Можно начать с простой таблицы с 13 колонками: в первой — перечень показателей, а в остальных двенадцати — их значения от месяца к месяцу. Таким образом мы получим прогноз изменений на первый год жизни продукта после его запуска.
Для того чтобы сделать прогноз более точным, количество строк должно увеличиться, а таблица — стать сложнее. Но не говорите сразу «Это слишком сложно для меня»: важно просто начать, сами не заметите, как начнёте удивляться сложностям своих расчетов.
Немного покритикую. По доброму :)
Отток юзеров не обязательно учитывать? ;) именно он ограничивает рост в конечном итоге. Кроме того, у огранических юзеров и у пришедших по рекламе совершенно разные конверсия и удержание.
Ну и чтобы сливать по $20тыс в мес на рекламу приложения у которого всего 200 органических юзеров в мес - надо быть очень смелым "инвестором" :)
Так у них (Мануфактура) это в крови, они мне присылали коммерческое предложение на контекстную рекламу, так вот там было так и написано, давайте нам 500 000 рублей, придут по рекламе пользователи вы заработаете
1 000 000 профит налицо :-)
Они теоретики не понимающие, что если пользователь на сайт по контексту пришёл, это не значит, что он останется и тем более оплатит :-)
Владимр, привет. Churn Rate = 1 - Retention Rate, поэтому не стали вводить отток как один из показателей — он тесно связан с удержанием и его влияние на показатели заложено в учет retention. И да, совершенно верно, разные каналы дают разную по поведенческим особенностям аудиторию, мы это учитываем в калькуляторах для проекта, но в черновик не стали добавлять, чтобы упростить работу с ним. Такие как вы специалисты либо уже умеют строить подобны таблицы, или легко добавят нужные параметры в черновик. Поэтому в ней есть определённая доля упрощения. Спасибо за подробный фитбэк.
Немного правды о Мануфактуре и Провоторове.