当社の真の価値提案を発見する: 振幅分析でユーザー維持率を倍増させ、より優れたアプリを構築する

公開: 2022-09-01

私はいつも次の大きなことに取り組みたいと思っていました。

私はプロダクトマネージャーとしてキャリアをスタートさせ、さまざまなプラットフォームやアプリケーションのライフサイクルを管理することを楽しんでいました。最初の仕様の作成から、エンジニアと協力してユーザーのフィードバックに基づいて新しい機能を作成するまででした。経験を積むにつれて、新しい挑戦を求めました。製品開発と成長における最もエキサイティングなトレンドは、ユーザー調査とデータでした。

顧客からのフィードバック調査に対処する代わりに、分析を適用して個々のユーザーの行動をドリルダウンし、事後ではなく、製品を使用したときにジャーニーを改善する方法を見つけたいと考えました。 SaaS アプリケーションや B2B 企業への分析の適用について調査しましたが、読んだ本やブログはほとんどアメリカの本でした。これらのコンセプトをフランスの会社に適用したかったのです。

トランシーバーは成長したが、定着率は低かった

2021 年 9 月、Z 世代ユーザー向けのソーシャルオーディオアプリである Walkie-talkie の製品成長責任者として Picslo Corp に入社しました。インストール数は 1,600 万回、月間アクティブユーザー数は 100 万人でした。私の仕事は、会社がデータファーストの考え方を身に付け、最大の問題であるユーザー維持率の低さを解決するのを支援することでした。

トランシーバーは非常に使いやすく、ユーザーベースは急速に拡大しました。しかし、人々はプラットフォームに群がりましたが、私たちはユーザーを維持していませんでした.また、人々は私たちが望んでいたように、登録後に自分の連絡先リストをアプリに追加していませんでした. 30 日後のリテンション率は 8% 未満でしたが、データ分析プラットフォームがなく、期待される結果につながるアクションをユーザーが実行しなかった理由を特定できなかったため、その理由はわかりませんでした。

データ分析がなければ、チームは、期待される結果につながるアクションをユーザーが実行しない理由を特定できません。

当時、限られたユーザーデータを収集するために、Google アナリティクスと Firebase を実行していました。全体的なユーザー維持率など、いくつかの高レベルの指標を収集することはできましたが、ユーザーイベントを調べて、どの機能が個々の維持率を高めたかを確認することはできませんでした。

以前の成長責任者としての役割では、Amplitude Analytics を使用してユーザーの行動を追跡し、製品の成長を促進しました。以前の成功に基づいて、私は Amplitude を Walkie-talkie のリーダーに推薦しました。当社のエンジニアリングチームは、トランシーバーとの適切な統合を決定するために、Amplitude API も検討しました。 Amplitude が無料のスターターパッケージを提供し、顧客が月に最大 1,000 万のユーザーイベントを分析できるようにしたことは助けになりました。我々は前進すべきだということで全員が同意した。

Amplitude のフランスのサポートおよびカスタマーサクセスチームについては、言葉では言い尽くせません。彼らは、正しい設定を選択し、プラットフォームをすぐに展開するのに役立ちました.

セグメンテーションと視覚化の重要性

Analytics を使用して、ユーザーがトランシーバーをどのように操作しているか、どの機能を最も使用しているか、プラットフォームでどれくらいの時間を費やしているかを調べます。次に、この情報を使用して、それらを保持するための最良の方法を見つけます.

Analytics を使用すると、顧客をコホートにセグメント化することで、特定のユーザーの行動やイベントを追跡できます。たとえば、特定の機能を使用しているユーザーを見て、それがどのように定着率につながるかを確認できます。また、ユーザーがアプリをダウンロードした時期に基づいて、ユーザーの行動を確認することもできます。ユーザーがどの機能を使用しているか、アプリに費やした時間、一定期間後に何人の友達がいるかを追跡できます。最も重要なことは、最初の 72 時間の使用パターンから、人々がアプリを使い続ける時間を予測できるかどうかを確認できることです。

セールスファネルの長所と短所を視覚的に表現することは、スプレッドシートや顧客調査に頼るよりもはるかに進んでいます。

Amplitude 内の視覚化ツールを使用すると、数回クリックするだけで、ユーザーイベント、行動、コホートに基づいてチャートやグラフを生成できます。情報をさまざまな方法でセグメント化し、数値の行や列よりもはるかに詳細な、わかりやすいダッシュボードやレポートとして提示できます。また、Analytics を使用して、セールスファネルの特定のポイントで長所と短所を特定することもできます。これは、スプレッドシートや顧客調査に頼るよりもはるかに優れています。

私たちの真の価値提案を発見する

分析により、製品に関する驚くべき洞察を得ることができました。

私たちのアプリは、本質的にユーザーチャネルであるパブリックおよびプライベートの「周波数」を使用します。ユーザーは、公共の周波数で見知らぬ人とつながり、プライベートな周波数で友人とつながることができます。最近、新しいオンボーディングプロセスを開始しました。このプロセスでは、新しいユーザーに電話番号でサインアップするよう促し、友人や連絡先のリストをアップロードするように依頼しました。これにより、最初にプライベート周波数を使用するようになりました。私たちは、彼らがすでに知っている人々とつながり、成長ループを作り、定着率を高めたいと考えていると考えましたが、その逆が真実であることが判明しました.

