Аналитика для мобильных приложений: критерии выбора – Статьи

Аналитика для мобильных приложений: критерии выбора - Статьи Аналитика

Основные системы мобильной аналитики

Аналитика для мобильных приложений: критерии выбора - Статьи

Граница между системами – условна, на сегодняшний день она практически стерта, так как каждая система стремится максимально удовлетворять всем целям и задачам владельцев и маркетологов приложений.

GA for Mobile Apps

К плюсам Google Analytics можно отнести его относительную бесплатность (до первых 500К событий); способность видеть DAU, WAU, MAU и предоставлять отчет по удержанию пользователей.  Однако минусов у этой системы гораздо больше: нет сегментации по событиям, не умеет работать с воронками, нет когортного анализа и определения источников трафика, нет А/В тестирования и пуш-нотификаций с сегментами.

AppsFlyer

Весь процесс adtracking’а у этой системы аналитики – один из самых лучших на рынке. Может работать с любыми операционными системами (даже небольшими, подстраиваясь под них). Отличается хорошей поддержкой и быстрой работой над исправлениями настроек. Реализована работа с диплинками.

К минусам можно причислить лишь отсутствие соцдема, однако у системы в принципе очень хорошее таргетирование, так что этот минус не такой уж большой. Однако, еще есть высокие начальные цены и отсутствие оплаты в рублях.

Flurry

Система абсолютно бесплатна, очень хорошо умеет трепать все события и процессы, связанные с маркетинговой активностью на площадках Yahoo (в работе с другими площадками есть определенные проблемы). Наличествуют воронки и когортный анализ, соцдем и сегментация аудитории приложения. In-app аналитика у приложения на самом высоком уровне.

Самым большим минусом системы является отсутствие риал-тайм репортов (отчеты могут идти с задержкой в несколько часов). Отсутствие трекинга FB и Google Ads, а также оптимизации данных, также являются достаточно серьезными минусами Flurry.

Amplitude

Это отличная in-app аналитика, которая умеет делать абсолютно все. Но, разумеется, не бесплатно. У Amplitude есть: когорты, пуши, любая внутренняя и внешняя аналитика, отчеты по всем видам событий, ремаркентинг, возможность работы по API, работа с диплинками и базами данных.

Если не смущает цена, иностранный интерфейс и клиентская поддержка, Amplitude для e-commerce систем и банковских сервисов, пожалуй, самая лучшая система. 

Amplitude лучше использовать в паре с трекером Localitics, тем более, что системы являются партнерами.

Что такое анализ эффективности мобильного приложения?

Это основа оптимизации – без этого набора статистических данных невозможно удержать пользователей, потому что это самая главная метрика и не важно, рабочий продукт или нет. Здесь исследуют аптайм (как долго приложение остается открытым), сбои, отзывчивость и использование ресурсов.

Вам нужно знать, когда приложение работает, тормозит или выходит из строя. И так о каждой операционной системе и девайсе, с которых люди пользуются вашим продуктом. Ваше приложение работает на телефонах определенного бренда лучше, чем на других? Вы наверняка захотите узнать почему так происходит.

Кроме того, ваше мобильное приложение может зависеть от облачных сервисов сторонних разработчиков, и вам тоже будет интересно, как именно это влияет на приложение, когда оно в режиме доступа или наоборот. Вот некоторые показатели производительности приложений.

Задержка устройства.Задержка API.Время работы.Сбои.Исключения.Ошибки.Передача данных.

Эти параметры очень важно знать, чтобы понять, что именно может не работать. Если вы заметили, что при открытии определенной страницы на iOS приложение уходит в ошибку, и это важная страница, то теперь вы сможете точно обнаружить причину. Теперь вы знаете, какие бывают типы аналитики приложений, а сейчас поговорим о самих платформах.

Appannie

Платформа для управления жизненным циклом мобильного приложения. Специалисты AppAnnie каждый год предоставляют статистику популярных приложений и отчеты активности пользователей по всему миру.

Поддержка платформ: iOS, Android.

Функционал:

  • Отслеживание эффективности рекламных кампаний.
  • Анализ рынка приложения по странам.
  • Трекинг конкурентов.
  • Анализ трафика.
  • Отслеживание позиций.
  • Отслеживание отзывов.
  • Оптимизация для магазинов приложений.
  • Статистика об использовании приложения.
  • Работа с ключевыми фразами.

