Auf der
Epic Growth Conference überprüfte Bayram Annakov, CEO von App in the Air, Praktiken, die dazu beitragen, die Retentionsrate des Benutzers in der Anwendung zu erhöhen.
Lesen Sie das Transkript unten.
Der Benutzer möchte uns immer etwas sagen.
Jemand auf der Folie unten sieht schlechte Planung. Hier sehe ich eine Botschaft von Fußgängern an Architekten. Mit dem Produkt kann eine Analogie gezogen werden. Wie gehen Benutzer wirklich von Punkt „A“ zu Punkt „B“?
Wir gestalten die Benutzeroberfläche so, wie wir es vom Benutzer erwarten. Die Aufgabe des Produktmanagers besteht darin, anhand des Pfads entlang der Anwendung und der Screenshots zu verstehen, was Benutzer möchten.
Warum Benutzernachrichten studieren?
1. Der Benutzer ist kein Produktmanager
Es gibt ein Sprichwort: "Der Mensch schlägt vor, aber Gott verfügt." Sie können es auf die Arbeit von Webdiensten anwenden: "Der Produktmanager geht davon aus, aber der Benutzer verfügt." Wir können nicht immer genau vorhersagen, wie Benutzer die Anwendung verwenden werden. Um die Situation rechtzeitig zu analysieren und Fehler zu bearbeiten, ist es wichtig, Benutzermeldungen nicht zu „hämmern“, sondern zu untersuchen.
2. Trichter ist nicht alles
Trichter ist die häufigste Methode, um Nachrichten von Benutzern zu studieren. Das Problem mit den Trichtern ist jedoch, dass sie zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht ausreichen. Dafür gibt es mehrere Gründe:
Trichter vereinfacht das komplexe und umfassende Benutzerverhalten erheblich
Links zeigt die Folie, wie sich Benutzer auf den Bildschirmen Ihres Produkts verhalten. Auf der rechten Seite sehen Sie, wie Sie dieses Verhalten in mehreren Phasen reduzieren, vorausgesetzt, die Phasen der Benutzerbewegung sind sequentiell.
Der Benutzer kann an Bord gehen und dann zu einer anderen Anwendung wechseln, da eine SMS mit der Meldung „Zurück“ eingetroffen ist.
Der Benutzer geht nicht klar zu dem Ziel, das Sie ihm gesetzt haben. Er wird von komplexem Verhalten geleitet und der Trichter reduziert sein Verhalten erheblich. Auf diese Weise können Sie die Komplexität und den Reichtum der Nachricht des Benutzers nicht erkennen.
Benutzer verschwendet Zeit
Der Trichter berücksichtigt nicht den Aspekt der Zeit. Es gibt genaue Bildschirme, auf denen Benutzer mehr Zeit verbringen und auf denen weniger. In unserer Anwendung wissen wir beispielsweise, dass ein Benutzer, der die Datenschutzrichtlinie liest, die Anwendung höchstwahrscheinlich verlässt und nicht zurückkehrt.
Irgendwann haben Sie das Gefühl, dass der Trichter die auftretenden Fragen nicht mehr beantwortet. Dann müssen Sie die Benutzerbahnen studieren.
3. Das Benutzerdiagramm ist der Schlüssel
Was ist eine Flugbahn? Stellen Sie sich vor: Sie haben Standardereignisse (Google Analytics, Firebase, Amplitude). Ereignisse haben eine zeitliche Abfolge. Sie stellen das Benutzerverhalten als eine Folge von Aktionen mit Übergängen von einem Ereignis zum anderen dar.
Knoten sind Ereignisse (in der Regel sind dies Bildschirme). Übergänge sind Sprünge zwischen Bildschirmen. Wenn wir ein Bildschirmlayout zeichnen, verwenden wir ungefähr dasselbe Werkzeug.
Es wäre cool, alle Flugbahnen aller Benutzer zu analysieren, Verhaltensmuster zu finden und was sie uns zu sagen versuchen. Wenn die Anzahl der Benutzer jedoch 100 Millionen pro Monat überschreitet, bleibt nicht genügend Zeit für die manuelle Analyse. Ich muss ein automatisiertes Tool verwenden.
4. Frequenzanalyse = Nutzen
Wir haben eine Reihe von Tools entwickelt, mit denen Sie die Flugbahn von Benutzern verfolgen können, die unser Produkt kaufen und nicht kaufen. Wir verwenden die Produktnutzungshäufigkeitsmatrix.
An den Rändern der Folie befinden sich verschiedene Benutzerkohorten. Zwei Diagramme zeigen den Prozentsatz der Benutzer, die unser Abonnement von jeder Kohorte kaufen. Auf der X-Achse sehen wir einen Indikator für die Häufigkeit der Nutzung von Features, auf der Y-Achse Benutzer.
Wenn Sie eine ähnliche Matrix erstellen, erkennen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen einer Kohorte und einer anderen. Wenn Sie wissen, dass es Unterschiede zwischen dem Anteil der abonnierten Benutzer und dem nicht vorhandenen Anteil gibt, können Sie nachvollziehen, welche Bildschirme, Ereignisse und Aktionen zum Verständnis des Benutzers führen.
5. Durch das Gruppendiagramm können Sie Einblicke sehen
Wir sind daran interessiert, die Reihenfolge zu betrachten, in der Benutzer Features verwenden, und ein sogenanntes „Gruppendiagramm“ zu erstellen - ein Diagramm, das eine bestimmte Gruppe charakterisiert. Zum Beispiel die wichtigsten Funktionen, die sie verwenden.
