a16z до підприємців: замість того, щоб рятувати низький рівень утримання, краще безпосередньо перейти на нову модель

Автор: Ендрю Чен, A16Z

Переклад: Тим, PANews

Я спостерігаю за даними зберігання кривої вже більше 15 років.

Я бачив тисячі кривих утримання, і це один з перших показників, які я запитую при оцінці стартапів. Я переглянув тисячі баз даних, аналізував криві утримання, розбиті за різними сегментами. Як конструктор продуктів, я також спостерігав за цим показником з іншого боку. Я провів сотні A/B тестів, складав безліч версій посібників для користувачів і електронних листів з повідомленнями, намагаючись змінити форму кривої утримання.

【A/B тестування (також відоме як спліт-тестування або тестування по групах) є методом випадкового експерименту, що використовується для порівняння двох версій продукту (версія A та версія B). Його основна мета полягає в тому, щоб визначити, яка версія демонструє кращі результати в досягненні поставлених цілей, шляхом збору даних та аналізу поведінки користувачів.】

З результатів видно, що тут є певні закономірності.

Як і фізичні закони, дивно, що з плином часу завжди з'являються якісь детерміновані закономірності. Ось кілька прикладів, якими я хочу поділитися:

• Ви не можете покращити поганий рівень утримання користувачів. Так, збільшення кількості функцій сповіщень не покращить вашу криву утримання. Ви не можете досягти хорошого рівня утримання користувачів за допомогою A/B тестування.
• Рівень утримання буде тільки знижуватися, а не підвищуватися. І дивним є те, що його швидкість зменшення дійсно слідує передбачуваним законам піврозпаду. Рівень утримання на ранніх етапах може передбачити результати утримання на пізніших етапах.
• Залишок доходу зростає, а використання залишку зменшується. Добра новина: хоча користувачі поступово зникають, ті, хто залишається, іноді витрачають більше!
• Рівень утримання тісно пов'язаний з вашою категорією продукту. Є як вроджені причини, так і ті, що формуються з часом. На жаль, ви приречені не зробити додаток для бронювання готелів продуктом, який використовують щодня.
• Коли користувачі розширюються та ростуть, коефіцієнт утримання стає нижчим. Найкращі користувачі походять з раннього та природного зростання, тоді як користувачі, отримані пізніше, показують найгірші результати.
• Втрата користувачів має асиметричний характер, втратити одного користувача набагато легше, ніж знову їх отримати.
• Обчислити коефіцієнт утримання дуже важко. Справді існують сезонні фактори, нові тестові версії можуть спотворювати дані, а системні вразливості також час від часу з'являються. Хоча D365 є реальним показником, не можна дивитися лише на цей результат.
• Вірусне зростання, але з дуже поганою утримуваністю, зрештою обов'язково зазнає поразки. Ми неодноразово перевіряли це висновок на кількох платформах і в різних категоріях.
• Вражаюча утримуваність користувачів є справжнім дивом. Коли ти насправді бачиш таке диво, це викликає неймовірний шок.

Ми поетапно розглянемо ці пункти.

Ви не можете врятувати поганий рівень утримання користувачів. Ви вже бачили таку ситуацію: ви витратили кілька місяців на розробку нового продукту, а потім офіційно його випустили. Перший удар - це жахливі дані про початкове утримання користувачів. На цьому етапі розробка продукту тривала кілька місяців, і коли ситуація стала безвихідною, як покращити утримання? У цей момент вам спала на думку ідея: чому б не додати функцію сповіщень, щоб нагадувати користувачам повернутися? Або додати купу нових функцій? Чи можливо провести A/B тестування цільової сторінки для підвищення конверсії?

Я думаю, ми всі знаємо, як закінчиться. На жаль, коли показники утримання продукту низькі, дуже важко їх змінити, можна сказати, що шансів немає. Звісно, можливо досягти незначних поліпшень. Припустимо, що ваша добова утриманість становить 40%, а мета - підвищити її до 50%, це цілком здійсненно і варте зусиль. Але якщо добова утриманість лише 10%, це, швидше за все, означає, що продукт, який ви створили, зовсім не відповідає потребам ринку, у такому разі всі локальні оптимізації, пов’язані з A/B тестуванням і пуш-повідомленнями, не зможуть змінити фундаментальну ситуацію. Коли кілька місяців розробки та витрати вже стали фактом, людям важко не боротися до останнього. Але я вважаю, що в більшості випадків краще прийняти рішення про трансформацію.

