Você tem relâmpago em uma garrafa? Como comparar seu aplicativo social 

Quando um novo aplicativo social começa a “funcionar”, parece mágica, mas muitas vezes parece uma caixa preta.

O que faz com que um produto decole e continue ganhando força – a ponto de milhões de pessoas usá-lo diariamente nos próximos anos? 

Isso é especialmente complicado porque a maioria dos aplicativos sociais não parece grande coisa no início. O Facebook começou como uma forma de os estudantes de Harvard avaliarem seus colegas como “gostosos ou não”, e o Snapchat era visto apenas como um aplicativo de sexting em seus primeiros dias. O sucesso no espaço social do consumidor pode parecer aleatório. 

Depois de anos liderando o crescimento na Snap e dois anos investindo na a16z, formei uma visão diferente sobre por que certos produtos decolam. Sim, desenvolver um produto social verdadeiramente excelente pode ser como tentar capturar um raio em uma garrafa. Mas uma vez que um produto está “disponível”, avaliar o seu desempenho – e potencial – é um pouco mais científico do que as pessoas pensam. Alguns dados iniciais tendem a prever se um aplicativo social atingirá o patamar de 10,000 usuários ativos ou se tornará popular com milhões de usuários.

Aqui estão as métricas que procuro em produtos sociais de consumo em estágio inicial – e também como medi-las.

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Growth

Ao avaliar o crescimento, primeiro você precisa definir sua métrica principal. Para a maioria dos aplicativos sociais de consumo, trata-se de usuários ativos diariamente (DAUs), pois você deseja que as pessoas usem seu produto todos os dias. Para aplicativos com casos de uso menos frequentes, usuários ativos semanais (WAUs) também são aceitáveis ​​como métrica inicial. Eventualmente, você precisará atualizar para DAUs se quiser garantir um cobiçado espaço na tela inicial, ou seja, “o espaço mais importante do seu telefone”, como disse Mark Zuckerberg.

Você vai querer ver essa métrica principal do usuário crescendo – talvez não com uma consistência perfeita, mas quando você olha para o seu gráfico, a tendência deve ser “para cima e para a direita”. Muitos aplicativos sociais podem ver picos de crescimento (por exemplo, o aplicativo se torna viral e obtém 50 mil novos downloads em um dia!), mas para realmente desbloquear a aquisição, você desejará ver um crescimento próximo ou acima de algum nível de linha de base quase todos os meses. Esse crescimento às vezes “pontual” também é o motivo pelo qual é importante ter uma retenção excelente (mais sobre isso abaixo), para que você possa aproveitar os momentos virais e reter esses usuários.

Com base nos benchmarks privados da a16z de centenas de aplicativos sociais em estágio inicial, aqui está o que parece OK, bom e ótimo para o crescimento mensal de usuários em empresas sociais de consumo em estágio inicial: 

• OK – 20%
• Bom – 35%
• Ótimo – 50%

Idealmente, todo ou quase todo esse crescimento ocorre organicamente. Há uma razão prática para isso. Os aplicativos sociais muitas vezes só conseguem monetizar mais tarde, então eles não têm tanto dinheiro para gastar em marketing pago. De forma mais intuitiva, os aplicativos sociais deveriam ser inerentemente virais, com os usuários querendo convidar seus amigos para tornar a experiência ainda melhor. Se isso não estiver acontecendo, pode haver mais para desbloquear no produto. 

Muitos aplicativos sociais experimentam alguns marketing pago nos primeiros dias, seja para adquirir uma base inicial de usuários ou para testar o aplicativo com influenciadores ou embaixadores. No entanto, se mais de 10-20% dos seus usuários vierem de fontes pagas nos estágios iniciais, você provavelmente desejará repensar sua estratégia de aquisição. Nenhuma quantia de dinheiro em marketing pode consertar um produto, portanto, certifique-se de que seu crescimento venha do próprio produto. 

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Engajamento

Aumentar sua base de usuários é ótimo, mas você também precisa considerar como esses usuários estão interagindo com seu produto. Existem algumas maneiras de analisar o quão engajada está a base de usuários de um aplicativo social. 

Primeiro, analisamos as taxas de engajamento, das quais a mais popular é DAU/MAU. Dos seus usuários ativos mensais, quantos também acessam o aplicativo todos os dias? Quanto maior for esse número, melhor. Veja como comparamos DAU/MAU: 

• OK – 25% 
• Bom – 40%
• Ótimo – 50%+

Outras proporções aqui são usuários ativos diários para semanais (DAU/WAU) e usuários ativos semanais para mensais (WAU/MAU), mas vemos DAU/MAU como o mais importante. 

