Проанализировав данные 500 миллионов мобильных устройств на Android и iOS, в Amplitude обнаружили, что 66% новых пользователей перестают пользоваться приложениями в течение первой недели после установки. Неважно, насколько хорош ваш продукт, если первый опыт использования был негативным, вы рискуете потерять пользователя навсегда. О том, как работать с активацией пользователей и анализировать этапы конверсии этого процесса — рассказываем в статье.

Активация — это точка, в которой пользователь находит ценность в продукте и предоставляет взамен ценность для бизнеса. Она имеет большое значение, потому что пользователи, которые находят ценность и вкладывают средства в продукт на ранних этапах, будут дольше оставаться с вами.

У активации существует три основных этапа: онбординг, aha-момент и первый обмен ценностями.

Онбординг можно назвать первым свиданием нового пользователя с продуктом. Это процесс, при котором новые пользователи знакомятся с продуктом и впервые обнаруживают его ценность.

Онбординг можно разделить на три типа:

• Ориентация на действия: это процесс, который заставляет пользователей выполнять определенные действия в приложении.
• Ориентация на выгоды: процесс, при котором пользователям показывают определенные функции продукта, которые будут для них полезны.
• Ориентация на учетную запись: опыт, который помогает пользователям пройти процесс создания и заполнения учетной записи или профиля.

Пример

При ориентированном на действия онбординге ваша цель — заставить пользователя протестировать функции, которые являются ключевыми для вашего продукта. Используя этот тип онбординга, вы должны быстро продемонстрировать КАК пользоваться вашим продуктом, и не обязательно — ЗАЧЕМ пользоваться им.

К примеру, для таких продуктов как Tumblr, важно показать пользователям, как создать новую публикацию.

Tumblr использует большую подсказку рядом с окном новой публикации, чтобы дать совет, пока вы пишете свое первое сообщение. Они предлагают руководство сначала по стилю вашего текста, а затем по управлению вашим блогом после публикации первого поста.

Aha-момент — это момент или набор действий в вашем продукте, который приводит пользователей к первому открытию ценности. Aha-момент разделяет пользователей на тех, кто нашел ценность в вашем продукте и тех, кто этого не сделал.

Самое важное, что нужно знать про aha-момент — он помогает компаниям связать свои цели высокого уровня с действиями, которые пользователи выполняют в продукте. Вместо того, чтобы просто спросить: «Как повысить активацию или конверсию», вы можете спросить себя: «Какие ранние действия лучше всего соотносятся с долгосрочным успехом?». Именно так сделал Facebook.

Всякий раз, когда говорится об aha-моменте, вспоминается история о пути Facebook к 1 миллиарду пользователей. Чамат Палихапития, который в то время был вице-президентом Facebook по росту пользователей, сказал, что вся команда направила усилия на один показатель: количество новых пользователей, добавивших 7 друзей за 10 дней. Это единственное действие — их aha-момент — способствовало лучшей активации и росту до 1 миллиарда пользователей.

Третий и последний этап активации: первый обмен ценностями между новым пользователем и бизнесом. Обмен ценностями принимает различные формы в зависимости от схемы вовлечения пользователей, например, просмотр рекламы или платные подписки.

У продуктов, использующих схему «Внимание», первый обмен ценностями часто происходит пассивно, практически без дополнительных усилий со стороны пользователя. Например, как только новые пользователи Pinterest и Instagram заканчивают онбординг и начинают взаимодействовать с продуктом, они начинают просматривать рекламу. Обмен ценностями — повторяющийся процесс. Пользователь получает ценность, просматривая контент, а бизнес получает ценность в виде показов рекламы.

Примеры первых обменов ценностями:

Важно помнить, что первый обмен ценностями не обязательно должен быть наиболее частым или наиболее ценным обменом в вашем продукте. Это просто первый случай, когда произошел обмен с новым пользователем. Основная цель вашего бизнеса может заключаться в том, чтобы подтолкнуть активированных пользователей к обмену с более высокой стоимостью и, в конечном счете, увеличить LTV.

Для измерения активации новых пользователей понадобится две метрики:

• Конверсия разных этапов активации
• Удержание активированных пользователей, которые повторно выполняют событие обмена ценностями.

Для примера мы возьмем AmpliTunes — продукт для прослушивания и покупки песен и видео (аналог iTunes). Это демо-проект внутри Amplitude c искусственными данными.

Схема вовлечения AmpliTunes — «Внимание»; aha-момент — новый пользователь прослушал песню или просмотрел видео; первый обмен ценностями — новый пользователь купил песню или видео.

Конверсии у разных этапов активации анализируется одними и теми же инструментами Amplitude. Разберём анализ онбординга.

