Hogyan valósul meg a megtartás az App in the Airben

A felhasználó mobilalkalmazásban tartása egy egész tudomány. A kurzus szerzője a VC.ru-n található cikkünkben leírta annak alapjait Growth Hacking: mobilalkalmazás-elemzés Maxim Godzi, az App in the Air gépi tanulásért felelős vezetője. Maxim a vállalatnál kifejlesztett eszközökről beszél egy mobilalkalmazás elemzésével és optimalizálásával kapcsolatos munka példáján. A termékfejlesztésnek ezt a szisztematikus megközelítését, amelyet az App in the Air programban fejlesztettek ki, Retentioneering-nek nevezik. Használhatja ezeket az eszközöket a termékében: némelyikük benne van szabad hozzáférés a GitHubon.

Az App in the Air egy több mint 3 millió aktív felhasználóval rendelkező alkalmazás szerte a világon, amellyel nyomon követheti a járatokat, információkat kaphat az indulási/leszállási idők változásairól, a bejelentkezésről és a repülőtér jellemzőiről.

A tölcsértől a pályáig

Minden fejlesztőcsapat felállít egy bevezető tölcsért (a termék felhasználói elfogadását célzó folyamat). Ez az első lépés, amely segít felülről szemlélni a teljes rendszert, és megtalálni az alkalmazással kapcsolatos problémákat. De ahogy a termék fejlődik, érezni fogja ennek a megközelítésnek a korlátait. Egy egyszerű tölcsér használatával nem láthatja a termék nem nyilvánvaló növekedési pontjait. A tölcsér célja, hogy általános képet adjon az alkalmazás felhasználói szakaszairól, és megmutassa a norma mérőszámait. De a tölcsér körültekintően elrejti a normától való eltéréseket a nyilvánvaló problémák, vagy éppen ellenkezőleg, speciális felhasználói tevékenység felé.

Az App in the Airnél saját tölcsért építettünk, de a termék sajátosságai miatt homokóra lett a vége. Aztán úgy döntöttünk, hogy kiterjesztjük a megközelítést, és felhasználjuk azt a gazdag információt, amelyet maga az alkalmazás ad nekünk.

Amikor létrehoz egy tölcsért, elveszíti a felhasználó belépési pályáit. A pályák a felhasználó és maga az alkalmazás műveleteinek sorozatából állnak (például push értesítés küldése).

Az időbélyegek segítségével nagyon könnyen rekonstruálható a felhasználó pályája, és mindegyikhez grafikont készíthetünk. Természetesen sok grafikon van. Ezért csoportosítania kell a hasonló felhasználókat. Például az összes felhasználót táblázatsorok szerint rendezheti, és felsorolhatja, hogy milyen gyakran használnak egy adott függvényt.

Egy ilyen táblázat alapján készítettünk egy mátrixot és csoportosítottuk a felhasználókat a függvényhasználat gyakorisága, vagyis a gráf csomópontjai szerint. Általában ez az első lépés a betekintés felé: például már ebben a szakaszban látni fogja, hogy egyes felhasználók egyáltalán nem használják a funkciók egy részét. Amikor elvégeztük a gyakoriságelemzést, elkezdtük azt tanulmányozni, hogy a grafikon mely csomópontjai a „legnagyobbak”, vagyis mely oldalakat keresik fel leggyakrabban a felhasználók. Rögtön kiemelésre kerülnek azok a kategóriák, amelyek alapvetően különböznek valamilyen számodra fontos kritérium szerint. Itt van például két felhasználói klaszter, amelyeket az előfizetési döntés alapján felosztottunk (összesen 16 fürt volt).

Hogyan kell használni

Ha így nézi a felhasználókat, láthatja, hogy milyen funkciókat használ a megtartására vagy például a regisztrációra. Természetesen a mátrix nyilvánvaló dolgokat is mutat. Például, hogy azok, akik előfizetést vásároltak, meglátogatták az előfizetési képernyőt. De ezen kívül olyan mintákat is találhatsz, amelyekről egyébként soha nem tudtál volna.

