Udržať používateľa v mobilnej aplikácii je celá veda. Autor kurzu opísal jeho základy v našom článku na VC.ru Maxim Godzi, vedúci strojového učenia v App in the Air. Maxim hovorí o nástrojoch vyvinutých v spoločnosti na príklade práce na analýze a optimalizácii mobilnej aplikácie. Tento systematický prístup k zlepšovaniu produktov, vyvinutý v aplikácii App in the Air, sa nazýva Retentioneering. Vo svojom produkte môžete použiť tieto nástroje: niektoré z nich sú in na GitHub.
App in the Air je aplikácia s viac ako 3 miliónmi aktívnych používateľov po celom svete, pomocou ktorej môžete sledovať lety, získavať informácie o zmenách v časoch odletov/pristátí, odbavení a charakteristikách letísk.
Od lievika po trajektóriu
Všetky vývojové tímy vytvárajú vstupný lievik (proces zameraný na prijatie produktu používateľom). Toto je prvý krok, ktorý vám pomôže pozrieť sa na celý systém zhora a nájsť problémy s aplikáciou. Ale ako sa produkt vyvíja, budete cítiť obmedzenia tohto prístupu. Pomocou jednoduchého lievika nemôžete vidieť neočividné body rastu produktu. Účelom zúženia je poskytnúť všeobecný pohľad na fázy používateľov v aplikácii a ukázať vám metriky normy. Lievik však obozretne skryje odchýlky od normy smerom k zjavným problémom alebo naopak k špeciálnej aktivite používateľov.
V App in the Air sme si postavili vlastný lievik, no vzhľadom na špecifiká produktu sme skončili pri presýpacích hodinách. Potom sme sa rozhodli rozšíriť prístup a využiť bohaté informácie, ktoré nám poskytuje samotná aplikácia.
Keď vytvoríte lievik, stratíte trajektórie nastupovania používateľov. Trajektórie pozostávajú zo sekvencie akcií používateľa a samotnej aplikácie (napríklad odoslanie oznámenia push).
Pomocou časových pečiatok veľmi jednoducho zrekonštruujete trajektóriu používateľa a pre každú z nich z nej vytvoríte graf. Samozrejme, existuje veľa grafov. Preto musíte podobných používateľov zoskupiť. Môžete napríklad usporiadať všetkých používateľov podľa riadkov tabuľky a uviesť, ako často používajú určitú funkciu.
Na základe takejto tabuľky sme vytvorili maticu a používateľov sme zoskupili podľa frekvencie používania funkcií, teda podľa uzlov v grafe. Toto je zvyčajne prvý krok k prehľadom: napríklad už v tejto fáze uvidíte, že niektorí používatelia niektoré funkcie vôbec nevyužívajú. Keď sme robili frekvenčnú analýzu, začali sme skúmať, ktoré uzly v grafe sú „najväčšie“, teda aké stránky používatelia navštevujú najčastejšie. Okamžite sa zvýraznia kategórie, ktoré sa zásadne líšia podľa nejakého pre vás dôležitého kritéria. Tu sú napríklad dva klastre používateľov, ktorých sme rozdelili na základe rozhodnutia o predplatnom (celkovo bolo 16 klastrov).
Ako sa to používa
Keď sa pozriete na svojich používateľov týmto spôsobom, môžete zistiť, aké funkcie používate na ich udržanie alebo napríklad prinútiť ich, aby sa zaregistrovali. Prirodzene, matica ukáže aj zrejmé veci. Napríklad, že tí, ktorí si zakúpili predplatné, navštívili obrazovku predplatného. Okrem toho však môžete nájsť aj vzory, o ktorých by ste inak nikdy nevedeli.
Úplne náhodou sme teda našli skupinu užívateľov, ktorí si pridajú let, aktívne ho sledujú počas celého dňa a potom na dlhý čas miznú, kým zase niekam neodletia. Ak by sme ich správanie analyzovali pomocou bežných nástrojov, mysleli by sme si, že jednoducho neboli spokojní s funkčnosťou aplikácie: ako inak si vysvetliť, že ju používali jeden deň a už sa nevrátili. Ale pomocou grafov sme videli, že sú veľmi aktívni, len sa všetka ich aktivita zmestí do jedného dňa.
Teraz je našou hlavnou úlohou povzbudiť takéhoto používateľa, aby sa pripojil k vernostnému programu svojej leteckej spoločnosti, zatiaľ čo používa naše štatistiky. V tomto prípade naimportujeme všetky letenky, ktoré si kúpi, a pokúsime sa ho dotlačiť, aby sa prihlásil hneď, ako si kúpi novú letenku. Na vyriešenie tohto problému sme začali spolupracovať aj s Aviasales, Svyaznoy.Travel a ďalšími aplikáciami. Keď si ich používateľ zakúpi letenku, aplikácia ho vyzve, aby pridal let do aplikácie App in the Air a my to hneď vidíme.
