a16z к предпринимателям: вместо того чтобы спасать низкий уровень удержания, лучше сразу перейти к трансформации.

Автор: Эндрю Чен, a16z

Перевод: Тим, PANews

Я наблюдаю за данными о кривой удержания уже более 15 лет.

Я видел тысячи кривых удержания, и это один из первых показателей, которые я запрашиваю при оценке стартапов. Я просмотрел тысячи баз данных и проанализировал кривые удержания, разбитые по различным сегментам. Как создатель продукта, я также наблюдал за этим показателем с другой точки зрения. Я провел сотни A/B-тестов, составил бесчисленное количество версий руководств по пользовательскому взаимодействию и уведомлений, пытаясь изменить форму кривой удержания.

【A/B тестирование (также известное как сплит-тестирование или тестирование с использованием бочек) — это метод случайного эксперимента, используемый для сравнения двух версий продукта (версии A и версии B). Его основная цель — определить, какая версия лучше достигает поставленных целей, собирая данные и анализируя поведение пользователей.】

Судя по результатам, здесь есть некоторые закономерности.

Как и физические законы, странно, что со временем постоянно появляются некоторые детерминированные закономерности. Вот несколько примеров, которыми я хочу поделиться:

• Вы не можете улучшить плохую удерживаемость пользователей. Да, увеличение количества уведомительных функций не улучшит вашу кривую удержания. Вы не можете достичь хорошей удерживаемости пользователей с помощью A/B тестирования.
• Уровень удержания только будет снижаться, не будет расти. И что странно, скорость его уменьшения действительно следует предсказуемому закону полураспада. Ранний уровень удержания может предсказать последующее поведение удержания.
• Расширение доходов от удержания, в то время как использование удержания уменьшается. Хорошая новость заключается в том, что, хотя пользователи постепенно теряются, оставшиеся пользователи иногда могут тратить больше!
• Уровень удержания клиентов напрямую зависит от категории вашего продукта. Существуют как врожденные причины, так и факторы, которые можно развивать. К сожалению, вы не сможете сделать приложение для бронирования отелей продуктом, которым будут пользоваться ежедневно.
• При расширении и росте пользователей коэффициент удержания становится ниже. Наилучшие пользователи приходят из раннего и естественного роста, в то время как пользователи, приобретенные на более поздних этапах, показывают наихудшие результаты.
• Уровень оттока пользователей асимметричен, потерять одного пользователя гораздо легче, чем вернуть его обратно.
• Расчет коэффициента удержания действительно очень сложен. Существуют сезонные факторы, новые тестовые версии могут исказить данные, а системные уязвимости иногда имеют место. Хотя D365 является реальным показателем, на него нельзя полагаться только на этот результат.
• Вирусный рост, но очень низкая удерживаемость, в конечном итоге неизбежно приведет к провалу. Мы неоднократно подтверждали этот вывод на нескольких платформах и в различных категориях.
• Отличное удержание пользователей можно считать чудом. Когда вы действительно видите это чудо, вы будете безмерно потрясены.

Мы поочередно проанализируем эти пункты.

Вы не можете спасти ужасный уровень удержания пользователей. Вы сами видели эту ситуацию: вы потратили месяцы на разработку нового продукта, а затем официально его выпустили. Первым делом вы видите, что данные о начальном удержании пользователей ужасны. На этом этапе разработка продукта уже идет несколько месяцев, и как в такую ситуацию внести изменения? В этот момент вам приходит в голову идея: а не добавить ли функцию уведомлений, чтобы напомнить пользователям вернуться? Или добавить кучу новых функций? Или провести A/B тестирование целевой страницы, чтобы повысить коэффициент конверсии?

