{IF(user_region="ru/495"){ }} {IF(user_region="ru/499"){ }}


Антон Жиянов Менеджер продукта Dadata.ru 10 августа 2018г.
Поиск дублей в клиентских данных
Запуск сервиса: поиск дублей в клиентских данных

Александра Клименко:

Всем привет! В эфире «Нормально делай, нормально будет». Я, Александра Клименко, и со мной сегодня Антон Жиянов, менеджер продукта Dadata.ru. Антон, привет! 

Антон Жиянов:

Привет! 

Александра Клименко:

Давай сначала расскажем, что такое Dadata. 

Антон Жиянов:

Да. OK. Dadata - это сервис, который помогает компаниям получить максимум от клиентских данных, которые у них есть. Проще, наверное, на примере привести. Если ты когда-нибудь получала, например, письмо, которое написано «уважаемый(ая) Александра». Или, например, если тебе СМС в 3 ночи приходил от какого-нибудь магазина. Или когда после заказа в интернет магазине тебе звонит менеджер и говорит: скажите, пожалуйста, какое у вас ближайшее метро. Это значит, что все эти компании не используют Dadata. Если бы они использовали ее, то у них не было такой проблемы. 

Александра Клименко:

Мы с тобой будем говорить конкретно про кусочек Dadata, который вы разработали пару лет назад. Это поиск дублей. Всё так. Можешь тоже пример привести, о чём это. 

Антон Жиянов:

Да, могу, это, на самом деле, штука, которая, мы принесли её из своего опыта работы с большими корпоративными заказчиками. Суть примерно такая, что у любой компании, чем больше она, тем больше это проявляется, есть клиентские данные, в разных местах собранные. Где-то это куча Excel табличек, где-то это разные системы, типа система поддержки продаж, или CRM, или бухгалтерия. Так или иначе, везде есть информация о клиентах. Причём часто одни и те же люди дублируются в разных местах. И соответственно, у компании получается, что даже нет понимания о том простейшем ответе на вопрос, сколько нее вообще клиентов. Потому что у тебя, грубо говоря, есть 10 Excel и, допустим, в каждом, условно говоря, по 100 записей. Значит ли это, что у тебя 1000 клиентов. На самом деле нет, не значит, потому что у тебя точно совершенно там есть дубли, и чтобы понять, сколько у тебя реально клиентов, кто они, и какие клиенты какие продукты покупали, тебе нужно найти дубли, их объединить. 

Александра Клименко:

Получается, это B2B продукт исключительно, я бы сказала. 

Антон Жиянов:

Да, это B2B, здесь можно придумать B2C использование, типа у тебя большая записная книжка в телефоне, там точно есть дубли, почти наверняка, у меня, по крайней мере, есть. Ты можешь воспользоваться Dadata, чтобы объединить эти дубли, но это точно не остановится на ее использовании. 

Александра Клименко:

Ну да, нечасто стала бы пользоваться. Хорошо, давай начнём сначала, с того, как появилась идея именно вот этого сервиса. Вообще, откуда вы их берете, откуда конкретно эта идея пришла. 

Антон Жиянов:

С Dadata было так, что мы увидели потребность в ней у рынка в процессе работы основной компании. То есть основная компания продаёт коробочные решения крупным банкам, телекомам, страховым, и мы видим, какие у них есть потребности по клиентским данным, по функциональности, которая им нужна. И мы видели, что часто приходят более мелкие компании, например, к нам и говорят: мы хотим почистить клиентскую базу от дублей, или мы хотим провести в порядок адреса, или мы хотим выверить ФИО, телефоны и e-mail. И мы им озвучивали, сколько стоит коробочный продукт наш основной, и они сразу уходили, потому что это просто не интересно. И тогда мы подумали, что, наверное, облачный сервис, он как раз подошёл бы такой категории клиентов, малому и среднему бизнесу, где они могли бы получить готовое простое решение без необходимости дополнительной настройки, установки, чего-то такого. Просто взял и используешь. Так мы запустили Dadata вообще, и так мы тоже добавили туда дубли, потому что это как раз один из сервисов, который востребован был большими заказчиками. Мы подумали, что, наверное, малому бизнесу это тоже может быть интересно. 

Александра Клименко:

Вот смотри, востребовано было большими заказчиками, то есть они чем-то похожим пользовались в других ваших решениях. 

Антон Жиянов:

Да, у нас есть коробочный продукт, который они у себя устанавливают, и одна из его функций, это как раз поиск, объединение дубликатов. 

Александра Клименко:

А почему вы именно приняли решение повторить такое в Dadata. Вам запросы приходили от клиентов. Да? Я смотрю, ты киваешь.

Антон Жиянов:

Да, у нас приходили запросы, то есть, как я говорю, иногда приходит просто компания, у которой есть, например, 50.000 клиентских записей, собранных из разных систем или 100.000. И они говорят: мы хотим найти дубли, объединить, почистить и получить единую клиентскую базу, например, для того, чтобы какую-то маркетинговую кампанию по ней провести. Чтобы по три раза не слать письмо одному и тому же человеку, чтобы не звонить ему, не слать ему 10 sms. И, соответственно, как раз такая потребность в сервисе поиска дублей. При этом наш коробочный продукт им не подходит просто потому, что он слишком дорогой и сложный. 

Александра Клименко:

Смотри, наверняка эти клиенты приходили не только с этой идеей, а ещё с массой других. Почему вы выбрали для реализации именно вот эту? 

Антон Жиянов:

Основное, это потому, что мы уже проверили её востребованность на крупных компаниях. Если посмотреть в целом на Dadata, это такая адаптация продукта для крупного бизнеса, адаптации для маленького. И мы увидели, что на других сервисах это прошло хорошо. И, например, сервис, который называется у нас «стандартизация», это проверка и исправление просто контактных данных, он очень востребован у крупного бизнеса, и он прямо на ура зашёл у мелкого. Логично предположить, что с дублями будет примерно что-то такое же, как мы думали на тот момент. 