Ця трансформація, спрямована на підвищення утримання користувачів, потребує повного редизайну домашньої сторінки додатку. Якщо раніше вона була представлена у вигляді інформаційного потоку, можливо, варто перейти до структурованого покрокового процесу; якщо ж основна функція продукту полягає у можливості обміну, можливо, варто зосередитися на створенні та зберіганні контенту. Вам, можливо, знадобиться описати позиціонування продукту абсолютно інакше, навіть порівняти його з конкурентами. Це повинно відбуватися у багатогранному масштабному перетворенні, чим більш радикальним буде цей процес, тим краще, лише так можна спробувати змінити ситуацію з низьким утриманням користувачів.

Рівень утримання знизиться, але не підвищиться. Крива утримання зазвичай має дуже регулярний геометричний вигляд. Наприклад, багато кривих, які я спостерігав, демонструють таку закономірність: незалежно від того, який рівень утримання в перший день, на сьомий день він знизиться на 50%; незалежно від того, який рівень утримання на сьомий день, на тридцятий день він знову знизиться на 50%. З плином часу остаточний рівень утримання може наближатися до нуля, якщо пощастить, можливо, він зможе зберігатися на рівні близько 10%. Така модель зниження є передбачуваною.

Ви ніколи не бачили, щоб крива спочатку піднімалася, потім опускалася, а потім знову піднімалася, це неможливо. Іншими словами, якщо рання утримуваність не є достатньо високою, то пізня утримуваність, ймовірно, також буде не ідеальною. Ви повинні почати сильно, щоб добре закінчити.

У цьому правилі є кілька виняткових випадків, які слід особливо підкреслити:

