Что такое aha момент
Первая сессия определяет почти всё, или как помочь пользователю полюбить вашу игру
В данной статье рассмотрю важность первой сессии пользователя, её влияние на последующие значения KPI проекта и способы оптимизации на реальных примерах из индустрии.
О важности первой сессии
Как выглядит обычный график retention? Обратимся, неожиданно даже для себя, к исследованию, датированному 1885 годом и посвящённому забыванию усвоенного материала. Дело в том, что обычный график retention имеет точно такой же вид, несмотря на 130 прошедших лет и на то, что речь идёт про другую сферу жизнедеятельности.
Как видно из графика, чем больше проходит времени, тем более вероятно, что пользователь останется на более долгий срок. Соответственно, чем меньше проходит времени от начала жизни пользователя, тем более вероятно, что пользователь покинет проект. Я веду к той мысли, что основная часть пользователей, покинувших проект, делает это в первые дни после первого посещения. Более того, в первый день. И ещё более того — в первую сессию. Именно поэтому первая сессия очень важна.
Если вы хотите оптимизировать, скажем, 28-дневный retention — начните с первой сессии пользователя. Её оптимизация увеличит 1-day retention, что, в свою очередь, увеличит 28-дневный retention и все последующие.
Согласно данным swrve, более 19% пользователей покидают игру сразу после первой сессии. Если же за первой сессией последовала вторая, то скорее всего последует и третья, и все остальные. Именно в свою первую сессию пользователь знакомится с продуктом, формирует о нём мнение. И ваша задача, чтобы первое мнение не стало последним. Расскажите пользователю о своем приложении, покажите преимущества этого приложения перед другими.
Изучите первую сессию наиболее активных пользователей
Подумайте, какие действия стоит выполнить пользователю, чтобы глубже понять ваш продукт и его преимущества. Это отлично иллюстрирует пример, описанный в блоге twoodo. Twoodo — это сервис для командной работы, и, чтобы улучшить свои показатели, они проделали следующие действия:
Данная, казалось бы, простая последовательность действий, привела к тому, что количество активных пользователей увеличилось на 75%, количество приглашенных друзей увеличилось на 112%, а количество сообщений и задач выросло на 139%. Стоит ли говорить, что и retention при этом также увеличился.
Например, сервис который я использую, позволяет выделить пользовательские сегменты по дате регистрации, по их активности, по выполнению какого-либо события, по регулярности входов:
Используя эти сегменты, можно анализировать выполнение различных событий во время первой сессии отдельно для наиболее и наименее активных пользователей.
Найдите свой aha-момент
Итерации лишними не бывают
Нет предела совершенству и retention — это такой показатель, который можно (и нужно) оптимизировать всегда. Не бойтесь сделать лишнюю итерацию и лишний A/B тест.
Это отлично демонстрирует пример Zeptolab. Перед тем, как игра King of Thieves вышла в её текущем виде, было предложено 120 идей, разработано порядка 50 прототипов. Лишь пять прототипов дошло до soft launch. И спустя два года, вышла одна-единственная игра. Поначалу однодневный retention составлял 26%, а семидневный — 9%. При этом 60% пользователей даже не доходило до мультиплеерной части игры. Очередные итерации, новые прототипы, добавление нового туториала, системы лиг, большой кнопки “Find a match”, и показатели существенно выросли: 1-day retention стал составлять невиданные 56%, а 7-days retention вырос до 32%. А LTV пользователя с момента первого soft launch вырос в 26 раз.
Оптимизируйте tutorial маленькими шагами
Вообще, формат туториала для первой сессии подходит удачно: обучаясь, пользователь одновременно понимает и интерфейс продукта, и его особенности. На этом этапе каждое минимальное действие пользователя важно для его будущей активности, поэтому мы рекомендуем логировать каждый, пусть даже небольшой, шаг пользователя в туториале.
