Знаменитый девиз акселератора Y Combinator — «делайте то, что нужно людям» (make something people want). Однако многие фаундеры годами работают над продуктом, так и не понимая, удалось ли им достичь этой цели. Дэвид Ли, партнер YC и один из создателей Google Photos, утверждает, что единственный объективный способ измерить ценность продукта для рынка — это анализ когортного удержания (cohort retention).
🚀 Почему удержание пользователей — это единственный честный способ оценки PMF 0:01
Дэвид Ли прошел путь от создания приложения Bump (YC S09), которое достигло 100 миллионов пользователей, но так и не стало успешным бизнесом, до работы в Google, где его проект лег в основу Google Photos с аудиторией более миллиарда человек . По его мнению, многие предприниматели не понимают, что именно измеряет удержание, пока не становится слишком поздно. Ли вспоминает, как на встрече с престижным венчурным фондом во время раунда серии А он не смог внятно ответить на вопрос о retention-когортах и после встречи был вынужден гуглить этот термин .
Суть когортного анализа заключается в отслеживании групп новых пользователей (когорт) во времени вместо того, чтобы смотреть на всю пользовательскую базу целиком. Это позволяет увидеть, как конкретные люди продолжают (или перестают) использовать продукт, не смешивая старых лояльных клиентов с только что привлеченными.
🛠 Три столпа анализа: Когорты, Действия и Интервалы 3:01
Чтобы построить качественный график удержания, фаундеру необходимо четко определить три параметра:
1. Как формировать когорты
Самый распространенный способ — группировка пользователей по времени их первого взаимодействия с продуктом (по неделям или месяцам) .
- Когорта января: все, кто впервые зашел в январе.
- Когорта февраля: все новички февраля.
- Более продвинутые уровни включают сегментацию по странам, типам устройств или каналам привлечения .
2. Выбор ключевого действия (Core Action)
Ли утверждает, что простое открытие приложения или посещение сайта — слишком «дешевая» метрика, которая может ввести в заблуждение . Нужно выбирать действие, максимально коррелирующее с получением реальной ценности:
- Instagram: просмотр трех и более постов (чтобы исключить случайные открытия) .
- Uber: завершенная поездка .
- Google Photos: просмотр фотографии в полноэкранном режиме .
3. Определение временного интервала
Периодичность измерений должна соответствовать естественному циклу использования продукта :
- Daily (ежедневно): социальные сети, мессенджеры, YouTube.
- Weekly (еженедельно): утилиты, инструменты для работы, Uber.
- Quarterly/Yearly (раз в квартал или год): сервисы по бронированию жилья вроде Airbnb .
📊 Математика «слоеного пирога»: Как читать графики 6:48
Для визуализации данных используется «треугольная таблица» (triangle chart). В строках указываются месяцы привлечения, в столбцах — количество людей, вернувшихся через 1, 2, 3 месяца и так далее .
Ключевые особенности такой визуализации:
- Число вернувшихся пользователей может колебаться (расти или падать), но оно никогда не превысит размер изначальной когорты .
- Диагональ таблицы представляет собой данные за один конкретный календарный месяц для всех групп пользователей .
- Нормализация данных (перевод в проценты от 100%) позволяет сравнивать качество разных когорт между собой .
📉 Золотое правило: Форма кривой важнее высоты 10:37
Дэвид Ли подчеркивает: единственный критически важный показатель — это выравнивание кривой (flattening). Если график удержания превращается в горизонтальную линию, значит, вы удерживаете хотя бы небольшую часть аудитории навсегда .
По мнению Ли, если кривая продолжает стремиться к нулю, стартап находится на «беговой дорожке»: он вынужден постоянно заливать продукт новым трафиком, чтобы компенсировать отток, и в итоге бизнес неизбежно погибнет .
- В Google Photos через 6 недель после запуска кривая выровнялась на уровне 20–40% (в зависимости от страны) .
- Это дало команде уверенность: если 20% людей остаются навсегда, то, масштабировав сервис на миллиарды, можно построить гигантский продукт .
⚠️ Как фаундеры обманывают себя: Ловушки и ошибки 14:09
Спикер выделяет несколько способов, которыми предприниматели (часто неосознанно) приукрашивают реальность:
- Слишком широкие временные интервалы. Если продукт предназначен для ежедневного использования, но вы измеряете квартальное удержание, вы просто пытаетесь «успокоить себя перед сном» . В Bump Ли совершил эту ошибку: когда недельное удержание было плохим, команда перешла на месячное, а затем на квартальное, чтобы цифры в презентации для инвесторов выглядели лучше .
- «Поверхностные» действия. Использование нотификаций для искусственного возврата пользователей искажает данные. Ли приводит в пример Google+: в какой-то момент «активным пользователем» считался любой, кто просто увидел красный значок уведомления в углу экрана любого сервиса Google . Это создавало иллюзию огромной аудитории, но кривые удержания были «лживыми» .
- Деньги как единственный критерий. Дэвид утверждает, что факт оплаты — не всегда лучший показатель активности. Пользователи часто перестают пользоваться сервисом (Netflix, подписки) задолго до того, как отменяют платеж .
- Игнорирование всей кривой. Заявление «у нас 80% удержания на 3-й неделе» бессмысленно, если на 4-й неделе этот показатель падает до нуля .
📈 Стратегии улучшения удержания 21:21
Если кривая не выравнивается или делает это на слишком низком уровне, Ли предлагает следующие тактики:
- Улучшение продукта: снижение задержек (latency), упрощение интерфейсов и добавление новых сценариев использования .
- Качественный подбор аудитории. Плохое удержание может быть следствием работы не с тем сегментом. В Google Photos маркетологи пытались таргетироваться на поколение Z (Gen Z), но у них было худшее удержание, так как у молодых людей еще нет багажа воспоминаний, которыми хочется делиться .
- Оптимизация онбординга. Инвестиции в обучение пользователя тому, как внедрить продукт в его рабочий процесс (workflow), — самый дешевый способ поднять кривую .
- Сетевой эффект. Если каждый новый пользователь делает продукт ценнее для остальных, кривые удержания будут расти и выравниваться на более высоких уровнях с течением времени .
В идеальном сценарии — «Святом Граале» стартапа — кривые удержания не просто выравниваются, а начинают расти вверх со временем (negative churn) . Результатом становится график «слоеного пирога» (layer cake chart), где общая база пользователей растет за счет плотных и стабильных слоев старых лояльных когорт .
