В основе модели роста продукта лежит понятие устойчивого роста количества пользователей и выручки. Для его обеспечения необходимо думать о трех важных элементах роста: привлечении, монетизации и удержании, чтобы продукт создавал ценность большему количеству пользователей (усиление PMF):

Выше вы видите график количества активных пользователей, ежемесячно начиная с апреля. Для многих продуктов определение «активный пользователь» будет состоять из тех, кто регистрируется и создает учетные записи в продукте или совершает какое-нибудь действие.

Более понятный для анализа график - это представление роста через понятие темпов роста: growth rate = users(t)/users(t-1) -1

Чтобы сгладить темпы роста используется расчет темпов через показатель GMGR. Вы можете рассчитать его для своего продукта, используя таблицу.

Проблема с такими графиками в том, что на их основе очень сложно сделать какие-то продуктовые выводы. Помните, мы достигаем PMF для каждого клиентского сегмента. Зная это, для нас важно понимать, для каких сегментов клиентов у нас есть PMF, а для каких нет, чтобы направлять наши усилия в продукте. Более того для платформ крайне важно отслеживать рост обеих сторон рынка. Это означает, что если мы работаем в Airbnb, мы рисуем график роста как для арендодателей, так и для гостей, чтобы обеспечить адекватное улучшение ликвидности спроса и предложения.

Таким образом, было бы здорового понимать вклад каждого подсегмента в рост, а также внутри подсегмента делить пользователей на новых, существующих, вернувшихся и ушедших в отток, что проверяет устойчивость роста. Компании могут достичь желаемой кривой линейного или сверхлинейного роста, просто вкладывая деньги в привлечение пользователей, но это часто не является устойчивым.

Удержание говорит нам, насколько хорошо наш продукт решает важную проблему для наших сегментов клиентов. Для большинства продуктов мы можем измерить удержание, построив графики когортных кривых удержания по основному варианту использования продукта, а затем определить действие пользователя, которое лучше всего соответствует предоставлению ценности. Удержанные пользователи — это те, кто выполняет определенное основное действие с определенной периодичностью.

Для анализа удержания необходимо дальше провести сегментацию пользователей по удержанию. Для начала хорошей стратегией онбординга продукта является просьба к пользователям поделиться конкретными деталями, которые соответствуют потребительским сегментам. Например, для B2B продукта можно на этапе онбординга спрашивать, какова их основная роль — менеджер по работе с клиентами, менеджер по работе с клиентами и т. д. Это позволит собрать ценную информацию для сегментирования пользователей на основе должности.

Как мы посмотрели на прошлом уроке часто используют вовлеченность как ранний индикатор удержания, особенно когда удержание оказывается слишком трудоемким для измерения. Что касается того, что отслеживать, рекомендуется отслеживать ту же метрику основного действия, которую вы выбрали для метрики удержания, в качестве метрики вовлеченности. Хотя мы могли бы рассмотреть множество потенциальных показателей вовлеченности, мы уже определили, что именно этот показатель является лучшим индикатором ценности продукта. Использование той же метрики основного действия также дает нам раннее представление об удержании.

На рисунке выше видно, что несмотря на то, что у продукта есть восходящая динамика роста активной базы, по сравнению с динамикой оттока продукт показывает отрицательный Quick Ratio, то есть отток превышает приток и реактивацию пользователей.

На примере выше Quick Ratio равен 1.5. Это означает, что на каждые 1.5 добавленных пользователя мы в среднем теряем только 1. Это здоровое соотношение, которое является хорошим знаком для будущего удержания. Следующий шаг здесь — подтвердить это, измерив удержание, как только у нас будет достаточно данных, поскольку вовлеченность — это опережающий показатель, но не замена самого удержания.

Напомню формулу удержания пользователей: Retention = retained(t) / users(t-1), которая показывает, какой процент пользователей был удержан за период. Мы говорили с вами на прошлых уроках, что удержание лучше и правильнее смотреть в разрезе когорт, сформированных на основе момента регистрации/оплаты пользователей:

То, что считается устойчивым, зависит от того, как мы растем в долгосрочной перспективе. Другими словами, тест на устойчивость зависит от конкретной петли роста нашего продукта.

Определение циклов роста, данного Кевином Квоком и Кейси Уинтерс:

Петля роста — это система, которая генерирует результат, который можно реинвестировать в качестве входа.

Циклы объединяют то, как ваш продукт, канал и модель монетизации работают вместе в единой системе, а не рассматривают их как отдельные блоки. В результате они становятся более специфичными для вашего продукта и компании, что затрудняет их копирование конкурентами.