Александра Клименко:

Бывало так, что вы что-то действительно видели востребованное у крупного бизнеса, делали для малого, а оно не зашло?

Антон Жиянов:

Про те же самые дубли можно сказать, что они зашли совсем не так хорошо, как нам хотелось бы надеяться, и не так хорошо, как у крупного бизнеса. 

Александра Клименко:

А вообще вы как-то проверяете идею перед тем, как её давать в продакшн?

Антон Жиянов:

Да, мы ориентируемся на те запросы, которые приходят, и обычно, допустим, приходит клиент на Dadata и что-то хочет. Если он что-то хочет, то я начинаю у него допытываться, зачем ему это нужно. И когда я вижу, что те проблемы, с которыми люди приходят, их можно решить каким-то одним и тем же инструментом, тем же самым поиском дублей, то логично предположить, что он нужен. 

Александра Клименко:

Есть какая-то критическая масса, сколько должно быть запросов от клиентов, чтобы ты понял, что да, надо вот это копать. 

Антон Жиянов:

Ты знаешь, ответ на этот вопрос, мне кажется, хорошо сформулирован в одной из древних книжек по Product Management Getting Rael она называется. Там ребята написали так, что типа, как вообще вести бэклог и как учитывать количество обращений про одну и ту же фичу. Они написали так, что мы бэклог не ведём, просто если вам каждый день про что-то говорят одно и то же, значит, его стоит сделать. Критерий у меня, он чем-то похож. То есть если эта мысли о какой-то фиче не уходит у меня из головы, потому что о ней часто напоминают, то это явно штука, к который стоит присмотреться. При этом, естественно, у нас есть счётчики голосов за каждую фичу, и бэклог, и всё такое есть. Но, на самом деле, основной критерий, это всё-таки, если люди чего-то хотят, они будут об этом часто говорить. 

Александра Клименко:

А можешь рассказать про процесс проверки чуть более подробно, вот, первое, наверное, ты идёшь к респондентам и с ними проводишь интервью. Что-то ещё?

Антон Жиянов:

Да, мы переписываемся, чаще всего это всё в письменном виде происходит, в чатах, иногда созвоны. Но дальше, на самом деле, мы обычно делаем что-то уже рабочее. Потому что можно сколько угодно обсуждать, как они станут чем-то пользоваться, на самом деле, это не значит, что они реально станут этим пользоваться. Они могут говорить о своей заинтересованности, готовности купить, но в конечном счёте все определяется тем, принесут они, на самом деле, деньги за фичу, когда она заработает или нет. Реальный способ это проверить, это сделать её просто в каком-то совсем простом виде. Мы так и стараемся делать, а дальше уже потихоньку наращиваем, если идёт хорошо. 

Александра Клименко:

Сколько в среднем B2B собеседований, интервью ты проводишь до того, как вы реально начинаете что-то делать?

Антон Жиянов:

Несколько десятков. 

Александра Клименко:

А по временным затратам можешь как-то прикинуть, неделя, две, месяц. 

Антон Жиянов:

Это растянуто достаточно во времени, потому что вот эти несколько десятков, они набираются не за месяц. То есть если посмотреть на те же дубли, это в течение двух лет происходило постепенно. 

Александра Клименко:

Несколько десятков в течение двух лет. 

Антон Жиянов:

Там обращений было больше, именно вот этих подробных обсуждений, они растянуты во времени, поэтому как-то так. 

Александра Клименко:

А как выглядела самая первая версия дублей? Что именно вы там сделали?

Антон Жиянов:

Мы сделали так, у нас, поскольку есть вот этот, скажем так, взрослый продукт, который продаётся крупным компаниям, мы взяли просто его, и сбоку приделали к нему Dadata. То есть, на самом деле, когда ты берёшь, допустим, Excel файл, два файла, три файла, засовываешь их в Dadata, что она, на самом деле, делает. Она подкладывает их вот в этот большой продукт, в нём это всё бурлит, и на выходе получаются объединённые записи, которые Dadata возвращает в виде уже другого файла. Собственно, так сделали как раз из соображений того, чтобы минимизировать необходимые доработки.

Александра Клименко:

То есть, по сути, вы действительно использовали уже то, что было в крупном продукте и продолжаете это же использовать. Правильно ли я понимаю? Или как-то писали, что это чисто Dadata. 

Антон Жиянов:

Продолжаем, да. Я, на самом деле, большой фанат, сторонник того, чтобы переиспользовать то, что уже есть в компании, а не делать велосипед. Потому что, по идее, каждая функция, которая уже есть в Dadata, ее можно было запилить с нуля, сказав, что наши большие продукты, это overkill, это слишком много, это слишком сложно. Но реально намного круче их адаптировать просто, чтобы они были, их использование было прозрачным для пользователей. Эту и дешевле, и, на самом деле, в конечном счёте, это лучше масштабируется, лучше работает. 

Александра Клименко:

А бывает в Dadata, что вы делаете что-то такое, чего нет уже из сделанного в ваших крупных продуктах?

Антон Жиянов:

Пожалуй, да. Во-первых, сам интерфейс, которым пользуются люди, когда они файлик просто загружают, он обрабатывается, и на выходе они получают другой файлик. Такого в Enterprise продукте нет, потому что ему просто это не нужно, там вся интеграция настроена с другими системами, например, банка, и всё автоматически, информационные потоки переливаются из одного места в другое, всё это само происходит. В Dadata ты просто загружаешь файлик и всё. И, например, ещё какую штуку мы сделали. Допустим, у тебя есть клиентская база, у тебя там ФИО, адреса, телефоны, e-mail, у тебя это всё в Excel. Ты это заливаешь в Dadata, и дальше она сама угадывает, в какой колонке у тебя что лежит. Ты говоришь, что здесь у тебя ФИО, здесь у тебя адрес, здесь у тебя телефон, тебе не нужно вручную выставлять это. Удобно.

Александра Клименко:

И этого нет у продукта. 

