Один из первых growth hacker’ов о том, как оценить стартап. 79 слайдов: графики, идеи, наблюдения

7 января 2019, 14:43
Один из первых growth hacker’ов о том, как оценить стартап.

Эндрю Чен, генеральный партнёр крупного венчурного фонда Andreessen Horowitz, рассказал в корпоративном блоге, на что смотрят инвесторы при оценке стартапа, а также показал презентацию, которая помогла ему получить эту работу. Публикуем перевод.

Развитие стартапа и его оценка требуют схожих навыков

Недавно я стал генеральным партнёром венчурного фонда Andreessen Horowitz, где занимаюсь различного рода потребительскими стартапами: торговыми площадками, а также информационными, развлекательными и социальными платформами. Это важное для меня событие стало результатом длительного сотрудничества, начавшегося 10 лет назад, когда Andreessen Horowitz финансировал (уже несуществующий) стартап, в котором я был сооснователем. Одна из причин, почему я так рад быть профессиональным инвестором, — это возможность применить свои навыки на других компаниях. Необходимые для развития нового продукта навыки применимы как для оценки того, стоит ли вкладываться в новый стартап, так и для того, чтобы помочь ему развиться, если мы решаем сделать вложение.

Процесс запуска и масштабирования нового стартапа и процесс инвестирования требуют одних и тех же навыков: во-первых, мы стремимся понять, нынешнюю динамику роста потребительской базы, включая петли роста, качество приобретаемых пользователей, их вовлечение, отток и монетизацию. Во-вторых, нам нужно определить потенциал роста на основе внутренних индикаторов компании, а также показателей по отрасли в целом. И наконец, нужно расставить приоритеты и принять решения, которые повлияют на дальнейший ход событий. Конечно, как инвестор вы не сможете провести А/В-тесты или проанализировать результаты напрямую, но вы можете сделать прогноз, предположение, провести параллели.

Я составил презентацию на 80 слайдов о том, как использовать показатели роста для оценки стартапов. Надеюсь, что эти размышления будут полезны другим участникам экосистемы.

Дисклеймер: это единственная презентация за все 10 лет сотрудничества

Прежде чем начать, я хочу сделать оговорку. За несколько десятков встреч, которые у меня были с командой Andreessen Horowitz, я использовал лишь эту презентацию. Мои друзья и знакомые иногда спрашивают меня, как лучше попасть в мир венчурного капитала. По себе могу сказать, что этот путь — длинный и извилистый, но я не единственный, кто описывал свой опыт.

И времени этот путь также занял немало:

  • 10 лет в Области залива Сан-Франциско (в течение которых я вёл блог, формировал сеть контактов и так далее),
  • десятки ангельских инвестиций и пост консультанта в десятках SaaS-компаний, торговых площадок и так далее,
  • шесть месяцев интервью (обеды, питч-презентации, анализ стартапов),
  • 100+ часов интервью и подготовки.

Эта презентация — лишь одна из деталей, но я горжусь ею и хочу представить для всех. С этой презентацией я выступал во время интервью на роль партнёра Andreessen Horowitz. С помощью неё я продемонстрировал свою компетентность и свои знания, а также то, как они могут пригодиться в контексте инвестирования.

Презентация состоит из трёх частей:

  • обо мне и моём опыте,
  • как использовать идеи по увеличению пользовательской базы в контексте инвестирования,
  • моё продолжительное лидерство в сфере.

Итак, начнём.

Когда я впервые приехал в Сан-Франциско, такой вещи, как «growth hacking», не существовало. Некоторые ранние компании вроде LinkedIn или Facebook запустили понятие «команды роста» (growth teams), но тогда оно не представляло собой некий сложившийся и общепринятый в отрасли комплекс идей.

Хотя появлялись люди, которые задумывались о привлечении пользователей и рекламных технологиях, и даже первые команды, ориентированные на потребителей (например, IMVU Эрика Риса), которые задумывались о когортном анализе и удержании пользователей, это не были централизованные команды по «взлому роста» в полном смысле.

Изначально я завёл блог для того, чтобы фиксировать всё, чему учусь. Моя предыдущая деятельность к тому моменту была связана с привлечением пользователей и рекламой, и я решил переключиться на потребительские продукты. Мне предстояло многому научиться.

