Главные метрики. Lifetime
Метрика Lifetime: как оценить время жизни пользователя в проекте и как рассчитать lifetime на примере из практики
Главные метрики. Lifetime
Published
23.01.2020
|
devtodev

Как люди ведут себя в приложении? Точно так же, как и в реальной жизни (вспомните свои попытки походить в спортзал). Они его устанавливают, открывают, а потом сразу выходят. Или не сразу. Или пользуются им так долго, что их не может переманить даже аналогичный проект с более широким функционалом. Для того, чтобы оценить продолжительность жизни юзера в проекте, существует специальная метрика, которая называется Lifetime

Что такое Lifetime

Lifetime (LT или продолжительность жизни пользователя) - это метрика, показывающая, как долго, в среднем, человек остаётся активен в проекте, то есть время, которое прошло с первого до последнего запуска приложения.

Как его рассчитать

Продолжительность жизни рассчитывается не для каждого пользователя индивидуально, а для целых когорт. Чем больше времени проходит с момента установки приложения, то меньше людей из когорты в нём остаётся. Самый большой отток (или Churn) происходит в самые первые дни. График Lifetime обычно очень похож на график Retention (удержания). 

User behavior in application

Lifetime можно рассчитать несколькими способами, самый точный из которых требует самых больших временных затрат. Для этого нужно взять когорту пользователей, дождаться того момента, когда они все перестанут заходить в приложение, и посмотреть, сколько, в среднем, времени они там провели.

Проходите наш бесплатный онлайн курс “Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам”, из которого вы узнаете о метриках всё

Например, у нас есть когорта из 100 юзеров и мы знаем, сколько времени они оставались в проекте до того, как отвалились:

Количество пользователей

Количество дней в проекте

30

1

20

7

10

14

10

18

10

22

5

31

5

40

5

45

5

54

Умножаем количество пользователей из каждой строки на соответствующее количество дней в проекте, складываем получившиеся результаты и делим на общее количество людей. Таким образом, время жизни этой когорты равняется 15,6 дня.

Однако в реальной жизни этот метод малоприменим, поскольку, во-первых, зачастую невозможно сделать вывод всего лишь по одной когорте, а во-вторых, ждать отвала всех пользователей приходится слишком долго. Из-за этого продолжительность жизни обычно не считают, а оценивают, опираясь на какую-либо дополнительную информацию (в частности, на данные о Retention).

Читайте также: Карта метрик игровой аналитики (там есть все метрики!)

Для оценки Lifetime также существует два основных метода. Первый - субъективно определить “точку невозврата”, например, считать “отвалившимися” всех, кто не заходил в приложение на протяжении 7, 14 или 30 дней. Чаще всего используется 7 или 14 дней (в devtodev, например, 7).

Lifetime metric game

Второй метод - посчитать интеграл от функции Retention (т.к. Lifetime - это, по сути, площадь под кривой Retention) или просто сложить все показатели Retention. Желательно, чтобы этих показателей было как можно больше, поскольку от этого зависит точность расчёта.

Читайте также: Главные метрики. Sticky Factor

Например, на графике ниже у нас есть показатели Retention за 28 дней. Сложив их (0,575+0,42+0,341....), мы получаем Lifetime равный 5,05.

Retention graph

Как можно применять эту метрику

Для оценки изменений в проекте

Не стоит забывать о том, что время жизни - это средняя величина, и если она равняется 5,05 дням (как в примере выше), то это не значит, что юзеры массово покидают приложение через пять дней. Она просто показывает ситуацию в общем и позволяет делать некоторые выводы.

Например, вы внесли в свой проект изменения и смогли увеличить Retention, но через пять дней он начал падать и в последующие дни был ниже того, каким был до изменений.

Читайте также: Главные метрики. Активные пользователи (DAU, WAU, MAU)

Retention improving game

Как оценить эффективность изменений? Компенсирует ли высокий Retention первых пяти дней тот спад, который произошёл после этого? На эти вопросы может дать ответ метрика Lifetime, так как она рассчитывается на основании всех значений Retention за нужный период. В примере выше Lifetime после изменений стал 5,10 (был 5,05), то есть, они оказали положительное влияние на этот проект.

Для более точной оценки продолжительности жизни пользователя можно проводить сегментацию сразу в двух направлениях: во-первых, по времени, которое юзеры проводят в приложении, и во-вторых, по стандартным параметрам (страна, девайс). Таким образом, можно анализировать поведение людей, которые провели в приложении меньше недели, неделю, две недели, месяц и т.д., и, возможно, найти какие-то проблемные места, служащие причиной оттока.

Для модификации поведения пользователей

Продолжительность жизни показывает, когда приблизительно человек уйдёт из проекта. Имея эти данные на определённую когорту или сегмент пользователей, можно попробовать предотвратить их уход из проекта. Например, можно отправить push-уведомление с каким-либо предложением или скидкой (такой функционал есть в devtodev) или можно попробовать продлить их пребывание в проекте, изменив в нём что-либо.

Читайте также: Главные метрики. Downloads

Отличие Lifetime от Lifetime Value

Lifetime тесно связан с другой метрикой - Lifetime Value (LTV), которая показывает, сколько денег юзер приносит проекту за время своей “жизни” в нём. Сам Lifetime мы измеряем в днях, но он также влияет на коммерческий успех приложения, ведь чем выше его показатели, тем дольше человек продолжает платить. А для подписных продуктов эта метрика играет особенно важную роль, поскольку в них все пользователи периодически платят определённую сумму денег вне зависимости от того, пользуются они этим продуктом, или нет.

Read more