То, что считается устойчивым, зависит от того, как мы растем в долгосрочной перспективе. Другими словами, тест на устойчивость зависит от конкретной петли роста нашего продукта.

Определение циклов роста, данного Кевином Квоком и Кейси Уинтерс:

Петля роста — это система, которая генерирует результат, который можно реинвестировать в качестве входа.

Циклы объединяют то, как ваш продукт, канал и модель монетизации работают вместе в единой системе, а не рассматривают их как отдельные блоки. В результате они становятся более специфичными для вашего продукта и компании, что затрудняет их копирование конкурентами.

Первая часть петли определяет, как вы приобретаете клиентов.
Существует три широких категории цикла приобретения: вирусный, контентный и платный. В рамках этих широких категорий петель роста существует ряд более специфических типов петель.

Когда дело доходит до тестирования на устойчивость, мы можем исключить все способы привлечения, для которых не сходится юнит-экономика — другими словами, чтобы этот обмен ценностью между клиентом и бизнесом был прибыльным, — продукт должен пройти тест на период окупаемости: cколько времени потребуется нам, чтобы окупить в виде дохода затраты на привлечение пользователей. Мы хотим, чтобы период окупаемости, или время, необходимое для возмещения затрат на привлечение нового клиента, был как можно короче.

Во-первых, проблема часто заключается в том, что нужно учитывать период времени между тем, когда вы тратите деньги на маркетинг/продажи, и тем, когда вы фактически приобретаете клиента. Затраты на привлечение клиентов (СAC) возникают авансом, когда вы приобретаете нового клиента, и до того, как клиент генерирует для вас доход. Но LTV часто генерируется только с течением времени, и часто с задержкой (например, для Freemium модели), а не сразу. Это означает, что мы часто понимаем CAC до того, как понимаем LTV. Это может вызвать проблемы.

Во-вторых, часто или почти всегда маркетинговые расходы не приводят к немедленным отношениям с клиентами. Это означает, что формула , которую мы использовали (CAC = CPA/СR) может вводить в заблуждение. Те компании, которые продают продукты, которые являются импульсивными покупками, могут конвертировать клиента с минимальным временем после того, как он получит маркетинговое сообщение о продукте. Для таких продуктов затраты на CAC почти сразу приводят к пониманию эффективности маркетинга и продаж и рассчитываются как доля выручки от САС.

Но для многих других компаний существует более длительный временной лаг до конверсии в покупку (долгие циклы продаж или модель подписки с freemium или тестовым доступом). Могут пройти месяцы или даже годы, прежде чем потенциальные клиенты станут реальными клиентами. Таким образом, например, выручка за данный квартал по определению вообще не является косвенным показателем эффективности продаж и маркетинга в этом квартале, а является результатом всех предыдущих месяцев и лет продаж, которые теперь отражаются в выручке. Для компании со средним 9-месячным циклом продаж возможности, достигшие конечного состояния в квартале N, были созданы в основном в квартале N-3, но некоторые из них появились в кварталах N-2 и N-1, а некоторые - в кварталах N-4 и N-5. В тот период мало что было постоянным, например, менялись маркетинговые программы и сообщения. Таким образом, анализ эффективности маркетинга будет очень трудным при таком подходе. Тогда для таких продуктов следует обратить внимание не отношение CAC к выручке, а отношение CAC (за текущую когорту) к изменению выручки этой когорты в следующих периодах.

Кстати вместо когорты, основанной на времени, можно взять когорту, основанную на маркетинговых кампаниях (например, все возможности, созданные маркетинговой программой X), посмотреть, как она работает, а затем сравнили различные программы с точки зрения эффективности.

Отсюда появляется понятия срока окупаемости - ожидаемое количество периодов, в течение которых будет возмещены затраты на CAC для клиента (когорты клиентов). С этого момента и до тех пор, пока клиент в конечном итоге решит не продлевать подписку (или не уйдет в «отток»), вы постепенно накапливаете «пожизненную ценность» клиента - LTV.

Рост считается устойчивым, когда период окупаемости находится в разумных пределах, обычно 6-18 месяцев.

Итого первым важным драйвером количественной модели роста является период окупаемости.

В этом случае у нас есть два рычага, которые мы можем использовать: уменьшить CAC или повысить ценность для клиента.

Во-первых, мы можем уменьшить CAC и оптимизировать нашу стратегию роста, либо снизив общую стоимость, либо увеличив количество привлеченных пользователей, тем самым снизив стоимость привлечения на одного пользователя.

Во-вторых, также есть возможность увеличить экономическую ценность каждого привлеченного клиента. Есть несколько способов добиться этого. Например, мы можем увеличить удержание клиентов, монетизацию клиентов или маржу вклада клиентов.