Droga od freelancera SEO do architekta metryk behawioralnych

Rodzinne fundamenty i pierwsze testy rynkowe

Wychowany nad Pacyfikiem Hiten sprzedawał w szkole średniej strony WWW lokalnym firmom, a na studiach zarabiał audytami SEO. Pozornie chaotyczne zlecenia nauczyły go jednej, prostej prawdy: „dane sprzedaży kłamią, zachowanie użytkownika nie”. W 2004 r. przeprowadził pierwszy eksperyment, który wspomina do dziś. Na blogu opisał darmowe narzędzie śledzące kliknięcia i na końcu artykułu umieścił formularz z jednym polem: e-mail. W pięć dni zebrał tysiąc adresów i wykonał 20 rozmów z czytelnikami, aby zrozumieć ich frustracje. To właśnie te wywiady – nie projekt graficzny – stały się podwalinami Crazy Egg.

Dzisiaj powtarza, że test MVP zaczyna się od rozmowy, a nie kodu. Gdy mentoruje start-upy, prosi założycieli o listę dziesięciu klientów, z którymi pogadają w tygodniu, zanim kupią domenę. Ten nawyk skrócił mu czas walidacji pomysłów do godzin. W ramach codziennej rutyny Shah spisuje w Obsidianie trzy hipotezy, formułuje minimalną ankietę i publikuje ją na X – feedback wraca szybciej, niż algorytmy śledzenia zdążą się zaktualizować. Takie obsesyjne szukanie sygnału rynkowego stoi za każdym jego produktem.

• 2000 r. – pierwsze kampanie SEO dla małych e-commerce.
• 2004 r. – landing z ankietą, który zebrał tysiąc leadów w 5 dni.
• 2005 r. – powołanie spółki Crazy Egg z budżetem 10 tys. USD.

Crazy Egg i mapy cieplne, które odmieniły UX-design

Budowa MVP w 30 dni i efekt „wow” dla pierwszych klientów

Crazy Egg narodził się z prostej obserwacji: analiza serwerowych logów nie pokazuje, gdzie ludzie klikają w martwe strefy. Shah razem z bratem Irfaanem napisali pierwszą wersję w Ruby on Rails w miesiąc. MVP potrafiło jedynie zrzucić warstwę pikseli na screenshot i oznaczyć obszary kliknięć gradientem. Brakowało panelu admina, ale użytkownik po wklejeniu jednego snippet’u JavaScript dostawał interaktywną mapę w 24 godziny. Ta natychmiastowa wartość sprawiła, że Seth Godin w poście nazwał Crazy Egg „rękawiczką, która pozwala dotknąć użytkownika”. W ciągu pierwszego roku firma zyskała 10 tys. płacących kont przy CAC poniżej 10 USD, bo produkt sprzedawał się sam dzięki widgetowi „Powered by Crazy Egg” na stopkach klientów.

Shah nie zatrzymał się na heatmapach; wprowadził Confetti View, filtrując kliknięcia według źródła ruchu, i Scroll-map, wizualizującą głębokość przewijania. Te funkcje powstawały w cyklach pięciodniowych: zespół dodawał pomysł, wypuszczał do 5 % kont, mierzył retencję i decyzja „zostaje lub ginie” zapadała w piątek przed lunch’em. Taki rytm eksperymentów stał się później DNA kolejnych firm Shaha.

• Heatmap – wizualne dowody na zbyt ukryte przyciski.
• Confetti – segmentacja kliknięć bez tabeli CSV.
• Scroll-map – czytelny argument, by skrócić landing.

KISSmetrics: obsesja na punkcie retencji i metryk kohortowych

Pivoty, rundy finansowania i bolesne lekcje skali

W 2008 r. Hiten zrozumiał, że mapy kliknięć nie wystarczą, gdy firmy chcą mierzyć zachowanie po zalogowaniu. Tak powstał KISSmetrics, narzędzie śledzące użytkownika w czasie i w wielu urządzeniach. MVP opierało się na pięciu eventach: signup, login, checkout, cancel i upgrade. Ten minimalizm przekonał inwestorów – w Series A firma zebrała 5 mln USD i rozbudowała zespół do 50 osób. Wzrost pociągnął jednak komplikację produktu; im więcej raportów, tym mniej klientów rozumiało dashboard. Shah wyciągnął z tego lekcję: metryka, której nie możesz wyjaśnić w zdaniu, nie warta jest zapisu w kodzie.