Я думаю, мы все знаем, каким будет финал. К сожалению, когда показатели удержания продукта не удовлетворительны, его очень трудно изменить, почти можно сказать, что это безнадежно. Конечно, возможно добиться небольших улучшений. Предположим, что ваш уровень удержания на следующий день составляет 40%, а цель - повысить его до 50%, это вполне достижимо и стоит усилий. Но если уровень удержания на следующий день составляет всего 10%, это, вероятно, означает, что созданный вами продукт совершенно не соответствует рыночному спросу, и все локальные оптимизационные меры, связанные с A/B-тестированием и отправкой сообщений, не смогут изменить основную проблему. Когда месяцы разработки и затраты уже стали фактом, людям трудно не бороться до последнего. Но я считаю, что в большинстве случаев лучше сразу принять решение о трансформации.

Это преобразование, направленное на повышение удержания пользователей, требует полной переработки главной страницы приложения. Если изначально она была представлена в виде информационного потока, возможно, стоит перейти к структурированному пошаговому процессу; если ядро продукта заключается в функции обмена, возможно, следует сосредоточиться на создании и сборе контента. Вам, возможно, придется описать позиционирование продукта совершенно иным образом, даже сравнить его с конкурентами. Это должно быть масштабное преобразование по многим направлениям, чем более радикально, тем лучше, только так можно изменить ситуацию с низким удержанием пользователей.

Уровень удержания будет снижаться, но не повышаться. Кривая удержания обычно представляется в виде очень регулярного геометрического паттерна. Например, я наблюдал, что многие кривые показывают следующую закономерность: независимо от того, каков уровень удержания в первый день, на седьмой день он упадет на 50%; независимо от того, каков уровень удержания на седьмой день, на тридцатый день он снова упадет на 50%. С течением времени конечный уровень удержания может стремиться к нулю, если повезет, возможно, он сможет в целом поддерживаться на уровне около 10%. Эта модель уменьшения предсказуема.

Вы никогда не видели кривую, которая сначала поднимается, затем опускается, а затем снова поднимается, это невозможно. Иными словами, если раннее удержание не является выдающимся, то позднее удержание, вероятно, тоже не будет идеальным. Вы должны начать сильно, чтобы хорошо закончить.

В этом правиле есть некоторые исключения, которые необходимо особо отметить:

