Alla scoperta della nostra vera proposta di valore: raddoppiare la fidelizzazione degli utenti e creare un'app migliore con Amplitude Analytics

Ho sempre voluto lavorare sulla prossima grande cosa.

Ho iniziato la mia carriera come product manager e mi sono divertito a gestire il ciclo di vita di varie piattaforme e applicazioni, dalla scrittura delle specifiche iniziali al lavoro con gli ingegneri per creare nuove funzionalità in base al feedback degli utenti. Man mano che acquisivo esperienza, cercavo nuove sfide e la tendenza più entusiasmante nello sviluppo e nella crescita del prodotto era la ricerca e i dati degli utenti.

Invece di occuparmi dei sondaggi di feedback dei clienti, volevo applicare l'analisi per approfondire il comportamento dei singoli utenti e trovare modi per migliorare i loro percorsi mentre utilizzavano un prodotto, non dopo il fatto. Ho studiato l'applicazione dell'analisi alle applicazioni SaaS e alle aziende B2B, ma i libri e i blog che ho letto erano per lo più americani. Volevo applicare questi concetti a un'azienda francese.

Il walkie-talkie stava crescendo, ma la ritenzione era bassa

A settembre 2021, sono entrato in Picslo Corp come Head of Product Growth per Walkie-talkie, un'app di social audio orientata agli utenti della Gen-Z. Abbiamo avuto 16 milioni di installazioni e un milione di utenti attivi mensili. Il mio compito era aiutare l'azienda a sviluppare una mentalità incentrata sui dati e risolvere il nostro problema numero uno: la bassa fidelizzazione degli utenti.

Il walkie-talkie è semplicissimo da usare e la nostra base di utenti stava crescendo all'impazzata. Ma anche se le persone si sono riversate sulla piattaforma, non abbiamo mantenuto gli utenti e le persone non hanno aggiunto il loro elenco di contatti all'app dopo la registrazione come speravamo. Il nostro tasso di fidelizzazione era inferiore all'8% dopo 30 giorni, ma non sapevamo perché non disponevamo di una piattaforma di analisi dei dati e non riuscivamo a stabilire perché gli utenti non eseguissero le azioni che portavano ai risultati attesi.

Senza l'analisi dei dati, i team non possono stabilire perché gli utenti non eseguono le azioni che portano ai risultati attesi.

All'epoca eseguivamo Google Analytics e Firebase per raccogliere dati utente limitati. Potremmo raccogliere alcune metriche di alto livello, come la fidelizzazione complessiva degli utenti, ma non siamo riusciti a guardare gli eventi degli utenti per vedere quali funzionalità hanno determinato la fidelizzazione individuale.

Nei miei precedenti ruoli come Head of Growth, ho utilizzato Amplitude Analytics per monitorare il comportamento degli utenti per aumentare la crescita del prodotto. Sulla base del nostro precedente successo, ho raccomandato Amplitude alla leadership di Walkie-talkie. Il nostro team di ingegneri ha anche esaminato l'API Amplitude per determinare le integrazioni appropriate con Walkie-talkie. Ha aiutato il fatto che Amplitude offra un pacchetto iniziale gratuito che consente ai clienti di analizzare fino a 10 milioni di eventi utente al mese. Tutti erano d'accordo sul fatto che dovremmo andare avanti.

Non posso che elogiare abbastanza il team di supporto francese e di successo dei clienti di Amplitude. Ci hanno aiutato a scegliere le impostazioni corrette e a implementare la piattaforma in pochissimo tempo.

L'importanza della segmentazione e della visualizzazione

Utilizziamo Analytics per vedere come i nostri utenti interagiscono con Walkie-talkie, quali funzionalità utilizzano di più e quanto tempo trascorrono sulla piattaforma. Utilizziamo quindi queste informazioni per trovare i modi migliori per conservarle.

Analytics mi consente di tenere traccia di comportamenti ed eventi specifici degli utenti segmentando i clienti in coorti. Ad esempio, posso guardare gli utenti che utilizzano una particolare funzione e vedere come ciò si traduce in fidelizzazione. Posso anche esaminare il comportamento degli utenti in base a quando hanno scaricato l'app. Posso tenere traccia delle funzioni utilizzate dalle persone, quanto tempo trascorrono sull'app e quanti amici hanno dopo determinati periodi di tempo. Soprattutto, possiamo vedere se i modelli di utilizzo nelle prime 72 ore prevedono per quanto tempo le persone continueranno a utilizzare l'app.

La condivisione di rappresentazioni visive dei punti di forza e di debolezza nella canalizzazione di vendita è anni luce avanti rispetto a fare affidamento su fogli di calcolo e sondaggi sui clienti.

Gli strumenti di visualizzazione all'interno di Amplitude mi consentono di generare grafici e grafici basati su eventi, comportamenti e coorti degli utenti con pochi clic. Posso segmentare le informazioni in dozzine di modi e presentarle come dashboard e report di facile comprensione che offrono molti più dettagli rispetto a righe e colonne di numeri. Posso anche utilizzare Analytics per individuare punti di forza e di debolezza in punti specifici della nostra canalizzazione di vendita, che è anni luce avanti rispetto a fare affidamento su fogli di calcolo e sondaggi sui clienti.

Alla scoperta della nostra vera proposta di valore

Analytics ci ha aiutato a ottenere alcune informazioni sorprendenti sul nostro prodotto.