Így teljesen véletlenül találtunk egy felhasználói csoportot, akik hozzáadnak egy járatot, aktívan követik a nap folyamán, majd eltűnnek hosszú időre, amíg újra elrepülnek valahova. Ha hagyományos eszközökkel elemeznénk viselkedésüket, akkor azt gondolnánk, hogy egyszerűen nem elégedettek az alkalmazás funkcionalitásával: mivel mással magyarázhatjuk, hogy egy napig használták, és nem tértek vissza. Ám a grafikonok segítségével azt láttuk, hogy nagyon aktívak, csak minden tevékenységük belefér egy napba.

Most az a fő feladatunk, hogy ösztönözzük az ilyen felhasználókat, hogy csatlakozzanak légitársasága hűségprogramjához, miközben a statisztikáinkat használják. Ebben az esetben minden általa vásárolt járatot importálunk, és megpróbáljuk rábírni a regisztrációra, amint új jegyet vásárol. A probléma megoldása érdekében az Aviasales, a Svyaznoy.Travel és más alkalmazásokkal is elkezdtünk együttműködni. Amikor a felhasználó jegyet vásárol, az alkalmazás felkéri, hogy adja hozzá a járatot az App in the Air alkalmazáshoz, és mi azonnal látjuk.

A grafikonnak köszönhetően azt láttuk, hogy az előfizetési képernyőt felkeresők 5%-a lemondja azt. Elkezdtük az ilyen esetek elemzését, és azt láttuk, hogy van olyan felhasználó, aki az első oldalra megy, kezdeményezi a Google-fiókja csatlakoztatását, majd azonnal megszakítja azt, újra az első oldalra jut, és így tovább négyszer. Először azt gondoltuk: "Valami egyértelműen nincs rendben ezzel a felhasználóval." És akkor rájöttünk, hogy valószínűleg hiba van az alkalmazásban. A tölcsérben ez a következőképpen értelmezhető: a felhasználónak nem tetszett az alkalmazás által kért engedélykészlet, és kilépett.

Egy másik csoportnál a felhasználók 5%-a eltévedt a képernyőn, ahol az alkalmazás arra kéri őket, hogy válasszon egyet az okostelefonján lévő összes naptáralkalmazás közül. A felhasználók újra és újra kiválasztanak különböző naptárakat, majd egyszerűen kilépnek az alkalmazásból. Kiderült, hogy UX probléma volt: miután valaki kiválasztott egy naptárt, a jobb felső sarokban a Kész gombra kellett kattintania. Csak nem minden felhasználó látta.

Az App in the Air első képernyője

A grafikonon azt láttuk, hogy a felhasználók körülbelül 30%-a nem lép túl az első képernyőn: ez annak köszönhető, hogy meglehetősen agresszíven kényszerítjük a felhasználót a feliratkozásra. Az első képernyőn az alkalmazás felkéri, hogy regisztráljon a Google vagy a Triplt használatával, és nincs információ a regisztráció kihagyásáról. Az első képernyőt elhagyók 16%-a a „Tovább” gombra kattint, és újra visszatér. Megtudtuk, hogy keresik a módot az alkalmazásban való belső regisztrációra, és a következő frissítésben kiadjuk. Ráadásul az azonnal távozók 2/3-a egyáltalán nem kattint semmit. Hogy megtudjuk, mi történik velük, hőtérképet készítettünk. Kiderült, hogy az ügyfelek olyan alkalmazásfunkciók listájára kattintanak, amelyek nem kattintható hivatkozások.

Rögzítsen egy mikro-pillanatot

Gyakran lehet látni, hogy az aszfaltút mellett ösvényeket taposnak emberek. A visszatartás kísérlet ezeknek az utaknak a megtalálására, és lehetőség szerint az utak megváltoztatására.

