Обзор наушников MPow MDots: маленький, но гордый бас в бюджетнике
Судя по ленте, я пропустил какой-то международный праздник «День обзора наушников», поэтому, чтобы не отставать, так сказать, решил поделиться своими мыслями об очередной порции MPow.
Модель, которая оказалась у меня в ушах на этот раз — MDots, и она по-своему примечательна.
MPow — это всегда хороший бас
Первое, о чем хочется сказать, так это о том, как наушники звучат. Действительно фишкой любых наушников MPow, почти гарантированной, является хорошо акцентированный бас. В бюджетных наушниках, а MDots — такие, он имеет свои особенности.
На мой взгляд он здесь чуть акцентирован, искусственно «выпячен». Я не могу сказать, что он как-то по-особенному нарушает весь музыкальный ряд, но на фоне очень приличных ударных кое-что может потеряться. Например, клавиши здесь звучат скромнее, чем у старших собратьев, тех же MBits S.
На самом деле, поначалу я думал, что что-то делаю не так, но эту особенность конкретных наушников подмечают и люди с более тонким слухом и более качественной аппаратурой. В частности, портал RTings рекомендует MDots как наушники для Хип-Хопа, а звуковой профиль характеризуют как «насыщенный басами».
Тот же источник отмечает превосходную точность басов и средних частот, и это тоже ощущается. По сути, комментарии RTings довольно емкие и меткие, но кое в чем я с ними остаюсь не согласен, потому что, вероятно, мы слушаем с ними разную музыку и разные жанры.
Вокал
Согласно резюме, которое приводит портал, вокал несколько заглушается, на мой же взгляд вокал в MDots прилично впереди, голос прекрасно и чисто звучит, без искажений. «Тестирую» голос я всегда, например, на Магомаеве. И здесь интересно.
Скажем, «Синяя вечность» поражает с точки зрения произношения: во-втором куплете идет активная игра звуками «С» благодаря чему как бы создается картина плеска волн, и никакого просвиста я не услышал. Но в этой песне была проблема с мелодией, клавишами: они звучали не вот уж прям оркестрово, это стоит признать.
Второй момент — это то, где наблюдается «конфликт интересов». Собственно певец должен попадать в ноты, это ясное дело. Но феномен Магомаева в том, что он мог попадать в ударные, в барабаны. И тут, конечно, при мощном вокале, когда по сути два одинаковых звука по силе и даже тембру, картина получалась очень специфическая.
В целом, к более простым композициям с менее великими голосами — особых претензий нет. Все на своих местах с чуть более усиленными ударными. Наушники слушать комфортно.
Сцена
Как такового суперобъема от затычек в этой ценовой категории я особо не припоминаю, но некоторая панорама ощущается: что-то звучит чуть ближе, что-то чуть дальше, где-то «перетекает» из одного уха в другое, ну вроде как во вступлении к Баньке по-белому Высоцкого, все чинно.
Как резюме по звуку: это «типичный MPow», и даже, если бы на кейсе не было логотипа, то особенности недорогих наушников этого бренда можно бы было узнать. Хорошая детализация, приличная громкость, чуть акцентированный бас и чистый вокал, даже самый сложный и мощный.
Удобство
Наушники представляют собой маленькие TWS-ки, которые поставляются с комплектным кейсом-повербанком. Общее время звучание суммарно достигает почти суток, а от одного заряда без перерыва они звучат до 4 часов. Управление здесь кнопочное, а не сенсорное, со своими плюсами и минусами.
Пластик скромный, защита средняя — IPX6. Комплектация, как всегда: все самое необходимое (кабель, сменные насадки и сменные ободки). Подогнать, чтобы сидели получше — не проблема.
Youtube
Версия Bluetooth 5.0, смотреть ролики на Youtube в наушниках комфортно, задержки при воспроизведении не наблюдается, и слова попадают в рот. В этом смысле тоже — классический бюджетный MPow последнего года.
Не думаю, что наушники сильно удивят тех, кто уже знаком с продукцией MPow бюджетного сегмента, поэтому подводя итог скажу, что точно вряд ли разочаруют. Во всяком случае это всегда хорошо, когда знаешь, чего ожидать от покупки и на что стоит рассчитывать, а на что не стоит.
