Зачем и как менять модель монетизации

Учи.ру делится опытом экспериментов в монетизации и рассказывает об ошибках, которые можно совершить на этом пути

Смена модели монетизации, которая работает давно и периодически оптимизируется, — рискованное занятие. В любой момент A/B-тесты могут показать провал.

Мы делали множество разных попыток, часть из которых приводила к росту. Здесь же хотим рассказать на примере своих трех неудачных кейсов, почему такое случается и какие вопросы правильно себе задавать, чтобы избежать падений.

Под понятием «модель монетизации» я подразумеваю две тесно связанные вещи: сам механизм монетизации (получения денег от продукта) и механизм привлечения пользователей.

Механизм монетизации может быть трех видов:

Если рассматривать модель монетизации как механизм привлечения пользователя, то ее можно разделить тоже на три типа:

Если расположить механизм монетизации и механизм привлечения пользователей на осях системы координат, получится несколько квадратов, в которых разные варианты совпадают и образуют полноценную модель бизнеса. Для разных отраслей характерны свои квадраты. На схему я вынес некоторые компании и онлайн-продукты (таблица помогает выявить какие-то паттерны, а не истину в последней инстанции).

На схеме видно, что в EdTech преобладают модели «Покупка» и No trial. А игры в основном пользуются комбинацией «Микротранзакции» и Freemium. Почему так происходит? Все просто — у каждой модели свои предпосылки. Например, микротранзакции хорошо себя чувствуют, когда нет как таковой ярко выраженной проблемы, за которую ты можешь взять много денег здесь и сейчас. Зато в них можно создать много контекстных ситуаций, в которых потребность хоть и небольшая, но плата за нее аналогичная. Или почему в EdTech так популярны покупки сразу и без триалов? Потому что потребность в продукте сильная, а стоимость триала зачастую высокая. Хотя есть примеры и с Freemium — Учи.ру. Как раз потому, что мы представляем self-learning продукт и добавление каждого нового пользователя для нас достаточно дешево.

Менять систему монетизации можно несколькими способами:

1. Переход основного продукта из одной модели к другой.

Так произошло с сервисом «Яндекс Музыка», который из Freemium ушел в Trial. Раньше любой пользователь мог слушать музыку и подкасты бесконечно, но с ограничениями. Например, перемотать вперед за день можно было только три-четыре раза (цифры привожу на память). Это работало на привлечение пользователей и создание большой клиентской базы. Опираясь позднее на нее, команда «Яндекс Музыки» изменила модель монетизации на Trial.

2. Создание новых продуктов с новыми типами монетизации для непокрытых сегментов пользователей.

Так сделали в Playstation, где работает модель No trial (покупка самих игр). Компания представила Playstation Plus, позволив играть онлайн по подписке. Получилось два продукта, которые связаны друг с другом, но каждый со своей системой монетизации.

Такой способ хорошо работает, когда нужно сделать большой прыжок по системе координат: не в рамках только механизма монетизации или привлечения пользователей, а всего вместе.

3. Изменения внутри текущей модели.

Это не такие радикальные изменения, а более мелкие новшества. Например, множество монетизируемых параметров — новая упаковка продуктов или выделение нескольких продуктов в пакет, разделение платного и бесплатного контента внутри модели Freemium, эксперименты с количеством контента, доступном при оплате.

К решению провести эксперименты с моделями монетизации мы шли долго. Это во много связано с тем, что эта часть бизнес-процессов компании очень чувствительна, ее влияние на компанию ощутимо.

Не стоит начинать этот дорогостоящий эксперимент, чтобы повысить ARPU или конверсию — для этого есть другие инструменты. Вы повлияете и на эти параметры, но должны четко осознавать какую-то более глубинную проблему. Так как именно ее должна решать новая модель.

Менять модель монетизации мы решили, чтобы:

Целью первой попытки было упростить экран с тарифами и сделать тарифы проще.

Экран слева — это то, что видели наши пользователи до экспериментов. Он выглядит запутанно, разобраться в нем сложно, особенно тем, кто видит его впервые.

Мы запустили А/В-тест с экраном справа, на котором предлагали только два пакета продуктов.

По итогу теста мы получили -15% ARPU. Почему это произошло? Во-первых, то, чему мы хотели найти замену, действительно хорошо работает. Все А/В-тесты, которые мы делали годами, понемногу оптимизировали этот экран — это попытка уйти с локального максимума.

Во-вторых, каждое минимальное изменение на экранах цен и платежа сильно отражается на метриках. Вероятность, что первая же попытка что-то изменить будет удачной, крайне мала. В этом случае мы не учли один сегмент пользователей и один пользовательский путь, поэтому и потеряли из-за них 15%. Это очень легко упустить в таких тестах.

Во втором эксперименте мы попробовали уйти с модели Freemium на Trial.

Наши пользователи могут решать 10–20 заданий бесплатно каждый день. Чтобы решать больше, нужно заплатить. Мы предложили заниматься бесплатно только в течение первой недели, при этом задания, которые дает учитель, остаются полностью бесплатными.

Тест сразу дал прирост дохода с активного пользователя на 100%, но число этих активных пользователей упало на 45%.

Это связано с тем, что модель Freemium больше про трафик, чем про монетизацию. Тест можно считать успешным, но для нас было важно сохранить большое число активных пользователей.

Подготовка к третьей попытке была самой масштабной: мы изучили десятки примеров реализации моделей монетизации других компаний, досконально проанализировали результаты всех прошлых тестов, пообщались с множеством коллег из других компаний. Мы провели штук 40 интервью и выделили джобы, что родители покупают у нас и почему.

На основе этого вывели, что глобально к нам приходят, чтобы:

заниматься по школьным предметам (математика, русский язык, окружающий мир и др.);

расширять кругозор ребенка: развивать софт скиллы, пробовать силы в программировании, планировании и т. д.

Поэтому мы запустили А/В-тест, в котором предложили пользователям купить один или два пакета школьных и внешкольных предметов:

Закрыли тест с результатом -10% ARPU. Этот тест показал самые странные результаты. Пока мы верим, что это связано с изменениями в дизайне, уж слишком неоднозначные данные показывает нам аналитика.

Несмотря на потерю ARPU в 10% в третьем А/В-тесте, идея с разделением сегментов пользователей на тех, кто покупают школьные предметы и продукты для дополнительного развития рабочая и получила поддержку стейкхолдеров. Мы планируем продолжать эксперименты, связанные с такой сегментацией пользователей с учетом прошлых ошибок. А также не забывая о ключевых моментах, которые стоит учитывать, если решается вопрос о смене схемы монетизации: