Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Автор исследования — Джейми Квинт, выпусник Y Combinato, начинавший карьеру менеджером по проектам в Swipely, а в настоящее время являющийся одним из управляющих партнеров консалтингового агенства QuintGrowth, предоставляющего широкий спектр услуг и работающего с такими компаниями, как Twitch и Hipmunk.

Кажется, что рост определяется количеством новых пользователей. Однако если задуматься о росте, как максимизации числа новых пользователей, пришедших за неделю, и проследить статистику за все время, то становится ясно, что акцентирование внимания на удержании уже имеющихся пользователей ресурса гораздо более эффективно, нежели просто на его «чистом» росте. Речь идет об устойчивом росте. Быстрый рост числа пользователей, провоцируемый не менее быстрой потерей интереса пользователей к ресурсу, является показателем неустойчивого роста. Удержание постоянных пользователей в течение длительного периода времени — индикатор того, что продукт хорошо реализуется на рынке, и это именно то, чего хотят добиться большинство компаний, владеющих крупными интернет-проектами.

Очень многие компании задаются вопросом — как привлечь больше пользователей? Хотя нужно задавать себе другой вопрос — каким образом можно удержать пользователей, которые уже есть?
 

Виральность и удержание

Удержание пользователей важнее, чем виральность контента, так как в случае незаинтересованности пользователя в ресурсе или продукте, он навряд ли станет советовать его другим. При высокой степени вовлечения пользователей и отсутствии вирусного контента, пользовательская база будет устойчиво расти. Обратный эффект будет наблюдаться при высоком уровне виральности и низкой степени вовлечения и удержания пользователей.

Чтобы подробнее разобраться в этом процессе, нужно детальнее рассмотреть понятия виральности и удержания.

Фактор виральности

Виральность характеризуется уровнем роста ресурса или приложения на основе рассылки приглашений от уже существующих пользователей. Она также носит название k-фактора
i = число приглашений, отосланных каждым пользователем
c = степень конверсии этих приглашений (#signups/#invites)
k = i * c

Виральность, основанную на данных за неделю, можно представить в виде графика ниже

Для каждого интернет-продукта она будет различаться, но в целом алгоритм будет оставаться прежним. Это происходит по следующим причинам:

1. Эффективность периода адаптации

Пока пользователь еще только начинает вникать в суть продукта, можно увеличить количество привлеченных им пользователей, предлагая достичь какую-либо специфическую цель (например, пройти регистрацию), в ходе которой будет необходимо пригласить нескольких друзей, либо разослать сообщения на почту и т.д. Причем как правило пользователи не задумываясь выполняют эти условия, что ведет к эффективному привлечению новичков посредством вирусной рассылки.

2.Увлеченность пользователей

Людей увлекает и захватывает все новое, интернет-контент не является исключением. Увлеченные пользователи стараются поделиться новой находкой как можно с большим количеством друзей и знакомых, но этот эффект идет на спад, как только новое приедается.

3. Низкая степень насыщения пользовательских сетей

Когда пользователь впервые находит для себя какой-либо продукт или сервис, в его окружении гораздо больше знакомых, не знающих о данном продукте, чем уже использующих его. Со временем пользователь, увлеченный найденным продуктом, начинает делиться информацией о нем со всеми своими знакомыми и друзьями. В конечном счете, даже самый одержимый продуктом пользователь исчерпает свои ресурсы, и в его окружении не останется никого, кто бы не слышал о продукте. Соответственно интенсивность виральности уменьшается со временем.

Виральность характеризуется уровнем роста ресурса или приложения на основе рассылки приглашений от уже существующих пользователей. Со временем пользователь, увлеченный найденным продуктом, начинает делиться информацией о нем со всеми своими знакомыми и друзьями. В конечном счете, даже самый одержимый продуктом пользователь исчерпает свои ресурсы, и в его окружении не останется никого, кто бы не слышал о продукте.
 

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Удержание

Это число пользователей, постоянно пользующихся продуктом в течение определенного периода времени. Удержание можно охарактеризовать двумя способами: общее удержание и удержание от недели к неделе — понедельное удержание.

1. Общее удержание

Общее удержание имеет свойство накапливаться. Если процент удержания за третью неделю равен 30, это означает, что 30% пользователей, начавших использовать продукт в начале первой недели, все еще пользуются им в ходе третьей. Именно такой смысл вкладывается большинством компаний в описание этого процесса, когда они пытаются охарактеризовать внутренний рост.

2. Понедельное удержание

Для того, чтобы лучше отразить рост, гораздо практичнее рассматривать степень удержания понедельно. Понедельное удержание отражает, сколько пользователей остаются вовлеченными в проект от недели к неделе. Если во вторую неделю общее удержание равнялось 40%, а в третью — 30%, то понедельное удержание (за вторую и третью недели) составит 75%. Показатели понедельного удержания пользователей ниже 100% означают, что продукт по-прежнему теряет свою аудиторию.

Понедельное удержание обычно выглядит, как кривая на графике, приведенном ниже. Наиболее низкое значение можно увидеть в течение первых недель, однако со временем показатели возрастают до 100%.
Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Почему фактор удержания пользователей так важен?

Предположив, что виральность важнее для ресурса, чем удержание, нужно ожидать, что фактор виральности должен быть выше показателей общего удержания в определенный момент времени. Однако необходимо принимать во внимание один факт, который ниже будет доказан математически:

Не нужно фокусироваться на увеличении показателей виральности, пока общее удержание стабильно и не уменьшается в течение длительного периода времени.