• Деякі продукти є дуже хардкорними (наприклад, онлайн покер). Користувацька утримуваність таких продуктів може бути відносно низькою, але залишені користувачі, як правило, надзвичайно лояльні та витрачають великі суми, і ця модель виявилася успішною.
• Для продуктів з мережевим ефектом (можливо, соціальні мережі, інструменти для співпраці або інші продукти з мережевим ефектом) нові користувачі спочатку можуть проявляти активність, а потім активність може тимчасово знизитися. Але якщо продукт може використовувати зростаючу кількість користувачів для повторної активації старих користувачів, зазвичай спостерігається незначне зростання рівня утримання. Така ситуація є вкрай рідкісною, але коли вона відбувається, це вражає.
• Залишки доходу зростають, тоді як використання залишків скорочується. Однією з найкращих і найважливіших характеристик кривої залишків є те, що вона може застосовуватися як до користувачів, так і до доходу. До цього моменту ми обговорювали лише залишки користувачів, але, на жаль, залишки користувачів завжди демонструють знижувальну тенденцію, що є не ідеальним. З іншого боку, залишки доходу є дуже цікавими, оскільки залишені користувачі, як правило, з часом витрачають більше грошей на вашій платформі.
• Це одна з найбільших переваг продуктів B2B SaaS. Наприклад, якщо спостерігати за даними користувацьких груп Slack, ви помітите, що їх крива залишення користувачів, як і в інших продуктах, має знижувальний тренд. Деякі користувачі приймають його, а деякі - ні. Але для тих компаній, які витратили час на впровадження Slack, продукт почне природно зростати, і доходи, які ви отримуєте від цих компаній, відповідно зростатимуть. Крива доходів не знижується, а навпаки, зростає - це дуже дивне явище, але, на жаль, воно не підходить для більшості споживчих продуктів. Саме ця характеристика робить B2B продукти більш плавними з точки зору бізнес-моделі, ніж споживчі.
• Модель споживчого застосунку більше нагадує Amazon: ви спочатку можете купувати лише книги та музику, але з розширенням функцій продукту ви поступово почнете купувати все більше товарів. Саме тому загальна цінність життєвого циклу користувача в продукті по суті не має обмежень. Ми спостерігаємо подібне явище і в Uber: хоча група користувачів може з часом зменшуватися, витрати на поїздки, які спочатку використовувалися лише для трансферу з аеропорту, поступово розширюються до витрат на ресторани або щоденні поїздки на роботу. Таким чином, крива утримання користувачів має тенденцію до зниження, але крива утримання доходу продовжує зростати.
• Рівень утримання тісно пов'язаний з категорією продукту. Раніше я писав про фактори, що впливають на утримання, як вроджені, так і набуті. Реальність така, що багато продуктів мають природні сценарії використання, такі як інструменти для співпраці або програмне забезпечення для програмування, яке ви, можливо, використовуєте щодня на роботі, але максимальна кількість днів використання обмежена 5 активними днями з 7 днів на тиждень. На відміну від цього, системи сповіщення про вразливості прагнуть, щоб користувачі не використовували їх часто. Споживчі товари також такі: люди щодня переглядають новини, електронну пошту та соціальні додатки, але зазвичай не використовують медичні довідники часто. Деякі додатки, хоча і використовуються рідко, мають високий рівень утримання, наприклад, погодні або банківські додатки. А категорії, як-от ігри, хоча і затягують та часто використовуються, зазвичай призводять до відтоку користувачів через кілька тижнів після споживання контенту.
• Вроджені та набуті фактори важливі, оскільки вони вказують на реальність, з якою новим продуктам важко пробитися. Якщо ви розробляєте соціальний додаток для подорожей, але фактична частота подорожей людей не висока, то створення продукту, основною метою якого є взаємодія з друзями, буде надзвичайно складним. Розумніше прийняти його низьку частоту використання, контролюючи етапи угоди для підвищення монетизації, або, як Yelp, інтегрувати ресторани та нічне життя та інші часті сценарії використання, залишаючи функцію подорожей. Піти проти течії надзвичайно важко, і те, що ми можемо зробити, є дуже обмеженим.

Саме тому, якщо ви хочете створити додаток з надзвичайно високим рівнем утримання та частотою використання, вам, ймовірно, слід обрати ті сфери, які вже вважаються користувачами повсякденними основними продуктами для розробки. Це означає, що успішні додатки, ймовірно, займуть час використання інших повсякденних продуктів, як, наприклад, після частого використання ChatGPT, кількість моїх пошуків у Google значно зменшилася; коли я почав використовувати Substack для читання та написання блогів, я поступово відмовився від інших різних соціальних новинних програм.

Коли масштаби користувачів розширюються, показники утримання часто знижуються замість того, щоб зростати. Навіть якщо пощастить створити продукт з високим рівнем утримання, люди часто звикли інерційно проєктувати поведінкові моделі, можливості монетизації та звички використання існуючих користувачів на більш широкий ринок, вважаючи, що якщо просто помножити кілька хороших малих даних на основні великі дані, то це обов'язково призведе до вражаючих макрорезультатів. Але реальність часто така: із зростанням бази користувачів починають з'являтися проблеми. Наприклад, коли ви починаєте розширювати базу користувачів Android та міжнародний ринок, отримуючи більше клієнтів через платний маркетинг та інші канали, ви швидко виявите, що всі ключові показники починають знижуватися.

Причина в тому, що якісні користувачі зазвичай з'являються раніше. Ті, хто має найбільший потенціал для монетизації, найсильнішу мотивацію, найвищий рівень цифровізації та найактивнішу мережеву поведінку, зазвичай починають користуватися продуктом на ранніх стадіях через рекомендації друзів. З часом, коли нові користувачі залучаються з інших каналів, продукт може не зовсім відповідати їхнім потребам. Наприклад, ви розробили додаток для iPhone для студентів західних країн, а коли розширюєтеся на нові ринки серед користувачів Android, через те, що функціональні налаштування не зовсім відповідають, різні показники, природно, знижуються. Хоча згодом можна продовжувати оптимізувати та покращувати, я можу вас запевнити, що результати ніколи не можуть бути порівнянні з ранніми групами користувачів.

