Глава 04 — АНАЛИТИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРОДУКТОВ

Опубликовано

Теперь, когда вы нашли критическое событие и интервал использования продукта, мы сделаем небольшую паузу, прежде чем погрузимся в жизненный цикл клиента. Эта глава вводит основные понятия и методы, которые вы будете использовать для анализа поведения пользователей на каждом этапе жизненного цикла.

Принципы и методы понимания жизненного цикла.

В следующих 3 главах мы расскажем о структуре жизненного цикла, чтобы вы могли понять, что такое удержание текущих, новых и вернувшихся пользователей. Прежде чем мы углубимся в эту тему, в этой главе мы познакомимся с некоторыми ключевыми понятиями и методами, которые вы будете использовать для анализа поведения каждой группы. Информации много, поэтому вы будете использовать эту главу в качестве справочного материала при работе с главами 5-7. В этой главе мы рассмотрим следующее:

4.1 - Введение в поведенческие образы

4.2 - Как найти поведенческие образы

4.3 - Разбор удержания: ваш аналитический инструментарий продукта

Введение в поведенческие образы

Хотя демографические данные могут быть информативными (и мы рассмотрим их позже в этой главе), наиболее важный способ понять ваших пользователей основан на их поведении в вашем продукте. Изучение того, что активные пользователи делают в вашем продукте, может помочь вам понять ценность, которую они получают от использования. Важно иметь в виду, что люди могут использовать ваш продукт различными способами и не все из них могут иметь одинаковую ценность. Это подводит нас к концепции поведенческих образов.

Клиент являются общей концепцией в маркетинге. Целевая аудитория - это представление ключевого потребительского сегмента, на который маркетолог хочет нацелиться и включает в себя демографию, привычки, цели клиентов и многое другое. Эта информация помогает маркетологам подобрать правильные каналы коммуникации и маркетинга для точного охвата этого сегмента. Однако в этой книге мы будем говорить о поведенческих образах - каждый образ описывает отдельный способ использования вашего продукта. Понимание этих поведенческих образов будет помогать дизайну и разработке вашего продукта для различных типов пользователей. Мы рассмотрим поведенческие образы на всех 3 этапах жизненного цикла удержания: текущих, новых и вернувшихся

Чтобы проиллюстрировать, вот пример поведенческих образов, с которыми вы можете быть знакомы

  • Создатели: небольшой процент людей, которые на самом деле создают видео и публикуют их.

  • Зрители: подавляющее большинство трафика YouTube: люди, которые просто смотрят видео.

  • Зрители + Комментаторы: Люди, которые просматривают видео и оставляют комментарии (много троллей могут попасть в этот образ).

Каждая из этих групп пользователей, или поведенческих образов, использует YouTube определенным образом и по определенной причине. Создатели используют YouTube в качестве платформы для размещения своего контента в интернете и создания аудитории, в то время как зрители и комментаторы используют YouTube для развлечения или для наблюдения за создателями, которые им нравятся.

Правило 1%

Существует эмпирическое правило для интернет-сообществ, оно называется правилом 1% или "правилом 1/9/90", , (1) которое затрагивает концепцию поведенческих образов. Согласно этому правилу, только 1% пользователей активно создает контент, 9% пользователей взаимодействуют с контентом, например, комментируют, делятся, голосуют и т.д. А 90%? Подавляющее большинство пользователей только пассивно потребляют контент. К примеру, если бы YouTube был ориентирован только на 1% пользователей создающих контент, но пренебрегли зрителями, это бы негативно сказалось на их росте. Хотя эти значения и могут отличаться для различных платформ и продуктов, стоит уделять внимание каждому возможному поведенческому образу. И при развитии проекта учитывать, для какого типа пользователя внедряется то или иное решение..

Почему вам нужно знать поведенческие образы

Понимание того, как ведут себя различные группы пользователей, и полученные ими ценности от вашего продукта поможет вам:

1. Сформировать свой продукт, чтобы обеспечить наилучший пользовательский опыт.

