Проблема: маркетинг масштабировался, MRR не рос
Приложение привлекало всё больше пользователей, а стоимость привлечения постепенно снижалась. При этом рост маркетинговых показателей почти не отражался на ежемесячной регулярной выручке.
Команда параллельно тестировала десятки продуктовых гипотез. Однако результаты экспериментов не были последовательно связаны с оплатами, продлениями и итоговой экономикой. Поэтому было сложно понять, какие изменения действительно приносят деньги, а какие улучшают промежуточные метрики без влияния на P&L.
Для AI-продукта эта проблема стоила особенно дорого. Активные пользователи потребляли инфраструктурные ресурсы и AI-токены, даже если в итоге не оформляли подписку. Некоторые регионы и аудитории создавали высокую активность, но приносили одни расходы.
Что мы обнаружили
Мы проанализировали каналы привлечения, аудитории и весь путь пользователя:
реклама → страница в сторе → онбординг → пейволл → оплата → апселл → продление.
Анализ показал несколько системных проблем:
продуктовые эксперименты запускались без единой системы приоритетов;
влияние изменений на выручку отслеживалось непоследовательно;
разные каналы и аудитории оценивались без учёта их итогового ROI;
часть пользователей активно использовала продукт, но почти не монетизировалась;
ошибки на отдельных этапах воронки обнаруживались уже после того, как отражались на финансовых результатах.
Что мы сделали
Связали эксперименты с финансовыми метриками. Для каждого теста определили целевую метрику и способ оценки результата. Команда начала видеть влияние изменений на оплату, продления и выручку, а не только на клики или прохождение отдельных экранов.
Выстроили систему приоритизации. Гипотезы начали оцениваться по потенциальному влиянию на экономику, объёму аудитории и сложности внедрения.
Дополнительно сегментировали результаты по каналам, регионам и аудиториям, чтобы не смешивать пользователей с разной стоимостью привлечения и покупательной способностью.
Изучили решения лидеров категории. Проанализировали воронки десяти сильных конкурентов: онбординги, пейволлы, тарифы и способы представления ценности продукта.
На основе анализа сформировали гипотезы для конкретных этапов воронки и адаптировали их под механику приложения. Каждое решение затем проверялось на реальных пользователях.
Настроили аналитику по всей воронке. Вместо одной итоговой метрики начали отслеживать показатели каждого этапа: от рекламы и страницы приложения до оплаты, апселла и продления.
Это позволило быстрее находить технические ошибки и просадки конверсии, пока они не успели существенно повлиять на P&L.
Пересобрали работу с аудиториями. Регион, который раньше приносил расходы на маркетинг и AI-инфраструктуру без сопоставимой выручки, перевели на работающую модель монетизации.
Когда привычные каналы оплаты для части ключевой аудитории перестали работать, пользователей перенаправили на альтернативные площадки. Это помогло сохранить выручку и продолжить работу с этим сегментом.
Результаты
MRR вырос на 58% без кратного увеличения рекламных расходов.
Конверсия в платную подписку выросла с 2,1% до 4,47%.
Новые аудитории начали приносить 25% текущей выручки.
У команды появился единый бэклог экспериментов с понятными приоритетами и финансовыми метриками.
Фаундер получил полную картину воронки: какие этапы ограничивают рост, что нужно тестировать и как оценивать результат.
Что изменилось в работе команды
Раньше одновременно запускалось много гипотез, но их влияние на бизнес было сложно отделить друг от друга. После внедрения системы каждый эксперимент получил понятную цель, способ измерения и место в общем приоритете.
Рост перестал зависеть от случайно сработавшей идеи. Команда получила процесс, который можно повторять: найти ограничение, сформировать гипотезу, проверить её на данных и принять следующее решение.
Границы нашей работы
Мы отвечали за привлечение новых пользователей и монетизацию воронки. Разработка основного продукта и работа с retention оставались на стороне команды клиента.
Если продуктовый или технический баг влиял на оплату и выручку, мы находили его, оценивали последствия и передавали команде на исправление.