Глава 07 — УДЕРЖАНИЕ ВЕРНУВШИХСЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Опубликовано

На данный момент вы изучили как своих постоянных пользователей (глава 5), так и новых пользователей (глава 6). Вы определили некоторые важные действия пользователей, которые ведут людей через эти стадии, а также нашли своих основных пользователей. Теперь мы подошли к последней стадии жизненного цикла: вернувшиеся пользователи. В этой главе вы примените многие методы, которые вы уже изучили, а также сравните поведение вернувшихся пользователей с поведением новых пользователей.

Почему удержание вернувшегося пользователя имеет значение

Вернувшийся пользователь - это тот, кто вернулся к вашему продукту после того, как какое-то время был неактивным. Вернувшихся пользователей часто упускают из виду, когда люди обсуждают стратегии удержания, но они могут предложить большой потенциал для улучшения общего жизненного цикла и количества активных пользователей. Подумайте об этом следующим образом: у всех пользователей, которые находятся в состоянии покоя в вашем продукте, есть потенциал для возвращения. Если вы похожи на большинство компаний, это довольно большой пул пользователей. Кроме того, вы уже приобрели этих пользователей - это означает, что у вас больше шансов вновь привлечь их. Зачастую вы можете тратить меньше ресурсов (будь то бюджет или время вашей команды) на возвращение пользователей, чем на новых.

Термины

ОПРЕДЕЛЕНИЕ

КТО ТАКОЙ ВЕРНУВШИЙСЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ?

Вернувшийся пользователь - это кто-то кто вернулся к вашему продукту после того как был неактивен, на определенном промежутке времени.

В частности, мы определяем вернувшегося пользователя как кто-то, кто был активен в текущем периоде, не был активным в предыдущем периоде, и был активным в какой-то момент до этого. Например, если вы определили что у вас есть месячный интервал использования, основанный на расчете интервала использования в Главе 2, вашими вернувшимися пользователями будут те, кто был активен в текущем месяце, не активен в предыдущем месяце и активен в любой момент времени до предыдущего месяца.

Не позволяйте пользователям возвращаться к плохому опыту. Подумайте об опыте вернувшегося пользователя - когда кто-то возвращается к вашему продукту после периода бездействия, что они видят? Если это пустое состояние и им не с чем взаимодействовать, они могут просто закрыть приложение и никогда не возвращаться.

Здесь мы видим 2 примера. На скриншоте слева мы видим, что у нас нет сообщений - не с чем взаимодействовать на экране. С другой стороны, на скриншоте справа показано приложение для путешествий. У пользователя пока нет «Недавних и избранных», но экран побуждает его к действию «Планировать путешествие» и даже предлагает соответствующую акцию. Подумайте о любом состоянии продукта как о возможности привлечь пользователей и заставить их выполнить действие, которое вас волнует. Например, приложение слева может улучшить этот экран с призывом к действию, чтобы отправить сообщение одному из ваших друзей. Возьмем другой пример мобильных игр - популярная игра Zynga, в которой люди играют в «скрэббл» игру со своими друзьями в режиме реального времени. Пользователи, которые в течение длительного периода времени не играли, не ведут активных игр со своими друзьями, а это означает, что если они вернутся в приложение, у них не будет ничего нового. Команда Zynga поняла, что из-за этого плохого пользовательского опыта большинство вернувшихся пользователей не вернулись в приложение. Они решили отправить push-уведомления друзьям этого человека, призывая его пригласить пользователя начать новую игру. Таким образом, когда пользователь вернулся в приложение, его ожидали приглашения на игру, и он, скорее всего, снова начал играть. Предоставление нового опыта для вернувшихся пользователей является важным способом побудить их к повторному подключению и, как мы надеемся, стать постоянным пользователями. В этой главе мы рассмотрим различные виды анализа, которые помогут вам определить способы возврата большего количества пользователей и улучшения их удержания.

Что вы узнаете в этой главе

Общие цели анализа удержания вернувшихся пользователей состоят в том, чтобы узнать, как вы можете (1) «вернуть» или повторно активировать неактивных пользователей и (2) заставить их стать текущими пользователями вашего продукта

Так же важно определить, являются ли вернувшиеся пользователи хорошим потенциальным источником роста для вашего продукта.

Проходя анализ удержания вернувшихся пользователей, мы ответим на следующие вопросы. Имейте это в виду, работая над этой главой и проводя собственный анализ:

• Существуют ли поведенческие особенности вернувшихся пользователей, которые отличаются от постоянных пользователей?

