book-open 1 test
UX-исследования, Growth-эксперименты, Data Science

CPRU — новая методика performance-маркетинга

Связываем метрики продукта и метрики роста.
Иллюстрация Abinash Mohanty: https://dribbble.com/shots/5283183

Вы читаете перевод статьи "Why CPRU is the new metric in Performance Marketing". Над переводом работали:  Ольга Жолудова и Ринат Шайхутдинов.

Обычно SaaS маркетеры используют показатель retention, чтобы отслеживать эффективность онбординга, активаций и капельных email-кампаний, а также популярность отдельных функций. Кроме того, начальный показатель retention позволяет прикинуть, сколько пользователей вы на самом деле привлекаете и какова их реальная стоимость.

В то же время, все статьи, книги и мастер-классы по performance-маркетингу учат одному и тому же: оптимизировать кампании под рост конверсии. И это здорово, если вы продвигаете интернет-магазин или привлекаете клиентов в агентство.

Интересуетесь свежими статьями по продуктовому дизайну (UX/UI)? 🚀

Подписывайтесь на канал в Telegram | ВКонтакте, Instagram, Facebook

Но для SaaS компании, количество конверсий не равно количеству пользователей (тех, кто реально использует ваш продукт).

Проще говоря, если мы принимаем за цель количество регистраций, мы измеряем лишь заинтересованность пользователя в решении проблемы (а ведь наш инструмент может решить ее, а может и нет). С другой стороны, если сразу ориентироваться на количество покупок, цель получается слишком маленькой относительно размера выборки.

Даже в Google AdWords мы можем отслеживать и оптимизировать только стабильные метрики, не зависящие от динамичных изменений, происходящих в мире SaaS.

От первого контакта с вами и до момента покупки, пользователь проходит через несколько этапов: осваивает продукт, пользуется ключевым функционалом, рекомендует продукт коллегам.

Только после этого мы можем считать его настоящим retained user — пользователем, которого мы удержали.

Большинство маркетеров боятся заходить в темный лес поведенческой аналитики.

Для большинства хороших маркетеров мерилом успеха служит коэффициент конверсии на том или ином этапе пользовательского пути. Из посетителей в пользователи, из триалов в продажи. А между этими точками над данными властвует Темный Лорд Ктулху.

Рассчитываем стоимость получения вовлеченных пользователей

Измерить цену за конверсию легко. Нужно разделить количество регистраций на предполагаемый бюджет — и вот там CPA.

Цена за одного удержанного пользователя (CPRU) учитывает не только количество регистраций, но и показатель retention.

CPRU = Израсходованный бюджет x ( Конверсии x Показатель retention на n-й день )

Получается, что CPRU тоже не сложно измерить.

Если у вас есть бюджет 10 тысяч $, 1000 конверсий и показатель retention в 1-й день составляет 20%, то у вас на самом деле 200 сконвертированных пользователей по 50$ каждый. Если вам удастся повысить retention до 25%, у вас будет 250 пользователей, а CPRU составит уже 40$. Чем выше retention, тем больше у вас “качественных” пользователей по меньшей цене.

Таким образом вы будете точно знать, сколько платите за пользователя, а не за призрачную конверсию.

Retention как индикатор привлечения пользователей (user acquisition)

Давайте проясним: я не предлагаю перерабатывать весь путь клиента. Есть другие SaaS стратегии, которые нацелены на повышение retention и снижение оттока на разных этапах кривой удержания.

Я предлагаю рассматривать retention как метрику успеха в привлечении пользователей. Это особенно важно, если ваша SaaS модель подразумевает бесплатный триал или freemium.

«Чтобы миллион человек платили, надо чтобы миллион человек пользовались» — Фил Либин, CEO Evernote

Хочется подчеркнуть важность фактора использования продукта.

Вовлеченные пользователи — это жизненная сила растущей компании.

Обратите внимание на начальный показатель retention, он поможет убедиться, что у вас достаточно вовлеченных пользователей, которые впоследствии станут покупателями.

Куда ни посмотри, retention очень важная метрика. На ней держатся и показатель привлечения пользователей (user acquisition), и размер выручки.

Если вы когда-нибудь анализировали динамику показателя retention за n дней, вы наверняка замечали это резкое падение в начале. Это нормально, идеального процента здесь все равно не добиться. Постепенно кривая выровняется — здесь успех зависит в том числе от того, насколько хорошо работают другие отделы. Ваша же задача — приводить качественных кандидатов.

На графике когортного анализа качество трафика с рекламы можно оценить с двух точек зрения. На вертикальной оси мы видим, как начальный показатель retention меняется во времени, по мере того как вы настраиваете таргетинг и свое сообщение. По горизонтали мы видим вовлеченность пользователей на протяжении взаимодействия с продуктом.

Точность данных зависит того, насколько вы владеете технологиями в области маркетинга, а также от вашего бюджета.

Google Analytics — самая распространенная (и, к сожалению, самая простая) платформа для анализа связи показателей лидогенерации и retention. Там можно отслеживать базовые результаты рекламных кампаний: как платных, так и органических.

Google Analytics позволяет создавать когорты на основании даты привлечения (“Acquisition Date”) — момента, когда посетители впервые пришли на сайт. Пользы в этом мало, ведь мы видим пользователей, которые вернулись на сайт, но не понимаем, сконвертированы они или нет.

Вы можете создать новое представление (reporting view) в Google Analytics и подключить User-ID. Таким образом, вы получите общее представление обо всех пользователях и их действиях. Подробнее о User-ID и способах его применения можно почитать здесь.

В этом представлении (reporting view) вы сможете лучше оценить показатель retention.

Функция “Когортный анализ” (Cohort Analysis) находится в разделе Audience. Там вы можете создать различные сегменты на основании ваших UTM параметров, будь то рекламная кампания, канал или ключевое слово.

Также можно сегментировать когорты по дням или неделям.

Для ремаркетинговых, демонстрационных или спонсорских кампаний это достаточно просто сделать. Для поисковых кампаний, я бы предложил структурировать кампании в SKAG-группы. Таким образом вы сможете четко представлять, каких пользователей приносит каждый ключ и что им нужно. Некоторые ключевые слова могут быть нацелены на пользователей, которые находятся на ранних этапах поиска и изучения вопроса.

И хотя Google Analytics решает проблему на базовом уровне, его невозможно настроить под ваш SaaS продукт. Вам нужно измерять retention относительно ключевого набора функций продукта. Именно ключевой функционал побуждает пользователей возвращаться.

Если у вас инструмент для управления проектами, ключевым функционалом будет возможность создавать/изменять/закрывать проекты и задачи. А для аналитической платформы ключевой функционал — создание и анализ графиков.

На этом этапе нам понадобится платформа поведенческой аналитики. Таких инструментов полно, для примера я возьму Amplitude. На платформе вам нужно создать событие под каждое ключевое действие вашего продукта — так вы получите точные поведенческие когорты.

Платформы поведенческой аналитики позволяют делать более гибкий анализ и сегментирование пользователей на основании событий в продукте. Вы сможете увидеть, сколько сконвертированных пользователей на самом деле удалось вовлечь в работу в продукте и сколько из них активировали свой аккаунт.

Retention в первый день или в первую неделю: что выбрать?

Если предыдущие шаги применимы практически к любому SaaS бизнесу, который предлагает бесплатный триал или freemium, этот шаг сильно зависит от специфики именно вашего бизнеса.

Через сколько дней пользователь должен вернуться в продукт, чтобы считалось, что вы его удержали?

Из личного опыта, в приложениях для продуктивности можно отслеживать возвраты ежедневно. Скорее всего, если пользователь не настроит и не откроет приложение в первые несколько дней, вряд ли от сделает это позже. В этом случае можно смотреть на retention в первый день.

Если ваш инструмент предполагает ситуационное использование, период возврата может быть больше. Тогда можно отслеживать retention в первую неделю. Таким образом, вы будете анализировать пользователей, которые вернулись в инструмент через 7 дней.

Заключение

Если вам кажется, что все это слишком, можете просто сравнить эффективность каналов. Можно посмотреть как работает органический поиск в сравнении с платным и реферальным трафиком. Эти графики можно отслеживать раз в неделю.

Возможно, может показаться, что вы уделяете retention слишком большое внимание, но на самом деле если фокусироваться только на конверсиях и двигаться дальше, вы рискуете закончить игру с нулевым результатом — а это проигрыш для всех.

Я настоятельно советую настроить платформу аналитики, которая отслеживает ключевые действия в продукте (если вы этого еще не сделали). Это плюс надежная система отслеживания URL обеспечит вам всю информацию, которая нужна чтобы связать показатель user acquisition с ключевыми SaaS метриками.


Если у вас есть на примете какая-нибудь классная статья по UX и не только — скиньте нам ссылку, и мы будем рады над ней поработать.

Нас можно найти в Facebook: Ольга Жолудова и Ринат Шайхутдинов.