Отчёт Tutorial steps в используемом мной сервисе позволяет увидеть те места, в которых пользователи испытывают наибольшие трудности:
Пример из личной практики
Один игровой проект решил улучшить свои показатели retention, как за 1 день, так и за 28 дней. Начинать было решено именно с оптимизации однодневного retention, а именно — с туториала. В туториале, который длится в среднем 15 минут, было выделено более ста (!) шагов, начиная от загрузки каждой текстуры и заканчивая убитой базой противника. Наибольший отток (churn rate) был зафиксирован в тех шагах, когда приложение обращалось к интернет-соединению. Поэтому было принято решение сделать туториал оффлайновым и замерить результаты.
«Aha-момент»: Когда посетитель становится активным пользователем
Главный аналитик компании Mode Бенн Стенсил написал в корпоративном блоге материал про «aha-момент» — когда пользователь осознает ценность продукта и принимает решение остаться его постоянным посетителем. На примере Facebook Стенсил рассказал, как определить «aha-момент» для собственного проекта, какие метрики использовать и какие выводы делать. В рубрике Growth Hacks — перевод заметки.
Многие ведущие технологические компании утверждают, что так называемые «aha-моменты» — мгновения, когда пользователь осознает ценность их продукта — являются ключевыми для роста компании. В частности, Чамат Палихапития заявил, что aha-момент Facebook — возможность завести до семи друзей в течение 10 дней — является путеводной звездой для Facebook на пути к одному миллиарду пользователей.
Twitter, Dropbox и Zynga уже подчеркивали важность простых метрических данных, а компания Slack, которая в настоящее время является олицетворением быстрого роста, недавно поделилась своими данными.
Как и многие другие стартапы, мы задались целью отыскать собственный «момент озарения». И мы выяснили, что эти aha-моменты в меньшей степени связаны с продвинутой аналитикой, и в большей — с простой математикой и убедительным посланием. Вот наш рецепт.
«7 друзей за 10 дней» — простота, не наука
Известно, что в своей книге «Гении и аутсайдеры» Малькольм Гладуэлл заявил, что для того, чтобы стать экспертом в каком-то деле, требуется всего лишь 10 тысяч часов практики. Это заявление предполагало, что к успеху существует простая, измеримая дорога.
Критики обвиняли его в том, что эта идея вводит людей в заблуждение. Они утверждали, что Гладуэлл преуменьшил важность врожденных способностей или интеллекта. То, на что у одаренного человека уйдет 2 тысячи часов, у менее одаренного может занять 20 тысяч.
Так что заявленные Гладуэллом 10 тысяч часов не являются каким-то магическим порогом; это просто запоминающееся среднее арифметическое, которое было вычислено путем сравнения способностей различных людей (а в случае Гладуэлла количество людей вообще было небольшим).
Подобно идее Гладуэлла о 10 тысячах часов, aha-моменты также смешивают различные опыты в одно усредненное число. В результате, их не стоит рассматривать как научную точку зрения; они скорее являются округленными числами взятыми из самой середины области возможных значений.
Таким образом, один пользователь Facebook может привязаться к соцсети после того как найдет четырех друзей за 20 дней, а другой втянется после того, как найдет 10 друзей за два часа. Но смысл в том, что это как раз не ошибка.
Решение Facebook определить их aha-момент так просто, предполагает, что они не пытались оптимизировать его, не хотели сделать его предельно точным. Другие «моменты озарения» — 30 читателей, одна загрузка файла, 2 тысячи сообщений — созданы по той же модели: они делают акцент на простоте, а не научном подходе. Почему? Потому что aha-моменты нужны не для точности, но для того, чтобы определить базовые принципы и достойный слоган для целой компании.
По словам Палихапития, в Facebook «больше ни о чем не говорили», они сконцентрировались исключительно на семи друзьях за 10 дней. Этот фокус может стать очень ценным, но только если будет привязан к показателям, которые представляют ценность для потребителя.
Все дело в удержании
На самом деле «aha-момент» — неправильное название. Это не момент. Это набор действий, который помогает отделить тех покупателей, которые ценят ваш продукт, от тех, которые не ценят. Покупатели, которые считают ваш продукт ценным — возвращаются.