19 метрик, о которых вы могли и не знать
Аналитика приложений в большинстве случаев сводится просто к мониторингу основных метрик: DAU, MAU, WAU, ARPU, ARPPU и другие аббревиатуры. Базовые метрики аналитики — это как раз те 20% функционала аналитических систем, которые дают 80% результата. Но достаточно ли вам этих 80%?
Если нет, то наша статья для вас. Мы расскажем о некоторых метриках, которые тоже стоило бы иметь в виду, если вы хотите полностью понимать все процессы, которые происходят в вашем приложении.
Обзор основных метрик можно прочитать вот здесь.
Метрики привлечения пользователей / Acquisition Metrics
Итак, пользователи приходят в ваше приложение. (рекомендуем посмотреть вебинар на тему основных метрик привлечения пользователей)
Вы меряете количество новых пользователей (New Users), общее количество пользователей на ту или иную дату (Total Users). Вы замеряете цену привлечения пользователей (CPI), эффективность ваших инвестиций (ROI).
Но для того, чтобы поток трафика от партнёра начался, нужно сперва этого партнёра найти, подписать договор (согласования с юристами, зачастую небыстрые), интегрировать и обо всём договориться. То есть потратить как время, так и деньги: либо на зарплату своим сотрудникам, либо на разовый платёж партнёру (бывает и такое). Поэтому рекомендуем рассчитывать не только обычный CPI, но и эффективную стоимость привлечения пользователей (eCPI), которая включает в себя все сторонние затраты.
Соответственно, и ROI тогда лучше рассчитывать, ставя в знаменатель eCPI. Таким образом, вы получаете eROI. И может статься так, что на основании eCPI и eROI вы выберете совершенно других партнёров.
Удержание пользователей / Retention
Здесь обычно меряют классический retention за 1 день, 7 дней, 28 дней, 60 дней и так далее. Некоторые предпочитают скользящий (rolling) retention, в котором пользователь считается удержанным через, например, 7 дней, если он вернулся в приложение на седьмой день или позже.
Для более подробного знакомства с retention рекомендуем посмотреть наш вебинар “Everything about retention”
А меряете ли вы retention первой сессии? Исследуете ли вы FTUE (First Time User Experience)? А ведь первая сессия определяет почти всё. Вы будете удивлены, когда увидите, сколько пользователей покидает вас уже во время туториала.
И раз уж мы заговорили о туториале, рекомендуем замерять tutorial retention. В частности, для этого можно воспользоваться отчётом Tutorial Steps.
Это для вас каждый элемент в меню — это лишь элемент в меню, а для той массы новых пользователей, что приходит к вам каждый день, это точка бифуркации, в которой пользователи могут принять окончательное решение об уходе. Именно поэтому туториал можно и нужно делить на мельчайшие шаги, смотреть, на каких шагах уходят пользователи и оптимизировать эти узкие места. Оптимизировать свой 1-day retention нужно смолоду, а именно — с оптимизации туториала.
Также рекомендуем использовать такую метрику, как 28/1-retention (28-days retention делить на 1-day retention). Она получена из двух знакомых вам метрик, однако её использование поможет вам понять, сколько пользователей из тех, что остались активны через день, останутся активными и через 28 дней. Не исключено, что основная часть пользователей покидает вас уже на первый день, а те, кто остался, остаются с вами надолго (в этом случае 28/1-retention становится выше). В этом случае всё, что вам нужно сделать — это оптимизировать retention первого дня.
Это как переход от обычной вероятности к байесовской (надеемся, вы нас поняли сейчас).
Каких пользователей можно назвать активными? Обычно активными пользователями называют тех, кто был в приложении в течение последней недели (иногда двух недель). А каким становится пользователь после этого? Неактивным? Неправильно. Спящим. Если пользователь не входил в приложение в течение недели — это ещё не значит, что он к вам больше не вернётся. Дайте ему шанс и выделите спящих пользователей в отдельную категорию — dormant users. Границы определите сами: например, отсутствие входов в течение периода от недели до полугода. Спящих пользователей ещё можно вернуть, и чем меньше пользователь “спит”, тем выше шанс. Push-уведомления, deep-linking, интересные апдейты, регулярные задания и турниры вам в руки.