Антон Жиянов:

Этого нет.

Александра Клименко:

Смотри, вот это очень интересно, всё-таки разработка новых вещей, это то, что нас интересует. Можешь подробнее рассказать прямо про процесс разработки каких-то таких вещей? 

Антон Жиянов:

Как именно это организационно выглядит всё у нас?

Александра Клименко:

Да. 

Антон Жиянов:

У нас есть фича, общее понимание, зачем она нужна, и как она будет использоваться, как, например, с теми же дублями было. 

Александра Клименко:

Давай на примере прямо сразу вот этой, например, загрузки, более маленький кусочек возьмём. Как именно это происходило? 

Антон Жиянов:

Я просто подумал, как я бы хотел использовать Dadata. То есть это всё придумывалось в момент, когда никакой Dadata вообще ещё не было, это была самая первая фича, вот эта загрузка файла, и чтобы провести данные в нём в порядок. Я просто сел, взял какой-то инструмент для прототипирования мохнатый, чуть ли не Microsoft video это был, удивительно, что в нём вообще можно такие штуки делать. Просто в нём набросал вот этот сценарий, и подумал, что из него можно выкинуть, что на себя могла бы взять программа, чтобы человеку это не делать. И вот таким очевидным шагом было, это угадывать, где какие данные лежат. Потому что обычно, когда ты что-то грузишь в сервис, по крайней мере, в те годы это точно было так, тебе надо было обязательно вручную из выпадающего списка указать, что здесь у меня то, здесь у меня то. Я так смотрю на это, зачем это надо, у нас же система работает с данными, пусть она немножко включит голову, подумает и скажет, где какие данные лежат. Я это всего разрисовал, показал коллегам, они сказали, вроде прикольно, круто. И дальше я расписал требования, как-то всё будет работать, ну и соответственно, разработчик это сделал. 

Александра Клименко:

А с респондентами тестировал прототипы? 

Антон Жиянов:

Только с внутренними. То есть с коллегами. 

Александра Клименко:

А сейчас, когда вы что-то новое делаете, тем более интерфейс, вы с кем-то внешним тестируете? 

Антон Жиянов:

Мы сейчас, мы по интерфейсам не делаем ничего такого прямо крупного, поэтому мы обычно выкатываем уже просто и смотрим на реакцию. То есть реально проще не делать какой-то интерактивный прототип, который ты будешь потом переводить в код, а просто сразу сделать это в коде, потому что это небольшая доработка, выкатить в продакшн, посмотреть, как это взаимодействует. 

Александра Клименко:

А никогда не проверяли таким образом, допустим, неработающая ссылка, фальш ссылка, чтобы посмотреть, сколько людей на неё кликнет. А, на самом деле, она не работает или что-то такое с кнопкой. Не пробовали?

Антон Жиянов:

Нет, мы смотрим просто, как они с настоящими кнопками взаимодействуют по карте кликов и прочее. Но мы не делаем каких-то, то есть у нас не было такого, чтобы мы делали какой-нибудь лендинг вообще прямо нерабочий прямо совсем и смотрели, сколько человек нажмёт на кнопку попробовать, как это работает. У нас обычно, когда человек жмёт на кнопку попробовать, там что-то можно попробовать. 

Александра Клименко:

И сколько итераций понадобилось дня вот этого конкретно кусочка продукта, чтобы он получился такой, какой он есть сейчас, там что-то не работало, не так им пользовались, как вам бы хотелось, как вам кажется правильным. 

Антон Жиянов:

Штуки 3-4, я думаю, но они дальше периодически происходят, но уже намного реже. Основные нарекания были, много было нареканий как раз по тому, как угадывает, если говорить про данные, что не то угадывает, путается. Там же потом, в этом сценарии одна из крупных доработок была, это как визуализировать результат. То есть сначала результат выглядел так, что у тебя на входе файл, на выходе файл. Ну, здорово, да, Dadata молодец, сделала из одного файла другой файл, зашибись. А деньги за что я плачу? И мы сделали в конце такую статистику, которая, на самом деле, показывает, какие данные были исправлены, сколько адресов пригодно для рассылки, сколько пригодно для доставки. То есть ты можешь в конце, даже не скачивая файл, просто понять вообще, что получилось вот так глобально, то есть насколько получившиеся данные, они подходят под твою задачу. 

Александра Клименко:

А как собирали вот эту обратную связь, как вы узнавали об этих нареканиях? 

Антон Жиянов:

В основном всего из службы поддержки. То есть у нас есть служба поддержки, в который очень активно люди пишут, я сам очень много с ней работаю. То есть у нас нет такого, чтобы какая-то была цепочка от саппорта до меня длинная я часто сам отвечаю, и все тикеты я читаю. То есть если я даже не отвечаю, я читаю, все вижу, что происходит. Когда мне что-то непонятно или я чувствую, что здесь стоит копнуть глубже, я прихожу туда и начинаю с человеком беседовать, чтобы понять, что не так или чего у нас не хватает. 

Александра Клименко:

Сколько времени у тебя примерно занимает работа с саппортом? 

Антон Жиянов:

Очень много, наверное, от 30 до 50 % времени. Но это того стоит реально, на мой взгляд, потому что я смотрю, как это в других сервисах. Я тоже, как пользователь в каких-то сервисах выступаю и бывает, что есть какие-то штуки, которые реально неудобны, но с ними нереально достучаться до людей, принимающих решения, потому что саппорт, ты ему что-то пишешь, а там говорят: спасибо, ваше мнение очень важно для нас, мы передали куда-то и всё. Я не хотел бы ни в коем случае, чтобы такое когда-нибудь было Dadata, поэтому я реально очень много работаю напрямую с пользователями. 

Александра Клименко:

Всё равно бывают такие пользователи, которые запрос какой-то дали, но ты понимаешь, что это единичный запрос. Что тогда?

