Growth Autopilot помогает определить, какие эксперименты стоит запустить, основываясь на ваших реальных данных о производительности и на том, как работают похожие приложения в вашем сегменте рынка. Вместо того чтобы гадать, что может сработать, вы получаете конкретные рекомендации для тестов, которые с большей вероятностью улучшат ваши результаты. Эта статья даёт честное 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 развитию приложения.

Что делает Autopilot

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

• Текущую конфигурацию: цены, пробные периоды, продукты и их конверсию
• Рыночные паттерны: как похожие приложения структурируют предложения и что они берут
• 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 сразу. Вы получаете готовый план — без необходимости изучать конкурентов или гадать, что тестировать дальше.

Данные, на которых строится Autopilot

Каждая рекомендация формируется на основе трёх основных источников данных, которые работают в связке.

Собственные данные вашего приложения

Autopilot анализирует текущую эффективность вашего приложения:

• Метрики конверсии по пейволам
• Структуру цен и продуктов

Это даёт Autopilot отправную точку, прежде чем предлагать какие-либо изменения.

Анализ пейвола

Autopilot анализирует скриншот вашего пейвола и сравнивает его дизайн с устоявшимися паттернами, которые используются в наиболее успешных приложениях вашей категории. Он оценивает компоновку, тексты, структуру подписок и элементы, направленные на повышение конверсии, — например, бейджи со скидками или блоки с отзывами.

По итогам анализа формируются два типа рекомендаций:

• Рекомендации на основе бенчмарков — что делают по-другому лучшие приложения, каждая подкреплена конкретной статистикой (например, «Используется в 72% топовых приложений категории Education»).
• Рекомендации по визуальному анализу, сгенерированные ИИ на основе вашего скриншота: улучшение 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 вашу конфигурацию с похожими приложениями на вашем рынке, используя публичные данные: цены, структуры подписок и распространённые паттерны в вашей категории. Эти сравнения учитывают страну, поскольку цены конкурентов и их структуры различаются на разных рынках. Данные о ценах конкурентов берутся из сторонних и публичных источников, таких как App Store, — это отличает их от анонимизированных данных сети Adapty, которые используются при анализе метрик. Так вы тестируете стратегии, которые уже работают в похожих приложениях, а не случайные идеи. Увидев аналитику, вы можете сравнить свои показатели и цены конкурентов бок о бок. Если похожие приложения показывают лучшие результаты с другим ценообразованием или структурой — это хороший сигнал, что тот же подход может сработать и у вас.

Отраслевые бенчмарки

Autopilot опирается на анонимизированные данные 20 000 приложений с подписками, отслеживаемых Adapty, и показывает, как вы соотноситесь со среднерыночными показателями в определённой стране и категории. Данные агрегируются по всей сети и никогда не привязываются к конкретному приложению.

Например, ваша воронка конверсии может сравниваться со средними показателями приложений в вашей категории и стране. Это помогает понять, отстаёте ли вы, 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 Adapty — чтобы выявить, где региональная корректировка цен может увеличить выручку. Для каждой страны оценивается:

• Конверсия: насколько показатель перехода от установки к оплате отличается от среднемирового. Высокая конверсия может говорить о возможности поднять цены; низкая — о чувствительности к цене.
• Ценовой индекс: позиция страны в Adapty Pricing Index, отражающая покупательную способность её жителей. Вы можете действовать на основе этих рекомендаций, создавая A/B-тесты из предложений по геопрайсингу в вашем плане роста.

Как Autopilot определяет рекомендации

Autopilot формирует набор предложений для улучшения конверсии вашего пейвола. Эти предложения предназначены для последовательного тестирования, чтобы можно было надёжно измерить эффект каждого изменения.

Вот как Autopilot приходит к своим предложениям:

1. Найти наибольшие возможности для роста Autopilot анализирует ваши цены, продукты и эффективность воронки, а затем сравнивает их с отраслевыми паттернами и похожими приложениями. Анализ проводится в валюте вашего основного рынка — не только в USD, — поэтому рекомендации по ценам соответствуют тому, что ваши подписчики реально платят. Autopilot ищет точки роста: скорректировать цену, добавить пробный период или изменить структуру предложения.

2. Выбор следующего эксперимента Каждая гипотеза генерируется на основе истории ваших предыдущих тестов. Autopilot знает, какие эксперименты вы уже проводили, какие выиграли и какие направления ещё стоит изучить. Следующее предложение опирается на то, что показал предыдущий эксперимент, а не следует фиксированной последовательности.

3. Проводите раунды «победитель против претендента»

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

4. Оставайтесь практичными Autopilot предлагает только те тесты, которые можно запустить с уже имеющимися продуктами и настройками — или с небольшими изменениями, например созданием нового продукта или корректировкой цены. Цель — сделать тестирование быстрым и простым в управлении.

5. Объясняет логику рекомендаций

   Для каждой рекомендации Autopilot формулирует чёткую гипотезу: почему этот тест стоит запустить, как ваши текущие метрики соотносятся с показателями конкурентов и отраслевыми средними, в чём заключается возможность и какие ключевые метрики должны улучшиться. 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 исходные рыночные данные, можно повторно запустить полный анализ. При этом загружаются актуальные данные о ценах конкурентов, бенчмарки конверсий и тенденции в категории. Как только вы оптимизируете базовые показатели, можно перейти к соревнованию с более сильными конкурентами. Такой итеративный подход помогает постоянно максимизировать выручку по мере роста приложения и изменений на рынке.