Як стати продакт-менеджером. Частина 4 про Data Science і ASO

В середині листопада наші друзі з Sports.ru запустили курс для тих, хто хоче стати продакт-менеджером мобільних додатків. Серед лекторів – співробітники Sports.ru, AppFollow, Aviasales, Uber і інші класні хлопці. Студент курсу kirillkobelev розповідає нам, як проходило навчання. Сьогодні – нотатки про те, на які аспекти аналітики повинен перш за все звертати увагу початківець продакт-менеджер (за мотивами лекції Олега Новікова з Über) і як просувати свій додаток в сторах без бюджету (зі слів Сергія Шарова з ASO Desk).

Раніше в серії:

Частина 1 – хто такі продакт-менеджери і трохи про дизайн.
Частина 2 – про етапи розробки програми.
Частина 3 – про монетизації та управлінні командою.

Лекція п'ята: аналітика і масиви даних
Повну презентацію завантажити тут.
Якщо ви прагнете використовувати інструменти аналітики у своїх продуктах максимально ефективно, почніть з правильної постановки завдання. Недостатньо формально вибрати два-три потужних інструменту – вам доведеться зрозуміти, навіщо ви взагалі що-то зібралися вимірювати. Дивно, як мало людей це робить.

Отже, навіщо щось взагалі вимірювати? Варіанти відповідей:

  • Оцінка поточного стану ключових показників (KPI);
  • Зріз стану бізнесу (dashboard);
  • Детальне вивчення заданого набору показників (дослідження ad hoc);
  • Порівняння різних версій проекту (експерименти та тестування).
Очевидно, у житті кожен з нас використовує своє поєднання зі списку вище, але якщо ви зрозумієте, до якої категорії вимірювань належать потрібна вам метрика, ваше життя стане значно легше.

І знову про гроші
Несподівано, але факт: чим далі від реальних грошей коштує метрика, тим менше вона має вас хвилювати. У першу чергу варто вимірювати безпосередньо де і скільки ви заробляєте, а також де і як ви умудряєтеся все це витратити. Потім подивіться на метрики, опосередковано впливають на гроші. Нарешті, у третю чергу… ладно, варто вчасно зупинитися.

Ключовою монетарної метрикою по праву вважається Lifetime value (LTV), тобто скільки грошей принесе користувач за весь час взаємодії з продуктом. Цей показник вважається за запаморочливо складною схемою: LTV = lifetime * ARPU.

LTV описує, наскільки користувачеві подобається працювати з вашим продуктом (і як довго він їм, ймовірно, буде користуватися), а головне, скільки грошей він готовий на вас витратити. Цей показник хороший тим, що від нього початківець продакт-менеджер може самостійно, не витрачаючи гроші на МВА, побудувати мінімальну стратегію: або ви робите акцент на збільшення терміну використання продукту, або працюєте на підвищення доходу з кожного користувача. В ідеалі, потрібно займатися обома напрямками, але не будемо даремно себе обнадіювати :)

Найважливішим немонетарних показником можна вважати Retention rate, тобто частку повертаються до вас користувачів. І пам'ятайте, що залучення нових користувачів завжди коштує дорожче, ніж утримання тих, хто вже прийшов до вас.

Експерименти
Крім складного вибору, їхати з першої премії на Мальдіви або на Сейшели, продакт-менеджерам доводиться замислюватися, наприклад, про співвідношення прибутку та інвестування. LTV дозволяє правильно визначити обсяг інвестування у залучення нових користувачів. Після того, як ви підрахували витрати, починайте експериментувати з різними інструментами залучення (acquisition).

Будь-який експеримент і будь тестування повинно починатися з гіпотези. Гіпотеза фокусується на одному конкретному полі або на одному вимірюваний ефект. Інший важливий елемент експерименту – достатність, тобто те, який мінімальний ефект ми будемо вважати достатнім, щоб продовжувати роботу. Знаєте, у чому підступ? Точну відповідь на це питання є тільки у вас і у ваших конкретних умовах, універсального показника не існує.

Чек-лист юного експериментатора
  • Параметр, який ви збираєтеся міняти;
  • Гіпотеза (якщо ..., то ...);
  • Мінімальний достатній ефект;
  • Рівень статистичної значущості та мінімальний розмір вибірки;
  • Показник ймовірності, що різниця випадкова.
Рівень статистичної значущості показує, скільки учасників потрібно, щоб експеримент був визнаний таким, що відбувся. Знаючи розмір вибірки і аудиторію вашої програми, ви зможете розрахувати тривалість експерименту.

Якщо для вибраних параметрів вам доведеться крутити тест півроку, щоб набрати потрібну вибірку, швидше за все, ви занадто заглиблюєтеся і час для тестування поки не настав.

Для ефективного проведення тестування потрібно розподіляти на групи саме користувачів, а не їх сесії в додатку. Чи треба говорити, що розподіл має бути випадковим? Акуратне розподіл можна швидко і недорого зробити засобами Google Analytics або Optimizely.

Якщо у вас в руках є база користувачів і немає платних інструментів, захешируйте потрібну кількість записів з бази і виберіть який-небудь логічний спосіб розподілу (наприклад, усі парні / непарні). Ну і звичайно, не забудьте про контрольну групу, щоб бачити, наскільки нікчемні потуги щось оптимізувати, спостерігати за ходом тестування.

