Практический online-курс

Почему компаниям не стоит фокусироваться на росте пользовательской базы?

Представьте, что друг показал вам этот график для своего нового приложения:

Представьте, что друг показал вам этот график для своего нового приложения

Сперва вы можете подумать, что дела у его сервиса идут хорошо, но на самом деле все не так просто. Одна из самых распространенных ошибок, которые совершают предприниматели, заключается в том, что они слишком сильно фокусируются на росте количества пользователей. Чаще всего компании закрывают глаза на то, вырабатывает ли их продукт привычку, побуждающую клиентов возвращаться, и даже не пытаются измерить силу такой привязанности. А ведь без нее поддерживать стабильность пользовательской базы невозможно.

Учитывая важность формирования привычки, вы должны постоянно ее отслеживать. Как это сделать? Измерьте коэффициент удержания (retention rate) с помощью когортного анализа.

Когортный анализ

Когорта — это группа людей, которые разделяют определенный опыт в течение заданного временного отрезка. Примером когорты является группа пользователей, которые зарегистрировались в сервисе в конкретный день. Когортный анализ позволяет отслеживать действия этих пользователей на протяжении того или иного периода времени.

Коэффициент удержания когорты — это отношение количества активных пользователей в конце периода к числу активных пользователей в начале этого периода. Определение активного пользователя зависит, прежде всего, от самого продукта.

Возвращаясь к нашему примеру. Измерим коэффициент удержания для двух когорт, состоящих из 100 пользователей: первая включает людей, которые зарегистрировались в сервисе 1 января, а вторая — тех, кто выполнил регистрацию, неделей позже, 8 января.

 Измерим коэффициент удержания для двух когорт, состоящих из 100 пользователей

Как видно из приведенного выше графика, коэффициент удержания снижается со временем. Хотя первая группа пользователей удерживается немного лучше, мы видим, что показатели обеих когорт резко снизились и стабилизировались на отметке 0,03 (3%). Этот финальный отрезок учитывает пользователей, которых удалось заинтересовать: они выработали поведенческий паттерн, побуждающий их возвращаться к продукту снова и снова. Это и есть ваши самые ценные клиенты.

Для проведения эффективного когортного анализа отлично подходит аналитическая платформа Kissmetrics. Кроме того, в этих целях вы можете воспользоваться и более специализированными решениями вроде RJMetrics.

Чем может быть полезен когортный анализ?

  • Когорты дают вам действенные данные. Почему коэффициент удержания пользователей такой низкий? Возможно, дело в онбординге? Нужны ли вам напоминания, чтобы выработать у клиентов потребительскую привычку? Изучив когорты более подробно, вы получите лучшее представление о том, как мыслят ваши пользователи.
  • Вы можете сравнивать когорты, к примеру, если они включают пользователей, которые регистрировались в разное время. Если одна когорта показывает лучшие результаты, чем другая, вы можете спросить, почему.
  • Когортный анализ естественным образом побуждает вас фокусироваться на потребителях. Когда вы рассматриваете когорту из 100 реальных пользователей, вы начинаете ставить себя на место этих людей.
  • Когда ваш бизнес испытывает солидный прирост пользовательской базы, вы запросто можете утратить бдительность. Уделяя постоянное внимание когортам, вы будете продолжать задавать себе правильные вопросы.

На какой коэффициент удержания вы можете рассчитывать?

Разумеется, оптимальный коэффициент удержания варьируется в зависимости от отрасли. Приложение eCommerce, которое может хорошо монетизировать пользователей, наверняка будет иметь меньшие показатели удержания, чем бесплатный соцмедиа сервис, который нуждается в миллионах заинтересованных пользователей.

Сосредоточьтесь на цифрах, получаемых при достижении так называемого «плато». Если на данным этапе ваш коэффициент удержания составляет более чем 20%, вы отлично справляетесь. Чтобы сравнить свои данные с показателями двух успешных в этом плане компаний — Twitter и Pinterest — вы можете просмотреть анализ от RJMetrics.

анализ от RJMetrics

На приведенном выше графике когорты анализируются по неделям, и активным считается тот пользователь, который публиковал что-то хотя бы раз в неделю. Мы видим, что исходя из этого критерия, коэффициент удержания для Twitter достиг «плато» на отметке в 22%.

коэффициент удержания для Twitter достиг «плато» на отметке в 22%

Что касается Pinterest, то их коэффициент удержания стабилизируется аж на 45%!

Если ваши когорты удерживают менее 5% пользователей через 4 недели, значит сервис не может выработать у потребителей привычку. В таком случае вам нужно внимательно изучить ваш продукт. Действительно ли пользователи нуждаются в вашем решении? Быть может, что-то сбивает их с толку? Если вы вернетесь к примеру из начала статьи, то увидите, что здесь коэффициент удержания достиг «плато» всего лишь при 3%. Это означает, что сервис не станет успешным, даже несмотря на то что первый график с ростом пользовательской базы выглядел очень перспективно.

Когортный анализ вынуждает вас задаваться сложными вопросами, но чем быстрее вы ответите на них, тем лучше это отразится на вашем стартапе.

Оценивайте показатели удержания ваших конкурентов

Благодаря когортному анализу вы можете выбрать произвольную группу пользователей конкурирующих сервисов и отслеживать их публичную активность (если таковая имеет место быть) с течением времени. Главная загвоздка здесь состоит, что ваша выборка должна определяться абсолютно непредвзятым образом. Вместе с тем, помните: неидеальные данные всегда принесут вам больше пользы, чем их отсутствие.

Делайте бизнес на основе данных!

По материалам: abhayv.com

19 сентября 2017

Практический online-курс

blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".