Привлечь пользователя и заработать на нём: эффективность маркетинговой воронки AARRR на примере Tinder

Основатель и генеральный директор платформы для управления продуктами Hygger Александр Сергеев — о том, как оптимизировать мобильное приложение с помощью фреймворка Pirate Metrics.

Кратко напомню о том, что означает AARRR:

Pirate Metrics описывают воронку продажи. На входе в воронку находятся посетители. Далее они проходят регистрацию, достигают aha-момента (когда пользователь осознаёт ценность продукта и принимает решение остаться его постоянным посетителем), покупают некие услуги, рекомендуют приложение своим знакомым и постоянно возвращаются в приложение с определённой целью.

На одном берегу — люди, которые только пришли в приложение. На втором берегу — те, кто делал покупки несколько раз и привёл знакомых в приложение. Цель заключается в том, чтобы как можно больше людей попали с одного берега на другой.

Фреймворк AARRR (и в этом его самая большая польза) заставляет разработчиков численно измерять свою воронку продаж. Это позволяет улучшать показатели приложения. Причём на каждом этапе воронки нужны определённые показатели. Рассмотрим их на примере приложения Tinder.

На этом этапе важно понять, откуда приходят посетители. В данном случае — из Apple Store или Google Play. Как они туда попадают:

Далее у каждого канала есть свои конверсии. Возьмём для примера Facebook. У рекламного объявления в Facebook есть следующие основные показатели:

В отличие от ROI, ROAS измеряет валовой (без учёта расходов) доход, который генерируется для каждого вложенного в рекламу доллара. Данная метрика позволяет измерять непосредственно эффективность рекламных кампаний в интернете. Например, если ROAS равен 200%, это означает, что на каждый доллар вы заработали $2. 50% — на каждый потраченный доллар вы вернули только 50 центов, то есть ваш ROI равен -50%.

Идём дальше. После того, как пользователь нажал на баннер в Facebook, он попадает в Apple Store. Там он видит страницу приложения. На ней — иконка, скриншоты, рейтинг, отзывы и другая информация. Он это видит и решает, скачать ли приложение. Если скачивает, мы получаем ещё одну метрику: downloads/impressions — сколько людей скачали приложение из тех, кто просмотрел его страницу в Apple Store.

Далее у Tinder есть регистрация: можно зайти через профиль в Facebook или с помощью телефона и SMS. Если пользователь заходит через Facebook, то многие данные из соцсети автоматически публикуются в профиле в Tinder: имя, пол, дата рождения, локация, фото. Это экономит много времени. Но некоторые люди хотят остаться в меру анонимными, ведь знакомства — это очень личное.

Registrations/downloads — это ещё одна полезная метрика для этапа привлечения пользователей. Она показывает количество зарегистрировавшихся людей после установки приложения. Не все пользователи дойдут до конца регистрации: кто-то не захочет вводить свои личные данные, у кого-то не окажется фотографии и так далее.

Кстати, для регистрации стоит настроить отдельную воронку в аналитических программах, таких как Amplitude, Mixpanel или Kissmetrics, чтобы понимать, на каком шаге регистрации сколько людей уходит. Общее правило тут простое — чем меньше полей в форме регистрации или на её шагах, тем больше будет конверсия.

Мы получили неплохой набор разных показателей. Теперь нам нужно придумывать идеи о том, как улучшить эти показатели. Например:

После того, как пользователь зарегистрировался, наша задача в том, чтобы он достиг aha-момента, то есть ощутил полезность приложения для решения своей проблемы. В нашем примере проблема или задача — поиск спутника жизни, причём цели бывают разные: спутник на одну ночь, друг по переписке, любовь на всю жизнь.

В какой момент пользователь поймёт ценность приложения для знакомств Tinder? Я думаю, в тот момент, когда он найдёт себе пару и вступит с этим пользователем в переписку. Именно тогда они пройдут весь путь от просмотра профилей и выбора понравившихся до заветного сообщения «it’s a match» и дальше.

Первая наша задача сделать так, чтобы как можно больше людей получили обоюдное совпадение. Поэтому нам нужно измерить число обоюдных совпадений, которые приходятся на одного пользователя.

Далее нам нужно изучить, как люди общаются после обоюдного совпадения. Мало образовать пару, нужно дальше кому-то сделать первый шаг и написать в чате. Дождаться ответа и так далее, пока не завяжется полноценный диалог. Здесь я бы измерял число диалогов.

Теперь сгенерируем идеи о том, как можно улучшить эти показатели:

Итак, пользователи поговорили, разошлись по своим делам. Но пока ничего не купили в приложении, потому что в Tinder — freemium-модель, при которой основные функции полностью бесплатны: просмотр профилей, матчинг, переписка.

Но Tinder надо не только оплачивать хостинг и зарплату модераторов и программистов, но и приносить прибыль его акционерам. Именно поэтому нужен следующий этап — возврат пользователей в приложение.

Основной вопрос — как вернуть пользователей в приложение, чтобы они активировались, сделали покупку или порекомендовали приложение своим друзьям.

В мобильном приложении основное средство — push-уведомления. И Tinder активно этим пользуется. Вот некоторые примеры уведомлений:

Что нужно измерить тут:

Как можно улучшить эти показатели:

Мало привести людей в приложение и показать им пользу — надо решить такую проблему, за которую пользователи с радостью заплатят.

Основной вопрос — как приложение зарабатывает деньги. Tinder даёт основную функциональность бесплатно, а зарабатывает он, предоставляя дополнительные возможности:

Эти услуги, конечно, не продаются отдельно, они продаются пакетом — Tinder Plus.

В этом случае в первую очередь нужно понять, по какой причине пользователь купил подписку. Например, пользователь отменил дизлайк и решил поставить девушке лайк. Или у пользователя закончился дневной лимит свайпов.

Если мы будем знать, что пользователи покупают подписку из-за какой-то услуги, то мы будем делать всё, чтобы эта услуга стала более популярной. Тогда мы увеличим средний чек. Обычно в мобильных приложениях определяют следующие метрики:

Этот этап нужен, чтобы напомнить вам о ещё одном источнике пользователей — виральности. Когда один пользователь приводит в приложение двух новых, мы получаем на графике клюшку — экспоненциальный рост. Хотя меня бы устроила виральность, когда один пользователь будет приводить с собой одного друга (k = 1).

Оптимально, если виральность органично встроена в приложение, и людям, чтобы работать с ним, нужно приглашать коллег или друзей. Например, все чаты имеют встроенную виральность: чтобы пообщаться с кем-то, нужно пригласить в приложение друзей.

Ещё хороший пример — приложение MSQRD, которое позволяет примерить смешную маску. Люди публикуют самые смешные фото в социальные сети, после чего в приложение приходят их друзья.

В нашем случае в Tinder встроены такие виральные функции:

Наличие виральности в приложении увеличивает для вас допустимый CAC (customer acquisition cost — сумма, затраченная на привлечение нового клиента). Если вы закупаете, скажем, Facebook Ads при цене за лид в $4, то (если k = 1) лид обойдётся вам в $2. Это значительно расширяет возможности по закупке трафика.

Итак, вам нужно измерять коэффициент виральности k и постоянно думать над тем, как можно сделать приложение более виральным.

Вопрос увеличения доходов приложения очень важен. Однако на него нельзя дать конкретный ответ. Задача фреймворка Pirate Metrics заключается в том, чтобы поставить правильные вопросы:

Ответы на эти вопросы сделают ваш продукт или стартап ещё более дата-ориентированным.

#маркетинг