TGViewer
Аня Подображных [Будни продакта] Аня Подображных [Будни продакта] @product_weekdays · 19K subscribers
Post #26 3.66K
Жить на органике приятно, но рискованно: что-то пошло не так и трафика уже нет. Мы решили провести эксперимент по платному привлечению пользователей.

***

Ещё до начала эксперимента я понимала, что СРА получится больше LTV. Что делать? Я вижу 3 варианта:
1. Снижать СРА
2. Увеличивать LTV
3. Увеличивать Retention

Первый вариант отпадает сразу: цель эксперимента — понять, на какой СРА рассчитывать и какие каналы можно масштабировать. О снижении СРА пока говорить рано.

Второй вариант возможен. Основная модель монетизации приложения — рекламная, поэтому, чем больше времени пользователи проводят в приложении, тем больше мы зарабатываем. Можно растить количество сессий и среднюю длительность сессии.

Третий вариант тоже возможен. Сейчас Retention выходит на плато в районе 20% (значения разные в зависимости от платформы, страны и т.д., но сейчас не об этом). Потенциал для роста есть.

С чего начать?
Недавно я наткнулась на статью в одном продуктовом канале про улучшение Retention. Меня зацепили 2 инсайта из этой статьи:
- Удержание текущего пользователя в 5 раз дешевле привлечения нового;
- Увеличение Retention на 1% может дать рост прибыли на 5-10%.
Конечно, все зависит от специфики конкретного приложения, но! Мы тратим кучи сил, времени и денег на привлечение пользователей, а потом 80% из них отпускаем, хотя каждый приносит нам деньги. Я решила взяться за эту метрику.

Нужно было ответить на вопрос: что в приложении делают постоянные пользователи, и чем они отличаются от тех, что уходят? Платной амплитуды у нас пока нет, поэтому пришлось «танцевать с бубном», чтобы это выяснить:
1. Я сравнила метрики обычных пользователей и тех, кто заплатил за отключение рекламы (Retention и другие метрики у вторых были выше, поэтому такие пользователи ценные).
2. Выдела список событий, которые активно совершают ценные пользователи.
3. Простым перебором объединила события из списка в разные группы, чтобы найти наибольшую корреляцию с Retention (вспомнить бы курс эконометрики на R, но сделала в экселе).
4. Получила 3 события, максимально коррелирующие с Retention: осталось доказать причинно-следственную связь. Для этого провела эксперимент: в первый, второй и третий день после установки отправляла новым пользователям пуш с call to action на нужное событие. Когда набралось достаточно данных, сравнила метрики по когортам.

Результаты спорные: Retention изменился значимо, но совсем на чуть-чуть. Изучила глубже: выросла доля пользователей, совершивших целевое действие, и их Retention 1, 7 и 14 дня. Проблема в том, что не всем пользователям понравились пуши в первые дни жизни в приложении: увеличился и отток.

Чтобы добить эту гипотезу, решила добавить одно самое «жирное» событие в онбординг: при первом входе пользователи сразу будут выполнять целевое действие, которое должно их возвращать в приложение. Результатами поделюсь позже. Как думаете, получится улучшить Retention?

P.S. Полную версию статьи, на которую ссылалась, можно почитать в канале «Свалка продакта»: https://t.me/pm_dump/118
  • 👍 2
  • ❤ 1
More from @product_weekdays
  1. Sep 21, 2026Спросил у Ани Подображных про ИИ, продукты и будущее профессии Давно хотел периодически пр…
  2. Sep 21, 2026Чувствую себя настоящим блогером - уже для других каналов пишу! ))
  3. Sep 18, 2026Сегодня сестра восторженно рассказывала, как завайбкодила свой первый лендос: Попросила GP…
  4. Sep 17, 2026Каак же мозг любит подменять неизвестное сложным, бесит Иногда я долго откладываю задачки,…
  5. Sep 6, 20261000 и одна ошибка при создании Вселенной Я давно мечтала сесть и отрефлексировать всю раб…
  6. Sep 2, 2026В пн я писала, как пыталась оптимизировать AI-продукт и не разориться. А на следующей неде…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →