Что измеряет Feature Adoption Rate

Feature Adoption Rate — процентная доля активных пользователей (DAU или MAU в зависимости от контекста), которые воспользовались конкретной функцией за период:

Adoption Rate = (Пользователи, использовавшие функцию / Все активные пользователи) × 100%

Метрика фиксирует не качество использования, а факт первого или повторного взаимодействия. Это делает её основным индикатором успешности запуска фичи и эффективности онбординга.

Почему низкий Adoption — не всегда проблема алгоритма

Распространённая ошибка — интерпретировать низкий Adoption Rate как сигнал о плохом алгоритме или ненужной функции. Реальные причины чаще иные:

  • Плохая видимость: функция спрятана в подменю или не попадает в зону просмотра
  • Неочевидный заголовок: «Рекомендуем вам» хуже работает, чем «На основе вашей истории покупок»
  • Пропущенный онбординг: пользователь не знает, что функция существует
  • Неправильный сегмент измерения: если считать Adoption по всем пользователям, включая тех, кому функция нерелевантна, — цифра будет искусственно занижена

Совет: Прежде чем делать выводы о фиче, сегментируй Adoption по типу пользователей — новые vs. повторные, мобильные vs. десктоп. Часто функция «провалена» лишь в одном сегменте.

Связь с бизнес-метриками

Adoption Rate сам по себе не конечная метрика — его нужно связывать с downstream-показателями:

Функция Adoption Rate Целевая downstream-метрика
Рекомендательный виджет на PDP CTR на виджет Атрибутированная выручка
Поиск % сессий с поиском CR поисковых сессий vs. browse
Вишлист Добавления в список Repeat purchase rate
Фильтры каталога Использование фильтров Глубина просмотра, добавление в корзину

Если Adoption высокий, но downstream-метрики не растут — это сигнал пересмотреть саму функцию. Если Adoption низкий при хороших downstream-метриках у использующих — приоритет в дистрибуции, не в функции.

Типичные ошибки при работе с Adoption Rate

  • Считать всех пользователей знаменателем: включать в базу тех, кто даже не посещал релевантный раздел сайта. Корректнее — только пользователи, у которых был шанс увидеть функцию.
  • Игнорировать временной горизонт: Adoption за 1 день и за 30 дней дают разную картину — особенно для функций с низкой частотой использования.
  • Не измерять Feature Retention: пользователь попробовал функцию один раз — это Adoption. Вернулся через неделю — это Retention функции. Одноразовое освоение без повторного использования не создаёт ценности.