• Можете ли вы определить какие-либо триггеры для возврата? Чем отличаются такие показатели, как удержание, между теми, кто получает триггер, и теми, кто нет?

• Как вернувшиеся пользователи сравниваются с новыми и текущими пользователями с точки зрения параметров поведения и прибыли?

• Каков ROI возвращения существующих пользователей по сравнению с приобретением новых?

Темы и методы, которые мы рассмотрим в этой главе:

7.1 - Диагностика вернувшихся пользователей

7.2 - Найти поведенческие паттерны

7.3 - Определить триггеры возвращения

7.4 - Сравнить поведение вернувшегося пользователя с новым и постоянным.

7.5 - Принятие мер

Диагностика вернувшихся пользователей

Помните, что вернувшийся пользователь - это кто-то, кто активен в текущем периоде, не был активным в предыдущем периоде и был активен в какой-то момент до этого. Точно так же, как вы делали это для новых и текущих пользователей, возьмите свою группу вернувшихся пользователей, которую вы создали в Разделе 3.3, и нанесите на карту свое базовое удержание сдля вернувшихся пользователей.

Полезно смотреть на долгосрочное поведение, по крайней мере, в 1-2 раза превышающие интервал использования вашего продукта. Вот кривая удержания вернувшихся пользователей для одного из наших клиентов, компании доставки

Как вернувшиеся пользователи удерживаются по сравнению с другими пользователями? Вы также должны сравнить это с кривыми удержания ваших текущих пользователей и новых пользователей. Это даст вам представление о том, как ваши вернувшиеся пользователи в настоящее время удерживаются по отношению к этим двум другим группам.

ПРИМЕР

На диаграмме мы добавили кривые удержания текущих и новых пользователей для компании доставки. Хотя вернувшиеся пользователи не удерживаются так же, как нынешние пользователи, они сохраняют лучше, чем новые пользователи за тот же период времени.

Помните, что вы должны также учитывать удержание вашего критического события, а не только «активных» пользователей, которые могут не делать ничего ценного в вашем продукте. На втором графике показано сохранение в течение того же периода времени, но с критическим событием компании «Оформить заказ», установленным в качестве возвращающего события. Вы можете видеть, что у вернувшихся пользователей показатели значительно выше, чем у новых пользователей в течение того же периода времени, когда они возвращаются и размещают заказ, даже спустя много недель после их первоначального возвращения.

Вывод: В этом случае вернувшиеся пользователи уже размещают заказы с гораздо лучшими показателями, чем новые пользователи. Это указывает на то, что возвращение пользователей может стать хорошим источником для привлечения новых пользователей и увеличения доходов.

Вот другая ситуация, где удержание для вернувшихся пользователей очень низкое, даже ниже, чем для новых пользователей. Это может означать, что продукт не очень хорошо показывает ценность для вернувшихся пользователей, поэтому люди не возвращаются и в конечном итоге просто выходят из приложения.

Вывод: хорошая новость заключается в том, что данный продукт имеет высокий уровень удержания пользователей. В подобной ситуации мы рекомендуем посмотреть, что нужно сделать, чтобы увеличить удержание вернувшихся пользователей, и сопоставить эти усилия с потенциальной выгодой. Для небольших групп с ограниченным временем и ресурсами, возможно, имеет смысл сосредоточиться на улучшении удержания новых пользователей в краткосрочной перспективе.

Определить возможность размера вернувшихся пользователей

Теперь, когда у вас есть базовая задержка для вернувшихся пользователей, и вы знаете, как эти пользователи удерживаются относительно нынешних и новых пользователей, пришло время оценить, могут ли вернувшиеся пользователи стать хорошим источником роста для вашего продукта. Два параметра, которые помогут вам определить потенциал:

  • Процент ваших активных пользователей, которые вернулись

  • Сколько потенциальных вернувшихся пользователей у вас есть

Какой процент ваших активных пользователей возвращен?

Рассчитайте распределение ваших активных пользователей за текущий период времени, который вы измеряете. В Amplitude вы можете сделать это, используя функцию жизненного цикла (см. Раздел 3.3). Вот гипотетический пример активных пользователей в течение недели:Первое, что следует отметить, это то, что 73% активных пользователей в течение этой недели являются текущими пользователями - людьми, которые использовали приложение с некоторой частотой. Это замечательно - это означает, что этот продукт имеет здоровую базу пользователей, а не просто наполняет новых пользователей, которые быстро отпадают. Обратите внимание, что вернувшиеся пользователи на самом деле составляют 14% активных пользователей, что примерно равно числу новых пользователей в течение этой недели. Это указывает на то, что компания уже успешно возвращает пользователей (будь то органически или с помощью целенаправленных маркетинговых усилий), и увеличение их усилий может оказать положительное влияние на общее удержание.

