Если вы уже начали думать, что наша любовь к Эндрю Чену прошла, перед вами доказательство обратного. Мы добрались до его сборника эссе за 2018 год и перевели одно из них. Коллега Эндрю Ли Джин, с которой он работает в инвестиционной команде Andreessen Horowitz, собрала их идеи об одном полезном фреймворке в этом эссе. А мы люди простые, видим отличный текст — переводим его для читателей блога. Наслаждайтесь.
Важность продвинутых пользователей
Многие успешные компании развиваются за счет продвинутых пользователей — людей, которые любят их продукт, активно его используют и делают ценный вклад в развитие сети. Для ecommerce это самые успешные продавцы, для сервисов поиска попутчиков вроде Blablacar — самые активные водители, для социальных сетей — инфлюенсеры.
Всем компаниям хочется больше продвинутых пользователей. Прежде чем обнаружить их и начать работать над удержанием, нужно понять, как измерять их активность. Обычно вовлеченность пользователей измеряется с помощью DAU/MAU (количество активных пользователей в день/месяц), но у этих метрик есть свои недостатки.
Так как компаниям нужен более глубокий и детализированный способ оценивать вовлеченность пользователей, мы представляем “Кривую продвинутых пользователей”. Она также известна как гистограмма активности “L30”, придуманная командой роста Facebook.
Это гистограмма вовлеченности пользователей по общему количеству дней в месяце, когда они были активны, с первого до последнего дня месяца. Обычно она отражает поверхностную активность пользователей вроде открытия приложения или входа в аккаунт, но ее можно настроить для любого действия, которое важно измерять для вашего продукта.
Посмотрите на преимущества Кривой продвинутых пользователей перед DAU/MAU:
- Кривая показывает, есть ли у вас костяк вовлеченных пользователей, которые возвращаются каждый день.
- Она показывает неоднородность ваших пользователей: некоторые из них практически не вовлечены, другие — продвинутые пользователи. DAU/MAU, показывают единое число и стирают эту разницу.
- При сопоставлении с когортами кривая продвинутых пользователей покажет вам, становится ли вовлеченность пользователей со временем выше. Это помогает оценить успешность запуска продукта и других изменений функциональности.
- Кривую продвинутых пользователей можно настроить для любых действий, не только для открытия приложения. Это важно, если ключевые действия ваших пользователей совершаются глубже в воронке.
Другими словами, DAU/MAU показывают одно число, а кривая продвинутых пользователей дает предпринимателям несколько возможностей для анализа, позволяющих оценить вовлеченность самых активных пользователей в их продукт — в конкретный момент, на протяжении какого-то времени или в связи с монетизацией. Это очень полезно.
Итак, как это работает?
Кривая продвинутых пользователей будет “улыбаться”, если дела идут хорошо
Форма кривой продвинутых пользователей может быть в форме улыбки или с уклоном влево, и это означает разные вещи. Перед вами улыбающаяся кривая:
Кривая продвинутых пользователей выше описывает социальный продукт, а характерная форма улыбки показывает, что группа активных пользователей использует приложение ежедневно или почти ежедневно.
Социальные продукты с такой же высокой вовлеченностью пользователей хорошо монетизируются с помощью рекламы, потому что у этого продукта достаточно пользователей, которые часто возвращаются и могут обеспечить рекламе достаточно просмотров. Например, у Facebook более 60% MAU возвращаются каждый день, его “улыбка” была бы с уклоном вправо.
Что важно, с течением времени платформа способна удерживать и развивать своих продвинутых пользователей. В идеале кривые продвинутых пользователей для успешных продуктов должны показывать, как пользователи смещаются в правую сторону. Скорее всего, с ростом плотности и влияния сети, у пользователей появляется больше поводов возвращаться каждый день.
Кривая продвинутых пользователей может показать, где вам больше всего нужна монетизация
Давайте взглянем на другой пример, который не “улыбается”:
Эта кривая продвинутых пользователей продукта для профессионального нетворкинга отличается от кривой социального продукта.
Она больше склоняется влево, пользователи активны всего пару дней в месяц и кривая стремительно угасает после этих нескольких дней. Продвинутых пользователей нет. Но такая слабая вовлеченность может быть вполне нормальной: не каждой компании нужны улыбающиеся кривые продвинутого роста, как и не каждой категории продуктов нужно изо всех сил стремиться к ультравысоким показателям DAU/MAU.
Если показатели вовлеченности низкие, для компании важно успеть извлечь достаточно ценности из пользователей, пока они вовлечены. Подумайте об инвестиционных продуктах вроде Wealthfront или соцсетях вроде LinkedIn — немногие пользователи будут активно проверять их каждый день, но это нормально, пока у них есть бизнес-модели, не завязанные на ежедневном использовании.
Поэтому руководителям таких компаний стоит задуматься, есть ли потенциальные источники дохода, которые можно эффективно монетизировать при небольшой частоте использования? И как получить больше пользователей, которые используют продукт часто (если они есть)? Есть ли что-то в продукте, например, в онбординге, базовом опыте и так далее, где значительная часть пользователей не проходит через aha-момент и не получает ценность от продукта? Если так, как это исправить?
Некоторые продукты стоит анализировать в течение 7 дней (например, SaaS/продуктивность), остальные — 30 дней
Еще одна разновидность кривой продвинутых пользователей — гистограмма вовлеченности пользователей за семидневный период, также ее называют L7. Имеет смысл создавать такую версию кривой, если ваш продукт сам по себе живет недельными циклами. К примеру, если это продукт, связанный с productivity или работой, в который пользователи вовлечены с понедельника по пятницу. Часто это бывает полезно для B2B и SaaS-продуктов, которым важно стимулировать пользователей использовать продукт в течение рабочей недели.