Отже, питання виникає: з ростом кількості користувачів якість користувачів поступово знижується, чи залишаються вони цінними? Чи зможе продукт продовжувати приносити прибуток? І, що найважливіше, чи можливо зберегти ядро ранніх високоякісних користувачів?

Не дивно, що цих ранніх користувачів часто називають "золотою групою".

Втрата користувачів має асиметричний характер. Втрачені користувачі дуже легко йдуть, насправді, більшість продуктів втрачає 90% і більше користувачів вже в перші 30 днів. Тим часом, повернути вже втрачених користувачів надзвичайно важко. Ця асиметрія між здобуттям і втратою є основною характеристикою втрати користувачів. Реальна ситуація часто настільки погана, що замість того, щоб намагатися повернути старих користувачів, легше просто залучити нових.

Саме тому спроби пробудити сплячих користувачів за допомогою надсилання знижок або акцій у рамках життєвого циклу маркетингу часто є витратними і малоефективними. Натомість більш ефективним способом є: дати змогу вже активним користувачам через природні сценарії використання продукту пробудити сплячих користувачів. Наприклад, коли якийсь працівник спробував новий інструмент управління проектами, але не зміг продовжити його використання, надсилання на його електронну пошту бомбардуючих нагадувальних листів, швидше за все, не зможе повернути користувача. Більш ефективним підходом є запрошення цього користувача повернутися до інструменту через його колег, які беруть участь у новому проекті — це дійсно ефективний спосіб. Але, з іншого боку, реалізація такої стратегії є надзвичайно складною і складною, зазвичай лише продукти, які мають мережевий ефект (тобто функції спільного використання та співпраці), можуть її використовувати.

Рівень утримання є дуже складним, його важко виміряти. Коли люди говорять про рівень утримання, зазвичай вони схильні вимірювати ситуацію в перший день, перший тиждень і перший місяць, але рідко обговорюють, що станеться через два роки. Це пов'язано з тим, що під час розробки продукту команда потребує достатньо короткого проміжку часу та легко вимірювального показника, щоб на основі цього приймати рішення. Тому, хоча річний рівень втрати користувачів або здатність до довгострокового прибуткового монетизації є надзвичайно важливими, люди зазвичай не вимірюють їх, а зосереджуються на нинішніх показниках, які легко виміряти. Однак цей підхід має багато проблем.

На жаль, багато категорій продуктів піддаються сильним сезонним коливанням. Електронна комерція, туризм, медичні послуги або онлайн-знайомства — це типові приклади. Навіть способи, якими компанії використовують комерційне програмне забезпечення, мають циклічні зміни. Сезонні фактори можуть заважати оцінці, ви можете виявити зниження місячних або квартальних даних, але чи це дійсно через те, що нові функції не користуються популярністю? Чи відрізняються поведінкові моделі користувачів у цьому кварталі? Коли дані про утримання серйозно відстають, дійсно важко проводити ефективну оцінку.

Так само, незалежно від того, чи йдеться про програмні вразливості, нові проведені тести чи нові маркетингові кампанії, ці фактори можуть спотворювати дані. Врешті-решт, ви виявите, що постійно звертаєтеся до звітів, які показують коливання кривих утримання, але кожен дані супроводжуються додатковими поясненнями, оскільки команді потрібно перевірити, чи нова версія Android призвела до абсолютно непричинних порівнянь.

Божевільне зростання користувачів і жахливо низький рівень утримання призведе до провалу. Багато нових розробників продуктів часто надмірно зосереджуються на реєстрації нових користувачів, повністю ігноруючи утримання користувачів. Адже якщо ви тільки хочете побачити графік, що постійно зростає, чому б просто не розширити верхню частину воронки, щоб продемонструвати швидке зростання? Зібравши великі інвестиційні кошти, потім можна повільно вирішити проблему утримання користувачів.