Сколько у вас потенциальных вернувшихся пользователей?

Далее, давайте посмотрим на размер потенциального пула вернувшихся пользователей. Любой, кто использовал ваш продукт в прошлом, но не использовал его в текущий период анализа, является потенциальным вернувшимся пользователем. Практический способ оценить размер этой возможности - рассчитать количество людей. Кто-то использовал ваш продукт в течение предыдущих 6 месяцев, но не использовал его в текущем периоде. В зависимости от типа вашего продукта, вашего интервала использования и любой сезонности вашего продукта, вы можете рассмотреть период, который дольше или короче 6 месяцев, но это уже хорошо для начала.

В Amplitude вы можете рассчитать эту группу пользователей с помощью определения поведенческой когорты. Если вы посмотрите на текущий период времени недели с 3 по 9 июля 2016 года, вы должны создать когорту пользователей, которые были активны в любое время в течение последних 6 месяцев, но не были активными на текущей неделе:

Возвращаясь к нашему примеру, этот продукт имеет 1,3 миллиона потенциальных вернувшихся пользователей.

Подумайте об этом с точки зрения потенциала. Эта компания насчитывает 1,3 миллиона человек, которые загрузили свое приложение за последние 6 месяцев, но в настоящее время неактивны. Это люди, которых они могут попытаться восстановить с помощью своевременного push-уведомления или писем, и их гораздо проще найти, чем всех потенциальных новых пользователей, на которых они тратят маркетинговый бюджет.

Найдите поведенческие паттерны ваших вернувшихся пользователей

Точно так же, как вы делали это для новых и текущих пользователей, вы должны изучить поведенческие паттерны своих вернувшихся пользователей. Понимание этих шаблонов поведения может показать вам, почему пользователи могут возвращаться или что могло спровоцировать их возвращения. Для повышения компетенции по поведенческим паттернам см. Главу 4.

Пример

Вернувшиеся пользователи для приложения доставки

Доставка по требованию использовала Amplitude Personas для поиска кластеров вернувшихся пользователей. Они определили несколько интересных групп, перечисленных в таблице ниже.

Первые 2 группы особенно обнадеживают - люди в них размещают заказ, когда возвращаются в приложение, плюс почти все они удерживаются в течении 2-х месяцев. Эти люди, которые вместе составляют 20% вернувшихся пользователей, используют продукт, как и ожидалось. Другие 2 группы, "Только просмотры" и "Охотники за скидок", содержат много полезной информации.

Просмотры

Группа «Только просмотры» содержит много пользователей, что составляет 21% от группы вернувшихся. Эти люди демонстрируют поведение при просмотре на том же уровне, что и «Посмотрел и заказал», но в конечном итоге не выполняют заказ в тот же день. Как группа, у них довольно высокий уровень удержания в течение 2 месяцев - 74,52%, что свидетельствует о том, что, хотя они не выполняют заказ в этот день, существует высокая вероятность, что они вернутся позже.

Вывод: Улучшение удобства просмотра может быть эффективным способом повышения удержания вернувшихся пользователей, поскольку 21% вернувшихся пользователей просматривают, но в конечном итоге не заказывают.

Охотники за скидками

Группа «Охотники за скидками» показала несколько событий, связанных со скидкой на следующий заказ, который был отправлен им по электронной почте.

Каждый раз, когда вы смотрите на влияние скидок, вам нужно измерить, насколько хорошо они стимулируют пользователей заказывать не только в краткосрочной перспективе, но и в долгосрочной перспективе. Мы рассмотрим это подробнее в следующем разделе.

PRoсовет

Внутренние и внешние триггеры

В своей книге «Hooked» автор Нир Эйал рассказывает о двух типах триггеров: внешних и внутренних.

Внешние триггеры - это такие вещи, как push-уведомления, электронные письма или реклама, которые мы используем, чтобы привлечь внимание пользователей или потенциальных пользователей. Многие мобильные приложения используют push-уведомления, чтобы побудить пользователей вернуться в свое приложение.

