje wzorce, ale nie zawsze odróżnia prawdziwy sygnał od fałszywego. Nie zastępuje rozmowy z użytkownikami ani ludzkiej oceny tego, co jest po prostu dobre.
Polskie startupy i zespoły produktowe mogą wyciągnąć z tego praktyczną lekcję. Przy ograniczonym kapitale budowanie całego produktu jako eksperymentu jest wyjątkowo kosztowne. Bezpieczniej wykorzystać znane zachowania użytkowników tam, gdzie nie stanowią przewagi konkurencyjnej, a budżet i uwagę zespołu skoncentrować na jednym lub dwóch elementach, które rzeczywiście mają odróżnić ofertę na rynku.
Framework ma jednak własną pułapkę. Jeśli zespół zbyt mocno opiera się na sprawdzonych wzorcach, może tworzyć produkty poprawne, lecz pozbawione charakteru. Pincus porównuje to do dojścia do poziomu 3+ bez możliwości wskoczenia na 5+. AI może zwiększać ten efekt, ponieważ modele generatywne uśredniają istniejące rozwiązania i bardzo szybko produkują coś wystarczająco dobrego.
Dlatego proces powinien być naukowy, ale produkt nadal wymaga sztuki. Dane pomagają odrzucać złe hipotezy, eksperymenty ograniczają ryzyko, a sprawdzone wzorce przyspieszają pracę. O tym, czy nowa funkcja naprawdę zachwyci użytkownika, decydują jednak smak, empatia i umiejętność rozpoznania momentu, w którym warto złamać własne reguły.
Czytaj też: Dwa pomysły Paula Grahama na startup trudny do zastąpienia
