Data zbořila všechno, čemu management věřil

Když mobilní aplikace několik let úspěšně funguje a pak přestane růst, první reakce bývá téměř vždy stejná: přidejme nové funkce, investujme do marketingu a přiveďme další uživatele. Jenže co když je skutečný problém úplně jinde? V této anonymizované případové studii se vrátíme k jednomu z našich strategických auditů a ukážeme, jak data postupně rozbila téměř všechny původní domněnky – včetně těch našich. Některé názvy, čísla a detaily jsme kvůli NDA změnili, samotný příběh i závěry ale vycházejí ze skutečného projektu.

Když nám klient zavolal, nežádal novou mobilní aplikaci. Chtěl vědět, proč ta stávající přestala růst.

Nebyl to malý projekt. Aplikace fungovala řadu let, měla stovky tisíc instalací, tisíce aktivních uživatelů a za sebou několik vývojových etap. Na první pohled působila jako úspěšný produkt. Přesto se něco změnilo. Počet aktivních uživatelů začal pozvolna klesat a nedařilo se trend zvrátit.

Sbíráme data

Na první schůzce zaznívaly známé hypotézy. Potřebujeme více marketingu. Potřebujeme nové funkce. Potřebujeme přivést více uživatelů. Než jsme začali navrhovat řešení, chtěli jsme udělat něco jiného – zastavit se, podívat se na data a ověřit, jestli je problém opravdu tam, kde si všichni myslí.

Během několika hodin jsem začali jednu hypotézu za druhou škrtat. To, co jsme považovali za příčinu, bylo často jen důsledkem. A to, co se zpočátku zdálo jako drobná odchylka v analytice, se postupně ukázalo jako klíč k pochopení celého produktu.

První lekce přišla překvapivě rychle.

Data zbořila téměř všechno, čemu management věřil.

Překvapení číslo 1

Mysleli jsme si, že aplikace je každodenním nástrojem.

Od začátku byla plánovaná a navrhovaná ke každodennímu používání. Jenže ve skutečnosti nebyla. Stickiness vycházelo přibližně 11 %. (Stickiness je metrika, která ukazuje, kolik z měsíčních uživatelů aplikaci otevře v průměru každý den.) To znamená, že většina uživatelů aplikaci vůbec neotevírala každý den. Naopak týdenní aktivita byla několikanásobně vyšší. Najednou nám začalo docházet, že lidé aplikaci nepoužívají ve chvíli, kdy dostanou hlad.

Používají ji, když plánují víkend. To úplně změnilo pohled na produkt.

Překvapení číslo 2

Mysleli jsme si, že lidé chtějí co nejvíce funkcí.

Ve skutečnosti používali jen ty základní. Management měl během let spoustu nápadů: další obrazovky, další filtry, další možnosti.

Ono, když položíte na schůzce s klientem otázku: „máte nějaký nápad, co by pomohlo aplikaci vylepšit?“, často není o nové skvělé nápady nouze.

Jenže analytika ukázala něco jiného.

Většina aktivních uživatelů opakovaně používala stále stejné scénáře. Vyhledání podniku, filtrování podle lokality a práce s upozorněními na zajímavé nabídky. Ostatní části aplikace zůstávaly téměř bez povšimnutí.

To byla důležitá lekce. Úspěšná aplikace nemusí umět všechno. Musí dokonale zvládat to nejdůležitější.

Překvapení číslo 3

Mysleli jsme si, že existuje jeden typ uživatele.

Ve skutečnosti jsme našli dva:

Jedni reagovali okamžitě – viděli zajímavou nabídku, klikli, rezervovali, koupili.

Druzí plánovali – četli recenze, ukládali si podniky, rozhodovali se s předstihem.

A nejzajímavější bylo, že oběma skupinám chodily stejné push notifikace. To znamenalo, že část uživatelů dostávala informace, které pro ně byly úplně irelevantní. Některé dokonce vedly k odinstalaci aplikace.

Překvapení číslo 4

Mysleli jsme si, že problém je v nedostatku nových uživatelů.

Ve skutečnosti odcházeli ti stávající.

Management věnoval velkou pozornost akvizici: nové kampaně, noví partneři, nové restaurace.

Jenže kohortní analýza ukázala, že novější uživatelé odcházejí výrazně rychleji než dříve. V tu chvíli už nebylo hlavní otázkou:

Jak přivedeme další lidi?

Ale:

Proč odcházejí ti, které už máme?

A to je úplně jiný typ problému.

Co jsme si z toho odnesli

Audit nám znovu připomněl jednu věc: data nejsou od toho, aby potvrzovala naše názory. Jsou od toho, aby je vyvracela. Kdybychom se spokojili s první intuicí, nejspíš bychom asi navrhovali další nové funkce a hledali další akviziční kanály. Analytika nám ale ukázala, že aplikace nepotřebovala být větší, potřebovala být přesnější.