Acabo de comenzar a administrar una aplicación que tiene más de 1 millón de usuarios. ¿Qué combinaciones de segmentación tienen más sentido para mí para obtener visibilidad de las tendencias y problemas de los usuarios?

Una práctica recomendada que ofrecemos a nuestros clientes es primero trazar el recorrido de su usuario, es decir, la secuencia de acciones que los usuarios realizan en su aplicación. Por ejemplo, dependiendo de su aplicación, las siguientes podrían ser secuencias lógicas

• primera vez que se lanzó la aplicación → se buscaron productos 8 veces → se agregó el primer producto al carrito de compras
• agregado al carrito de compras → comprado dentro de los 10 minutos posteriores a la adición al carrito
• primera aplicación lanzada → escuchó 20 canciones → creó la primera lista de reproducción
• Me gustó o compartió 15 piezas de contenido → creó la primera pieza de contenido
• aplicación iniciada por primera vez → nunca la volvió a iniciar durante 7 días
• lanza la aplicación regularmente → no lo ha hecho en los últimos 25 días

y así. Estos son bastante fáciles de definir y con informes de embudo modernos y potentes (que le dan tiempo tomado entre pasos como los informes de embudo que tenemos en CleverTap) para averiguar cuánto tiempo le lleva al 50 por ciento o al 80 por ciento de sus usuarios. de un paso a otro.

Cada una de estas secuencias de viaje de usuario descubre 2 segmentos de comportamiento muy interesantes que desea rastrear con el tiempo:

1. usuarios que siguen la secuencia y completan TODOS los pasos como se esperaba, y
2. usuarios que no pasan por la secuencia

Ilustraré con el primer ejemplo anterior de la aplicación lanzada por primera vez → busqué 8 productos → agregué el primer producto al carrito de compras. Esta secuencia de pasos expone los siguientes segmentos de usuario:

• Esperado-Agregado al carrito : nuevos usuarios, que han buscado 8 veces o menos Y han agregado un producto a su carrito de compras
• Drop-Added-to-Cart : nuevos usuarios, que han buscado más de 8 veces pero TODAVÍA NO han agregado ningún producto a su carrito de compras

Si puede crear estos segmentos Y rastrearlos durante un período de tiempo, sabrá si su producto está mejorando (más adopción) o no para esta secuencia. Por ejemplo, si el segmento Drop-Added-to-Cart aumenta diariamente con el tiempo, eso no es una buena señal y necesita arreglar algo. Por otro lado, si el segmento de usuarios que se espera agregar al carrito aumenta con el tiempo, o si el número de búsquedas requeridas se ha reducido de 8 a 6, su producto definitivamente está mejorando en este flujo de usuarios.

Los segmentos pueden volverse más sofisticados si su aplicación tiene un sesgo de género o un sesgo de geografía, por ejemplo. En este caso, puede desglosar estos segmentos por género o grupos de geografía que se comportan de manera diferente para que pueda rastrear y mejorar cada uno con el tiempo.

La idea básica es que para cada combinación (flujo de usuarios) desea rastrear un segmento deseable de personas que pasan por ese flujo como se esperaba Y también desea rastrear un segmento indeseable de usuarios que NO pasan por ese flujo como se esperaba. Desea realizar un seguimiento porque con el tiempo desea ver si está desarrollando una mejor salud dentro de su aplicación. Como gerente de producto, desea aumentar sus segmentos deseables y reducir sus segmentos indeseables con el tiempo.

Para su información, CleverTap le permite hacer toda esta segmentación y seguimiento, ya sea segmentos de usuarios basados ​​en el comportamiento pasado o incluso segmentos de usuarios en vivo. De hecho, le brinda herramientas en tiempo real para la mensajería a través de múltiples canales, como notificaciones push, SMS, correo electrónico, notificaciones en la aplicación, navegador y más, para que pueda comunicarse con estos segmentos de usuarios con mensajes oportunos y relevantes para tratar de influir en su comportamiento.

Buena suerte.

Recomendaría volver a lo básico y revisar
1. Adquisición (instalaciones diarias, pagas versus virales, fuentes donde está adquiriendo instalaciones)
2. Compromiso (qué características se usan, con qué frecuencia se usan)
3. Conversiones (¿Qué pagan las personas y con qué frecuencia?)

Haría la segmentación basada en el uso de la aplicación en lugar del grupo de edad, usuarios geográficos, etc.
1. Usuarios pesados ​​(para qué están usando)
2. Usuarios de uso promedio (qué características son efectivas para ellos)
3. Usuarios de bajo uso (¿por qué no puedes capturarlos?)

Combine luego con fuentes de adquisición y conversiones para obtener un mejor sentido. Es divertido jugar con análisis y datos 🙂

Su segmentación dependerá de su producto y base de clientes.

• Algunas empresas son geográficas, por lo que una segmentación lógica puede ser regional o geográfica.
• Otros negocios son negocios transaccionales, por lo que es posible que desee segmentar sus transacciones por plataforma (iPhone, Android, iPad) para tratar de reducir la forma en que sus clientes realizan transacciones y utilizan su servicio.
• Algunos gerentes de productos están preocupados por la participación del cliente, por lo que pueden segmentar a los usuarios según las métricas clave de participación y uso.

No creo que haya una forma incorrecta de segmentar a sus usuarios, pero debe saber qué preguntas comerciales más importantes está tratando de responder. En términos de segmentación móvil, diría que los grupos de dispositivos de alto nivel son útiles. Si conoce datos demográficos clave sobre sus usuarios, eso también puede ayudar.

El objetivo de cualquier segmentación o análisis es tomar mejores decisiones de producto con datos que informen esas decisiones. No tener segmentaciones le dará una visión de todos sus usuarios de 1M, sin embargo, puede decidir que algún porcentaje de esos usuarios no sea válido. Por ejemplo, si sabe que un gran porcentaje de usuarios nunca inician sesión y solo le importan los usuarios que han iniciado sesión, puede ayudarlo a segmentar a sus usuarios en usuarios que no han iniciado sesión.

Le advertiría que no cree demasiados segmentos en sus análisis. Desea poder tomar decisiones amplias sobre el producto y tener datos muy granulares en un pequeño conjunto de usuarios puede dificultar la interpretación de los datos.