Bayram Annakov, CEO da App in the Air, analisou as práticas da
Epic Growth Conference que ajudam a aumentar a taxa de retenção do usuário no aplicativo.
Leia a transcrição abaixo.
O usuário sempre quer nos dizer algo.
Alguém no slide abaixo vê um planejamento insuficiente. Aqui vejo uma mensagem de pedestres para arquitetos. Uma analogia pode ser desenhada com o produto. Como os usuários realmente vão do ponto "A" ao ponto "B".
Projetamos a interface da maneira que achamos que o usuário deve usá-la. A tarefa do gerente de produto é entender o que os usuários desejam, com base em seu caminho ao longo do aplicativo e das capturas de tela.
Por que estudar mensagens de usuário?
1. O usuário não é gerente de produto
Existe um provérbio: "O homem propõe, mas Deus dispõe." Você pode aplicá-lo ao trabalho de serviços da web: "O gerente de produto assume, mas o usuário descarta". Nem sempre podemos prever exatamente como as pessoas usarão o aplicativo. Para analisar a situação a tempo e trabalhar com erros, é importante não "martelar" as mensagens do usuário, mas estudá-las.
2. Funil não é tudo
Funil é a maneira mais comum de estudar mensagens de usuários. No entanto, o problema com os funis é que eles não são suficientes em um determinado momento. Existem várias razões para isso:
Funil simplifica muito o comportamento complexo e rico do usuário
À esquerda, o slide mostra como os usuários se comportam nas telas do seu produto. À direita está como você reduz esse comportamento em um conjunto de estágios, supondo que os estágios do movimento do usuário sejam seqüenciais.
O usuário pode fazer a integração e depois mudar para outro aplicativo, porque um SMS com a mensagem "voltar" chegou.
O usuário não vai claramente ao objetivo que você definiu para ele. Ele é guiado por um comportamento complexo, e o funil reduz bastante seu comportamento. Isso não permite que você veja a complexidade e a riqueza da mensagem do usuário.
O usuário está perdendo tempo
O funil não leva em consideração o aspecto do tempo. Existem telas precisas nas quais os usuários passam mais tempo e menos. Em nosso aplicativo, por exemplo, sabemos que, se um usuário ler a política de privacidade, provavelmente ele sairá do aplicativo e não retornará.
Em algum momento, você sente que o funil não responde mais às perguntas que surgem. Então você tem que estudar as trajetórias do usuário.
3. O gráfico do usuário é a chave
O que é uma trajetória? Imagine: você tem eventos padrão (Google Analytics, Firebase, Amplitude). Os eventos têm uma sequência de tempo. Você representa o comportamento do usuário como uma sequência de ações com transições de um evento para outro.
Nós são eventos (como regra, são telas). Transições são saltos entre telas. Quando desenhamos um layout de tela, usamos a mesma ferramenta.
Seria legal analisar todas as trajetórias de todos os usuários, encontrar padrões de comportamento e o que eles estão tentando nos dizer. Mas quando o número de usuários excede 100 milhões por mês, não há tempo suficiente para análise manual. Eu tenho que usar uma ferramenta automatizada.
4. Análise de frequência = benefício
Desenvolvemos um conjunto de ferramentas para rastrear a trajetória de usuários que compram e não compram nosso produto. Usamos a matriz de frequência de uso do produto.
Ao longo das bordas do slide, há diferentes grupos de usuários. Dois gráficos mostram a porcentagem de usuários que compram nossa assinatura de cada coorte. No eixo X - vemos um indicador da frequência de uso dos recursos, no eixo Y - usuários.
Quando você cria uma matriz semelhante, começa a ver as diferenças fundamentais entre uma coorte e outra. Sabendo que, como resultado, existem diferenças entre a proporção de usuários inscritos e a fração que não é possível, você pode entender quais telas, eventos e ações levam ao entendimento do usuário.
5. Através do gráfico de grupo, você pode ver informações
Estamos interessados em examinar a sequência na qual os usuários usam recursos e em construir o que chamamos de "gráfico de grupo" - um gráfico que caracteriza um grupo específico. Por exemplo, os principais recursos que eles usam.
