Kundenbindung als Ihr Wachstumsmotor Teil 1: Verstehen Sie die Aktivierung neuer Benutzer

Dies ist der erste Teil einer dreiteiligen Serie über Kundenbindung als Ihr Wachstumsmotor.Teil zwei behandelt, wie man Engagement und Klebrigkeit fördert, und Teil drei behandelt, wie man inaktive Benutzer wieder einbindet.

Wenn Sie auf Kundenbindung aufbauen möchten, ist die Aktivierung einer der wichtigsten Teile Ihres Produkttrichters. Der Rest Ihres Produkts mag unglaublich sein, aber wenn Sie neue Benutzer nicht schnell genug dazu bringen können, den Wert zu erfahren, werden Sie mit Ihrer gesamten Produktbindung zu kämpfen haben. Erhöhen Sie die Aktivierungsraten und erhöhen Sie die Kundenbindung – was letztendlich Ihr Produktwachstum ankurbelt.

Die Fähigkeit, die Phasen der Aktivierung neuer Benutzer zu definieren und zu messen, ist der Schlüssel zum Erstellen eines funktionierenden Aktivierungsflusses. Glücklicherweise ist die Analyse der Aktivierung neuer Benutzer in Amplitude einfach. Dieser Artikel führt Sie Schritt für Schritt durch die Vorgehensweise.

Definieren Sie Ihren Aktivierungstrichter

Bevor Sie Ihren Aktivierungstrichter richtig analysieren können, müssen Sie die verschiedenen Schritte definieren, die Ihre Benutzer während der Aktivierung ausführen. Beginnen Sie mit dem Erstellen eines Trichteranalysediagramms in Amplitude. Verfolgen Sie für jeden Schritt der Onboarding-Reise das Ereignis, das diesen Schritt am besten repräsentiert.

Stellen wir uns vor, ich bin Produktmanager bei AmpliTunes, einem Online-Musik-Streaming-Dienst. Ich definiere die folgenden Phasen des Aktivierungstrichters:

• Ein Benutzer meldet sich an.
• Ein Benutzer sucht nach einem Lied oder Video.
• Ein Benutzer spielt einen Song oder ein Video ab.
• Ein Benutzer kauft einen Song oder ein Video.

Indem wir diese Aktivierungsereignisse in Amplitude verfolgen, können wir sehen, wie viele Benutzer jede Stufe unseres Trichters durchlaufen: unsere Konversionsrate. Wenn wir den Mauszeiger über die verschiedenen Ereignisse bewegen, können wir Folgendes identifizieren:

• Der Prozentsatz der Benutzer, die seit dem vorherigen Schritt fortgefahren sind

• Die Conversion-Rate für den gesamten Aktivierungstrichter – in diesem Fall 14,8 %

• Die Zeit, die Benutzer benötigen, um die verschiedenen Schritte auszuführen

Untersuchen Sie, was Drop-off verursacht

Wir möchten mehr Benutzer ermutigen, diese Schritte auszuführen. Dazu müssen wir untersuchen, was dazu führt, dass sie aus dem Aktivierungstrichter herausfallen, und diese Reibungspunkte beseitigen.

Wechseln Sie zu „Ausstiegspfade“, um die Pfade anzuzeigen, die Benutzer zum Aussteigen führen. Amplitude kennzeichnet die Pfade mit dem Prozentsatz der Benutzer, die sie nehmen, sodass wir die häufigsten Drop-off-Pfade identifizieren können. Wir möchten priorisieren, zuerst die häufigsten Gründe für einen Abbruch zu beheben.

In unserem AmpliTunes-Beispiel können wir sehen, dass viele Benutzer abbrechen, wenn wir sie auffordern, mehrere Anzeigen anzusehen.

Eine andere Möglichkeit, Drop-offs zu analysieren, besteht darin, anhand von Conversion-Treibern zu überprüfen, welche Aktionen mit Drop-offs korrelieren. Amplitude gibt jeder Aktion einen „Korrelationswert“, sodass Sie erkennen können, wie stark unterschiedliche Benutzeraktionen mit Drop-off verbunden sind. Wenn es eine starke Korrelation gibt, wissen wir, dass eine Aktion wahrscheinlich eine Erfahrung schafft, die Benutzer dazu bringt, unsere Plattform zu verlassen.

Für AmpliTunes zeigt ein Blick auf die Conversion-Treiber, dass Benutzer beim Aktivierungsteil „Anzeigen anzeigen“ des Onboarding-Flows hängen bleiben. Mit diesen Informationen können wir diesen Schritt in der Aktivierungsreise weiter optimieren.

