Один из эффективных способов оптимизации онбординга и активации — последовательное снижение сопротивления и повышение мотивации пользователей на каждом из шагов на пути к ценности.
В этом материале мы обсудим, как применить этот подход к вашему продукту.
Все материалы серии об активации пользователей (24)
01. Когда не надо инвестировать в активацию пользователей в продукте.
02. Активация пользователей в продукте — один из ключевых рычагов влияния на рост.
03. Как измерять эффективность активации пользователей. Ошибки при определении метрик активации.
04. Как меняется “aha moment” и путь к нему в зависимости от юзкейса.
05. Как определить “aha moment” с помощью качественных и количественных методов анализа.
06. Как определить необходимые условия для достижения “aha moment”.
07. Time to value — важный рычаг повышения эффективности активации продукта.
08. Как Time to value и сложность продукта определяют структуру активации.
09. Строительные блоки активации на уровне продукта.
10. Когда и зачем нужно добавлять людей в процесс активации пользователей.
11. Анализ сессий пользователей — важный инструмент построения активации.
12. CJM от знакомства с продуктом до осознания ценности.
13. Активация начинается задолго до регистрации в продукте.
14. Проектирование активации в обратном направлении: от ценности к каналам привлечения.
15. В каких ситуациях пользователи могут воспринять ценность продукта.
16. Объективная и воспринимаемая ценность продукта при работе над активацией.
17. Насколько текущий механизм активации подходит нескольким юзкейсам.
18. Когда имеет смысл инвестировать в оптимизацию онбординга и активации.
19. Оптимизация активации через снижение сопротивления и повышение мотивации.
20. Примеры снижения сопротивления и повышения мотивации в онбординге.
21. Как получить и использовать дополнительные данные о пользователях для улучшения активации.
22. Анализ активации через фреймворк «налог–выгода».
24. Ошибки, которые чаще всего допускаются при работе с “aha moment”.
Когда применять подход снижения сопротивления и повышения мотивации
В предыдущем материале мы обсудили, когда имеет смысл переходить к оптимизации механизмов активации. А также почему инвестиции ресурсов в оптимизацию способны существенно повлиять на рост продукта и обеспечить конкурентное преимущество.
Многие команды заблуждаются, считая, что работа над активацией должна начинаться с оптимизации уже существующего решения. У этого подхода есть две проблемы:
- Большинство предлагаемых улучшений не основаны на глубоком понимании юзкейсов пользователей и добавочной ценности продукта. Это ведет к низкой доле успешных изменений и экспериментов.
- Построенный ранее интуитивный механизм онбординга и активации часто имеет структурные ограничения. Их невозможно решить путем оптимизаций конкретных кусочков флоу.
Именно поэтому при работе над активацией мы идем от изучения product/market fit и добавочной ценности к построению оптимальной структуры для донесения этой ценности до пользователей:
- Определяем юзкейсы (то есть «работы», “jobs-to-be-done”), где продукт достиг product/market fit.
- Изучаем, как именно продукт создает добавочную ценность относительно альтернатив в рамках каждого из юзкейсов. Именно эту добавочную ценность мы будем дальше доносить до новых пользователей.
- Разбираемся, в каких ситуациях люди открыты к восприятию ценности и как именно они эту ценность осознают. Каков триггер для изменения в жизни пользователей, каковы необходимые условия для достижения “aha moment”, как определяется сам “aha moment”.
- Определяем сложность задачи, подбираем необходимые конструкции для донесения ценности и проектируем кратчайший из возможных путей активации для пользователей с разными юзкейсами.
- Объединяем пути для разных юзкейсов в единый флоу на уровне продукта, нотификаций, людей, других процессов.
При качественном выполнении этих шагов у вас на руках будет эффективный механизм активации со структурой, заточенной под product/market fit вашего продукта.
Теперь мы можем идти глубже и заниматься его оптимизацией на более глубоком и детальном уровне. Если до этого мы проектировали флоу активации целиком, то теперь начнем пристально изучать каждый из шагов на пути к ценности:
- Определять причины, почему пользователи отваливаются на конкретном шаге;
- Выявлять факторы, мотивирующие их идти вперед.
Развивайтесь в профессии продакт-менеджера с помощью GoPractice.
→ «Профессия: продакт-менеджер».
→ «Симулятор управления продуктом на основе данных».
