- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
В данной статье рассмотрю важность первой сессии пользователя, её влияние на последующие значения KPI проекта и способы оптимизации на реальных примерах из индустрии.
Как выглядит обычный график retention? Обратимся, неожиданно даже для себя, к исследованию [1], 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 [2], 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 [3]. 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.

Под aha-моментом мы понимаем достижение какого-либо события, после которого пользователь гарантированно останется в приложении, то есть некая активизация пользователя. Предполагается, что пользователь в этот момент понимает преимущество использования этого продукта и вскрикивает: «Aha!».
Примеры aha-моментов [4] из индустрии:
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 [5]. 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.
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:

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.
Обратимся к материалу Game Analytics [6], в котором, в частности, описываются семь причин, почему пользователи могут покидать игру в самом начале. Список достаточно очевидный, однако не будет лишним пройтись по нему и проверить вашу игру:
Автор: vsabirov
Источник [7]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/analitika/92192
Ссылки в тексте:
[1] исследованию: http://www.flashcardlearner.com/articles/the-forgetting-curve/
[2] данным swrve: http://landingpage.swrve.com/rs/swrve/images/new-players-report-0414.pdf?mkt_tok=3RkMMJWWfF9wsRonvK7NZKXonjHpfsX56uwlWqWylMI%2F0ER3fOvrPUfGjI4AS8tjI%2BSLDwEYGJlv6SgFTrPHMat50LgJUxE%3D
[3] в блоге twoodo: http://blog.twoodo.com/1339/how-to-avoid-losing-visitors-after-their-first-visit/
[4] Примеры aha-моментов: http://www.growhack.com/2012/12/04/discovering-your-aha-moment/
[5] пример Zeptolab: http://venturebeat.com/2015/05/06/cut-the-rope-maker-zeptolab-grabs-10m-downloads-for-king-of-thieves/
[6] материалу Game Analytics: http://blog.gameanalytics.com/blog/16-reasons-players-leaving-game.html
[7] Источник: http://megamozg.ru/post/16524/
Нажмите здесь для печати.