Я учился у лучших представителей отрасли — в особенности у «мафии Paypal», которая применяла вирусный подход на основе метрик для создания своих самых культовых компаний, — и стал писать о том, что сегодня известно как «взлом роста».

Если посмотреть на статистику Google Trends, можно увидеть, что в 2012 году вся отрасль внезапно заинтересовалась термином «growth hacking» и стала искать информацию о нём. На то была причина, в которую я тоже внёс некоторый вклад.

Мне повезло выбрать правильное время, правильный контент. Вдохновлённый моим другом Шоном Эллисом, я смог популяризировать терминологию и идеи вокруг «гроуз хакинга» в статье, которую написал в 2012 году.

К настоящему времени они распространились и образовали свою экосистему. Команды, специализирующиеся на росте спроса, появились в одних из лучших компаний экосистемы.

На начало 2018 года, когда я представлял презентацию, эти компании были в числе тех, где присутствовали должности, связанные с ростом спроса, или формальные команды, отвечающие за это.

Естественно, «гроуз хакинг» сильно изменился. Теперь это не столько набор «хаков» по увеличению спроса, сколько обширное профессиональное направление.

Один из показателей эволюции экосистемы — количество посвящённых росту спроса книг конференций.

Второй аспект эволюции состоит в том, что люди думают о различных вещах: о том, как построить команды «взломщиков роста», а не просто об отдельных приёмах. Они задумываются о новом пользовательском опыте, метриках вовлечения и других важных понятиях.

Я продолжу развивать эту экосистему: делать публикации, поддерживать активность в социальных сетях и СМИ.

Так как люди постоянно ищут такие важные понятия, как «соответствие продукта рынку» (product market fit) и «рост спроса» (user growth), мои статьи часто выходят в топ выдачи. Это неустаревающие понятия, которые были актуальны пять лет назад, по-прежнему актуальны сегодня и останутся актуальными для следующего витка развития технологий.

Помимо ведения блога, я также стремился создать мощную сеть профессионалов, занимающихся развитием стартапов. Это иная часть моей сети — с более глубокими взаимоотношениями и сосредоточенная на Области залива, в отличие от статей и социальных сетей, которые ориентированы на весь мир.

Для этого мы с Брайаном Балфором (экс-вице-президент по развитию Hubspot) запустили платформу Reforge, на которой прошли подготовку тысячи сотрудников ведущих технологических компаний.

Основная программа по росту спроса длится восемь недель и охватывает ряд фундаментальных проблем.

В числе спикеров — люди, которые возглавляли подразделения по развитию или выполняли связанные с этим функции в различных компаниях отрасли.

За последние несколько лет программу прошло более 1500 человек почти из всех компаний Области залива, а также из многих компаний списка Fortune 500. Среди них — СЕО и основатели, вице-президенты, менеджеры продуктов, маркетологи, специалисты по обработке данных, инженеры и другие профессионалы.

В ближайшие годы я хотел бы делать как можно больше: оставаться на гребне волны и проводить время с талантливейшими людьми отрасли, формировать сообщества и продолжать публиковать свои идеи. За 10 лет в Области залива мне удалось создать имидж и закрепиться в этой отрасли, и несколько следующих десятилетий я планирую работать в том же ритме.

Итак. Как по показателям роста стартапа оценить новый продукт в контексте инвестирования?

В данном разделе я предложу некоторые ключевые соображения касательно роста спроса и как на основе этого можно судить о качестве роста стартапа, не погрязнув в «метриках тщеславия».

Выше: зачастую новые стартапы представляют свою кривую роста, которая может выглядеть приблизительно так — подниматься вправо и вверх. Очень хорошая динамика. Вроде бы самое время инвестировать.

Проблема в том, что вы не знаете, куда кривая продолжит двигаться дальше.

В долгосрочной перспективе, в процессе инвестирования, она может пойти в нежелательном для вас направлении: она может застыть на одном уровне или вообще начать снижаться. А может продолжить расти или даже взлететь вверх в виде «хоккейной клюшки».

Как предвидеть будущее и определить качество роста, сохранит ли он темпы или же ускорится?

Понять это позволяет несколько распространённых методик, например фреймворк для анализа роста спроса (growth accounting framework).