2. Получите более тонкое понимание вашего удержания и найти точки роста.

У каждого образа могут быть разные коэффициенты удержания, которые вы пропустите, если вы будете смотреть на общую картину. Если вы все еще находитесь на ранней стадии запуска и можете сосредоточиться только на одном варианте использования, ваш образ может помочь вам решить, какая группа пользователей имеет наибольшее влияние на данный момент. Если у вас большая команда и более проработан продукт, вы можете заметить новый вариант использования, о котором раньше не задумывались, и начать вносить некоторые изменения, чтобы улучшить этот опыт и расширить свою пользовательскую базу. В любом случае, поиск поведенческих образов поможет вам понять, кто ваши пользователи, что они делают и какие возможности у вас есть, чтобы улучшить их опыт.

Поведенческие образы:

2 быстрых примера От Burbn до Insta. Когда-нибудь слышали о Burbn? Это было приложение, которое включало в себя несколько функций для отметок в различных местах, зарабатывания очков и публикации фотографий. К сожалению, рост не наблюдался. Когда основатели изучили поведение своих пользователей, они обнаружили, что, хотя большинство функций не использовалось, была небольшая группа пользователей, использующая обмен фотографиями. Увидев эти данные, они решили отказаться от всего и сосредоточиться исключительно на обмене фотографиями. Они сделали упростили и ускорили загрузку фотографий, а в октябре 2010 года запустили Instagram. (2) Все мы знаем остальную часть истории: как Instagram быстро набрал десятки миллионов пользователей, был куплен Facebook за 1 миллиард долларов в 2012 году и продолжает расти, и теперь у него более 500млн. активных пользователей в месяц.

Burbn вполне мог быть просто еще одним неудачным стартапом. Вместо этого его основатели нашли один поведенческий образ и использовала его для формирования одного из самых популярных приложений на сегодня.

Twitter: платформа для поддержки клиентов? В то время, как Twitter изначально был создан как социальная сеть, вскоре стало ясно, что многие люди используют его для чего-то совершенно другого. Люди твитали жалобы или проблемы, с которыми они столкнулись, компаниям и компании отвечали. В конце концов, Twitter понял, что этот этого достаточно, чтобы изменить продукт. В начале 2016 года они выпустили новые инструменты (3) которые помогли клиентам быстро переходить от твитов к прямым сообщениям, для обсуждения проблемы, а также обеспечить обратную связь с клиентами в Twitter. В некоторых случаях Twitter берет на себя роль обычной справочной службы, службы поддержки, в том числе и по e-mail. В обоих случаях компании обратили внимание на то, что часть их пользователей нашли уникальный способ использования продукта, и решили внести изменения в продукт, чтобы поддержать (или полностью сосредоточиться на этом) варианте использования и не прогадали.

Опытные, основные и пассивные пользователи

Для большинства продуктов вы можете подумать о том, чтобы объединить пользователей в опытных, пассивных и основных. Это может относиться не к каждому продукту, поэтому подумайте, имеет ли это смысл в вашем случае. Кроме того, в каждой категории может быть несколько типов: например, два типа основных пользователей с разными вариантами использования.

•Опытные пользователи: Люди, которые часто используют ваш продукт или используют функции, которыми большинство пользователей не пользуются.

• Основные пользователи: Люди, которые используют ваше приложение регулярно и "ожидаемым" образом.

• Пассивные пользователи: Это люди, которые, возможно, не используют ваше приложение так, как вы планировали, но все же регулярно возвращаются, чтобы что-то сделать.

Мы включили в эту главе несколько реальных примеров поведенческих образов, которые должны дать вам лучшее представление о том, как могут выглядеть опытные, основные или пассивные пользователи.

Как найти свой поведенческий образ

В этом разделе мы обсудим, как идентифицировать ваши собственные поведенческие образы, оценить различия в удержании и решить, на каких образах сосредоточиться.

Количественный и качественный подходы.

