Рейтинг в Store

Если проактивно запрашивать оценку у пользователей после позитивного опыта использования, то пользователи с большей вероятностью будут оставлять и обновлять оценки, что приведёт к росту рейтинга и доверия к приложению.

Предположение

После релиза обновления Neuro 3 летом 2024 у приложения появилось много негативных оценок, так как было много проблем при его использовании. Далее было выкачено несколько обновлений со значительными UX и техническими улучшениями, но пользователи добровольно не ходили в сторы давать положительный фидбэк

После релиза обновления Neuro 3 летом 2024 приложение получило значительное количество негативных оценок из-за проблем в пользовательском опыте. В последующих релизах были внедрены существенные UX и технические улучшения, однако это не привело к росту рейтинга — пользователи добровольно не возвращались в сторы, чтобы пересмотреть и обновить свои оценки.

На момент внедрения системы сбора оценок рейтинг  в App Store составлял 2,7 в Google Play — 3,1. Также был низкий кредит доверия и опасения пользователей, что приложение перестанут поддерживать.

Проблема

После релиза обновления Neuro 3 летом 2024, которое пользователи восприняли как сырое, приложение получило волну низких оценок. Несмотря на последующие значительные UX и технические улучшения, пользовательский рейтинг оставался стабильно низким — пользователи не возвращались, чтобы пересмотреть и обновить свои оценки.

Исследования

Изучила практики запросов отзывов в популярных приложениях. В результате сделала предположения:

• Запрос оценки эффективнее после позитивного опыта использования приложения
• Слишком быстрый запрос скорее всего будет проигнорирован или даст негативный результат

2. Анализ референсов

С помощью Human Interface Guidelines и Material Design определила допустимые сценарии запроса оценки.

Далее на основе аналитических данных выявила частотность этих событий, чтобы определить оптимальный момент запроса фидбэка.

В первую очередь выделила ключевые события, связанные с позитивным пользовательским опытом:

• публикация пресета
• лайк пресета
• подписка на креэтора
• сохранения пресетов на педаль
• прослушивание пресетов

3. Работа с аналитикой

Решения

Пассивный запрос в виде баннера появлялся в ленте пресетов при высокочастотном действии — прослушивание пресета через SoundCheck™ более 10 раз. Это позволило ненавязчиво увеличить охват.

Согласно гадлайнам платформ и исследованиям референсов определили триггерные точки вызова запроса фидбэка после позитивного пользовательского опыта.

Активный запрос в виде модальное окна появлялся после завершения значимых малочастотных и среднечастотных событий:

• 1 публикация пресета
• 3 лайка пресетов
• 3 подписки на креэторов
• 1 шаринг пэка
• 3 сохранения пресета на педаль

2. Механики запроса

Такой подход позволил направить негативный фидбэк в закрытый канал и отработать его.

Перед системным попапом реализовала этап предварительного запроса фидбэка:

• положительный фидбэк триггерил вызов системного окна оценки
• отрицательный фидбэк открывал почтового клиента для отправки службе поддержки

1. Предварительная фильтрация фидбэка

Также появились положительные отзывы и повысился кредит доверия у пользователей (по данным обсуждений музыкальных форумов)

Менее чем за месяц рейтинг в App Store увеличился с 2,7 до 4,1 и в Google Play c 3,1 до 3,8

Результаты

Рост рейтинга был достигнут за счёт:

• запроса оценки в момент позитивного пользовательского опыта
• выбора релевантных триггерных событий
• фильтрации негативного фидбэка
• баланса активных и пассивных механик

Выводы

Что можно улучшить