Вот что он собой представляет: в течение каждого временного периода (допустим, недели или месяца) стартап прибавляет некоторое число пользователей, кто-то из ушедших пользователей возвращается, а кто-то наоборот становится неактивным. Сложив первые два показателя и отняв последний, вы получите чистое количество ежемесячных активных пользователей (net monthly active users, net MAU) по продукту.

Если позитивные категории (новые + вернувшиеся пользователи) меньше, чем негативные категории (количество потерянных пользователей), рост приостанавливается, а кривая уходит вниз.

Рассмотрим каждую категорию по отдельности.

Кривая категории новых и вернувшихся пользователей обычно имеет линейную или S-образную форму. Это объясняется тем, что масштабировать привлечение пользователей действительно очень сложно — лишь немногие приёмы, например петля виральности, платное и SEO-продвижение, могут принести несколько миллионов или десятки миллионов пользователей. А по мере расширения канала привлечения его эффективность снижается. Покупать рекламу становится всё дороже, петли виральности насыщают целевой рынок и так далее. Эта категория имеет огромное значение.

Возвращение клиентов тоже сложно контролировать. Если человек отказывается от вашего продукта, вряд ли имеет смысл бомбардировать его по электронной почте. (Хотя если у вас есть сеть, может сработать что-то вроде отметок на фотографиях или @упоминаний.) Но у большинства продуктов нет сетей, и поэтому показатели привлечения обычно больше, чем показатели возврата пользователей.

Выше: кривая неактивных пользователей также имеет S-образный вид, но она ниже кривой привлечения. Довольно просто понять, почему: пока у вас нет базы активных пользователей, вы не можете начать их терять. Поэтому эта кривая возрастает спустя какое-то время. Обычно отток клиентов начинается тогда, когда начинает двигаться вверх кривая привлечения.

В точке, когда суммарное число новых и вернувшихся пользователей равно числу неактивных, вы достигли максимального количества MAU. Этот момент нужно не упустить, потому что отныне оно будет оставаться на том же уровне или снижаться.

Я использую показатель ежемесячных активных пользователей в этом примере, но вместо него можно подставить число активных подписчиков или пользователей, которые купили что-либо за последние 30 дней, или какой-то другой параметр. Принцип не меняется.

Если вы отслеживаете все эти метрики, у вас в руках уже довольно ценные инсайты. Мы разбили единую кривую, которая могла расти, на две составляющие. Так мы проиллюстрировали, что кривая, направленная вверх и вправо на некотором отрезке времени, в следующем месяце может замереть. Это важно.

Но есть проблема.

Проблема состоит в том, что этот фреймворк даёт запаздывающие метрики — по ним сложно предсказать будущее. Всё равно что изучать балансовый отчёт компании за текущий год: это полезно, но этого мало. Нам сложно сделать прогноз, а продуктовым командам — эффективно действовать.

Поэтому я многие годы повторяю командам по росту спроса и по продукту: бесполезно смотреть на метрики за прошедший день или неделю.

Вместо этого нужны опережающие показатели эффективности и более прогнозная концептуальная модель.

Выше: для этого я предлагаю рассмотреть два ключевых типа петли:

  • петлю привлечения (acquisition loop), которая лежит в основе позитивной категории новых пользователей;
  • петлю вовлечения (engagement loop), которая стоит за негативными категориями вернувшихся и неактивных пользователей.

Понимание этих базовых видов петли — ключ к умению предвидеть, в каком направлении будет двигаться график.

Под «пониманием» я не имею в виду просто изобразить эти петли на слайде. Я имею в виду тщательно продумать их качество: насколько они обоснованы и контролируемы; масштабируемы и воспроизводимы; есть ли перспектива их оптимизации и дальнейшего увеличения.

Другими словами, нам нужно понять качество роста спроса. Поняв это, получим возможность заглянуть в будущее, а не оглядываться назад.

Для начала рассмотрим петлю привлечения пользователей.

Мы разберём эти петли в четыре этапа: сначала рассмотрим примеры, далее выясним, какие метрики нужно исследовать и как лучше оптимизировать петлю, и наконец попробуем применить фреймворк.

Начнём с примеров.

Главное, что нужно понять в петле привлечения, — как когорта новых пользователей ведёт к дальнейшим пользователям. Тогда вы сможете по индукции сказать, как масштабировать петлю.

