Carane Retentioneering Dilaksanakake ing App in the Air

Tetep pangguna ing aplikasi seluler minangka ilmu. Penulis kursus kasebut nerangake dhasar ing artikel kita ing VC.ru Growth Hacking: analytics aplikasi seluler Maxim Godzi, Kepala Pembelajaran Mesin ing App in the Air. Maxim ngomong babagan alat sing dikembangake ing perusahaan nggunakake conto karya ing analisis lan optimalisasi aplikasi seluler. Pendekatan sistematis kanggo perbaikan produk, sing dikembangake ing App in the Air, diarani Retentioneering. Sampeyan bisa nggunakake piranti kasebut ing produk sampeyan: sawetara ana ing akses gratis ing GitHub.

App in the Air minangka aplikasi kanthi luwih saka 3 yuta pangguna aktif ing saindenging jagad, kanthi sampeyan bisa nglacak penerbangan, entuk informasi babagan owah-owahan wektu budhal / kebangkrutan, check-in lan karakteristik bandara.

Saka corong menyang lintasan

Kabeh tim pangembang mbangun corong onboarding (proses sing dituju kanggo nrima pangguna produk). Iki minangka langkah pisanan sing mbantu sampeyan ndeleng kabeh sistem saka ndhuwur lan nemokake masalah aplikasi. Nanging nalika produk berkembang, sampeyan bakal ngrasakake watesan saka pendekatan iki. Nggunakake corong sing prasaja, sampeyan ora bisa ndeleng titik pertumbuhan sing ora jelas kanggo produk. Tujuan corong yaiku kanggo menehi tampilan umum babagan tahapan pangguna ing aplikasi kasebut, kanggo nuduhake metrik norma. Nanging corong bakal kanthi ati-ati ndhelikake penyimpangan saka norma menyang masalah sing jelas utawa, sebaliknya, kegiatan pangguna khusus.

Ing App in the Air, kita nggawe corong dhewe, nanging amarga spesifik produk kasebut, kita entuk jam pasir. Banjur kita mutusake kanggo nggedhekake pendekatan lan nggunakake informasi sugih sing diwenehake dening aplikasi kasebut.

Nalika sampeyan mbangun corong, sampeyan bakal kelangan lintasan onboarding pangguna. Lintasan kalebu urutan tumindak dening pangguna lan aplikasi kasebut dhewe (contone, ngirim kabar push).

Nggunakake cap wektu, sampeyan bisa kanthi gampang mbangun maneh lintasan pangguna lan nggawe grafik kanggo saben wong. Mesthi, ana akeh grafik. Mulane, sampeyan kudu nglumpukake pangguna sing padha. Contone, sampeyan bisa ngatur kabeh pangguna miturut larik tabel lan dhaptar sepira kerepe nggunakake fungsi tartamtu.

Adhedhasar tabel kasebut, kita nggawe matriks lan nglumpukake pangguna kanthi frekuensi panggunaan fungsi, yaiku, kanthi simpul ing grafik. Iki biasane minangka langkah pertama kanggo wawasan: contone, ing tahap iki sampeyan bakal weruh manawa sawetara pangguna ora nggunakake sawetara fungsi. Nalika kita nindakake analisis frekuensi, kita wiwit nyinaoni simpul ing grafik sing "paling gedhe", yaiku, kaca sing paling kerep dikunjungi pangguna. Kategori sing dhasar beda miturut sawetara kritéria sing penting kanggo sampeyan langsung disorot. Ing kene, contone, ana rong klompok pangguna sing dibagi adhedhasar keputusan langganan (total ana 16 klompok).

Carane nggunakake

Kanthi ndeleng pangguna sampeyan kanthi cara iki, sampeyan bisa ndeleng fitur apa sing sampeyan gunakake kanggo nahan pangguna utawa, contone, njaluk dheweke mlebu. Alami, matriks uga bakal nuduhake perkara sing jelas. Contone, sing tuku langganan ngunjungi layar langganan. Nanging saliyane iki, sampeyan uga bisa nemokake pola sing ora bakal dingerteni.

Dadi kita ora sengaja nemokake klompok pangguna sing nambah penerbangan, kanthi aktif nglacak sedina muput lan banjur ilang suwe nganti mabur maneh. Yen kita nganalisa prilaku nggunakake alat konvensional, kita bakal mikir sing padha mung ora wareg karo fungsi saka aplikasi: carane liya kita bisa nerangake sing padha digunakake kanggo sedina lan ora bali. Nanging kanthi bantuan grafik, kita weruh yen dheweke aktif banget, mung kabeh kegiatane pas karo sedina.

Saiki tugas utama kita yaiku nyengkuyung pangguna kasebut supaya nyambung menyang program kesetiaan maskapai nalika nggunakake statistik kita. Ing kasus iki, kita bakal ngimpor kabeh penerbangan sing dituku lan nyoba nyurung dheweke supaya mlebu nalika dheweke tuku tiket anyar. Kanggo ngatasi masalah iki, kita uga wiwit kerjo bareng karo Aviasales, Svyaznoy.Travel lan aplikasi liyane. Nalika pangguna tuku tiket, app njaluk dheweke nambah pesawat menyang App in the Air, lan langsung ndeleng.

Thanks kanggo grafik kasebut, kita weruh manawa 5% wong sing pindhah menyang layar langganan mbatalake. Kita wiwit nganalisa kasus kasebut, lan weruh manawa ana pangguna sing pindhah menyang kaca pisanan, miwiti sambungan akun Google, lan langsung mbatalake, tekan kaca pisanan maneh, lan sateruse kaping papat. Kaping pisanan kita mikir, "Ana ana sing salah karo pangguna iki." Banjur kita nyadari manawa, kemungkinan, ana bug ing aplikasi kasebut. Ing corong, iki bakal diinterpretasikake kaya ing ngisor iki: pangguna ora seneng karo set ijin sing dijaluk aplikasi, lan dheweke lunga.

Klompok liyane duwe 5% pangguna ilang ing layar ing ngendi aplikasi kasebut njaluk supaya milih salah siji saka kabeh aplikasi tanggalan ing smartphone. Pangguna bakal milih tanggalan sing beda-beda maneh lan banjur metu saka aplikasi kasebut. Pranyata ana masalah UX: sawise wong milih tanggalan, dheweke kudu ngeklik Rampung ing pojok sisih ndhuwur. Mung ora kabeh pangguna weruh.

Layar pisanan App in the Air

Ing grafik kita, kita weruh yen udakara 30% pangguna ora ngluwihi layar pisanan: iki amarga kasunyatane kita cukup agresif kanggo nyurung pangguna kanggo langganan. Ing layar pisanan, app njaluk sampeyan ndhaptar nggunakake Google utawa Triplt, lan ora ana informasi babagan nglewati registrasi. Saka wong-wong sing ninggalake layar pisanan, 16% pangguna ngeklik "More" lan bali maneh. Kita wis nemokake manawa dheweke nggoleki cara kanggo ndhaptar sacara internal ing aplikasi kasebut lan bakal diluncurake ing nganyari sabanjure. Kajaba iku, 2/3 wong sing langsung lunga ora ngeklik apa-apa. Kanggo ngerteni apa sing kedadeyan, kita nggawe peta panas. Pranyata pelanggan ngeklik dhaptar fitur app sing ora bisa diklik link.

Njupuk momen mikro

Kerep weruh wong trampling dalan jejere dalan aspal. Retentioneering minangka upaya kanggo nemokake dalan kasebut lan, yen bisa, ngganti dalan.

Mesthi, ala yen kita sinau saka pangguna nyata, nanging paling ora kita wiwit nglacak pola kanthi otomatis sing nuduhake masalah pangguna ing aplikasi kasebut. Saiki manajer produk nampa kabar email yen akeh "puteran" kedadeyan-nalika pangguna bali menyang layar sing padha bola-bali.

Ayo goleki pola apa ing lintasan pangguna sing umume digoleki kanggo nganalisa masalah lan wilayah pertumbuhan aplikasi:

• Loop lan siklus. Daur ulang sing kasebut ing ndhuwur yaiku nalika siji acara bola-bali ing lintasan pangguna, contone, tanggalan-kalender-kalender-kalender. Daur ulang kanthi akeh pengulangan minangka indikator sing jelas babagan masalah antarmuka utawa tandha acara sing ora cukup. Siklus uga minangka lintasan tertutup, nanging ora kaya loop, kalebu luwih saka siji acara, contone: ndeleng riwayat penerbangan - nambah penerbangan - ndeleng riwayat penerbangan.
• Flowstoppers - nalika pangguna, amarga sawetara alangan, ora bisa nerusake gerakan sing dipengini liwat aplikasi, contone, layar karo antarmuka sing ora ketok kanggo klien. Acara kasebut alon-alon lan nggeser lintasan pangguna.
• Titik bifurkasi minangka acara penting sawise lintasan klien saka macem-macem jinis dipisahake. Utamane, iki minangka layar sing ora ngemot transisi langsung utawa panggilan-kanggo-tumindak menyang tumindak target, kanthi efektif nyurung sawetara pangguna. Contone, sawetara layar sing ora ana hubungane langsung karo tuku konten ing aplikasi, nanging sing pelanggan seneng tuku utawa ora tuku konten, bakal tumindak kanthi beda. Titik bifurcation bisa dadi titik pengaruh ing tumindak pangguna kanthi tandha plus - bisa mengaruhi keputusan tuku utawa klik, utawa tandha minus - bisa nemtokake manawa sawise sawetara langkah pangguna bakal ninggalake aplikasi kasebut.
• Titik konversi sing dibatalake minangka titik bifurkasi potensial. Sampeyan bisa nganggep minangka layar sing bisa ngarahake tumindak target, nanging ora. Iki uga bisa dadi titik nalika pangguna butuh, nanging kita ora marem amarga kita ora ngerti babagan iki. Analisis lintasan kudu ngidini kabutuhan iki diidentifikasi.
• Titik gangguan - layar / pop-up sing ora menehi nilai kanggo pangguna, ora mengaruhi konversi lan bisa "blur" lintasan, ngganggu pangguna saka tumindak target.
• Titik wuta minangka titik sing didhelikake saka aplikasi, layar lan fitur sing angel banget digayuh pangguna.
• Saluran - titik ngendi lalu lintas bocor

Umumé, pendekatan matématika ngidini kita ngerti manawa klien nggunakake aplikasi kanthi cara sing beda banget tinimbang manajer produk biasane mikir nalika nyoba ngrancang sawetara skenario panggunaan standar kanggo pangguna. Lungguh ing kantor lan nekani konferensi produk sing paling keren, isih angel mbayangake kabeh macem-macem kahanan lapangan nyata sing pangguna bakal ngrampungake masalah nggunakake aplikasi kasebut.

Iki ngelingake aku lelucon gedhe. A tester lumaku menyang bar lan pesenan: segelas bir, 2 gelas bir, 0 gelas bir, 999999999 gelas bir, kadal ing kaca, -1 gelas bir, qwertyuip kaca tingal bir. Pelanggan nyata pisanan mlaku menyang bar lan takon ing ngendi jedhing. Bar iku murub lan kabeh mati.

Analysts Product, rumiyin nyemplungaken ing masalah iki, wiwit introduce konsep micromoment a. Pangguna modern mbutuhake solusi cepet kanggo masalahe. Google wiwit ngomong babagan iki sawetara taun kepungkur: perusahaan kasebut nyebat tumindak pangguna mikro-momen kasebut. Pangguna dadi bingung, ora sengaja nutup aplikasi kasebut, ora ngerti apa sing dibutuhake, mlebu maneh sedina, lali maneh, banjur ngetutake tautan sing dikirim kanca ing utusan kasebut. Lan kabeh sesi kasebut bisa tahan ora luwih saka 20 detik.

Dadi, kita wiwit nyoba nyiyapake karya layanan dhukungan supaya karyawan bisa ngerti apa masalahe meh ing wektu nyata. Nalika wong teka ing kaca dhukungan lan wiwit nulis pitakonane, kita bisa nemtokake inti masalah, ngerti lintasan - 100 acara pungkasan. Sadurunge, kita ngotomatisasi distribusi kabeh panjalukan dhukungan menyang kategori nggunakake analisis ML saka teks panyuwunan dhukungan. Senadyan sukses kategorisasi, nalika 87% saka kabeh panjalukan wis bener mbagekke menyang salah siji saka 13 kategori, iku bisa karo lintasan sing bisa kanthi otomatis nemokake solusi sing paling cocok kanggo kahanan pangguna.

Kita ora bisa ngeculake nganyari kanthi cepet, nanging kita bisa ngerteni masalah kasebut lan, yen pangguna ngetutake skenario sing wis kita deleng, kirimake kabar push.

Kita weruh yen tugas ngoptimalake aplikasi mbutuhake alat sing sugih kanggo sinau lintasan pangguna. Luwih, ngerti kabeh dalan sing ditindakake pangguna, sampeyan bisa mbukak dalan sing dibutuhake, lan kanthi bantuan konten sing disesuaikan, kabar push lan unsur UI adaptif "kanthi tangan" mimpin pangguna menyang tumindak sing ditargetake sing paling cocog karo kabutuhan lan nggawa dhuwit. , data lan nilai liyane kanggo bisnis sampeyan.

Apa sing kudu dicathet

• Sinau konversi pangguna mung nggunakake corong minangka conto tegese kelangan informasi sugih sing diwenehake aplikasi kasebut dhewe.

• Analisis retentioneering saka lintasan pangguna ing grafik mbantu sampeyan ndeleng fitur sing sampeyan gunakake kanggo nahan pangguna utawa, contone, nyengkuyung supaya langganan.
• Piranti retentioneering mbantu kanthi otomatis, ing wektu nyata, nglacak pola sing nuduhake masalah pangguna ing aplikasi, nemokake lan nutup kewan omo sing angel ditemokake.

• Dheweke mbantu nemokake pola prilaku pangguna sing ora jelas.

• Piranti retentioneering nggawe alat ML otomatis kanggo prédhiksi acara lan metrik pangguna utama: mundhut pangguna, LTV lan akeh metrik liyane sing gampang ditemtokake ing grafik.

Kita mbangun komunitas ing sekitar Retentioneering kanggo ijol-ijolan ide gratis. Sampeyan bisa mikirake alat sing dikembangake minangka basa sing analis lan produk saka aplikasi seluler lan web sing beda-beda bisa ngganti wawasan, teknik lan metode sing paling apik. Sampeyan bisa sinau babagan nggunakake alat kasebut ing kursus kasebut Growth Hacking: analytics aplikasi seluler Kecamatan Binar.

Source: www.habr.com