А если пользователь вдруг “просыпается” и возвращается в приложение, то таких пользователей можно назвать returning users, и теперь уж точно не стоит давать им уйти (ежедневные квесты, подарки за возвращение, индивидуальная настройка сложности уровней и так далее).
Метрики активности пользователей / Engagement metrics
Как правило, это метрики масштаба вашего приложения: DAU, WAU, MAU, Users Online. Иногда к ним же относят среднюю длину сессии и лайфтайм пользователя.
А если поделить DAU на MAU, то мы получим интересную метрику под названием Sticky Factor. Далее цитируем наш материал на App2Top:
Описываемое отношение говорит о регулярности пользовательских входов в течение месяца: чем регулярнее пользователи входят в приложение, тем выше «стики фактор».
Если предположить, что каждый пользователь входит в игру каждый день в течение месяца, то DAU = WAU = MAU, а следовательно, «стики фактор» равняется ста процентам. Но насколько это достижимо, и действительно ли этот показатель влияет на коммерческий успех игры?
Для ответа на этот вопрос мы в devtodev.com проанализировали порядка 100 мобильных игр и рассчитали средние значения «стики фактора» за первые три месяца 2015 года.
Среднее значение показателя составило 18%, при этом минимальное значение составило 4%, а максимальное — 37%.
Затем мы посчитали корреляцию между «стики фактором» и доходом. Корреляция составила 50-60% в зависимости от категории игры. Это говорит о том, что связь между «стики фактором» и доходом, безусловно, есть, однако она не настолько сильна, чтобы можно было говорить о том, что лишь отношение DAU к MAU влияет на доход.
Многие считают среднюю длину сессии. Но количество сессий на активного пользователя в день (Sessions/DAU) считают не все. А меж тем это также отличный показатель регулярности входов. Тревор МакКалмонт приводит следующие эталонные значения этой величины:
Видим, что для игр с короткой сессией значение выше, а для игр с длинной сессией — ниже. Следовательно, мы можем говорить про ещё одну метрику — игровое время на одного пользователя в день (Average Playing Time Per Day). Она позволяет абстрагироваться от средней длины сессии и количества сессий и отлично характеризует интерес пользователей к игре.
Рекомендуем также замерять Frequency by Day — частоту входов пользователей в зависимости от времени с их первого визита. Как правило, эта величина убывает. В каких-то случаях медленно, но верно, в каких-то стремительно с первого же дня. Правильное использование этой метрики позволит вам спрогнозировать будущий уход пользователя из игры, а найдя такого пользователя, мы уверены, вы сделаете всё, чтоб не дать ему покинуть ваш проект.
Монетизация / Monetization
Тут чаще всего меряют общий доход (Gross, Revenue) и средние величины: ARPU, ARPPU, Average Check.
Также замеряют количество и долю платящих: Paying Users, Paying Share, Paying Conversion.
А знаете ли вы, сколько пользователей из тех, кто сегодня совершил платёж, сделал это впервые? Рекомендуем использовать метрику New Paying Users. Вероятность совершения второго платежа после первого равна примерно 70% — 90%. А вероятность третьего платежа после второго уже выше. И чем дальше, тем выше будет эта вероятность. Следовательно, главное, что нужно сделать — это добиться от пользователя именно первого платежа. А дальше будет проще. И описываемая метрика поможет вам понять, сколько пользователей конвертируется в платящих в течение периода.
Мы уже говорили про важность изучения FTUE. А для целей монетизации столь же важно изучение и FTPUE (First Time Paying User Experience). Важно понять, что заставляет пользователей конвертироваться из неплатящих в платящих, за какой период происходит эта конвертация, после каких событий в игре, при каком балансе игровой валюты. В частности, следует смотреть на то, что купили пользователи, совершившие свой первый платёж — First-Selling Items. Они могут и отличаться от наиболее популярных предметов. Их функция именно в том, чтобы пользователь совершил свой первый платёж. Изучив, чем именно эти предметы смогли привлечь пользователя, вы сможете использовать этот опыт в различных акциях и учитывать при принятии монетизационных решений.
