รักษาไว้เป็นกลไกการเติบโตของคุณ ตอนที่ 1: ทำความเข้าใจการเปิดใช้งานผู้ใช้ใหม่

นี่เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์สามตอนเกี่ยวกับ Retention as Your Growth Engineส่วนที่ 2 ครอบคลุมถึงวิธีการกระตุ้นการมีส่วนร่วมและความเหนียวแน่น และส่วนที่ 3 ครอบคลุมถึงวิธีการดึงดูดผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งานให้กลับมาอีกครั้ง

หากคุณต้องการสร้างเพื่อการรักษาลูกค้า การเปิดใช้งานเป็นหนึ่งในส่วนที่สำคัญที่สุดของช่องทางผลิตภัณฑ์ของคุณ ส่วนที่เหลือของผลิตภัณฑ์ของคุณอาจเหลือเชื่อ แต่ถ้าคุณไม่สามารถทำให้ผู้ใช้ใหม่ได้รับประสบการณ์ที่คุ้มค่าอย่างรวดเร็วเพียงพอ คุณจะประสบปัญหากับการรักษาผลิตภัณฑ์โดยรวมของคุณ เพิ่มอัตราการเปิดใช้งาน และเพิ่มการรักษาลูกค้า — กระตุ้นการเติบโตของผลิตภัณฑ์ของคุณในที่สุด

ความสามารถในการกำหนดและวัดระยะของการเปิดใช้งานผู้ใช้ใหม่เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโฟลว์การเปิดใช้งานที่ได้ผล โชคดีที่การวิเคราะห์การเปิดใช้งานผู้ใช้ใหม่เป็นเรื่องง่ายใน Amplitude บทความนี้จะแนะนำวิธีการทำทีละขั้นตอน

กำหนดช่องทางการเปิดใช้งานของคุณ

ก่อนที่คุณจะสามารถวิเคราะห์ขั้นตอนการเปิดใช้งานได้อย่างถูกต้อง คุณต้องกำหนดขั้นตอนต่างๆ ที่ผู้ใช้ของคุณใช้ระหว่างการเปิดใช้งาน เริ่มต้นด้วยการสร้างแผนภูมิการวิเคราะห์ช่องทางในแอมพลิจูด สำหรับแต่ละขั้นตอนของการเดินทางเริ่มต้น ให้ติดตามเหตุการณ์ที่แสดงถึงขั้นตอนนั้นได้ดีที่สุด

สมมติว่าฉันเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ AmpliTunes ซึ่งเป็นบริการสตรีมเพลงออนไลน์ ฉันกำหนดขั้นตอนการเปิดใช้งานต่อไปนี้:

• ผู้ใช้ลงทะเบียน
• ผู้ใช้ค้นหาเพลงหรือวิดีโอ
• ผู้ใช้เล่นเพลงหรือวิดีโอ
• ผู้ใช้ซื้อเพลงหรือวิดีโอ

ด้วยการติดตามเหตุการณ์การเปิดใช้งานเหล่านี้ใน Amplitude เราสามารถดูจำนวนผู้ใช้ที่ผ่านแต่ละขั้นตอนของช่องทางของเรา: อัตราการแปลงของเรา หากเราวางเมาส์เหนือเหตุการณ์ต่างๆ เราจะระบุได้ว่า:

• เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่ดำเนินการต่อจากขั้นตอนก่อนหน้า

• อัตราการแปลงสำหรับช่องทางการเปิดใช้งานทั้งหมด ในกรณีนี้คือ 14.8%

• ระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ดำเนินการตามขั้นตอนต่างๆ

ตรวจสอบว่าอะไรเป็นสาเหตุของการเลิกเรียน

เราต้องการสนับสนุนให้ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นทำตามขั้นตอนเหล่านี้ ในการทำเช่นนั้น เราจำเป็นต้องตรวจสอบสาเหตุที่ทำให้พวกเขาหลุดออกจากช่องทางการเปิดใช้งานและนำจุดเสียดทานเหล่านั้นออก

