Retention маркетинг. Полный гайд по возвращению пользователей
Retention marketing — это комплекс методов по анализу возвращаемости, выявления причин оттока и выработки стратегий по удержанию пользователей.
Retention анализ предназначен для понимания:
- Как пользуются вашим продуктом и насколько он востребован в краткосрочной и долгосрочной перспективе.
- Какие каналы трафика приводят наиболее лояльных и "нужных" вам пользователей, а какие работают в холостую.
- Какие посадочные страницы нравятся вашим потребителем, а какие нужно срочно оптимизировать.
- Какие продуктовые фичи важны для пользователей и заставляют их возвращаться снова и снова, а какие оказались бесполезными.
Чтобы рассчитать возвращаемость клиентов, нам нужно использовать 3 основных показателя — это количество клиентов на конец периода, количество клиентов, которые пришли за весь период и количество клиентов на начало периода.
Академическая формула весьма простая и звучит так: CRR (customer retention rate) = ((Кол-во клиентов на конец периода — Кол-во клиентов, которые пришли за период) / Кол-во клиентов на начало периода) * 100%
Давайте на примере попробуем расчитать СRR подписочного онлайн сервиса. Итак, берем нужные нам показатели:
• 130 клиентов в начале периода, пусть это будет период - 30 дней.
• 30 новых клиентов за период;
• 20 из 130 существующих клиентов не оформили подписку за эти 30 дней.
Получается, что количество клиентов на конец периода нашего сервиса = 130 + 30 − 20 = 140
Итого, СRR = (140 − 30) ÷ 130 × 100% = 84%.
Обозначается обычно следующим образом retention rate n-периода = 84%, в нашем случае - RR 30го дня = 84% и т. д.
Но теперь появляется еще больше вопросов — Много это или мало? Какой период брать? Какие инструменты использовать для корректирования?
Давайте разбираться по порядку.
Классические периоды расчета RR — это RR 1го дня, RR 7го дня и RR 30го дня. Однако, нужно понимать специфику пользовательских сценариев, которые решает ваш продукт, и роли не играет: приложение ли это, либо веб-сайт.
Например, для социальных сетей целевым метриками могут быть вовлеченность пользователя и время, проведенное в приложении. Т. к. социальные сети зарабатывают на рекламе, то им важно, чтобы пользователь заходил каждый день, как можно больше времени проводил в соц. сети и как можно больше просматривал контента. Поэтому, социальная сеть будет считать RR и 1 го дня, и 2го, и 3го дня и т. д.
Есть менее частотные сценарии использования продукта, например, SaaS — где, порой, количество клиентов можно посчитать на пальцах двух рук, а цикл использования может быть год и больше — нужно ли анализировать RR — безусловно.
Говоря, о периодах расчета RR, важно помнить про Retention 24-часовых окон и Retention календарных дней. Это важный момент для высокочастотных сервисов с активным привлечением трафика, например, для игровых сервисов. Выглядит это следующим образом:
Понедельник, время 23.59 — к вам пришло 100 новых пользователей. Во вторник вы садитесь посмотреть Retention 1го дня. Если брать методику расчета по календарным дням, то скорее всего эти 100 пользователей попадут в статистику RR 1го дня — это искаженная некорректная информация. Если же взять методику расчета 24-часовых окон, то до вторника 23.59 — эти пользователи будут относиться ко дню 0, и RR 1го дня вы уже будете смотреть в среду — это будет наиболее точная и корректная информация.
Структурирование по времени.
Как уже было сказано выше — по классической модели 1, 7, 30 дней и 1 года. Такая модель подойдет для понимания выживаемости трафика: чтобы быстро оценить запуск той или иной маркетинговой активности, обновления контента, оценки новой фичи или обновления дизайна и т. п. — в целом, всегда nice to have эти цифры перед глазами.
Для того, чтобы более точно настроить временные отрезки, которые будут отвечать пользовательским сценариям именного вашего продукта/бизнеса, эффективнее всего провести RFM анализ (recency, frequency, monetary) — метод анализа, который позволит вам выделить сегмент пользователей, который с вами дольше всех, заходят чаще остальных и приносят больше всего прибыли — такой сегмент можно взять за бенчмарк проанализировать детально: выделить их пользовательские сценарии, частотность использования продукта, цикл сделки и другие важные критерии.
Допустим, у вас спортивное приложение с онлайн-тренировкам с подпиской на месяц, полгода и год. Вы провели RFM анализ и выявили, что наиболее благодатный сегмент использует два сценария. 1ый сценарий: пользователи заходят 3–4 раза в неделю, смотрят упражнения для тренировки в спортивном зале и имеют тариф с годовой подпиской. 2й сценарий заходят 2 раза в неделю, использует тренировки в домашних условиях и подписаны на ежемесячный тариф. Таким образом у вас есть наглядное понимание как часто, как и какие клиенты должны использовать ваш продукт, чтобы стать вашими лучшими клиентами.
