Раз, два, три, четыре, пять: считаем продвинутых пользователей продукта

Чем больше пользователей, вовлеченных в продукт, тем лучше — думают многие маркетологи и продакты и стремятся увеличить их число. Но погоня за продвинутыми пользователями может привести к неожиданным результатам и перекосам в развитии проекта. Поэтому важно соблюсти баланс: правильно оценить вовлеченную аудиторию и использовать эти данные на благо продукта.

Давайте разберем, как определить количество продвинутых пользователей и зачем вам нужна эта информация. В основе материала — отличная статья Эндрю Чена и Ли Джин «The Power User Curve» и наш лонгрид.

• Определение продвинутых пользователей
• Какие есть методики, чтобы их посчитать
• Как анализировать кривую продвинутых пользователей
• Как еще можно использовать кривую
• Что делать с этим анализом
• Краткие выводы

Это люди, которые любят ваш продукт, активно его используют и косвенно вкладываются в его развитие. Инфлюенсеры в Instagram, активные водители в Яндекс.Такси и студенты, преданные Starbucks — все они относятся к продвинутым пользователям.

Кажется, что такие клиенты — самые важные, и компании стоит холить и лелеять их без перерывов на обед и сон. Но чрезмерное внимание к ним может стать ловушкой — продукт начинает развиваться однобоко или угасает совсем.

Что же делать? Важно правильно измерять активность пользователей. Так вы привлечете и удержите лояльных клиентов и сохраните баланс между «старичками» и новенькими.

Самая распространенная методика — DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users) — количество активных пользователей в день или месяц. С ее помощью можно понять, сколько человек пользуется продуктом ежедневно, а сколько — периодически, хотя бы раз в месяц.

Чтобы рассчитать показатель, нужно DAU разделить на MAU. Например, при 1000 ежедневных и 5000 пользователей в месяц, ваше соотношение — 20%. Это стандартный показатель для средних компаний. 50% — уровень глобальных компаний вроде Facebook.

Недостатки DAU/MAU. Этот показатель не универсален. Например, не все продукты созданы, чтобы использоваться ежедневно. Airbnb или Booking большинство клиентов использует только пару раз в году. Так что этот показатель для них не применим.

Как будем выкручиваться? В противовес DAU/MAU появился другой показатель — кривая продвинутых пользователей или гистограмма активности L30. Показывает вовлеченность пользователей по общему количеству дней в месяце, когда они были активны, с первого до последнего дня месяца.

Чем кривая продвинутых пользователей лучше DAU/MAU:

• Кривая показывает разные группы пользователей. Некоторые из них практически не вовлечены, другие — продвинутые. DAU/MAU показывает одно общее число.

• При сопоставлении кривая продвинутых пользователей покажет, растет ли вовлеченность пользователей со временем. С ней понятно, успешен ли запуск продукта или новой фичи.

• Обычно отражает поверхностную активность пользователей — открыли приложение, вошли в аккаунт. Но ее можно использовать для любого действия, которое важно измерить для продукта.

Для гистограммы нужны данные об активности пользователей за 30 дней. Считаем, сколько пользователей ежедневно взаимодействовало с продуктом, наносим на график и оцениваем результат.

Ваша кривая может выглядеть по-разному. Лучший вариант для продукта — когда она «улыбается». Вот так.

Такая радостная кривая обычно у социальных продуктов с хорошей вовлеченностью. Эти проекты легко монетизируются, так как у них постоянная аудитория и стабильные рекламные просмотры.

Пример социального продукта — Facebook, более 60% пользователей которого возвращаются каждый день.

Кривая может быть и другой формы, без «улыбки».

Тут аудитория активна всего несколько дней в месяц. И это нормально — как мы уже говорили, не всегда нужно стремиться к высоким показателям DAU/MAU. Многие продукты не предназначены для ежедневного использования.

Для таких проектов гистограмма L30 — тоже источник ценной информации. Например, с ее помощью можно выявить дополнительные каналы монетизации. Или определить проблемные точки.