Внутренние триггеры, с другой стороны, происходят в уме человека. По словам Нира, внутренний триггер возникает, когда "продукт тесно связан с мыслью, эмоцией или уже существующей (2) привычкой». Например, мы открываем Facebook, когда нам скучно или одиноко - импульс открыть фейсбук - это эмоции. Лучшие продукты для формирования привычки начинаются с внешних триггеров, которые изначально привлекают и обучают пользователя, но со временем пользователям больше не нужны внешние триггеры, чтобы продолжать использовать продукт, полагаясь вместо этого на внутренние.

Определить триггеры возвращения

Следующим шагом является определение любых измеримых триггеров возвращения. Это могут быть push-уведомления или электронные письма, которые вы отправляете своим пользователям, например, если у вас уже есть какие-то кампании по возврату пользователей, которые неактивны в течение некоторого времени. Если ваш продукт имеет социальный компонент, эти уведомления могут основываться на действиях друзей или сетей пользователей (например, уведомление, которое вы получаете, когда кто-то упоминает вас в Twitter).

Ваш продукт может также иметь триггеры, которые совпадают с внешними факторами, такими как праздники, спортивные события или погода. Например, вы можете заметить, что все больше пользователей размещают заказы с помощью приложения в течение недели сильного снегопада, когда люди менее склонны выходить на улицу, чтобы выполнить дела, которые они обычно делают. Трудно подтвердить эти факторы в ваших данных, но каждый раз, когда вы замечаете скачки или спады в использовании, не забывайте думать об этих внешних воздействиях на ваших пользователей.

Для вернувшихся пользователей мы хотим определить любые внешние триггеры, которые могли бы вернуть их в продукт. Определив их, мы сможем измерить, насколько они эффективны и подумать, как их улучшить.

Вот несколько способов определения триггеров:

• Если у вас есть веб-сайт или веб-приложение, посмотрите параметры сеанса utm и данные реферера, чтобы найти общие источники, такие как поиск или реклама.

• Если вы проводите кластерный анализ для определения поведенческих групп, как мы делали в предыдущем разделе, вы можете искать в каждом кластере события, которые могли бы вызвать возвращение.

• Анализ путей вернувшихся пользователей с помощью Amplitude Pathfinder или аналогичной визуализации пути также может пролить свет на то, почему пользователи возвращаются.

После того, как вы определили потенциальные триггеры, сравните нижестоящие показатели, такие как конверсия, воронку и долгосрочное удержание для пользователей, которые получают эти триггеры..

Пример.

Влияние скидок

В предыдущем разделе мы обсуждали группу “Охотники за скидками"для компании по доставке. Эти скидки отправляются по электронной почте подгруппе пользователей, которые были неактивны (не выполнили заказ) в течение определенного периода времени.Мы создали поведенческую когорту вернувшихся пользователей, которые получили специальное предложение, и обнаружили, что 22% всех вернувшихся пользователей получили предложение скидок. Когда мы сравнили коэффициенты конверсии воронки для вернувшихся пользователей, которые получили специальное предложение, с теми, кто этого не сделал, мы обнаружили огромную разницу - 94,5% вернувшихся пользователей, которые получили специальное предложение, завершили заказ, по сравнению только с 26,5% для остальных вернувшихся пользователей. Практически каждый пользователь, вернувшийся в приложение после получения скидки, выполнил заказ. Группа также изучила коэффициент конверсии от получения скидки до запуска приложения и обнаружила, что 58% пользователей, которые получают скидку, продолжают запускать приложение в течение 7 дней.

Теперь, когда компания знала, что специальное предложение было эффективным, для возвращения пользователей и размещения заказа, они захотели взглянуть на долгосрочное влияние. Пользователи возвращаются только один раз со специальным предложением, или они продолжают делать заказы в течение долгого времени?

Если посмотреть на ежемесячное удержание в будущем, при событии - «Завершить заказ», вы можете видеть, что люди, получившие специальное предложение, сохраняют значительно лучшие показатели, чем пользователи без скидок - даже через несколько месяцев спустя.

Вывод: очевидно, что дисконтная программа оказывает значительное долгосрочное влияние на увеличение дохода. Компания решила попытаться расширить эту акцию для большего количества своих бездействующих пользователей, чтобы способствовать их возвращению.

Спам не работает!

Может показаться заманчивым напасть на ваших неактивных пользователей с помощью уведомлений или электронных писем, но есть вероятность, что они не будут эффективными и будут только раздражать ваших пользователей, заставляя их отписаться или, что еще хуже, прекратить использовать ваш продукт навсегда.