Также любопытна для рассмотрения конверсия внутриигрового магазина: количество покупок, делённое на количество открытий магазина. Это легко оценивается, если вы интегрируете кастомное событие открытия магазина. И эта метрика открывает вам путь к оптимизации магазина: возможно, стоит располагать предметы в другом порядке, изменить цены или попросту переписать описания и перерисовать иконки.
А вообще, экономику игры можно изучать долго. Существует множество методов, которые работают. Рекомендуем ознакомиться с нашим вебинаром по этой теме.
Социальные метрики / Social Metrics
Если пользователю нравится игра или любой другой продукт, он с радостью будет делиться информацией о ней, и вы получите обратную связь в виде бесплатного органического трафика.
Можно замерять количество приглашений, отправленных в среднем одним пользователем: Invites Sent. Это не так трудно измерить: нужно либо генерировать уникальную ссылку и считать их количество, либо просто встроить соответствующий кастомный ивент.
Для измерения влияния всех социальных факторов существует так называемый K-factor. Для веб-проектов он обычно рассчитывается как Invites Sent, умноженное на конверсию из приглашения в регистрацию. Для мобильных же проектов как правило трудно оценить количество пользователей, увидевших приглашение (приглашение генерируется как правило не в виде уникальной ссылки, а в виде поста в социальной сети), поэтому мы предлагаем следующую формулу:
K-factor = (New users по каналу Органика) / (DAU — New users)
О чём говорит K-factor? По сути, это среднее количество друзей, приглашённых одним активным пользователем. В частности, компания Wooga озвучила свой K-factor, он равен 0,92. Это означает, что один активный игрок приглашает в среднем 0,92 своего друга. То есть на 100 активных игроков в игру приходит 92 новых бесплатных игрока.
Также это означает, что Wooga может смело умножать LTV своего игрока на величину (1+0,92) и получать так называемый Social LTV, который будет почти в два раза больше. И Social LTV лучше характеризует сумму, которую приносит один игрок: он не только платит сам, но и приглашает своих друзей.
Для измерения лояльности пользователей также существует метрика, называемя Net Promoter Score. Чтобы рассчитать эту метрику, вам необходимо провести опрос среди своих пользователей. Попросите их оценить вероятность, с которой они могут поделиться информацией о вашем продукте со своими друзьями, по шкале от 0 до 10.
Те, кто ответил 9 или 10 — так называемые промоутеры (promoters) — самые верные ваши друзья. Они с радостью расскажут друзьям о продукте, который им нравится. Те же, кто поставил оценку от 0 до 6 (противники / detractors), оценивают вас низко и, наоборот, будут распространять негативную информацию о вашем продукте.
Вычитая процент детракторов из процента промоутеров, вы и получаете нужный вам Net Promoter Score, который характеризует уровень лояльности ваших пользователей к вам.
картинка отсюда
Надеемся, описанные нами метрики будут вам полезны. А если вы поделитесь информацией об этих метриках со своими друзьями, ваши Sticky Factor и Net Promoter Score станут близки к 100%;)
Показатель Churn Rate: как и зачем его считать
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
Чтобы бизнес был успешным, недостаточно просто привлекать новых клиентов. Важно еще и сохранять существующих. Полностью остановить отток клиентов вряд ли получится (а как хотелось бы), однако можно и нужно сделать так, чтобы этот отток не превышал приток новых пользователей. Добиться этого помогает метрика Churn Rate. В статье мы расскажем, что это за показатель, как он считается и на что влияет. Разберемся, почему уходят клиенты и как остановить этот процесс.
Содержание
Что такое Churn Rate
Churn Rate (CR, показатель оттока клиентов) — это процент клиентов или подписчиков, которые прекращают быть клиентами компании в течение определенного периода. Например, для ритейла это люди, которые прекратили покупать, для SaaS-бизнеса — отменили подписку, для контент-проекта — отказались от email-рассылки.
