Как рассчитывать Lifetime
Иногда, обычно накануне Нового года или в какой-нибудь из понедельников, мы принимаем решение начать ходить в спортзал, покупаем абонементы и начинаем усердно тренироваться.
Кому-то хватает одного занятия, чтобы после недели мышечной боли забыть об этой затее, кто-то честно ходит один месяц, чтобы отработать купленный абонемент, а кто-то втягивается и проводит вечера в спортзале на протяжении нескольких лет.
С приложениями ситуация абсолютно идентичная – далеко не все пользователи используют его годами, большинство перестают пользоваться, как только пропадает интерес или потребность.
И это является показателем востребованности и заинтересованности пользователей, а также гарантией их финансовой активности.
Существует метрика, которая характеризует этот процесс и показывает, сколько в среднем времени пользователь активен в проекте, – Lifetime, или LT.
Причем под активностью здесь подразумеваются не ежедневные его посещения, а время, которое прошло между первым и последним запуском приложения.
Обычно Lifetime рассчитывается для когорт, и чем больше времени с момента установки проходит, тем меньше пользователей из этой когорты продолжают использовать продукт.
Наибольший отток происходит, как правило, в первые дни. Выглядит это следующим образом и представляет собой график метрики Retention:
График Retention по дням с момента установки
Как рассчитывать Lifetime
Для расчета Lifetime есть несколько вариантов. Пожалуй, самый точный – взять когорту пользователей, подождать, пока все они перестанут заходить в проект, и посчитать, сколько в среднем пользователи проводят в проекте.
Например, в когорте 100 пользователей. Нам известно, сколько дней они провели в проекте перед тем, как уйти:
Количество пользователей и количество дней, проведенных ими в проекте
В этом случае их Lifetime составит 15,6 дня.
Но на практике такой метод неприменим, так как ждать придется довольно долго и далеко не всегда можно сделать вывод по одной когорте.
Поэтому Lifetime обычно принято не считать, а именно оценивать, взяв в расчет какую-либо стороннюю информацию, в частности Retention.Один из способов это сделать – считать «отвалившимися» тех пользователей, которые не заходили в приложение 7, 14, 30 и более дней. Иными словами, определить критерий «невозврата» пользователей.
Другой, чуть более сложный способ – посчитать интеграл от функции Retention, так как Lifetime является площадью под кривой Retention, либо просто сложить все показатели Retention.
Для этого нужно знать значения Retention за несколько дней. Желательно, чтобы число дней было как можно больше, поскольку от этого будет зависеть точность рассчитанного Lifetime.
Например, у нас есть значения Retention за первые 28 дней. Сложив их, мы получим значение Lifetime, которое равно 4,9.
График и значения Retention по дням с момента установки
Стоит учитывать, что Lifetime – это средняя величина: она не говорит о том, что большинство пользователей покидают проект через это количество дней. В этом заключается польза этой метрики – она показывает общую ситуацию по продукту в одной цифре.
Допустим, в ходе экспериментов получилось увеличить Retention первых дней, но одновременно с этим метрика начала падать, начиная с 5-го дня.
Сравнение Retention до и после изменений
Получив такой результат, довольно тяжело оценить эффективность изменений – какой из Retention’ов сильнее влияет на проект, достаточно ли роста Retention вначале, чтобы компенсировать более продолжительное падение после 5-го дня. В то время как Lifetime поможет сделать этот вывод, поскольку этот показатель учитывает все значения Retention. И, посчитав его для данного примера, можно заметить, что изменение положительно повлияло на проект.
Также при работе с Lifetime стоит уделить внимание сегментации. Причем сегментировать можно в двух направлениях: использовать стандартные сегменты типа страны и девайса или делить пользователей по времени, которое они проводят в приложении, по самому Lifetime.
Иными словами, можно отдельно анализировать и оценивать поведение пользователей, Lifetime которых меньше недели или от недели до двух, от двух до месяца и т. д.
Вероятно, поведение таких сегментов будет отличаться и, исследовав его для каждой группы, можно обнаружить проблемные места в приложении и понять причину оттока.
Как использовать Lifetime
Lifetime показывает, через какое время пользователь покинет проект. Зная, когда это случится, можно попытаться изменить его поведение: предложить скидку, отправить push-уведомление, изменить что-то в приложении, чтобы продлить пребывание пользователя в проекте.
Кроме того, Lifetime тесно связан с другой метрикой – Lifetime Value, которая показывает, сколько денег приносит пользователь за время жизни в проекте (Lifetime). Поэтому, хотя на первый взгляд Lifetime измеряется в днях и не имеет финансовой составляющей, на доход он тем не менее влияет: ведь чем больше Lifetime, тем дольше пользователь будет платить. Это особенно важно для подписных продуктов, поскольку там каждый подписанный пользователь будет регулярно и стабильно приносить доход компании.
Очевидно, что стоит работать над повышением этой метрики, так как чем дольше пользователи живут в проекте, тем больше денег они в него принесут.
