Фичи помогают двигать продукт вперед, делают его более полехзным для пользователей. Но только в том случае, если это действительно нужные фичи. Находить такие идеи помогает подход Feature/Product Fit
Фича в продукте должна быть не украшением, а рабочим инструментом. Если она не решает задачи пользователей и не усиливает ключевые сценарии, продукт становится тяжелее, а команда тратит время впустую. В итоге ресурсы уходят на поддержку неэффективного направления, а не на развитие того, что формирует ценность продукта.
Избежать такого сценария помогает Feature/Product Fit — подход к проверке, насколько конкретная функция соответствует целям продукта, улучшает юнит-экономику и влияет на ключевые метрики. В этой статье разберемся, как отличить нужную фичу от лишней, какие сигналы искать до и после релиза и что делать, если новая возможность в продукте не оправдала ожиданий.
Уже на этапе идеи цифрового продукта нужно определить, кому, для чего и когда он будет нужен. Это поможет выбрать необходимые функции, правильно выстраивать позиционирование и в целом заложит основу для успешного вывода на рынок. Сервис найдет свою аудиторию, пользователи закроют с его помощью свои потребности — будет достигнуто состояние Product-Market Fit, когда продукт решает реальную задачу и получает устойчивый спрос.
На уровне функций важно другое: насколько эта конкретная фича действительно нужна? Сам по себе факт, что продукт востребован рынком, не гарантирует, что каждая новая возможность будет полезна.
В практике это встречается постоянно. Например, сервисы доставки периодически добавляют ленты лайков и комментариев. Такие функции выглядят полезными, ведь социальное взаимодействие может теоретически удерживать аудиторию. Но пользователи, попробовав новые возможности, возвращаются к главному сценарию: быстро заказать еду или товар. Почему? Они приходят не за общением, а за скоростью и удобством доставки.
В этом проявляется ключевая разница: «полезная фича» не всегда равно «нужная фича». Новый функционал может казаться логичным и даже собирать положительные отклики, но при этом не способствовать удержанию пользователей и не улучшать экономику продукта.
Проверка Feature/Product Fit позволяет вовремя заметить этот перекос. Это инструмент фокусировки ресурсов на тех направлениях, где есть рост метрик и ценность для пользователя. В результате продукт становится чище, а развитие более осмысленным.
Высокий уровень Feature/Product Fit означает, что опция не просто существует в интерфейсе, а приносит пользу и аудитории, и бизнесу, усиливая ключевые сценарии.
Есть несколько сигналов, по которым можно понять, что фича движется в правильном направлении:
Запрос от пользователей. Самый очевидный сигнал: если люди сами просят добавить возможность и готовы объяснять, зачем она нужна. Но даже здесь важно смотреть глубже: запросы должны совпадать с целями продукта, а не просто отражать ситуативные пожелания.
Влияние на ключевое действие. Хорошая фича усиливает то, что двигает продукт вперед: число новых регистраций, удержание пользователей, скорость целевого действия. Например, встроенный калькулятор в сервисе для аренды авто может не привлекать новых клиентов напрямую, но он помогает быстрее принять решение и довести пользователя до оплаты.
Повторное использование. Если люди возвращаются к функции снова и снова, она явно встраивается в их привычки и сценарии. Одноразовые заходы, наоборот, сигнализируют, что ценность сомнительна.
Подтверждение на уровне метрик. Гипотеза о пользе функции должна отражаться в цифрах: росте конверсии, сокращении времени на ключевое действие, увеличении числа завершенных транзакций. Без таких измеримых эффектов фича рискует остаться приятным дополнением, не став драйвером роста.
Бывает и так, что данных для полноценного анализа попросту не хватает. Это тоже результат, с которым можно работать. Фиксируйте первые реакции, запускайте быстрые A/B-тесты, собирайте обратную связь пользователей. Даже ограниченные сигналы помогут принять решение: дорабатывать фичу, отложить или честно убрать, чтобы не тратить ресурсы зря.
Понимать, будет ли новая функциональность полезной, следует еще до того, как разработчик напишет первую строку кода. Логика простая: чем раньше удастся понять, нужна ли функция продукту, тем меньше времени и бюджета уйдет впустую.
Первое, с чего нужно начинать, — разговоры с пользователями. Интервью и кастдев помогают понять, есть ли за запросом реальная потребность или это разовая идея «для удобства». Важно не собирать формальные ответы («да, это полезно»), а вытаскивать контекст:
как человек решает задачу сейчас;
какие обходные пути использует;
что в этом процессе раздражает.
Настоящая ценность зачастую проявляется в описании проблем, а не в словах поддержки.
Второй эффективный способ проверки Feature/Product Fit — быстрые прототипы. Иногда достаточно фейковой кнопки в интерфейсе: пользователь видит новый элемент, кликает по нему, а вместо реальной функции получает сообщение «Функция в разработке». По числу нажатий будет понятно, есть ли интерес. No-code инструменты помогают имитировать сценарий глубже:
собрать форму;
запустить опрос;
создать лендинг с описанием новой функции и кнопкой подписки для получения раннего доступа;
показать псевдо-функцию, которая приводится в действие руками команды за кулисами продукта.