Если гистограмма не «улыбается», не спешите расстраиваться. Регулярный анализ может показать, что количество вовлеченных пользователей понемногу растет.

Например, здесь на первой кривой (август) нет вовлеченных пользователей. Ноябрьская кривая тоже далека от классической «улыбки». Но в динамике видно положительную тенденцию — все больше пользователей ежедневно пользуются продуктом.

Иногда стоит анализировать данные не за месяц, а за неделю. Например, для продуктов, которые связаны с офисной работой и активно используются всего несколько дней в неделю. Пример — Google Analytics или Dropbox.

Такой график тоже позволяет оценить ситуацию. Так, мы видим «улыбающуюся» кривую на протяжении пяти дней, потому что в выходные пользователи продукт не применяют.

Тут возникает задача для продакт-менеджера — понять, кто эти юзеры, использующие продукт в выходные? И можно ли внедрить фичи, которые позволят вовлечь новую аудиторию? А, может, стоит лучше изучить потребности существующих пользователей и убедиться, что продукт развивается в соответствии с их ожиданиями?

Анализировать можно не только стандартные виды взаимодействий — открыл приложение, прошел аутентификацию — но и любые действия пользователей, связанные с монетизацией бизнеса. Вы изучаете разные активности, раскрываете механизм вовлечения пользователя в продукт — а значит, можете выбрать самую эффективную бизнес-модель.

В этом преимущество кривой опытных пользователей перед DAU/MAU-показателями. Она показывает, чем именно продукт зацепил аудиторию, не ограничиваясь действиями вроде «открыл-авторизовался-закрыл». Можно настроить анализ на любой показатель и построить кривую от конкретного действия.

Следующий шаг — не наломать дров в погоне за «улыбающимися» гистограммами.

Что будет, если компания начнет уделять чрезмерное внимание продвинутым пользователям:

1. Продукт обрастает новыми сложными фичами, которые отпугивают новых пользователей.

2. Нарушается экосистема продукта. Изменения диктуют продвинутые пользователи, а не массовая аудитория.

3. Сужается Product Market Fit. Компания упускает возможные зоны роста и перспективы выхода на новые рынки.

Эффективная стратегия — когда продукт балансирует между интересами широкой публики и вовлеченной группы. Чтобы прийти к такой гармонии, недостаточно просто посчитать продвинутых пользователей. Нужно:

• Правильно сегментировать вовлеченных клиентов — учесть не только частоту использования, но и другие паттерны поведения, а также действия, которые косвенно помогают монетизировать продукт.

• Посмотреть, какие типы пользователей есть у продукта. Как правило, выборка не ограничивается одним видом, например, «люди, которые много покупают». Присмотритесь хорошенько, нет ли других юзеров — «люди, которые много лайкают» или «люди, которые шарят контент».

• Не зацикливаться на математических моделях, вроде метода ICE. С позиции анализа продукт может соответствовать желаниям продвинутого пользователя, но это препятствует росту бизнеса.

Продвинутые пользователи — движущая сила продукта. Они вносят ценный вклад в развитие проекта и помогают монетизировать бизнес. Но в работе с ними важен баланс: чрезмерное внимание к ним или, напротив, игнорирование потребностей может привести к проблемам.

Для гармоничного развития важно правильно оценить количество вовлеченных пользователей. Для этого есть два инструмента — DAU/MAU-показатели и гистограмма L30. Кривая — более точный и совершенный инструмент: она помогает точнее сегментировать аудиторию и показать изменения в динамике.

Наконец, для эффективной работы важно не только построить кривую и оценить, как меняется количество вовлеченных пользователей. Стоит учесть и другие нюансы: правильно сегментировать юзеров, определить их тип. И помнить о том, что все в мире относительно. Возможно, именно для вашего бизнеса этот показатель является наименее важным и эффективным, а настоящий успех и развитие кроются совсем в других метриках.