Минусы:

  • Необходимо оплатить подписку, чтобы пользоваться всеми возможностями сервиса: для каждого приложения рассчитывается своя стоимость обслуживания. Для этого необходимо связаться со специалистами сервиса.

Appmetrica

Бесплатный сервис от Яндекса для анализа данных мобильного сервиса и его продвижения. Разработчики постоянно ведут работу с сервисом и добавляют новые отчеты и возможности.

Поддержка платформ: Android, iOS, Windows, Unity, Cordova и Xamarin.

Функционал трекинга:

  • Точный трекинг — отслеживание источников трафика.
  • Отслеживание конверсий.
  • Сегментирование аудитории.
  • Крэш-аналитика — отчеты о сбоях приложения и оценка серьезности проблемы.
  • Отслеживание времени пребывания в приложении.
  • Простой и логичный интерфейс.
  • Хранение данных и доступ к ним в любое время.
  • Отслеживание данных через мобильное приложение и веб-сервис с компьютера.
  • Поддержка отложенных и динамических Deep Links.
  • Когортный анализ — оценка возврата и вовлеченности пользователей по периодам.
  • Оценка срока жизни пользователей.
  • Настройка push уведомлений — возможность протестировать лучшую форму для привлечения пользователей.
  • Выгрузка отчетов в формате .csv и .png.
  • Визуализация отчетов в графики.

Важно! Для работы с сервисом необходимо завести аккаунт в Яндексе.

Минусы:

  • Часть визитов может не учитываться.
  • Для работы с сегментами в мобильном приложении необходимо настроить их через веб-версию.
Рабочий стол AppMetrica
Рабочий стол AppMetrica

Events vs pageviews (внутренние системы аналитики для мобильных приложений)

Большинство счетчиков для интернет сайтов считают показы страниц или хиты. Такой подход к логированию событий на интернет сайтах пришел из далеких времен, когда каждое действие на сайте приводило к перезагрузке страницы.

С приходом веб 2.0 такой подход стал менее оправданным (пользователь теперь может взаимодействовать с сайтом без перезагрузки страницы) и со временем стали появляться cистемы аналитики, работающие с событиями.

Событие — любое действие, которое совершает пользователь (клик на кнопку, открытие определенной страницы, добавление комментария). Вместе с событиями передаются ряд обязательных параметров (индификатор пользователя, служебные параметры), а также ряд дополнительных параметров, которые определяете вы сами (например, версия приложения, кол-во дней с момента начала использования сервиса, кол-во опубликованных постов и так далее).

Такой подход к логированию данных  более затратный на этапе встраивания аналитики, но зато предоставляет возможность отвечать на существенно более сложные и глубокие вопросы. И именно такой подход используется для внутренней аналитики в мобильных приложениях.

Системы внутренней мобильной аналитики для мобильных приложений — аналоги всем привычных Google Analytics или Яндекс Метрики в вебе.

Firebase analytics

Сервис от Google для комплексной аналитики и разработки мобильного приложения.

Важно! В Google Analytics есть возможность отслеживания мобильных программ, но Firebase имеет расширенные настройки для анализа данных и поддерживает возможность настройки приложения.

Сервис частично бесплатный: для тестирования и хранения данных нужно будет оплатить дополнительный функционал сервиса. От нескольких центов до 5 долларов за подключение дополнительного сервиса.

Поддержка платформ: iOS, Android.

Функционал программы:

  • Отслеживание конверсий.
  • Отслеживание трафика.
  • Отслеживание путей пользователей до совершения сделки.
  • Аналитика пользователей (DAU, MAU, Retention и так далее).
  • Хранения данных в облачном хранилище.
  • Настройка push уведомлений.
  • Возможность подключения In-App Messaging — отправка сообщений пользователям (например, предложение индивидуальной скидки).
  • A/B тестирование приложений.
  • Отслеживание стабильности приложения — во вкладке Crashlytics можно отследить каждую сессию работы приложения.
  • Возможность анализировать и прогнозировать поведение аудитории.

Минусы:

  • Платная система для хранения данных.
  • Сервис больше ориентирован на разработчиков.
  • Сложный интерфейс для новичков.
Рабочий стол Firebase
Рабочий стол Firebase

Flurry

Платформа для сбора и анализа статистики мобильного приложения. Сервис бесплатный. Для отслеживания монетизации вашего приложения требуется подключить PayPal.

Поддержка платформ: iOS, Android, BlackBerry.