Если вы поймете, какие действия отделяют оставшихся пользователей от потерянных, вы поймете что именно является потребительской ценностью, и вычислите таким образом свой «момент озарения».
Расположенные ниже диаграммы Венна показывают, что именно мы ищем — а ищем мы то действие, которое совершается большинством оставшихся пользователей, и не совершенное теми, кто ушел.
Например, давайте рассмотрим приложение, которое позволяет пользователям, среди прочего, отправлять сообщения. Пользователи, которые отправляют, скажем, восемь сообщений, обычно остаются, но большинство оставшихся пользователей не отправило восемь сообщений.
Те пользователи, которые отправляют одно сообщение имеют противоположную проблему: почти каждый оставшийся пользователь отправил одно сообщение, но тоже самое сделали и многие из тех, кто ушел.
В aha-момент большая часть одного круга должна пересекаться с большей частью другого.
Найдите то, что стимулирует пользователя остаться с вашим продуктом
Начните, хотя бы, с выборки тех действий, которые на ваш взгляд могут быть важными. Это может быть количество сообщений, отправляемых пользователем, то, скольких людей пользователи читают, количество раз, когда пользователь логинится в вашем приложении или что-то другое, что может дать вам понять, что пользователям нравится ваш продукт.
Проверьте, как показатель удержания пользователей меняется в зависимости от изменений использования той или иной тестируемой функции. График ниже (он создан на основе выборочных данных) показывает зависимость уровня удержания пользователей от количества сообщений, отправленных этими людьми в первую неделю использования приложения.
Согласно этим данным 28,8% пользователей, которые отправляют одно или более сообщений остаются, те пользователи, которые отправили два сообщения, остаются в 42,4% случаев. Пользователи, которые отправили не менее десяти сообщений, остаются в очень большом количестве случаев — 91,7%.
Очень заманчиво сделать вывод, что продукт должен стимулировать пользователей отправлять не менее восьми сообщений. Но если вернуться к диаграмме Венна, то приведенные выше данные показывают только то, сколько людей находящихся в оранжевом круге («предпринявшие действие») также находятся и в бирюзовом круге («оставшиеся»). В этих данных может быть много пользователей, которые остались, но при этом не отправили восемь сообщений.
Следующий график, который показывает количество пользователей отправивших сообщения, как раз раскрывает суть проблемы: довольно мало людей отправило восемь сообщений.
Что важно, проблема, показанная здесь, не заключается в небольшом количестве пользователей, участвовавших в примере. Если продукт широко используется, то в самых маленьких графах все равно будут сотни тысяч пользователей, а это уже гораздо больше, чем требуется для достижения «статистического уровня значимости».
Большей проблемой является то, что большинство оставшихся людей не отправляло восемь сообщений. Третий график, расположенный ниже, показывает сколько людей ушло. Здесь четко видно — тех, кто остался и при этом не отправил восемь сообщений (красный столбец) гораздо больше, чем тех, кто остался и отправил восемь сообщений (фиолетовый столбец).
Ну и наконец, последний график показывает стилизованную версию диаграмм Венна. Чем больше фиолетовый столбец, тем больше наложение между действием и сохранением пользователя. Какой можно сделать вывод? Постарайтесь заполучить пользователей, которые отправят два сообщения.
Разрывайте установленные связи
Необходимо заметить, что в интернете соотношение не подразумевает причинную связь. И да, приведенный выше анализ выявляет соотношения. Но если у вас есть соотношения, то это уже хорошее начало.
Как только вы понимаете, что сильнее всего соотносится с сохранением пользователей, вы можете стимулировать пользователей к тому, чтобы они предприняли нужное вам действие. Если связь случайная, то больше людей останется и ваше соотношение сохранится. Если не случайная, люди будут совершать действие, но вы не получите больший процент оставшихся.
