Ошибки - это данные Я точно хорошо усвоила урок, что самый дорогой ресурс на ранней стадии это не деньги, а время которое ты тратишь на то чтобы понять что вообще работает. И единственный способ это понять - запускать эксперименты, много и быстро, и относиться к результатам не как к победам и поражениям, а как к данным. Например мы убрали free trial - конверсия на пейволле ожидаемо просела, но ретеншн подрос и качество пользователей стало заметно лучше. Запустили рекламу на Европу вместо US - CAC упал в три раза, хотя изначально казалось что US это наш основной рынок. Потратили месяц на 50+ встреч с брендами пытаясь выстроить b2b - результаты были слабые, зато стало кристально понятно что на нашей стадии это не работает и мы смогли спокойно сфокусироваться на приложении Ни одна из этих штук не была провалом - каждая дала информацию которую невозможно было получить никак кроме как попробовать. Просто одни эксперименты стоили дешевле других, и это пожалуй единственное чему тут стоит учиться - делать эксперименты дешевле и быстрее, а не пытаться заранее угадать правильный ответ 😐 Самая тормозящая штука которую я замечаю у себя - это попытка все продумать до запуска. Бесконечный анализ, ресерч, полиш продукта. Но вот в чем ирония - единственные данные которые реально что-то значат это те которые ты собираешь после запуска, когда реальные люди взаимодействуют с реальным продуктом. Все остальное это фантазии и проекции, и чем дольше ты сидишь в этой фазе тем дальше ты от реальности. Любое действие лучше продуманного плана, потому что действие дает данные, а план дает только иллюзию контроля. Каждая ошибка сужает пространство поиска и приближает тебя к тому что реально работает. Чем быстрее ошибаешься - тем быстрее итерируешься и находишь то самое 🏃‍♀️ @neural_prosecco