Противоположным показателем для Churn Rate является коэффициент роста (Growth Rate). B идеале он должен быть выше, чем CR, иначе рано или поздно через эту пробоину в вашей клиентской базе вытечет вся прибыль.
Почему показатель оттока так важен для бизнеса? Дело в том, что потенциальная целевая аудитория — это не бесконечный ресурс. И чем больше людей уже попробовали ваш товар или продукт и отказались от него, тем сложнее и дороже будет привлекать новых клиентов.
Особенно актуальна эта метрика для SaaS-сервисов, телекоммуникационных компаний и всех бизнесов, которые работают по подписке и чей доход зависит от регулярной и периодической оплаты услуг.
бонус для читателей
Все доклады с конференций: Analyze, GoAnalytics и Ecommerce
Как рассчитать показатель оттока клиентов
Есть две формулы для расчета Churn Rate за определенный период: месяц, квартал, год и т. д.
Первая формула проще и не учитывает новых пользователей, которых получила компания в рассматриваемый промежуток времени. Сначала считаем ушедших клиентов: берем количество клиентов в начале месяца и отнимаем их количество в конце месяца. Затем получившуюся цифру делим на количество клиентов в начале месяца, умножаем на 100% и получаем наш коэффициент оттока.
Вторая формула детальнее. В ней появляется еще одна переменная — количество новых пользователей за рассматриваемый месяц. Чтобы посчитать ушедших клиентов, мы берем их количество на начало месяца, прибавляем новых клиентов и отнимаем количество клиентов на конец месяца. Получившееся число делим на количество клиентов в начале месяца и умножаем на 100%.
Так если нет разницы, зачем учитывать новых пользователей? На самом деле, разница есть. И она станет заметнее, если мы рассмотрим обе формулы на конкретном примере.
Допустим в начале месяца у нас было 1000 пользователей продукта, а в конце месяца их стало 1050. Считаем показатель оттока по первой формуле:
Churn Rate = (1000 — 1050) / 1000 × 100% = −5%
Мы получили отрицательный CR, то есть оттока клиентов не было. Их общее количество наоборот выросло.
Но давайте применим вторую формулу и добавим в этот пример новых пользователей за рассматриваемый месяц. Предположим, их было 70 человек.
Churn Rate = (1000 + 70 — 1050) / 1000 × 100% = 2%
Мы видим, что показатель оттока клиентов уже не отрицательный и составляет 2%.
Какую формулу использовать, решать вам, но вторая, на наш взгляд, является более точной и актуальной, особенно для SaaS-проектов.
Другие бизнес-метрики, в расчете которых участвует Churn Rate
С помощью показателя оттока клиентов можно рассчитать среднее время жизни клиента (Average Customer Lifetime), то есть период, в течение которого человек пользовался вашим продуктом.
Например, CR за месяц составляет 5% (или 0,05, если перевести проценты в обычное число). Делим единицу на 0,05 и получаем ACL = 20 месяцев.
Кроме того, с помощью Churn Rate можно посчитать и жизненную ценность клиента (Lifetime Value), то есть общую прибыль, которую вы получили от клиента за все время сотрудничества с ним.
На самом деле, формул для расчета LTV очень много и они зависят от типа вашего бизнеса. Вы можете почитать подробнее об этой метрике в нашей статье.
Показатель оттока дохода (Revenue Churn)
Клиенты, которые уходят, снижают и доход бизнеса, поэтому вместе с Churn Rate полезно будет считать и коэффициент оттока дохода. Эта метрика, также известная как MRR Churn Rate, показывает, сколько денег теряет ваша компания из-за оттока клиентов.
Эту формулу так же, как и формулу Churn Rate, можно детализировать, добавив в расчеты доход от новых клиентов за анализируемый период.
Чем меньше ваш CR, тем больше времени пользователи взаимодействуют с вашей компанией и больше прибыли приносят. Поэтому так важно следить за этим показателем и стараться его снизить. Как это сделать, мы расскажем чуть ниже.