Структурирование RR по сегментам пользователей.
Я предпочитаю использовать термин «Персона» из методики CJM (customer journey mapping) . Персона объединяет в себе собирательные образы ваших целевых клиентов: пол, возраст, географию, доход, поведение и другие особенности. Безусловно важно иметь понимание по возвращаемости этих целевых сегментов.
Структурирование по каналам трафика.
RR входит в скоп анализа качества трафика — крайне важно понимать какой канал дает какой результат и уже исходя из этого оценивать сам канал и подкручивать таргетинг, рекламное сообщение, посадочную страницу и т. д. Анализировать трафик на предмет продуктовых сценариев и использование различных фич и далее наблюдать за возвращаемостью.
Отдельно я бы выделила неактивных/ушедших пользователей, которых вы решили разбудить и обратно привести в продукт.
Структурирование по неактивным пользователям.
Такой дашборд полезно настроить до маркетинговых мероприятий и внедрение нового функционала, который призван вернуть пользователей обратно в продукт: например, запуск e-mail или трейд маркетинговых кампаний со скидками и пр.
Структурирование по сценариям использования продукта.
Безусловно, каждый продуктолог и продуктовый маркетолог должны четко понимать какие предполагаются сценарии использования продукта, какие они у пользователей, понимать aha-момент для своего продукта — тот самый момент, когда пользователь осознал ценность продукта для себя и начал им активно пользоваться.
Как выстраивать конверсионные воронки внутри сервиса рассказала здесь.
Когда вы выстроите данные сценарии и выведите на дашборд, то сможете отследить, какие из них работают, а какие приводят к оттоку.
В целом, вариантов структурирования можно придумать очень много. Пусть это не пугает, для начала начните с самых основных. Я рекомендую их выстраивать на разных дашбордах — далее всегда приходит понимание тенденций и взаимосвязей. При наличии в команде грамотного аналитика можно выстраивать уже более сложные дашборды, заточенные именно под ваш продукт. Главное начать.
Есть несколько способов выстраивать бенчмарки:
1. По собственным показателям
2. По показателям конкурентов
3. По показателям отдельных индустрий, отчеты по которым обычно готовят аналитические и консалтинговые агентства.
Анализируя возвращаемость, мы всегда имеем показатель — антоним — показатель оттока churn rate. В сущности, вы можете анализировать churn rate — оба показателя будут верны.
В 2019 году Mixpanel проанализировало поведение более чем 1,3 миллиарда пользователей и выявило бенчмарки для определенных рынков. В целом средний CRR по всем рынкам — ниже 20% за 8 недель.
Вот некоторые тренды из отчета: для медиа продуктов и финансового сектора нормой CRR 8-й недели считается более 25%. Для SaaS и e-commerce это цифра равна 35%.
https://mixpanel.com/blog/whats-a-good-retention-rate/
Statista опубликовала данные по RR 30го дня за 3 квартал 2022 года в мобильных приложениях для разных категорий бизнеса.
https://www.statista.com/statistics/259329/ios-and-android-app-user-retention-rate/
Что еще нужно знать про кривую возвращаемости. Старший аналитик компании Anaconda София Янг выделяет три вида кривых: плоская, улыбающаяся и падающая кривые.
https://towardsdatascience.com/retention-analysis-framework-4eb62933e2b
При этом каждый продуктовый маркетолог и продукт менеджер должны стремиться к «улыбающейся» кривой — она говорит, что пользователь со временем все чаще использует продут. Плоская прямая говорит о полезном устойчивом продукте, самый опасный сигнал обозначает падающая кривая — необходимо предпринимать меры.
Важно отметить про понятие «счастливый» отток. Есть категория клиентов, которые решают одноразовую потребность с вашим продуктом и больше не возвращаются, либо возвращаются через долгий период, при другом сценарии и т. д. Такой тип поведения характерен, например, для туристов, которые приехали в другую страну, скачали приложение, использовали его в течение отпуска — очень были счастливы его наличием, но снесли после отъезда.
Глобально стратегии удержания можно разделить на две большие задачи — продуктовые и задачи реактивации пользователей с помощью маркетинговых инструментов.
Стратегия оптимизации сценариев использования продукта.