Антон Жиянов:

Да, я честно говорю, что мысль интересная, но мы к этому вопросу вернёмся, если мы увидим большой спрос. У нас полно таких фич реквестов, на которые я именно так ответил. Реально мы к ним возвращаемся, если видим большой спрос и не возвращаемся, если не видим большого спроса. 

Александра Клименко:

А не идет человек потом на форум, вот, у меня новая фича, и потому мама проголосуй, папа проголосуй, друзья проголосуй. 

Антон Жиянов:

Да, у нас было такое несколько раз, нам вот это, накликивали, скажем так, типа чуть ли не до 100 голосов за одну фичу. Но это же всё видно, на самом деле. 

Александра Клименко:

А как вы поняли? 

Антон Жиянов:

У меня есть админка, в который видно, что пришёл человек, написал что-то и за 3 дня догнал его до 100 единиц, вот этот счётчик. И плюс ещё есть, на самом деле, одна важная штука, я больше смотрю не на то, сколько голосов за ту или иную фичу, а сколько реальных сценариев написали живые люди. То есть недостаточно просто нажать +1, чтобы я, на самом деле, учёл этот голос как-то очень сильно. И намного больше, намного весомее, когда человек пишет какой-то свой юзкейс, говорит, что у меня вот так, и мне не хватает вот того-то. И тогда я понимаю, что да, действительно, это живой человек, у которого какой-то есть конкретный сценарий, это важно. 

Александра Клименко:

Давай про разработку немного. Насколько ты погружен вообще в команду, именно в общение с разработчиками?

Антон Жиянов:

Наверное, довольно сильно. Нас маленькая команда, нас меньше 10 человек всего, я непосредственно взаимодействую со всеми участниками команды, в том числе, с разработчиками. Взаимодействие в основном такое, что я пишу им требования на доработку, стараюсь писать их человеческим языком, чтобы было понятно, чего я хочу, для чего это делается, а не просто, потому что важно, чтобы человек понимал, как в итоге это всё будет использоваться. Ну а дальше мы переписываемся в Jira, мы используем ее для трекинга задач. Как-то так. 

Александра Клименко:

Ты на половину вопросов уже ответил. У меня был вопрос про инструменты. Чем ещё, кроме Jira пользуетесь?

Антон Жиянов:

У нас для службы поддержки UserEcho есть, это такая штука, которая совмещает в себе систему для конечных пользователей и базу знаний. Достаточно крутая штука, там прямо, в общем, есть всё, что нам нужно. Соответственно, что-то из нее перетекает в Jira, это то, что уже ближе к разработке. И сейчас я ещё пробую для бэклога использовать Airtable. Это такой сервис, такой Excel на стероидах 2018г. 

Александра Клименко:

В каком виде требования пишут? Такая холиварная тема у нас, и jobs to be done, и User stories, что ты используешь?

Антон Жиянов:

Я не фанат каких-то конкретных именно методологий, я пишу обычно, требования я начинаю писать с рассказа. Это такое эссе из жизни пользователя, который какую-то свою проблему решает с помощью Dadata. А дальше я уже расписываю всякое техническое мяско, типа как она там будет внутри устроено, какая логика, какие ограничения. Но важно начать именно с какого-то рассказа, прямо реально с рассказа. Потому что это помогает разработчику, тестировщику, который это читает, увидеть место этой штуки, не просто абстрактно, в воздухе, а увидеть, как она в жизни применима. И это очень здорово. 

Александра Клименко:

А работаете вы, тоже какойе-нибудь красивое слово, Agile, Scrume, Canban. 

Антон Жиянов:

Опять же, мы не вешаем какой-то флаг, но я могу сказать, что мы релизимся где-то раз в месяц, мы стараемся не делать каких-то более длинных релизов, у нас есть периодически созвоны, в общем, без какой-то религии, но процесс достаточно гибкий. 

Александра Клименко:

У вас распределённая команда?

Антон Жиянов:

Да, у нас она прямо совсем распределённая, и в Москве, наверное, человека три. 

Александра Клименко:

Хорошо, то есть ты пишешь требования к каким-то, в некоторой такой абстрактной форме. Есть в них какие-то совсем обязательные части, которые нельзя пропустить? Типа Definition of Done, что-то, наверное, ваше, но без ярлыков варианта. 

Антон Жиянов:

Там есть сценарий использования, так или иначе, то есть это сценарий, как человек взаимодействует с датой, как она ему отвечает. Если речь идёт о программном интерфейсе, это его спецификация, то есть это собственно методы и структуры данных, которые на входе, на выходе. 

Александра Клименко:

Ты тоже всё это пишешь? 

Антон Жиянов:

Да. А что касается приемочных тестов, это я отдаю тестировщику, он по требованиям пишет тот самый Definition of Done. Я могу здесь как-то предложить руку или не приложить, если я полностью согласен с тем, что он написал.

Александра Клименко:

А в какой момент дизайны появляются интерфейсов?

Антон Жиянов:

Тогда же, когда и требования. Опять же, у нас с точки зрения UI сейчас в основном очень простые доработки, но если нужно, мы привлекаем дизайнера тоже, если не нужно, я сам донарисую, чего не хватает. 

Александра Клименко:

А роли какие в этой команде, как они распределяются, сколько тестировщиков, автоматически, не автоматически. 

Антон Жиянов:

Один тестировщик. 

Александра Клименко:

Один всего лишь.

Антон Жиянов:

Да, один тестировщик, два разработчика. 

Александра Клименко:

А ты сказал 10 человек, кто остальные?

Антон Жиянов:

Ещё есть я, ещё есть саппорт, ещё есть маркетинг.

Александра Клименко:

То есть 10 человек, это вообще, в принципе, команда Dadata. 

Антон Жиянов:

Да. 

Александра Клименко:

Понятно. А исследователи вообще отдельные у вас есть?

Антон Жиянов:

Нет. 

Александра Клименко:

То есть делаешь ты. 

Антон Жиянов:

Ну да. 

Александра Клименко:

А тоже в процентах, интересно, сколько времени у тебя именно требования занимают?