สลับไปที่ "เส้นทางที่ออก" เพื่อดูเส้นทางที่ทำให้ผู้ใช้ออกจากจุดนั้น แอมพลิจูดติดป้ายกำกับเส้นทางด้วยเปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่พาพวกเขา ดังนั้นเราจึงสามารถระบุเส้นทางการออกจากจุดที่พบได้บ่อยที่สุด เราต้องการจัดลำดับความสำคัญของการแก้ไขสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการเลิกใช้ก่อน

ในตัวอย่าง AmpliTunes ของเรา เราพบว่าผู้ใช้จำนวนมากเลิกเล่นเมื่อเราแจ้งให้พวกเขาดูโฆษณาหลายรายการ

อีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์การลดลงคือการตรวจสอบว่าการกระทำใดที่สัมพันธ์กับการลดลงโดยการดูที่ตัวขับเคลื่อนคอนเวอร์ชั่น แอมพลิจูดให้ "คะแนนความสัมพันธ์" แก่การกระทำแต่ละอย่าง ดังนั้นคุณจึงสามารถระบุได้ว่าการกระทำของผู้ใช้ที่แตกต่างกันอย่างมากนั้นเชื่อมโยงกันอย่างไรกับการเลิกใช้ หากมีความสัมพันธ์ที่ชัดเจน เราทราบดีว่าการกระทำนั้นน่าจะสร้างประสบการณ์ที่ทำให้ผู้ใช้ต้องการออกจากแพลตฟอร์มของเรา

สำหรับ AmpliTunes การดูที่ไดรเวอร์การแปลงแสดงว่าผู้ใช้ติดอยู่ที่ส่วนการเปิดใช้งาน "ดูโฆษณา" ของขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน ด้วยข้อมูลนี้ เราสามารถดูการปรับขั้นตอนนี้ให้เหมาะสมเพิ่มเติมในเส้นทางการเปิดใช้งาน

วิเคราะห์การรักษาผู้ใช้ใหม่

เมื่อคุณทราบแล้วว่าพฤติกรรมใดมีความสัมพันธ์กับผู้ใช้ใหม่ที่กลับมาและคงไว้ ให้เพิ่มประสิทธิภาพโฟลว์การเปิดใช้งานของคุณเพื่อสนับสนุนการกระทำเหล่านั้น

ขั้นแรก สร้างกลุ่มเพื่อจัดกลุ่มผู้ใช้ตามพฤติกรรมต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณอาจแบ่งกลุ่มผู้ใช้ AmpliTunes ที่แชร์เพลงหรือเล่นเพลงหรือวิดีโอตามจำนวนที่กำหนด

จากนั้น เปรียบเทียบการรักษาผู้ใช้ในกลุ่มต่างๆ ในตัวอย่าง AmpliTunes จะมีลักษณะเหมือนการเปรียบเทียบการรักษาผู้ใช้ที่แชร์เพลงหรือวิดีโออย่างน้อย 1 รายการกับผู้ใช้ที่ไม่ได้แชร์อะไรเลย

การรักษาผู้ใช้ AmpliTunes ที่แชร์เพลงหรือวิดีโออย่างน้อย 1 รายการจะสูงกว่าไหมเมื่อเทียบกับผู้ใช้ที่ไม่แชร์อะไรเลย ในกราฟนี้ เส้นสีน้ำเงินแสดงถึงผู้ใช้ที่ แบ่งปันเพลง และสีเขียวแสดงถึงผู้ใช้ ที่ไม่ได้แชร์เพลง

