Фокус на гейміфікацію: як ми підвищили використання продукту на 35%

Привіт, я Олександр Бартосюк, Product manager в EdTech-стартапі Mate academy. Наш продукт допомагає вивчати програмування.

У цій статті я розповім, як за допомогою гейміфікації ми:

збільшили використання продукту у вихідні дні на 35% та у робочі — на 15%;
збільшили відсоток оцінених перевірок завдань на 20%;
частково розв’язали проблему прокрастинації для 45% студентів;
збільшили середній проведений на платформі час на 20%.

Трішки ввідних даних про те, як у нас все влаштовано і для чого нам гейміфікація. Працевлаштування — це win-win для студентів, як клієнтів, і для нас, як компанії. Є навчання на курсі повного дня (full-time) та навчання у власному темпі (part-time), де студенти навчаються за зручним для себе графіком.

Так от, на part-time ми куди частіше стикаємось з проблемами retention. Відтак, якщо на full-time наш основний виклик — це працевлаштування, то на part-time — це працевлаштування + доходжуваність студентів до етапу працевлаштування у певних часових рамках.

Щоб збільшити відсоток останніх ми зробили ставку на гейміфікацію на нашій LMS-платформі, й от що у нас вийшло.

Фіча #1: Лідерборд

*персональні дані на скриншоті змінені на вигадані

Загалом, концепція лідерборду багато кому знайома. Це є основним драйвером гейміфікації у нас, й інші елементи тісно підв’язані під нього. Якщо спрощено, то це таблиця, у якій студенти змагаються між собою.

Кілька тез про те, як усе влаштовано:

Ми даємо XP за кожне виконане завдання, а кількість XP відрізняється в залежності від його складності.
У нас є щомісячні «забіги» та чотири ліги: бронзова, срібна, золота та діамантова. На початку кожного місяця студенти переміщуються у нову лігу відповідно до їх темпу навчання у минулому місяці.
Ліги поділені на дивізіони, у яких знаходиться до 30 людей. Причина проста — зменшити кількість студентів в одній когорті для їх кращої мотивації.

ХР за кожне завдання визначається числами Фібоначчі, в залежності від того, як багато часу воно займає. Ми вирішили використовувати data-driven підхід та визначали складність за аналітичними даними. На жаль, ми не могли оперувати такими простими категоріями, як easy, medium, hard, оскільки є завдання, які займають у тисячі разів більше часу, ніж інші.

Основна складність цього підходу — це підтримка економіки XP. Потрібно, щоб кожна людина, яка додає завдання, визначала XP, відповідно до встановлених правил.

Ця система не зовсім стабільна і суттєво залежить від людини, тому у нас є плани прибрати з цього процесу людський фактор настільки, наскільки це можливо.

Фіча #2: Досягнення

Головна мета досягнень — це нагородження користувачів за дії різної складності: як за найпростіші — вирішити одне завдання, приєднатись до вебінару тощо, так і за складніші — зайняти перше місце в лідерборді, вирішити 30 алгоритмічних завдань тощо.

Давати винагороду користувачам за прості дії важливо, щоб це мотивувало їх йти далі, а за складні — щоб давати певні бенчмарки того, що вважається крутим результатом.

Особливо приємно отримувати несподівані результати від імплементації певної фічі. До прикладу, студенти можуть оцінювати перевірку кожної домашньої роботи менторами й, таким чином, ми підтримуємо високу якість менторської допомоги. Після запровадження досягнень, відсоток оцінених перевірок виріс на 20%.

Фіча #3: М’які дедлайни

Оскільки студенти навчаються повністю у своєму темпі, раніше вони не мали як такого орієнтовного терміну закінчення навчання та переходу на етап працевлаштування. Ця невизначеність суттєво впливала на їхню мотивацію.

Щоб змінити це, ми розробили м’які дедлайни. Їх суть у тому, що студенти мають змогу обрати дедлайн до якого вони хочуть закінчити навчання, а ми, в залежності від прогресу, показуємо, чи студент навчається в потрібному темпі.

Функціонал виявився досить популярним і його використовує близько 43% нових студентів. Цікаво, що фактичний результат майже точно збігся з результатами опитування, яке ми робили серед студентів перед початком розробки функціонала: близько 38% студентів відчували нестачу дедлайнів та орієнтовної дати закінчення навчання.

Фіча #4: Стріки

Якщо лідерборд — це про змагання з іншими, то стріки — це про змагання із самим з собою. Загалом, наша мета залишається такою ж — стимулювати виконання студентами основної дії, а саме, виконання завдань.

Як і у випадку з лідербордом, при дизайні стріків також є великий простір для помилки:

(1) після закінчення довгого стріка користувачі можуть втратити мотивацію,

(2) чим більший стрік, тим більше здається, що мова йде про те, щоб його підтримувати, а не вивчати предмет.

Таким чином ми опинились на цікавому роздоріжжі: для підтримання стріка нам потрібно, щоб студенти докладали регулярних зусиль, і водночас втрачали стрік якомога рідше.

Рішенням було запровадити «заморожені» дні, які даються кожні п’ять днів стріка та накопичуються у випадку, якщо студент навчається кожного дня. Таким чином, якщо студент має заморожений день та не вирішив жодного завдання, тоді стрік не втрачається.

Результати: ставка на гейміфікацію спрацювала

Перед імплементацією системи гейміфікації, ми цілились у покращення retention метрик part-time студентів. Зараз центральною метрикою було обрано DAU/MAU ratio. Вона демонструє, як часто наші активні користувачі користуються продуктом.

Під «користуванням» ми визначаємо саме вирішення завдання. Це дозволяє нам робити припущення: більше навчаються -> швидше закінчують. До речі, мені подобається етичність retention метрик в edtech-продуктах, оскільки цілі компанії та користувачів збігаються.

У загальному, метрика DAU/MAU у нас довгий час знаходилась у флеті й тому її покращення було справжнім викликом. Першим ми запустили лідерборд, оскільки на нього була найбільша ставка. Наступними ми запустили досягнення та м’які дедлайни, які є довгостроковішими інструментами.

У підсумку студенти супер залучені, змагаються один з одним та є безліч фідбеку про те, що навчання стало значно цікавішим, але суттєвого впливу на DAU/MAU не було.

Стріки були нашим останнім пострілом в першій ітерації гейміфікації навчального процесу. І вони спрацювали: з 1 червня (день запуску), DAU/MAU виріс до 15% у робочі дні та на 35% — у вихідні дні. Це суттєво, якщо враховувати, що йдеться про значну зміну поведінки людей.

Але важливо, що це все спрацювало в одній екосистемі: наприклад, працюючи над підтримуванням стріків, студент також отримує досягнення та додаткові ХР у лідерборді.

З цікавого: окрім покращення DAU/MAU, студенти також почали проводити в середньому до 20% більше часу на платформі.

Висновок

Гейміфікація — це не просто. Серйозний підхід потребує супер багато зусиль та часу при дослідженні, дизайні, імплементації та подальшій підтримці. І жодних гарантій, що це спрацює, і це суттєвий ризик. Але нам важлива доходжуваність студентів до працевлаштування, тож ми ризикнули і навіть створили окрему retention команду для цього!

Але без такої підтримки від студентів, звичайно було б важче 🙂