• Некоторые продукты очень хардкорные (например, онлайн покер). У таких продуктов пользовательская удерживаемость может быть относительно низкой, но оставшиеся пользователи, как правило, исключительно преданные и тратят огромные суммы, и эта модель оказалась успешной.
• Для продуктов с сетевым эффектом (возможно, это социальные сети, инструменты для совместной работы или другие продукты с сетевым эффектом) новые пользователи могут изначально проявлять активность, но затем их активность временно снижается. Однако если продукт может использовать все большее количество пользователей для повторной активации старых пользователей, обычно наблюдается небольшое восстановление кривой удержания. Эта ситуация крайне редка, но если она реализуется, то это поразительно.
• Увеличение удержания доходов, в то время как удержание пользователей сокращается. Одной из лучших и самых важных характеристик кривой удержания является то, что она может применяться как к пользователям, так и к доходам. До сих пор мы обсуждали только удержание пользователей, но, к сожалению, удержание пользователей постоянно демонстрирует тенденцию к снижению, что не является идеальным. С другой стороны, удержание доходов представляет интерес, поскольку оставшиеся пользователи, как правило, тратят больше денег на вашей платформе с течением времени.
• Это одно из крупнейших преимуществ B2B SaaS продуктов. Например, если посмотреть на данные пользовательских групп Slack, вы заметите, что кривая удержания пользователей падает, как и у других продуктов. Некоторые принимают его, некоторые - нет. Но для тех компаний, которые потратили время на внедрение Slack, продукт начинает расти естественным образом, и доход, который вы получаете от этих компаний, начинает расти с каждым днем. Кривая удержания дохода не только не снижается, но и повышается, что является удивительным явлением, но, к сожалению, не применимо к большинству потребительских продуктов. Именно эта особенность делает B2B продукты более гладкими в бизнес-модели по сравнению с потребительскими продуктами.
• Модель потребительских приложений ближе к Amazon: вы, возможно, изначально покупали только книги и музыку, но по мере расширения функциональности продукта вы постепенно начнете покупать все больше товаров. Именно поэтому общая пожизненная ценность пользователя в продукте по сути не имеет верхнего предела. Мы также наблюдали аналогичное явление в Uber: хотя группа пользователей со временем уменьшается, расходы на поездки, изначально используемые только для трансфера из аэропорта, постепенно расширяются на поездки в рестораны или на работу. Поэтому кривая удержания пользователей показывает тенденцию к снижению, но кривая удержания доходов продолжает расти.
• Уровень удержания тесно связан с категорией продукта. В прошлом я писал о факторах, влияющих на удержание, как врожденных, так и приобретенных. Реальная ситуация такова, что у многих продуктов есть естественные сценарии использования, такие как инструменты для совместной работы или программное обеспечение для программирования, которые вы можете использовать каждый день на работе, но максимальное количество дней использования ограничено 5 активными днями из 7-дневной недели. В отличие от этого, системы уведомлений о уязвимостях надеются, что пользователи не будут использовать их слишком часто. То же самое касается потребительских товаров: люди ежедневно проверяют новости, рассылки и социальные приложения, но обычно не используют справочники по медицинским вопросам слишком часто. Некоторые приложения, хотя и используются редко, но имеют высокий уровень удержания, например, приложения для погоды или банковские приложения. В то время как категории, такие как игры, хотя и вызывают зависимость и используются часто, пользователи обычно теряются через несколько недель после потребления контента.
• Врожденные и приобретенные факторы важны, потому что они раскрывают реальность, с которой многим новым продуктам сложно пробиться. Если вы разрабатываете социальное приложение для путешествий, но фактическая частота поездок невысока, то создать продукт, сосредоточенный на взаимодействии с друзьями, будет крайне трудно. Более разумным подходом будет принять его низкочастотное использование, улучшить способность к монетизации, контролируя этапы транзакций, или, как Yelp, объединить рестораны и ночную жизнь в высокочастотные сценарии использования, одновременно сохраняя функции путешествий. Противостоять трендам действительно сложно, и наши возможности очень ограничены.

Именно поэтому, если вы хотите создать приложение с высокой степенью удержания и частотой использования, скорее всего, вам нужно выбрать те области, которые уже воспринимаются пользователями как основные продукты повседневной жизни. Это означает, что успешные приложения, скорее всего, займут время использования других повседневных продуктов, как, например, после того, как я начал активно использовать ChatGPT, количество моих поисков в Google значительно уменьшилось; когда я начал использовать Substack для чтения и написания блогов, я постепенно отказался от других социальных новостных приложений.

При расширении пользовательской базы уровень удержания часто снижается. Даже если удается создать продукт с высоким уровнем удержания, люди часто инстинктивно проецируют поведенческие модели, способности к монетизации и привычки существующих пользователей на более широкий рынок, считая, что если умножить несколько хороших малых данных на основные большие данные, это автоматически приведет к выдающимся макро результатам. Но реальность часто такова: по мере увеличения базы пользователей начинают проявляться проблемы. Например, когда вы начинаете привлекать пользователей Android и выходить на международный рынок, получая больше клиентов через платный маркетинг и другие каналы, вы быстро заметите снижение по всем ключевым показателям.

Причина в том, что качественные пользователи обычно появляются довольно рано. Те, кто обладает наибольшим потенциалом для монетизации, наиболее сильно заинтересованы, имеют наивысший уровень цифровизации и проявляют наибольшую активность в сети, как правило, начинают использовать продукт на ранних стадиях через рекомендации друзей. По мере того как в дальнейшем привлекаются новые пользователи из других источников, продукт может не совсем соответствовать их потребностям. Например, если вы разработали приложение для iPhone для студентов западных стран, то при расширении на новые рынки с пользователями Android, из-за несовпадения функциональных настроек, все показатели, естественно, будут снижаться. Хотя в дальнейшем можно продолжать оптимизацию и улучшение, я могу вас заверить, что результат никогда не сможет сравниться с ранней пользовательской аудиторией.