Помните, что внешние триггеры, такие как push-уведомления, должны быть точно синхронизированы с внутренними триггерами пользователя и существующим поведением.

Уведомления работают лучше всего, когда они перенаправляют существующие эмоции или поведение на ваш продукт. Они даже лучше, когда вы можете персонализировать их на основе того, что вы знаете о пользователе - будь то предпочтения, которые они установили, или предыдущие действия, которые они предприняли.

Сравните поведение вернувшегося пользователя с поведением нового и постоянного пользователя

Как только вы определите некоторые триггеры и поведенческие группы, вернитесь и сравните их с вашими постоянными и новыми пользователями. Мы рекомендуем смотреть на долговременное удержание и критические коэффициенты конверсии воронки. Вы также можете измерить доход и использовать любые другие методы из Инструментария анализа продуктов в Главе 4, чтобы помочь вам оценить, насколько ценными текущие пользователи.

Пример

Сравните коэффициенты долгосрочного удержания и конверсии критической воронки.

Продолжая пример компании по доставке из предыдущих разделов, компания разделила вернувшихся пользователей на 2 основных группы: Органическая (не получила письма для повторной активации по электронной почте) и Неорганическая (получила сообщение для реактивации). Затем они сравнили удержание этих двух вернувшихся пользователей с постоянными и новыми пользователеями.

Вот график недельного удержания, где вернувшиеся пользователи с критическим событием - “Размещение заказа”

У органически вернувшихся пользователей уровень удержания примерно на 65% выше, чем у новых пользователей, в то время как у неорганических вернувшихся пользователей удержание намного лучше, чем у новых пользователей - на 260% больше. Эти удерживающие воздействие также носят долгосрочный характер и продолжаются 24 недели.

Сравните воронку до критического события.

Сравнение коэффициента конверсии вернувшихся пользователей с новыми и постоянными покажет вам, соответствуют ли вернувшиеся пользователи вашим бизнес-целях. Вы также можете определить любые критические точки отказа для вернувшихся пользователей и посмотреть, что уходящие пользователи делают вместо конверсии.

Вот последовательность, сравнивающая одни и те же группы пользователей за текущий период. Воронка показывает коэффициент конверсии от открытия приложения до завершения заказа. Неорганически вернувшиеся пользователи имеют самый высокий коэффициент конверсии - 94,6%. У органически вернувшихся пользователей коэффициент конверсии несколько ниже, чем у новых пользователей: 28,2% и 33,2% соответственно.

Кроме того, эти данные показывают, что вернувшиеся пользователи в целом имеют более высокие коэффициенты конверсии и размещают больше заказов в долгосрочной перспективе, чем новые пользователи, особенно неорганически вернувшиеся пользователи.

Вывод: для этой компании, письма для повторной активации не только увеличивают конверсии в текущем периоде, но и оказывают значительное положительное влияние на удержание и повторные заказы в течение как минимум следующих 24 недель. Это действительно хороший показатель того, что их кампании работают, и они должны попытаться отправить кампании большему количеству своих неактивных пользователей.

Измерение критических событий и их свойств

Помните, что ваше критическое событие - это действие пользователя, которое означает, что пользователь фактически использует ваш продукт и извлекает из него выгоду (например, завершение игры, размещение заказа, воспроизведение песни). Анализируя вернувшихся пользователей, убедитесь, что вы выясняете, насколько они выполняют ваше критическое событие, а не только возвращаются ли они к продукту.

Сравните участие для критических событий

Один из способов сравнить участие в критических событиях между различными группами пользователей - это измерить процент пользователей в каждой группе, которые дошли до события. Не забудьте также составить график любых значительных групп вернувшихся пользователей, которых вы определили.

Сравнение критических событий и свойств событий помогает вам выяснить, имеют ли вернувшиеся пользователи другие поведенческие модели или выполняют эти события с другой частотой, чем нынешние пользователи. Это может помочь вам определить:

  • Стоит сосредоточить свои усилия на возвращении более бездействующих пользователей с точки зрения удержания или монетизации.

  • В поведении вернувшихся пользователей есть нечто уникальное, что вы должны использовать, чтобы адаптировать их опыт по возвращении.

