Почему компаниям не стоит фокусироваться на росте пользовательской базы?

Posted on by riasevastopol

Представьте, что приятель продемонстрировал вам данный график для собственного нового приложения:

Вначале вы имеете возможность поразмыслить, что дела у его сервиса идут прекрасно, но в действительности все не так легко. Одна из самых распространенных неточностей, каковые совершают предприниматели, содержится в том, что они через чур очень сильно фокусируются на росте количества пользователей. Значительно чаще компании закрывают глаза на то, производит ли их продукт привычку, побуждающую клиентов возвращаться, а также не пробуют измерить силу таковой привязанности.

А ведь без нее поддерживать стабильность пользовательской базы нереально.

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

Когортный анализ

Когорта — это группа, каковые разделяют определенный опыт в течение заданного временного отрезка. Примером когорты есть несколько пользователей, каковые прошли регистрацию в сервисе в конкретный сутки. Когортный анализ разрешает отслеживать действия этих пользователей в течении того либо иного периода времени.

Коэффициент удержания когорты — это отношение количества активных пользователей в конце периода к числу активных пользователей в начале этого периода.Почему компаниям не стоит фокусироваться на росте пользовательской базы? Определение активного пользователя зависит, в первую очередь, от самого продукта.

Возвращаясь к нашему примеру. Измерим коэффициент удержания для двух когорт, складывающихся из 100 пользователей: первая включает людей, каковые прошли регистрацию в сервисе 1 января, а вторая — тех, кто выполнил регистрацию, семь дней позднее, 8 января.

Как видно из вышеприведенного графика, коэффициент удержания понижается со временем. Не смотря на то, что первая несколько пользователей удерживается несколько лучше, мы видим, что показатели обеих когорт быстро снизились и стабилизировались на отметке 0,03 (3%). Данный финальный отрезок учитывает пользователей, которых удалось заинтересовать: они выработали поведенческий паттерн, побуждающий их возвращаться к продукту опять и опять.

Это и имеется ваши самые полезные клиенты.

С целью проведения действенного когортного анализа превосходно подходит аналитическая платформа Kissmetrics. Помимо этого, в этих целях вы имеете возможность воспользоваться и более специальными ответами наподобие RJMetrics.

Чем возможно нужен когортный анализ?

  • Когорты дают вам действенные эти. Из-за чего коэффициент удержания пользователей таковой низкий? Быть может, дело в онбординге? Необходимы ли вам напоминания, дабы выработать у клиентов потребительскую привычку? Изучив когорты более детально, вы получите лучшее представление о том, как мыслят ваши пользователи.
  • Вы имеете возможность сравнивать когорты, например, если они включают пользователей, каковые регистрировались в различное время. В случае если одна когорта показывает отличных показателей, чем вторая, вы имеете возможность задать вопрос, из-за чего.
  • Когортный анализ естественным образом побуждает вас фокусироваться на потребителях. В то время, когда вы разглядываете когорту из 100 настоящих пользователей, вы начинаете ставить себя на место этих людей.
  • В то время, когда ваш бизнес испытывает солидный прирост пользовательской базы, вы свободно имеете возможность потерять бдительность. Уделяя постоянное внимание когортам, вы станете задаватьсебе верные вопросы.

На какой коэффициент удержания вы имеете возможность рассчитывать?

Очевидно, оптимальный коэффициент удержания зависит от отрасли. Приложение eCommerce, которое может прекрасно монетизировать пользователей, точно будет иметь меньшие показатели удержания, чем бесплатный соцмедиа сервис, что испытывает недостаток в миллионах заинтересованных пользователей.

Сосредоточьтесь на цифрах, приобретаемых при достижении так именуемого «плато». В случае если на данным этапе ваш коэффициент удержания образовывает более чем 20%, вы превосходно справляетесь. Дабы сравнить собственные эти с показателями двух успешных в этом замысле компаний — Twitter и Pinterest — вы имеете возможность просмотреть анализ от RJMetrics.

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

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

В случае если ваши когорты удерживают менее 5% пользователей через 4 семь дней, значит сервис неимеетвозможности выработать у потребителей привычку. При таких условиях вам необходимо пристально изучить ваш продукт. Вправду ли пользователи нуждаются в вашем ответе? Возможно, что-то сбивает их с толку?

Если вы возвратитесь к примеру из начала статьи, то заметите, что тут коэффициент удержания достиг «плато» всего лишь при 3%. Это указывает, что сервис не станет успешным, кроме того не обращая внимания на то что первый график с ростом пользовательской базы смотрелся весьма перспективно.

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

Просматривайте кроме этого: Все, что маркетологам необходимо знать о когортах

Оценивайте показатели удержания ваших соперников

Благодаря когортному анализу вы имеете возможность выбрать произвольную группу пользователей соперничающих сервисов и отслеживать их публичную активность (в случае если таковая имеет место быть) с течением времени. Основная загвоздка тут состоит, что ваша выборка обязана определяться полностью непредвзятым образом. К тому же, не забывайте: неидеальные эти постоянно принесут вам больше пользы, чем их отсутствие.

Делайте бизнес на базе данных!

По данным: abhayv.com

Случайные статьи:

BITCOIN. АКТИВАЦИЯ SEGWIT BIP141.


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts