В своем Substack Шон Эллис (ex-Dropbox, автор книги "Hacking Growth") поделился интересным случаем из недавнего разговора с основателем стартапа. У этого стартапа был сильный сигнал о соответствии продукта и рынка (Product Market Fit): 55% опрошенных пользователей заявили, что они были бы "очень разочарованы", если бы продукт исчез. Это значительно выше порога в 40%, который Шон считает хорошим знаком. Однако при этом основатель столкнулся с проблемой низкого Retention.
Дилемма не из простых – низкий Retention, но зачетный PMF.
Проблема оказалась в том, что анализ Retention включал в себя пользователей, которые почти не взаимодействовали с продуктом. A в PMF-опросе принимали участие как раз power-юзеры. Таким образом проблема с Retention оказалась проблемой активации: пользователи не имели шанса вернуться, поскольку "чернились" задолго до так называемого a-ha-moment.
Проблема низкого Retention (ожидание): пользователи ценят продукт, но со временем уходят. Это может говорить о том, что ожидания не совпадают с реальной ценностью продукта, разрыве циклов потребления и других факторах.
Проблема активации (реальность) : пользователи уходят задолго до активации. Это часто происходит на этапе подключения или в самом начале – обычно в силу того, что пользователи не понимают, о чем идет речь или не видят, как продукт связан с их JTBD-сценариями.
Ключевые выводы из этого:
1. Детально анализируйте и сегментируйте когорты: учитывайте, кто по каким причинам включен в анализ Retention.
2. Разделите метрики удержания на предактивацию (перед "аха-моментом") и постактивацию (после "аха-момента"). Люди, осознавшие ценность продукта и еще не сделавшие этого – с Марса и Венеры. А может и еще дальше друг от друга.
3. Упростите активацию: не сокращайте количество полей на формочке, а сделайте, чтобы релевантные пользователи как можно быстрее увидели решение для своей "работы".
4. Бойтесь survivorship bias: опрашивайте не только "китов", но и тех, кто ушел.
Шон подчеркивает, что низкий Retention – это конечно беда, но не приговор. Важно понять, получают ли пользователи шанс оценить ваш продукт – иначе говоря, активируются ли они.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