Analysieren Sie die Bindung neuer Benutzer

Sobald Sie wissen, welche Verhaltensweisen mit der Rückkehr und Bindung neuer Benutzer korrelieren, optimieren Sie Ihren Aktivierungsfluss, um diese Aktionen zu fördern.

Erstellen Sie zunächst Segmente, um Benutzer nach unterschiedlichen Verhaltensweisen zu gruppieren. Sie können beispielsweise AmpliTunes-Benutzer segmentieren, die einen Song geteilt oder eine bestimmte Anzahl von Songs oder Videos abgespielt haben.

Vergleichen Sie dann die Kundenbindung über Segmente hinweg. Im AmpliTunes-Beispiel würde das so aussehen, als würde man die Bindung zwischen Benutzern vergleichen, die mindestens einen Song oder ein Video geteilt haben, und Benutzern, die nichts geteilt haben.

War die Aufbewahrung für AmpliTunes-Benutzer, die mindestens einen Song oder ein Video geteilt haben, höher als für diejenigen, die nichts geteilt haben? In diesem Diagramm stellt die blaue Linie Benutzer dar, die einen Song geteilthaben , und die grüne Linie stellt Benutzer dar, die dies nicht getan haben.

Wir können sehen, dass die Aktivierungsretention bei AmpliTunes-Benutzern, die Songs teilen, höher ist – was darauf hindeutet, dass Song/Video ein Verhalten sein könnte, das zu einer höheren Retention führt. Wir können diese Hypothese testen, indem wir die Benutzer auffordern, Songs während der Aktivierung zu teilen, und prüfen, ob sich dies auf die Speicherung auswirkt oder nicht.

Handeln Sie nach Ihren Erkenntnissen

Ihre Analyse mit Amplitude hilft Ihnen, Aktivierungshindernisse zu identifizieren, die dazu führen, dass Benutzer abbrechen, und Verbesserungsmöglichkeiten. Implementieren Sie diese Erkenntnisse, indem Sie Ihr Produkt anpassen, um die Kundenbindung zu fördern.

Bei AmpliTunes haben wir zum Beispiel gelernt, dass mehrere Anzeigen zu Abbrüchen führen und das Teilen von Songs wahrscheinlich die Bindung fördert. Nachdem wir Tests durchgeführt haben, um unsere Hypothesen zu bestätigen, können wir diese Ergebnisse implementieren, um die Benutzeraktivierung zu verbessern. Wir könnten versuchen, die Anzahl der Anzeigen zu reduzieren, die wir auf einmal schalten, und die Nutzer dazu auffordern, Songs zu teilen.

Lassen Sie sich von Beispielen aus der Praxis beim Onboarding inspirieren

Werfen wir einen Blick auf ein paar Unternehmen, die die Kundenbindung verbessert haben, nachdem sie ihren Aktivierungstrichter analysiert haben.

Ruhig

Das Team der Meditations-App Calm analysierte das Benutzerverhalten mit Amplitude und stellte fest, dass die Speicherung bei Benutzern, die eine tägliche Meditationserinnerung eingestellt hatten, dreimal höher war. Also führten sie einen Test durch. Sie forderten die Benutzer auf, während des Onboarding-Flows eine Meditationserinnerung festzulegen.

Calm entdeckte, dass Benutzer, die die Erinnerung aufgrund der Aufforderung eingerichtet hatten, eher bei der App blieben als diejenigen ohne Erinnerungen. Das Team stellte während des Tests fest, dass 40 % der Benutzer, die die Aufforderung sahen, eine Erinnerung eingerichtet hatten, und beschlossen, die Aufforderung in der gesamten App einzuführen.

David

Ähnlich wie bei Calm stellte das Team der Mobile-Banking-App Dave fest, dass die Kundenbindung bei Benutzern höher war, die ihrem Konto bei der Anmeldung mehr wiederkehrende Ausgaben hinzufügten. Das Dave-Team überarbeitete den Onboarding-Flow, um die durchschnittliche Anzahl der hinzugefügten Ausgaben zu erhöhen, was zu einer höheren Bindungsrate und höheren Einnahmen führte.

Steigern Sie die Kundenbindung im gesamten Produkttrichter

Um die Kundenbindung über Ihr gesamtes Produkt hinweg zu steigern, sollten Sie auch daran arbeiten, das Engagement und die Klebrigkeit zu fördern (Teil zwei) und inaktive Benutzer wieder einzubeziehen (Teil drei). Erfahren Sie mehr in unserem Mastering Retention Playbook.