Функционал:

  • Отслеживание воронок продаж.
  • Отслеживание до 5 приложений одновременно.
  • Работа с сегментами аудитории.
  • Отслеживание данных пользователей (основные показатели, интересы, демографические данные и так далее).
  • Аналитика мобильных игр.
  • Простой интерфейс для настройки отчетов.
  • Отслеживание монетизации.

Минусы:

  • Настройка воронок сложная: нет возможности создать условия на отдельные этапы воронки.
Дашборд Flurry
Дашборд Flurry

I место – firebase

Платформа для разработки приложений. Среди полезных функций: аналитика, отчеты о сбоях, хостинг и A/B-тесты, отчетность в форме таблиц или графиков. Для событий также доступны отчеты по путям переходов – отчет «Последовательности». В нем можно указать последовательность событий и проанализировать, как пользователи продвигаются, например, по уровням игры. В Firebase можно отследить доходность, события, конверсии, метрики активности и удержания пользователей.

Дополнительный анализ:  Автоматизация тестирования продуктовой аналитики в мобильных приложениях / Блог компании red_mad_robot / Хабр

Плюсы:

  • Данные об активности пользователей в приложении, конверсиях и о доходах, которые они приносят.

  • Отчеты о сбоях Test Lab (для Android).

  • Мониторинг производительности приложений.

  • Интегрируется с большинством продуктов Google, полезных для анализа юзабилити и пользователей.

Минусы: 

  • В Firebase нет подробных отчетов о сеансах пользователей приложения.

  • Интегрируется только с одним рекламным партнером – Google Ads.

  • Ограниченная кастомизация.

Платно/бесплатно: бесплатно.

Кому подойдет: универсальный инструмент, который подойдет всем.

Ii место – mixpanel

Это универсальный инструмент, который охватывает как мобильную, так и веб-аналитику. Mixpanel помогает анализировать путь клиента и поведение пользователей, а также монетизацию приложения. Также инструмент позволяет выявлять проблемы с приложениями и предотвращать отток пользователей, находить лучший контент и повышать вовлеченность. Среди особенностей: когортный анализ, A/B тестирование, обновление данных в реальном времени.

Плюсы:

  • Дружественный интерфейс, простые в создании воронки.

  • Отслеживание активности в реальном времени.

  • Оповещения о поведении: уведомления об использовании продукта.

  • Возможность отслеживать события отдельно или создавать последовательности событий (воронки).

  • Автоматическая интеграция совершенствуется.

Минусы:

  • Серверная часть использует NoSQL, поэтому могут возникнуть проблемы при управлении большими фрагментами структурированных данных.

  • Ограничения в бесплатной версии. 

  • Высокая стоимость.

Платно/бесплатно: платно.

Кому подойдет: тем, кто хочет качественно строить воронки продаж. 

Аsomobile

Это относительно новый сервис, который в данный момент еще только набирает свои обороты. Однако создан он компанией AdvertMobile, которая находится на рынке мобильных приложений уже 7 лет.

Это первая программа, которая составляет отчеты используя принцип машинного обучения. Аsomobile дает много полезных сведений о конкурентах, дает информацию, необходимую для ASO-оптимизации, сведения об источниках трафика. Информацию инструмент находит в открытых источниках.

Что касается анализа конкурентов, то этот сервис дает возможность увидеть, какие ключи используют конкуренты, узнать об их трафике. В частности, с помощью Аsomobile можно увидеть все ключевые слова, используемые конкурентами. Программа также анализирует каждое слово в отдельности и показывает трафик, который приносит конкретный ключ.

Кроме того, сервис дает информацию по конверсии приложения. Российские издатели игр и приложений могут заинтересоваться этой программой особенно, потому как она – отечественного производства.

Аналитика продукта

Это комплекс методов аналитики, направленный на улучшение приложения: финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Анализ данных позволяет создавать эффективные рекламные кампания, точнее удовлетворять боли аудитории и сокращать расходы на всех этапах развития и реализации продукта.

Продуктовая аналитика решает несколько основных задач:

Первая задача совпадает с аналитикой маркетинга, отличается лишь расширенными возможностями: более широкая аудитория, больше инструментов для анализа, наличие специализированных отчетов и т.п.