Что немаловажно, эти петли — процессы внутри продукта, которые формируются на базе уже существующих, более крупных платформ. Иногда новые витки покупают через рекламу. Иногда они надстраиваются благодаря интеграции API, которые позволяют пользователям проще и быстрее делиться контентом, а иногда — через партнёрства.

А теперь конкретные примеры.

Петли привлечения у продуктов вроде Yelp или Houzz по сути основаны на пользовательском контенте и поисковой оптимизации. Новые пользователи находят контент через Google, небольшой процент из них генерирует ещё контент, который индексируется в Google, и петля повторяется. Так же работают Reddit, Glassdoor и другие.

Механизм платного продвижения тоже очевиден: вы платите деньги, продаёте продукты, получаете деньги и снова покупаете рекламу. И так по кругу.

Петли виральности имеют большое значение, потому что они бесплатны, отлично масштабируются и не требуют формальных партнёрств. Они работают благодаря тому, что пользователь прямо или косвенно делится продуктом с друзьями или коллегами, и петля возобновляется сама по себе.

Стоит отметить, что петли не абстрактны: вы вполне можете измерить их эффективность. Если 1000 пользователей приведёт ещё 666 своих друзей, которые подпишутся на продукт, коэффициент будет равняться 0,6. Это полезно знать, потому что на это значение будет увеличиваться эффект от пользователей, полученных через другие каналы.

Это может быть особенно важно, если вам слишком дорого обходится платное продвижение: вы сможете снизить расходы на привлечение, если дополните их масштабируемым органическим трафиком. Это может стать большим преимуществом.

Что касается PR, конференций, внутреннего контент-маркетинга — они также могут давать результат, но они не поддаются масштабированию. Их лучше рассматривать как способ направить трафик в петлю, которая расширится в дальнейшем.

Имея этот фреймворк и зная о линейных каналах и петлях в противоположность им, при первой встрече с компанией вы сможете понять, будет ли масштабироваться рост её спроса со временем. Если у стартапа был один успешный запуск, например, он попал в последний набор Y Combinator, — это не петля. Если он не светился в медиа или на конференциях, но о нём и функционале его продукта говорят люди, тогда нам будет интересно пообщаться.

Когда вы видите петлю, вы понимаете её потенциал — как её можно улучшить. Возможно, сейчас она так себе, но её можно довести до ума, или продукт уже имеет взрывной успех, но его рост можно ускорить ещё больше.

Чтобы понять это, нужно выйти за границы отчётов и рассмотреть опыт взаимодействия с продуктом.

Первым делом нужно разложить обобщённые петли, которые мы рассматривали выше, на детали.

Если ранее мы выделяли только четыре звена в петле, то теперь погрузимся глубже в детали. Новые пользователи попадут на страницу продукта в App Store, подпишутся, верифицируют мобильный номер, посмотрят подробное описание, потом, теоретически, добавят что-то в корзину и так далее. Каждый последующий шаг — это трение, и с каждым шагом результативность снижается.

Мы должны рассмотреть все шаги до единого и найти способ улучшить их.

Для примера возьмём скриншот App Store.

Это реальный скриншот страницы магазина с отзывами и рейтингом. Показатель отказа у страниц App Store часто очень высок и иногда достигает 50-80 процентов.

В 2016 году рейтинг приложения Uber был всего лишь 1,7.

Причин была масса, но главной проблемой было то, что оценки ему выставляли только недовольные пассажиры. Распространённый и действенный приём в таком случае — попросить большое количество пользователей оценить приложение. Uber этого не делал. Это спорная тактика, потому что есть соблазн избирательно оставлять только положительные отзывы из опасения, что рейтинг останется низким.

Всё же Uber решил действовать, и это сработало.

Вот как это было реализовано. После поездки, независимо от того, насколько высоко пользователь оценивал её, ему также предлагалось выставить оценку приложению. Очень скоро десятки миллионов пользователей, довольных поездкой, подняли его рейтинг с 1,7 до 4,7 звёзд, которые приложение удерживает и по сей день.

Это изменение принесло Uber миллионы дополнительных скачиваний. Небольшое изменение, которое имело огромный потенциал.

Рассмотрим другой пример: принудительная верификация номера мобильного телефона для всех пользователей.

