Секрет успеха мировых компаний — не столько привлечение новых, сколько удержание существующих клиентов. Звучит банально, но достичь этого непросто. Мало выявить проблему целевой аудитории — нужно предложить ее решение. Мало дать решение — нужно достичь соответствия продукта ожиданиям рынка (product/market fit).
Но и достигнув соответствия, вы встанете перед новым вызовом: привлечь и сохранить самых верных клиентов. Лояльность аудитории надо беречь — и последовательно повышать. Сегодня поговорим, как этого добиться.
Какие клиенты самые лояльные?
У термина «лояльность» много определений. Это и наибольшее значение LTV (lifetime value), и частое использование продукта, и высокий вирусный коэффициент (K-фактор). Каждый бизнес определяет лояльность клиентов по-своему.
На примере SaaS бизнеса оценим лояльность на основе показателя удержания (Retention).
Инструментарий
Определившись с метрикой лояльности, стоит определиться с инструментом измерения. Инструмент должен позволять делать когортный анализ — практика показывает, что лучше метода пока нет. В этом примере мы рассмотрим Kissmetrics.
Когорта — группа, объединенная общей характеристикой или схожим опытом. Например, пользователей, начавших работу с продуктом в апреле, можно объединить в когорту «Зарегистрировавшиеся в апреле».
Настройка отчета
Отчет для когортного анализа (Cohort Report) в Kissmetrics настраивается так:
В первую очередь необходимо задать исходное (для формирования когорты) и конверсионное события. Для нашего отчета в обоих выпадающих списках выбираем событие “Logged In” (вход в сервис), потому что мы хотим увидеть пользователей, которые однажды залогинились (верхний выпадающий список) и затем повторяли это действие (вторый выпадающий список) за определенный период времени.
В нижней половине панели настройки (раздел Advanced options, или «Дополнительные параметры») можно выбрать условия формирования когорт: по первой дате/времени совершения события “Logged in” или по значению значению определенного свойства (с нужной моделью атрибуции). Представленный выше отчет сегментирует людей по первому за все время значению свойства «Канал привлечения» (Channel: Origin). Это покажет, насколько лояльные пользователи в том или ином маркетинговом канале. Например, насколько более активно «логинятся» пользователи, пришедшие по контекстной рекламе AdWords, чем те, кто пришел из поисковых систем. Давайте посмотрим на отчет.
Далее выберем период, спустя который фиксируется «возвращение» пользователя. Цифра уникальна для каждого продукта. Некоторым компаниям важно, чтобы пользователи логинились каждый день. Вконтакте и Facebook — хороший пример таких сервисов. Другие продукты требуют куда меньше регулярных входов в сервис — существуют платформы, которые можно «настроить и забыть», почти не появляясь в личном кабинете. Например, LPgenerator - сервис для создания лендингов: пользователь может создать одну посадочную страницу и потом заходить в сервис только 1 раз в месяц.
Представим, что оптимальный период для нас — неделя.
Теперь выберем тип учета конверсионного действия: только первый раз или все выполнения конверсионного действия. Нам нужно знать обо всех входах в систему, поэтому отмечаем второй чек-бокс. Примеры событий для учета только первого совершения конверсионного события — регистрация и подписка на рассылку.
Итак, настройки выполнены. Пора запустить отчет и узнать результаты.
Анализ данных
Ниже — визуализация полученных данных. В двух столбцах слева — число пользователей, которые выполнили событие “Log in” (вход в продукт). Они сгруппированы в когорты самому первому значению свойства “Channel: Origin” (канал привлечения). Например, 944 человека в строке «Paid: AdWords» — это пришедшие по контекстной рекламе Google AdWords. Справа — процент людей, вернувшихся в систему (по столбцам, от 1 до 12 недели и позднее 12 недели).
Kissmetrics помечает белым цветом шрифта наивысшие значения в ячейках отчета. Когорты Social (переходы из социальных сетей) и Paid: Facebook (платная реклама Фейсбук) показали самые хорошие результаты. Вывод: самая лояльная аудитория приходит отсюда. В то же время, когорта Referral (переходы по ссылкам на сторонних сайтах) — наиболее слабый канал как по логинам, так и по вовлечению. Время на него тратить не стоит.
Таким образом, полученный отчет предоставляет нам много полезной информации. Ключевые тезисы:
- Каналы Facebook, Social и Direct лучше прочих каналов вовлекают пользователей в работу с системой. Но чтобы оценить выгоду, нужно посчитать стоимость привлечения клиентов из этих источников.
- AdWords приводит много трафика, но показывает низкое вовлечение. Стоит оценить рентабельность вложений в контекстную рекламу.
- Органические посещения (из поисковиков) на втором месте от общего числа пришедших, и степень вовлечения здесь высокая. Канал выгодный — необходимо усилить поток органического трафика.
Вместо заключения
Выше — только один пример когортного анализа. Вот несколько других идей полезных отчетов, которые прольют свет на реальные показатели вашего онлайн-бизнеса.
SaaS:
- Удержание клиентов (customer retention);
- Вовлечение в продукт или его функцию;
- Среднее время между регистрацией и оттоком клиентов;
- Задержка авторизации (login retention) для новых пользователей;
- Среднее время между первым визитом и регистрацией нового клиента.
eCommerce:
- Коэффициент повторных покупок (repurchase rate);
- Продукты, к которым чаще всего возвращаются покупатели;
- Сегментация по маркетинговым каналам для поиска наиболее прибыльных источников трафика;
- Категории продуктов (или сами продукты), показывающие наивысший коэффициент повторных покупок.
- Продукты/категории, приводящие больше всего клиентов-рефералов.
Делайте бизнес на основе данных!
Image source: blog.kissmetrics.com Image source: Bob May