Антон Жиянов:

Сложно сказать, но не очень много, потому что мы не так, чтобы прямо очень много всего разрабатываем в один момент времени. То есть обычно это бывает наплывами, типа долго вызревает, вызревает какая-то фича, я не трачу вообще времени на написание требований, потому что она пока вызревает. Потом она бац, созрела, я могу несколько дней или неделю над ней сидеть, она туда-сюда переходит, потому что по ней мне задают вопросы, чего-то не хватает, какие-то дыры, я их дополняю. Ну и потом она реализуется, опять же, в это время я с требованиями никак не работаю. 

Александра Клименко:

Бывало так, что ты вроде как всё написал, все требования, все, тебе кажется всё отлично, а потом вы поняли, что прямо провально, что-то забыли. И пользователи очень недовольны, когда выкатили уже прямо. 

Антон Жиянов:

Ты знаешь, у нас основные ситуации, когда пользователь очень недоволен, они были связаны с тем, что мы забывали предупредить о грядущих изменениях. То есть Dadata, это такой сервис, который очень много используется программно, через API, то есть человек вообще не задействован, один раз интеграцию настроили и всё. И, например, если API как-то меняется, типа в нём, например, убрали какое-то поле, это прямо катастрофа может быть для многих потребителей, потому что у них на это завязана интеграция, она просто ломается и всё. И мы на первых порах иногда забывали заранее предупредить, прямо это было больно. Но мы сделали очень быстро выводы, и пользователи нам в этом помогли, своими возмущёнными письмами. Поэтому мы теперь заранее предупреждаем, когда что-то меняется, и стараемся ещё ничего не менять так, чтобы оно было несовместимо, то есть всегда чтобы только это было что-то, что можно использовать без переделки другой стороны, потребителя. 

Александра Клименко:

А как предупреждаете?

Антон Жиянов:

Пишем. У нас есть, опять же, в том же самом UserEcho у нас есть специальная тема с новостями, туда все подписываются, кому важно не пропустить что-то такое. Плюс ещё в Твиттер пишем. 

Александра Клименко:

То есть получается, обязательно нужно подписаться на конкретную тему, чтобы знать о новостях. 

Антон Жиянов:

Да, либо на Твиттер. 

Александра Клименко:

Либо на Твиттер. Если я такой, B2B пользователь, может быть, бывали такие случаи, если я B2B пользователь, в общем-то, не то, чтобы очень интересно, что у вас творится, но у меня действительно есть такая интеграция, которую вы можете в какой-то момент мне немножко сломать. Как я об этом узнаю?

Антон Жиянов:

Если прямо такое, что мы можем сломать, чего, повторюсь, мы стараемся никогда не делать, хотя иногда происходит. Но если это так происходит, мы прямо сильно заранее пишем всем письма. Мы берём всех, кто пользуется этой фичей, и делаем специальную нацеленную рассылку, где пишем: так и так, ребята, через месяц сменится то-то и то-то, пожалуйста, сообщите об этом своим программистом, задайте вопросы, что непонятно. 

Александра Клименко:

Понятно. Хорошо, давай вернёмся, немножко отошли от конкретного пуска дублей. Скажи, метрики какие-то навешиваете на новый функционал?

Антон Жиянов:

Мы в основном смотрим достаточно простые штуки. Мы смотрим использование, то есть в случае с дублями это, грубо говоря, сколько записей обработано и, естественно, деньги. То есть сколько мы зарабатываем. Сравниваем это, во-первых, мы смотрим динамику, как это меняется со временем. Во-вторых, естественно, мыто сравниваем с другими сервисами, по которым тоже у нас есть метрики и смотрим, как оно, например, по сравнению с сервисом стандартизации performed. 

Александра Клименко:

А какая там модель монетизации?

Антон Жиянов:

В случае с дублями это оплата за каждую обработанную запись, то есть типа у тебя, например, если у тебя на 100.000 записей документ, файл, что ты заплатишь 1000 руб. 

Александра Клименко:

То есть, получается, это функция такая независимая, я могу пользоваться только ей и платить только за неё. 

Антон Жиянов:

Абсолютно. 

Александра Клименко:

Есть какие-то тарифные планы, в которую она бы входила, как часть, там, наверное, сложнее оценивать было бы, мне кажется. 

Антон Жиянов:

Наверное, было бы сложнее, но такого нет. У нас есть три основных сервиса, это стандартизация, подсказки и поиск дублей. Они все независимо тарифицируются. Причём, по подписке работает только один из них, подсказки, а стандартизация и поиск дублей, оплата за каждую запись. 

Александра Клименко:

Ты говоришь, в самом начале сказал, что не так активно пользуются именно поиском дублей, как ты бы хотел. Какие у вас были ожидания, что не так?

Антон Жиянов:

Я надеялся на то, что он будет по использованию сравним с сервисом стандартизации. Стандартизация, напомню, это проверка и исправление данных, и восстановления всякой недостающей информации, типа определить то же самое ближайшее метро или пол по ФИО, или часовой пояс по телефону. Это супер вообще популярная фича, она даёт примерно половину всей выручки на Dadata. Я надеялся, что дубли, это будет примерно то же самое. Но в реальности дубли сейчас дают меньше 10 % выручки всей, это очень мало, на самом деле. 

Александра Клименко:

Стандартизация, то есть 10 % дублей, даже меньше, а дальше 50/50?

Антон Жиянов:

50/50 стандартизация и подсказки. И как раз почему это произошло, и что с этим делать, это вопрос, на которой мы пытаемся ответить следующие годы, ещё продолжаем это делать. Если говорить о том, почему, как я думаю, это происходит, я думаю, что, во-первых, просто эта штука сложнее для конечного пользователя, чем она сложнее, тем сложнее понять её ценность. Если ценность просто проверить адрес и по нему индекс определить, она все понятно. У тебя нет индекса, ты не сможешь отправить письмо или посылку. А когда у тебя есть Excel с кучей клиентов, ценности того, что ты берёшь оттуда дубли, многие думают, что у них, например, нет дублей. Вот это понимание проблемы с дублями, оно тем острее становится, чем больше у тебя клиентов. Поскольку с Dadata как раз работают в основном небольшие компании, у которых клиентов не так, чтобы очень много, многие из них просто ещё не дошли до такого понимания вот этой проблематики самой. Это раз. Второе, конечно, это наша, я думаю, недоработка, что мы, может быть, не нашли ещё всех людей, которым нужно про это рассказать, а тех, кого нашли, может быть, рассказали не на том языке, который они бы услышали. 