Итак, возникает вопрос: с ростом числа пользователей качество пользователей постепенно снижается, остаются ли они все еще ценными? Может ли продукт продолжать приносить прибыль? Более важно, смогут ли они удержать ядро высокоценных пользователей, которые вошли на раннем этапе?

Неудивительно, что эти ранние пользователи часто называются "золотой группой".

Потеря пользователей имеет асимметричный характер. Потерять пользователей очень легко, на самом деле, большинство продуктов теряет 90% и более пользователей в первые 30 дней. В то же время вернуть уже потерянных пользователей крайне сложно. Эта асимметрия между привлечением и потерей пользователей является ключевой характеристикой потери пользователей. На практике ситуация часто бывает настолько плохой, что вместо того, чтобы пытаться вернуть старых пользователей, гораздо проще напрямую привлечь новых пользователей.

По этой причине попытки разбудить спящие пользователи с помощью отправки скидок или акций в рамках жизненного цикла маркетинга часто обходятся дорого и приносят незначительные результаты. Более эффективный способ заключается в том, чтобы позволить существующим активным пользователям разбудить спящих пользователей через естественное использование продукта. Например, когда профессионал не продолжает использовать новый инструмент управления проектами, отправка взрывного напоминания на его электронную почту вряд ли сможет вернуть пользователя. Более эффективный подход — это когда его коллеги приглашают этого пользователя вернуться к инструменту для участия в новом проекте, что является действительно эффективным методом. Но, говоря об этом, следует отметить, что реализация такой стратегии очень сложна и необычайно сложна; обычно только продукты с сетевым эффектом (т.е. функции обмена и сотрудничества) могут ее использовать.

Уровень удержания очень сложен и его трудно измерить. Когда люди говорят об уровне удержания, они, как правило, склонны измерять ситуацию на первый день, первую неделю и первый месяц, но редко обсуждают, что произойдет через два года. Это связано с тем, что при разработке продукта команде нужен достаточно короткий временной промежуток и легко измеримые показатели, чтобы на их основе принимать решения. Таким образом, хотя годовая текучесть пользователей или долгосрочная способность к монетизации крайне важны, люди часто не измеряют их, а сосредотачиваются на легко измеряемых показателях, которые находятся перед ними. Однако у этого подхода есть множество проблем.

К сожалению, многие категории продуктов подвержены сильным сезонным колебаниям. Электронная коммерция, туризм, услуги здравоохранения и онлайн-знакомства являются典型ными примерами. Даже в способах использования коммерческого программного обеспечения компаниями существуют циклические изменения. Сезонные факторы могут исказить восприятие; вы можете заметить снижение месячных или квартальных данных, но действительно ли это связано с тем, что новые функции не пользуются популярностью? Или поведение пользователей в этом квартале изначально отличается? Когда данные о сохранении пользователей сильно запаздывают, действительно сложно провести эффективную оценку.

Аналогично, будь то уязвимости в программном обеспечении, новые тесты или новые маркетинговые мероприятия, эти факторы могут нарушить данные. В конечном итоге вы обнаружите, что постоянно обращаетесь к отчетам, на которых отображаются колебания кривых удержания, но каждый набор данных сопровождается дополнительными пояснениями, поскольку команде необходимо проверить, вызвал ли новый выпущенный Android-версия несущественные ситуации сравнения.

Безумный рост пользователей и ужасная удерживаемость неизбежно приведут к провалу. Многие разработчики новых продуктов часто чрезмерно сосредоточены на регистрации новых пользователей, полностью игнорируя удержание пользователей. В конце концов, если вы хотите видеть только постоянно растущую кривую, почему бы просто не увеличить трафик на верхнем уровне воронки, чтобы продемонстрировать быстрый рост? После привлечения большого объема венчурного капитала можно медленно решить проблему удержания пользователей.

