Как один fake door-эксперимент помог запустить macOS-версию продукта

Хочу поделиться моим удачным кейсом на одном сайд-проекте, где я помогала развивать новый B2C SaaS с десктоп-клиентом.

Продукт был стабильный, с понятной экономикой и растущей пользовательской базой. Поэтому масштабирование на macOS казалось очень логичным следующим шагом, но проблема была в том, что на уровне данных это решение было слабо обосновано.

Прямых метрик спроса на macOS не существовало. Были только косвенные сигналы — редкие обращения в поддержку, отдельные комментарии пользователей и общие рыночные предположения о платежеспособности аудитории macOS.

При этом разработка macOS-версии — это:

• отдельная архитектура

• немалые сроки

• выделение капасити команды

• и, как следствие, существенные бизнес-затраты.

Защищать такую инициативу без четких цифр было сложно.

Если аудитория macOS действительно заинтересована в продукте, мы должны увидеть не просто любопытство, а осознанное намерение:

— пользователь должен хотеть скачать продукт
— быть готовым подождать
— и потенциально вернуться и заплатить после релиза

Задача — получить эти сигналы быстро, дёшево и без разработки самого продукта.

Я предложила проверить гипотезу через fake door-эксперимент на странице скачивания десктопной версии. Это была точка с максимально теплым трафиком: люди уже понимали ценность продукта и находились в шаге от установки.

На странице загрузки Windows-версии мы добавили кнопку «Download for macOS». При клике пользователь попадал на экран, где:
— мы благодарили за интерес к продукту
— объясняли, что macOS-версия находится в разработке
— и в качестве компенсации за ожидание предлагали уникальный промокод со скидкой на премиум-подписку macOS-версии после релиза

Мы запустили эксперимент и получили статистически значимые результаты примерно за две недели.

Привожу усредненные данные (конкретные цифры само собой разглашать не могу, но даю понимание порядка):

— около 20% пользователей страницы скачивания кликали на macOS-кнопку
— из них примерно 70–75% копировали промокод
— прогнозируемая конверсия в платящую подписку — 8–10%, на уровне и выше Windows-сегмента
— ожидаемый LTV пользователя macOS был выше Windows примерно на 15–20% (по внутренним бенчмаркам и рынку)

Совместно с продакт-менеджером мы переложили эти данные в расчет юнит-экономики и показали, что:
— разработка macOS-версии имеет понятную окупаемость
— риск инициативы контролируем
— потенциальный вклад в MRR оправдывает инвестиции

Результаты эксперимента стали ключевым аргументом в обсуждении со стейкхолдерами.
В итоге команда получила добро на разработку macOS-версии продукта.

Важно, что решение было принято не по интуиции, а на основании валидированных пользовательских сигналов.

После выхода macOS-версии мы использовали уникальные промокоды, чтобы отследить поведение пользователей, участвовавших в эксперименте.

Результаты выглядели так:
— около 27% пользователей с промокодами вернулись в продукт
— примерно 11% из них оформили платную подписку в течение первого месяца
— retention этой группы оказался выше среднего по новому каналу привлечения

В этом кейсе я выступала как продуктовый дизайнер, работающий на уровне бизнес-решений:

— я инициировала проверку гипотезы
— спроектировала UX-эксперимент с фокусом на намерение, а не клики
— участвовала в интерпретации данных и расчете юнит-экономики
— помогла перевести дизайн-решение в аргументы, понятные бизнесу.

Уверена, этот кейс хорошо показывает, что дизайн может быть инструментом роста и снижения рисков, а не только визуальным слоем продукта.