Скидка на подписку: дать или не дать?

Всем привет! Я продакт - менеджер стрима монетизации в онлайн - кинотеатре. Главная цель моей команды - это увеличение прибыли от продажи подписки на сервис.

"Все равно контент решает" - слышим часто, тем не менее мы нашли не мало инструментов для повышения конверсии из триала в платную подписку, не смотря на отсутствие громких премьер.

В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы со скидками, которые мы использовали, как инструмент влияния на следующие продуктовые метрики: CRR (коэффициент продления подписки) и LT платящего пользователя.

Начнем с проблемы, в которой мы увидели точку роста: большой отток подписчиков в сегменте С0 (пользователи в триальном периоде), С1 (с пользователя списали деньги за первый платный месяц), С2 (второй платный месяц).

Гипотеза: мы сможем увеличить конверсию из С0 в С1, из С1 в С2 в среднем на 20% за счет предоставления скидки подписчику на следующий месяц. Это увеличит прибыль, а так же повлияет на LT.

Мы долго обсуждали как лучше спроектировать эксперимент, так как логично возникает масса вопросов:

Напомню, что скидка снижает прибыль с пользователя, следовательно мы должны будем увидеть значительный прирост продлений в тестовой группе, чтобы считать этот инструмент эффективным. Главным критерием успеха выбрали финальную выручку с когорты.

Небольшая вводная: в онлайн-кинотеатре со SVOD - моделью, пользователь получает доступ к контенту по предоплате.

Эксперимент сложный, так что мы понимали, что игра будет долгой, но интересной. Погнали!

Сформулировали следующий план экспериментов:

Остался вопрос UI - эксперимента: т.е. как именно мы встретим пользователя из тестовой группы с информацией о предоставленной ему скидке в 25% или 50%.

Напомню, что для проверки гипотезы можно обойтись лишь MVP - версией дизайна, что мы и сделали. Флоу получился следующим:

Техническая реализация механизма скидок была выполнена полноценно, так как посчитали этот функционал нужным не только в рамках нашего эксперимента - команда разработки, архитектуры и тестирования провели огромную работу, за что им отдельное спасибо!

Итак, все готово к запуску. У нас была одна проблема: подтвержденных прокси-метрик продлений (из CN в CN+1) мы не нашли, поэтому после активации скидки пришлось дожидаться продлений подписок - это заняло 1,5 - 2 месяца. Приняли этот факт и запустили спроектированные эксперименты.

Эксперимент №1

Мы запустили первый эксперимент в сегменте С3 - это наши лояльные пользователи, которым мы готовы были предоставить скидку на следующий месяц в 25% и 50% (в зависимости от того в какой тестовый посев попал пользователь).

Результат нас удивил:

[инсайт] уровень активаций при скидке 25% и 50% был практически одинаковый.

Продления пользователей, применивших скидку, показали, что наша гипотеза не подтвердилась - продления в контрольной группе были такими же как и в тестовых группах. Мы объяснили это тем, что мотивации к продлению у пользователя меньше - все - таки в сегменте С3 подписчик вероятнее всего отсмотрел, что хотел. Следовательно на LT таким инструментом мы не повлияем.

Эксперимент №2 и №3

Пошли запускать эксперимент со скидкой 25% на оставшихся сегментах: C1, C2. Получили повышение доли активаций относительно результатов на сегменте C3 - обрадовались. Посмотрели на деньги - расстроились (см.ниже). Мы не понимали отчего пользователи так плохо реагируют на скидку.

Остались с горькой правдой и непониманием почему же самый популярный инструмент не работает в нашем случае.

Эксперимент №4

Дополнительный эксперимент к первоначальному плану

Обсудили нашу проблему с ML - командой, так как случайная раздача скидок не дала нам возможности выделить те сегменты, которые лучше реагируют на акции. Коллега предложил использовать uplift - модель, чтобы выделить потенциальных отточников и давать скидки только этому сегменту. Эта часть подписчиков отличается от фактических тем, что еще не нажала страшную для монетизации кнопку "отключить автопродление", а только планирует это сделать.

Запустили эксперимент на сегменте С1, в mvp формате:

Результат эксперимента не показал резкого роста активации скидок. Причина проста: мы не учли того, что подписчики могут просто не заходить на сервис, соответственно не знать о предоставленной скидке. Мы разослали участникам эксперимента письма с кнопкой перехода на сайт - все равно активации остались на том же уровне.

[инсайт] если retention низкий, никакие скидки не помогут вырастить LT.

Результаты экспериментов говорят нам о том, что мы чего-то не учли, не доработали. Логично вернуться к анализу и доработать гипотезу.

Источник качественных данных это люди, мы обратились за помощью к коллеге, который занимается custdev - исследованиями. Нужно понять, что чувствуют наши подписчики, когда внезапно получают скидку, в чем сомневаются?

Через некоторое время мы получили отличный фидбэк и новые инсайты:

Тут я поняла нашу главную ошибку: мы пихали скидку, прерывая сценарий смотрения, то ради чего пользователь приходит на сервис. Подписчик просто не замечал предложения, скипая наше предложение, как что-то мешающее. Это самая частая ошибка многих сервисов, которые спешат дать посетителю скидку сразу, в первые секунды посещения сайта, например за факт регистрации или подтверждение email.

На первый взгляд все кажется очевидным, как мы могли этого не понять и сделать такие ошибки. Рефлексирование продолжалась недолго, потому как стало понято, что нужно доработать:

На момент написания статьи не успели запустить обновленную uplift - модель.

Получили +12% к активации скидок за счет псевдогемофикации и нового дизайна эксперимента, который не прерывал основной сценарий пользователя. Выявили верное направление, которое будем активно развивать и бустить удержание отточников.

Внимательные читатели могли заметить, что я пропустила сегмент С0 (пользователи в триальном периоде), ведь проблема оттока актуальна и там. Это самый интересный сегмент с точки зрения роста, инструментов удержания и разношерстности сегмента - обо всем этом напишу в отдельной статье. А пока давайте обсудим эту.