RU EN

Запуск

Фаза запуска: от продукта к рынку

Фаза запуска превращает готовый продукт в бизнес: структура лендинга, каналы привлечения, аутрич-последовательности, питч-дек и метрики успеха. Все артефакты опираются на данные из исследования, стратегии и разработки.

Структура лендинга (12 секций Product DNA)

Методология: Product DNA-mapped Landing Page

Каждый блок лендинга привязан к конкретному элементу исследования: боли, job statements, ценностное предложение, офферы.

12 секций

  1. Hero — главный оффер, привязанный к core job целевого сегмента
  2. Pain Agitation — усиление боли: «Знакомая ситуация?»
  3. Solution — как продукт решает проблему (pain relievers)
  4. How it Works — 3-4 шага использования
  5. Benefits — выгоды из desired outcomes (JTBD)
  6. Social Proof — отзывы, кейсы, цифры
  7. Comparison — сравнение с конкурентами по jobs (не фичам)
  8. Pricing — тарифы из модели ценообразования
  9. Objection Handling — FAQ на основе anxiety из Switch-формулы (EP21)
  10. AHA Moment — демо или интерактивный элемент (EP10)
  11. Fire Competitors — почему стоит перейти с текущего решения
  12. Final CTA — повторение главного оффера
Пример Hero-секции
Заголовок: «Figma трекает время за вас»
Подзаголовок: «TimeFlow автоматически записывает рабочие часы в Figma и создаёт профессиональный отчёт для клиента в один клик.»
CTA: «Попробовать бесплатно»
Social proof: «1,200+ фрилансеров уже экономят 5 часов в неделю»
Советы
  • Используйте лендинг как RAT-тест: реклама до создания продукта
  • Hero должен быть понятен за 5 секунд — тестируйте на незнакомых
  • Objection Handling — из реальных anxiety (EP21), не из выдуманных FAQ

Связанные артефакты: Банк офферов, Позиционирование, GTM-стратегия.

GTM-стратегия (Awareness × Sophistication)

Методология: каналы по матрице Schwartz

GTM-стратегия определяет каналы привлечения на основе двух измерений: уровень осведомлённости покупателя (Awareness) и степень искушённости рынка (Sophistication). AI подбирает каналы с оценкой CAC для каждого.

Каналы по уровням Awareness

AwarenessКаналыТип контентаМетрика
Unaware Соцсети, подкасты, PR, инфлюенсеры Истории, провокации, entertainment Reach, brand recall
Problem Aware SEO (инфо), комьюнити, подкасты «Почему X происходит?», отчёты Трафик, email-подписки
Solution Aware SEO (solution), YouTube, paid search How-to, buyer guides MQL, скачивания
Product Aware Ретаргетинг, email nurture, прямой трафик Кейсы, демо, ROI-калькулятор SQL, trial signups
Most Aware Email, in-app, direct sales Тарифы, офферы, онбординг Конверсия, ACV

Поправка на Sophistication рынка

StageСостояние рынкаТактика
1Первые на рынкеПрямые утверждения, прямой claim
2Конкуренты копируютУсиленные обещания, сравнение фич
3Утверждения исчерпаныУникальный механизм, образование
4-5Рынок циниченИдентичность, комьюнити, peer stories

4 типа каналов

ТипКаналыКогда использовать
OwnedБлог, SEO, email, соцсетиДолгосрочный рост, низкий бюджет
PaidКонтекст, таргет, спонсорствоБыстрый тест, масштабирование
EarnedPR, партнёрства, communityКогда есть PMF
Product-ledFreemium, вирусность, рефералыМассовый B2C/B2B, сетевой эффект
Пример
TimeFlow, бюджет 50 тыс. руб./мес., рынок Stage 2:
1. Telegram-каналы для фрилансеров — посевы (15 тыс., CAC ~800 руб.) [Problem Aware]
2. Яндекс.Директ «учёт рабочего времени фрилансер» (20 тыс., CAC ~2500 руб.) [Solution Aware]
3. Статья на vc.ru «Как перестал терять деньги на учёте» (бесплатно) [Problem Aware]
4. Реферальная программа (15 тыс. на бонусы) [Product-led]

Связанные артефакты: Матрица осведомлённости, Аутрич, Юнит-экономика.