Além disso, dependendo do seu aplicativo ou tarefas, você faz as pessoas se moverem no caminho que fornece o resultado máximo.
Se você entende claramente que seu produto é adequado para diferentes categorias de usuários, crie a integração. Você também pode afiar a parte inteira do produto para este caso de uso.
6. Ciclos levam a uma saída de usuários
Quando você obtém uma ferramenta que analisa automaticamente os gráficos e constrói um gráfico de transição em uma das coortes, você começa a ver perdas nesse gráfico.
Por exemplo, perdemos cerca de 5% dos usuários após uma das telas de integração nas quais o usuário pode conectar um calendário.
Isso acontece devido ao loop: o usuário percorre um conjunto de telas, repete as mesmas ações e fecha o aplicativo. Os ciclos são muito fáceis de encontrar se você criar um gráfico matemático - porque quanto mais ciclos o usuário faz, menor é o seu coeficiente de retenção.
7. contagem dinâmica
Descobrimos quais ciclos da sequência de ações do usuário coletadas na trajetória dão a maior contribuição para o fato de uma pessoa sair. Começamos a piscar esses ciclos.
Usando trajetórias, você define padrões de comportamento do usuário. Para fazer isso, você pode impor ferramentas matemáticas prontas, por exemplo, procurar ciclos - eles mostrarão rapidamente quais ciclos levam ao fato de as pessoas saírem.
Você mergulha nesses ciclos, faz uma verificação cruzada de alguns usuários, visualiza o ciclo inteiro, entende qual é o problema e exibe o ciclo. Isso instantaneamente gera lucro na taxa de retenção de usuários.
Um bom exemplo: imagine que seu usuário chega ao aeroporto de Dubai e se perde. Este é um dos aeroportos mais incompreensíveis em termos de navegação. Em algum momento, ele é notado por um funcionário do aeroporto e aponta na direção da saída. Para o seu serviço, você pode alterar dinamicamente a interface do usuário para maximizar a retenção.
Nós pensamos: “É legal fazer isso dentro da empresa. Mas é ainda mais divertido compensar todas essas ferramentas e permitir que os gerentes de produto as usem. "
Trabalhe com o Google Analytics ou qualquer ferramenta de análise. Um conjunto de ferramentas ajudará você a criar gráficos automaticamente e fazer previsões da partida de uma pessoa para os últimos X-events.
Como a análise está evoluindo em muitas empresas?
Vamos imaginar que temos dois eixos. Um final é "eu sei", o segundo é "eu não sei". O segundo eixo atua no mesmo princípio. A observação de muitas empresas e a evolução da análise mostrou que todos estamos nos movendo dentro desse quadrante.
Qual é a posição da reticulação e as ferramentas descritas no quadrante?
1. "Nós sabemos apenas o que sabemos"
Normalmente, este é o painel principal do sistema de análise. Sabemos quantos downloads temos, usuários, quanto é nossa receita. Nesse nível, a "factologia" ocorre. Isso não pode ser chamado de "analítica", apenas informação estatística. Muitas empresas ainda permanecem nesse nível.
2. "Sabemos que não entendemos algo"
Eles sabem, por exemplo, qual taxa de retenção ou qual LTV. Eles começam a medir isso de várias maneiras, a fim de prever o futuro.
Por que medir a retenção? Para prever o número futuro de usuários ativos. Por que medir LTV? Para entender quanto gastamos e quanto no final ganhamos com o usuário. Como relacionar esses dados entre si? Quando estamos no estágio "sabemos o que não sabemos", gradualmente os consideramos e tentamos olhar para o futuro.
3. "Não sabemos o que sabemos"
É o local da retensoring e de muitas abordagens de aprendizado de máquina. Já sabemos como medir as trajetórias do usuário. Sabemos que os usuários estão tentando nos dizer algo. Mas não analisamos essas informações. As ferramentas nos ajudam a receber mensagens dos usuários e obter informações para melhorar o produto ou, inversamente, desativá-lo.
4. "Não sabemos o que não sabemos"
Quando você lida com a retensoring, precisa seguir nessa direção. Esse estágio pode ser descrito como astral na análise. Você está constantemente procurando idéias, tentando aplicá-las ao seu produto, verificar e analisar os resultados.
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