Важно отметить, что использование метрик DAU/MAU не подойдет таким продуктам, потому что они не созданы для ежедневного использования. Также вы можете увидеть здесь улыбающуюся кривую на протяжении 5 дней, но намного меньше пользователей используют продукт в течение 6-7 дней, что вполне логично для анализа продуктов для рабочей недели вроде этого.
Следовательно, руководителям таких продуктов важно понимать, кто эти пользователи, вовлеченнные в продукт всего один-два дня каждую неделю? Существуют ли определенные команды или отдельные специалисты, которые получают больше пользы, и как они могут создавать фичи, позволяющие охватить группы менее вовлеченных пользователей? Или, если продукт имеет большую ценность для конкретных отделов, как они могут лучше понять их потребности и убедиться, что продукт развивается в направлении их ежедневного рабочего процесса (и тем самым допродавать новые функции)?
Кривая может показать, становится ли продукт более привлекательным со временем
Построение кривой продвинутых пользователей для разных WAU/MAU когорт может открыть немало полезных инсайтов. Со временем вы можете увидеть, увеличивается ли количество продвинутых пользователей среди вашей пользовательской базы, если наблюдается сдвиг в сторону более частого использования.
Вот пример:
Кривая продвинутых пользователей для MAU-когорт с августа по ноябрь показывает положительный сдвиг в вовлеченности пользователей, где больший сегмент пользователей становится активным ежедневно, и кривая больше похожа на улыбку.
Вы можете увидеть, в момент каких важных релизов или маркетинговых кампаний кривая начала изгибаться и удвоить усилия в этом месте, чтобы увеличить вовлеченность. Постепенное улучшение когорт для сетевых продуктов может достигаться за счет увеличения плотности и ликвидности сети.
Вы можете регулярно измерять успешность изменений в продукте или новых релизов, рассматривая разные когорты кривых продвинутых пользователей. Если продукт откроет набор функций для продвинутых пользователей, вы можете наблюдать постепенное увеличение продвинутых пользователей.
Кривая продвинутых пользователей может быть основана на ключевой активности, не только на открытии приложения или авторизации
Частотная гистограмма может быть основана на более глубоких действиях пользователя, которые происходят после авторизации. Например, вам интересно рассмотреть ключевую активность, которая тесно связана с монетизацией вашего бизнеса или лучше отражает, получают ли пользователи выгоду от вашего продукта. Это важно, потому что это заставляет вас думать о том, что действительно важно измерить.
График выше построен для платформы, где публикуется контент, и показывает общее количество дней в месяце, когда пользователи постили контент. Кривая продвинутых пользователей в форме улыбки встречается у многих продуктов, потому что большинство пользователей скорее будет вовлечены поверхностно, в то время как немногие пользователи будут по-настоящему продвинутыми. Представьте дистрибуцию контента блогеров на Youtube, продавцов на Ebay или даже свои посты на Facebook: как часто вы что-то публикуете?
Руководителям или владельцам продукта платформ вроде этой важно спроектировать платформу так, чтобы каждый пользователь мог добиться успеха. Алгоритмы новостной ленты Facebook устроены так, что если вы сильно заинтересованы в каком-то человеке или организации, вы в любом случае увидите его посты, даже если огромное количество другого контента (например, от более крупных медиакомпаний) могло бы его заглушить. Алгоритмы OfferUp гарантируют, что товары появятся у потенциальных покупателей, даже если продавец редко выставляет что-то на продажу.
Почему же это важно?
Не каждый продукт нужен ежедневно, и это нормально
Анализ продвинутых пользователей позволяет вам лучше понимать, как пользователи вовлекаются в ваш продукт, и на основе этих данных принимать решения, подкрепленные информацией.Это значит, что вы скорее выберете подходящую бизнес-модель, которая будет работать для вашего сценария вовлеченности, или создадите более совершенные циклы повторного взаимодействия с менее вовлеченными пользователями, или масштабируете те моменты, из которых ваша высокововлеченная база потребителей уже получает выгоду.
Красота кривой продвинутых пользователей на фоне DAU/MAU в том, что она показывает неоднородность вашей пользовательской базы, отражая нюансы разных сегментов пользователей (и что движет каждым из этих сегментов). Создание кривых продвинутых пользователей для разных сегментов может подарить немало инсайтов. Например, для бизнеса с локальным сетевым эффектом вроде Uber кривые продвинутых пользователей для разных рынков может показать, в каких регионах развивается плотность сети и сильнее сетевые эффекты.
Кривые продвинутых пользователей покажут, если ваш продукт зацепил ваших самых вовлеченных пользователей, даже если общие показатели DAU/MAU невысокие. К тому же, они могут больше, чем просто отображать открытие приложения или авторизацию — вы можете настроить их на любые действия пользователей, которые они совершают, чтобы получить ценность от вашего продукта, и построить кривую для этого конкретного действия.
Главное, что нужно знать основателям — не существует единого инструмента для того, чтобы идеально измерять активность. Более того, их цель скорее состоит в том, чтобы найти набор метрик, подходящих конкретно для их бизнеса. Нет смысла сравнивать кривую продвинутого пользователя с приложением для совместной работы, но если наблюдать за собственной кривой продвинутого пользователя на протяжении какого-то времени или найти ориентиры для вашего типа продукта, вы сможете увидеть что работает… а что нет.
Загрузка...