1. Определяем целевые Персоны
2. Одним предложением определяем aha-момент для каждой Перосны. Например, когда я была студенткой, у меня был ограниченный бюджет на одежду, но при этом мне хотелось одеваться стильно, ярко и носить качественную одежду. Тогда в моей картине мира было представление, что невозможно найти большой ассортимент красивой и качественной одежды за небольшой бюджет. Какого было мое удивление, когда ASOS позволил мне находить нужные мне вещи среди десятков, если не сотен продавцов, иметь огромный выбор моделей, цветов и материалов. При этом фишкой ASOS являлось очень качественно отснятые фото и самое главное — видео с моделями, когда при естественном движении и переливающимся свете я могла оценить как одежда смотрится на человеке — это снимало барьер отсутствие примерки. Вторым ключевым моментом было два вида доставки — быстрая и обычная, при этом быструю доставку можно было выбрать при доступной сумме заказа. И одной из самых залипательных фишек ASOS — это возможность сохранять товары в избранное и бесконечные промо и скидки на них — таким образом, я постоянно возвращалась к ним, зная, что всегда найду то, что я ищу, смогу это купить со скидкой и быстро получить. Мой aha-момент настал в тот момент, когда я собирала свой гардероб в избранном и постепенно его выкупала — это было абсолютное эндорфиновое счастье.
Очевидно, что на каждом этапе моего пользовательского сценария команда ASOS постаралась добавить крючков, которые все больше и больше притягивали, оставляли и возвращали меня в их продукт. Подумайте, как ваши пользователи проходят свои сценарии, где их можно зацепить и оставить и просто сделайте это.
Стратегия простого онбординга или обучения как использовать ваш продукт.
Я в своей практики встречаю очень много приложений, сервисов и пр. , которые нанизаны классными возможностями, фичами, но их попросту невозможно обнаружить внутри продукта, не приложив усилий и вообще зачастую самые главные достоинства продукта ты узнаешь либо случайно, либо из сторонних источников. Так, например, для меня дело обстояло с Notion — классный нужный продукт для организации своей повседневной работы, но, чтобы им начать пользоваться, нужно пройти уйму обучающих видео. И если на рынке появится аналогичный продукт с более понятным онбордингом и где функционал будет назван обычным понятным всем языком, то Notion рискует потерять часть новой аудитории.
Стратегия создания добавочной ценности для пользователей.
Например, тот же ASOS, с помощью доступной быстрой доставки, создаёт добавочную ценность. У пользователя складывается ощущение, что он совершил выгодную сделку. HubSpot — разработчик одной из крупнейших CRM систем и маркетинговых технологий создал одну из лучших, на мой взгляд стратегий inbound маркетинга, когда запустили HubSpot Academy. Во-первых, бесплатную онлайн школу по маркетингу и продажам, во-вторых, огромную базу полезных, структурированных статей с кучей шаблонов, которые практичны и применимы в работе. Так, HubSpot смог создать непревзойденную добавочную ценность для самых разных «Персон» своего продукта — от начинающих предпринимателей, до матерых маркетологов.
Помимо продуктовых стратегий, необходимо разработать комплекс мер по реактивации пользователей с помощью маркетинговых каналов.
Вот некоторые из них:
· E-mail и Push-маркетинг.
· Ремаркетинг — настройте персонализированную рекламу по продуктам/категориям, которые заинтересовали пользователя.
· Акции и скидки.
· SMM — используйте интересный и нетривиальный контент для реактивации через собственные каналы в соц. сетях.
Возвращаемость пользователей наряду с их привлечением — одна из основных задач продуктового маркетолога и продукт менеджера. Нет никаких ухищрений и скрытых методик по возращаемости. Правило для RR единое — знайте своего пользователя и делайте продукт, который будет приносить им пользу и удовлетворение.
Источники и полезные ссылки:
Я бы назвала Rolling retention - метрикой апендиксом. По сути, в работе он используется крайне редко, и вообще, можно обойтись и без него, а чаще вводит в заблуждение. Rolling retention показывает % пользователей, которые вернулись в приложение на N день или в любой другой день в будущем.
Спасибо за разъяснения!
По кривым вообще не понял, почему они сверху растут. Они считаю первый вход за 100? А почему тогда он так драматично падает тогда? Установил, телеграмм например, посоветовал друзьям, переписывается, следовательно retention должен идти в районе 70.
Да, горизонтальная ось показывает время, т.е. дни. Например, вы запустили рекламную кампанию в день 0 - к вам пришло 100 пользователей, далее на 30й день вы смотрите возвращаемость этих 100 пользователей и видите, что пришло из 100 - 30, график ниспадает. Кривая retention почти всегда ниспадающая, важно, чтобы она либо выходила на плато, но лучший сценрий - это когда она через n-период снова начинает идти наверх.
Что насчет rolling retention?
И про онбординг: надо просто дизайнерам делать интуитивно понятный интерфейс, тогда не нужно онбординга, он всех бесит и наверное больше трети его скипат
Согласна полностью) Интуитивный интерфейс - это основа из основ, поэтому онбординг должен больше дополнять, чем быть основным источником информации об исползовании продукта.