В настоящее время такая ситуация в индустрии не редкость: один из создателей продвигает свое приложение миллионам поклонников, или одно опубликованное видео приводит к резкому увеличению доходов, а продукт получает приток пользователей через TikTok. Несмотря на то, что фактическая степень использования и уровень оттока пользователей не являются идеальными, эта ситуация продолжает происходить.

В технологической индустрии уже проводилось множество таких экспериментов. Выводы все одинаковые: вирусные продукты с плохим удержанием пользователей в конечном итоге исчезнут, поскольку проблему удержания сложно решить. Когда новизна исчезает, привлечение пользователей замедляется, и в конечном итоге вы столкнетесь с удручающими результатами как в привлечении пользователей, так и в их удержании; чем выше поднимаешься, тем больнее падение.

Мы уже наблюдали это явление во многих сценариях. На ранних стадиях социальных сетей многие продукты достигали роста, безумно отправляя спам, получая адреса электронной почты и контакты пользователей, но в конечном итоге это приводило пользователей к низкокачественным продуктам. Иногда, достаточно лишь заставить пользователей подписаться на некоторые низкокачественные годовые сервисы, чтобы компании могли попытаться получить прибыль. Но только после появления Facebook, благодаря инновациям в пользовательском опыте, таким как новостная лента и реальная идентификация пользователей, удалось создать продукт, обладающий как высокой вирусной распространенностью, так и сильной привязанностью пользователей. Аналогичная ситуация наблюдается и в области мобильных приложений, иногда можно увидеть приложения, которые внезапно становятся популярными благодаря принудительным SMS-приглашениям, но если продукт не обладает привязанностью, вся модель быстро рушится.

Высокий уровень удержания клиентов просто волшебство. Вы можете почувствовать некоторое разочарование, прочитав эту статью; я знаю, что запуск проекта иногда действительно сложен. Но когда какой-то продукт действительно срабатывает, это чувство не сравнимо ни с чем другим. Когда вы своими глазами видите, как продукт достигает 50% удержания за 30 дней (я наблюдаю это раз в несколько лет), шок просто неописуем. Я постепенно осознал, что эти мимолетные успешные продукты возникают не потому, что их создатели имеют систематическую методологию A/B тестирования, и не благодаря высокоскоростным процессам итерации для достижения целей, а потому, что нужна эта искра волшебного озарения. Эта магия возникает из прорывного понимания рынка или потребностей клиентов, хотя при ретроспективном взгляде это может казаться очевидным, она позволяет продукту достичь высокой степени удержания благодаря тому, что он первым реализует это понимание. Сегодня мы оцениваем программное обеспечение для видеоконференций, функции самоуничтожающихся фотографий или волшебный искусственный интеллект, который может ответить на любую тему, и эта магия определенно не может быть достигнута только за счет итерации и тестирования на основе метрик.

Настоящая проблема

Вы, возможно, после прочтения всего вышеизложенного, все еще будете иметь большой вопрос: подождите, так как же добиться высокой степени удержания? (Если бы я мог ответить на этот вопрос с помощью определенного метода, моя работа как инвестора в стартапы была бы значительно проще, не так ли?)

Но давайте постараемся изо всех сил. В моих вышеупомянутых точках уже заложены некоторые подсказки: идеи действительно очень важны.

Если вы хотите продукт с высокой удерживаемостью, вам нужно выбрать категорию, которая изначально имеет высокую удерживаемость.

Вам необходимо выбрать категорию продукта, которую вы уже используете каждый день.

Вы создадите продукт, который будет конкурировать с ним напрямую.

Если вы выиграли, то вы прекратите использовать этот продукт и начнете использовать свой собственный продукт.

Это очень высокие требования, но я думаю, что осознать это - хорошее начало.

