Нашли точки потери пользователей в фитнес-приложении через UX-аудит

У клиента мобильное приложение, которое генерирует персональные тренировочные планы с помощью ИИ. Внутри — AI-чат с тренером, анализ тела по фото, трекинг подходов.

На момент обращения к нам приложение работало на iOS и Android, монетизировалось через месячную и годовую подписку.

У компании не сходилась экономика удержания. Retention на 2-й месяц и конверсия в платящих пользователей уступали рыночным бенчмаркам: для фитнес-приложений нормой считается 3–8% платящих от общей базы и Retention выше 5% на 30-й день. Показатель renewals также оказался ниже 56% (среднего по нише).

Команда не понимала, где именно теряет людей и почему они не возвращаются.

Параллельно — резкое ухудшение отзывов из App Store за последние несколько месяцев, в большинстве описывающие технические проблемы.

Нам предстояло пройти продукт изнутри, найти где и почему люди уходят, и дать конкретный план что с этим делать. Целевые ориентиры: Retention второго месяца — 20%, конверсия в подписку — 2,5%.

• Аналитика данных

Выгрузили данные из Метрики, изучили отчёты по устройствам, когортам и динамике установок. Обнаружили, что аналитика не покрывает ключевые события — нет данных о прохождении онбординга, нет сквозной рекламной аналитики, нет привязки подписок к пользователям.

• UX-аудит интерфейса

Прошли приложение как пользователь от первого экрана до экрана продления подписки. Зафиксировали каждое трение. Онбординг занял от 15 до 19 шагов при рыночном бенчмарке 7–9.

Параллельно воспроизводили сценарии бесплатного пользователя — где возникают ограничения, что происходит при истечении подписки. Обнаружили баг: после прохождения онбординга при повторном входе пользователь снова сталкивается с онбордингом. Такой сбой напрямую влияет на ранний retention.

• Продуктовый аудит и гипотезы

Сравнили функционал F/AI с конкурентами по нише. Сформулировали ключевую гипотезу: платный продукт не дотягивает по функциональным требованиям до той ценности, которую ожидает пользователь.

Сформировали обзор гипотез улучшения, приоритизированных по методу MoSCoW. Намеренно разделили рекомендации на «быстрые победы», которые команда могла внедрить немедленно (исправление багов, сортировка в истории, звук таймера), и стратегические изменения, требующие отдельного релиза (система прогресса, механики loss aversion, реферальная программа).

01. Онбординг убивает конверсию ещё до первой тренировки. 15–19 шагов — это в два раза больше нормы. Пользователь устаёт ещё до того, как увидит продукт.

02. Продукт не создаёт эффекта потери. Когда подписка заканчивается — пользователь просто уходит. Нет ощущения, что он теряет что-то ценное: историю тренировок, прогресс, план. Механики удержания через страх потери (loss aversion) отсутствуют.

03. Пользователь не видит своего прогресса. Нет еженедельных сводок и визуализации достижений. Прогресс — главная причина, по которой люди продлевают фитнес-подписки.

04. Плохие отзывы — про баги, а не фитнес. Пользователи пишут о крашах и вылетах, а не о тренировках. Технические ошибки напрямую влияют на retention.

Retention не вырастет от новых фич, если пользователь не видит своего прогресса и не чувствует потери при уходе.

Большинство команд при падении retention идут добавлять функционал. Но проблема F/AI была в другом: продукт не создавал эмоциональной привязанности.

Удержание строится не на функционале — а на ощущении движения вперёд и страхе это движение потерять.