Самый полный гайд по фреймворку AARRR. С кейсами продакт-менеджеров «МегаДиска» и Storebox
Чтобы полностью раскрыть суть фреймворка, редактор продуктовых курсов «Акселератора ФРИИ» поговорил с тремя экспертами:
Фреймворк AARRR — инструмент, который помогает увеличивать два жизненно важных для продукта показателя: количество активных пользователей и выручку. Альтернативное название — «Пиратские метрики», так называют фреймворк за звонкое разбойничье «Ааррр!».
По структуре AARRR напоминает маркетинговую воронку. Только создан он для работы над продуктом.
Когда полезен AARRR
К работе с фреймворком приходят, когда стоит задача масштабировать бизнес. К этому моменту уже есть рабочая бизнес-модель и подтверждение того, что продукт решает задачи целевой аудитории и клиенты готовы за это решение платить.
Если на этапе исследований были допущены ошибки, они вскроются при работе с AARRR и придется возвращаться на исходную: проверять данные о целевой аудитории, проводить интервью, дорабатывать MVP.
На графике ниже изображена кривая жизненного цикла продукта.
Масштабирование происходит на стадии роста. Поэтому эффективнее всего работать с пиратскими метриками получается, когда у компании есть время и ресурсы для проверки гипотез, которые помогут улучшить показатели по каждой из букв.
AARRR также могут использовать стартапы на стадии внедрения и первых продаж, чтобы спроектировать путь покупателя (customer journey map или CJM).
CJM помогает понять, как привлечь, заинтересовать, удержать клиентов и монетизировать продукт. Уже на этапе проектирования можно определить, есть у продукта шанс стать глобальным или нет.
Также к AARRR можно возвращаться на третьей и четвертой стадиях: когда компании нужно открывать новые рынки и прорабатывать новые сегменты целевой аудитории, чтобы не уйти в закат.
Как работать с AARRR
С этапами воронки можно работать последовательно или менять их местами в зависимости от специфики продукта, пути покупателя и приоритетов бизнеса. В каждый отдельный момент времени можно держать фокус на одной или нескольких буквах одновременно.
Для проработки этапов нет конкретных рекомендаций и формул, поскольку они будут меняться от продукта к продукту. Но есть система.
Возьмем для примера верхний сегмент: привлечение
Стадия привлечения — это стадия информирования. До этого о продукте знали десятки или сотни, теперь должны узнать десятки и сотни тысяч.
Важно привлечь внимание релевантных пользователей, с которыми можно работать дальше.
Как это выглядит на практике
Проверяем гипотезу по циклу PDCA:
Чтобы тратить минимум времени и ресурсов на тестирование, нужно определить наиболее подходящие гипотезы, которые можно просто и быстро реализовать.
И оцениваем их дополнительно по ожидаемому эффекту, вере в эффект и сложности реализации.
Если в период тестирования ни одна из гипотез не срабатывает, были неверно сделаны выводы на этапе исследования. Нужно ещё раз провести ревизию целевой аудитории, убедиться, что точно определили проблему и предложили подходящее решение.
Примеры целей, гипотез и метрик для каждого этапа
Acquisition — Привлечение.
Activation — Активация.
Retention — Удержание.
Referral — Рекомендации.
Revenue — Выручка.
Важно при проработке каждого нового этапа сохранять результаты предыдущего. Работая над удержанием, нужно помнить о привлечении и активации, и поддерживать ключевые метрики этих этапов на оптимальном уровне.
Работа с фреймворком AARRR на примере онлайн и офлайн-продуктов
«МегаДиск»
«МегаДиск» — это облачное хранилище, куда пользователи могут загружать документы, фотографии, музыку и фильмы всех форматов с любых устройств и обмениваться ими. «МегаДиск» можно использовать через мобильное приложение, веб-версию и десктоп-клиент.
Мы перезапустили продукт в 2019, и в 2020 году нацелены занять свою долю рынка облачных хранилищ. Фреймворк AARRR позволяет нам управлять ростом и дает прозрачную структуру метрик для всех членов команды.
Мы работаем с дашбордом, который отражает все метрики в реальном времени. Это помогает быстро реагировать на падение ключевых показателей.
AARRR красной нитью проходит через нашу работу. Все гипотезы в таблице нацелены на рост показателей соответствующих этапов воронки.
В бэклоге также есть список фич, которые помогают работать с метриками на каждом уровне. Когда команда планирует спринт, у них есть возможность выбирать фичи из списка и реализовывать их.
Работа с воронкой по этапам на примере «МегаДиска»
Acquisition — Привлечение.
Activation — Активация.
Retention — Удержание.
Referral — Рекомендации.
Revenue — Выручка
Подводя итоги
Система работы с AARRR не высечена на камне. Нет единственной работающей модели для всех. Не каждому продукту обязательно использовать пиратские метрики, чтобы добиться результата.
Порядок уровней тоже достаточно гибкий. Этапы воронки можно менять местами, убирать или добавлять. Основная задача фреймворка — приносить пользу бизнесу и продукту, а не создавать лишние движения и головную боль команде.
Storebox
Storebox — это 98 складов для хранения личных вещей в Германии и Австрии.
Наших клиентов можно разделить на два больших сегмента:
Мы работаем над развитием продукта и постоянным ростом клиентской базы. Фреймворк AARRR помогает делать это системно. Я использую его для планирования работы и ежедневных задач.