У поточній галузі таке явище не є рідкістю: якийсь творець просуває свій додаток мільйонам фанатів, або одне відео призводить до різкого збільшення доходу, а продукт отримує бурхливий ріст користувачів через TikTok. Незважаючи на те, що фактичний рівень використання та втрата користувачів не є оптимальними, це явище продовжує відбуватися.

Технологічна галузь вже провела безліч таких експериментів. Висновки завжди одні й ті ж: продукти з вірусним поширенням, але з дуже поганою утримуваністю користувачів, зрештою зникнуть, оскільки проблему утримання важко вирішити. Коли новизна згасне, залучення користувачів сповільниться, і врешті-решт ви зіткнетеся з сумною ситуацією, коли залучення та утримання користувачів будуть на низькому рівні: чим вище підніметеся, тим важчий буде падіння.

Ми вже свідчили цього явища в багатьох ситуаціях. На ранніх етапах соціальних мереж багато продуктів досягали зростання, безтурботно надсилаючи спам на електронні адреси та з адрес книг контактів користувачів, але врешті-решт це призводило до залучення користувачів до неякісних продуктів. Іноді лише за те, щоб користувачі підписалися на деякі неякісні послуги річної підписки на мелодії дзвінків, компанії могли спробувати отримати прибуток. Але тільки з появою Facebook, завдяки інноваціям в користувацькому досвіді, таким як інформаційні потоки та реєстрація за справжніми іменами, вдалося створити продукт, який мав високу вірусну природу та підтримував сильну прив'язаність користувачів. Така ж ситуація сталася і в сфері мобільних додатків, іноді можна побачити, як додатки, що раптово стають популярними завдяки примусовим запрошенням через SMS, якщо продукт не має прив'язаності, то вся модель швидко розвалиться.

Висока ставка утримання просто магічна. Після прочитання цієї статті ви, можливо, відчуєте певне розчарування, я знаю, що запуск проекту іноді дійсно важкий. Але коли якийсь продукт справді спрацьовує, це відчуття неможливо порівняти. Коли ви на власні очі бачите, як певний продукт досягає 50% утримання протягом 30 днів (я стаю свідком цього кожні кілька років), це враження важко описати словами. Я поступово усвідомив, що ці моментальні успіхи продуктів відбуваються не лише завдяки систематичній методології A/B тестування, і не тільки завдяки швидкому процесу ітерації для досягнення цілей, справжнім ключем є те саме іскристе натхнення. Ця магія походить від проривних інсайтів щодо ринку чи потреб клієнтів, які, хоча і здаються очевидними після їх виникнення, можуть дати продукту надзвичайно високий рівень утримання, оскільки він першим досягає цього усвідомлення. Сьогодні, оцінюючи програмне забезпечення для відеоконференцій, функцію самознищення фотографій або магічний штучний інтелект, який може реагувати на будь-яку тему, ми бачимо, що ця магія не може бути досягнута лише за рахунок ітерацій та тестування, орієнтованого на показники.

Справжнє питання

Після того, як ви прочитаєте все вищезазначене, у вас може залишитися велике питання: почекайте, як досягти високої ставки утримання? (Якщо б я міг дати однозначну відповідь на це питання, моя робота як венчурного інвестора була б набагато простішою, чи не так?)

Але давайте постараємося. У моєму вище наведеному висловлюванні насправді вже закладено кілька підказок: ідея справді дуже важлива.

Якщо ви хочете продукт з високим рівнем утримання, вам потрібно вибрати категорію, яка сама по собі має високий рівень утримання.

Вам потрібно вибрати категорію продуктів, які ви вже використовуєте щодня.

Ти побудуєш продукт, який безпосередньо конкурує з ним.

Якщо ви виграли, то ви зупините використання того продукту і перейдете до використання власного продукту.

Це дуже високі вимоги, але я вважаю, що чітке розуміння цього питання є гарним початком.

