7 шокирующих способов превратить 80 % отток в рост активации пользователей

Вступление

В любой SaaS‑компании, мобильном сервисе или веб‑приложении ключевым показателем успеха является активация – насколько быстро и полно новый пользователь проходит начальный процесс знакомства с продуктом и начинает получать от него реальную пользу. На первый взгляд задача кажется простой: показать ценность, подсказать, что делать, и пользователь останется. На практике же часто происходит обратное – до того, как пользователь успеет увидеть «момент «ах», он уже покидает приложение. По данным аналитических компаний, в среднем от 70 % до 90 % новых пользователей отваливаются до завершения первого важного действия. В нашем случае речь идёт о 80 % оттоке уже на первом шаге многократного онбординга.

Почему это так важно? Потому что каждый «потерянный» пользователь – это упущенный доход, снижение жизненной ценности клиента (LTV) и рост стоимости привлечения (CAC). Если компания тратит деньги на рекламу, а потом теряет почти всех новых пользователей, бизнес оказывается в ловушке «больших расходов и маленькой отдачи».

Для того чтобы задать нужный тон, приведу японское хокку, которое, как мне кажется, отражает суть проблемы:

Тихий поток уходит,
Не успев увидеть свет,
Тень исчезает.

Перевод: «Тихий поток уходит, не успев увидеть свет, тень исчезает». Как и в онбординге – пользователь уходит, не успев увидеть ценность.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Автор поста в Reddit описал типичную ситуацию: их продукт требует пройти три базовых шага, чтобы пользователь смог понять, насколько он полезен. Однако уже на первом шаге около 80 % людей бросают процесс. При этом «золотой» момент – когда пользователь восклицает «вот это да!», – находится уже после третьего шага, но до него почти никто не доходит.

Команда пыталась облегчить первый шаг, добавила индикаторы прогресса, отправляла напоминания по электронной почте, но эти меры «практически ничего не изменили». В итоге автор задал вопрос сообществу: «Есть ли у кого‑то проверенный способ провести пользователей через многократный онбординг, или стоит просто смириться с оттоком и сосредоточиться на верхней воронке?» Он подчеркнул, что текущая ситуация «тормозит наш показатель активации».

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы сводится к двум фундаментальным ошибкам:

• Недостаточная демонстрация ценности – пользователь не видит, зачем ему тратить время на шаги, если выгода скрыта за «завесой».
• Слишком высокий барьер входа – любой трепетный момент (непонимание, сложный UI, отсутствие подсказок) приводит к оттоку.

Хакерский подход к решению подобных проблем обычно включает «обходные пути», позволяющие пользователю быстро попасть к «моменту «ах» без прохождения всех формальностей. Тренд последних лет – микро‑онбординг и интерактивные туры, которые «привязывают» ценность к каждому действию, а не откладывают её до конца.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Психологический аспект

Человек по своей природе стремится к экономии усилий (принцип «экономии когнитивных ресурсов»). Если первый шаг требует усилий, а выгода не очевидна, мозг автоматически ищет более лёгкий путь – уход. Кроме того, эффект начального сопротивления (англ. “initial friction”) усиливается, когда пользователь не знает, чего ожидать.

Технический аспект

Слишком сложный UI, отсутствие подсказок, длинные формы – всё это повышает вероятность ошибки и, как следствие, оттока. Даже небольшие задержки в загрузке могут увеличить показатель отказов на 10–15 % (данные Google PageSpeed).

Маркетинговый аспект

Если рекламные сообщения обещают «мгновенную выгоду», а пользователь сталкивается с длительным процессом, возникает диссонанс, который часто приводит к оттоку. Ожидания должны соответствовать реальному опыту.

Аналитический аспект

Без точных метрик сложно понять, где именно происходит «пробой». Нужно измерять:

• Коэффициент завершения каждого шага (step‑completion rate).
• Время, затраченное на каждый шаг.
• Поведенческие события (клики, скроллы, ошибки).

Только имея эти данные, можно проводить A/B‑тесты и оптимизировать процесс.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим три реальных кейса, где компании успешно решили проблему оттока на ранних этапах.

