Активация и онбординг (часть 8)

Теперь ты понимаешь в какой момент удерживаются пользователи и готов определить ага-момент: ключевые действия, которые совершил пользователь до момента осознания ценности и «агаааа, этот продукт решает мою задачу!» или «агаааа, это так работает? КРУТО!».

Метрика «ага-момента» располагается между:

• Первыми действиями — регистрация, создание учётной записи, первое знакомство с интерфейсом.
• Регулярное использование — когда пользователь системно возвращается в продукт и активно решает задачи.

Благодаря такому «среднему» положению метрика связывает 2 ключевые цели:

1. Retention (удержание) — поскольку «ага-момент» предсказывает готовность пользователя оставаться надолго.
2. Activation (активация) — первые значимые для пользователя шаги, которые показывают, что он не просто «зайдёт» в приложение, но и начнёт им пользоваться.

Это даёт 2 больших преимущества в работе с гипотезами для онбординга:

• Быстрая проверка: мы можем оперативно оценивать новые идеи: достаточно смотреть на достижение «ага-момента», не дожидаясь показателей удержания (retention) через недели/месяцы и не крутить а/б-тесты вечность.
• Точное формулирование гипотез: понимание конкретных шагов помогает генерировать эффекты, которые действительно приведут новичка к осознанию ценности платформы.

Быстрое принятие решений чере «ага»

Главная цель онбординга — вовлечение пользователя настолько, чтобы он стал регулярным (вовлеченным). В конечном счёте через Retention (удержание) — к примеру, долю пользователей, оформивших платную подписку на третий месяц. Но ждать три месяца по каждой гипотезе крайне неэффективно. И это не только про онбординг, а в целом про гипотезы.

Ага-момент решает эту задачу. Опять же, на примере таск-менеджера.

Если мы будем ориентироваться на совсем «ранние» действия — скажем, сколько пользователей создало первый проект или выполнило свою первую задачу — то можем получить быстрый рост, но при этом вовсе не гарантировать долгосрочное удержание. Например:

• Предложить сразу после регистрации «Добавь тестовую задачу и сразу же отметь её выполненной». Это отправит в космос показатель «первая выполненная задача», но не даст понимания ценности таск-менеджера надолго.
• Дать новым пользователям месяц бесплатного доступа ко всем платным функциям (интеграции, шаблоны, отчёты или статистика), чтобы они поигрались с интерфейсом. Это повысит раннее вовлечение, но может снизить конверсию в платную подписку.

Мы нуждались в метрике, которая:

1. Быстро созревает. На изменения в онбординге мы должны видеть отклик за дни или недели, а не за квартал.
2. Связана с Retention. Пользователи, достигшие этой метрики, с высокой вероятностью остаются и переходят на платный план.

Именно такой прокси-метрикой выступает метрика ага-момента.

Таким образом, вместо того чтобы ждать три месяца (Retention в оплату подписки на третий месяц), мы смотрим на достижение «ага-момента» уже через неделю. Это позволяет нам:

• Быстрее принимать решения по новым онбординг-гипотезам: достаточно смотреть, как меняется доля пользователей, достигших «ага-момента».
• Генерировать гипотезы лучше, поскольку мы понимаем, какие шаги критичны для осознания ценности таск-менеджера.

В итоге выстраивается эффективный цикл: формулируем гипотезу → быстро проверяем влияние на «ага-момент» → самые удачные изменения масштабируем и уже потом оцениваем их влияние на долгосрочное удержание.

Генерировать гипотезы лучше

Понимая, какие именно шаги входят в метрику «ага-момента» и кто до неё доходит, мы можем генерировать точные гипотезы для ускорения онбординга. Давайте посмотрим на еще 2 вымышленных примера, чтобы понять как мыслить.

Пример 1: таск-менеджер для команд
Допустим, у нас «ага-момент» — это за первые 7 дней, где пользователь:

1. Создал минимум один проект.
2. Добавил не менее трёх задач в проект
3. Пригласил как минимум одного коллегу
4. Завершил хотя бы одну задачу

Зная это, вы легко придумаете гипотезы, как подтолкнуть новичка к этим шагам, например:

• Шаблоны проектов: сразу после регистрации предложить готовые шаблоны (маркетинг-кампания, спринт-планирование, дорожная карта и т.д)
• Подсказки по задачам: при добавлении первой задачи показывать примеры типичных задач и кнопку «Скопировать пример», чтобы минимизировать ручной труд в понятных фреймворках/шаблонах
• Мгновенные нотификации: отправлять пуш о том, что коллега присоединился, и предложить сразу назначить ему задачу
• Геймификация прогресса: показывать баннер «Поздравляем с первой выполненной задачей! Осталось 2 задачи»

Пример 2: таск-менеджер для фрилансеров
Пусть для одиночных пользователей «ага-момент» — это за первые 5 дней:

• Завершён минимум один небольшой проект (3–5 задач)
• Настроены хотя бы две категории или теги для задач
• Подключена функция «Отчёты» и сгенерён первый отчёт

Гипотезы в этом случае могут быть такими:

• Quick Win-проекты: предлагать в интерфейсе «завершить пробный проект» с типовыми задачами для фриланса. Кстати сегментация на то «какой ты фрилансер» – это часть онбординга, при котором эти win-проекты мы и будем показывать, теперь понимаете откуда берется после регистрации «а ты кто такой? с какой целью?» и т.д
• Подскази категорий/тегов: после создания задачи показывать опцию «Добавить тег» с популярными вариантами
• Тревожные напоминания: если пользователь не создал отчёт к концу третьего дня, отправлять email с подсказкой и ссылкой «Сделать отчёт за один клик

Без «ага» будет ли нормально?