Оказывается, на этом шагу происходит очень много трения, и зачастую на нём отсеивается 10-40 процентов пользователей. Возможно потому, что пассажир неправильно вводит телефон, или потому, что он из другой страны (и это очень важно для приложений в сфере путешествий вроде Uber). Есть множество вариантов, как упростить жизнь пользователям на этом этапе: партнёрство с перевозчиками, подтверждение с помощью голосового вызова и так далее.

Ещё одна возможность повысить потенциал продукта — на этапе, когда новый пользователь нажимает на рекламу и его перенаправляют на посадочную страницу. То, как она будет выглядеть, имеет большое значение.

Важное замечание: уже многие годы общий вид этих страниц не меняется.

Неспроста столько посадочных страниц имеет вид обычных форм регистрации. С них не обрушивается лавина информации о продукте, и на них нет ничего лишнего: пользователя только просят подписаться. За годы тестирований выяснилось, что именно такие страницы работают лучше всего, если вас приглашают друзья.

Поэтому когда я вижу стартап, который не просит напрямую о подписке, то делаю вывод, что его можно улучшить.

Посадочная страница — зачастую первая встреча пользователя с продуктом, — неоценимо важна, потому что процент отказа здесь часто превышает 80. То есть почти все пользователи уходят. Но существует ряд классических способов исправить это: снизить трение, подключить автозаполнение полей, добавить видео, оптимизировать вид первого экрана посадочной страницы до прокрутки и другие.

Итак, теперь, когда вы видите потенциал для развития, нужно поближе разобраться с цифрами. На какие ключевые показатели эффективности (KPI) стоит обратить внимание?

В первую очередь нужно рассмотреть то, какой комплекс средств продукт использует для привлечения клиентов (acquisition mix). Это количество полученных подписчиков через определённые каналы/петли за определённые отрезки времени (в идеале — понедельно). Я ищу признаки того, что преобладающий канал (или каналы) — контролируем и возобновляем. В идеале это должна быть петля. Мне нужен низкий риск в связи с платформой, чтобы не было зависимости от более крупной компании, которая может передумать (например, Instagram, Google SEO и так далее). Хорошая пропорция — 33/33/33, где одна треть — органика, плюс две петли, например виральная и SEO-продвижение.

Индикаторы риска, которые я ищу, связаны с появлением новых каналов, которые ещё не устойчивы. Особенно колеблющиеся траты на рекламу: это может говорить о том, что их специально накрутили перед сбором финансирования. По этой причине мне не нравятся резкие перепады.

Но важно учитывать и качество подписки.

Стартап должен заботиться не столько о подписках, сколько о том, какой их процент конвертируется в платящих клиентов или активных пользователей. На самом деле, один из самых решающих факторов «качества» нового пользователя — откуда он пришёл. Значит, нужно не только понять, как различные каналы генерируют подписчиков (на основе отчёта о комплексе привлечения), но и получить представление об их качестве исходя из коэффициента активации по каждому каналу.

Индикаторы риска здесь — новые пользователи, полученные через новый низкокачественный канал. Или же излишний упор на новый некачественный канал просто ради того, чтобы искусственно поднять количество подписчиков. В конечном итоге, подъём числа новых пользователей учитывается в метрике MAU за тот месяц, когда они добавились, а кратковременный всплеск числа ежемесячных активных пользователей очень легко проследить. Будьте внимательны.

Ещё один аспект, который нужно проанализировать, — это концентрация новых пользователей из различных источников. Возможно, какой-то конкретный канал/петля будет преобладать, но при этом будет нестабильным или слишком дорогим. Если все пришедшие пользователи пришли из списка пользователей бета-версии или через Product Hunt, то в перспективе эти каналы нельзя масштабировать.

Вместе с тем, если маркетинговые расходы и усилия по продвижению продукта направлены на качественные каналы — замечательно.

Как было сказано раньше, петли завязаны на других платформах. Это может быть Google SEO, почтовые системы, Instagram или что-то другое.

Если новый продукт стартапа усиливает эффект платформы, и если это не совсем горизонтальный продукт, то платформа может быть устойчива. Возможно, его стратегия — стать самостоятельным востребованным продуктом, что очень похвально. Но часто дело не в этом.