→ «Симулятор управления ростом продукта».
→ «Симулятор SQL для продуктовой аналитики»
→ «Симулятор управления ML/AI-проектами».
→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом и подпишитесь на телеграм-канал .
Почему невозможно и не нужно снижать сопротивление активации до нуля
Одно из ошибочных представлений при работе над снижением сопротивления заключается в том, что сопротивление в онбординге должно быть снижено до нуля.
Иногда это возможно — если продукт настолько интуитивный или повсеместно используемый, что кривая обучения в нем практически отсутствует. В этом случае действительно можно просто дать пользователям продукт, а они сами сходу разберутся, как получить от него ценность.
Но если речь идет о чем-то новом или сложном, то подход с тем, чтобы просто дать пользователям продукт, не сработает. Скорее всего, они не смогут понять, как его применить с максимальной пользой, и поэтому достаточной ценности не получат.
Если вы дадите неподготовленным врачам сложный медицинский аппарат без предварительного обучения, то это не поможет им быстрее получить ценность и научиться с его помощью эффективно лечить людей. Формально сопротивление будет нулевым, но и помощи в достижении ценности никакой не будет.
В такой ситуации нам нужны механизмы, которые позволят донести ценность, то есть обучать людей ее получать. И эти механизмы по умолчанию создают определенное сопротивление. Впрочем, его должно быть ровно столько, сколько нужно для быстрейшего освоения продукта, но не больше.
Именно поэтому мы начали проектировать активацию исходя из юзкейса с product/market fit, а также сложности решаемой задачи. Именно под них мы подбирали оптимальный путь пользователя до ценности. Теперь же наша задача доработать полученную структуру — сделать ее логичной, понятной и бесшовной.
Алгоритм оптимизации онбординга через снижение сопротивления и повышение мотивации
В одном из предыдущих материалов мы обсуждали, почему сокращение Time to value — это один из важных инструментов влияния на эффективность активации.
До этого мы применяли этот подход на уровне дизайна всего флоу целиком, проектируя кратчайший путь для донесения ценности продукта.
Теперь мы будем применять этот подход более локально, анализируя каждый отдельный шаг и пытаясь оптимизировать пользовательский опыт в рамках этого шага.
Для применения этого подхода мы будем следовать следующему алгоритму:
- Приоритизируем шаги на основе того, где отваливается больше всего пользователей;
- Для каждого из шагов определяем причины, почему пользователи уходят, и факторы, которые мотивируют их двигаться вперед;
- Формируем гипотезы для решения выделенных проблем и увеличения эффекта от факторов, мотивирующих пользователей двигаться дальше;
- Приоритизируем гипотезы, а затем с помощью продуктовых экспериментов проверяем их влияние на ключевые продуктовые метрики.
Давайте разберем эти шаги подробнее.
Шаг 1. Приоритизируем шаги на основе того, где отваливается больше всего пользователей
К этому моменту работы над активацией у вас на руках уже есть обновленный CJM, который обеспечивает кратчайший путь до ценности для пользователей в продукте.
Если вы уже успели реализовать его и запустить в продакшн, то можете подсчитать фактические конверсии всех шагов. Для этого можно воспользоваться инструментом воронок в Amplitude или Mixpanel. Либо же вы можете подсчитать конверсии вручную с помощью SQL.
→ Изучить работу с Amplitude вы можете в «Симуляторе управления продуктом на основе данных».
→ Усилить навыки владения SQL вы можете в «Симуляторе SQL для продуктовой аналитики».
Если вы еще не успели запустить новую версию активации, то можете подсчитать отвалы в предыдущей версии активации, а потом использовать эту информацию, чтобы примерно оценить потенциальные потери в новом флоу.
Ключевая цель этого шага — приоритизация будущих усилий. В идеале мы хотим применить подход со снижением сопротивления и повышением мотивации к каждому из шагов в активации, но имеет смысл начинать с участков пути с максимальными потерями.
Нет смысла бросать много сил на оптимизацию шага, где мы теряем 1% новых пользователей, если есть шаг, где мы теряем 15%.
Шаг 2. Определяем причины, почему пользователи уходят, и факторы, которые мотивируют их двигаться вперед
На предыдущем шаге мы приоритизировали шаги с помощью количественных данных.