Vďaka grafu sme videli, že 5 % ľudí, ktorí prejdú na obrazovku odberu, ho zruší. Začali sme analyzovať takéto prípady a zistili sme, že existuje používateľ, ktorý prejde na prvú stránku, spustí pripojenie svojho účtu Google a okamžite ho zruší, znova sa dostane na prvú stránku atď. Najprv sme si mysleli, že s týmto používateľom nie je niečo v poriadku. A potom sme si uvedomili, že s najväčšou pravdepodobnosťou sa v aplikácii vyskytla chyba. V zúžení by sa to interpretovalo takto: používateľovi sa nepáčila sada povolení, ktoré aplikácia požaduje, a odišiel.
V ďalšej skupine sa 5 % používateľov stratilo na obrazovke, kde ich aplikácia vyzve, aby si vybrali jednu zo všetkých aplikácií kalendára na svojom smartfóne. Používatelia by si znova a znova vyberali rôzne kalendáre a potom jednoducho ukončili aplikáciu. Ukázalo sa, že došlo k problému s UX: keď si osoba vybrala kalendár, musela kliknúť na Hotovo v pravom hornom rohu. Len to nevideli všetci používatelia.
Prvá obrazovka aplikácie App in the Air
V našom grafe sme videli, že asi 30 % používateľov neprejde za prvú obrazovku: je to spôsobené tým, že sme dosť agresívni v tlačení používateľov na odber. Na prvej obrazovke vás aplikácia vyzve, aby ste sa zaregistrovali pomocou Google alebo Triplt a nie sú tam žiadne informácie o preskočení registrácie. Z tých, ktorí opustia prvú obrazovku, 16 % používateľov klikne na „Viac“ a znova sa vráti. Zistili sme, že hľadajú spôsob, ako sa interne zaregistrovať v aplikácii a vydáme ju v najbližšej aktualizácii. Navyše 2/3 z tých, čo odídu okamžite, nekliknú vôbec nič. Aby sme zistili, čo sa s nimi deje, vytvorili sme teplotnú mapu. Ukázalo sa, že zákazníci klikajú na zoznam funkcií aplikácie, na ktoré nemožno kliknúť.
Zachyťte mikromoment
Vedľa asfaltky môžete často vidieť ľudí prešľapávať cestičky. Retentioneering je pokus nájsť tieto cesty a ak je to možné, zmeniť cesty.
Samozrejme, je zlé, že sa učíme od skutočných používateľov, ale aspoň sme začali automaticky sledovať vzory, ktoré naznačujú problém používateľa v aplikácii. Teraz produktový manažér dostáva e-mailové upozornenia, ak dôjde k veľkému počtu „slučiek“ – keď sa používateľ znova a znova vracia na rovnakú obrazovku.
Pozrime sa, aké vzory v trajektóriách používateľov je vo všeobecnosti zaujímavé hľadať pri analýze problémov a oblastí rastu aplikácie:
- Slučky a cykly. Vyššie uvedené slučky sú, keď sa jedna udalosť opakuje v trajektórii používateľa, napríklad kalendár-kalendár-kalendár-kalendár. Slučka s veľkým množstvom opakovaní je jasným indikátorom problému s rozhraním alebo nedostatočného označenia udalostí. Cyklus je tiež uzavretá trajektória, ale na rozdiel od slučky zahŕňa viac ako jednu udalosť, napríklad: zobrazenie histórie letu - pridanie letu - zobrazenie histórie letu.
- Flowstoppers - keď používateľ kvôli nejakej prekážke nemôže pokračovať v požadovanom pohybe cez aplikáciu, napríklad obrazovka s rozhraním, ktoré nie je pre klienta zrejmé. Takéto udalosti spomaľujú a posúvajú trajektóriu používateľov.
- Bifurkačné body sú významné udalosti, po ktorých sa oddelia trajektórie klientov rôznych typov. Ide najmä o obrazovky, ktoré neobsahujú priamy prechod alebo výzvu na akciu k cieľovej akcii, čím k nej efektívne tlačia niektorých používateľov. Napríklad obrazovka, ktorá priamo nesúvisí s nákupom obsahu v aplikácii, ale na ktorej majú zákazníci sklon kupovať alebo nekupovať obsah, sa bude správať inak. Bifurkačné body môžu byť bodmi vplyvu na akcie vašich používateľov so znamienkom plus – môžu ovplyvniť rozhodnutie o nákupe alebo kliknutí, prípadne znamienkom mínus – môžu určiť, že po niekoľkých krokoch používateľ opustí aplikáciu.
- Prerušené konverzné body sú potenciálne bifurkačné body. Môžete si ich predstaviť ako obrazovky, ktoré by mohli vyvolať cieľovú akciu, ale nie. Môže to byť aj bod v čase, keď má používateľ potrebu, ale my ju neuspokojíme, pretože o nej jednoducho nevieme. Analýza trajektórie by mala umožniť túto potrebu identifikovať.
