Сервис аналитики приложений
35,81
рейтинг
29 октября 2015 в 10:19

Маркетинг → Как анализировать платящих пользователей. Часть 2, Структура дохода по времени

В прошлый раз мы рассуждали о том, как можно сегментировать платящих пользователей, вспоминали RFM-анализ, а также китов и дельфинов.
В этот же раз мы тоже будем применять сегментацию, однако по совсем иному принципу. Задумывались ли вы о структуре своего дохода? Кто приносит больше — новички или старички? Каково соотношение дохода от новых и старых пользователей, как оно меняется во времени? Вот об этом и поговорим.

Структура аудитории в целом
Сперва мы поделим всю нашу аудиторию (и платящих, и неплатящих) на несколько сегментов по времени с момента их регистрации. Сколько выделять сегментов — дело исключительно ваше и зависит от особенностей вашего бизнеса и срока вовлечения в проект.
В любом случае, мы рекомендовали бы ограничиться 5-7 сегментами.
Например:
  • 1 сегмент — менее 14 дней с момента регистрации;
  • 2 сегмент — от 14 до 30 дней;
  • 3 сегмент — от 1 до 2 месяцев;
  • 4 сегмент — от 2 до 6 месяцев;
  • 5 сегмент — от 6 месяцев до 1 года;
  • 6 сегмент — больше года с момента регистрации.

Выделив пользовательские сегменты, вы можете построить отчёт по структуре своей аудитории на момент анализа.

Что вы можете увидеть в таком отчёте:
  • Если новички заметно преобладают — у вас проблемы с удержанием. Проект не может удерживать пользователей в течение длительного срока. А значит — либо работайте над удержанием, либо думайте, как монетизировать именно новичков (например, сделать приложение платным).
  • Если заметно преобладают старички — это тоже не есть хорошо. У вас всё в порядке с новыми регистрациями? Может быть, стоит закупить немного трафика? Помните, что чем больше пользователей, тем больше пользователей. А на одних старичках далеко не уедешь — рано или поздно приложение начнёт опускаться в рейтинге.

Следующим этапом можно рассмотреть не только структуру вашей аудитории, а её динамику — как эта структура менялась во времени. Обычно именно на этом этапе и выясняется самое интересное.

Структура платящей аудитории
Проделаем те же манипуляции, но теперь исключительно для платящей аудитории. Для примера обратимся к отчёту “Users & Gross structure” в системе devtodev.
image
Данный пример показывает, как за стабильностью размера вашей платящей аудитории скрываются подводные камни, и рост одного сегмента компенсируется снижением по другому сегменту.
Мы видим, что процент новичков (до 30 дней с момента регистрации растёт), а процент старичков (от 6 до 12 месяцев с момента регистрации) падает. А без рассмотрения структуры мы могли бы этого не заметить.
Признаком здорового приложения является то, что сегмент старичков должен хоть медленно, но расти — всё больше и больше пользователей должны достигать самого взрослого сегмента и оставаться в нём.

Структура дохода
Наконец, аналогичным образом можно анализировать и доход, нарезая его на сегменты по времени с момента регистрации пользователей, совершающих оплату.
В отчёте по структуре дохода все перекосы в пользу старичков или новичков, как правило, выражены более ярко. Дело в том, что обычно (в проектах, основанных на долгосрочном удержании) у новичков средний чек маленький, а у старичков достаточно большой.
image
Как мы видим, доход в нашем примере имеет нисходящий тренд (вспомним, что размер платящей аудитории при этом был стабилен). И уменьшение этого тренда обусловлено прежде всего снижением дохода от старичков. До зелёного сегмента включительно наблюдается некоторая стабильность, затем начинается падение.
Наш вердикт по поводу рассмотренного проекта — у проекта проблемы с платежами от пользователей, зарегистрированных 3 месяца назад и раньше. Необходимо оптимизировать долгосрочное удержание проекта, чтобы естественный приток пользователей в последнем сегменте превышал естественный отток.

Математическое моделирование
Имея описанные выше отчёты, вы сможете составить математическую модель прогнозирования вашего дохода на несколько месяцев вперёд.
Что для этого нужно:
  1. оценить размеры каждого из выделенных сегментов;
  2. для всех сегментов рассчитать вероятность перехода из сегмента N в сегмент N+1 (какова вероятность того, что пользователь, активный в течение месяца, станет активным и на второй месяц?);
  3. рассчитать средний доход с одного пользователя (ARPU) каждого сегмента.

Объединив все рассчитанные значения в одну модель, вы сможете моделировать, как будет меняться структура ваших аудитории и дохода через месяц, два, три, шесть.
Более того, такая модель позволит вам просчитывать различные эксперименты с трафиком и монетизацией.
Примеры вопросов, на которые она сможет ответить:
  1. Что если я отключу платный трафик и останусь только на виральном? Как это повлияет на мой доход через 12 месяцев?
  2. Если я оптимизирую удержание (например, 30 days retention) на 2%, как это отразится на структуре аудитории и дохода?
  3. Я собираюсь внести изменения в баланс игры и тем самым поднять средний чек пользователей восьмидесятого уровня (который достигается в среднем через шесть месяцев игры) на 10%. На сколько процентов изменится мой доход?

И так далее.

Данной статьёй мы хотели донести до вас одну простую мысль: важно изучать структуру своих аудитории и дохода по времени с момента регистрации пользователей. Это поможет вам принимать более взвешенные и эффективные решения, будь то маркетинг, монетизация или гейм-дизайн.
В скором времени ожидайте ещё одну статью на тему анализа платящих пользователей.
Автор: @vsabirov
devtodev
рейтинг 35,81
Сервис аналитики приложений
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Комментарии (0)

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Самое читаемое Маркетинг