Александра Клименко:

Понятно. А ты делал какие-то прогнозы того, сколько должна фича принести, в конце концов, хотя бы окупилась она, затраты на разработку хотя бы окупила?

Антон Жиянов:

Нет, я думаю, что не окупилась она, все посмотреть затраты, потому что она достаточно мало используется. А цель, конечно, чтобы она вышла на самоокупаемость, а дальше зарабатывала деньги. Может быть, если бы это была какая-то другая штука, и она бы вот так себя показывала, как сейчас себя показывают дубли, может быть, мы вообще её вырубили, просто отказались бы от этого сервиса. Но прикол в том, что про дубли мы точно знаем, что они нужны. У нас есть опыт с другими компаниями, которые показывают, что это, на самом деле, жизненно важная вещь, просто мы пока не достучались до потребителя. 

Александра Клименко:

То есть вам кто-то из больших компаний говорил, что это жизненно важно, или всё-таки прямо много маленьких стучалась и говорили, что я прямо необходимо. 

Антон Жиянов:

Тут важно именно даже не то, что не говорили, а то, что мы видим в реальности, и в реальности мы видим, что для больших это важно. Но, на самом деле, раз это для больших очень важно, то у маленьких эта проблема тоже есть. 

Александра Клименко:

Хорошо, а вообще, вы метрики как собираете у сервиса?

Антон Жиянов:

У нас основная метрика, это транзакции, обработанные записи и запрос, это всё считается, оно складывается в базу, и у нас есть дашборды, и система такая, типа BI для бедных, и мы в нём получаем ответы на вопросы. 

Александра Клименко:

Давай попробуем разобраться с тем, что же всё-таки не так, почему так мало её используют. Какие вы каналы используете, чтобы рассказать пользователям. 

Антон Жиянов:

Мы используем много контент маркетинг и много используем директ. Иногда выступления, конференции и прочее, но это в значительно меньшей степени. Вот, наверное, из основного все. 

Александра Клименко:

А для стандартизации где у вас в основном приходят именно платные пользователи, откуда больше всего?

Антон Жиянов:

Ты знаешь, они откуда только не приходят. То есть я не могу сказать, что есть какой-то один канал, по которому они прямо идут и идут. Много приходят из статей, которые мы пишем. Много приходят на нас через наш сайт поддержки. То есть они, например, типа упрощённо ищут, как по телефону определить часовой пояс, попадают в нашу же базу знаний, где мы на этот вопрос отвечаем, потом они туда попадают на Dadata и начинают ей пользоваться. Много приходят, скажем так, по реферальным каналам. То есть если посмотреть на всякие CMS и конструкторы сайтов и прочего, CRM, они многие интегрированы с Dadata, и люди просто оттуда, они там подключают Dadata, не напрямую на Dadata, а оттуда и становятся таким образом тоже пользователями. И всё это достаточно сбалансированный такой поток, то есть и нет какого-то перекоса. 

Александра Клименко:

А ты насколько глубоко именно раскруткой занимаешься, или у вас только в основном на маркетинге?

Антон Жиянов:

Вообще практически не занимаюсь, то есть я участвую в этом на уровне вычитки статей, которые мы пишем и помощи с этими статьями. 

Александра Клименко:

То есть бюджет не согласовываешь рекламный, кампании не придумываешь и, в принципе, SEO даже не занимаешься. 

Антон Жиянов:

Да, так и есть. У нас есть маркетолог, у нас есть еще основатель сервиса, Лена Журавлёва, она контролирует этот вопрос, тоже участвует. 

Александра Клименко:

Понятно. Как вы работаете с пользователями, есть ли у вас подробные какие-то портреты их, чем-то таким пользуйтесь, сегментация, может быть, более детальная,

Антон Жиянов:

У нас есть понимание сегментов, которые в основном пользуются Dadata, но я не писал для них каких-то портретов, просто потому, что я, честно говоря, не вижу в этом большого смысла. Я вижу, какие сегменты, какие фичи используют, я понимаю, кому что интересно, кому чего не хватает, это я всё вижу по сайту, по технической поддержке. 

Александра Клименко:

Можешь рассказать какой-нибудь для примера. 

Антон Жиянов:

Да, например, интернет-магазин. Интернет магазины используют со страшной силой адреса, потому что адреса для них, это всё, это доставка. Так как у курьерская доставка, это почтовая доставка, соответственно, им интересно, чтобы человек мог быстро ввести адрес. Им интересно, чтобы по этому адресу автоматически определился индекс, чтобы человек его не вводил, им интересно, чтобы определились координаты и всякие плюшки, типа ближайшего метро. Ещё для них важно, чтобы форма заказа имела высокую конверсию, и как раз в этом помогают подсказки, потому что они позволяют не вводить адрес в 10 полей, начиная индекс, регион из списка выбирать, этот весь ужас, видела такие магазины, где так адрес вводится. Вот это всё. На Dadata у тебя есть одно поле, ты начинаешь писать в свободной форме свой адрес, он тебе подсказывает сразу правильный вариант, ты просто выбираешь его и всё. Это то, что больше всего работает в интернет магазинах. Если взять какие-нибудь страховые. 

Александра Клименко:

А вот про дубли интересно. 

Антон Жиянов:

Про дубли.

Александра Клименко:

Кто бы пользовался дублями, кто ими уже пользуется. 

