От первой сессии пользователей и того, с чем они во время нее столкнутся, зависит, останутся ли они в проекте, расскажут ли о приложении друзьям, сколько и как быстро в итоге заплатят. Более того, оптимизируя первую сессию, можно увеличить
FTPUE (First Time Paying Users Experience) – первую сессию с платежом, чтобы понять, что заставляет пользователя что-то купить: какие действия он совершает перед тем, как перейти в магазин и сделать покупку, как ведет себя в самом магазине, легко ли ему сделать выбор, какой товар он покупает и сколько времени проходит до совершения первого платежа.
Retention 0 дня – это процент пользователей, которые заходили в приложение второй раз спустя 0–24 часа после первого визита. Это как раз те, кто заинтересовался и решил продолжить изучать приложение, причем уже в первые часы после первого запуска.
Есть в статистике такой концепт, как теорема Байеса, которая открывает начало целому направлению мысли – байесианству (мы лишь косвенно затронем его в книге). Не вдаваясь в особые подробности, скажу лишь, что теорема Байеса предполагает, что чем больше факторов мы учтем, тем более точным окажется наш прогноз.
Воронка – основной и самый простой инструмент для решения этой задачи. Выберите последовательность шагов, наблюдайте, как пользователи проходят по ним, и замеряйте конверсии от шага к шагу. При этом мы всегда рекомендуем тщательно анализировать именно первую сессию пользователя.
Paying Users – это абсолютная величина, ее рост или падение зависит от разных факторов. Далеко не всегда рост количества платящих пользователей приводит к увеличению дохода (например, их число стало расти, но уменьшилась сумма платежей). Как понять, что их рост – это не результат наших действий, а следствие общего роста аудитории? Как и для дохода и других количественных показателей, существует относительная метрика, которая показывает, какой процент пользователей из всей активной аудитории совершают платежи в продукте. Для платящих пользователей это доля от всей аудитории (Paying Share, или Paying Users Rate).