Нередко уже на этом этапе команды переходят к генерации гипотез и идей по улучшению продукта. Попытки делать это без более глубокого контекста причин, почему пользователи уходят, повышает вероятность изобретения нерелевантных решений для несуществующих проблем.
Для осмысленной работы над улучшением конверсий нам нужно понять причины ухода пользователей на разных шагах. Для этого нужно будет прибегнуть к .
Один из самых распространенных способов определить причины поведения — поговорить с пользователями. Это можно сделать с помощью личных интервью или опросов.
При анализе ранних шагов в онбординге может возникнуть проблема с рекрутингом пользователей, а также они могут попросту не помнить, что именно пошло не так. Если у вас не получилось привлечь релевантных пользователей для исследования, то для определения потенциальных причин отвала воспользуйтесь другими методами.
Один из таких методов — UX-тесты. Найдите целевых пользователей и попросите в вашем присутствии пройти флоу активации в продукте, параллельно озвучивая свои мысли о происходящем. Если вы этого еще не делали, то обязательно выделите время. Такое упражнение может дать множество инсайтов, так как позволяет посмотреть на продукт глазами нового пользователя, который о нем ничего не знает (и этот взгляд сильно отличается от вашего замыленного взгляда эксперта).
Например, в ZeptoLab при работе над мобильными играми часто использовали сервис . Он позволял посмотреть на продукт глазами потенциальных пользователей, что подсвечивало довольно много неожиданных интерпретаций и мыслей у пользователей при изучении продукта. Для большинства продуктов можно использовать, например, .
Еще один эффективный способ выделить причины отвала и факторы, влияющие на мотивацию пользователей — это ручной онбординг новых клиентов, то есть онбординг с привлечением людей со стороны вашего продукта. Этот метод чем-то похож на UX-тесты, но более приближен к жизни и реальным условиям.
В рамках применения этих методов вам нужно не только выделять причины, которые приводят к отвалу пользователей (например, непонятные и сложные места), но и то, что их мотивирует или придает им энергии и уверенности, что этот продукт способен решить их задачу.
Решение проблем, ведущих к отвалам, позволит снизить сопротивление на пути к ценности. Более эффективная коммуникация факторов, мотивирующих пользователей, поднимет вероятность движения вперед.
Шаг 3. Формируем гипотезы для решения выделенных проблем и увеличения эффекта от факторов, мотивирующих пользователей двигаться дальше
При качественном выполнении предыдущих шагов, скорее всего, у вас уже начали появляться идеи, как можно улучшить конкретные шаги активации.
Понимание решаемой продуктом задачи, его добавочной ценности, а также конкретных причин отвала пользователей на конкретных шагах способствует формированию качественных решений.
Другим важным источником вдохновения будет опыт работы над схожими проблемами в других продуктах. Поэтому привлечение всей продуктовой команды для брейнсторма — хорошая идея на этом этапе. Разносторонний опыт разных участников команды позволит посмотреть на решаемую проблему под новыми углами.
При генерации гипотез важно думать не только на уровне продукта, но и на всех остальных уровнях, вовлеченных в активацию пользователей: нотификаций, людей, процессов за пределами продукта, каналов привлечения.
Шаг 4. Приоритизируем гипотезы, а затем с помощью продуктовых экспериментов проверяем их влияние на ключевые продуктовые метрики
Не будем подробно останавливаться на этом шаге в рамках этого материала.
Большинство продуктовых команд владеют базовыми фреймворками приоритизации вроде и других. Они хорошо подходят для приоритизации гипотез, сформулированных на предыдущих шагах.
К этому моменту (при должном изучении юзкейсов с product/market fit, изучении добавочной ценности продукта и механизмов ее восприятия пользователями) у команды уже должна была начать формироваться интуиция в домене своего продукта. Эта интуиция часто позволяет отсекать бесперспективные идеи на раннем этапе.
В заключение
Сокращение Time to value — один из основных рычагов влияния на эффективность активации в продукте. Если раньше мы применяли его на уровне дизайна всего механизма активации, то теперь мы переходим к оптимизации конкретных шагов.
Для этого мы используем подход снижения сопротивления и повышения мотивации пользователей. В этом материале мы разобрали алгоритм применения этого подхода. В следующем материале мы обсудим типовые продуктовые решения, которые помогут вам найти сферы для улучшения конкретных шагов во флоу активации с помощью этого метода.