У тестуванні є багато підводних каменів, але це не повинно применшувати його значення. Просто підійдіть до організації дуже акуратно і добре уявіть, який результат ви очікуєте. Перевірити якість вибірки і постановку задачі на тест можна з допомогою АА-тесту, коли двом групам показують однакові варіанти, і взагалі-то їх результати не повинні відрізнятися ;)



Скільки можна це терпіти?
  • Один день, щоб отримати перше враження;
  • Певну протяжність експерименту, щоб отримати статистичну значимість (це найбільш громіздкий синонім слова «тиждень», який я бачив);
  • Один бізнес-цикл (можливо, все найцікавіше відбудеться у вихідні);
  • І ще трохи :).
Якщо на період тестування випадають важливі події на кшталт виборів або «чорної п'ятниці», результати можуть бути сильно спотворені.

Але, припустимо, все пройшло добре і один з варіантів справді краще. Чи означає це, що можна припиняти тестування і, нарешті, повернутися до Мальдівів? Думаю, відповідь очевидна. Успішний тест дає відправну точку, дозволяє заглибитися в деталі і зрозуміти, всім стало краще. Якщо загальний позитивний результат досягається за рахунок того, що комусь стало значно гірше, можливо, варто відмовитися від результатів тестування.

Лекція шоста: оптимізація пошуку в сторах
Повну презентацію можна завантажити тут.
Вище я говорив, що знаючи, скільки грошей приносить вам у середньому ваш користувач, можна визначити рівень інвестицій у залучення нових людей. На жаль, ціна платного користувача постійно зростає, тому важливо звертати увагу на умовно безкоштовні інструменти.

Органічний пошук майже завжди виявляється максимально ефективним, тому що прямо відповідає на запит. І в інтернеті, і в мобільних сторах пошуковий трафік добре конвертується, а прийшли з нього користувачі довго залишаються лояльними вашому продукту. Ця теза подразвеется в наступній лекції, де мова піде про фичеринге, але поки залишимося при своєму.

Воно мені треба?
Пошукова оптимізація в магазинах додатків вирішує 3 ключові бізнес-завдання:

  • Збільшення числа установок за рахунок залучення більш якісного трафіку,
  • Зниження витрат на залучення,
  • Підвищення Retention rate.
Круги пекла
Оскільки зовсім безкоштовно продакт-менеджер ніколи нічого не отримає, за умовно-безкоштовну пошукову оптимізацію доведеться заплатити потом і кров'ю.

  • 70% трудовитрат доведеться на текстову оптимізацію, тобто складання семантичного ядра;
  • Візуальна пошукова оптимізація передбачає роботу зі скріншотами і відео, що ілюструють ваш продукт на вітрині магазину додатків;
  • АБ-тестування в сторах дозволяє послідовно покращувати вибрані тексти / зображення / креативи.
Важливо пам'ятати, що пошукові видачі в App Store оновлюються кілька разів на день; Google Play оновлюється один раз в день, але значніше. Внесення нових даних в акаунт завжди відбувається через нову версію. Apple індексує це відразу, а Google протягом декількох днів.

На початку було слово
При складанні семантичного ядра є три основних джерела:

  • здоровий глузд;
  • пропозицію пошуку в магазині (кожен термін з першого пункту отримає кілька асоціацій);
  • аналіз конкурентів.
Точних даних по частотності запитів в пошуку магазинів майже немає. Відповідно оскільки кількість термінів обмежена, важливо точно знати трафік для кожного з них. Лайфхак: є пов'язані країни і локалізації, і цей список можна використовувати, щоб заливати менш важливі шматочки ядра в країни, що не є основними для вашої локалізації, але все ж индексирующие продукт.



Текстова оптимізація займає близько 70% роботи, а тому важливо користуватися правильним інструментарієм: ASODesk пропонує автоматизований підхід, коли список конкурентів ви заповнюєте руками, а потім програма проходить за сторам і вибирає з бази ключові слова. Увага, подарунок: введіть PRODUCTDEGREE на сайті ASODesk та отримайте знижку 5%.

3 порівняно цікаві факти про ASO
  • Починати треба з максимально релевантних низькочастотника, щоб наростити стійку органічну базу. По мірі нарощування скачувань продукт піде в топ і зможе активно битися у більш конкурентному середовищі.
  • Чорний пошук дає хороший імпульс скачувань, а потім його вже підтримує органіка. Я вам цього не говорив, але практично всі лідери пошуку в той чи інший момент користувалися цим інструментом.
  • Пошукові тренди – це локальний інструмент, він прив'язаний до країні і попадання в нього дає приріст трафіку, але для цього потрібно бути в списку рекомендованих додатків і в топі по категорії.
Заборонені прийоми
Формально школярі, які виводять додаток в топ, нічого не порушують. Вони проходять по пошуковому терміну, забирають потрібний додаток і так піднімають його видачі. Все ж платформи прикладають масу зусиль, щоб відокремити зерна від плевел і живих школярів від ботів.

Цікаво, що стори вибирають різну тактику захисту: Apple спочатку попереджає, а Google баніт наліво і направо. З іншого боку, Google дозволяє відповідати на відгуки і заохочує за це рейтингом. Карма накопичується крізь всі версії додатка і через якийсь час починає працювати на продукт.

Вбити або не вбити?
З складеного семантичного ядра вам доведеться вибрати такий набір ключових слів, щоб вони, включаючи службові слова, покривали максимум пошукових запитів. Зміни потрібно відстежувати приблизно 4 тижні. Потім порівняйте нижчу позицію за два тижні до релізу і протягом наступних двох тижнів після релізу. На основі цієї інформації можна продовжувати пиляти опис і готувати наступний реліз. А наступного разу ми розповімо про бізнес-моделях для додатків і про пошук кращих фахівців в продуктову команду або як жити в світі без Linkedin.
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.