เราจะเห็นว่าการรักษาการเปิดใช้งานนั้นสูงกว่าในหมู่ผู้ใช้ AmpliTunes ที่แชร์เพลง ซึ่งบ่งชี้ว่าเพลง/วิดีโออาจเป็นพฤติกรรมที่นำไปสู่การรักษาผู้ใช้ที่สูงขึ้น เราสามารถทดสอบสมมติฐานนี้ได้โดยแจ้งให้ผู้ใช้แชร์เพลงระหว่างการเปิดใช้งาน และตรวจสอบว่ามีผลกระทบต่อการรักษาผู้ใช้หรือไม่

ดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกของคุณ

การวิเคราะห์ของคุณด้วย Amplitude ช่วยให้คุณระบุอุปสรรคในการเปิดใช้งานที่ทำให้ผู้ใช้เลิกใช้งานและโอกาสในการปรับปรุง นำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นไปใช้โดยปรับผลิตภัณฑ์ของคุณเพื่อส่งเสริมการรักษาลูกค้า

ตัวอย่างเช่น ใน AmpliTunes เราได้เรียนรู้ว่าโฆษณาหลายรายการทำให้เกิดการเลิกเล่น และการแชร์เพลงมีแนวโน้มที่จะส่งเสริมการรักษาผู้ใช้ หลังจากเรียกใช้การทดสอบเพื่อยืนยันสมมติฐานของเรา เราสามารถนำผลการวิจัยเหล่านั้นไปใช้เพื่อปรับปรุงการเปิดใช้งานของผู้ใช้ เราอาจลองลดจำนวนโฆษณาที่เราแสดงในครั้งเดียวและแจ้งให้ผู้ใช้แชร์เพลง

รับแรงบันดาลใจจากตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

มาดูบริษัท 2-3 แห่งที่ปรับปรุงการรักษาลูกค้าหลังจากวิเคราะห์ขั้นตอนการเปิดใช้งานแล้ว

เงียบสงบ

ทีมงานของแอปการทำสมาธิ Calm วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ด้วย Amplitude และพบว่าการรักษาผู้ใช้นั้นสูงกว่าผู้ใช้ที่ตั้งการแจ้งเตือนการทำสมาธิทุกวันถึง 3 เท่า ดังนั้นพวกเขาจึงทำการทดสอบ พวกเขาแจ้งให้ผู้ใช้ตั้งค่าการเตือนการทำสมาธิในระหว่างขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน

Calm ค้นพบว่าผู้ใช้ที่ตั้งค่าการช่วยเตือนเนื่องจากการแจ้งเตือนมีแนวโน้มที่จะติดแอพมากกว่าผู้ใช้ที่ไม่มีการเตือนความจำ ทีมงานค้นพบระหว่างการทดสอบว่า 40% ของผู้ใช้ที่เห็นข้อความแจ้งเตือนได้ตั้งค่าการแจ้งเตือนไว้ พวกเขาจึงตัดสินใจเปิดตัวการแจ้งเตือนทั่วทั้งแอป

เดฟ

คล้ายกับ Calm ทีมงานของแอปธนาคารบนมือถือ Dave ค้นพบว่าการรักษาลูกค้านั้นสูงกว่าสำหรับผู้ใช้ที่เพิ่มค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นประจำในบัญชีเมื่อลงชื่อสมัครใช้ ทีม Dave ปรับปรุงขั้นตอนการเริ่มใช้งานใหม่เพื่อเพิ่มจำนวนค่าใช้จ่ายเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่อัตราการรักษาผู้ใช้ที่สูงขึ้นและเพิ่มรายได้

เพิ่มการรักษาผู้ใช้ในช่องทางผลิตภัณฑ์ทั้งหมด

หากต้องการเพิ่มการรักษาผู้ใช้ทั่วทั้งผลิตภัณฑ์ คุณจะต้องดำเนินการเพื่อกระตุ้นการมีส่วนร่วมและความเหนียวแน่น (ตอนที่ 2) และดึงดูดผู้ใช้ที่ไม่มีความเคลื่อนไหวอีกครั้ง (ตอนที่ 3) เรียนรู้เพิ่มเติมใน Mastering Retention Playbook ของเรา