---
title: "Growth Autopilot: как это работает"
description: "Разберитесь в логике Growth Autopilot и доверьте нам рост вашей выручки."
---

[Growth Autopilot](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 \{#what-autopilot-actually-does\}

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 \{#the-data-behind-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.

:::note
Данные вашего приложения не используются для обучения рекомендаций для других приложений. Ваши данные остаются приватными.
:::

#### 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](autopilot#your-growth-plan) 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.

:::tip
Autopilot автоматически выбирает релевантных конкурентов, с которыми вы реально можете конкурировать. Как правило, мы рекомендуем придерживаться этих предложений и не добавлять приложения, которые слишком далеко впереди или позади. Если ваше приложение охватывает несколько категорий, возможно, стоит скорректировать список и сосредоточиться на наиболее актуальном сегменте рынка.
:::

#### 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](https://uploads.adapty.io/adapty_pricing_index.pdf), отражающую покупательную способность её жителей.

На основе этих рекомендаций вы можете создавать A/B-тесты из [предложений по гео-ценообразованию](autopilot#geo-pricing-rounds) в вашем плане роста.

## Как Autopilot решает, что рекомендовать \{#how-autopilot-decides-what-to-recommend\}

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 \{#what-happens-after-you-complete-the-experiments\}

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.

:::tip
Впереди новые функции! Ожидайте ещё более умных подсказок и возможности запускать эксперименты в один клик. Autopilot будет становиться всё лучше в помощи с ростом.
:::