Индикаторы риска здесь кроятся в интеграциях между растущим продуктом и его платформой: если он построен на iOS и одна из ключевых интеграций — push-уведомления (например, как в онлайн приложениях-викторинах), посмотрите динамику их кликабельности (click through rate, CTR). Если со временем она снижается, значит, они не работают. Если рассматривать пользовательское поведение, может быть, что в среднем пользователь будет нажимать на первое уведомление, но уже не реагировать на пятое. Или, возможно, будет сужаться сама платформа. Если ваш продукт зависел от жизнеспособности AOL Instant Messenger, это было не самый умный выбор.

Важно понимать платформу, выбранную для любой петли привлечения, потому что из-за неё дела могут быстро ухудшиться.

Поучительный пример — приложение Branchout, которое пыталось создать своего рода LinkedIn на базе платформы Facebook. На графике видно, насколько быстро оно выросло до 14 млн ежедневных активных пользователей, а через четыре месяца аудитория сократилась в 10 раз. Не стоит инвестировать во время пика.

Когда у вас есть понимание петли привлечения, когда вы можете разглядеть потенциал для развития и располагаете метриками для оценки качества — пришло время вернуться к исходной задаче: к восходящему вверх и вправо графику.

Действительно ли он движется вверх?

Главное здесь — отвлечься от самого графика и применить все те инструменты, которые мы обсуждали, для создания базового прогноза о вовлечении и росте числа пользователей. Остаётся ли количество подписок на том же уровне? Увеличивается ли в процентном соотношении с течением времени?

Выше: применив наше понимание возможных улучшений продукта, мы сможем создать последовательную дорожную карту всех этих улучшений. С помощью наших знаний мы можем понять, когда изменения принесут 5-процентный рост, а когда — 20-процентный. Соединив всё, мы получим комплексную картину потенциала роста.

Как только вы собрали всё воедино, то сможете спланировать ряд сценариев того, куда пойдёт кривая роста. Вы можете предположить, что маркетинговая и продуктовая команды смогут успешно реализовать весь предвиденный вами потенциал. Или что нужно не дорабатывать продукт, а только добавить несколько новых каналов рекламы. Все эти сценарии можно скомбинировать и создать новую кривую. Это будет ваш прогноз, ваше предсказание на будущее.

Но даже после всего этого перед вами по-прежнему остаётся большая проблема. Ваш прогноз никуда бы не годился, потому что вы учли только сторону проблемы. Вторая сторона — вовлечение и петля вовлечения.

Мы пойдём по той же схеме: начнём с примеров петли вовлечения пользователей, продолжим способами её улучшения и измерения, и завершим её применением.

Центральный вопрос в вовлечении аналогичен тому, который мы задавали при разборе привлечения. Если у вас сетевой продукт, как Dropbox или Slack, вам нужно, чтобы активные пользователи вовлекали друг друга. Если это просто утилитарный продукт, то нужно, чтобы вовлечённые за один временной период пользователи обеспечили вовлечение новых людей в очередной период времени.

Рассмотрим примеры.

В петле вовлечения, которую запускает обратная связь от других участников сети, происходит игра в пинг-понг. Один пользователь отправляет сообщение создателю контента, подписывается на него или упоминает его — и этим притягивает назад в сеть. Далее автор повторяет действие и приводит следующего пользователя. И так по кругу. Именно поэтому так важно достичь высокой плотности сети и максимально упросить создание контента: вам нужно постоянно возвращать людей в сеть.

Помимо этого, существуют петли вовлечения, которые больше напоминают посадку семян. Вы подписываетесь на Zillow (площадка для поиска информации о недвижимости — прим. dev.by), вводите домашний адрес, сохраняете пару объявлений — и Zillow начнёт пытаться завлечь вас, отправляя персонализированные электронные сообщения. Например, когда поднимется цена вашего дома или если появятся новые объявления поблизости от вас. Также работает Credit Karma: зарегистрировавшись, пользователь будет получать важные уведомления об изменениях своего кредитного рейтинга через какое-то время.

Это лишь два примера петли вовлечения, но есть множество других, например райдшеринг: люди видят постоянные «материальные» напоминания о продукте вокруг себя на улице, и это может побудить их использовать продукт.

Как и в петле привлечения, есть линейные каналы вовлечения пользователей. Они, конечно, полезны, но не масштабируются. Лучше, когда пользователи подогревают интерес друг друга или возвращаются сами.

