دليل خطوة بخطوة لتحليل المجموعات وتقليل معدل التغيير

يعد التحليل الجماعي لمعدل التذبذب نوعًا من التحليل الذي يحسب ويعطيك المعلومات التي تحتاجها لزيادة الاحتفاظ بالمستخدمين . يمكنك تحليل دورات حياة المستخدم وتحديد الوقت الذي يتخبط فيه المستخدمون أو يتوقفون عن استخدام منتجك. من هناك ، يمكنك التعرف على سلوك المستخدمين والتحقيق في الأسباب التي تؤدي إلى الاضطراب. بمجرد أن تفهم سبب تخبط المستخدمين ، فأنت على استعداد لاتخاذ إجراء لتقليل معدل التغيير والحفاظ على تفاعل الأشخاص مع منتجك.

فهم العلاقة بين معدل التغيير والتحليل الجماعي

ترى معظم الشركات أن نسبة صغيرة من المخاض صحية وطبيعية. لكن ترك عدد كبير من المستخدمين لمنتجك مدعاة للقلق. يساعدك التحليل الجماعي على تقليل معدلات التغيير المفاجئ لأنه يسمح لك بالتحقيق في سبب مغادرة مجموعات أو شرائح (مجموعات) من المستخدمين لتطبيقك. إذا تمكنت من معرفة ما الذي يجعل الناس يغادرون ، فيمكنك اتخاذ إجراء لتجنب ارتفاع معدلات تضاؤل ​​العملاء.

يتيح لك التحليل الجماعي أيضًا فهم العوامل التي تؤدي إلى ارتفاع مستوى المشاركة والاحتفاظ بالعملاء. إذا كنت تركز على الاحتفاظ وتقديم قيمة للعملاء الحاليين ، فغالبًا ما تحصل على عائد استثمار أعلى مما لو ركزت فقط على اكتساب العملاء. لقد استثمرت بالفعل الوقت والمال والجهد في اكتساب العملاء ، لذلك من المنطقي أن تحاول الاحتفاظ بهم على النظام الأساسي الخاص بك بدلاً من التركيز فقط على الوصول إلى مستخدمين جدد.

دليل من 5 خطوات لإكمال التحليل الجماعي الذي يقلل من الاضطراب

توضح لك هذه الخطوات كيفية إجراء تحليل جماعي سيساعدك على تحديد وقت مغادرة المستخدمين وسبب مغادرتهم ، حتى تتمكن من تجربة الحلول لتقليل الاضطراب.

1. قم بتجميع المستخدمين بناءً على وقت انضمامهم إلى تطبيقك

ابدأ تحليلك من خلال تجميع المستخدمين بناءً على وقت انضمامهم إلى تطبيقك . "تاريخ الانضمام" هو نوع من مجموعات الاستحواذ — ستستخدم المجموعات النموذجية السلوكية لاحقًا في تحليلك. بدلاً من النظر إلى معدلات التغيير عبر جميع المستخدمين ، سيسمح لك ذلك بمعرفة متى يتراجع المستخدمون فيما يتعلق بدورة حياة العميل.

أنشئ مجموعات مجموعات يومية أو أسبوعية أو شهرية ، اعتمادًا على نوع التطبيق الخاص بك والفاصل الزمني لاستخدام المنتج. على سبيل المثال ، إذا كنت تدير تطبيقًا للتأمل أو اللياقة البدنية ، فسيكون من المفيد إلقاء نظرة على الاكتساب والاستخدام اليومي. إذا كان تطبيقًا قد يستخدمه الأشخاص بشكل أقل تكرارًا (مثل تطبيق استثمار) ، فمن المحتمل أن تستخدم مجموعات مجموعات شهرية أو أسبوعية.

سيعتمد الإطار الزمني الذي تُدرجه في تحليلك أيضًا على ما تريد اكتشافه. ستنظر في الاستبقاء اليومي أو تقلب على مدار بضعة أسابيع لترى التغييرات قصيرة المدى. لتحديد الاتجاهات طويلة المدى ، ستنظر في معدل الاحتفاظ الشهري على مدار العام.

