Każdy growth hacker wie, że sama rejestracja użytkownika w serwisie nie oznacza jego aktywizacji i lojalności. Wiele osób rejestruje się na stronach www i nigdy tam nie wraca. Jak znaleźć regułę lojalności w celu zastosowania jej do wszystkich użytkowników?
Inspiracja: growhack.com
Jednym z najważniejszych elementów w ramach lejka konwersji (od rejestracji do zakupu), jest moment, w którym użytkownik staje się zaangażowany w Twój e-produkt. Miarę tego zaangażowania może wyznaczać np.:
- częstotliwość powrotów do serwisu,
- przez jaki czas użytkownik będzie korzystał z serwisu,
- zakup jakiegoś dobra.
Jeśli nasz cel to zgromadzenie jak największej ilości zaangażowanych użytkowników – to powyższe mogą stanowić parametry tego celu. Np. w ramach strategii naszego serwisu chcemy mieć jak najwięcej użytkowników, którzy przez 6 miesięcy po rejestracji wchodzą minimum 3 razy tygodniowo.
Najczęściej jest tak, że część użytkowników jest zaangażowanych, a reszta nie. Kwestia zbadania co odróżnia jednych od drugich (stwórz kohorty/segmenty). Zbadaj jakie atrybuty posiadają Ci zaangażowani? A przechodząc do sedna, dowiedz się, w którym momencie używania serwisu „uzyskali” wartości atrybutów użytkownika zaangażowanego (lojalnego). Jeśli po analizach bazy danych i statystyk znalazłeś taką prawidłowość, to to jest właśnie AHA! Moment.
W uproszczeniu to taki moment, w którym użytkownik uzyskuje takie wartości atrybutów, że „przekonuje” się do danego serwisu internetowego na dłużej.
Growth Hacker szuka i znajduje…
Przykładowo, masz serwis społecznościowy dla fotografów. Ustalasz, że zaangażowany użytkownik to taki, który wchodzi co najmniej 1 tygodniowo przez 3 miesiące (cel). Jeśli masz już bazie takich użytkowników, stwórz ich segment, w celu odróżnienia od pozostałych. Sprawdź wartości ich atrybutów, np. ilość wgranych zdjęć, ilość znajomych w serwisie, ilość komentarzy, itd. Ważne abyś sprawdził wartości tych atrybutów na moment, zaraz po „rozpoczęciu” przez użytkownika powracania co tydzień (wg ustalonego celu).
Na podstawie wartości tych atrybutów, cechujących zaangażowanych użytkowników, postaraj się zgeneralizować coś na kształt Engaged Persona (zestaw atrybutów). Wartości tych atrybutów to składowe AHA! Moment.
Poniżej podaję przykłady dla znanych serwisów, jak znaleźli tenże moment:
- Twitter – Josh Elman, product leader w Twitterze, po wielu badaniach znalazł regułę AHA! Moment, że jeśli użytkownik śledzi co najmniej 30 osób to z dużym prawdopodobieństwem będzie aktywny (zaangażowany) na długi czas. Jeśli dany użytkownik nie zdecydował się na śledzenie więcej niż 30 osób, to zazwyczaj przestawał używać Twittera.
- Facebook – Chamath Palihapitiya, jako główny growth hacker w Facebooku, odkrył, że ich Aha! Moment polegał na tym, że jeśli użytkownik odnalazł i powiązał się z co najmniej 7-ma znajomymi, w maksymalnie 10 dni od rejestracji, to zostanie „przywiązany” do Facebooka na ponad 1 rok.
- Zynga – Nabeel Hyatt, menadżer generalny w Zynga, odnalazł prawidłowość, że jeśli użytkownik wróci w kolejny dzień po rejestracji, to jest bardzo prawdopodobne, że będzie wracał codziennie i wiele z tych osób zapłaci za usługi premium.
- Dropbox – ChenLi Wang, growth hacker w Dropbox, zauważył, że jeśli użytkownik doda co najmniej jeden plik na swoim koncie dropbox, to pozostanie lojalny na dłuższy czas.
Oczywiście powyższe to pewne reguły, które obejmują większość populacji serwisu, ale nie każdego użytkownika.
Serwisy społecznościowe i contentowe
Dla tych typów serwisów można wyróżnić główne składowe AHA! Moment (wg Richarda Price):
- Socjalizacja: X znajomych lub połączeń uzyskanych w Y dni,
- Treść: X dodanych treści do serwisu,
- Częstotliwość odwiedzin: ponowne odwiedziny w X dni.
Jeśli tworzysz „społecznościówkę” to z dużym prawdopodobieństwem, jedno z powyższych będzie określać twój AHA! Moment.
Co kiedy znalazłeś już AHA! Moment?
Wtedy postaraj się aby jak najwięcej użytkowników, jeszcze nie zaangażowanych, wpadło w ten segment (osób które „zaliczyły” już AHA! Moment). Czyli aby jak najszybciej osiągnęli wartości wybranych atrybutów. Z reguły warto się o to postarać już w trakcie pierwszych odwiedzin użytkownika 🙂
Jeśli jako genialny growth hacker znalazłeś AHA! Moment oznaczający uzyskanie co najmniej 7 znajomych w X dni (potem user staje się lojalny), to trzeba np. dobrze zaprojektować algorytmy proponujące nowych znajomych na koncie użytkownika (kogo będziemy proponować ludziom). Wtedy jest szansa, że większość z nich połączy się z co najmniej 7-ma znajomymi, a wtedy zostaną na dłużej.
Po tym jak dobrze dopracujesz kluczową dla zaangażowania funkcjonalność, możesz liczyć, że więcej osób wpadnie w „sieć lojalności” dla Twojego e-produktu.