MVP. Как выводить на рынок товары и услуги, которые нравятся покупателям

Вот почему при отслеживании изменения количества пользователей с течением времени важно проводить различие между новыми и возвращающимися пользователями. Именно последние учитываются при расчете коэффициента удержания. Новые – это клиенты, которые используют продукт впервые (на определенном отрезке времени). Возвращающиеся – это клиенты, которые пользуются продуктом в течение определенного периода и которые впервые стали пользователями до начала этого периода. Важно отслеживать количество возвращающихся пользователей в динамике. Очевидно, что вам хотелось бы, чтобы график, отражающий число возвращающихся пользователей, имел тенденцию к росту с максимально возможной скоростью. Однако имейте в виду, что в отличие от коэффициента удержания число возвращающихся пользователей не является чистым показателем удержания. Он зависит от показателей привлечения и конверсии. Количество вернувшихся пользователей представляет собой общее число клиентов, которых вам удалось привлечь и удержать на данный момент времени. В свою очередь, коэффициент удержания, благодаря особенностям его расчета, отвечает на вопрос «Какой процент привлеченных клиентов все еще сохраняют активность на данный момент времени?»

Поскольку кривые удержания позволяют измерить степень соответствия продукта рынку, они предоставляют прекрасную возможность оценить, насколько вы улучшаете это соответствие с течением времени. Вы можете увидеть, как меняется коэффициент удержания, построив несколько кривых удержания: для каждого отрезка времени. Например, вы могли бы строить новую кривую удержания ежемесячно. Таким образом, вы создадите набор графиков, построенных на основе данных о клиентах, которые прошли регистрацию в каждом из отслеживаемых месяцев.

Когортный анализ

Группа пользователей, которые имеют общую характеристику – например, месяц, в котором они зарегистрировались, – называется когортой. Мощным инструментом анализа меняющихся во времени показателей для различных когорт является когортный анализ. На Рисунке 13.4 показан график с тремя кривыми удержания для различных когорт. По горизонтальной оси здесь измеряется количество недель, прошедших с момента регистрации (вместо дней, как это было на Рисунке 13.3). Вы можете видеть, что когорта А имеет самый низкий начальный отсев, самую высокую скорость снижения и самое низкое терминальное значение. Когорта С имеет самый высокий начальный отсев, самую низкую скорость снижения и самое высокое терминальное значение. Параметры кривой для когорты B находятся между соответствующими значениями для когорт A и B. Итак, какую из трех кривых удержания вы предпочли бы для своего продукта? Я бы выбрал кривую когорты C, из-за того, что она имеет самое высокое терминальное значение. Начиная с 3-й недели, в когорте C процент активных пользователей выше, чем в двух других когортах. Это приводит к увеличению дохода. В качестве отступления: если у вас на одном графике отображается более пяти кривых, он становится трудночитаемым.

Рисунок 13.4. Кривые удержания для когорт

В Таблице 13.1 показан стандартный формат хранения данных, используемых при построении кривых удержания для нескольких когорт. Содержание первого столбца указывает, что каждая строка отведена для определенной когорты. В представленном примере показаны когорты, сформированные по месяцам за период с января по май; данные представлены по состоянию на июнь. Во втором столбце для каждой когорты указано начальное количество пользователей. В каждом последующем столбце зафиксировано количество активных пользователей с учетом количества месяцев, прошедших с момента их регистрации. Чем раньше сформирована когорта, тем больше точек для построения соответствующей кривой.

Таблица 13.1 Исходные данные для когорт

Данные, приведенные в Таблице 13.1, используются для расчета значений, приведенных в Таблице 13.2. Процент в каждой ячейке Таблицы 13.2 – это коэффициент удержания для соответствующей когорты (указанной в строке) за определенный временной интервал (указанный в столбце). Каждый коэффициент удержания рассчитывается путем деления количества активных пользователей (для данной когорты и периода времени) на начальное количество пользователей в когорте. Каждая строка Таблицы 13.2 отображается затем на графике в виде отдельной кривой удержания.

Таблица 13.2 Коэффициенты удержания для когорт

Отслеживание улучшений степени соответствия продукта рынку