Отчасти поэтому одноразовые маркетинговые кампании по рассылке электронных писем часто неэффективны. Они не масштабируемы, не интересны пользователям, а при определённой интенсивности могут привести к оттоку пользователей, что совсем не хорошо.

Гораздо большие преимущества несёт естественная петля вовлечения с применением push-уведомлений и электронных сообщений, когда пользователь сам дал на это добро.

Так же, как мы анализировали петлю привлечения пользователей, чтобы понять потенциал для роста, мы можем проанализировать петлю их вовлечения.

Для начала разобьём петлю на отдельные, более мелкие шаги.

Мы взяли петлю социальной обратной связи, которая начинается с того, что пользователь генерирует контент и публикует его, далее это контент просматривают и комментируют его друзья, после чего автор получает соответствующее уведомление.

Сфокусируемся на одном конкретном шаге.

Петля социальной обратной связи по сути надстраивается над шагом создания контента. Если пользователю сложно это делать, петля не сработает. Поэтому это должно быть реализовано так, чтобы многие люди захотели что-то создать. Именно по этой причине такие действия, как снять фото, написать текст или нажать на сердечко так эффективны: выполнить их донельзя просто.

У Pinterest есть много примеров оптимизации создания контента — или точнее, увеличения количества пинов/репинов на нового подписчика. Во-первых, сервис изменил кнопку «Приколоть пин» на более понятную «Сохранить», во-вторых, продвигал мобильное приложение, с которым удобно взаимодействовать. Весьма полезны и подсказки для новичков. В результате этих изменений удвоился коэффициент активности новых пользователей, они стали делать больше репинов, запуская петли вовлечения себя и других подписчиков.

После того, как вы создали контент, вам нужно, чтобы он распространялся по сети.

Ключевое свойство любой сети — плотность связей. Наращивать число связей важно, но они должны быть релевантными.

Занимаясь социальными платформами более 10 лет, я могу предложить стратегию, как это сделать. Вот некоторые моменты.

Важный способ построить социальный граф — использовать уже существующую сеть. Для потребительских продуктов этому может послужить список контактов в вашем смартфоне или на Facebook. В рамках компании это могут быть электронные адреса ваших коллег в Active Directory, G Suite или ваша рабочая электронная почта. Для повышения плотности существуют, например, такие тактики, как предлагать людям найти друзей или рекомендовать им контакты, которых они могут знать.

Индикаторы риска здесь стартапы, которые заявляют, что добились взрывного вирального роста только с помощью приглашений. Эффект продержится недолго, а подписчики будут низкого качества. Также, если они целиком полагаются на приглашения и добавление в друзья, но нет никакой ключевой активности, это плохо. С таким стартапом лучше не связываться.

Наконец, говоря о перспективах улучшения петли вовлечения пользователей, важно продумать шаг, на котором, казалось бы, не может возникнуть помех: пользователь кликает на уведомление, пытается вернуться к вашему продукту — но оказывается вне системы.

Чем плохо то, что система не узнаёт пользователя?

Необходимость заново логиниться и сложности пользователей со вводом пароля могут быть большой головной болью для солидных продуктов с обширной аудиторией. Обычно 50-75 процентов подписчиков неактивны — то есть большинство пользователей опробовало продукт, но он их не зацепил.

Проблемы начинаются тогда, когда неактивные пользователи возвращаются — получив уведомление или по любой другой причине — и пытаются заново войти в систему. Часто их блокируют, или они не могут вспомнить пароль, после чего уходят насовсем. Такого не должно быть. Вариантов решения у проблемы множество. В первую очередь, нужно серьёзно относиться к этой группе пользователей, отслеживать KPI и оптимизировать сервис для них. Например, можно интегрировать опцию «Связка ключей iCloud» или добавить возможность входа через другие приложения, если у вас их несколько.

У компаний вроде Uber могут быть буквально десятки миллионов неудачных попыток залогиниться. И возможно, значительный процент тех пассажиров пытается снова войти в систему, стоя в аэропорту и желая прокатиться, но в итоге они направляются к обычному ближайшему такси. Uber следовало бы исправить это.

Итак, мы разобрали петлю вовлечения и потенциал для её улучшения. Теперь нужно перейти к интересующим нас метрикам.