No entanto, embora essas proporções sejam úteis, elas não capturam uma nuance importante: o comportamento dos seus usuários avançados. Entre… na curva L-ness! Essa métrica analisa a distribuição de usuários por número de dias ativos durante um determinado período de tempo e pode ser medida semanalmente ou mensalmente. Por exemplo, semanalmente, quantos de seus WAUs estão ativos um dia por semana, dois dias por semana, três dias por semana e assim por diante. 

Os melhores aplicativos sociais da categoria têm uma curva L que “sorrisa” ou, melhor ainda, tem um “sorriso torto” que se inclina para a direita. Semelhante à proporção DAU/MAU, isso significa que os usuários estão tornando seu produto uma parte regular de suas vidas. 

Uma maneira de interpretar sua curva L-ness é observar quantos usuários estão em ou acima de um determinado nível de engajamento. Para uma curva L-ness semanal, frequentemente olhamos para L5+, ou quantos usuários estão no aplicativo cinco, seis ou sete dias por semana, pois isso indica um comportamento de uso quase diário. Veja como comparamos o desempenho do L5+: 

• OK – 30%
• Bom – 40%
• Ótimo – 50%+

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Retenção

Para aplicativos sociais, a borracha pega a estrada na retenção. É a força vital de um aplicativo e a métrica mais difícil de “jogar”. Tendo tentado aumentar a taxa de retenção durante meu tempo na Snap, posso garantir que melhorar a retenção do dia 30 (d30), mesmo em 1% em escala, foi um feito incrível.

Uma métrica principal é importante para a retenção: – retenção de n dias, também conhecida como retenção limitada. Essa definição estrita analisa a porcentagem de um grupo original que entra no aplicativo em cada dia específico. Por exemplo, a retenção d7 para usuários na coorte A é calculada como: 

(Usuários da coorte A que entraram no aplicativo especificamente em d7) / (Usuários da coorte A) 

A alternativa à retenção de n dias é a retenção ilimitada. Isso analisa quantos usuários entraram em um aplicativo até um dia específico, inclusive. A retenção d7 ilimitada seria calculada como: 

(Usuários na coorte A que acessaram o aplicativo em algum momento entre d1 – 7) / (Usuários na coorte A) 

Consideramos que a retenção ilimitada é menos valiosa em medições de curto prazo, pois é bastante idiossincrática entre empresas. Por exemplo, 50% de retenção ilimitada de d7 pode significar que 50% dos usuários estão voltando em d1 e ninguém está voltando em d2 – d7. Ou pode significar que 7% dos usuários voltam todos os dias. Ambas são coisas claramente muito diferentes em termos de comportamento do usuário. 

Para retenção de n dias, nos concentramos em três pontos principais no tempo: d1, d7 e d30. Essas métricas tendem a estar intimamente ligadas. Por exemplo, quanto mais usuários você conseguir chegar a um momento “aha” na integração (d0), mais retornarão em d1 - e maior será a probabilidade de eles ainda estarem engajados em d7 e d30. Veja como comparamos a retenção de n dias: 

• OK – d1 50%, d7 35%, d30 20%
• Bom – d1 60%, d7 40%, d30 25%
• Ótimo – d1 70%, d7 50%, d30 30%

Também analisamos a rapidez com que sua curva de retenção se estabiliza. Na melhor das hipóteses, você retém todos os seus usuários d1 até o d30, mas ainda não vimos isso em dados reais, pois é quase impossível de realizar. Na maioria dos casos, vemos a “inclinação da linha” começar a se achatar entre d7 – d14 e atingir um patamar em d20. 

Se houver uma degradação significativa da retenção entre, por exemplo, d7 e d30, e os seus coortes ainda não tiverem estabilizado até d30, esta pode ser uma área de preocupação, pois implica que a sua retenção a longo prazo pode não se sustentar. Vemos isso com mais frequência em produtos que “aprimoram” a retenção precoce por meio de cargas pesadas de notificação antecipada, o que pode funcionar nas primeiras semanas, mas tende a se tornar menos eficaz com o tempo. 