Антон Жиянов:

С дублями интересно, это для нас стало одним из открытий, когда мы сделали фичу, потом её стали использовать немного неожиданным для нас образом. И во многом ее сейчас так и продолжают использовать, но мы уже подстроились под этот сценарий. То есть мы делали, как я сказал, под ситуации, когда есть компания, у тебя есть клиенты, скорее всего, это какие-то физ.лица, у тебя их много, и вот тебе нужно построить какое-то единое не противоречивое представление без дублей. OK, есть люди, которые действительно этим пользуются. Неожиданно для нас пришли производители, например, производители еды и напитков, лекарств, и они стали использовать этот поиск дублей для того, чтобы схлопнуть торговые точки. У них есть куча торговых точек, с торговыми точками они работают не напрямую, а через дилеров, у дилеров все эти торговые точки страшным образом задублированы. Торговая точка, это магазин, на самом деле, и магазин под разными названиями может быть записан, он у нескольких дилеров один и тот же, может быть у одного дилера какой-то вообще бардак в данных. В итоге к производителю от всех дилеров стекается база вот этих магазинов, с ней вообще непонятно, что делать. То есть ты смотришь, у тебя в Москве 1000 магазинов. Но на самом деле, у тебя в Москве может быть 300 магазинов, потому что всё остальное, это дубли, и это понять просто человеку, это нереально. Это значит, что у тебя должен сидеть штат людей, которые будут постоянно выверять эти реестры, они каждый месяц приходят от дилеров, при этом люди все равно будут ошибаться, короче, это ужас. Я увидел, что производители начали пользоваться поиском дублей. Я не понимал, честно говоря, как они этим пользуются, потому что у нас не было возможности искать дубли среди торговых точек. Я когда стал разговаривать с людьми, основные параметры торговой точки, это название и адрес. Соответственно, нужно искать дубли с учётом обоих этих параметров. Тип данных «адрес» у нас естественно был, они говорили что адрес, это адреса. Вопрос, что они делали с названием торговый точки. Оказывается, они говорили, что это ФИО. То есть они искали дубли, как будто название торговой точки, это фамилия, имя, отчество. И это, в общем-то, на самом деле, работало до определённой степени. То есть даже в таком виде это для них было достаточно ценно, чтобы этим пользоваться. 

Александра Клименко:

Круто, а как ты вообще узнал о том, что они так его используют?

Антон Жиянов:

Я смотрю, какие данные есть в файлах, которые они присылают, то есть какие типы данных. Ещё я смотрю, кто эти пользователи, в какой компании он работает, чем эта компания занимается. 

Александра Клименко:

То есть ты выборочно семплируешь, что именно они забивают в Dadata и смотришь, кто конкретно эти люди по профилю. 

Антон Жиянов:

Да. Особенно это происходит с новыми фичами. Как раз с поиском дублей, к нему повышенное внимание, потому что он более новый и менее востребованный. Поэтому хочется понять, где те сценарии, которые мы не нащупали ещё. 

Александра Клименко:

Слушай, опять вопрос, сколько времени и как часто ты это делаешь?

Антон Жиянов:

После запуска фичи или изменения каких-то серьезных фичей я делаю это регулярно, где-то несколько раз в неделю на протяжении нескольких недель. На это может уходить несколько часов в день. 

Александра Клименко:

Хорошо, вот вы узнали о том, что какой-то новое неожиданное использование. Что вы стали делать, поговорили, наверное, сначала. 

Антон Жиянов:

Да, поговорили, конечно. 

Александра Клименко:

Сколько ты там интервью провёл? 

Антон Жиянов:

Конкретно по торговым точкам не очень много, даже меньше 10. Потому что паттерн был очень наглядный, он у всех был одинаковый. Реально просто видно, что люди хотят искать дубли в торговых точках, и у них получается. Некоторые догадались до того, чтобы выбирать название магазина, как ФИО, некоторые просто пытались искать по адресам, но это намного хуже, потому что теряешь называние. Естественно, в одном адресе у тебя может быть несколько разных магазинов находиться, ты их всех объединишь, это не очень хорошо. Короче, очень было заметно, что именно им нужно, что им не хватает возможности искать ещё по названию торговой точки. 

Александра Клименко:

Как-то пробовал ты выйти за тех, которые конкретно пытались этим пользоваться, допустим, делить, эти пользовались Dadata, эти не пользовались, их тоже надо опросить. Или эти пользуются, а эти принимают решение о расходах. Знаешь, типа исполнители и ЛПР.

Антон Жиянов:

С ЛПР сложно, потому что мы не работаем настолько глубоко в случае с Dadata просто потому, что это, получается, вот этот сильный контракт, он получается неоправданно дорогой для нас. Что касается тех, кто пользуется, не пользуется, конечно, да. Больше того, у нас есть триггерные письма, которые уходят по разным ситуациям, в том числе, например, если человек воспользовался, например, поиском дублей, ему приходит письмо с просьбой поделиться впечатлениями об этом. 

Александра Клименко:

Написать вам отзыв. 

Антон Жиянов:

Да, просто ответить на письмо, на самом деле. Все письма тоже в итоге стекаются ко мне, то есть в итоге я их все читаю, отвечаю. 

Александра Клименко:

То есть ты прямо читаешь все письма от новых пользователей, кто отвечает.

Антон Жиянов:

Да. 

Александра Клименко:

А сколько отвечает, какой процент примерно?

Антон Жиянов:

Процент отвечает небольшой, но учитывая то, что самих пользователей много, это получается прилично, несколько десятков писем в неделю, я думаю. 

Александра Клименко:

В какой-то момент много вопросов стала слышать на ту тему, как именно разговаривать всё-таки с B2B аудиторией. Потому что одно дело, ты разговариваешь с человеком, а другое дело, ты разговариваешь с представителем бизнеса, который тоже боится тебе что-то лишнее раскрыть. С другой стороны, тебе нужно себя в своей экспертности убедить и ни в коем случае чтобы он не думал, что ты ничего не знаешь. Знакомы тебе какие-то такие переживания?