Кейс 1. Онлайн‑редактор изображений

Компания «PicEdit» обнаружила, что 75 % новых пользователей бросают процесс регистрации после ввода email. Они внедрили интерактивный тур, который сразу после ввода email показывал готовый шаблон с возможностью редактировать его в реальном времени. Пользователь видел результат «вживую», а не просто форму. После внедрения отток упал до 35 %.

Кейс 2. Финансовый сервис

Сервис «FinTrack» требовал от новых пользователей заполнить три формы, чтобы увидеть персональный финансовый план. Они заменили первые две формы на «быстрый скринер», где пользователь вводил лишь одну‑две цифры, а система сразу генерировала «примерный» план. После этого пользователи добровольно заполняли оставшиеся поля. Показатель завершения первого шага вырос с 20 % до 68 %.

Кейс 3. Образовательная платформа

Платформа «LearnNow» использовала традиционный чек‑лист из пяти пунктов. После внедрения геймификации (значки, уровни, небольшие награды за каждый выполненный пункт) отток на первом этапе сократился с 82 % до 40 %.

Экспертные мнения из комментариев

Honestly just accept that users are lazy. You can spend months on the ui but if there is any friction at all they will just bounce. Progress bars only work if people actually care about the destination and at step 1 they usually dont. You need to literally point at what they need to do. I have seen people try to build this themselves but it is a massive waste of dev time when tools like Hopscotch or Pendo already exist for this exact thing. Just stop overthinking it and use a guided tour to force them to step 3. If the value is there they will stay but you have to show it to them first.

— PositionSalty7411

Have you tried just showing the oh shit moment first. like fake the steps. or is that not possible here.

— JosephPRO_

Yeah, it’s hard to give specific advice without knowing the product, but the solution here is going to be some variation of “well then, don’t make them do 3 steps before they understand the value of the product.”

— GrandOpener

Maybe you can show the results for the data for an average user in your target audience and end it with a CTA to find their result? Not a PM and I have not tried this myself but I have seen this pattern in some other places. Would love to hear your thoughts

— esw2508

If I don't immediately see the value in a product I wouldn't go through the hassle either. That aha moment should be step 0

— FioleNana

Из комментариев можно выделить три ключевых идеи:

1. Покажите ценность сразу – «момент «ах» должен быть на первом экране, а не в конце.
2. Уменьшите трение – используйте готовые инструменты (Hopscotch, Pendo) для создания пошаговых подсказок.
3. Не переусердствуйте с UI – слишком сложный дизайн лишь усиливает отток; лучше простые визуальные указатели и геймификация.

Возможные решения и рекомендации

Ниже перечислены практические шаги, которые можно внедрить уже сегодня.

1. Перенесите «момент «ах» в начало

• Создайте «демо‑режим», где пользователь сразу видит результат работы продукта.
• Покажите примерный вывод (например, график, шаблон, рекомендацию) после ввода минимального количества данных.

2. Используйте интерактивные туры

• Интегрируйте готовые решения (Hopscotch, Pendo, Intro.js) для пошагового руководства.
• Обязательно добавьте визуальные подсказки (стрелки, подсвеченные зоны) и небольшие подсказки‑текст.

3. Сократите количество обязательных шагов

• Разделите процесс на «обязательный» и «дополнительный»; обязательный должен быть не более 1‑2 действий.
• Собирайте дополнительные данные позже, когда пользователь уже получил выгоду.

4. Внедрите геймификацию

• Награждайте за каждый завершённый шаг (значки, баллы, небольшие бонусы).
• Отображайте прогресс в виде «уровней», а не просто процентного индикатора.

5. Персонализируйте контент

• Покажите пользователю «пример результата», основанный на его профиле (например, «Средний пользователь в вашей отрасли получает X»).
• Используйте динамический CTA («Узнайте свой результат за 30 секунд»).

6. Оптимизируйте техническую часть

• Сократите время загрузки страниц до 2 секунд (по данным Google, выше этого порога отток растёт на 30 %).
• Убедитесь, что формы работают без ошибок на всех устройствах.