Пример

Критические события для фитнесс продукта

Важнейшим событием для наших клиентов в сфере образа жизни является предварительная запись на тренировку. На приведенной ниже диаграмме они рассматривали это критическое событие как процент активных пользователей в каждой группе. Другими словами, график показывает, какой процент от каждой когорты (текущей, новой или вернувшейся), которая забронировала занятие. Как видите, у вернувшихся пользователей процент посетителей, забронировавших встречу, меньше, чем у новых и текущих пользователей.. На следующем графике мы видим похожую модель, которая показывает что вернувшиеся пользователи мменее эффективны чем новые и постоянные пользователи.

Сравните важные свойства события

Количество заказов, которые пользователи сделали, является важным показателем для этой компании, но конечная цель все таки доход - сколько фактически тратят пользователи. Таким образом, они посмотрели «общую стоимость корзины», которая является шагом до их события бронирования.

Отобразив среднюю стоимость корзины для каждой группы пользователей, они обнаружили, что вернувшиеся пользователи фактически тратят больше, чем новые пользователи в среднем на каждую транзакцию.

Вывод: несмотря на то, что общее количество бронирований для вернувшихся пользователей меньше, они тратят больше на транзакцию * и * для этой компании существует большой пул потенциальных вернувшихся пользователей. Мы рекомендуем посвятить некоторое время и ресурсы для возвращения пользователей.

Сравните показатели липкости и сеанса

В дополнение к рассмотрению шаблонов критических событий и свойств событий, вы можете посмотреть на показатели липкости и сеанса, чтобы узнать о других аспектах вовлечения вернувшихся пользователей. Мы рассмотрели эти показатели в главе 4, поэтому не стесняйтесь возвращаться и просматривать эти разделы для получения более подробной информации о том, как их измерить. Показатели липкости и сеансов - это еще один способ сравнить вовлеченность ваших вернувшихся пользователей с поведением постонных пользователей. Выявив какие-либо различия, вы можете сформировать гипотезу о том, почему вернувшиеся пользователи отличаются, и найти способы заставить вернувшихся пользователей вести себя как постоянные.

Мы рекомендуем провести следующий анализ:

• Сравните липкость ваших критических событий для вернувшихся, новых и постоянных пользователей

• Если длительность сеанса важна для вашего бизнеса, вы можете сравнить распределение продолжительности сеанса и среднюю длительность сеанса для вернувшихся, новых и постоянных пользователей.

Метрики сеанса

Если продолжительность сеанса является хорошим показателем заинтересованности для вашего продукта, попробуйте построить график распределения продолжительности сеансов для вернувшихся пользователей и сравнить это с постоянными пользователями. Подобные распределения будут указывать на то, что вернувшиеся пользователи ведут себя так же, как и постоянные пользователи поэтому должно быть проще заставить их стать постоянными пользователями в долгосрочной перспективе.

Пример

Для приложения по медитации, которое мы обсуждали, длительность сеанса является хорошим показателем заинтересованности. Чем больше времени пользователь проводит в приложении, тем большую ценность он получает от продукта. Глядя на среднюю продолжительность сеанса, команда обнаружила, что в среднем постоянные пользователи имеют более длинные сеансы, чем у вернувшихся пользователей.

Рассматривая распределение длительностей сеансов, они обнаружили, что у вернувшихся пользователей процент сеансов, длительность которых составляет менее 30 секунд, гораздо больше. Для этого продукта пользователь мало что может успеть за менее чем 30 секунд, поэтому мы можем предположить, что эти пользователи в действительности не использовали приложение в течение этого времени.

Новые пользователи также имеют гораздо большую долю сеансов, которые длятся 10 минут или дольше.

Вывод: эти данные показывают, что нынешние пользователи проводят больше времени в приложении и проводят более длительные, вероятно, более значимые сеансы, чем вернувшиеся пользователи. Если эта компания хочет вернуть к жизни вернувшихся пользователей, им, вероятно, необходимо улучшить взаимодействие с продуктом, чтобы побудить их вести себя как постоянные пользователи

Сравните доход с вернувшихся, постоянных и новых пользователей

Конечно, основная цель - это доход. Сравнение доходов для вернувшихся пользователей (и любых важных групп) с постоянными и новыми пользователями поможет вам решить, стоит ли возвращать пользователей. Как мы уже упоминали ранее, скорее всего, вам будет намного дешевле вернуть пользователя, чем приобрести нового. Таким образом, сравнивая потенциальную монетизацию вернувшихся пользователей с новыми, вы можете определить относительную рентабельность инвестиций и решить, как вы хотите расходовать свои ресурсы.