Churn Rate и когортный анализ
Когорта в маркетинге — это группа людей, которые выполнили нужное действие в определенный промежуток времени. Например, подписались на ваш сервис в марте. Суть когортного анализа в том, что вы делите пользователей на группы по определенному признаку и исследуете, как меняется поведение этих групп со временем. Это помогает понять, как ваши маркетинговые усилия влияют на ключевые показатели эффективности, в том числе и Churn Rate.
С помощью OWOX BI вы можете объединить свои данные с сайта, из рекламных источников и CRM, чтобы провести на их основе когортный анализ, как это сделала компания Битрикс24. Сравнив поведение когорт в разрезе разных рекламных кампаний, можно определить — какие из них работают лучше на привлечение, а какие на удержание клиентов.
Какой Churn Rate считается допустимым
Это зависит от многих факторов: типа и сферы бизнеса, его размера, возраста, трендов на рынке и т. д. Если для стартапов показатель оттока в 10-15% считается нормой, то для крупных давно работающих компаний эта цифра — серьезный повод задуматься, что они делают не так.
Считается, что для малого и среднего бизнеса приемлемый Customer Churn Rate — это 3-5%, а для большого бизнеса — 1%.
Как снизить отток клиентов
Чтобы уменьшить показатель Churn Rate, для начала нужно понять, почему ваши клиенты уходят.
Например, у оттока клиентов могут быть такие причины:
Как узнать, почему ваши клиенты уходят:
Чем раньше вы выясните причины оттока, тем быстрее сможете принять меры, чтобы его минимизировать.
Способы уменьшить Churn Rate
1. Работайте с целевой аудиторией и не старайтесь продать свой продукт всем подряд. Да, так вы получите меньше клиентов, зато они будут ценнее и проведут с вашей компанией больше времени. Понятно, что такой совет не подходит бизнесам, направленным на массовое потребление, например телефонным операторам или интернет-провайдерам.
2. Чаще всего пользователи SaaS сервисов уходят на этапе триала или в первый месяц пользования продуктом. Поэтому, если у вас сложный продукт, нужно сделать процесс онбординга максимально простым и безболезненным для клиента. Помогайте новичкам освоиться в вашем сервисе с помощью чата, всплывающих подсказок, триггерных писем с настройками и т. д.
3. Однако помощь может понадобиться не только новичкам, но и любому текущему пользователю. Поэтому обеспечьте своих клиентов качественной поддержкой: сообщите контакты, по которым они могут обращаться с вопросами, создайте справочный центр, форум или блог с руководствами и подробной информацией о вашем продукте.
4. Почаще напоминайте о себе клиенту, чтобы повысить ценность вашего продукта в его глазах. Однако делать это нужно ненавязчиво и обязательно с поводом. Например, отправлять письма или сообщения, когда вы улучшили сервис, запустили новый продукт или опубликовали статью в блоге.
5. С помощью когортного анализа вы можете выяснить, на каких этапах пользования продуктом уходит больше всего пользователей. Выяснив у них причины ухода, вы сможете использовать эту информацию, чтобы отговорить тех, кто еще не ушел, но уже попал в когорту с высоким оттоком.
Читайте также статью: «Когортный анализ в Google Analytics и Google Sheets — подробный гайд».
6. Узнав, как ваши пользователи взаимодействуют с сайтом или сервисом, вы сможете его улучшить. Например, изменить дизайн или упростить интерфейс.
7. Общайтесь с вашими клиентами, получайте обратную связь, интересуйтесь, насколько они удовлетворены продуктом, чтобы предотвратить отток и оперативно решить возможные проблемы.
8. Используйте программы лояльности. Предлагайте своим текущим клиентам бонусы, скидки и другие приятные «плюшки» за какие-нибудь полезные действия, например продление подписки, переход на новый уровень (если вы продаете онлайн-игры) или просто в благодарность за лояльность бренду.
9. Анализируйте своих конкурентов, их ценовую политику и перенимайте лучшие практики.
P. S. Отток клиентов — это неизбежная реальность для любого бизнеса. Вы не сможете полностью его устранить, но вам вполне под силу сделать этот процесс управляемым и минимизировать убытки. Измеряйте ваш Churn Rate, находите его причины и работайте отдельно с каждой из них.