Продакт-менеджеры всегда ищут и проверяют новые гипотезы, чтобы сделать приложение успешнее и прибыльные. Аналитика продукта за счет мониторинга метрик проекта (первая задача) дает ценную информацию, на основе которой специалист принимает решение: гипотеза верна или нет и стоит ли ее масштабировать на все программное обеспечение.

Некоторые платформы помогают в решении третьей задачи — проведении A/B тестирований. В них встроен функционал для выбора сегментов, на которые распространится нововведение и какое именно. Собранные данные используют для интерпретации результатов теста и принятия решений.

То есть аналитика продукта изучает поведение пользователей во время взаимодействия с программным обеспечением. На основе данных специалист понимает, что сейчас происходит с приложением.

Вот несколько примеров важных сведений:

  • какие кнопки нажимают пользователи;
  • как часто используют продукт;
  • какие функции продукта популярны;
  • с какими проблемами сталкиваются пользователи при взаимодействии с продуктом.

Эти данные помогают компании удержать пользователя в приложении, что дешевле привлечения новой аудитории. Поняв, как клиент взаимодействует с продуктом, какую пользу получает и с какими проблемами сталкивается, вы оперативно внесете необходимые изменения и повысите ценность продукта.

Опытные специалисты для аналитики продукта используют следующие сервисы: Amplitude, Mixpanel, Devtodev, Flurry, AppMetrica и Firebase. Эти системы поддерживают подключение сторонних платформ: например, трекинг, push-рассылки и т.п.

Но возможны и ограничения:

  • поддержка фреймворков и их возможностей;
  • ограничения на типы событий, их число и параметры;
  • доступ к «сырым» данным (не все метрики доступны в рамках одной платформы);
  • наличие и возможности отчетов;
  • отслеживание и работа с подписками.

Полностью универсальных платформ сегодня не существует. В одной системе нет одного инструмента, во второй — другого. Нужные метрики «добивают» сторонними платформами.

Но системы для аналитики продукта продолжают развиваться, регулярно появляются новые функции и возможности. Следите за обновлениями, пробуйте что-то новое и достигайте высоких показателей.

Виды app-аналитики

Специалисты выделяют три основных вида аналитики приложений:

  1. Аналитика маркетинга. Анализ рекламных кампаний. Отвечает на вопрос: какой канал продвижения наиболее эффективен для программного обеспечения? Оценивается количество установок, источники и ключевые действия пользователей.
  2. Аналитика продукта. Анализ поведения пользователей в приложении. Отвечает на вопрос: что изменить в программном обеспечении для повышения конверсий? Оценивается количество действий пользователей, профит и retention полезных юзеров.
  3. Аналитика сторов. Анализ и мониторинг популярности приложения. Отвечает на вопрос: на сколько продукт хорошо для целевой аудитории? Оценивается количество установок, источники и ключевые действия.

Обратите внимание, что аналитика маркетинга и сторов похожа. Только в первом случае оценивают все рекламные кампании, а во втором — положение программы в AppStore, Google Play и на других аналогичных площадках. Для работы с обоими видами часто используют трекеры, о которых поговорим далее.

Виральность

Virality ― количество приглашений, которые рассылает один ваш клиент. Используется банковскими и социальными приложениями, интернет-магазинами и так далее.

Рассчитывается по формуле:

Виральность = Число приглашений от клиента * (Количество зарегистрированных / Количество приглашенных) * (Количество рассылающих / Количество зарегистрированных)

Пример: Для начала берем количество приглашений от одного пользователя ― 15. Из этих приглашенных, зарегистрировались 5. То есть из 100% (15 человек) получаем: 5 / 15 = 0,3. Далее количество рассылающих делим на количество зарегистрированных: из 5-ти приглашенных, рассылки сделают 2-е. Итог: 2 / 5 = 0,4. Собираем данные в формулу: 15 * 0,3 * 0,4 = 1,8.

Важно! Оптимальный показатель виральности должен быть больше единицы. Тогда можно говорить о том, что методы привлечения пользователей работают хорошо.

Вспомните, какие вы получаете уведомления: «Пригласи друга, получи кэшбэк 5%» или «Скидку в 500 рублей на следующую покупку».

Вовлеченность пользователей

Рассмотренные выше метрики помогают рассчитать вовлеченность пользователей, или «липкость» (Sticky Factor) ― показатель, который отражает полезность и интерес:

  • Недельную степень вовлеченности: DAU / WAU * 100%.
  • Месячную степень вовлеченности: DAU / MAU * 100%.

