Retenção como seu mecanismo de crescimento Parte 1: Entenda a ativação de novos usuários

Esta é a primeira parte de uma série de três partes sobre Retenção como seu mecanismo de crescimento.A parte dois aborda como gerar engajamento e aderência, e a parte três aborda como reengajar usuários inativos.

Se você deseja construir para retenção, a ativação é uma das partes mais importantes do seu funil de produto. O restante do seu produto pode ser incrível, mas se você não conseguir que os novos usuários experimentem valor com rapidez suficiente, terá dificuldades com a retenção geral do produto. Aumente as taxas de ativação e você aumentará a retenção, alimentando o crescimento do seu produto.

A capacidade de definir e medir os estágios de ativação de novos usuários é fundamental para criar um fluxo de ativação que funcione. Felizmente, analisar a ativação de novos usuários é fácil no Amplitude. Este artigo irá orientá-lo passo a passo como fazê-lo.

Defina seu funil de ativação

Antes de poder analisar adequadamente seu funil de ativação, você deve definir as diferentes etapas que seus usuários realizam durante a ativação. Comece criando um gráfico de análise de funil no Amplitude. Para cada etapa da jornada de integração, acompanhe o evento que melhor representa essa etapa.

Vamos imaginar que sou gerente de produto do AmpliTunes, um serviço de streaming de música online. Defino as seguintes etapas do funil de ativação:

• Um usuário se inscreve.
• Um usuário pesquisa uma música ou um vídeo.
• Um usuário reproduz uma música ou vídeo.
• Um usuário compra uma música ou um vídeo.

Ao rastrear esses eventos de ativação no Amplitude, podemos ver quantos usuários passam por cada etapa do nosso funil: nossa taxa de conversão. Se passarmos o mouse sobre os diferentes eventos, podemos identificar:

• A porcentagem de usuários que progrediram da etapa anterior

• A taxa de conversão para todo o funil de ativação - neste caso, 14,8%

• A quantidade de tempo que os usuários levam para concluir as diferentes etapas

Investigue o que causa a desistência

Queremos encorajar mais usuários a concluir essas etapas. Para fazer isso, precisamos investigar o que está fazendo com que eles saiam do funil de ativação e remova esses pontos de atrito.

Alterne para “caminhos de abandono” para ver os caminhos que levam os usuários a abandonar. Amplitude rotula os caminhos com a porcentagem de usuários que os percorrem, para que possamos identificar os caminhos de desistência mais comuns. Queremos priorizar a correção dos motivos mais comuns de desistência primeiro.

Em nosso exemplo AmpliTunes, podemos ver muitos usuários desistindo quando solicitamos que visualizem vários anúncios.

Outra forma de analisar a desistência é verificar quais ações se correlacionam com a desistência observando os motivadores de conversão. O Amplitude dá a cada ação uma “pontuação de correlação”, para que você possa identificar o quão diferentes as ações do usuário estão vinculadas ao abandono. Se houver uma forte correlação, sabemos que a ação provavelmente cria uma experiência que faz com que os usuários queiram sair de nossa plataforma.

Para o AmpliTunes, observar os drivers de conversão mostra que os usuários ficam presos na parte de ativação “Visualizar anúncios” do fluxo de integração. Com essas informações, podemos otimizar ainda mais essa etapa da jornada de ativação.

Analisar a retenção de novos usuários

Depois de saber quais comportamentos se correlacionam com o retorno e a retenção de novos usuários, otimize seu fluxo de ativação para incentivar essas ações.

Primeiro, crie segmentos para agrupar usuários por diferentes comportamentos. Por exemplo, você pode segmentar os usuários do AmpliTunes que compartilharam uma música ou reproduziram um determinado número de músicas ou vídeos.

Em seguida, compare a retenção entre os segmentos. No exemplo do AmpliTunes, seria como comparar a retenção entre usuários que compartilharam pelo menos uma música ou vídeo e usuários que não compartilharam nada.

A retenção foi maior para os usuários do AmpliTunes que compartilharam pelo menos uma música ou vídeo em comparação com aqueles que não compartilharam nada? Neste gráfico, a linha azul representa os usuários quecompartilharam uma música e a verde representa os usuários que não compartilharam.

Podemos ver que a retenção de ativação é maior entre os usuários do AmpliTunes que compartilham músicas – o que sugere que a música/vídeo pode ser um comportamento que leva a uma maior retenção. Podemos testar essa hipótese solicitando aos usuários que compartilhem músicas durante a ativação e verificando se isso afeta a retenção ou não.

Aja de acordo com seus insights

Sua análise com o Amplitude ajuda a identificar obstáculos de ativação que estão causando a desistência dos usuários e oportunidades de melhoria. Implemente essas percepções ajustando seu produto para incentivar a retenção.

Por exemplo, no AmpliTunes, aprendemos que vários anúncios causam desistência e o compartilhamento de músicas provavelmente promove a retenção. Depois de executar testes para confirmar nossas hipóteses, podemos implementar essas descobertas para melhorar a ativação do usuário. Podemos tentar reduzir o número de anúncios exibidos de uma só vez e solicitar que os usuários compartilhem músicas.

Obtenha inspiração de integração de exemplos do mundo real

Vamos dar uma olhada em algumas empresas que melhoraram a retenção depois de analisar seu funil de ativação.

Calma

A equipe do aplicativo de meditação Calm analisou o comportamento do usuário com o Amplitude e descobriu que a retenção era 3x maior entre os usuários que definem um lembrete diário de meditação. Então, eles fizeram um teste. Eles solicitaram que os usuários definissem um lembrete de meditação durante o fluxo de integração.

A Calm descobriu que os usuários que configuraram o lembrete por causa do prompt eram mais propensos a permanecer no aplicativo do que aqueles sem lembretes. A equipe descobriu durante o teste que 40% dos usuários que viram o prompt definiram um lembrete, então decidiram implantar o prompt em todo o aplicativo.

Dave

Semelhante ao Calm, a equipe do aplicativo bancário móvel Dave descobriu que a retenção era maior para os usuários que adicionavam mais despesas recorrentes à conta quando se inscreviam. A equipe de Dave retrabalhou o fluxo de integração para aumentar o número médio de despesas adicionadas, o que levou a uma maior taxa de retenção e aumento da receita.

Aumente a retenção em todo o funil do produto

Para aumentar a retenção em todo o seu produto, você também deve trabalhar para gerar engajamento e aderência (parte dois) e reengajar usuários inativos (parte três). Saiba mais em nosso Guia de Retenção Mastering.