Конверсия в aha-moment

Первый этап активации — это завершение онбординга и достижение aha-момента. Чтобы понять, сколько новых пользователей доходят от страницы регистрации до этого этапа, вам нужно определить шаги онбординга — его воронку.

Допустим, онбординг в AmpliTunes состоит из 5 шагов: пользователь попадает на страницу приветствия → пользователь регистрирует учетную запись → пользователь попадает на главную страницу → пользователь ищет контент → пользователь выбирает контент → пользователь воспроизводит контент (aha-момент). И мы хотим видеть, сколько новых пользователей завершают этот процесс в течение 30 дней с момента регистрации.

ШАГ 1

Создайте отчет «Funnel Analysis» и в левом блоке добавьте шаги онбординга (выберете события, составляющие воронку).

Обратите внимание, что вы можете выбрать тип анализа порядка действий: если вы хотите проанализировать пользователей, которые прошли через вашу воронку именно в этой последовательности и не выполняли другие действия между шагами, поставьте «Exact order». При типе «This order» события будут учитываться в заданном порядке, но при этом пользователь мог выполнять другие действия между шагами. Если точный порядок событий не имеет значения для вас, и вам просто интересно, выполнили ли пользователи эти шаги, вы можете анализировать события в любом порядке, выбрав «Any order».

ШАГ 2

В блоке справа выберите анализ сегмента «New users». По умолчанию в Amplitude новые пользователи — это пользователи, которые выполняют какое-либо действие в первый раз.

ШАГ 3

Задайте окно конверсии в 30 дней. Окно конверсии — это количество времени, за которое пользователь должен выполнить все шаги воронки. Помните, что вы можете установить интервал конверсии от нескольких секунд до нескольких дней, в зависимости от ожидаемого интервала использования вашего продукта.

Имейте в виду, что эти параметры учитывают уникальных пользователей, которые проходят через воронку за несколько сеансов, то есть они могут выйти из AmpliTunes в середине воронки и вернуться в другой день, и все равно будут учитываться. Если для вас важно, чтобы пользователь прошел все шаги за один сеанс, вы можете в поле «holding constant» поставить свойство «Session ID».

Из проведенного анализа видно, что коэффициент конверсии для новых пользователей составляет 69,5%. То есть 69,5% новых пользователей за этот период времени выполнили каждый шаг воронки в указанном порядке и пришли к aha-моменту — действию «Play Song or Video».

Давайте предположим, что мы не знаем, как проходит онбординг в AmpliTunes. Отчет «Pathfinder» — это отличный способ понять наиболее распространенные пути, которые проходят пользователи в продукте.

В этом отчете вы можете указать начальную точку и увидеть наиболее частые последовательности действий. Или вы можете указать конечную точку, а затем просмотреть основные действия, которые пользователи выполнили до нее. Вы можете использовать эту информацию в качестве отправной точки для определения шагов онбординг-воронки.

Допустим, мы хотим знать наиболее распространенную последовательность действий, которую новые пользователи выполнили за последние 30 дней после просмотра главного экрана AmpliTunes («Main Landing Screen»). Вот как вы можете создать этот отчет:

ШАГ 1

Во-первых, создайте новый отчет «Pathfinder». В левом модуле «Events» выберите просмотр путей, начинающихся с просмотра основного экрана («starting with» «Main Landing Screen»).

Или, допустим, нам важнее узнать, как новые пользователи доходят до aha-момента. В этом случае нужно выбрать пути, заканчивающиеся проигрыванием песни или видео («ending with» «Play Song or Video»).

ШАГ 2

Для каждого последующего шага выберите событие «Top Paths» - это самые частые события на момент запроса.

ШАГ 3

Настройте правый модуль так, чтобы в этом отчете вы учитывали только новых пользователей. Для этого выберите пользователей, которые выполнили событие «[Amplitude] New User» 1 раз, в любое время в течение последних 30 дней. Это позволит проанализировать только сегмент пользователей, которые выполнили свое первое действие за последние 30 дней.

ШАГ 4

В окне снизу вы увидите наиболее распространенные пути за последние 30 дней.

Интересно, что, кроме онбординг-воронки, которую мы определили ранее, «Pathfinder» выделяет также другие распространенные пути новых пользователей. Некоторые пользователи продолжают редактировать свои профили и затем загружают контент, в то время как другие сразу выбирают и воспроизводят песню, а третьи начинают слушать плейлисты. Для полной картины стоит проанализировать пути пользователей, которые заканчиваются воспроизведением контента («ending with» «Play Song or Video»). Затем вы можете подумать о том, следует ли изменить онбординг-воронку или улучшить UI/UX, чтобы направить новых пользователей по определенному пути.