Пример: 200 ежедневных пользователей / 1000 ежемесячных клиентов * 100% = 20%.

Если клиенты запускают сервис каждый день, показатель «липкости» будет равен 100%. Низкий показатель говорит, что мобильное приложение не интересно аудитории или не так полезно.

Важно!Оптимальное месячное значение вовлеченности составляет 20%, для мобильных игр ― 20-30%.

Когда отметка доходит до 5%, следует подключить рекламу, push уведомления, добавить новые функции, проверить приложение на спам или обновить версию, чтобы привлечь внимание пользователей. Предложите довод, из-за которого они должны вернуться к вам.

Например, в популярных играх есть варианты поощрения: бонусы, ежедневные задания, прокачка героев и так далее. В приложениях используют систему добавления нового функционала, подписку по скидке, промокоды.

Инструменты app-аналитики

Специалисты выделяют несколько категорий инструментов app-аналитики, чаще всего применяемых в работе:

  • трекинг — отслеживание маркетинговой активности пользователей;
  • продуктовая аналитика — важные метрики продукта: аудитория, новые пользователи, количество сессий, средняя длина сессий и т.п.;
  • статистика по крэшам — анализа стабильности работы мобильного приложения, количество «падений», ошибок и т.п., что формирует негативный опыт пользователей;
  • push и in-app коммуникации — пуш-уведомления для коммуникации с пользователями (аналитики оценивают кликабельность и вовлеченность инструмента);
  • аналитика сторов — инструмент применяется для ASO (оптимизированность под магазины приложений) и оценки конкурентов, которые размещаются на площадке в той же или соседней категории;
  • финансовая аналитика — например, анализ количества подписок или покупок товаров;
  • запись пользовательских сессий — поведение пользователя в мобильном приложении, как он взаимодействует с интерфейсом (аналог вебвизора, используемого для веб-сайтов в Яндекс.Метрике);
  • другое — специализированные платформы для аналитики, например, для работы с A/B-тестами, deep-линками, ссылками и т.п.
Дополнительный анализ:  Получение РНПТ на остатки прослеживаемых товаров :: Прослеживаемость товаров

Может возникнуть вопрос, зачем так много категорий? Неужели нет какой-то единой системы, объединяющей в себе все это. Да, такие системы есть, но они обладают определенными особенностями. Из-за этого их не всегда удается применить в том или ином проекте для сбора качественных данных, поэтому приходится работать с разными платформами, выполняющими 1-3 задачи.

Не пугайтесь большого количества категорий инструментов app-аналитики. Только на первый взгляд кажется, что работа с множеством платформ занимает много времени и требует немало сил для сбора и сведения данных в единый отчет.

И как же тогда получать целостную картину о пользовательском опыте, если придется работать с несколькими разрозненными инструментами? Универсального ответа на этот вопрос нет. Аналитик сам выбирает, каким образом объединить все платформу в единую систему.

Интеграция с sdk

Работа с система аналитики мобильных приложений начинается с интеграции SDK — программного кода (компонента) счетчика — для сбора данных. Причем важно не просто внедрить его в приложение, но и протестировать на корректность работы.

Опытные аналитики не раз сталкивались с ситуациями, когда разработчик не позаботился о тестировании SDK. В результате после запуска «терялись» важные данные о поведении пользователей, конверсиях и т.п. А эти сведения очень важны на начальных этапах развития продукта: на их основе вносятся правки, «допиливается» приложение для наиболее точного решения проблем пользователей.

Быстрое обнаружение некорректной работы SDK не позволит уже на следующий день получать актуальные данные. Сначала выявляют ошибку, затем исправляют и «выкатывают» новую версию программного обеспечения в маркеты. Как правило, около недели уходит у пользователей на обновление софта.

Как выбрать платформу аналитики мобильных приложений?

Среди большого разнообразия платформ для классификации необходимо выбрать одну, но удобную и функциональную, на которой будут поддерживаться мотивированные установки приложений.

При выборе всегда стоит обращать значительное внимание на:

  • тарифный план платформы. На официальных сайтах сервисов по обобщению вы сможете найти некоторые функции в бесплатном доступе. Зачастую создатели в этот пакет услуг включают самые базовые опции и, если для оценки мобильного добавления вам не нужно много различных показателей, можно смело использовать такой набор аналитических инструментов. Если необходим более обширный круг инструментов, от стоит ознакомиться с тарифными наборами и выбрать для себя подходящий и выгодный.
  • основные возможности. Многие сервисы специализируются на каком-то одном виде оценки. Если ваше добавление требует использования стандартных расчетных действий, то выбрать платформу для вас не составит труда, но если же ваша разработка более специфична и требует периодизации большего объема показателей, то необходимо подобрать платформу с возможностью настраивания метрик.