В результате, первоначальное соотношение может разрушиться, но оно уступит дорогу другой характеристике, которая будет соотнесена с удержанием пользователей сильнее, чем прежняя. Тогда забудьте старые данные и повторяйте до тех пор, пока соотношение не будет закреплено.
Чтобы понять как это работает, представьте себе, что аналитик в Facebook выяснил, что отправка двух сообщений очень сильно связана с удержанием пользователей. Возможно, что оправка двух сообщений показывает им лучшие свойства чата в Facebook, а это в свою очередь привязывает их к продукту. Но возможно также, что людям нравится Facebook по каким-то другим причинам, и они отправляют сообщения потому, что уже и так пользуются Facebook.
Если Facebook хотел бы протестировать идею, что отправка сообщений стимулирует сохранение пользователей, то они могли бы поместить на свою домашнюю страницу большую кнопку с надписью «Общайтесь со своими друзьями». Скорее всего это бы увеличило количество отправляемых сообщений, и если отправка сообщений в самом деле влияла на удержание, то уровень оставшихся пользователей тоже бы возрос.
Но если бы отправка сообщений только соотносилась бы с сохранением пользователей, то такие действия мало бы повлияли на количество оставшихся пользователей, и соотношение бы начало разрушаться. Тогда Facebook мог бы вычеркнуть эту идею из списка, и начать тестировать другие свойства.
Как только вы находите соотношение, которое не нарушается, запоминайте его. Aha-моменты заключаются не в точности, но в том, что вы можете убедиться, что ваш продукт и ваша команда никогда не упустите из вида базовые ценности.
Пользуйтесь опросниками
Те четыре графика появились в результате анализа, который мы проводили внутри Mode. Мы решили сделать их результаты общедоступными, чтобы вы могли ознакомиться с проделанной нами работой и применить ее к своему продукту.
Этот вспомогательный документ содержит детальные комментарии о том, как адаптировать наш анализ под ваши данные. Отчет построен на общей структуре данных, которая должна подойти большинству компаний. Требуются только табличные данные о пользователях, о тестируемых действиях и база данных SQL. Если у вас есть все данные, то вам надо просто распределить их в своем опроснике; остальное должно сработать без каких-либо дополнительных модификаций.
Как находить aha-момент с помощью Google Analytics?
Что такое aha-момент? Момент, когда пользователь понимает, в чем ценность продукта и как он эту ценность получит. Это понимание кратно увеличивает его желание сделать следующий шаг по воронке (оставить заявку, оформить заказ, купить). Как найти aha-моменты на вашем сайте с помощью аналитики?
Это можно сделать в разных системах аналитики. Расскажу, как это работает в Google Analytics на примере маркетплейса по аренде площадок для проведения мероприятий:
Создаем цели в Google Analytics.
Например, переход в карточку выбранной площадки и оформление заявки/бронирование площадки.
В разделе «Пользовательские инструменты и объекты» открываем «Сегменты» и создаем сегмент пользователей, которые выполнили необходимое нам действие.
Итак, с помощью аналитики мы нашли возможный aha-момент. Что дальше?
©2017-2021 ООО «Гипотеза»
ОГРН: 1166196065925
«Aha-момент»: как приблизить озарение и удержать аудиторию
В продажах есть такой особый момент, когда посетитель становится активным пользователем. Не столь важно, речь идет о магазине, салоне с услугами или интернет-площадке. Просто приходит момент, когда пользователь осознает, что зашел не случайно, что здесь – ценность. Момент «озарения», осознания ценности продукта или услуги назвали «aha-моментом». «Aha-момент» – это момент, когда пользователь превращается в постоянного.
Ради таких моментов и работает продавец, ради них проводят тренинги по продажам. Много-много «aha»-щелчков в сознании каждого посетителя – это в конечном итоге прибыль компании.
Поговорим о том, как фиксировать и как приближать моменты осознания пользователем ценности предложения, и рассмотрим это на примерах.
Как был определен aha-момент Facebook
Многие представители прорывных компаний в своих интервью и выступлениях признавались, что ощутили определенный момент, который стал переломным. Это как раз о теме нашего материала.