Abhängig von Ihrer Anwendung oder Ihren Aufgaben bewegen Sie die Benutzer auf dem Pfad, der Ihnen das maximale Ergebnis liefert.
Wenn Sie klar verstehen, dass Ihr Produkt für verschiedene Benutzerkategorien geeignet ist, bauen Sie Onboarding auf. Sie können für diesen Anwendungsfall auch den gesamten Teil des Produkts schärfen.
6. Zyklen führen zu einem Abfluss von Benutzern
Wenn Sie ein Tool erhalten, das die Diagramme automatisch analysiert und ein Übergangsdiagramm für eine der Kohorten erstellt, werden in diesem Diagramm Verluste angezeigt.
Zum Beispiel haben wir ungefähr 5% der Benutzer nach einem der Onboarding-Bildschirme verloren, auf denen der Benutzer einen Kalender verbinden konnte.
Dies geschieht aufgrund der Schleife: Der Benutzer geht um eine Reihe von Bildschirmen herum, wiederholt dieselben Aktionen und schließt dann die Anwendung. Zyklen sind sehr leicht zu finden, wenn Sie ein mathematisches Diagramm erstellen. Je mehr Zyklen ein Benutzer durchführt, desto niedriger ist sein Retentionskoeffizient.
7. Dynamisches Zählen
Wir haben herausgefunden, welche Zyklen der Abfolge von Benutzeraktionen, die in der Flugbahn gesammelt wurden, den größten Beitrag dazu leisten, dass eine Person das Unternehmen verlässt. Wir haben angefangen, diese Zyklen zu blinken.
Mithilfe von Trajektorien definieren Sie Muster des Benutzerverhaltens. Dazu können Sie vorgefertigte mathematische Werkzeuge einführen, beispielsweise die Suche nach Zyklen - sie zeigen schnell, welche Zyklen dazu führen, dass Menschen gehen.
Sie tauchen in diese Zyklen ein, überprüfen einige Benutzer, zeigen den gesamten Zyklus an, verstehen das Problem und flashen den Zyklus. Dies führt sofort zu einem Gewinn bei der Benutzerbindungsrate.
Ein gutes Beispiel: Stellen Sie sich vor, Ihr Benutzer kommt an einem Flughafen in Dubai an und geht verloren. Dies ist einer der unverständlichsten Flughäfen in Bezug auf die Navigation. Irgendwann wird er von einem Flughafenangestellten bemerkt und zeigt in Richtung Ausgang. Für Ihren Service können Sie die Benutzeroberfläche dynamisch ändern, um die Aufbewahrung zu maximieren.
Wir dachten: „Es ist cool, dies im Unternehmen zu tun. Es macht jedoch noch mehr Spaß, all diese Tools zu kompensieren und Produktmanagern die Verwendung zu ermöglichen. "
Arbeiten Sie mit Google Analytics oder einem anderen Analysetool. Mithilfe einer Reihe von Tools können Sie automatisch Diagramme erstellen und Vorhersagen über die Abreise einer Person zu den neuesten X-Ereignissen treffen.
Wie entwickelt sich die Analytik in vielen Unternehmen?
Stellen wir uns vor, wir haben zwei Achsen. Ein Ende ist "Ich weiß", das zweite ist "Ich weiß nicht". Die zweite Achse arbeitet nach dem gleichen Prinzip. Die Beobachtung vieler Unternehmen und die Entwicklung der Analytik haben gezeigt, dass wir uns alle in diesem Quadranten bewegen.
Wie ist die Position des Nachspannens und der beschriebenen Werkzeuge im Quadranten?
1. „Wir wissen nur was wir wissen“
Normalerweise ist dies das Haupt-Dashboard des Analysesystems. Wir wissen, wie viele Downloads wir haben, Benutzer, wie hoch unser Einkommen ist. Auf dieser Ebene tritt „Faktologie“ auf. Dies kann nicht als "Analyse" bezeichnet werden, sondern nur als statistische Information. Viele Unternehmen bleiben noch auf diesem Niveau.
2. "Wir wissen, dass wir etwas nicht verstehen"
Sie wissen zum Beispiel, welche Rückhalterate oder welcher LTV. Sie beginnen dies auf viele Arten zu messen, um die Zukunft vorherzusagen.
Warum Retention messen? Vorhersage der zukünftigen Anzahl aktiver Benutzer. Warum LTV messen? Um zu verstehen, wie viel wir ausgeben und wie viel wir am Ende vom Benutzer verdienen. Wie können diese Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden? Wenn wir uns in der Phase "Wir wissen, was wir nicht wissen" befinden, betrachten wir sie schrittweise und versuchen, in die Zukunft zu schauen.
3. „Wir wissen nicht, was wir wissen“
Dies ist der Ort des Retensorings und vieler Ansätze des maschinellen Lernens. Wir wissen bereits, wie Benutzerverläufe gemessen werden. Wir wissen, dass Benutzer versuchen, uns etwas zu sagen. Wir analysieren diese Informationen jedoch nicht. Mithilfe von Tools können wir Nachrichten von Benutzern abrufen und Einblicke erhalten, um das Produkt zu verbessern oder umgekehrt auszuschalten.
4. "Wir wissen nicht, was wir nicht wissen"
Wenn Sie sich mit Retensoring beschäftigen, müssen Sie sich in diese Richtung bewegen. Diese Phase kann als astralisch in der Analytik beschrieben werden. Sie suchen ständig nach Ideen, versuchen, diese in Ihrem Produkt anzuwenden, die Ergebnisse zu überprüfen und zu analysieren.
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