Вестник маркетинга

Хотите получать полезную информацию про маркетинг?

Как удержать клиентов?

Как удержать клиентов? Немного математики

Давайте шевельнем мозгами вот по какому поводу. Мы знаем множество компаний, набравших обороты буквально за несколько месяцев. Знаем тех, кто выжил и расцвел. Но сколько таких компаний схлопнулось?.. Тьма. Я не подсчитывала эту тьму, но точно знаю одну из причин их смерти. – Они так радовались росту за счет вирусного эффекта, что забыли позаботиться о новых клиентах. Так позаботиться, чтобы они возвращались снова и снова. Недавно я наткнулась на статью американских growthhackers, где с математической беспристрастностью было показано, почему так опасно полагаться только на виральность в раскрутке проекта. Ниже – краткий пересказ статьи и несколько полезных ссылок. РостВиральность и показатель возвратов

Даже если вы мечтаете о быстром росте, вас больше должна волновать проблема удержания клиентов, чем вирусный эффект. Потому как пользователи, которые ушли от вас, не смогут привлекать новых пользователей. Все просто. Если показатель возвратов (retetention) у вас достаточно высок, а виральность (virality) стремится к нулю, вы все еще можете стабильно наращивать клиентскую базу. Если наоборот – то ничего не получится, ваш проект умрет.

Да, есть еще куча вариантов между этими двумя крайностями. Но давайте сначала дадим определение тому, что такое виральность и показатель возвратов. А потом посмотрим, как они влияют на конечное число пользователей сервиса. Ниже вы увидите несколько графиков. Они были созданы на основе моделей, которые специалисты http://quintgrowth.com/ используют для своих внутренних расчетов.

Фактор виральности Виральность показывает, как растет сайт или приложение с помощью приглашений, разосланных существующими пользователями. Часто виральность называют k-фактор. Формула виральности:

k = i * c

где «i» – количество приглашений, отправленных каждым пользователем, а «с» – показатель конверсии этих приглашений. График виральности, рассчитанный по неделям, выглядит примерно так: Виральность и возвраты 1 Почему он выглядит именно так?

На это есть три причины:

1.            Эффективность приглашений сразу после регистрации Регистрация – один из тех немногих моментов, когда пользователь наиболее сосредоточен на достижении определенной цели (подписка), и когда вы просите пользователя пригласить других, он чаще всего делает это, не раздумывая.

2.            Уровень увлеченности пользователей Людей всегда больше увлекает что-то новое, это относится и к интернет-проектам. Они с энтузиазмом пробуют новый продукт, и это заставляет их больше делиться и рассказывать о продукте. Однако этот энтузиазм затухает, когда продукт становится чем-то обычным и повседневным.

3.            Низкая информационная насыщенность окружения Когда клиент только начинает пользоваться продуктом, он знает гораздо больше людей, которые не используют продукт. Какое-то время он рассказывает о продукте другим своим знакомым. Но наступает момент, когда даже у самого преданного пользователя не остается знакомых, которые еще не слышали этих рассказов. В результате, виральность падает.

Показатель возвратов (retention) Возвраты  – это число пользователей, которые продолжают пользоваться вашим продуктом.

1.            Общий показатель возврата

Общий показатель возврата подсчитывается в течение определенного периода. Например, если у вас на третьей неделе показатель возврата – 30%, это значит, что 30% тех, кто начал пользоваться вашим продуктом на первой неделе к третьей неделе все еще остаются с вами.

2.            Недельный показатель возвратов Для того, чтобы выстроить модель роста, бывает полезно проследить недельный показатель возвратов. Недельный показатель возвратов – это о том, сколько пользователей перешло с прошлой недели на следующую. Например, если общий показатель Недели 2 составлял 40%, а Недели 3 – 30%, но недельный показатель возврата между Неделями 2 и 3 составляет 75%. И это означает, что мы все еще теряем пользователей. На графике недельный показатель выглядит так: Виральность и возвраты 2 На 1-2 неделе показатель возвратов самой низкий, но со временем подходит к 100%.

Почему показатель возвратов так важен?

Есть одно основное правило, которому надо бы следовать: не фокусироваться на виральности до тех пор, пока показатель возврата не будет стабилен в течение какого-то разумного отрезка времени. Почему именно так? Вот несколько примеров для наглядности:

Пример 1. Ваш продукт имеет высокий показатель виральности Если ваш продукт развивается за счет приглашений, рассылаемых пользователями, то средний показатель виральности вполне может превысить единицу (k>1). И, если показатель конверсии приглашений в пользователи у вас будет достаточно высок, ваша ежемесячная аудитория будет продолжать расти даже при нулевом уровне возвратов.

Однако быстрый рост при большой виральности и низком возврате почти всегда неустойчив. Раз за разом вы будете наращивать свою аудиторию и быстро достигнете точки, где k>1. Но виральность в конце концов иссякнет!

Именно по такому сценарию происходил крах многих компаний, которые поначалу показывали большой рост. Они вкладывали огромные деньги в привлечение, но потом очень быстро умерли. Как Viddy, например, который еще 2 года назад называли Инстаграмом для видео. Взлет и падение Viddy: viddy (1)

Вот так выглядела модель роста Viddy.  А вот так выглядел крах сервиса.

Пример 2. У вас высокий показатель возвратов и со временем он начинает медленно падать, но при этом уровень виральности достаточно высок В этом случае, вроде бы, было бы разумно сфокусироваться на виральности. Однако все не так очевидно. Если вы переключите свое внимание на виральность слишком рано, это снизит ваши показатели. Потому что в общем миксе возврат имеет большее влияние на конечные показатели, чем виральность. Чтобы понять, как это работает, попробуйте поиграть с таблицами, разработанными специалистами quintgrowth.com :

Исходные показатели: 88 тысяч пользователей на Week 7, из них 44 тысячи – возвраты, 44 тысячи – виральность.

Увеличиваем показатель виральности Week 1 на 20%: 110 тысяч пользователей на Week 7, из них 53 тысячи – возвраты, 57 тысяч — виральность

Увеличиваем показатель возвратов Week 1 на 20%: 125 тысяч пользователей на Week 7, из них 65 тысяч – возвраты и 60 тысяч – виральность.

Как видно на графиках по ссылкам, небольшие изменения в показателях возврата имеют более длительный эффект, а конечные результаты – выше, чем при аналогичных изменениях в виральности.

Пример 3. Общий показатель возвратов высок и стабилен Поздравляю, судьба Viddy вам не грозит! И, если вы увеличили показатель возвратов до той точки, где он перестает существенно влиять на конечное число пользователей, тогда уже есть смысл уделить должное внимание виральности.

Заключение

Ок, это были цифры и математические модели. Но, как мне кажется, вполне убедительные, для того, чтобы бросить все, и сейчас же посчитать ваш ChurnRate (т.е. процент «отвалившихся» клиентов). А потом подумать, настолько ли эффективны ваши вирусные кампании, акции «приведи друга» и реферальные программы… И, может, стоит уже позаботиться о том самом друге? Ну, чтобы он не ушел завтра, а остался с вами хотя бы до Нового Года. А в порыве чувств привел бы еще 10 таких, как он. М?

Источник: http://andrewchen.co/2014/06/03/retention-is-king/

Тэги:



Принимаем к оплате:

Альфа-банк Русский Стандарт Банк Промсвязьбанк Банковские карты Сбербанк Yandex деньги WebMoney Qiwi кошелек
+7 (495) 984-7500