Чтобы определить, существуют ли группы людей, которые используют ваш продукт определенным образом или для конкретной задачи, используйте как качественные, так и количественные подходы, это позволит вам получить полный ответ

Качественный метод

Начните с мозгового штурма некоторых моделей поведения, которые, как вы думаете (или знаете), существуют.

Качественные данные из опросов пользователей и тестирования могут быть действительно полезны для определения образов. Если вы можете, спросите текущих как они пользуются продуктом.

Вы также можете изучить графики активности пользователей, чтобы найти выпадающие поведенческие паттерны.

Количественный метод

Важно дополнить качественные знания количественными методами, которые являются более масштабируемыми и дают более точную картину. Вот несколько способов обнаружения поведенческих образов с помощью аналитических данных:

1. Разделите базу пользователей по различным свойствам

. 2. Воронка действий приводящих к критическому событию.

3. Алгоритм кластеризации (наподобие алгоритма, который управляет функцией образов в Amplitude) для автоматической группировки пользователей на основе сходства в поведении.

Пример

Для компании доставки пользователи могут сегментироваться по таким параметрам, как частота размещения заказов,сумма, потраченная на заказ и т.д.. Эта компания использовала свои поведенческие данные для идентификации нескольких основных сегментов. Компания использовала первый из перечисленных выше методов, разделяя свою пользовательскую базу по сегментам. Они выделили следующие типы:

• “Физические лица”: Люди, чей средний чек указывал на то, что они просто заказывают для себя.

• “Групповые заказы”: люди,чей средний чек превышает определенный порог, что указывает на то, что они регулярно заказывают для более крупной группы, например семьи, друзей или небольшой компании.

Они также использовали второй метод, объединяя пользователей в группы по частоте выполнения определенных действий. Для этой компании размещение заказа является критическим событием.

Диаграмма справа измеряет показатель, называемый липкостью(о котором мы поговорим подробнее в разделе 4.3.6) Из 30-дневного периода он показывает процент пользователей, которые разместили заказ по крайне мере в Х дней из 30. На диаграмме видно, что немного больще 75% пользователей размещают заказ за 2 или более дней из 30. В то время, как только около 20% размещают заказы на 7 и более день из 30.

На основании этих данных компания определилась с сегмантами по частоте заказов:

• “Редкие заказы”: Люди, разместившие заказ в течении 1-го-3-х дней за месяц.

• “Частые заказы”: Люди, которые размещали заказы > 4 дней в месяц. Для этих людей использование услуги является частью их повседневной жизни, а не случайным удобством.

Люди, попадающие в эти разные категории, вероятно, представляют разные демографические группы и пользуются услугами по разным причинам. Для компании важно понимать этих людей, чтобы они могли наилучшим образом удовлетворить потребности всех своих клиентов.

Как находят поведенческие образы в Амплитуде

В Амплитуде есть функция Personas которая автоматически группирует пользователей на основе выполняемых ими действий и частоты их выполнения.

В приведенном ниже примере можно увидеть 3 кластера, созданных из когорты текущих пользователей бизнес продукта. Кластер 1 является крупнейшим и составляет 44,5% всех текущих пользователей - но только 0,766% пользователей в кластере 1 сохраняются в течение 3-х недель. С другой стороны, вы можете видеть, что пользователи в кластере 2 имеют очень высокую задержку на 3-й неделе: 94% из них возвращаются на 3-й неделе.

Personas также позволяет сравнивать поведение пользователей в каждом кластере. Можно посмотреть таблицы событий, которые данный кластер выполняет чаще или реже по сравнению с другими кластерами. Как мы можем увидеть на кластер 2, который имеет лучшее удержание, пользователи выполняют действие "создать запись" в среднем 60 раз, что намного чаще чем в кластерах 1 и 3.

В таблице также показано количество стандартных отклонений, что дает представление о том, насколько значительна эта разница. В этом случае данные этого кластера являются хорошим показателем того, что пользователи, которые "создают запись" выше определенного порогового значения, с большей вероятностью сохранят продолжают пользоваться продуктом

Создание когорт этих поведенческих образов для дальнейшего исследования.

