1. Kötü retention’ı düzeltmek 'yapısal' olarak zordur
- “Ne kadar çok bildirim gönderirseniz gönderin retention eğrisini düzeltemezsiniz; yalnızca A/B testleriyle de iyi retention yaratılamaz.”
- D1 (ilk gün) retention %40’sa bunu %50’ye çıkarabilirsiniz; ancak D1 yalnızca %10 ise, 'pivot' seviyesinde büyük değişiklikler (ana ekran yapısının veya temel konseptin tamamen değiştirilmesi) gerekir.
- Batık maliyete gereğinden fazla takılmak yerine, köklü yeniden tasarıma daha cesurca yönelmek gerekir.
- “Değişim ne kadar büyük ve cesursa, başarı olasılığı da o kadar artar.”
2. Retention eğrisi düşer ve neredeyse asla tekrar yükselmez
- Retention eğrisi D1→D7→D30 ölçeğinde, bir 'yarı ömür' gibi öngörülebilir biçimde geometrik olarak azalır.
- Eğri başlangıçta düşükse, ilerleyen dönemde de asla toparlanmaz.
- İstisna olarak çevrim içi poker gibi uç düzeyde 'hardcore' servislerde ya da büyük ağ etkileri nedeniyle çok nadiren eğrinin bir kısmının yeniden yükseldiği örnekler vardır.
3. ‘Kullanım retention’ı’ düşerken ‘gelir retention’ı’ artabilir
- “Kalan kullanıcılar giderek daha fazla para harcadıkça, tam tersine artış görülen bir durum ortaya çıkar.”
- B2B SaaS’ta kullanıcı sayısı azalsa bile elde kalan kullanıcıların birim geliri artabildiğinden, gelir retention eğrisi yükselebilir.
- Amazon, Uber gibi şirketlerde de ‘müşteri yaşam boyu değeri (LTV)’ sürekli büyüyen yapılarda aynı durum görülür.
4. Her ‘kategori’nin retention sınırı da bellidir
- Kullanım sıklığı özü gereği sınırlı olan çok sayıda ürün vardır. (Otel, seyahat, hata bildirimi gibi alanlar zaten sık kullanılamaz)
- Yüksek retention’ın doğası gereği mümkün olmadığı kategorilerde gelir modeli ya da kullanım amacı baştan farklı kurgulanmalıdır.
- “Gerçekten hem retention’ı hem de kullanım sıklığı yüksek bir uygulama yapmak istiyorsanız, insanların zaten günlük yaşamlarında her gün mutlaka kullandığı ana kategorilerde rekabet etmeniz gerekir.”
5. Kullanıcı sayısı arttıkça ortalama retention kötüleşir
- Başlangıçta genellikle ‘en değerli kullanıcılar’ gelir.
- Sonrasında pazar genişlemesiyle (yurt dışı, reklamlar, Android vb.) gelen kullanıcılar daha düşük retention gösterir.
- Buradaki kilit soru, erken dönemin çekirdek kullanıcıları olan “Golden Cohort”un özelliklerini koruyup koruyamayacağınızdır.
6. Churn asimetriktir: bir kez ayrılan kullanıcı neredeyse geri dönmez
- Çoğu serviste lansmandan sonraki 30 gün içinde kullanıcıların %90’ı ayrılır.
- İndirimler/faydalar ve lifecycle marketing ile verim düşüktür. Ayrılan kullanıcıları doğal biçimde geri getiren en kesin yöntem yalnızca ağ etkisidir.
7. Retention’ı ölçmenin kendisi son derece zordur
- Mevsimsellik, bug’lar, deneyler gibi çok sayıda değişken nedeniyle metrikler oynar; bu da insanları kısa vadeli ölçümlere (D1, D7, D30) saplantılı hale getirir.
- Uzun vadeli metrikler (D365 vb.) de önemlidir; ancak çoğu zaman kullanılabilir hale gelmeleri için fazla beklemek gerekir ve gerçek zamanlı tepki vermek zordur.
- “Metrikler bu şekilde yavaş değiştiğinde, gerçek nedeni bulmak gerçekten çok zordur.”
8. Sadece viral büyüme olup retention düşükse, sonuç kaçınılmaz olarak başarısızlıktır
- İlginç bir lansman veya trafik akışı tek başına kısa vadeli yüksek büyüme yaratabilir; ancak gerçek kullanım ve churn oranları bunu desteklemiyorsa ürün hızla çöker.
- Facebook, mobil uygulamalar gibi yalnızca ‘viral büyümeyi ve retention’ı aynı anda yakalayan’ ürünler sektörün şeklini değiştirir.
- “Sadece büyüme grafiği sert biçimde yukarı gidiyorsa yatırım alınabileceğini ve retention’ı sonra düşünmenin sorun olmadığını sanırlar... ama gerçekte sağlam bir ürün deneyimi kurulamamışsa hızla yok olur.”
Retention’ı gerçekten iyileştirmenin yolları
- 'Yüksek retention' potansiyeli olan kategori ve pazarı seçin.
- Mevcut ürünlerle doğrudan rekabet eden bir ürün denemelisiniz.
- “Mevcut temel deneyimi %80’den fazla tamamen tersine çevirmek yerine, yaklaşık %20 düzeyinde farklılık katmak daha gerçekçidir.”
- Kullanıcının ilk 60 saniye içinde bu ürünün farklılığını ve cazibesini sezgisel olarak hissedebilmesi gerekir.
- LLM ya da toplumsal trendler gibi ‘zamanlamanın’ tuttuğu anda (Why Now?) güçlü biçimde hamle yapmalısınız.
Tamamen yeni bir pazar yaratmak ne kadar zordur?
- Tam anlamıyla yenilikçi ürünler toplamın küçük bir kısmıdır; geri kalanlarda ise 'benzer bir soy çizgisi üzerindeki geç gelen başarı' ezici biçimde baskındır.
- Gerçek başarı örnekleri: Instagram’dan önce Hipstamatic, Google’dan önce Lycos; Tesla ve iPhone da ilk hareket edenler değildi.
- Uber ve ChatGPT ise gerçekten yepyeni pazarlar yarattı. Bu durumda risk büyük olsa da tüm sektörde sarsıcı bir değişim yaratılır.
- “Bazen gerçekten önemli olanın onuncu ürün, yani sonunda rafine edilmiş geç gelen oyuncunun başarısı (last mover advantage) olduğu ortaya çıkar.”
Güncel AI uygulamaları ve teknoloji girişimlerinin akılda tutması gerekenler
- Retention küçük ölçekli özellik optimizasyonlarıyla çözülemez; öz mesele temel yapı ya da kategori seçimidir.
- Sadece viral büyümeye güvenmek sizi mutlaka bir sınıra çarptırır.
- “Golden Cohort”un özelliklerini kaçırmayın; ölçek büyüdükçe retention’ı koruma yollarına daha fazla odaklanın.
- Uzun vadeli büyümede asıl kritik olan gelir retention’ıdır.
- En önemli nokta, şu dört unsurun birleşimidir: ‘farklılaşma’, ‘zamanlama’, ‘gerçek talep’ ve ‘uygun kategori’.
Henüz yorum yok.