Freemium-модель начинает работать на накопительный рост только тогда, когда бесплатные пользователи активно рекомендуют приложение. Кеннет Шленкер из Opal использует один вопрос — порекомендовал бы неплатящий пользователь приложение другу? — чтобы понять, дает ли бесплатный тариф достаточно ценности для органического роста. Вот как применить этот подход к собственному продукту.
Переход на freemium-модель должен открывать органический рост. Вы отдаете базовый продукт бесплатно, пользователи влюбляются в него и рассказывают о нем друзьям.
Но для многих приложений все происходит не так. Бесплатный тариф ощущается как урезанный триал, пользователи уходят до того, как сформируют привычку, а механизм сарафанного радио так и не запускается.
Стандартная диагностика freemium здесь мало помогает. Конверсия, доля платящих пользователей, LTV — все эти метрики измеряют поведение платящих пользователей. Ни одна из них не показывает, являются ли неплатящие пользователи активом или мертвым грузом.
В одном из недавних выпусков подкаста Sub Club CEO Opal Кеннет Шленкер поделился вопросом, который он использует вместо этого:
«Порекомендовал бы неплатящий пользователь приложение другу?»
Если ответ — нет, значит, вам нужно отдавать больше бесплатно.
Почему этот вопрос важнее, чем коэффициент конверсии
«Если вы хотите, чтобы freemium-механика действительно окупалась, нужно убедиться, что бесплатные пользователи рекомендуют приложение», — говорит Кеннет. «Иначе это просто не работает».
Freemium работает только тогда, когда бесплатные пользователи остаются достаточно долго, чтобы сформировать привычку и начать рекомендовать продукт. Если бесплатный тариф слишком ограничен — в нем отсутствуют ключевые функции для выполнения задачи пользователя (job-to-be-done), или он просто ощущается как отсчет до paywall, а не как полезный продукт — тогда не происходит ни того, ни другого. Вы получаете небольшой процент конверсии в оплату и нулевое органическое распространение.
Вот в чем хитрость. Бесплатный тариф, создается для демонстрации продукта, а не как самостоятельный продукт.
Как на практике ответить на этот вопрос
Вопрос о рекомендации — это эвристика, а не метрика. Но приблизиться к ответу можно, если параллельно отслеживать две вещи:
- LTV установок
- Общий retention как бесплатных, так и платящих пользователей
Когда Opal тестировал, сколько возможностей давать бесплатно в своей ключевой функции «blocks» — запланированных ограничениях, блокирующих отвлекающие приложения в определенное время — команда пробовала все: от одного блока (очень ограничительно) до нескольких, измеряя обе метрики на каждом шаге.
Цель заключалась в том, чтобы найти точку, в которой обе метрики начинают расти. Вместо концентрации только на paid conversion или эффективности free-to-paid воронки это показывало совокупное здоровье пользовательской базы.
«Оказалось, что трех блоков достаточно, чтобы бесплатные пользователи получили отличный опыт», — объясняет Кеннет. «Они действительно могут пользоваться приложением, пробовать разные сценарии, а power users, которые уже убеждены в ценности продукта, будут платить, потому что хотят больше».
Три блока дали неплатящим пользователям достаточно полезности, чтобы сформировать привычку — и рекомендовать приложение. При этом оставалось достаточно пространства для апгрейда, чтобы вовлеченные пользователи все еще хотели перейти на платный тариф. Если при изменении бесплатного тарифа одновременно не растут и LTV, и retention, значит, вы оптимизируете один сегмент за счет другого.
Что на самом деле дает ответ «да»
Когда Opal перешел от жесткого paywall к действительно щедрому бесплатному тарифу, их pay penetration — доля ежемесячно активных пользователей с платной подпиской — упала с 20% до 9%. Звучит как катастрофа, но это не было катастрофой.
Бесплатный тариф открыл сегмент, до которого Opal не мог достучаться за пейволом: старшеклассников и студентов колледжей, которые теперь составляют две трети DAU приложения. Эти пользователи ухудшили pay penetration — но делали кое-что более ценное: рассказывали о приложении одноклассникам, а затем своим учебным заведениям. Рекомендации студентов администраторам привели к появлению Opal for Schools — нового B2B-направления с контрактной выручкой. Такого канала дистрибуции не существовало, пока приложение работало только за пейволом.
В целом этот переход позволил Opal преодолеть отметку в один миллион ежедневных активных пользователей.
«Это пугающее краткосрочное падение, но в долгосрочной перспективе оно окупается десятикратно», — говорит Кеннет.
Вывод
Если ваши неплатящие пользователи не готовы рекомендовать продукт, у вас не freemium — у вас триал, замаскированный под freemium.
Решение не всегда заключается в том, чтобы отдавать больше бесплатно. Иногда нужно по-другому распределить ценность — больше одной функции, меньше другой, перестроить ограничения так, чтобы бесплатный опыт действительно был полезным, а не выглядел как тизер. Но вопрос о рекомендации — это ваш компас. Если сочетать его с параллельным отслеживанием LTV и общего retention, вы получите способ найти правильную границу для собственного продукта.
Подумайте о следующем:
- Дает ли продукт достаточно полезности, чтобы сформировать привычку или продвинуть пользователя к его цели?
- Дает ли он достаточно ценности, чтобы пользователь захотел рекомендовать его?
- Оставляете ли вы достаточно возможностей платного тарифа, чтобы у пользователя была причина сделать апгрейд?
Большинство команд оптимизируют бесплатный тариф ради максимальной конверсии. Команды, которые побеждают, оптимизируют его ради максимального количества рекомендаций — а конверсия приходит следом.