Особенно мы сфокусированы на трёх этапах воронки: привлечении, активации и выручке.
Моей целью было снизить стоимость привлечения клиентов из платных каналов и нарастить органический трафик с помощью SEO-оптимизации. Плюс постоянно оптимизировать воронку в целом, чтобы улучшить конверсии на следующих этапах.
Работа с воронкой по этапам на примере Storebox
Acquisition — Привлечение.
Чтобы качественно проработать этап привлечения, использовали Product-market fit и Product-channel fit. На их основе выбирали каналы и распределяли между ними время, усилия и рекламный бюджет.
Самые эффективные в плане конверсий: Google, Bing и органический трафик. Для продвижения в этих каналах используем контекстную рекламу и SEO-оптимизацию.
В марте 2020 года стоимость привлечения клиента, который совершал покупку на сайте, снизилась на 31% по сравнению с августом 2019.
В отличие от диджитал-каналов, эффект от рекламы в СМИ, наружного размещения и баннерной рекламы сложно оцифровать. Но охват и частота контактов офлайн-каналов помогают бренду занять своё место в сознании людей.
Когда у человека возникает потребность воспользоваться складом для личных вещей, он опирается в первую очередь на ту информацию, что у него уже есть, или просит рекомендации у знакомых.
Плюс количественные метрики, которые демонстрируют поведение пользователей на сайте и помогают быстрее оценить качество трафика: bounce rate, среднее время на странице, среднее количество страниц за сессию.
Activation — Активация.
Менеджеры по продажам прозванивают тех, кто зарегистрировался, но не забронировал склад.
Чтобы улучшить показатели, оптимизируем все шаги пользователя до регистрации и стараемся максимально упростить саму форму регистрации.
Кроме данных из систем аналитики, анализа поведения пользователей (Google Analytics, Hotjar), полученной обратной связи и эмпатии, используем Impact Mapping. Этот инструмент помогает определить, на каких участках пути клиента есть проблемные места. Находим слабые звенья, формируем задачи и составляем бэклог, чтобы их проработать.
Revenue — Выручка
Для нашего продукта выручка стоит на третьем месте. На пути клиента она возникает после активации, и затем идут этапы удержания и рекомендаций.
Влияем на выручку с помощью сайта и команды продаж. На сайте отслеживаем шаги пользователя: от привлечения до оплаты, и устраняем все возможные барьеры. Менеджеры по продажам получают лиды с сайта и контактируют с людьми, которые зарегистрировались, но не перешли к бронированию, чтобы помочь завершить сделку.
Из опыта: лучше всего отслеживать не отдельные метрики, а метрики по когортам. Чтобы видеть, как результаты предыдущих этапов сказываются на бизнесе в целом. Упрощенная регистрация может привлечь менее мотивированных пользователей, которые быстрее отменят контракты.
Когда видна вся ситуация, а не только её часть, уже можно решать: готов ли бизнес мириться с падением LTV при более высокой конверсии в покупку.
То же самое касается ценообразования.Привлекая пользователей, для которых цена оказывается важнее других факторов, необходимо наблюдать за их поведением. Отслеживать, как эта когорта клиентов пользуется продуктом, чтобы понимать, не перейдут ли они при первой возможности к конкуренту, если он предложит более низкую цену?
Retention — Удержание
Специфика продукта не всегда позволяет повлиять на удержание. Люди могут как начать пользоваться продуктом в любой момент, так и закончить, если изменилась жизненная ситуация.
Referral — Рекомендации
Рекомендации — самый не проработанный для нас этап на сегодняшний день. Формально у Storebox есть реферальная программа: зарегистрированный пользователь может поделиться купоном с другом. Друг получает 10 евро на первое бронирование, а клиент — минус 10 евро от суммы ближайшего платежа.
Но пока о результатах говорить сложно.
Теоретически мы можем считать количество использованных купонов. Но сначала необходимо продумать стратегию реферальной программы и найти подходящий для нас вариант.
Подводя итоги
Очень важно определить для своего продукта порядок букв «R», которые будут идти после первых двух «А». Для этого необходимо учитывать специфику. Например, удержание очень важно для онлайн и мобильных продуктов. Там этот этап чаще встречается на третьем месте, потому что нельзя продать что-либо тому, кто не возвращается в продукт и не пользуется приложением или программой.
У нас ситуация немного другая: выручку мы получаем раньше. Нам важно успешно решать задачи покупателей, но покупателям для этого не обязательно регулярно возвращаться на сайт, поскольку продукт они используют офлайн. В идеальном сценарии — достаточно, чтобы клиент был доволен продуктом и это будет влиять на метрики его удержания.
Выводы
Это система для достижения масштабных бизнес-целей: получить финансирование, захватить львиную доля рынка, подготовить компанию к продаже или выйти на IPO.
Если на предыдущих стадиях развития борются за жизнеспособность продукта, то с помощью AARRR доказывают, что он нравится пользователям и они готовы за него платить.
Я создавала и работала с такой воронкой, очень помогает оцифровать результат - особенно при выводе новых продуктов, а для масштабирования может подойти - наложить CJM и посмотреть, где ещё не взаимодействовали
Почему эти метрики никому не эффективны: https://vc.ru/hr/124614-krizis-kak-test-na-kompetenciyu-chief-product-officer