ARPU - метрика без измерения

Впервые я познакомился с метрикой ARPU (Average Revenue Per User) еще в телекоме. Суть ее очень проста - рассчитать среднюю доходность клиента.

На языке DAX ее можно было бы рассчитать вот так:

ARPU (classic):=
SUM( tbl_orders[payment_amout] ) / DISTINCTCOUNT ( tbl_orders[user_id] )

Однако в некоторых индустриях (в частности в free-to-play играх) ARPU часто несет несколько иной смысл. ARPU понимают как - среднюю доходность игрока. Игрок может платить, а может и не платить и просто бесплатно играть.

Здесь расчет уже использует не только таблицу транзакций, но и таблицу пользователей.

ARPU :=
SUM( tbl_orders[payment_amout] ) / COUNT ( tbl_users[user_id] )

Соответственно необходимо ввести еще одну метрику ARPpU (Average Revenue Per Paid User) - средняя доходность на платящего игрока:

ARPpU :=
SUM( tbl_orders[payment_amout] ) / DISTINCTCOUNT ( tbl_orders[user_id] )

ARP(p)U метрика очень волатильная, а потому часто возникает вопрос - как быстро определить причину скачка ARPU?

Давайте рассуждать.

Допустим у вас произошло падение ARPU? Что это может означать?

• Просел числитель (общая сумма заработка уменьшилась)

• уменьшилось количество транзакций на клиента?
• были скидки?
• появились новые недорогие продукты?
• перестали покупать vip-клиенты (киты)?

Уменьшение количества транзакций на клиента

Строго говоря, эта метрика не является денежной метрикой. Она говорит об активности клиента. Если количество покупок за период на клиента начало уменьшаться, то клиенты за период просто физически сделают меньше транзакций. Значит ARPU отдельно стоящего клиента уменьшится. А отсюда следует, что и ARPU всей базы за период уменьшится.

Скидки

Скидка просто занижает чек и поэтому прямо влияет на оборот в конце периода.

Новые недорогие продукты

Новые продукты создают новые возможности. Однако объемы финансовых возможностей клиента не безграничны и потратив деньги на более дешевые продукты, шансы затем продать клиенту более дорогие продукты сильно сужаются. Происходит каннибализация дохода.

Перестали покупать vip-клиенты (киты)

Клиент клиенту рознь. Если среднестатистический клиент приносит в месяц $100, но есть некоторые клиенты, которые приносят по $1000 каждый, то выпадание нескольких таких vip-клиентов (даже если на время) сразу существенно влияет на оборот компании за период.

• Вырос знаменатель (общее количество игроков увеличилось)

• активное привлечение новых игроков?
• слабая активация (конверсия) новых игроков в клиентов?
• слабая реактивация (конверсия) старых игроков в клиентов?

Активное привлечение новых игроков

Маркетинг не стоит на месте. Постоянно происходит поиск новых каналов. Не всегда это успешно: регистрации и/или игроки привлеклись, но клиентов больше не стало.

Слабая активация

Дело в том, что привлечь игрока не сложно. Сложно сделать его платящим. Часто маркетологу в этом помогают механики активации. И вот если какая-то механика активации поломалась и/или перестала срабатывать (например, поменялся источник трафика), то конверсия падает и происходит дисбаланс.

Слабая реактивация

Вернуть плательщика очень сложно. Если он бросил покупать, то вероятно у него на то есть своя причина. И вначале надо ее нивелировать, а потом снова заработать кредит доверия. Поэтому, единичные механики возврата, как правило, работают очень нестабильно. Часто возврат игроков есть, но возврата клиентов не происходит.

РЕЗЮМЕ

Колебание ARPU может говорить о многом и сразу. Нужно делать полную диагностику и в этом основная проблема этой метрики - у нее нет фокуса. Кстати, часто несколько факторов накладывается и более сильный фактор может маскировать параллельные проблемы с другими факторами. Поэтому найти одну причину недостаточно. Нужно перебрать все вышеперечисленные факторы.

Все это наводит на мысль о том, что нельзя делать композитную метрику такой сложности - включать в нее сразу 5 ключевых вопросов:

• привлечение
• активация
• реактивация
• ценообразование
• vip-клиенты

Именно поэтому продвинутые компании используют понятие - клиентский цикл.

Вместо одной метрики используется ансамбль метрик, каждая из которых актуальна в свое время и для ограниченного набора клиентов.

В этом случае проблема мульти-вариативности интерпретации сильно сужена. Вместо перебора N возможных веток причин, быстро видно ветку по которой стоит начать проводить диагностику.

А как вы относитесь к композитным метрикам?