- Bod rozptýlenia – obrazovky/vyskakovacie okná, ktoré používateľovi neprinášajú hodnotu, neovplyvňujú konverziu a môžu „rozmazávať“ trajektórie, čím odvádzajú pozornosť používateľa od cieľových akcií.
- Slepé uhly sú skryté body aplikácie, obrazoviek a funkcií, ktoré sú pre používateľa veľmi ťažko dostupné.
- Odtoky – miesta, kde dochádza k úniku dopravy
Vo všeobecnosti nám matematický prístup umožnil pochopiť, že klient používa aplikáciu úplne iným spôsobom, ako si zvyčajne myslia produktoví manažéri, keď sa snažia naplánovať nejaký štandardný scenár používania pre používateľa. Keď sedíte v kancelárii a zúčastňujete sa tých najlepších produktových konferencií, je stále veľmi ťažké predstaviť si všetku rozmanitosť skutočných terénnych podmienok, v ktorých bude používateľ pomocou aplikácie riešiť svoje problémy.
To mi pripomína jeden skvelý vtip. Tester vojde do baru a objedná si: pohár piva, 2 poháre piva, 0 pohárov piva, 999999999 pohárov piva, jašterica v pohári, -1 pohár piva, poháre piva qwertyuip. Prvý skutočný zákazník vojde do baru a pýta sa, kde je toaleta. Bar sa rozhorí a všetci zomrú.
Produktoví analytici, hlboko ponorení do tohto problému, začali zavádzať koncept mikromomentu. Moderný používateľ potrebuje okamžité riešenie svojho problému. Google o tom začal hovoriť pred niekoľkými rokmi: spoločnosť nazvala takéto akcie používateľov mikromomenty. Používateľ sa rozptýli, omylom zatvorí aplikáciu, nerozumie tomu, čo sa od neho vyžaduje, o deň sa znova prihlási, znova zabudne a potom nasleduje odkaz, ktorý mu poslal priateľ v messengeri. A všetky tieto relácie nemôžu trvať dlhšie ako 20 sekúnd.
Začali sme sa teda snažiť nastaviť prácu podpornej služby tak, aby zamestnanci takmer v reálnom čase pochopili, v čom je problém. V čase, keď človek príde na stránku podpory a začne písať svoju otázku, vieme určiť podstatu problému, keďže poznáme jeho trajektóriu – posledných 100 udalostí. Predtým sme automatizovali distribúciu všetkých žiadostí o podporu do kategórií pomocou ML analýzy textov žiadostí o podporu. Napriek úspechu kategorizácie, kedy je 87 % všetkých požiadaviek správne rozdelených do jednej z 13 kategórií, práve práca s trajektóriami dokáže automaticky nájsť najvhodnejšie riešenie pre situáciu používateľa.
Aktualizácie nedokážeme vydať rýchlo, ale vieme si všimnúť problém a ak používateľ postupuje podľa scenára, ktorý sme už videli, poslať mu push notifikáciu.
Vidíme, že úloha optimalizácie aplikácie si vyžaduje bohaté nástroje na štúdium trajektórií používateľov. Okrem toho, ak poznáte všetky cesty, ktorými sa používatelia uberú, môžete vydláždiť potrebné cesty a pomocou prispôsobeného obsahu, upozornení push a adaptívnych prvkov používateľského rozhrania „z ruky“ priviesť používateľa k cieleným akciám, ktoré najlepšie vyhovujú jeho potrebám a prinášajú peniaze. , dáta a ďalšie hodnoty pre vaše podnikanie.
Čo treba vziať na vedomie
- Štúdium konverzie používateľov iba na príklade zúžení znamená stratu bohatých informácií, ktoré nám poskytuje samotná aplikácia.
- Analýza udržania používateľských trajektórií v grafoch vám pomôže zistiť, ktoré funkcie používate na udržanie používateľov alebo napríklad na ich povzbudenie, aby sa prihlásili na odber.
- Nástroje na uchovávanie údajov pomáhajú automaticky v reálnom čase sledovať vzory, ktoré naznačujú problémy používateľov v aplikácii, nájsť a odstrániť chyby tam, kde ich bolo ťažké si všimnúť.
- Pomáhajú nájsť nezjavné vzorce správania používateľov.
- Nástroje na uchovávanie údajov umožňujú vytvárať automatizované nástroje ML na predpovedanie kľúčových udalostí a metrík používateľov: straty používateľov, LTV a mnoho ďalších metrík, ktoré sa dajú ľahko určiť v grafe.
Budujeme komunitu okolo Retentioneering pre bezplatnú výmenu nápadov. Nástroje, ktoré vyvíjame, si môžete predstaviť ako jazyk, v ktorom si analytici a produkty z rôznych mobilných a webových aplikácií môžu vymieňať poznatky, najlepšie techniky a metódy. V kurze sa môžete naučiť používať tieto nástroje Binárny obvod.
Zdroj: hab.com