Подумать над поведением: как изучение клиентских паттернов помогает бизнесу расти

B2C-бизнесы часто принимают рост скачиваний их приложений за интерес к своему продукту или услуге. На практике он выглядит иначе: клиент возвращается, пользуется продуктом чаще, совершает повторные действия и постепенно становится частью устойчивой аудитории. Аналитика клиентского поведения превращается в инструмент, который напрямую влияет на выручку и масштабирование проекта. О том, какие сигналы действительно показывают рост бизнеса и почему классические метрики часто вводят в заблуждение, порталу Biz360.ru рассказала руководитель аналитического отдела акселератора MTS StartUp Hub Аделина Половцева.

На старте многие проекты выглядят многообещающе: регистрации в мобильном приложении растут, маркетинг рапортует о рекордных показателях, воронка заполняется, и очень хочется верить, что всё идет по плану. Правда открывается позже, когда смотришь не только на то, сколько людей зашло в приложение, но и на то, что они делают дальше. 

Если пользователь пришёл, посмотрел и больше не вернулся – это всплеск. Бывает, что за ним стоит удачная рекламная кампания или хайп вокруг темы. Но если после первого контакта человек не возвращается, устойчивой связи с ним не построено. 

Настоящий рост выглядит иначе: какая-то часть аудитории начинает возвращаться сама, без напоминаний, скидок и пушей. Кривая удержания выходит на плато, и у продукта появляется ядро. 

И здесь возникает ключевой вопрос: растёт ли активность пользователей быстрее, чем сама клиентская база? Приведу простой пример. У продукта было сто тысяч клиентов, стало двести тысяч. На первый взгляд – отличный результат, но теперь посмотрим на заказы:

• Если они выросли больше чем вдвое, значит, продукт действительно углубляется: клиенты покупают чаще, средний чек растёт, и у бизнеса появляется собственный двигатель роста.
  
  
• Если заказы выросли ровно вдвое, это означает, что рост практически полностью покупается маркетингом – внешний мотор работает, но его нужно постоянно подпитывать.
  
  
• А если заказы выросли меньше чем вдвое, это уже тревожный сигнал: новые пользователи слабее старых, они размывают экономику, и такой рост – всего лишь иллюзия. 

Для B2C-команд критически важно понимать, как быстро новый пользователь доходит до момента, когда он осознаёт ценность продукта. То есть не просто регистрируется, а совершает первое значимое действие и возвращается без дополнительных стимулов. Чем быстрее это происходит, тем выше шанс, что человек останется надолго. 

Следующий шаг – посмотреть на кривую удержания. Где она выходит на плато и какая доля новичков до этого плато добирается? Если из ста пришедших до устойчивого ядра доходят только трое, масштабироваться рано: компания будет просто заполнять воронку, но ядро не станет прирастать. Основной рычаг здесь – активация. 

Не менее важна скорость окупаемости клиента. Чем быстрее клиент начинает приносить выручку, тем быстрее можно реинвестировать полученные деньги и расти на собственных оборотах. На уровне поведения это заметно по времени до второй и третьей покупки, по частоте повторных действий и по росту среднего чека. 

И, конечно, нужно внимательно анализировать новые группы аудитории. Масштабирование – всегда выход на людей, которым нужно многое объяснять. Поэтому важно понимать, насколько они повторяют паттерн ядра и удерживаются ли на сопоставимом уровне. 

У большинства компаний есть красивые дашборды с графиками, красными и зелёными зонами. Но дашборд и аналитика – не одно и то же: первый фиксирует, что произошло, а вторая отвечает на вопрос, что с этим делать. Сейчас эта грань стала особенно коварной. Десять лет назад информацию было сложно собирать, а теперь инструментов множество, и искусственный интеллект может сгенерировать впечатляющий дашборд за несколько минут, что создаёт иллюзию полного контроля. Но если нет понимания, какое поведение пользователя стоит за каждым показателем, дашборд бесполезен. 

Возьмём, например, показатель оттока. Допустим, он составляет 10%, и дашборд честно сигнализирует об этом красным цветом. Но что стоит за этими 10%? А там три совершенно разные истории. Кто-то ушёл, так и не добравшись до первой покупки – этим людям нужен нормальный онбординг. Кто-то пользовался продуктом полгода и пропал – здесь необходимо работать над качеством товара ли услуги. А кто-то пришёл только ради промокода и исчез – это вообще не проблема удержания, а сигнал о неэффективном канале привлечения. 

Если не сегментировать метрику, бизнес будет отправлять одно и то же предложение всем, кто попал в зону оттока, и легко терять деньги. В идеальной картине каждая метрика уже разложена на сегменты, и у каждого сегмента есть владелец, который заранее знает, что делать в том или ином сценарии. Только в таком случае данные перестают быть цифрами на экране и превращаются в систему принятия решений. 

Главная ошибка B2C-команд – смотреть на средние значения. Среднее складывается из совершенно разных людей с разной мотивацией, из разных каналов привлечения, с разным сроком жизни в продукте. Когда их усредняют, теряются реальные различия между сегментами, а именно в этих различиях – точки роста и точки риска. 

Одни клиенты остаются надолго, другие – только на один цикл покупки. Одни быстро понимают ценность продукта, другим нужно время. Если не разделять эти группы, можно либо переоценить сильный сценарий, либо пропустить тревожный сигнал. 

Другая распространённая ошибка – путать корреляцию с причиной. Если часть клиентов, которые совершили покупку в первый день, делала что-то похожее, это не значит, что всех нужно заставлять выполнять то же самое. Чаще всего за покупкой приходили те, кому продукт и так был нужен. 

Уход клиента почти никогда не бывает внезапным. Это похоже на распадающиеся отношения: развод не случается в один день, ему предшествуют всё более редкие встречи, поверхностные разговоры и потеря интереса. Вот и с продуктом происходит то же самое: пользователь начинает реже возвращаться, интервал между заказами растёт, и здесь важно смотреть на это относительно личного темпа юзера, а не среднего темпа по клиентской базе. 

В подписочных B2C-сервисах есть отдельный признак близкого ухода клиента: человек регулярно платит за доступ к продукту или услуге, но фактически ими не пользуется. Отношения как бы есть, но фактически отток уже случился. 

Метрика оттока – это уже «свидетельство о разводе», если переводить бизнес на язык семейных отношений, а сигналы раннего оповещения – отклонения клиента от его привычного паттерна поведения. 

Хорошая аналитика поведения клиентов помогает и зарабатывать больше, и тратить меньше. Она показывает, куда не стоит направлять деньги – например, на реактивацию клиентов, которым продукт уже не нужен. А ещё помогает работать с конверсией без увеличения рекламного бюджета. 

Вместо того чтобы просто закупать новый трафик, можно посмотреть, на каком шаге пользователь спотыкается, и устранить этот барьер. Иногда одно точное изменение в сценарии использования даёт больше, чем удвоение рекламного бюджета. То же самое с удержанием: вместо того чтобы раздавать скидки всем подряд, можно работать точечно, под каждый сегмент в зоне риска. 

Понимание клиентского поведения – актив, который нельзя скопировать. Интерфейс можно повторить, цену сбить, рекламную кампанию адаптировать, но найти ту самую механику, которая заставляет клиентов возвращаться, может только сам бизнес. 

Поэтому особенно важно, чтобы выводы о клиентском поведении были доступны не только аналитикам. Если их понимают маркетологи, продуктологи, команда возвращения клиентов и руководители, цифры перестают быть отчётностью и становятся частью управленческой культуры. 

При этом собственные данные компании заканчиваются на границе её продукта. Даже когда база насчитывает десятки тысяч клиентов, видна только одна проекция человека – та, что он показывает сервису. Компания знает, что клиент делает заказ раз в неделю, но не знает, кто он за пределами продукта, чем ещё пользуется, на что переключается и сколько таких людей на рынке. Это слепая зона, которая мешает увидеть полную картину. 

Я хорошо вижу это по командам, которые приходят к нам в резидентскую программу: растущие цифровые B2C-продукты с выстроенной внутренней аналитикой, но с этой самой слепой зоной вокруг. Для них рабочей стратегией становится партнёрство вокруг больших данных экосистемы: анализ даёт сегментацию и понимание реальной ёмкости рынка. 

Аналитика клиентского поведения – способ увидеть, где продукт действительно нужен рынку, где бизнес теряет клиентов и что можно сделать, чтобы расти не за счёт постоянного увеличения бюджета, а за счёт более точных решений. Для B2C-команд это и есть главное конкурентное преимущество: не просто собирать данные, а уметь быстро превращать их в действие.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360