分析により、30 日後の維持率が最も高いのは、見知らぬ人とコミュニケーションをとったユーザーであることが明らかになりました。 あまりにも直感に反していたので、これは驚くべき発見でした。 トランシーバーをダウンロードしているユーザーが、知り合いとのコミュニケーションよりも新しい友達を作ることを好むとは想像もしていませんでした。

分析により、30 日後の維持率が最も高いのは、パブリック周波数のユーザーであることが明らかになりました。あまりにも直感に反していたので、これは驚くべき発見でした。トランシーバーをダウンロードしているユーザーが、知り合いとのコミュニケーションよりも新しい友達を作ることを好むとは想像もしていませんでした。しかし、彼らはすでに WhatsApp や Messenger などの他のメッセージングアプリで現在の友人と話しているため、これは理にかなっています。

この学習の結果、発見こそが私たちの第一の望ましい機能であり、真の価値命題であることに気付きました。そのため、私たちはオンボーディングの焦点を公共の周波数で活動をプッシュするように変更しました。最初の 3 日間で 3 人の新しい友達を作成して追加することで、最初にアプリを体験できるようになりました。この課題を完了し、トランシーバーの利点を理解したら、連絡先を共有し、現在の友人をプラットフォームに招待してもらいます。

リテンション率とアクティブユーザー数の急増

オンボーディングファネルを変更して、既存の連絡先ではなく公共の周波数に焦点を当てるようにすると、多大な影響がありました。 30 日間の継続率は 8% 未満から 20% 以上になりました。現在、トランシーバーユーザーの 50% 以上に 3 人以上の友達がいて、30 日後も 10 人以上の友達を持つユーザーの 80% を維持しています。

1 日のアクティブユーザー数は 70,000 から 300,000 以上へと 4 倍以上に増加しました。 Analytics の使用を開始して以来、月間アクティブユーザー数は 100 万から 400 万になり、インストール数は 1,200 万増加しました。勝てるアプリがあることはわかっていましたが、Analytics を使用して、ユーザーの視点から何が機能したかを確認できました。

すぐに追いつく

トランシーバーは小さな会社です。私たちのアプリは、製品設計、エンジニアリング、マーケティングを担当する 10 人のチームを成長させた 2 人のエンジニアのサイドプロジェクトとして作成されました。

私の最大の課題の 1 つは、アプリのローンチから 2 年後にトランシーバーチームに参加することでした。分析ツールがなかったため、メトリクスが限られており、履歴データがなく、多くの盲点があり、低い保持率に対処するための洞察がありませんでした. Analytics は、これらの問題に対処するための構成要素を提供しました。

現在、製品チーム、マーケティング担当者、CEO など、会社の半数が Amplitude を使用しています。私のチームは、ユーザーイベントの追跡を開始し、最も実用的な情報を生成するプロパティとペイロードを見つけ、ユーザーエクスペリエンス、オンボーディングプロセス、リテンションファネルの問題点を突き止めました。

現在、製品チーム、マーケティング担当者、CEO など、会社の半数が Amplitude を使用しています。

Analytics を使用してユーザーエクスペリエンスを刷新し、維持率を向上させたことを誇りに思います。最初から分析を組み込んでいたら、トランシーバーがどれだけ進歩したか想像できません。多くのスタートアップと同様に、データについて考え始めたのは行き詰まってからでした。初期の頃の多くの情報が失われました。初日から分析と洞察を得れば、常に正確なデータに基づいて最善の決定を下していることがわかります。

私たちはもはや昨日の仮定で作業しません

Amplitude Analytics を使用して、Walkie-talkie でデータ文化の開発を開始し、すべての業務の一部として分析を取り入れました。 Amplitude Analytics を使用してユーザー維持の謎に取り組み、より良いデータがより良い結果につながることを確認しました。新しい機能を構築し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる際には、推測や常識に頼るのではなく、事実に基づいてすべてを裏付けます。

昨日の仮定では、次の大きなものを構築することはできません。私たちは Analytics を使用して、未知のユーザーニーズを活用し、人々が切望する製品やサービスを提供してきました。