Антон Жиянов:

Ты знаешь, на Dadata нет. То есть что-то похожее было в моей прошлой жизни, когда я работал на внедрении проектов в крупных компаниях. Реально на Dadata всё проще. То есть люди, с которыми ты разговариваешь, если он не хочет с тобой общаться, он просто не будет с тобой общаться и все, проблемы нет. Совершенно бессмысленно пытаться как-то его в чём-то убедить, потому что это прямо не та ситуация. Ты не поедешь к нему в офис, не будешь, трогательно заглядывая ему в глаза, убеждать его в своей экспертности. Это ни тебе, ни ему не нужно. Если человек открыт, а часто люди открыты рассказать о своих проблемах. То есть они не так а говорят, что сейчас я поделюсь с вами своими проблемами. Они говорят: слушайте, что у вас здесь за ерунда, я сделал то-то и то-то, оно мне выдало не то, что я ожидаю. И с удовольствием тебе расскажет, как ты не прав, с большой радостью. А дальше уже внутри себя обрабатываешь этот отзыв и примеряешь его на что-то конструктивное, то есть ты понимаешь, чего-то не хватает или ты понимаешь, что мы документацию написали так, что люди вообще это не так понимают, как это на самом деле есть. 

Александра Клименко:

А что в моменте этому клиенту сказать? Вот ты понимаешь, что ему так не нравится, он так возмущаются, в том числе, и твоими вопросами, например, что же ты спрашиваешь какие-то очевидные вещи, что он готов от сервиса отказаться, бывает такое?

Антон Жиянов:

Ты знаешь, от вопросов не возмущаются, нет. Бывает, возмущаются от того, что что-то идёт не так, как они хотели бы. Но тут всё просто, либо ты даёшь какой-то обходной путь. В идеале ты вообще ты объясняешь, как можно достичь той цели, которую он хотел достичь с помощью существующих средств Dadata. Например, просто, чтобы как-то это приземлить всё, типа человек загрузил файл, на выходе получился какой-то бред вообще, адреса все не разобрались, ФИО все перепутались. Он говорит, что это такое вообще произошло. Ты смотришь и понимаешь, что Dadata не угадала у него с расстановкой типов, не поняла, на каких столбцах какие данные лежат, а он сам не поправил, хотя просит, говорит: посмотри, я угадала или нет. Но он просто нажал «дальше», «дальше», «дальше», торопился и всё. Ты просто ему говоришь, ты выстави сюда, что у тебя здесь ФИО, здесь телефоны, здесь адреса. Он выставляет, говорит, всё, всё отлично получилось, всё, проблема решена. Это идеальная ситуация. Бывает, что в Dadata просто чего-то не хватает, чего он хочет, но это можно как-нибудь обходными путями достичь, тоже тогда их рассказываешь. Если прямо совсем чего-то нет, просто говоришь спасибо человеку за обратную связь, что здесь можно сделать. 

Александра Клименко:

В принципе, да. Что для тебя было самым трудным, пока вы работали над этим сервисом?

Антон Жиянов:

Хороший вопрос. Что было самым трудным. 

Александра Клименко:

Может быть, не для тебя, а для команды, что для вас было основной трудностью?

Антон Жиянов:

Наверное, самая трудная была сама Dadata, потому что это первый опыт вообще облачного сервиса для нас, то есть до этого мы продавали и мы продаем коробки крупным компаниям, это совсем вообще другое. То есть продажа сервиса, как Dadata и продажа софта крупным компаниям, это совершенно две разные области, которые требуют разных компетенций. Если продавать крупным компаниям мы умеем, то продавать широкому кругу через интернет, без личных встреч, без демонстраций, мы ничего этого не умели, вот это, наверное, самое трудное было. 

Александра Клименко:

А какие-то ещё отличия, кроме того, что именно специфика продажи, знаешь? Именно между SAS и коробкой. 

Антон Жиянов:

Конечно. 

Александра Клименко:

Что были за изменения? 

Антон Жиянов:

В SAS важно, чтобы у тебя всё было максимально, у тебя, может быть, сервис не гибкий, то есть у него может быть минимум настроек, но он должен очень просто с точки зрения конечного потребителя работать. То есть если я загрузил файл, нажал на кнопку, получил на выходе файл, это просто. Если я взял, скопировал из инструкции пять строчек Java Script, вставил на свой сайт, и всё заработало. Это просто. А если тебе нужно выполнить инструкцию в 20 шагов, здесь тот параметр, здесь тот параметр, это, на самом деле, вообще не годится никуда для облачного сервиса. Но это очень круто для коробки, которую ты продаёшь в большую компанию, потому что там есть свои специфичные требования, там миллионы маленьких настроечек, чтобы они всё под себя устроили, чтобы у них всё было именно так, как они хотят, им это нужно. В облаке это вообще не нужно. 

Александра Клименко:

А что самое ценное, именно здесь уже лично ты, что самое ценное ты вынес за это время работы, какой-то навык, может быть, или знания сакральные? 

Антон Жиянов:

Я получил очень много навыков, на самом деле, они все для меня очень ценные. Мне интересно в целом вот такое количество обратной связи, которую получил на Dadata, я раньше никогда не получал от пользователей. Потому что корпоративные пользователи обычно сидят, молчат, в лучшем случае работает один отдел с твоим продуктом, типа 10 человек. И наверное, ты раз в год с кем-нибудь из них пообщаешься. А на Dadata по сравнению с этим огромное просто количество обратной связи самой разной, и конструктивные, и негативные, на самом деле, это безумно интересно и очень круто, когда её столько есть, потому что это даёт тебе очень много материала для принятия решений. 

Александра Клименко:

Здорово. Спасибо тебе большое. У нас, в общем-то, уже мы завершаемся. Поэтому отличный эфир получился, спасибо. 

Антон Жиянов:

Спасибо, Саша. 

Александра Клименко:

Всем до новых встреч, счастливо!

Антон Жиянов:

Пока!