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.
    Метки:
    devtodev 28,18
    Сервис аналитики приложений
    Поделиться публикацией
    Комментарии 0

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое