Russian
Russian
English
  • На главную
  • Улучшение активации и подписок в UGC-приложении

Улучшение активации и подписок
в UGC-приложении

Роль: Product Designer (мобильное направление)
Период: 3 недели
Формат: A/B-эксперимент, UX-исследования, продуктовая аналитика
Контекст
Развлекательное UGC-приложение с фидом, подписками и сохранениями.
Цель: повысить Activation Rate (D1 Active) и Trial→Paid conversion, сохранив пользовательское доверие и не увеличив churn.

Проблема
Исследования и аналитика показали:
  • Bounce в первые 60 секунд превышает 35 %
  • Сессия до первого сохранения слишком короткая (TTV ≈ 2 мин)
  • Лента холодная — без персонализации
  • Paywall показывается слишком рано, не раскрывая ценность продукта

Гипотезы
H1. Быстрая персонализация интересов на старте + «тёплая» лента → ↑ активации
H2. Paywall в момент “value discovery” (после 3 релевантных карточек) → ↑ trial-conversion
H3. Social proof (оценки, количество активных пользователей, отзывы) → ↓ сомнения при оплате
Решения
  • Новый onboarding: выбор 3+ интересов перед первым запуском
  • Динамический фид: релевантный контент с подсказкой «Сохраните первый пост — рекомендации станут точнее»
  • Paywall после value moment — показ при достижении 3-х взаимодействий (save/like)
  • Social proof и прозрачный value-prop («7 дней бесплатно • отмена в 1 тап»)
  • Дополнительно протестирован paywall в сторис — мягкий upsell после просмотра контента

Также добавили Paywall в сториз
Результаты
Метрика
До
После
Δ
Комментарий
Activation Rate (D1 active)
41 %
53 %
+12 п.п.
рост удержания на первом дне
Trial Conversion
4 %
6.1 %
+75% rel
лучший момент показа
Time-to-Value (первое сохранение)
2:10 мин
1:34 мин
−28 %
быстрее доходят до “value moment”
Day-7 Retention
17 %
21 %
+4 п.п.
тренд устойчив 4 недели
Ключевой вывод
Оптимизация момента paywall и value-oriented UX увеличили активацию и конверсию без роста негатива и падения отзывов.
A/B-тест завершён с p-value < 0.03 и статистической мощностью > 0.8.


Дальнейшие шаги
  • Проверить устойчивость эффекта на новых источниках трафика.
  • Расширить персонализацию на основе фактического поведения (implicit signals).
  • A/B/n тест различных paywall layouts (матрица тарифов, видео-оффер).