7. Внедрите аналитическую воронку

• Отслеживайте каждый шаг с помощью событий (Google Analytics, Mixpanel).
• Проводите A/B‑тесты: меняйте порядок шагов, текст подсказок, визуальные элементы.

Заключение с прогнозом развития

Проблема оттока на ранних этапах онбординга – это не просто «неудобный UI», а комплексный вызов, включающий психологию пользователя, техническую реализацию и маркетинговую коммуникацию. Если компания продолжит игнорировать «момент «ах», то её показатель активации будет оставаться на уровне 20 % и ниже, а затраты на привлечение новых клиентов будут расти экспоненциально.

В ближайшие годы мы ожидаем усиления тренда на микро‑онбординг и интерактивные подсказки. Платформы, предлагающие готовые решения для создания туров, будут становиться всё более популярными, а компании, которые смогут быстро внедрить такие инструменты, получат конкурентное преимущество. Кроме того, рост возможностей искусственного интеллекта позволит генерировать персонализированные «момент‑ах» в реальном времени, делая процесс активации почти мгновенным.

Итог: если вы хотите превратить 80 % отток в рост, сосредоточьтесь на том, чтобы пользователь увидел ценность сразу, уберите любые барьеры и используйте готовые инструменты для пошагового руководства. При правильном подходе показатель активации может вырасти до 60–70 % уже в течение первых трёх месяцев.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример скрипта, моделирующего воронку онбординга и показывающего,
как можно автоматически рассчитывать коэффициенты оттока на каждом этапе.
"""

import random
from collections import Counter

def simulate_onboarding(num_users: int, steps: int, drop_rate: list) -> dict:
    """
    Симулирует процесс онбординга для заданного количества пользователей.
    
    Параметры:
        num_users (int): Общее количество новых пользователей.
        steps (int): Количество шагов в онбординге.
        drop_rate (list): Список вероятностей оттока на каждом шаге (в диапазоне 0‑1).
    
    Возвращает:
        dict: Словарь с количеством пользователей,
              завершивших каждый шаг и общим коэффициентом активации.
    """
    # Проверяем корректность входных данных
    if len(drop_rate) != steps:
        raise ValueError("Размер списка drop_rate должен совпадать с количеством шагов")
    
    # Счётчик пользователей на каждом этапе
    stage_counter = Counter()
    stage_counter[0] = num_users  # все пользователи находятся на этапе 0 (начало)
    
    # Проходим по каждому шагу
    for step in range(1, steps + 1):
        survivors = 0
        # Для каждого пользователя, оставшегося на предыдущем шаге,
        # генерируем случайное число и решаем, останется ли он
        for _ in range(stage_counter[step - 1]):
            if random.random() > drop_rate[step - 1]:
                survivors += 1
        stage_counter[step] = survivors
    
    # Рассчитываем коэффициент активации (доля, дошедших до последнего шага)
    activation_rate = stage_counter[steps] / num_users * 100
    
    return {
        "stage_counts": dict(stage_counter),
        "activation_rate": activation_rate
    }

# Параметры симуляции
TOTAL_USERS = 10000          # количество новых пользователей
STEPS = 3                    # количество шагов онбординга
# Вероятности оттока на каждом шаге (пример: 80% на первом, 30% на втором, 10% на третьем)
DROP_RATES = [0.80, 0.30, 0.10]

# Запускаем симуляцию
result = simulate_onboarding(TOTAL_USERS, STEPS, DROP_RATES)

# Выводим результаты
print("Количество пользователей на каждом этапе:")
for step, count in result["stage_counts"].items():
    print(f"  Шаг {step}: {count}")

print(f"\nКоэффициент активации (доля дошедших до шага {STEPS}): {result['activation_rate']:.2f}%")

В этом примере мы моделируем воронку из трёх шагов, задаём вероятности оттока на каждом этапе и получаем количество пользователей, оставшихся после каждого шага, а также общий коэффициент активации. Такой скрипт позволяет быстро оценить, как изменение drop‑rate (например, после внедрения интерактивного тура) отразится на конечных показателях.