Természetesen rossz, hogy valódi felhasználóktól tanulunk, de legalább elkezdtük automatikusan követni azokat a mintákat, amelyek felhasználói problémát jeleznek az alkalmazásban. Mostantól a termékmenedzser e-mail értesítést kap, ha nagyszámú „hurok” fordul elő – amikor a felhasználó újra és újra visszatér ugyanarra a képernyőre.

Nézzük meg, hogy a felhasználói pályákon általában milyen mintákat érdemes keresni egy alkalmazás problémáinak és növekedési területeinek elemzéséhez:

• Hurok és ciklusok. A fent említett hurkok olyanok, amikor egy esemény ismétlődik a felhasználó pályáján, például naptár-naptár-naptár-naptár. A sok ismétlődést tartalmazó hurok egyértelműen jelzi az interfész problémáját vagy az elégtelen eseményjelölést. A ciklus szintén zárt pálya, de a ciklustól eltérően több eseményt is tartalmaz, például: repülési előzmények megtekintése - repülés hozzáadása - repülési előzmények megtekintése.
• Flowstoppers - amikor a felhasználó valamilyen akadály miatt nem tudja folytatni kívánt mozgását az alkalmazáson keresztül, például egy olyan képernyőn, amelynek felülete nem nyilvánvaló az ügyfél számára. Az ilyen események lelassítják és eltolják a felhasználók pályáját.
• A bifurkációs pontok olyan jelentős események, amelyek után a különböző típusú kliensek pályái elkülönülnek. Különösen olyan képernyőkről van szó, amelyek nem tartalmaznak közvetlen átmenetet vagy cselekvésre ösztönzést a célműveletre, így egyes felhasználókat ténylegesen az irányába tolnak. Például egyes képernyők, amelyek nem kapcsolódnak közvetlenül egy alkalmazásban lévő tartalom vásárlásához, de az ügyfelek hajlamosak arra, hogy vásároljanak vagy ne vásároljanak tartalmat, eltérően fognak viselkedni. A kettéválási pontok a felhasználói tevékenységét befolyásoló pontok lehetnek pluszjellel - befolyásolhatják a vásárlás, kattintás meghozatalát, vagy mínuszjellel - meghatározhatják, hogy néhány lépés után a felhasználó elhagyja az alkalmazást.
• A megszakított konverziós pontok potenciális bifurkációs pontok. Képernyőknek tekintheti őket, amelyek célzott cselekvésre késztethetnek, de ne tegye. Ez egy olyan időpont is lehet, amikor a felhasználónak van igénye, de nem elégítjük ki, mert egyszerűen nem tudunk róla. A pályaelemzésnek lehetővé kell tennie ennek az igénynek az azonosítását.
• Figyelemelterelő pont – olyan képernyők/felugró ablakok, amelyek nem adnak értéket a felhasználónak, nem befolyásolják a konverziót, és „elmoshatják” a pályákat, elvonva a felhasználó figyelmét a célzott műveletekről.
• A vakfoltok az alkalmazás, a képernyők és a funkciók rejtett pontjai, amelyeket a felhasználó nagyon nehezen ér el.
• Lefolyók – helyek, ahol a forgalom szivárog

Általánosságban elmondható, hogy a matematikai megközelítés lehetővé tette számunkra, hogy megértsük, hogy a kliens teljesen más módon használja az alkalmazást, mint azt a termékmenedzserek általában gondolják, amikor valamilyen szabványos használati forgatókönyvet próbálnak megtervezni a felhasználó számára. Az irodában ülve, és részt vesz a legmenőbb termékkonferenciákon, még mindig nagyon nehéz elképzelni azt a sokféle valós terepi körülményt, amelyben a felhasználó megoldja problémáit az alkalmazás használatával.