После того, как вы определили несколько ключевых образов, о которых вы хотели бы узнать больше, вам нужно создать когорты этих пользователей, чтобы вам было проще анализировать их.

Изучение удержания: ваш аналитический инструментарий продукта .

После создания когорт жизненного цикла (раздел 3.3) и определения поведенческих паттернов (раздел 4.2) следует измерить базовое удержание для каждой когорты и глубже изучить влияющие на него факторы. В этом разделе описан ряд методов анализа продуктов, которые вы можете использовать. Вам не нужно использовать все эти методы. Думайте об этой главе как о наборе инструментов, из которого вы можете выбрать методы, которые будут наиболее полезными для вашего продукта и ваших пользователей.

С помощью этих методов вы можете ответить на такие вопросы, как: удерживает ли определенный образ лучше, чем другие, или имеет более высокую жизненную ценность (LTV)? Какие действия, кажется, способствуют этим показателям? Как вы могли бы привлечь больше пользователей в этот образ?

Набор инструментов анализа продукта включает:

4.3.1 - Измерение и сравнение базовых показателей

для каждой когорты и образа

4.3.2 - Исследование свойств пользователя

4.3.3 - Использование поведенческого когортного

анализа для оценки влияния различных действий пользователей

4.3.4 - Коэффициент конверсии через воронку критического

пути

4.3.5 - Поиск наиболее распространенных пользовательских потоков

4.3.6 - Измерение липкости

4.3.7 - Показатели сеанса.

Измерение и сравнение базовых показателей для каждой когорты и образа

Помните, что удержание является основным показателем, который вы будете диагностировать в каждой главе и пытаться улучшить с течением времени. Позже мы разберем это удержание по различным свойствам пользователя и поведенческим особенностям.

Сначала постройте кривую удержания текущих пользователей. Помните, что вы можете использовать N-дневное, неограниченное и периодное удержания, как описано в Разделе 3.1. В зависимости от ваших бизнес-целей, один может иметь больше смысла для вас, чем другой.

Вот рекомендуемые показатели удержания, которые следует учитывать в зависимости от вашего интервала использования:

Интервал использ

Показатели удержания

Ежедневно

Ежедн. удерж. на по кр.мере. 30 дней

Еженед. или раз в 2 нед.

Еженед. удерж. на по кр. мере 4 недели

Ежемесячно

Ежемес. удерж. не менее 3 месяцев

На этой диаграмме показана кривая удержания для текущих пользователей приложения для прослушивания музыки. Первое событие и повторяемое событие устанавливаются в "Play Song", который является критическим событием этого продукта.

Свойство пользователя - это любая характеристика, привязанная к отдельному пользователю. Некоторые распространенные примеры: • страна • возраст • язык • платформа (iOS, Android, web) • версия приложения • тип плана клиента • платящий или не платящий пользователь

Сравните кривые удержания поведенческих образов .

Сравнение кривых удержания различных образов поможет вам решить, на каких из них следует сосредоточить внимание - следует ли выделять ресурсы для преобразования большего числа пользователей в определенных "постоянных" пользователей?

Удерживаются ли некоторые из ваших основных поведенческих образов лучше или хуже? Какова разница в удержанииу? Количественно оценив эти различия в удержании, вы получите лучшее представление о том, на каких образах следует сосредоточиться в стратегии удержания.

Кривые удержания позволят наглядно увидеть разницу.

Ниже вы можете увидеть кривые ежедневного удержания для 3 различных поведенческих образов, найденных по Амплитуде. Очевидно, что Образ 2 (зеленый) имеет гораздо лучшие показатели, чем другие 2 образа. В подобном случае вам стоит разобраться, как вы можете повлиять на 2 и 3 образ, чтобы улучшить их удержание.