В первую очередь нужно рассмотреть когорты. Нам нужно хорошо понять, почему возвращаются те или иные когорты пользователей: какую выгоду они извлекают при каждом посещении, что со временем делает продукт более привлекательным? Выстраивают ли они сети? Нам нужно определить классические метрики: за сутки, неделю и месяц — а также отслеживать динамику показателей по месяцам.

Есть пара ключевых вещей, которые нужно высматривать: кривые когорт должны выровняться. В идеале — на уровне >20 процентов, чтобы этот процент подписок в итоге давал постоянных активных пользователей. Если удерживается только 5 процентов, то нужно 2 млрд подписавшихся, чтобы получить 100 млн ежемесячных активных пользователей. Это невозможно.

С помощью этого вы можете прикинуть величину компании, соединив общий объём целевого рынка (total available market, ТАМ) с процентом когорты, который остался через год, и средней выручкой на одного пользователя (average revenue per user, ARPU). Цифра должна быть достаточно велика, чтобы в компанию было выгодно инвестировать.

Один из главных инструментов петли вовлечения — уведомления, будь то электронные сообщения, push-уведомления или какой-то другой канал платформы. Ими легко начать злоупотреблять.

Чтобы выявить искусственное вовлечение вместо органического охвата, можно посмотреть статистику по каждому уведомлению, которое рассылает продукт, а также частоту и CTR в динамике. Сделайте быструю проверку на спам на Reddit, Twitter, Google и других платформах.

Уведомления нужно применять для того, чтобы усилить вовлечение, которое уже имеет место быть — его невозможно создать из воздуха. Некоторые продукты в силу своих особенностей высылают больше уведомлений, а у некоторых — более высокий CTR.

Когда-то я использовал вот этот график push-уведомлений. Компании в сфере электронной торговли часто используют их для рекламы распродаж — неудивительно, что у них низкий CTR. Но если взять сферу совместных поездок, пользователь, скорее всего, посмотрит уведомление — ведь он ждёт свою машину.

Другой набор метрик вовлечения, который нам нужно понять, — это частота использования. Почти у всех продуктов, которые я вижу, процесс вовлечения пользователей представляет собой «лестницу»: человек приходит с одной чёткой целью, но со временем втягивается и пользуется продуктом всё чаще и в новых сценариях.

Пассажиры Uber часто заказывают первую поездку по определённому поводу, например добраться до аэропорта. Но в аэропорт им нужно всего пару раз в год. Далее они начинают использовать сервис, когда хотят отправиться куда-то на выходных, например в ресторан — 1 раз в неделю. Потом добавляется ещё несколько сценариев использования, пока они не начинают заказывать Uber для регулярных поездок дважды в день.

С помощью графика частотности я выделяю низко— и высокочастотные сегменты, чтобы далее рассмотреть то, как они используют продукт. Если вы сможете убедить людей перейти на дополнительные сценарии использования, откроете большой потенциал для развития.

Итак, теперь у нас есть все инструменты, чтобы составить прогноз.

Сюда можно вплести предыдущий прогноз на основе петли привлечения, потому что любая когорта начинается с приобретения новых пользователей. Далее мы сможем использовать кривые удержания когорт, чтобы изобразить кривые, которые будут отражать число ежемесячных активных пользователей или потребителей.

Как только перед нами будут кривые привлечения и вовлечения, мы сможем просчитать количество MAU. Спроецируйте его на несколько кварталов вперёд — и у вас будет всестороннее понимание того, каким будет MAU через два года.

Метрики вовлечения очень сложно сместить, как и метрики привлечения. Значит, лучше оставить эти кривые там, где они есть, и сосредоточиться на активации. А также конвертировать пользователей в более частотные сегменты.

Итак, перед нами петля вовлечения и петля привлечения. Для обеих у нас есть прогнозы, а также сценарии улучшения. Как нам применить их?

Мы начинали с фреймворка анализа факторов роста. Понимание моделей привлечения и вовлечения даёт дам необходимые вводные.

Эти вводные позволят нам планировать сценарии и моделировать результаты.

Мы получаем исчерпывающее понимание сопутствующих рисков. По большому счёту, это позволяет сделать прогноз о качестве привлечения и вовлечения пользователей на два года.

Стартап — это не просто его финансовый отчёт. Весь анализ выше помогает ответить на важные вопросы о потенциальном развитии компании.

Обсуждение