عندما تنتهي من إنشاء المجموعة النموذجية التي تريد تحليلها ، قم بإنشاء جدول مجموعة في Excel أو استخدم برنامج تحليلات مثل Amplitude. في جدول مجموعة نموذجية ، توجد صفوف لكل مجموعة وأعمدة لكل يوم أو أسبوع أو شهر. "اليوم صفر" هو اليوم الذي انضم فيه المستخدم إلى المنصة. في الخلايا ، اعرض إما معدل التموج أو معدل الاستبقاء.

2. حدّد الوقت الذي يتخبط فيه المستخدمون في كل مجموعة

إذا كان بإمكانك تحديد النقطة التي يتخبط فيها المستخدمون ، يمكنك تحديد الأنماط في رحلة المستخدم. ستكون قادرًا على إجراء مزيد من البحث لاكتشاف سبب اضطرابهم في تلك اللحظة.

ألق نظرة على مخطط التحليل الجماعي الخاص بك وابحث عن النقاط عندما يتخبط العديد من المستخدمين. لتصور منحنى الاستبقاء وتحديد أوقات انسحاب الأشخاص بسهولة ، قم بتحويل جدول المجموعة النموذجية إلى مخطط.

في كثير من الأحيان ، تضع فرق الإنتاج والنمو قائمة بلحظات "المشاكل" - وهي نقاط في دورة حياة المستخدم عندما يغادر المستخدمون ، على سبيل المثال ، بعد 10 أيام أو بعد الشهر الأول.

3. قم بتحليل أنواع المجموعات الأخرى لمزيد من البحث عن التغيير

بعد أن نظرت إلى الاضطراب فيما يتعلق بتاريخ الاستحواذ ، سيساعدك إنشاء مجموعات من المستخدمين بناءً على سلوكياتهم أو قنوات اكتسابهم أو ديموغرافياتهم على فهمهم بشكل أكبر. إنه يجعلك تقترب خطوة واحدة من اكتشاف أسباب مغادرة المستخدمين.

استخدم المجموعات السلوكية لتجميع المستخدمين حسب الإجراءات التي قاموا بها أو التي لم يتخذوها. يمكنك إلقاء نظرة على المستخدمين الذين قرأوا التعليقات قبل الشراء أو أولئك الذين أجروا عملية شراء داخل التطبيق خلال الأيام الثلاثة الأولى من الانضمام إلى النظام الأساسي. في كل حالة ، سترغب في مقارنة المجموعة التي تتخذ الإجراء مع أولئك الذين لا يفعلون ذلك لمعرفة ما إذا كانت هناك أي روابط للتحويل.

بالإضافة إلى استخدام المجموعات السلوكية ، قم بتجميع المستخدمين حسب نوع الاكتساب لتحديد القنوات التي تؤدي إلى الاضطراب ومتى. على سبيل المثال ، قد تلاحظ أن المستخدمين من الإعلانات المدفوعة يتقدمون بشكل أسرع من أولئك الذين يحولون من رسالتك الإخبارية. هناك طريقة أخرى لتقسيم المستخدمين وهي عن طريق الخصائص الديمغرافية - ابحث عن الأنماط بين مختلف الفئات العمرية أو المواقع.

من أجل الاتساق ، انظر إلى أنواع المجموعات النموذجية المختلفة في نفس الإطار الزمني لتحليل مجموعة الاستحواذ الذي أجريته. تحقق من مجموعة نموذجية واحدة من العملاء في كل مرة ، بحيث يمكنك أن ترى بوضوح العوامل التي تساهم في التغيير. ستبدأ في استخلاص استنتاجات حول سبب اختلاف المجموعات في الخطوة التالية.

4. افترض سبب حدوث الاضطراب لكل مجموعة

الآن بعد أن جمعت بيانات عن مجموعات مختلفة ، يمكنك التنظير حول سبب تخبط الناس. من خلال بناء الفرضيات واختبارها ، يمكنك اكتشاف السبب الحقيقي وراء هذا الاضطراب.