Amplitude

Свойства пользователя в Amplitude

В Amplitude свойства пользователя могут обновляться на протяжении всего жизненного цикла. Amplitude отслеживает набор пользовательских свойств по умолчанию, а также позволяет определить любые необходимые пользовательские свойства. Вы можете разделить каждую диаграмму по свойствам пользователя и использовать их в определенных поведенческих когортах.

Использование анализа поведенческой когорты для измерения влияния различных действий пользователя

Сегментирование кривой удержания по свойствам пользователя может помочь вам раскрыть полезную информацию, но не дает никакой информации о том, как поведение пользователей в вашем продукте влияет на удержание. Вот где вступают поведенческие когорты. Поведенческая когорта - это группа пользователей, которые выполнили (или не выполнили) определенные действия в течение определенного периода времени.

Вот вам пример. Facebook обнаружил, что пользователи, которые добавили, по крайней мере 7 друзей в течение первых 10 дней, с большей вероятностью будут удержаны в долгосрочной перспективе. Это поведенческая когорта: есть поведение (добавление по крайней мере 7 друзей) и период времени (в течение 10 дней после регистрации. )

Наиболее широкое определение когорты - это группа пользователей, имеющих общую характеристику. Существует два основных типа когорт:

• Объединенные когорты

Объединяют пользователей, кто зарегистрировался в вашем продукте. Вы можете разбить свои когорты по дням, неделям или месяцам, когда они зарегистрировались. Измеряя удержание этих когорт, вы можете увидеть, как долго люди продолжают использовать ваш продукт с начальной точки.

• Поведенческие когорты

Объединяют пользователей по поведению, которое они выполняют в вашем продукте в течение заданного периода времени. Это может быть любое количество отдельных действий, которые пользователь может выполнить - совместное использование фотографий, воспроизведение песни, покупка золотых монет или любая комбинация этих действий. Когорта - это группа пользователей, которые выполнили эти действия в течение указанного периода времени (например, в течение первых 3 дней использования). Затем можно измерить, как долго различные когорты остаются активными в приложении после выполнения этих действий.

Дальновидные компании сегодня используют поведенческие когорты, чтобы понять, как различные действия или характеристики пользователей влияют на удержание.

Что делают в амплитуд

Создание поведенческих когорт

В Amplitude любой пользователь может легко создать поведенческую когорту и применить её на разных диаграммах для измерения влияния действий пользователей на ваши показатели. В примере ниже, вы можете увидеть когорту пользователей, которые оформили пробную подписку в течение 7 дней с момента первого использования продукта.

В любое определение поведенческой когорты можно добавить любое событие и свойство пользователя, а также указать, что пользователи не выполнили определенное действие или не имеют определенное свойства. После создания поведенческой когорты просто выберите эту когорту в диаграмме удержания, чтобы увидеть, насколько хорошо эти пользователи удержаны. Вы можете сравнить их удержание с пользователями, которые не входят в когорту, или с другой когортой пользователей.

Диаграмма справа показывает кривую удержания для 3 когорт пользователей:

• начата пробная версия - первые 7 дней

• не начата пробная версия - первые 7 дней

• сыграно не менее 3 песен - первые 7 дней

Как вы можете видеть, пользователи, которые оформили пробную версию в первую неделю, имеют значительно лучшее удержание, чем пользователи, которые этого не сделали, что указывает на то, что оформление пробной версии может потенциально способствовать улучшению удержания. Пользователи, которые прослушивают по крайней мер по крайней мере 3 песни, все еще не так близки к постоянным пользователям, как те, кто начал пользоваться пробной версией.

Вывод: Поведенческие когорты могут помочь вам сформировать и проверить гипотезы о действиях, которые важны для удержания. На приведенном выше графике соотношение, но не причинно-следственная связь. В этом случае рекомендуется выполнить тест, в котором необходимо, чтобы больше пользователей начали пробную версию на ранней стадии, например, в во время исопльзования или с напоминанием по эл.почте. Затем можно оценить, приводит ли увеличение числа пользователей пользующихся пробной версией к увеличению общего срока удержания.