Стабильное и высокое удержание в течение длительного времени позволяет не фокусироваться на росте виральности.
 

Примеры, иллюстрирующие эту гипотезу:

Стихийный фактор виральности продукта очень высок. При условии насыщенности продукта инструментами, генерирующими приглашения к использованию, которые рассылаются и принимаются с довольно большой скоростью, представляется возможным, что фактор стихийной виральности будет положительным — k > 1. В этом случае, если скорость принятия приглашений достаточно высока, месячные показатели количества активных пользователей будут продолжать расти, даже если уровень удержания при первом использовании приложения или сайта равен нулю. Рост при высокой виральности и низком удержании нестабилен, так как цикл виральности, достигая наивысшей точки, быстро идет на спад. Таков алгоритм большинства компаний, показывавших высокие темпы роста и заработавших на этом достаточно крупные суммы денег, но в конечном счете перегоревших. Например, Viddy.

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Схема показывает работающую модель роста Viddy:

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

А эта схема отражает ситуацию, когда виральная стратегия роста Viddy дала трещину:

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Общие показатели удержания высоки и уменьшаются медленно с течением времени, но в то же время высок и уровень виральности. В этом случае продукт в целом получает устойчивую прибыль, работая по схемам увеличения фактора виральности, однако это ложный успех.

На виральности стоит фокусироваться лишь в случае следования цели увеличения этого показателя в ущерб значений удержания. Сменив вектор движения слишком рано, можно столкнуться с непостоянными показателями роста.

Это происходит багодаря тому, что совокупный эффективность увеличения удержания гораздо выше, чем эффективность улучшения виральных показателей.

Чтобы наглядно показать это, достаточно установить равные показатели для понедельного удержания и виральности в начальной точке. Затем можно отследить, как пропорционально изменялись эти два показателя, основываясь на количестве пользователей, появившихся в точке отсчета и оставшихся на определенный момент времени в будущем. Фактически виральность никогда не бывает равна понедельному удержанию, но для чистоты эксперимента этот момент стоит опустить.

Для тестов был использованы визуализаторы Quintgroth (http://quintgrowth.com):

Соотношение виральности и понедельного удержания: всего за седьмую неделю количество пользователей достигло 88k, показатели виральности и удержания равны — по 44k.

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Показатели виральности при росте 20% (Неделя 1): к седьмой неделе общее количество пользователей достигло 110k, из которых 53k — показатель удержания, 57k — показатель виральности.

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Показатели удержания при росте 20% (Неделя 1): к седьмой неделе общее количество пользователей достигло 125k, из которых 65k — показатель удержания, 60k — показатель виральности.

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Как можно заметить, изменения показателей удержания более устойчивы и долгосрочны, чем изменения роста при тех же показателях виральности.

Виральность имеет смысл увеличивать только при высоких и стабильных показателях общего удержания.
 

Показатели общего удержания высоки и стабильны. Только достигнув этого, имеет смысл начать увеличивать виральность.

Наглядное доказательство

Легко смоделировать рост в Excel и есть некоторые отличные модели в свободном доступе, которые можно скачать. Это слегка измененная версия инструмента, автором которого является Rahul из Rapportive. Она позволяет качественно оценить, каких показателей роста ожидать, исходя из ряда числовых значений. С точки зрения голого подсчета это удобно, но довольно сложно в целом представить себе концепцию роста. Для иллюстрации можно представить весь процесс в виде древа, с заданным количеством существующих пользователей на определенный момент времени.

В древе, представленном ниже, w0 — множество пользователей в момент времени 0. Каждый уровень древа — временной интервал (неделя). На каждом последующем уровне можно увидеть количество оставшихся пользователей и новых пользователей, привлеченных вирусными средствами. Коэффициенты представляют показатели виральности и удержания на определенном временном интервале,так v2 является виральным коэффициентом за вторую неделю, r3 — коэффициент удержания за третью неделю и т.д.

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Количество пользователей на любом уровне можно упрощенно представить в виде рекурсивного уравнения

Удержание пользователя — ключевой фактор роста

Как можно видеть, уравнение полностью совпадает с графиками выше.

Визуализация виральности и удержания

Для визуализации древа соотношения виральности и удержания Quint Growth создали специальный инструмент, который использовался при проведении всех экспериментов, указанных в данном исследовании. Этот алгоритм незаменим для иллюстрации того, насколько удержание гораздо более эффективно, чем привлечение новых пользователей посредством виральности, а также для выявления ситуаций, когда эффект от виральности наоборт выше. Теперь он доступен для скачивания по адресу http://quintgrowth.com/growthmodel.html.

Отдельную благодарность за помощь в создании визуализаций авторы исследования выражают Исааку Ходсу (разработка программного обеспечения, Icahn School of Medicine).

tony_simonovsky180

Я Тони Симоновский, специалист по оптимизации конверсий для сайтов. Если у вас есть интернет-магазин, для которого требуется увеличить продажи или стартап с задачей увеличить пользовательскую базу, я помогу вам.

  • ЗАКАЖИТЕ БЕСПЛАТНЫЙ АУДИТ КОНВЕРСИЙ ВАШЕГО САЙТА
    0
  • Адрес сайта*
    1
  • Телефон или email для связи*
    2
  • 3

Прочитал сам — поделись с друзьями

  • Материалы, доступные только по почте
    0
  • Введите email*
    1
  • 2

No comments

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>