Конверсия онбординга у AmpliTunes достаточно высокая — более половины новых пользователей (69,5%) в конечном итоге доходят до aha-момента. Но если ваша воронка выглядит примерно так, есть повод для беспокойства:

Первое, что нужно исследовать — шаг воронки, на котором наблюдается наибольший отток пользователей. Как только вы найдёте этот шаг, вы можете начать выдвигать гипотезы, почему эти пользователи уходят, и определить, что они делают вместо этого.

Если вы уже создали свою онбординг-воронку, определить самые большие оттоки пользователей не составит труда. Возвращаясь к воронке AmpliTunes, которую мы построили ранее, можно увидеть, что наибольший отток происходит между регистрацией учетной записи и переходом на главную страницу. Почти все пользователи, которые попали на главную страницу, доходят до конца воронки.

В Amplitude легко посмотреть количество пользователей, которые ушли с каждого шага: просто наведите курсор мыши на полосатый участок нужного шага, и всплывет информация о количестве пользователей.

Вы можете видеть, что 16,0% всех новых пользователей за последние 30 дней ушли после регистрации.

Функция «Path analysis» может быть очень полезна для понимания того, что делают пользователи после того, как ушли с какого-то шага. Эти пользователи навсегда покидают приложение или вместо этого делают что-то еще?

Можно узнать об этом с помощью Amplitude. После того, как вы определили, где находится самый большой отток, кликните на нужную область воронки и нажмите в сплывающем окошке «Show User Path».
Отчет «User path analysis» показывает, что почти все пользователи, которые ушли после регистрации в AmpliTunes, покинули приложение и больше не возвращались.

Анализ пути пользователя может помочь вам начать диагностику проблемных областей и возможностей оптимизации конверсии. В этом примере вы могли бы изучить пользователей, которые покинули приложение, чтобы узнать, имеют ли они общие черты — возможно, определенный браузер или тип устройства являются причиной ухода некоторых пользователей.

Снизив уровень оттока на первых шагах в продукте, вы сможете повысить показатель удержания новых пользователей и поднять кривую удержания. А это значит — лучшее удержание пользователей в целом, большее количество обменов ценностями и, в итоге, выше LTV.

Как мы говорили ранее, первое событие обмена ценностями для AmpliTunes — это покупка контента. Новые пользователи, прошедшие регистрацию, проигрывающие контент (песни и видео), а затем приобретающие контент, будут считаться активированными. Вот как можно построить кривую удержания активированных пользователей:

ШАГ 1

Создайте отчет «Retention Analysis». В левом модуле «Events» установите для первого события «Purchase Song or Video», и для события возврата — «Purchase Song or Video». Эта настройка означает, что мы будем считать пользователей удержанными, если они приобретают контент, а затем возвращаются и покупают его еще раз.

ШАГ 2

Настройте модуль сегментации пользователей справа так, чтобы в этом отчете вы учитывали только новых пользователей. Для этого выберите пользователей, которые выполнили событие «[Amplitude] New User» 1 раз, в любое время в течение последних 30 дней. Это позволит проанализировать только сегмент пользователей, которые выполнили свое первое действие за последние 30 дней.

ШАГ 3

В модуле данных снизу вы можете выбрать тип удержания: «N-Day/Week/Month Retention», «Unbounded Retention» или «Custom Bracket Retention». Для AmpliTunes мы будем измерять N-недельное (N-Week) удержание, поскольку мы знаем, что продукт имеет недельный интервал использования, то есть мы ожидаем, что пользователи будут возвращаться еженедельно.

Согласно графику, удержание первой недели составляет около 60%. Это означает, что около 60% новых пользователей, совершивших покупку, вернулись и совершили еще одну покупку в течение той же недели.

Пример

Сайт Blue Apron предлагает пользователям интересный опыт: они доставляют коробку со свежими ингредиентами для приготовления еды, рецептами и историями их поставщиков. Они также продают вино, которое сочетается с едой, приготовленной по их рецепту, посуду и кулинарные принадлежности.

Используя функции Amplitude «Path analysis» и «Funnel analysis», команда Blue Apron выяснила, что множество пользователей начинали процесс регистрации со страницы рецептов. Трафик оказался больше, чем они ожидали. До этого в команде думали, что на страницу с рецептами заходят уже зарегистрированные пользователи, чтобы выбрать нужный рецепт.

Страницу с рецептами немного переработали: добавили еще одну кнопку для регистрации «GET COOKIN'» и увеличили количество показываемых рецептов. Это позволило увеличить конверсию на 5,5%.