Коэффициент конверсии через воронку критического пути

Воронка критического пути - это последовательность действий, которые пользователи должны выполнить. Воронкообразная диаграмма позволит вам визуализировать падение вдоль каждого из этих шагов, Вы также можете сравнить коэффициенты конверсии для разных групп пользователей. Не каждый продукт будет иметь четко определенный путь, который вы хотите, чтобы ваши для завершения критического события. пользователи повторяли, поэтому этот анализ подходит не для всех.

Одна из компаний, с которой мы работаем, компания по доставке, определила свою критическую воронку как:

Запустить приложение→ Выбрать поставщика → добавить товар → завершить заказ Вот воронка для текущих пользователей компании— каждый шаг в воронке показывает количество пользователей, которые перешли из предыдущего шага. Из всех, кто вошел в воронку (открыв приложение), 66% сделали все шаги и сделали заказ. Когда мы сегментирован воронку по платформам (iOS, Android, или web), мы обнаружили, что пользователи iOS имеют более высокий коэффициент конверсии через критическую воронку, чем web или Android.

Вывод: самое большое падение происходит между запуском приложения → шагом выбора поставщика. Это шаг, на котором мы рекомендуем сосредоточиться в первую очередь, если вы хотите улучшить коэффициенты конверсии для web версии и Android.

Amplitude.

Визуализация пользовательских маршрутов с помощью навигатора

Создание собственной визуализации пути пользователя может занять много времени; вместо этого функция навигатора в Amplitude позволяет исследовать действия, выполняемые пользователями в любой точке продукта. Навигатор показывает пути пользователей, чтобы можно было видеть процент пользователей или сеансов, по всей цепочке взаимодействия.

Вы можете указать конкретное начальное действие, чтобы увидеть все последующие события, или выбрать конечное действие, чтобы просмотреть весь путь, приведший к этому событию. Например, распространенным вариантом использования является просмотр действий пользователей перед покупкой или обновлением.

Кроме того, можно изучить поведение определенной группы пользователей, определив сегмент пользователя или выбрав поведенческую когорту. Это позволяет сравнивать пути различных групп пользователей .

Поиск наиболее распространенных потоков пользователей

Воронки отлично подходят для измерения четко определенных действий, но что, если вы хотите получить более широкую картину поведения новых пользователей? Невозможно заранее знать каждый маршрут, которым пользователь может воспользоваться в вашем продукте, и люди часто бросают вызов нашим ожиданиям "нормального поведения пользователя". В этом случае потоки активности пользователей, которые показывают вам последовательность событий, могут быть действительно полезны. В зависимости от настроек аналитики можно получить необработанный список всех событий, выполняемых пользователями, и изучить некоторые из этих последовательностей для поиска шаблонов. Некоторые аналитические платформы (в том числе и Amplitude) дадут вам доступ к этим данным. Кроме того, вы сможете выполнить некоторые пользовательские тесты, чтобы посмотреть, как люди перемещаются по вашему продукту.

Существует ряд вопросов, на которые можно ответить с помощью анализа путей, в том числе:

• Сравнение путей текущих пользователей и не активных пользователей

• Просмотр действий пользователей, выбывающих из воронки

• Определение основных путей к критическому событию в вашем продукте, например, созданию новой учетной записи или покупке приложения для потоковой передачи музыки.

Измерение липкости.

Измерение липкости обеспечивает понимание взаимодействия с пользователем. В то время как удержание измеряет скорость, с которой пользователи возвращаются с течением времени, липкость измеряет частоту использования - сколько раз люди используют ваш продукт в течение определенного периода времени.

Липкость обозначает частоту, с которой люди используют ваш продукт. В частности, липкость измеряет количество дней из заданного периода времени, когда пользователь был активен или совершил определенное событие (например, критическое событие). В Amplitude у нас есть два варианта измерения липкости: Еженедельная липкость Процент пользователей, которые были активны или выполнили определенное действие не менее N дней в неделю.

