В недавнем материале «Об ошибке новой фичи» я объяснил, что «еще одна функция» не поправит дела вашего приложения. Корневая причина в том, что среднее приложение обладает довольно плохим показателем возвратов. Сегодня я рад представить вам некоторые реальные цифры о возвратах в мобайле. Я сотрудничал со стартапом Quettra, который занимается мобильной аналитикой, и его основателем и CEO Анкитом Джейном (бывшим главой поиска и открытия в Google Play), чтобы собрать данные о возвратах со 125 миллионов мобильных телефонов.
Средние возвраты в приложения Google Play
Первый график – кривая возвратов: количество дней после начальной установки и % пользователей, активных в данный день. Как известно, это часто описывают предложением вроде «Возвраты D7 составили 40%», что означает что через 7 дней после установки 40% пользователей были активны.
График довольно интересный:
На основе данных Quettra мы можем видеть, что среднее приложение теряет 77% DAU через три дня после установки. Через 30 дней оно теряет 90% DAU. Через 90 дней – это более 95%. Поразительно. Другими словами, среднее приложения полностью теряет свою пользовательскую базу за несколько месяцев, вот почему из более 1.5 миллионов приложений в магазине Google Play только несколько тысяч обладают значительным трафиком.
Анкит Джейн, который сотрудничал со мной во время написания этой статьи, комментирует этот тренд так:
Пользователи пробуют много приложений, но решают, какими больше пользоваться не будут за первые 3-7 дней. С «достойными» приложениями большинство пользователей, которые остались на 7 дней, работают и дальше. Ключ к успеху в том, чтобы поймать пользователя на крючок за этот критический период в 3-7 дней.
Это соответствует моему собственному опыту. По моим наблюдениям, вид кривой возвратов зависит от того, как описан продукт, как выстроен процесса онбординга и триггеры для управления возвратами. Эта работа обычно сфокусирована на первых днях использования, тогда как долгосрочные цифры тяжело изменить, сколько бы емэйлов вы ни слали.
Заметьте, что когда мы говорим о потере DAU, мы не имеем в виду, что эти пользователи однажды просто становятся полностью неактивными – они могут открывать приложение раз в неделю или несколько раз в месяц. Разные приложения имеют разные паттерны использования, как я уже писал об этом в «Какие факторы влияют на DAU/MAU» на основе данных из Flurry. Потеря DAU еще не означает потерю MAU, но поскольку они коррелируют, поддерживать последнее без первого – невозможно.
Как работают лучшие приложения?
Второй график, который мы обсудим – сравнение кривых возвратов на основе ранжирования Google Play. Здесь данные показывают очень ясную и прямую связь:
Топовые приложения демонстрируют более высокие возвраты D1, что приводит к куда более мощным результатам D30. Тем не менее, довольно интересно, что падение с первого дня до тридцатого почти такое же, как и у других приложений. То есть, пользователи сразу оценивают по достоинству топовые приложения, постоянно используют его в первую неделю, а падение происходит с той же скоростью, что и у всех остальных. Сногсшибательно.
На кривую влияет активация, а не спамо уведомлениями
По мне, лучший способ улучшить вид кривой возвратов – нацеливаться на первые несколько дней использования и, особенно, первый вход. Таким образом, эти пользователи станут путем к успеху. Хотя эти данные относятся к мобайлу, то, что я видел для десктопов и сайтов, выглядело так же. Поэтому, создаете ли вы мобильное приложение или что-либо еще, работают одни и те же соображения:
- в блог-платформе можно поощрять пользователей выбирать тему, имя и писать их первый пост;
- в социальном сервисе вы можете захотеть, чтобы пользователи импортировали свою книгу контактов и установили связь с несколькими друзьями, чтобы у них появилась новостная лента, и показать их в уведомлениях друзьям;
- для продукта аналитики SaaS можно заставить пользователей вставить JS скрипт на их сайт, чтобы вы могли собирать данные для них и слать дайджесты;
- в продукте для совместной работы вы можете заставить их создать новый проект и добавить пару коллег для начала.
Каждый сценарий одновременно работает на активацию и на количественные результаты, которые позволяют убедиться, что это реально дейстует. Что бы вы ни делали, засыпать пользователей емэйлами «Мы соскучились!» — не то, что значительно изменит кривую.