Old Front Page – Retentioneering
 

Продуктовая аналитика сайтов
и приложений

Оптимизация
маркетинговых бюджетов

Предиктивная аналитика,
хардкорная математика, инсайты

Персонализация, динамический UX
и ценообразование

Адаптивные приложения
и удержание пользователей

Продуктовая аналитика
сайтов и приложений
 

Оптимизация
маркетинговых бюджетов
 

Предиктивная аналитика,
хардкорная математика,
инсайты

Персонализация,
динамический UX
и ценообразование

Адаптивные приложения
и удержание пользователей
 

Для чего нужен Retentioneering?
Понимать, почему отваливаются клиенты, и снижать отток
Повышать конверсию и вовлеченность, а также LTV, ARPU, NPS и ROI
Исследовать, как клиенты используют ваше приложение или сайт
Не платить за привлечение клиентов, которые ничего не покупают
Визуализировать результаты анализа и увидеть точки роста бизнеса
Контролировать подрядчиков с помощью независимых метрик
Лидеры рынка первыми внедряют инновации и
получают огромный отрыв от конкурентов. На смену
классической воронке пришел анализ траекторий
пользователей. Он помогает узнать, где вы упускаете
возможности для вовлечения, предсказать поведение
клиентов и снизить отток на 30%.
Если вы используете
классическую воронку,
вы теряете прибыль
и клиентов

читать полностью

 
Лидеры рынка первыми внедряют инновации и получают огромный отрыв от конкурентов. На смену классической
воронке пришел анализ траекторий пользователей. Он помогает узнать, где вы упускаете возможности для
вовлечения, предсказать поведение клиентов и снизить отток на 30%.
Как это работает:
6 этапов оптимизации продукта
1. Создание карты
индивидуальных траекторий
Траектория пользователя — это последовательность действий и состояний пользователя, которая характеризует поведение в приложении. Часто пользователи используют продукт не так, как себе представляют менеджеры, маркетологи и тестировщики. Retentioneering автоматически проанализирует и учтет все способы использования продукта.
2. Карта всех типов
поведения пользователей
Мы превращаем каждую траекторию пользователя в точку в пространстве состояний (TF-IDF). А затем с помощью алгоритма создаем из этого понятную для восприятия картину. Для каждого сегмента мы выводим метрики, помогающие понять характеристики этих пользователей – каков размер этого сегмента и какова конверсия внутри него, каковы CAC, LTV, Retention, какова вероятность сконвертироваться.
3. Поиск проблем
в продукте через траектории
Имея в распоряжении детальную информацию о действиях пользователей и умея превращать их в траектории, есть возможность найти проблемы в продукте, сравнивая плохих и хороших пользователей. Мы выделяем точки, в которых у неуспешных пользователей возникли затруднения и находим как исправить это анализируя поведения успешных пользователей в той же точке.
4. Поиск проблемных
и успешных кластеров
На одном графике мы отображаем пользователей в важном для клиента и его продукта разрезе. Например, делаем возможным сгруппировать пользователей по схожести их поведения, а затем высветить пользователей из разных каналов или подсветить сконвертировавшихся пользователей. Такой подход помогает увидеть сегменты с лучшими пользователями и понять, что именно их объединяет.
5. Анализ рекламных каналов
через траектории
То, что пользователи из разных рекламных каналов приносят разный LTV кажется логичным и естественным фактом. Траектории пользователей могут дать ответ на вопрос почему это так и как можно вносить корректировки в поведение пользователей из каждого канала для того, чтобы повысить эффективность работы с каждым из них.
6. Персонализация
и Predictive UI
В каждый момент времени, вероятность конверсии пользователя или вероятность наступления churn разнится. Например, столкнувшись со сложным интерфейсом недостаточно мотивированный пользователь может навсегда уйти. Зная эти вероятности и умея вычислять их «на лету», можно в режиме реального времени менять взаимодействие с пользователем, чтобы с большей вероятностью сконвертировать его.
Результаты
за 3-4
недели работы
Результаты
за 3-4
недели работы
 
 
 
 
 
 
 
 
Как внедрить Retentioneering
в вашем бизнесе
Самостоятельно
Используйте нашу бесплатную open-source библиотеку на GitHub.
Под ключ
Наша команда изучит ваш продукт, сформулирует гипотезы, получит данные и интерпретирует их для вас.
Консалтинг и обучение
Обучим ваших аналитиков и поможем интерпретировать результаты.
SAAS-решение
В разработке – оставьте заявку, чтобы получить доступ в числе первых.
Кейсы внедрения Retentioneering
Онлайн-сервис цифровой печати
Ежегодный оборот 1,9 млрд руб
Что сделали:
Кейсы внедрения
Retentioneering
  • Оптимизированы элементы интерфейса, провоцирующие высокий отток
  • С помощью анализа траекторий пользователей найдены неочевидные ошибки в пользовательском пути
    приложения
Цифры:
Кейсы внедрения Retentioneering

+57%

рост оборота
из мобильного приложения

14 дн

прошло с момента интеграции решения
до получения результат
Top-5 среди агрегаторов travel-услуг
на рынке
Что сделали:
Кейсы внедрения Retentioneering
  • Система динамического ценообразования на базе Retentioneerin
  • Новая политика наценок
  • Персонализация в email-канале на основе анализа траекторий пользователей
Цифры:
Кейсы внедрения Retentioneering
рост прибыли
с метапоисковика Яндекс.Авиа
рост конверсии
в email-маркетинге
2,6х
рост средней прибыли
с посетителя
Оставьте заявку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время, чтобы обсудить проект и начать внедрение Retentioneering в вашей
компании.










Нажимая кнопку “Отправить”, я соглашаюсь с Политикой конфиденциальности
 
Retentioneering
Community

Мы объединяем более 200 аналитиков и продакт-менеджеров
по всему миру, чтобы делиться опытом и развивать отрасль продуктовой аналитики вместе.

В Москве, Киеве, Берлине, Нью-Йорке и Сиэтле проходят бесплатные митапы, где мы обсуждаем тренды аналитики
и возможности методов Retentioneering. Присоединяйтесь,
чтобы быть в курсе последних разработок в области продуктовой аналитики!

 
 

Кто придумал
Retentioneering

 
Максим
Годзи
сооснователь проекта,
ученый-биофизик
«Многие собирают BigData, но используют ее потенциал на 3-5%. Мы превращаем BigData
в DeepData: мы видим скрытую взаимосвязь событий и предсказываем поведение клиентов с точностью до
клика»

Личное письмо Максиму

Анатолий
Зайцев
сооснователь проекта,
ученый-биофизик
«Однажды мы поняли, что наши математические методы могут работать далеко за
пределами клеточной биофизики. Это привело к созданию принципиально новой системы аналитики в
бизнесе»

Личное письмо Анатолию

Команда проекта

Сегодня над продуктом работает команда из 30 человек. Штаб-квартира компании находится в Сиэтле, где
базируется часть команды, работающая с клиентами из США.

Московская команда разместилась в стенах КРОК, где мы развиваем практику цифрового маркетинга и
продуктовой аналитики, продолжаем совершенствовать методологию Retentioneering и внедряем ее в ведущих
компаниях России.

СМИ о нас
Retentioneering — инструмент,
который стоит использовать на протяжении
всего срока жизни приложения

читать полностью

Оставьте заявку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время, чтобы обсудить проект и начать внедрение Retentioneering в вашей
компании.

Нажимая кнопку “Отправить”, я соглашаюсь с Политикой конфиденциальности