Ежемесячная липкость Процент пользователей, которые были активны или выполнили определенное действие хотя бы несколько дней в месяц.

Чтобы сравнить показатели липкости, вы можете измерить липкость как для

: • Общего использования : сколько дней в неделю или месяц пользователи открывали приложение и делали что-нибудь?

• Вашего критического события: сколько дней в неделю или месяц пользователи делали критическое событие?

Если ваш продукт используется ежедневно или еженедельно вы должны сравнить еженедельные показатели липкости ваших когорт. Если продукт используется раз в две недели месяц, следует сравнить показатели ежемесячной липкости.

Пример

Общее использование липкости в мобильной игре.

Липкость может помочь вам определить наиболее вовлеченных пользователей. Вот диаграмма, показывающая прилипчивость к основным поведенческим типам одного из наших клиентов, мобильной игре. Этот график измеряет липкость для всех пользователей. Подсчитывается ежедневное использование. Как видите, группа 4 самая липкая. Почти 75% пользователей в этой группе открывают приложение 7 из 7 дней в неделю— нам не нужно говорить вам, что это действительно хорошо.

Вывод: С такой диаграммой, как эта, мы рекомендуем сосредоточиться на группе 4, чтобы узнать больше о том, что делает ее такой липкой. Затем масштабируйте найденные особенности в другие группы, чтобы больше людей соответствовали группе 4.

Что делают в амплитуд.

Показатели сеансов в Amplitude

У Amplitude есть стандартные способы определения (5) сессий, но вы можете изменить способы в соответствии с вашим продуктом. Например, для сервиса потоковой передачи музыки важно, чтобы сеанс продолжался до тех пор, пока играет музыка, даже если приложение находится в фоновом режиме.

Ключевые показатели сеанса, которые можно измерить:

• Распределение длины: распределение длины сеансов всех пользователей, показанное в виде гистограммы.

• Средняя длина: средняя длина сеанса на пользователя.

• Среднее число сеансов на пользователя: среднее число сеансов на пользователя в день.

Ниже представлен график распределения длины сеансов. График показывает, что наибольшее количество сеансов длится от 10 до 30 минут.

Показатели сеанса

Еще один способ лучше понять пользователя - показатели сеансов.

Опасность заключается в том, что продолжительность времени, которое кто-то проводит в вашем продукте, может не быть показателем вовлечености в ваш бизнес.

Показатели сеансов стоит просматривать только в том случае, если это имеет смысл для приложения. Например, служба доставки или приложение, которое поможет вам найти и забронировать номер, не буду заботиться о том, сколько времени пользователь проводит в продукте - во всяком случае, процесс завершения заказа должен быть максимально быстрым и плавным. Однако для социальной игры или службы потоковой передачи музыки количество времени, проведенное в приложении, напрямую зависит от того, насколько вовлечен пользователь.

Пример

Вот график средней продолжительности сеанса для различных поведенческих образов в приложении. Здесь мы видим, что опытные пользователи (синий) проводят в приложении гораздо больше времени, со средней продолжительностью сеанса около 30 минут, по сравнению с примерно 16 минутами для пассивных пользователей (зеленый) и текущих пользователей (оранжевый).

Подведение итогов.

Теперь, когда вы знаете, как найти свои образы и имеете в своем распоряжении эти методы анализа продуктов, пришло время засучить рукава и приступить к работе. Вы будете применять эти методы в каждой из следующих 3 глав, где мы рассмотрим всю структуру жизненного цикла обновления. Давайте приступим к работе!

СПРАВОЧНЫЙ ЛИСТ

ВАШ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДЛЯ АНАЛИТИКИ ПРОДУКТА

Этот "инструментарий" включает ключевые понятия и методы, которые вы будете использовать для понимания поведения пользователей и удержания на всех этапах жизненного цикла удержания. Чтобы напомнить себе обо всех доступных вам методах, вернитесь к этому лисут, когда будете работать главами 5-6 этой книги.