La nostra app utilizza "frequenze" pubbliche e private, che sono essenzialmente canali utente. Gli utenti possono connettersi con estranei sulle frequenze pubbliche e con i loro amici su quelle private. Di recente abbiamo lanciato un nuovo processo di onboarding in cui abbiamo spinto i nuovi utenti a registrarsi con i loro numeri di telefono e abbiamo chiesto loro di caricare i loro elenchi di amici e contatti. Ciò li ha indotti a utilizzare prima le frequenze private. Abbiamo pensato che avrebbero voluto entrare in contatto con persone che già conoscevano, creando un ciclo di crescita e aumentando la fidelizzazione, ma si è rivelato vero il contrario.

Analytics ha rivelato che il tasso di conservazione più alto dopo 30 giorni è stato tra gli utenti che hanno comunicato con estranei. È stata una scoperta sorprendente perché era così controintuitiva. Non avremmo mai immaginato che gli utenti che scaricano Walkie-talkie preferissero fare nuove amicizie piuttosto che comunicare con persone che conoscevano.

Le analisi hanno rivelato che il tasso di ritenzione più alto dopo 30 giorni era tra gli utenti delle frequenze pubbliche. È stata una scoperta sorprendente perché era così controintuitiva. Non avremmo mai immaginato che gli utenti che scaricano Walkie-talkie preferissero fare nuove amicizie piuttosto che comunicare con persone che conoscevano. Ma ha senso perché stanno già parlando con i loro attuali amici su altre app di messaggistica, come WhatsApp e Messenger.

Come risultato di questo apprendimento, ci siamo resi conto che la scoperta è la nostra caratteristica principale desiderata e la vera proposta di valore. Quindi, abbiamo spostato l'attenzione sull'onboarding per spingere l'attività sulle frequenze pubbliche. Ora consentiamo alle persone di provare prima l'app creando e aggiungendo tre nuovi amici nei primi tre giorni. Dopo aver completato questa sfida e aver compreso i vantaggi di Walkie-talkie, chiediamo loro di condividere i loro contatti e di invitare i loro attuali amici a unirsi alla piattaforma.

Un salto di fidelizzazione e utenti attivi

La modifica della nostra canalizzazione di acquisizione per concentrarci sulle frequenze pubbliche anziché sui contatti esistenti ha avuto un impatto enorme. Il nostro tasso di conservazione di 30 giorni è passato da meno dell'8% a oltre il 20%. Oltre il 50% degli utenti di walkie-talkie ora ha tre o più amici e conserviamo l'80% degli utenti con oltre 10 amici dopo 30 giorni.

I nostri utenti attivi giornalieri sono più che quadruplicati da 70.000 a oltre 300.000. I nostri utenti attivi mensili sono passati da 1 milione a 4 milioni da quando abbiamo iniziato a utilizzare Analytics e abbiamo visto 12 milioni di installazioni in più. Sapevamo di avere un'app vincente, ma Analytics ci ha permesso di vedere cosa ha funzionato dal punto di vista dei nostri utenti.

Recupero velocemente

Walkie-talkie è una piccola azienda. La nostra app è stata creata come progetto collaterale per due ingegneri che hanno formato un team di dieci persone per gestire la progettazione, l'ingegneria e il marketing del prodotto.

Una delle mie maggiori sfide è stata entrare a far parte del team Walkie-talkie due anni dopo il lancio dell'app. In mancanza di strumenti di analisi, avevamo metriche limitate, nessun dato storico, molti punti ciechi e non avevamo le informazioni per affrontare i nostri scarsi tassi di conservazione. Analytics ha fornito gli elementi costitutivi per affrontare questi problemi.

Oggi, metà dell'azienda utilizza Amplitude, inclusi il nostro team di prodotto, i marketer e il CEO. Il mio team ha iniziato a tenere traccia degli eventi degli utenti e a trovare le proprietà e i payload che fornivano le informazioni più utilizzabili, concentrandosi sui punti deboli della nostra esperienza utente, del processo di onboarding e della canalizzazione di fidelizzazione.

Oggi, metà dell'azienda utilizza Amplitude, inclusi il nostro team di prodotto, i marketer e il CEO.

Sono orgoglioso di utilizzare Analytics per riorganizzare la nostra esperienza utente e aumentare i nostri tassi di fidelizzazione, e posso solo immaginare quanto potrebbe essere il Walkie-talkie se avessimo incorporato le analisi fin dall'inizio. Come molte startup, abbiamo iniziato a pensare ai dati solo dopo essere rimasti bloccati e così tante informazioni dei primi giorni sono andate perse. Quando disponi di analisi e approfondimenti dal primo giorno, sai che prendi sempre le decisioni migliori sulla base di dati accurati.

Non lavoriamo più con le ipotesi di ieri

Utilizzando Amplitude Analytics, abbiamo iniziato a sviluppare una cultura dei dati in Walkie-talkie, incorporando l'analisi come parte di tutto ciò che facciamo. Abbiamo affrontato l'enigma della fidelizzazione degli utenti con Amplitude Analytics e abbiamo visto come dati migliori portino a risultati migliori. Man mano che creiamo nuove funzionalità e miglioriamo l'esperienza dell'utente, sosterremo tutto con fatti invece di fare affidamento su ipotesi e saggezza convenzionale.

Non puoi costruire la prossima grande cosa con le ipotesi di ieri. Abbiamo utilizzato Analytics per attingere alle esigenze sconosciute degli utenti e fornire i prodotti e i servizi che le persone desiderano.