Это дешевле и быстрее, чем полноценная разработка.
Третий способ — определение целевой активности. До кода нужно сформулировать ожидаемый эффект:
увеличить число регистраций;
углубить просмотр;
повысить конверсию в оплату;
сделать так, чтобы пользователи чаще возвращались.
Это станет ориентиром для проверки, ведь без выбора целевого действия сложно понять, что именно измерять после запуска.
И последнее: отказ от идеи — тоже результат. Если аудитория показывает слабый интерес, прототипы не собирают клики, а желаемая метрика не имеет смысла для пользователей, то фичу, скорее всего, стоит отложить.
До релиза проверяют ожидания, после — фактическое использование фичи. В этом помогают следующие показатели:
Usage rate (интенсивность использования) показывает, сколько пользователей пробуют новую возможность.
Retention impact (эффект удержания) фиксирует, возвращаются ли они к продукту чаще благодаря этой функции.
Feature Retention (частота возвращения к фукнции) дает понять, вошла ли фича в устойчивый сценарий, а не осталась экспериментом на один раз.
Для корректной проверки гипотез используют A/B-тесты: часть аудитории получает доступ к функции, часть — нет. Разница в поведении даст обоснованный ответ о полезности тестируемого функционала. А когортный анализ помогает посмотреть динамику в разрезе времени: удержание через неделю, месяц, квартал. Если кривая идет вверх, значит, фича работает.
Выделим типовые индикаторы того, что Feature/Product Fit не достигнут:
много заходов, но мало завершенных действий;
высокий показатель отказов, когда пользователь сразу выходит;
отрицательная обратная связь — жалобы в поддержку или плохие отзывы, связанные именно с этой фичей;
провал Jobs-to-be-Done — задача, ради которой задумывалась функция, так и не решается;
несовпадение с общим Product-Market Fit — функция не попадает в целевую аудиторию продукта.
В каждом из этих случаев нужно принять взвешенное решение о дальнейшей судьбе фичи.
Если проверки показали, что фича не дает эффекта, не попадите в ловушку невозвратных затрат (Sunk Cost). Потраченные усилия — не повод держаться за то, что не работает. Поддержка ненужных функций стоит дороже, чем честный отказ от них.
Но прежде чем ставить крест, проверьте базовые вещи. Иногда проблема не в самой идее, а в реализации. Сложный UX, непродуманный онбординг или отсутствие сегментации могут скрывать ценность. Упростите путь пользователя, добавьте подсказки, покажите фичу только тем, кому она действительно нужна, — и проведите анализ заново. Часто такие корректировки дают функциям вторую жизнь.
Чтобы не пропустить этот момент, отправляя фичу в бэклог, зафиксируйте причину отказа от нее и критерии, при которых стоит вернуться к проверке.
И, наконец, не бойтесь полного отказа. Удаленная фича — это не поражение, а признак зрелости продукта. Чистый интерфейс, меньшая нагрузка на команду и фокус на реально работающих сценариях всегда выигрывают у набора случайных возможностей. В таких решениях и проявляется рост продукта: пользователям проще его понять, а бизнесу — им управлять.
Вопрос «Зачем продукту эта фича?» должен звучать на каждом ключевом этапе от приоритизации идей до обсуждений на ретроспективах. И задавать его может не только продакт-менеджер. Дизайнер, разработчик или аналитик так же вправе остановить обсуждение и уточнить, как это поможет пользователю и продукту? Такой фильтр встраивается в культуру команды и постепенно становится естественным.
В реальном процессе проверка Feature/Product Fit выглядит как сквозная линия:
На этапе приоритизации идей команда оценивает ожидаемый эффект и решает, стоит ли вкладываться.
При разработке проверяют гипотезы минимальными средствами: прототипами, A/B-тестами, быстрыми релизами.
На ретроспективе возвращаются к результатам и фиксируют, что сработало, а что нужно пересмотреть.
Цель задает бизнес-результат, например, рост конверсии в оплату. Гипотеза формулирует, как фича может повлиять на этот результат. Минимальная реализация проверяет идею без лишних затрат. Сигнал пользы дает критерий, по которому решение принимается: развиваем, дорабатываем или закрываем.
Такой подход помогает минимизировать «фичеизм» — привычку добавлять новые функции ради самого факта новизны. В дорожной карте проекта остается меньше инициатив без обоснованной ценности, зато каждая из них проходит проверку на ценность. Это снижает риск распыления ресурсов и делает развитие продукта более сфокусированным и предсказуемым.
Feature/Product Fit — не опция «для больших компаний», а практичный инструмент, который экономит ресурсы и удерживает продукт в фокусе ценности для пользователя. Необязательно разворачивать масштабное исследование, в большинстве случаев достаточно серии простых вопросов и быстрых проверок, встроенных в процесс.
Всегда помните, что лишние функции не добавляют ценности, а размывают ее. Делайте меньше, но делайте лучше. Тогда продукт будет расти за счет реальной пользы для пользователей, а такой рост при любых условиях будет более надежным и устойчивым.