Мы рекомендуем сравнивать показатели доходов, такие как:

• ARPU: средний доход на пользователя

• ARPPU: средний доход на одного платящего пользователя

Пример

На графике ниже ARPU. Вернувшиеся пользователи тратят на одного пользователя больше, чем новые пользователи, в течение того же периода времени и тратят примерно столько же, сколько постоянные пользователи.

Значения ARPPU ближе друг к другу, но они все же показывают, что на одного платящего пользователя вернувшиеся пользователи тратят больше, чем новые пользователи, и тратят суммы, аналогичные постоянным.

Доп. Чтение

Если вы хотите глубже погрузиться в некоторые из тем, которые мы рассмотрели в этой главе, мы предлагаем начать с них:

Уловка на миллиард долларов: введение в триггеры Джейсон Греха и Нир Эяль, автор книги «Hooked»

http://www.nirandfar.com/2012/04/ billion-dollar-mind-trick.html

Психология уведомлений: как отправить триггеры, которые работают Ximena Vengoechea & Nir Eyal, авторы книги Hooked'

http://www.nirandfar.com/2015/03/ notifications-that-work.html

Как вернуть неактивных пользователей из мертвых Ty Magnin, блог Appcues

Пустые штаты сайт, который собирает пустые состояния из всех видов продуктов, отлично подходит для вдохновения

Принятие мер

Помните, что общая цель анализа удержания вернувшихся пользователей состоит в том, чтобы узнать, как вы можете «вернуть» или повторно активировать неактивных пользователей и заставить их стать постоянными пользователями вашего продукта. Вы также хотите получить представление о потенциальной ценности вернувшихся пользователей и о том, стоит ли вам тратить свои усилия на возвращение большего количества пользователей, особенно по сравнению с вашими ресурсами, затраченными на приобретение новых. Хотя это не всегда так, мы видели, что для некоторых из наших компаний вернувшиеся пользователи конвертируют и удерживают лучше, чем новые пользователи, а также приносят больший доход на пользователя. А поскольку вы уже приобрели этих пользователей, стоимость его возвращения с помощью push уведомлений, электронной почты или специального предложения, вероятно, будет меньше, чем стоимость приобретения нового пользователя. Вам нужно будет провести собственный анализ, чтобы убедиться, что это верно для вашего бизнеса, но его, безусловно, стоит исследовать как (часто упускаемый из виду) источник роста. Вот несколько ключевых вопросов, которые нужно задать себе при формулировании гипотез:

-Какой процент ваших активных пользователей в настоящее время вернувшиеся пользователи, и какой потенциальный активный рост пользователей вы можете получить от увеличения количества вернувшихся пользователей?

-Есть ли какие-либо способы, которыми вы можете использовать для вернувшихся пользователей, чтобы повысить вероятность того, что они вновь вступят в бой и станут постоянными пользователем?

-Есть ли возможность инициировать возврат большего количества пользователей, что обеспечит общий рост вашего удержания и других основных показателей?

- Какие эффективные триггеры вы можете использовать для вернувшихся неактивных пользователей?

Отслеживать улучшение со временем

Помните о целях удержания вернувшихся пользователей при формировании показателей:

• Инициировать неактивных пользователей, чтобы они стали вернувшимися пользователями

• Получить вернувшихся пользователей, чтобы они стали постоянным пользователями

Мы рекомендуем отслеживать эти показатели с течением времени, чтобы измерить ваш прогресс:

• Доля ваших активных пользователей, которые приходят от вернувшихся пользователей (которые вы можете сделать через Lifecycle).

• Долгосрочное удержание вернувшихся пользователей, чтобы увидеть, какой процент станут текущими пользователями. Вам нужно избежать стратегий, которые приводят только к кратковременным всплескам активности.

• Эффективность любых кампаний (push уведомлений или электронных писем). Следите за показателями открытых и кликов по ссылкам, а также такими показателями, как удержание и коэффициент конверсии воронки для каждой кампании.

• Липкость критических событий.

• Коэффициент конверсии с течением времени через вашу воронку

РАБОЧИЙ ЛИСТ

УДЕРЖАНИЕ ВЕРНУВШИХСЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Вернувшийся пользователь - это кто-то, кто активен в текущем периоде, не был активен в предыдущем периоде и был активен в какой-то момент до этого.