Erről egy remek vicc jut eszembe. Egy tesztelő bemegy egy bárba és rendel: egy pohár sört, 2 pohár sört, 0 pohár sört, 999999999 pohár sört, gyík egy pohárban, -1 pohár sör, qwertyuip pohár sör. Az első igazi vásárló bemegy a bárba, és megkérdezi, hol van a mosdó. A bár kigyullad, és mindenki meghal.

A termékelemzők, akik mélyen elmerültek ebben a problémában, elkezdték bevezetni a mikromomentum fogalmát. A modern felhasználónak azonnali megoldásra van szüksége problémájára. A Google néhány éve kezdett erről beszélni: a cég mikromomentumoknak nevezte az ilyen felhasználói lépéseket. A felhasználó elterelődik, véletlenül bezárja az alkalmazást, nem érti, mit kell tőle elvárni, egy nap múlva újra bejelentkezik, újra elfelejti, majd követi azt a linket, amelyet egy barátja küldött neki a messengerben. És mindezek az ülések legfeljebb 20 másodpercig tarthatnak.

Ezért elkezdtük a támogató szolgálat munkáját úgy beállítani, hogy az alkalmazottak szinte valós időben megértsék, mi a probléma. Mire az ember felkeresi a támogatási oldalt és elkezdi írni a kérdését, a pályáját - az elmúlt 100 eseményt - ismerve meg tudjuk határozni a probléma lényegét. Korábban a támogatási kérelmek szövegének ML elemzésével automatizáltuk az összes támogatási kérelmet kategóriákba. A kategorizálás sikere ellenére, amikor az összes kérés 87%-a helyesen oszlik el a 13 kategória valamelyikébe, a pályákkal végzett munka képes automatikusan megtalálni a legmegfelelőbb megoldást a felhasználó helyzetére.

A frissítéseket nem tudjuk gyorsan kiadni, de képesek vagyunk észrevenni a problémát, és ha a felhasználó követi a már látott forgatókönyvet, push értesítést küldünk neki.

Látjuk, hogy egy alkalmazás optimalizálása gazdag eszközöket igényel a felhasználói pályák tanulmányozásához. Továbbá, ismerve az összes utat, amelyet a felhasználók járnak, kikövezheti a szükséges utakat, és a testreszabott tartalmak segítségével a push értesítések és az adaptív felhasználói felület elemei „kézzel” vezetik a felhasználót az igényeinek leginkább megfelelő és pénzt hozó, célzott műveletekhez. , adatok és egyéb érték a vállalkozás számára.

Mit kell figyelembe venni

• A felhasználói konverzió tanulmányozása csak a csatornák példakénti felhasználásával azt jelenti, hogy elveszítjük azt a gazdag információt, amelyet maga az alkalmazás ad nekünk.

• A felhasználói pályák megtartó elemzése grafikonokon segít megtudni, hogy mely funkciókat használja a felhasználók megtartására, vagy például előfizetésre ösztönzi őket.
• A megőrző eszközök segítenek automatikusan, valós időben nyomon követni az alkalmazás felhasználói problémáit jelző mintákat, megtalálni és bezárni a nehezen észrevehető hibákat.

• Segítenek megtalálni a felhasználói viselkedés nem nyilvánvaló mintáit.

• A megőrző eszközök lehetővé teszik az automatizált ML-eszközök létrehozását a legfontosabb felhasználói események és mérőszámok előrejelzésére: a felhasználó elvesztése, az LTV és sok más, a grafikonon könnyen meghatározható mérőszám.

A Retentioneering köré közösséget építünk a szabad eszmecserére. Az általunk kifejlesztett eszközökre úgy gondolhat, mint egy olyan nyelvre, amelyen az elemzők és a különböző mobil- és webalkalmazásokból származó termékek betekintést, legjobb technikákat és módszereket oszthatnak meg egymással. A tanfolyamon megtudhatod, hogyan kell ezeket az eszközöket használni Growth Hacking: mobilalkalmazás-elemzés Bináris körzet.

Forrás: will.com