Зачем стартапу поведенческая карта клиента: подход из спортивной аналитики

Методы для анализа элитных спортсменов можно успешно адаптировать для IT-продукта. Такой подход помогает найти выигрышные и проигрышные сценарии, чтобы предсказывать поведение пользователей и влиять на него. Разберем пошагово, как это сделать.

Шаг 1. Определите «игровое поле» и ключевые действия

Прежде чем анализировать, нужно оцифровать действия. В спорте мы следим за перемещениями игрока по полю, его пасами и ударами. В цифровом продукте «игровое поле» — это ваш интерфейс, а действия — клики, прокрутка страниц и использование функций. Задача на этом этапе — выделить главные события, которые влияют на результат.

В спорте мы анализируем тепловую карту футболиста, чтобы понять, где он наиболее активен. Мы считаем успешные и неудачные пасы. В продукте работает та же логика. Например, для таск-менеджера ключевыми действиями могут стать:

1. прохождение обучения;
2. создание первой задачи;
3. приглашение коллеги в сервис.

Определите 3–5 таких целевых действий для вашего проекта. Это основа для будущего анализа.

Шаг 2. Найдите паттерны в разрозненных действиях

Сами по себе данные о действиях бесполезны. Ценность появляется, когда мы находим в них повторяющиеся последовательности — паттерны. В спорте это тактические схемы, в продукте — пользовательские сценарии.

Аналитик видит, что команда забивает 80% голов после длинного паса с левого фланга. Это «выигрышный паттерн». Или замечает, что команда пропускает мячи после потери в центре поля — «проигрышный паттерн». Точно так же нужно искать закономерности в поведении клиентов.

Например, исследование российского агентства Data Insight показало, что в электронной коммерции пользователи, которые применяют внутренний поиск по сайту, совершают покупку в 3–4 раза чаще. Это и есть выигрышный сценарий. А вот пример проигрышного: клиенты, которые пропустили обучение и сразу перешли в раздел «Настройки», уходят в 90% случаев в течение суток.

Шаг 3. Составьте карту и повлияйте на результат

Финальная цель анализа — не знания, а действия. На основе найденных паттернов мы создаем поведенческую карту. Она помогает влиять на поведение пользователей и, как следствие, на метрики продукта.

Тренер, зная «проигрышный паттерн», дает установку полузащитникам не рисковать в центре поля. А зная «выигрышный», команда чаще использует атаки через левый фланг. Подобная тактика нужна и в бизнесе. По данным аналитиков, до 42% российских стартапов терпят неудачу из-за высокого оттока клиентов. Работа с «проигрышными паттернами» — это прямой путь к выживанию.

Представим, что мы видим, как пользователь пропустил обучение и пошел в «Настройки». Система автоматически показывает ему подсказку: «Видим, могут возникнуть сложности. Посмотрите это 30-секундное видео о главной функции». Если же клиент успешно завершил первый проект, мы подталкиваем его к выигрышному сценарию: «Отлично! Пригласите коллег и получите бонус». Так мы помогаем пользователю получить больше пользы, а бизнесу — увеличить прибыль.

Где брать данные для анализа

Чтобы находить паттерны и строить карты, вам нужны данные о поведении пользователей. Их можно получить с помощью стандартных или специализированных систем аналитики. Выбор зависит от ваших задач и ресурсов.

Для начала подойдут даже базовые счетчики, которые, скорее всего, уже установлены на вашем проекте. В Яндекс.Метрике можно не только отслеживать цели и события, но и использовать «Вебвизор», чтобы буквально смотреть видеозаписи сессий пользователей. Это самый прямой способ увидеть, где у клиента возникают сложности. В Google Analytics можно настроить отслеживание событий и строить отчеты по последовательностям действий.

Когда базовых инструментов станет недостаточно, стоит подключить системы продуктовой аналитики. Сервисы вроде Mixpanel, Amplitude или российская AppMetrica созданы специально для анализа поведения в продуктах. Они позволяют удобнее отслеживать воронки, проводить когортный анализ и видеть, как разные сегменты пользователей взаимодействуют с вашими функциями.

Выводы

Подход к анализу поведения, заимствованный из большого спорта, помогает перейти от простого сбора данных к поиску работающих сценариев. Неважно, где происходит действие — на футбольном поле или на экране смартфона, принципы поиска выигрышных стратегий остаются теми же. Это позволяет принимать решения, основанные на данных, а не на интуиции.

Вам не нужен сложный софт, чтобы начать. Возьмите таблицу. Выгрузите данные о действиях двух групп пользователей за последнюю неделю: десяти тех, кто остался, и десяти тех, кто ушел. Найдите хотя бы одно ключевое различие в их поведении. Это и будет ваш первый шаг к созданию поведенческой карты клиента.