Para alguns aplicativos sociais de consumo, também analisamos a retenção semanal. Acreditamos que as maiores empresas sociais eventualmente se tornam produtos de casos de uso diário, por isso indexam muito mais fortemente os números de retenção diária. No entanto, a retenção semanal às vezes pode ser relevante para empresas que construíram uma ferramenta que estão fazendo a transição para uma rede. Para usar o de Chris Dixon quadro famoso: Venha pela ferramenta, fique pela rede. 

Semelhante à retenção diária, a retenção semanal é medida com base em n semanas. Por exemplo, a retenção w4 seria calculada como: 

(Usuários da coorte A que acessaram o aplicativo em algum momento durante a semana 4) / (Usuários da coorte A)

Veja como comparamos a retenção semanal: 

• OK – w1 40%, w4 20%
• Bom – w1 55%, w4 30%
• Ótimo – w1 75%, w4 50% 

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Outros

Além das métricas acima, há algumas outras coisas que você deve ter em mente ao observar as métricas do aplicativo social do consumidor: 

• Quanto maior for a sua contagem n, mais valiosas serão as suas métricas. Enquanto nós amamos juntando aplicativos no TestFlight, descobrimos que as métricas dos primeiros usuários às vezes não se sustentam quando um aplicativo é lançado “na natureza” para uso público. 

Por que? Os primeiros usuários tendem a ter maior engajamento e maior retenção. Isso ocorre porque eles conhecem a equipe fundadora (e querem apoiá-lo!) Ou porque são a melhor opção possível para o seu produto (é por isso que encontraram você tão cedo). Tendemos a descobrir que alguns milhares de usuários ativos são onde as métricas começam a prever o desempenho de um aplicativo em escala. 

• Da mesma forma, quanto maior for o prazo, mais valiosas serão as suas métricas. Quando um aplicativo é lançado pela primeira vez, geralmente ocorre um aumento inicial no número de usuários. Isso é especialmente verdadeiro se você criou uma lista de espera em plataformas como o TikTok e vê uma enxurrada de registros assim que o aplicativo é aberto. Esse entusiasmo tende a se traduzir em fortes métricas de engajamento e retenção iniciais, especialmente se você tiver feito um bom trabalho aumentando o entusiasmo em torno de sua empresa. Os usuários estarão muito ativos nos primeiros dias ou mesmo nas primeiras semanas. 

No entanto, os aplicativos sociais geralmente exigem algumas iterações para funcionar, por isso não é surpreendente ver a aquisição e o engajamento caírem drasticamente após esse pico inicial. Este é outro caso em que d1 a d7, ou d7 a d30, a degradação da retenção pode ser bastante acentuada. Sempre que possível, gostamos de ver vários grupos de usuários atingirem pelo menos a marca de retenção d30, pois este é um indicador muito mais preciso do que os números anteriores. 

• Os números pontuais são ótimos, mas as coortes são ainda melhores! Ao avaliar aplicativos sociais, solicitamos quase todas as métricas ao longo do tempo, para que possamos ver como está a tendência. Por exemplo, em vez de ver os dados de retenção de n dias da coorte mais recente ou combinados de todos os usuários, desejaremos analisar esses dados mensalmente. 

O que procuramos são métricas que sejam estáveis ​​ou que até melhorem coorte por coorte. Um bom aplicativo social tem fortes efeitos de rede, o que significa que o produto deve ficar mais valioso à medida que mais usuários aderem! Se você não está vendo isso, pode significar que o produto está lutando para ir além dos primeiros usuários.

Obrigado por ler! Se você estiver construindo um aplicativo social com métricas que seguem nossos “ótimos” benchmarks, conforme definido pelas empresas de aplicativos sociais de maior sucesso dos últimos 20 anos e vistos abaixo, entre em contato com . Eu adoraria ouvir de você. 

E se suas métricas ainda não se enquadram na categoria “ótima”, não desanime! Vimos (e investimos em) muitas empresas onde a v0 (ou mesmo a v5!) não era bastante certo… mas a equipe continuou iterando e finalmente chegou a um produto mágico. Como lembrete, o Facebook começou como um site de estilo “quente ou não” chamado FaceMash, o Twitter era originalmente uma plataforma de podcasting chamada Odeo e o Instagram era um aplicativo híbrido de check-in e compartilhamento de fotos chamado Brbn. E antes do TikTok atingir o sucesso, havia o Musical.ly!

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• Fonte: https://a16z.com/2023/03/03/how-to-benchmark-your-social-app/