استنادًا إلى "لحظات المشكلة" التي رصدتها من خلال التحقيق الذي أجريته في الوقت الذي يتخبط فيه الأشخاص ، جنبًا إلى جنب مع تحليلك للمجموعات السلوكية المختلفة ، اختر المجموعات ذات أعلى معدلات التغيير. ثم قم بعصف ذهني لما يمكن أن يسبب الاضطراب.

على سبيل المثال ، من مجموعات تاريخ الاستحواذ:

• تؤثر التغييرات الموسمية على استخدام التطبيق - انضم الكثير من المستخدمين خلال العطلات ، لكنهم يتراجعون في فبراير لأنه ليس لديهم وقت فراغ كافٍ لاستخدام التطبيق.
• يغادر المستخدمون بعد يومين لأن عملية الإعداد طويلة جدًا ومعقدة.

من الأفواج السلوكية:

• المستخدمون الذين قاموا بالتسجيل في الخطة "الأساسية" يتأرجحون لأنهم لا يملكون حق الوصول إلى الميزات الكافية.
• المستخدمون الذين لا يقومون بتنشيط إشعارات التذكير ينتهي بهم الأمر بالتقلص لأنهم ينسون استخدام التطبيق ولا يحصلون على قيمة منه.

من مجموعات قنوات الاستحواذ:

• المستخدمون الذين يسجلون من إعلان Instagram يتحولون بسرعة لأن الإعلان لا يصور المنتج بدقة ، لذلك هناك خلاف بين توقعات العملاء والمنتج.

5. اختبر فرضياتك وجرب الحلول

قبل تنفيذ أي تغييرات على المنتج ، ستحتاج إلى التحقق مما إذا كانت فرضياتك صحيحة. كن مستعدًا لحقيقة أن العديد من العوامل المختلفة تساهم في الاضطراب ، لذلك ستشمل هذه المرحلة بعض التجارب.

أولاً ، تحقق من فرضياتك عن طريق إجراء اختبار أ / ب. لاختبار فرضياتك كمثال ، يمكنك:

• تبسيط عملية الإعداد الخاصة بك.
• أضف المزيد من الميزات إلى فئة اشتراكك "الأساسية".
• قم بتحديث حملاتك التسويقية لتعيين توقعات أكثر دقة للعملاء.

جرب حلولًا مختلفة لتحسين النظام الأساسي الخاص بك. على سبيل المثال ، قد يؤدي تبسيط عملية الإعداد إلى منع المستخدمين من التوقف عن العمل بعد يومين ، ولكن قد يكون هناك حل آخر يتمثل في منح المستخدمين خيار تخطي عملية الإعداد تمامًا. إذا أدت التعديلات التي تجريها إلى تقليل التوتر ، فأنت على استعداد لنشرها في تطبيقك بالكامل. إذا لم تكن أي من فرضياتك صحيحة أو لم تنجح أي من الحلول الخاصة بك ، فارجع خطوة إلى الوراء وتابع تحليل التغيير الجماعي الخاص بك.

استمر في تحليل زبد العميل الخاص بك

التحليل الجماعي هو عملية ستمر بها أكثر من مرة. تتغير معدلات تغيير العملاء بمرور الوقت ، لذا استمر في تتبع المجموعات وإجراء تحليل جماعي بانتظام لتحديد الأنماط في سلوك المستخدم - وبهذه الطريقة ، يمكنك اتخاذ إجراءات للحفاظ على معدلات الاحتفاظ بالعملاء مرتفعة.

جرِّب إجراء التحليل الجماعي الخاص لمعدل التغيير اليوم باستخدام خطة المبتدئين المجانية لـ Amplitude ، أو تحقق من دليل Mastering Retention لمعرفة المزيد حول إصلاح دلو متسرب .

مراجع

• معدل زبد. إنفستوبيديا.
• اكتساب العملاء مقابل. الاحتفاظ: ما هي أفضل ما تنفقه من دولاراتك؟ ربح جيد.
• أفضل 10 أمثلة على إعداد المستخدم للتعلم منها. أبكيوس.