Growth Autopilot помогает понять, какие эксперименты стоит запустить, опираясь на реальные данные о вашей эффективности и на то, как работают похожие приложения в вашей нише. Вместо того чтобы гадать, что может сработать, вы получаете конкретные рекомендации для тестов, которые с большей вероятностью улучшат ваши результаты. Эта статья даёт прозрачное представление о том, как работает Autopilot: какие данные он использует, как оценивает возможности и почему появляются те или иные рекомендации. Цель — помочь вам уверенно использовать его в рамках рабочего процесса по росту.

Что делает Autopilot

Autopilot анализирует метрики вашего приложения и пейволов, чтобы найти эксперименты с наибольшим потенциалом роста выручки. Он учитывает:

• Вашу текущую конфигурацию: цены, пробные периоды, продукты и их конверсию
• Паттерны рынка: как похожие приложения структурируют свои офферы и какие цены устанавливают
• Историю тестов: какие эксперименты вы уже проводили и что они показали
• Потенциал роста: какие изменения с наибольшей вероятностью дадут результат Autopilot использует ИИ, чтобы оценить все эти факторы в совокупности и превратить их в A/B-тесты, которые можно запустить немедленно. Вы получаете готовый план — без необходимости изучать конкурентов или гадать, что тестировать дальше.

Данные, на которых работает Autopilot

Каждая рекомендация строится на трёх основных источниках данных, которые работают вместе.

Данные вашего приложения

Autopilot анализирует текущую эффективность вашего приложения:

• Метрики конверсии по пейволам
• Структуру ценообразования и продуктов

Это даёт Autopilot базу для работы ещё до того, как он предложит какие-либо изменения.

Анализ пейвола

Autopilot анализирует скриншот вашего пейвола и сравнивает его дизайн с проверенными паттернами лучших приложений в вашей категории. Он оценивает структуру макета, тексты, подачу вариантов подписки и элементы, влияющие на конверсию, — например, бейджи со скидками или разделы с отзывами.

По результатам анализа формируются рекомендации двух типов:

• Рекомендации на основе бенчмарков — что делают лучшие приложения иначе, с конкретными цифрами (например, «Используется в 72% топовых приложений в категории Education»).
• Рекомендации по визуальному анализу, сгенерированные ИИ на основе вашего скриншота: улучшение текста, изменения в макете и другие правки дизайна.

Эти рекомендации напрямую попадают в ваш план роста в виде гипотез, которые можно запустить как A/B-тесты.

Данные конкурентов

Autopilot сравнивает вашу конфигурацию с аналогичными приложениями на рынке, используя публичные данные: ценообразование, структуры подписок и распространённые паттерны в вашей категории. Сравнения проводятся отдельно по каждой стране, поскольку цены конкурентов и их структуры различаются в разных рынках. Данные о ценах конкурентов поступают из сторонних и публичных источников, таких как App Store, — они не связаны с анонимизированными данными сети Adapty, которые используются при анализе метрик. Так вы тестируете стратегии, которые уже работают у похожих приложений, а не случайные идеи. Видя аналитику, вы можете сравнить свои показатели и цены конкурентов бок о бок. Если у похожих приложений дела идут лучше с другим ценообразованием или структурой — это хороший сигнал, что аналогичный подход может сработать и у вас.

Отраслевые бенчмарки

Autopilot использует анонимизированные данные более 20 000 приложений с подписками, отслеживаемых Adapty, чтобы показать, как вы соотноситесь со средними показателями по категории в конкретной стране. Данные агрегируются по всей сети и никогда не привязываются к конкретному приложению.

Например, ваша воронка конверсии и выручка на установку сравниваются со средними значениями для приложений вашей категории и страны. Это помогает понять, отстаёте ли вы от рынка, держитесь на среднем уровне или уже опережаете конкурентов.

Данные по географическим рынкам

Autopilot анализирует отдельные географические рынки — опираясь на паттерны сети из 20 000 приложений в экосистеме Adapty — чтобы выявить, где корректировка региональных цен может принести больше дохода. Для каждой страны оценивается:

• Конверсия: насколько соотношение установок к платным пользователям отличается от глобального среднего. Высокий показатель может говорить о том, что есть пространство для повышения цен; низкий — о чувствительности к цене.
• Ценовой индекс: позиция страны в Adapty Pricing Index, отражающая покупательную способность её жителей. Вы можете применить эти рекомендации, создав A/B-тесты на основе предложений по гео-ценообразованию в вашем плане роста.

Как Autopilot формирует рекомендации

Autopilot генерирует набор предложений по улучшению конверсии вашего пейвола. Каждое предложение рассчитано на последовательное тестирование — чтобы надёжно измерить эффект от каждого изменения.

Вот как Autopilot приходит к своим предложениям:

1. Поиск главных точек роста Autopilot анализирует ваши цены, продукты и эффективность воронки, а затем сравнивает их с отраслевыми паттернами и похожими приложениями. Анализ выполняется в валюте вашего основного рынка, а не только в USD, поэтому рекомендации по ценам соответствуют тому, что ваши подписчики платят на самом деле. Autopilot ищет места, где у вас больше всего возможностей для улучшения: будь то корректировка цены, добавление триала или изменение структуры предложения.

2. Выберите следующий эксперимент Каждая гипотеза генерируется на основе истории ваших прошлых тестов. Autopilot знает, какие эксперименты вы уже проводили, какие выиграли и какие направления ещё стоит исследовать. Следующее предложение строится на том, что выявило предыдущее, а не следует фиксированной последовательности.

3. Тестируйте победителя против претендента

   После каждого эксперимента победитель становится новым базовым вариантом. Этот результат формирует следующую рекомендацию в вашем плане роста — Autopilot сохраняет то, что сработало, отбрасывает то, что не сработало, и выбирает следующий тест на этой основе.

4. Оставайтесь в рамках практики Autopilot предлагает только те тесты, которые можно запустить с уже имеющимися продуктами и настройками, или с небольшими изменениями — например, создать новый продукт или скорректировать цену. Цель — сделать тестирование быстрым и управляемым.

5. Показывает обоснование

   Для каждой рекомендации Autopilot предоставляет чёткую гипотезу, которая объясняет, почему этот тест стоит запустить. Вы увидите, как ваши текущие метрики соотносятся с показателями конкурентов и отраслевыми средними значениями, в чём заключается возможность и какие ключевые метрики, по нашим ожиданиям, улучшатся. Это превращает экспериментирование в повторяемый процесс, где каждый тест чему-то учит вас и приближает к более эффективному пейволу.

Что происходит после каждого эксперимента

Рекомендации не заканчиваются. Каждый завершённый тест становится основой для следующих экспериментов. Пока вы продолжаете тестировать, Autopilot продолжает предлагать, что попробовать дальше. Чтобы обновить рыночные данные, повторно запустите анализ для того же плейсмента. Каждый новый запуск подтягивает актуальные цены конкурентов, эталонные показатели конверсии и тренды категории, а также добавляет в ваш план роста новые гипотезы — не затрагивая уже существующие. Ваши гипотезы, сгенерированные ИИ, пользовательские гипотезы и текущие A/B-тесты сохраняются между запусками. После оптимизации базового варианта можно переходить к конкуренции с более сильными соперниками. Итеративный подход помогает максимизировать доход по мере роста приложения и изменения рынка.