Вы запускаете bundle, который заменяет две отдельные подписки, и ожидаете, что часть пользователей переключится. Как корректнее оценить эффект и риск cannibalization?
AСмотреть только продажи
bundle, если они растут — значит успехBСмотреть только
conversion to paid, не важно, что купилиCСравнить только
ARPPU среди покупателей bundleDСравнить дельту
ARPU и/или LTV на уровне unique user между контрольной и тестовой группами, учитывая миграции между планами и overlapПравильный ответ. При
bundle важно оценивать общий денежный эффект на unique user, иначе можно не заметить cannibalization старых подписок.Разбор
Рост продаж bundle может быть просто заменой двух подписок на одну, что уменьшит общий доход на пользователя. Поэтому нужно смотреть итоговые деньги на базе (ARPU) и, где возможно, влияние на LTV, учитывая переключения и dedup на уровне пользователя. Такой подход отражает реальный 'net' эффект монетизации, а не популярность нового оффера. Дополнительно полезно анализировать сегменты, потому что cannibalization часто концентрируется в определённых группах.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы добавили новый дешёвый тариф.
conversion to paid выросла, но общая выручка почти не изменилась. Что нужно проверить в первую очередь, чтобы понять риск cannibalization?Ещё вопросы по теме «Монетизация и юнит-экономика»
- В freemium-приложении вы хотите понять, сколько в среднем приносит один платящий пользователь за месяц. Какая метрика отвечает на этот вопрос?
- Как корректнее считать месячный `ARPU` в модели freemium, где платит только часть аудитории?
- Вы тестируете новый `paywall` и хотите измерить `conversion to paid` именно из просмотра `paywall`. Что должно быть в знаменателе?
- Как лучше всего интерпретировать `LTV` в продукте с подпиской?
- После изменения `pricing` конверсия в оплату (`conversion to paid`) упала, но `ARPU` вырос. Какое объяснение наиболее вероятно?
- Все вопросы по «Монетизация и юнит-экономика» →