Аутрич-последовательности

Методология: Job-based холодный аутрич

AI генерирует цепочки сообщений для холодного аутрича: первое касание, follow-up, break-up. Каждое сообщение адаптировано под конкретный сегмент и его job statement.

Структура последовательности

  1. Первое касание — hook на основе боли + ценность (не продажа)
  2. Follow-up 1 (через 3 дня) — дополнительная ценность (кейс, инсайт)
  3. Follow-up 2 (через 5 дней) — social proof + предложение
  4. Break-up (через 7 дней) — последнее сообщение с мягким CTA
Пример первого касания
Тема: «[Имя], сколько часов в неделю вы тратите на учёт времени?»

«Привет! Заметил ваш профиль на Behance — крутые проекты.

Мы сделали инструмент, который автоматически трекает время в Figma — без таймера. 1,200 фрилансеров экономят ~5 часов в неделю.

Первые 14 дней бесплатно. Если не актуально — ответьте «нет» и больше не побеспокою.»
Советы
  • Не продавайте в первом касании — предлагайте ценность
  • Break-up email часто даёт самую высокую конверсию
  • Персонализируйте — AI даёт шаблоны, детали добавляйте сами

Связанные артефакты: GTM-стратегия, Банк офферов, Карточки персон.

Питч-дек

Методология: data-driven pitch

AI собирает питч-презентацию из ключевых артефактов. Каждый слайд привязан к данным исследования, а не к шаблонным фразам.

Структура слайдов

  1. Problem — core job + top-3 боли (из карты болей)
  2. Solution — ценностное предложение + скриншот/демо
  3. Market Size — TAM/SAM/SOM из сегментов
  4. Traction — метрики или результаты RAT-тестов
  5. Business Model — ценообразование + юнит-экономика
  6. Competition — Competitive Orbit (jobs-based)
  7. Team — (заполните вручную)
  8. Ask — сумма и на что пойдёт

Питч-презентация

Формат: готовые слайды

В отличие от Питч-дека (текстовая структура), Питч-презентация — готовый HTML-документ с визуальными слайдами, который можно открыть в браузере или экспортировать в PDF. Доступна через кнопку «Экспорт → Питч-презентация» в верхней панели.

Советы
  • Для лучшего результата сгенерируйте сначала все зависимые артефакты
  • Слайды Problem + Solution должны быть понятны за 30 секунд
  • Traction слайд: даже на стадии гипотезы покажите результаты RAT-тестов

Связанные артефакты: Позиционирование, Юнит-экономика, Метрики успеха.

Метрики успеха

Методология: North Star + стадийные KPI

AI подбирает метрики на основе стадии продукта, бизнес-модели и ниши.

Метрики по стадиям

СтадияNorth Star MetricПоддерживающие метрики
Problem-Solution Fit % респондентов, подтвердивших проблему Кол-во интервью, NPS гипотезы
Product-Market Fit % пользователей «very disappointed» без продукта Retention D7/D30, engagement rate
Growth MRR или WAU/MAU CAC, LTV/CAC, payback, churn
Scale Revenue или Gross Profit Unit economics на когорту, NRR
Пример
TimeFlow, стадия PMF:
North Star: «% пользователей, трекающих время 5+ дней в неделю» (target: 40%)
Retention D7 > 50%, D30 > 25%, Time to Value < 3 мин, «Very disappointed» > 40%

Связанные артефакты: RAT-тесты, Юнит-экономика, Бенчмарки.

Назад Разработка Далее Диагностика