Поведенческие группы

Поведенческие группы описывают особый способ использования вашего продукта. Идентификация групп вашего продукта проинформирует о разработке вашего продукта для различных типов пользователей. больше информации о тенденциях, которые вы наблюдаете в данных аналитики.

• Качество: опросы и тестирование пользователей могут предоставить

• Количество: сегментация по различным свойствам пользователя и событиям; пользователи корзины на основе частоты, с которой они выполняют ключевые события; используйте алгоритм кластеризации для автоматической группировки пользователей на основе схожего поведения.

Сравните базовое удержание для каждой когорты и группы Сравнение кривых удержания различных повденческих групп поможет вам решить на каких группах сосредоточиться - следует ли выделять ресурсы для преобразования большого числа пользователей в активных пользователей?

Убедитесь, что выбран метод удержания, наиболее подходящий для вашего продукта: N-дневное удержание, неограниченное удержание или рамки удержания.

Неограниченное удержание.

Неограниченное удержание показывает, какой процент пользователей возвращается в определенный день или позже. Вы также можете думать о неограниченном удержании как о противоположности вашей скорости оттока. Пример: удержание на 7-й день = процент пользователей, которые вернулись на 7-й день или в любой другой день после этого.

N-дневное удержание

N-дневное удержание показывает, какой процент пользователей возвращается в определенный день. Пример: удержание на 7-й день = процент пользователей, вернувшихся ровно на 7-й день.

Рамки удержания

Рамки удержания позволяют определить любые временные рамки, которые вы хотите, от одного дня/ недели/месяца до нескольких дней/недель/месяцев. Пример: вы можете установить 1-ю рамку как День 0, 2-ю рамку как День 1-7 и 3-ю рамку как День 8-14. Amplitude будет измерять процент пользователей, которые возвращаются во время каждой рамки.

Разделение по свойствам пользователя

Измерьте разбивку ключевых свойств пользователя, чтобы определить тенденции и группы пользователей, которые следует изучить более внимательно. Некоторые общие значения: страна, язык, платформа, оплата или неоплата - но убедитесь, что вы смотрите на то, что важно для вашего бизнеса. Разделите базовую кривую удержания по различным свойствам, чтобы определить факторы, которые могут повлиять на удержание положительно или отрицательно.

Анализ поведенческих когорт

Поведенческая когорта - это группа пользователей, которые выполнили (или не выполнили) определенные действия в течение определенного периода времени. Создайте интересующие вас поведенческие когорты, а затем измерьте их, чтобы увидеть, насколько хорошо это поведение влияет на удержание. Вы также можете применить поведенческие когорты к коэффициентам конверсии воронки и любому другому анализу в этом наборе инструментов.

Воронка критического пути

Воронка критического пути - это последовательность действий, которые пользователи должны выполнить для завершения критического события. Сравнение коэффициентов конверсии для ваших поведенческих групп и различных пользовательских свойств поможет вам определить области для улучшения.

Общие потоки пользователей

Воронки отлично подходят для измерения четко определенных последовательностей, но поведение пользователя обычно не настолько линейно. Посмотрим на самые распространенные пути к или от важных действий и сравните пути поведения вашей группы.

Липкость

Липкость относится к частоте, с которой используют люди ваш продукт. В частности, липкость измеряет количество дней из заданного времени, когда пользователь был активен или совершил определенное событие (например, критическое событие).

Показатели сеанса

Ключевые показатели сеанса, которые можно измерить:

• Распределение длины: распределение длин сеансов всех пользователей, показанное в виде гистограммы.

• Средняя длина: средняя длина сеанса на пользователя.

• Среднее число сеансов на пользователя: среднее число сеансов на пользователя в день.

Если вы поделитесь или напишите о содержании этой книги, мы просим вас отдать должное первоисточнику — сервису аналитики Amplitude, и оставить ссылку на amplitude.com
Спасибо!