Najważniejszą innowacją KISSmetrics stały się kohorty – raporty pokazujące retencję według daty pierwszej akcji. Dzięki nim SaaS-y dowiadywały się, że dezaktywacja trialu nie boli tak bardzo, jak brak „aha-momentu” w pierwszych pięciu minutach. Shah publikował te dane na blogu, uruchamiając falę edukacji growth. W 2014 r. przy 6000 płacących klientach baza zdarzeń sięgała miliarda rekordów, a system musiał przejść z MySQL na Cassandra. Skalowanie kosztów chmury nauczyło Shaha innej prawdy: optymalizuj rachunek AWS-a tak samo agresywnie jak lejek sprzedaży.

• Kohorta tygodniowa – proste pytanie: kto wrócił po 7 dniach?
• Segmenty behawioralne – filtr „użytkownicy, którzy użyli feature X 3 razy”.
• Integracja z Optimizely – A/B-test od kliknięcia do lifetime value.

FYI, Nira i bezpieczeństwo dokumentów w erze hybrydowej pracy

Od wyszukiwarki plików do przejęcia przez Dropbox

Po sprzedaży udziałów w KISSmetrics Shah wyruszył w kolejną podróż. Wraz z Marie Prokopets zbudował w pięć dni prototyp FYI, który jednym paskiem wyszukiwał pliki ze Slacka, Google Drive i Dropboxa. Test landing page’a zebrał 800 maili w 48 h, więc zespół ruszył. Jednak w pandemii priorytet firm przesunął się z wyszukiwania do kontroli dostępu. Shah zrobił radykalny pivot: FYI zmieniło nazwę na Nira i skupiło się na wykrywaniu nieautoryzowanych linków publicznych w dokumentach. Produkt trafił w nerw CIO; w 2023 r. Gartner umieścił Nira w raporcie „Cool Vendors in Data Security”. Osiem miesięcy później Dropbox przejął spółkę, a Shah podkreślił, że sukces zapewniły wywiady z 80 managerami IT, które przeprowadził jeszcze przed pierwszą linijką kodu modułu security.

Dziś, już po akwizycji, nadal rozwija produkt jako doradca. Misja pozostaje ta sama: „użytkownik musi spać spokojnie, wiedząc, kto widzi jego pliki”. Nira analizuje uprawnienia w SharePoint, Box i Notion, a dashboard pokazuje „Document Exposure Score” w skali 0-100. W planach jest agent AI, który sugeruje automatyczne reguły blokowania linków, gdy pojawia się e-mail spoza domeny firmowej.

• FYI MVP – demo wideo + lista mailingowa = walidacja w 48 h.
• Nira Pivot – decyzja po 30 rozmowach z CISO.
• Dropbox Deal – wyjście zapewniło inwestorom 5× zwrot.

Filozofia testowania, mikro-MVP i ramy „Slow SaaS Ramp of Death”

Proces, który możesz skopiować już dziś

Według Hitena SaaS nie ginie od braku pomysłów, tylko od zbyt późnej weryfikacji. Jego ulubione narzędzie to Google Slides: zanim napisze kod, tworzy trzy slajdy – problem, rozwiązanie, cena – i pokazuje je pięciu potencjalnym klientom. Jeśli nikt nie pyta o kolejny krok, pomysł ląduje w koszu. Tę praktykę spisał w ramy „Slow SaaS Ramp of Death”: trzy fazy (Exploration, Validation, Acceleration), w których każda ma jeden wskaźnik sukcesu. W Exploration liczy się tylko liczba rozmów; w Validation – retencja użytkownika po tygodniu; w Acceleration – miesięczny wzrost MRR. Proste, ale niewygodne, bo zmusza founderów do odrzucenia przywiązania do funkcji, które nie ruszają igły.

Shah publikuje swoje wnioski w newsletterze „Product Habits” i wątkach na X. Uczy, że „feedback to waluta, kod to koszt”. Zachęca, abyś codziennie wysyłał jednego maila z pytaniem „co dziś przeszkodziło Ci w używaniu naszego produktu?”, a odpowiedzi tagował tematami, z których powstaje backlog sprintu. Sam stosuje tę metodę od 15 lat i mówi, że dzięki niej żadna funkcja nie powstaje bez sponsora wśród klientów.

• Product Habits – 120 000 subskrybentów, wskaźnik otwarć 23 %.
• Feed-breakdown – wątek X, w którym co tydzień rozkłada na czynniki pierwsze onboarding znanego SaaS-u.
• Slow Ramp – trzy fazy, jeden wskaźnik, zero długich roadmap.