Growth Autopilot помогает понять, какие эксперименты стоит запустить, опираясь на реальные данные о вашей эффективности и на то, как работают похожие приложения на вашем рынке. Вместо того чтобы гадать, что может сработать, вы получаете конкретные рекомендации для тестов, которые с большей вероятностью улучшат результаты.

В этой статье прозрачно объясняется, как работает Autopilot: какие данные он использует, как оценивает возможности и почему появляются те или иные рекомендации. Цель — помочь вам уверенно использовать его в процессе роста.

Что на самом деле делает Autopilot

Autopilot анализирует метрики вашего приложения и пейволов, чтобы найти эксперименты, которые с наибольшей вероятностью увеличат выручку. Он смотрит на:

• Текущую настройку: цены, триалы, продукты и их конверсию
• Паттерны рынка: как похожие приложения структурируют офферы и что они берут за подписку
• Потенциал роста: какие изменения, скорее всего, дадут результат

Autopilot расставляет тесты по приоритету исходя из потенциального влияния и превращает их в эксперименты, которые можно запустить прямо сейчас. Вы получаете чёткий план без необходимости исследовать конкурентов или гадать, что тестировать дальше.

Данные, на которых строится Autopilot

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

Данные вашего приложения

Autopilot смотрит на то, как ваше приложение работает сегодня:

• Метрики конверсии по пейволам
• Структура цен и продуктов

Это даёт Autopilot отправную точку перед тем, как предлагать какие-либо изменения.

Анализ пейвола

Autopilot анализирует скриншот вашего пейвола и сравнивает его дизайн с устоявшимися паттернами лучших приложений в вашей категории. Он оценивает выбор макета, тексты, разбивку подписок и элементы, ориентированные на конверсию, — например, бейджи со скидками или блоки с отзывами.

Этот анализ даёт два типа рекомендаций:

• Бенчмарк-рекомендации на основе того, что делают иначе лучшие приложения, — каждая подкреплена конкретной статистикой (например, «Используется в 72% лучших приложений категории Education»).
• Рекомендации визуального анализа, сгенерированные ИИ на основе вашего скриншота: улучшения текстов, изменения макета и другие корректировки дизайна.

Эти рекомендации напрямую попадают в ваш план роста в виде раундов A/B-тестов.

Данные конкурентов

Autopilot сравнивает ваш пейвол с похожими приложениями на вашем рынке, используя публичную информацию: цены, структуру подписок и распространённые паттерны в вашей категории. Сравнения привязаны к стране, поскольку цены и структуры конкурентов различаются по рынкам. Данные основаны на сторонних и публичных источниках, а не на приватных метриках других клиентов Adapty.

Так вы тестируете стратегии, которые уже работают у похожих приложений, а не случайные идеи. В аналитике вы можете сравнить свои бенчмарки и цены конкурентов рядом. Если похожие приложения показывают лучшие результаты с другими ценами или структурой — это хороший сигнал, что аналогичный подход может сработать и у вас.

Отраслевые бенчмарки

Autopilot также использует данные на уровне категории, чтобы показать, как вы выглядите на фоне среднего по отрасли в конкретной стране. Эти данные анонимизированы и агрегированы из собственных метрик Adapty — они не привязаны к конкретным приложениям.

Например, ваша воронка конверсии может сравниваться со средней по приложениям вашей категории и страны. Это помогает понять, отстаёте ли вы, держитесь на уровне среднего или уже опережаете рынок.

Данные по географическим рынкам

Autopilot анализирует отдельные географические рынки, чтобы найти регионы, где корректировка цен может принести дополнительную выручку. Для каждой страны он оценивает:

• Конверсию: как соотношение установок к платным пользователям сравнивается с глобальным средним. Высокая конверсия может говорить о возможности поднять цены; низкая — о чувствительности к цене.
• Ценовой индекс: позицию страны в Adapty Pricing Index, отражающую покупательную способность её жителей.

На основе этих рекомендаций вы можете создавать A/B-тесты из предложений по гео-ценообразованию в вашем плане роста.

Как Autopilot решает, что рекомендовать

Autopilot формирует набор предложений по улучшению конверсии вашего пейвола. Эти предложения рассчитаны на поочерёдное тестирование, чтобы достоверно измерить эффект от каждого изменения.

Вот как Autopilot приходит к предложениям:

1. Найти наибольшую возможность

   Autopilot анализирует ваши цены, продукты и показатели воронки, затем сравнивает их с отраслевыми паттернами и похожими приложениями. Он ищет, где у вас больше всего пространства для улучшения: корректировка цены, добавление триала или изменение структуры оффера.

2. Выбрать следующий эксперимент

   Каждая рекомендация — часть последовательности тестов. В зависимости от того, что, вероятно, даст наибольший эффект, вы можете тестировать новые продукты, ценовые точки, конфигурации триала или изменения дизайна.

3. Раунды «победитель против претендента»

   После каждого эксперимента победитель становится новой базовой версией. Следующая рекомендация строится на этом результате с новым претендентом. Каждый раунд приближает вас к оптимальной настройке для вашего приложения.

4. Оставаться практичным

   Autopilot предлагает только те тесты, которые можно запустить с вашими текущими продуктами и настройками — или с небольшими изменениями, например созданием нового продукта или корректировкой цены. Цель — сделать тестирование быстрым и управляемым.

5. Показать обоснование

   Для каждой рекомендации Autopilot даёт чёткую гипотезу: почему этот тест стоит запустить. Вы увидите, как ваши текущие метрики соотносятся с конкурентами и отраслевыми средними, в чём заключается возможность и какие ключевые метрики, по нашим ожиданиям, улучшатся.

Это превращает эксперименты в воспроизводимый процесс, где каждый тест даёт знание и приближает вас к более эффективному пейволу.

Что происходит после завершения экспериментов

Когда вы завершите все рекомендованные эксперименты и увидите рост выручки, работа не заканчивается. Спустя некоторое время с новой настройкой вы можете повторно запустить анализ и начать новый раунд экспериментов. Возможно, теперь, оптимизировав базовую версию, вы захотите конкурировать с более продвинутыми приложениями. Такой итеративный подход помогает постоянно увеличивать выручку по мере роста вашего приложения и изменения рынка.