Звичайно, якщо продукт, який ви створюєте, безпосередньо конкурує з існуючими продуктами, ви можете сумніватися: "Дійсно важко змусити користувачів перейти на іншу сторону." Це дійсно так. Тому вам потрібно вирішити, щоб взяти на себе достатні ринкові ризики, але вони повинні бути помірними, шляхом запуску нових, унікальних продуктів для переосмислення основних моделей взаємодії. Однак тут під інновацією, швидше за все, мається на увазі 20% поліпшень, а не 80% руйнівних інновацій. В ідеалі, ви повинні мати можливість швидко і інтуїтивно пояснити цю інновацію протягом першої хвилини використання користувачем.

Цей момент неможливо уникнути від одного з найпоширеніших запитань інвесторів, яке також є найскладнішим для відповіді: "Чому це працює зараз?". Тому що ваша відповідь повинна підкреслити: в даний момент з'явилася певна нова тенденція в галузі, наприклад, загальні технології, такі як великі мовні моделі, або соціальні зміни, такі як надмірна насиченість соціальних мереж, які роблять вашу інноваційну ідею своєчасною.

Це дозволить вам швидко зайняти наявний ринок, і на ранніх етапах з більшою ймовірністю досягти відмінної утримуваності користувачів. Час є критично важливим. Якщо ви не вгадаєте з моментом, увійдете в область з низькою увагою, а диференціація продукту ще не є достатньо вираженою, ви виявите, що просто перетворили проблему утримання користувачів на проблему залучення користувачів. Складність розробки нового веб-браузера полягає в тому, що: як тільки ви досягнете успіху, лояльність користувачів буде надзвичайно високою. Але люди вже дуже задоволені наявними браузерами, тому, щоб змусити користувачів спробувати новинку, вам потрібно буде витратити велику кількість ресурсів і пройти складний процес.

Ось чому я не звинувачую тих, хто висуває ідеї на кшталт "Курсор у певній сфері" або "Фігма для певної галузі", так само як і концепції "Убер для певної вертикальної сфери" в минулому. Вони намагаються скористатися існуючим ринком та моделями поведінки, щоб уникнути величезних ринкових ризиків.

Якщо точно впіймати диференційовану перевагу, влучно обрати ринковий момент, відповідати великій кількості потреб користувачів і водночас знайти правильну позицію для основного продукту, то ця модель дійсно може спрацювати.

Як відкрити нові ринки?

Природна протилежна точка зору полягає в тому, що нові ринки часто є більш захоплюючими, ніж існуючі. Хіба технологічна галузь не повинна створювати абсолютно нові речі, а не інновувати на 20% на основі старого? Звичайно, це не зовсім неправильно, але я вважаю, що такі продукти займають лише дуже-дуже маленьку частину.

Моя контраргументація полягає в тому, що насправді більшість продуктів успадковують певні "старі речі", навіть якщо ті попередники швидко забуваються.

Перед появою Instagram існував Hipstamatic, цей додаток на початку займав перше місце серед платних фотопрограм в App Store, підтверджуючи величезний ринковий потенціал функції фільтрів. Як і Google не є першим пошуковим двигуном (насправді він є десятим учасником, перед ним були платформи Lycos, Excite, Infoseek тощо), ці випадки підтверджують сильний попит користувачів на функцію пошуку та виявляють труднощі комерціалізації ранніх пошукових систем. Tesla не є піонером електричних автомобілів, а iPhone також не є першим інтелектуальним телефоном. Історія знову і знову доводить: справжніми визначальними факторами ринкової структури часто є десяті покоління новаторів. Це явище називається "перевагою пізнього виходу", я вважаю, що ця точка зору є дуже надихаючою.

Однак іноді справжні інновації дійсно відбуваються. Народження Uber - це перетворення офлайн-процесу замовлення таксі в онлайн-додаток, а не на основі вже успішного сервісу виклику таксі (тоді Lyft ще був лише дивним сервісом для бронювання автобусів). Якщо подивитися на ChatGPT, OpenAI протягом п'яти років від концепції до справжнього зростання третьої версії, протягом цього часу не було жодної готової альтернативної моделі для орієнтації. Така інноваційна подорож є винятковою, і саме вона є джерелом бурхливого розвитку технологічної індустрії, оскільки вони, взявши на себе справжні ризики, створили абсолютно нові категорії продуктів.