Без «ага» есть пару проблем:

• Тесты идут вечность. Опять же потому, что удержание не показывается моментально. Вам нужно неделя/недели/месяц/месяцы – неэффективно
• Вы не понимаете что делает пользователь, которого удерживает продукт, а значит не можете придумать точные гипотезы для онбординга, который его удержит в конечном итоге

Однако бывают продукты с очень редкой частотой использования — например, узкоспециализированное ПО. В таких случаях Retention измерить сложно, а «ага-момент» совпадает с единственным ключевым действием (успешной сделкой), и этого достаточно для проверки гипотез. Ну и давайте честно, у тех же банков есть ипотеки – тут тоже вряд ли ретеншен поможет: как часто вы покупаете больше чем одну квартиру за жизнь?))

Формула «ага-момента»

Для любого продукта:

В зависимости от задачи это может быть:

• Одно действие: «Добавил ≥ 5 задач за первые 3 дня».
• Альтернатива действий: «Завершил ≥ 3 задачи ИЛИ пригласил ≥ 1 коллегу за первую неделю».
• Набор действий: «Создал проект ≥ 1 И добавил ≥ 3 задачи И завершил ≥ 1 задачу за 7 дней».

Нужно лишь выбрать, какие именно шаги критичны, сколько повторений и за какой период — и «ага-момент» готов к использованию в экспериментах.

Как составить «ага»

Очевидно, что:

• Нужен список действий для решения задачи клиента/пользователя
• Затем надо выбрать что приоритетнее
• Затем пройтись по формуле выше
• После выбрать лучшее из видов формул (через 1 действие либо через «или» или набор действий)
• Отправляем на тест. Всё.

Список действий для решения задачи

Мы можем использовать свое экспертное мнение чтобы составить этот список. То есть вам просто нужно подумать через какие шаги в интерфейсе пользователь решает свою задачу. А дальше провести исследование + посмотреть аналитику - уже говорил про это и зачем это надо. Например, в таск-менеджере это: содание проекта, добавление задач, приглашение коллег, отметить задачу как выполненную.

Выбираем из списка действия для «ага-момента»

Найдите действия, которые явно связаны с удовольствием от работы в продукте. То есть те, после которых пользователь думает: «Агааа, это действительно полезно!»

Например: создание первого проекта и приглашение первого коллеги, учитывая удержание (вспомните про сгиб и тд) – математикой не будем заниматься.

Попросите аналитика или продакта посчитать корреляцию по пользователям и отдельно по их действиям, учитывая тот сгиб, который в вашем случае представляет удержание. Напомню, что для примера с таск-менеджером была 1 неделя. Здесь я хочу вам дать не навык работы с чиселками и аналитикой, а общее понимание как думать.

У вас есть показатель в системе аналитики «создал проект», «создал задачу», которое туда попадает, если на это действие в продукте написан код.

Вы всех кто «создавал проект» и «создал задачу» в таск-менеджере берете с учетом удержания, то есть они оставались в продукте не менее того времени, на которое было рассчитано удержание. Напомню еще раз - 1 неделя в примере. У вас может быть и 3/5/7 недель и тд. Получится две таблички. Допустим проекты:

То же самое на действия:

Получиться может так, что из вашего списка действий что-то отлетит из-за низких значений. Это нормально. Лучше отбрасывать все, что ниже 0,3-0,5 получится по табличке. Вот видно, что действие «добавил коллегу» не очень нам подходит, а «создал проект» и «создал задачу» - да.

Сколько раз? За какой период? И что выбрать?

Дальше попросите аналитиков посчитать сколько проектов и задач должен создать ваш пользователь в продукте и за какой период, чтобы он вернулся на 1ю неделю (период ваш)? Возьмем задачи: сколько задач надо создать 1-2-3-4? Снова аналитики сделают табличку, где колонки: кол-во задач (1-2-3-4), затем пользователи (кол-во), затем доля тех, что вернулись на 1 неделю (проценты). Ну или сразу аналитик построит график, где снова ищите сгиб.

Вот мы утомили нашего аналитика, он молодец. А мы что? Мы должны подумать и взять еще чиселки, ага...

• Сколько пользователей из всех, кто создал 3 и более задачи в первые пару дней вернулись на 1ю неделю? (точность)
• Сколько из всех пользователей, кто вернулся на 1ю неделю, создал 3 и более задач за первые пару дней? (полнота)

Чем больше чиселка и там и там - тем лучше, так как почти все, кто достигнет этой метрики «ага-момента», достиг цели.

И снова все делаете также табличкой: 1-2-3-4 задачи | И две колонки точность/полнота, в которых указывается %.

Затем уже рисуйте и тестируйте. Тут уже дело за вами как «продать»/показать действие X во всей красе в онбординге. Главное - вы понимаете что и зачем вы это делаете. И если честно – это не так сложно при наличии аналитика.

Итого

Ты знаешь что такое метрика «ага-момента» и то, что она нужна чтобы придумывать гипотезы для онбординга быстро и качественно. Также ты узнал какой алгоритм нужен, чтобы определить метрику и как с ней работать и что просить у своего аналитика. Главное не обманывать себя и не завышать показатели стимуляцией пользователя через плюшки любого вида, типа давать баллы за действие и завышать таким образом показатели, которые негативно скажутся на долгосрочном удержании пользователей.