Конечно, если создаваемый вами продукт напрямую конкурирует с существующими продуктами, вы можете задаться вопросом: "Действительно ли так трудно заставить пользователей перейти на вашу сторону?" Действительно, это так. Поэтому вам нужно решить, готовы ли вы принять достаточно рыночных рисков, но это должны быть умеренные риски, которые позволят вам переопределить основные модели взаимодействия за счет запуска новых и уникальных продуктов. Однако под инновациями здесь скорее подразумеваются 20% улучшений, а не 80% разрушительных инноваций. В идеале, вы должны быть в состоянии сделать так, чтобы пользователи могли быстро и интуитивно понять эту инновацию в течение первой минуты использования.

В этот момент невозможно избежать одного из самых часто задаваемых и самых сложных для ответа вопросов инвесторов: "Почему это работает именно сейчас?". Потому что ваш ответ должен подчеркнуть, что в данный момент появились определенные новые тенденции в отрасли, такие как универсальные технологии, например, большие языковые модели, или социальные изменения, такие как чрезмерная насыщенность социальных медиа, которые делают вашу инновационную идею актуальной.

Это позволит вам быстро занять существующий рынок, и на ранних стадиях вам будет легче добиться отличной удерживаемости пользователей. Тайминг имеет решающее значение. Если вы не правильно выберете момент, войдете в область с низким интересом и недостаточной дифференциацией продукта, вы обнаружите, что просто преобразовали проблему удержания пользователей в проблему привлечения пользователей. Трудность разработки нового веб-браузера заключается в том, что: как только он станет успешным, пользователи будут очень привязаны к нему. Но люди уже очень довольны существующими браузерами, и для того, чтобы заставить пользователей попробовать новинку, необходимо приложить дорогостоящие и сложные усилия.

Вот почему я не осуждаю тех, кто предлагает идеи вроде "Курсор в определенной области" или "Фигма в определенной отрасли", как это было с концепцией "Убер в определенном вертикальном секторе" в прошлом. Они пытаются воспользоваться существующим рынком и поведенческими моделями, чтобы избежать огромных рыночных рисков.

Если удастся точно определить дифференцированные преимущества, поймать момент на рынке, соответствовать огромным потребительским потребностям и правильно определить позиционирование ключевого продукта, то такая модель действительно может сработать.

Как открыть новый рынок?

Противоположная точка зрения заключается в том, что новые рынки часто вызывают большее волнение, чем существующие. Разве индустрия технологий не должна строить совершенно новые вещи, а не просто инновации на 20% старых? Конечно, это правда, но я считаю, что такие продукты составляют лишь очень небольшую часть.

Мой контраргумент к этому: на самом деле большинство продуктов унаследовали какую-то "старую вещь", даже если те старшие продукты быстро были забыты.

Перед тем как появился Instagram, уже существовало Hipstamatic, это приложение в начале занимало первое место среди платных фотоприложений в App Store, подтверждая огромный рыночный потенциал функции фильтров. Как и Google не был первым поисковым движком (он фактически стал десятым участником рынка, перед ним были такие платформы, как Lycos, Excite, Infoseek и др.), эти примеры подтверждают сильный спрос пользователей на поисковые функции и выявляют трудности коммерциализации ранних поисковых систем. Tesla не является первооткрывателем электрических автомобилей, iPhone также не является первым продуктом среди смартфонов. История многократно подтверждает: истинно определяют рыночную структуру зачастую десятые новаторы. Это явление называется "преимуществом запоздалого входа", и я считаю, что эта точка зрения крайне вдохновляющая.

Однако иногда настоящие инновации действительно происходят. Рождение Uber стало преобразованием оффлайн-активности вызова такси в онлайн-приложение, а не основано на каком-то уже успешном приложении для заказа такси (в то время Lyft был всего лишь странным сервисом бронирования автобусов). Посмотрим на ChatGPT, OpenAI потратила пять лет на развитие концепции до настоящего взлета третьей версии, в течение этого времени не было никаких альтернативных готовых планов для参考. Этот путь инноваций выдающийся, именно он является источником процветания технологической отрасли, так как они создают совершенно новые категории продуктов, беря на себя реальные риски.