В Facebook аналитики поняли, что aha-момент для этой соцсети – это возможность завести до 7 друзей в течение 10 дней. Когда это было определено, компания двигалась к целы миллиард пользователей. Сейчас аудитория сети – более двух миллиардов.
Как понять эту цифру – 7 друзей за 10 дней? Это значит, что пользователь привязывается к соцсети после того как может найти в ней 7 друзей в течение 10 дней. Но не стоит рассматривать этот показатель слишком буквально. Кто-то станет фанатом сети после того как найдет 5 друзей за 20 дней, а кто-то после того как «зафрендится» с 10-ю знакомыми. Но есть усредненный показатель и он очень прост. Смысл метрики – в простоте. Она не должна быть строго настроена, заточена под разные сегменты посетителей, иметь зависимость от интеллекта или социального статуса аудитории. Должна быть только средняя цифра, обобщенная и простая. Простота в этом вопросе играет ключевую роль.
Aha-моменты не претендуют на точность и научность – они задают направление для компании и являются стратегическим маяком для всей команды. Делаем вывод: aha-момент – это условный показатель, к которому компания стремится и после которого гипотетически наступает переломный момент для потенциального клиента. Когда большинство потенциальных клиентов выйдут на этот показатель – для всей компании наступит переход на новый уровень.
Речь вовсе не в поверхностном подходе – показатель должен быть важным и значимым для клиента, он также должен быть строго обоснован, иначе компания будет двигаться не в том направлении. Но после того как компания определилась с aha-моментом – она должна сосредоточиться на нем. Параллельно с Facebook другие компании определяли для себя «моменты озарения» как 30 читателей статьи или одна загрузка файла в час, или достижение результата 2 тысячи сообщений. Все эти показатели основаны на том же подходе – акцент на простоте и значимости для клиента.
Aha-момент – вовсе не момент
После того как мы выяснили, что называют aha-моментом, важно понять, что это вовсе не момент – это непрерывный процесс борьбы за свою аудиторию. Многие из нас мечтают, чтобы хороший проект был навсегда, работа гарантировала стабильность до конца жизни, клиенты приходили и никогда не уходили. Но сами знаем, что так не происходит, поскольку и сами не можем никому и ничего гарантировать. В нашем блоге была серия статей об особенностях мира, в котором мы живем (читайте статью «VUCA — угроза и возможность одновременно» и другие статьи рубрики «Тренды»). Мир нестабилен. В условиях нестабильности и широкого выбора для производителя основной задачей является не достичь aha-момента, а удержать аудиторию, которая выразила доверие компании. Ведь aha-момент – это момент доверия. Компании необходимо его оправдывать.
Принцип определения «момента озарения»
Открытие, которые мы только что сделали, о том что aha-момент – это момент удержания, помогает найти ответ на вопрос, как определить aha-момент. Иными словами, откуда компания узнает, что именно этот, а не другой показатель является для компании aha-моментом, на котором следует сфокусироваться.
Определяют такую точку путем анализа активности пользователей. Необходимо найти закономерность, отличающую поведение оставшихся от утраченных клиентов. Если определите, чем они отличаются друг от друга – найдете точку «озарения» и начнете работать над ее достижением.
Желательно, чтобы бизнес тренер по продажам знал, что для компании является aha-моментом, а тренинги для продавцов включали навыки, приближающие этот момент – тогда обучение по повышению эффективности будет соответствовать своей цели.
Рассмотрим на схематичном примере определение точки «озарения». Допустим, есть приложение, в котором пользователи выполняют самые разные действия. Некоторые со временем перестают пользоваться сервисом, а некоторые остаются надолго. Сравнивание активности тех и других привело к выводу: большинство оставшихся писали комментарии. Среди ушедших тоже многие писали комментарии. Однако большинство оставшихся написали их больше 8-ми, а большинство ушедших – меньше. Был найдет барьер – 8 комментариев. После этой цифры пользователи привязываются к сервису.