Анализируя удержание вернувшихся пользователей, вы узнаете, как:

(1) «вернуть» или повторно активировать неактивных пользователей и

(2) заставить их стать постоянными пользователями вашего продукта.

Вернувшиеся пользователи - обобщение

Просмотрите приведенные ниже показатели, чтобы получить базовое представление о ваших вернувшихся пользователях. Обратитесь к гл. 4 для повышения квалификации по любому из этих методов.

СОВЕТ: сравните удержание вернувшихся пользователей с постоянными и новыми пользователями. Это покажет вам, как ваши вернувшиеся пользователи в настоящее время действуют по отношению к этим двум другим группам, и сколько усилий вы хотите посвятить возвращению пользователей.

  • Создайте когорту ваших вернувшихся пользователей

  • Построить базовую кривую удержания вернувшихся пользователей

  • Сегментировать кривую удержания по пользовательским свойствам

  • Измерение конверсии через вашу воронку критического пути

  • Определение общих пользовательских потоков.

  • Мера липкости для вашего критического события

  • Измерение показателей сеанса

Определить возможность размера вернувшихся пользователей

Ответьте на эти 2 вопроса, чтобы понять, могут ли вернувшиеся пользователи стать хорошим источником увеличения общего срока удержания вашего продукта.

  1. Какой процент ваших активных пользователей вернулся?

  2. Сколько потенциальных вернувшихся пользователей у вас есть? Рассчитайте количество людей, которые использовали ваш продукт в течение предыдущих 6 месяцев, но не использовали его в текущий интервал времени

Воскресшие пользовательские поведенческие группы

Определите поведенческие сегменты среди ваших вернувшихся пользователей и перечислите их здесь.

Определить триггеры возвращения

Помните, у вас могут быть внутренние или внешние триггеры возврата (Раздел 7.3). Вот несколько способов определения триггеров:

• Посмотрите на параметры сеанса utm, реферер и данные атрибуции, чтобы найти общие источники, такие как электронная кампания или реклама.

• Ищите внешние триггеры, которые могли бы вызвать возврат.

• Анализировать пути возвращения пользователей, используя Pathfinder от Amplitude или аналогичную визуализацию пути, чтобы найти шаблоны действий, которые делают пользователи по возвращении.

Принять меры: гипотезы и следующие шаги

Задайте себе эти вопросы, когда вы формулируете гипотезы и выдвигаете идеи эксперимента.

• Какой процент ваших активных пользователей в настоящее время происходит от вернувшихся пользователей, и какой потенциальный активный рост пользователей вы можете получить от увеличения числа вернувшихся пользователей?

• Есть ли какие-либо способы, которыми вы можете улучшить опыт для вернувшихся пользователей, чтобы повысить вероятность того, что они вновь вступят в бой и станут текущим пользователем?

• Есть ли возможность инициировать возвращение большего количества пользователей, что обеспечит общий рост вашего удержания и других основных показателей?

• Каковы эффективные триггеры, с которыми вы можете поэкспериментировать для возвращения неактивных пользователей?

Метрики для отслеживания улучшений с течением времени

Когда вы начнете проверять некоторые свои гипотезы и пытаться найти способы улучшить удержание вернувшихся пользователей, важно отслеживать ваши показатели, чтобы увидеть, что работает, а что нет.

Помните о целях удержания вернувшихся пользователей при формировании показателей:

• Вернуть неактивных пользователей, чтобы сделать их вернувшимися пользователями

• Получить вернувшихся пользователей, чтобы сделать их текущими пользователями

. Мы рекомендуем отслеживать эти показатели с течением времени, чтобы измерить ваш прогресс:

• Доля ваших активных пользователей, пришедших от вернувшихся пользователей.

• Долгосрочное удержание вернувшихся пользователей, чтобы увидеть, какой процент станут постоянными пользователями. Вам нужно избежать стратегий, которые приводят только к краткосрочные всплески активности.

• Эффективность любых возвращающих кампаний (push-уведомлений или электронных писем).Следите за кликабельностью, а также за другими показателями, как удержание и критический коэффициент конверсии воронки для каждой кампании.

• Липкость критических событий.

• Коэффициент конверсии с течением времени через воронку критического пути

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!
Приедем к вам и проведём презентацию нашего метода достижения KPI по прибыли для новых IT–продуктов
  • Расскажем про успешные кейсы продуктов, похожих на ваш.
  • Предоставим доступ к материалам на Google Drive, собранных нами за 10+ лет, и внутренней базе данных по методам и кейсам в Notion.