Наверняка, оставлять комментарии для пользователей было ценным, скорей всего, это не случайный показатель. Чтобы убедиться в правильности закономерности, нужно анализировать достаточно большую выборку. Но даже при большой выборке нужно искать подтверждение, что данный показатель есть тем самым важным моментом, и анализировать дальше. Если взять наш пример – нужно смотреть, сколько вообще пользователей оставило 8 комментариев, сколько из них все-таки покинуло сервис. Все это поможет найти взаимосвязь между теми, кто ушел, и теми, кто поверил и привязался.
Далее следуют эксперименты, которые подтверждают найденную закономерность или выводят нас на другие гипотезы. Например, если направить усилия на то, чтобы люди оставляли комментарии, то количество комментариев возрастет и некоторые пользователи оставят их по 8. Но если вы получите увеличение количества пользователей, оставивших больше 8 комментариев, но при этом прежние пропорции не сохранятся (количество постоянных клиентов не вырастет), то можно сделать заключение, что закономерность была случайной.
Такой подход касается любой схемы продаж. Анализировать можно звонки операторов, открытие писем из рассылки, реакцию пользователей на акции и пр. Многие закономерности уже известны бизнес-тренерам, поэтому так полезны тренинги для продажников, проводимые тренерами с большим опытом в продажах. В любом случае необходимо провести работу, чтобы получить собственный aha-момент.
Каков принцип возникновения aha-момента
Вот почему проводят акции и привлекают пользователей протестировать продукт – это позволяет участникам ощутить «быструю пользу». На тренингах по продажам b2b особенно важным является достижение этого ощущения, поскольку речь часто идет о контрактах на высокие суммы. Но независимо от структуры вашего бизнеса, любой тренинг по продажам содержит техники, повышающие эффект демонстрации «быстрой пользы». Теперь мы знаем, что этот момент может стать aha-моментом, привязывающим человека к компании. В продажах этот момент еще называют активацией клиента.
Специалисты обращают внимание на первый пользовательский опыт, который является наиболее важным. Самая сильная привязанность возникает при первом контакте. Джеймс Карриер из Ooga Labs, имеющий опыт работы в 10-ти компаниях с 10 миллионами пользователей, рекомендует вкладывать от 50% ресурсов в сопровождение клиентов в ходе их первого клиентского опыта.
Считается, что незнание aha-момента своего продукта, и, соответственно недостаточно усилий для его приближения, приводит к потере 50% потенциальных клиентов. Но сначала нужно приблизить момент его определения.
Как определяют aha-момент
Зачем нужно определять aha-момент? Чтобы активизироваться для его достижения. Кроме того, если один пользователь понимает ценность продукта для себя, он объясняет это другим, увеличивая объем продаж. Поэтому, если такой момент заключен в самом продукте и продукт презентовать с этим знанием, продавцы будут эффективнее продавать, а покупатели рассказывать о продукте своим знакомым.
Определяют aha-момент аналитикой – собирают данные и анализируют их, как было описано выше. Не обязательно излишне усложнять процесс, достаточно собирать важные показатели – количество обращений, тех или иных активностей. Со временем становится более понятно, что важно, а что не имеет ключевого значения.
Для ускорения процесса данные собирают на фокус-группах. В ходе фокус-группы можно:
Важно учитывать, что невозможно спрогнозировать результат от aha-момента, скорость и верность его определения, гарантированную выгоду от проделанной работы. Результат от такой работы будет, но трудно спрогнозировать время его наступления, как и невозможно предугадать наступление aha-момента.
Но работать над этим стоит: успешные компании это делают, и не зря. Они используют найденный или гипотетический aha-момент в рекламе, сравнивают результаты до и после, отслеживают обратную связь, продолжают искать, оптимизировать продукт, изучать опыт клиента, приближаясь шаг за шагом к моменту Х. Как только вы найдете свой aha-момент – количество звонков начнет расти, активность пользователей подскочит, структура активности изменится. Это будет подтверждением, что aha-момент найден.