После этого надо ознакомиться с функционалом найденных сервисов и выбрать для себя наиболее подходящий.

  • сложность выполнения работы. У некоторых сервисов довольно простой и гибкий принцип работы, но встречаются такие платформы с которыми просто неудобно работать или же пакет их SDK достаточно большой, что также влияет на работу продукта и сказывается на его эффективности. Основная задача разработчиков программ – найти сервис, который будет полностью подходить под разработку для дальнейшего его оценки.

Вот такой вышел список основных критериев, которые должны сильно помочь вам при дальнейшем выборе аналитической платформы.

Как построить систему аналитики в приложении

Построить систему периодизации хостинга быстро не получится. Сейчас мы коротко рассмотрим что же необходимо делать, чтобы все работало правильно.

Первым, что надо будет сделать – установить в продукцию уже существующую систему для обобщения и определиться с событиями, которые вы будете отслеживать, например: источники трафика, доходность, аудитория, ее поведение и активность. Также важна такая переменная, как cpi метрика. Этот вариант хорошо подойдет если вы новенький разработчик софта.

Если же ваша разработка уже функционирует какое-то время и довольно успешно развивается, то стоит задуматься о расширенной классификации, а точнее – развитие своей системы аналитики. Конечно же это потребует определенных затрат, но потом результат с лихвой окупится благодаря принесенным данным.

Количество скачиваний и количество регистраций

Первые две метрики, на которые обязательно нужно обратить внимание, это количество скачиваний и количество регистраций. Показатели важны для последующих расчетов.

Количество скачиваний не отражает эффективность, но метрика может отражать качество продвижения. 100 000 скачиваний не смогут рассказать о полезности вашего приложения, так как нет гарантии, что все, кто его скачал, будут им пользоваться.

Важно! При работе с аналитикой рекомендуется выделить оптимальную долю пользователей вашего сервиса и посчитать стоимость установки (CPI): Затраты на продвижение / Количество установивших мобильную программу.

Под оптимальной долей пользователей понимают то количество, которое вы рассчитываете получать каждый месяц. Это средний показатель того, что вы будете зарабатывать с приложения, а не выходить в ноль.

Само по себе количество регистраций еще не формирует объективной картины вашей ЦА. Например, пользователь зарегистрировался с одного аккаунта на двух устройствах. Показатели метрики посчитают два скачивания приложения и одну регистрацию.

Перейдем к основным показателям, по которым можно отслеживать эффективность вашего приложения. Эти данные можно найти в системах аналитики.

Коэффициент удержания клиентов

Retention Rate (RR) ― качество трафика, а именно процент вернувшихся после скачивания программы пользователей.

Расчет:

RR = Вернувшиеся пользователи / Общее число пользователей, установивших приложение * 100%.

Пример: 40 вернувшихся посетителей / 150 пользователей, скачавших приложение * 100% = 26,7%

Данный показатель не должен быть высоким. Допустимым является уровень в 20-30%. Если показатель равен 40% ― ваш сервис популярен у пользователей. Но когда отметка опускается на 10-15%, есть смысл внести правки в функционал и пересмотреть варианты привлечения аудитории. При этом, в первую очередь, ориентируемся на задачи приложения:

Высокий показатель работает хорошо для программ, которые требуют активности ежедневно: интерактивные игры с бонусами на каждый день, новостные приложения, социальные (мессенджеры).

Низкий показатель будет нормой для справочников, навигационных карт, приложений по мероприятиям в городе, сервисов по финансовой тематике, бизнес-приложений.

Существует три вида RR для оценки маркетинговой стратегии:

  1. 1-й день удержания ― доля пользователей, которые воспользовались сервисом на следующий день. Низкий показатель указывает на то, что пользователям сложно разобраться в интерфейсе или приложение не решает их задачи или потребности.
  2. 7-й день удержания ― процент пользователей, вернувшихся через семь дней. При низком показателе рекомендуется пересмотреть предложения для целевой аудитории (объявления, описание, функционал).
  3. 30-й день удержания ― приложением пользуются спустя месяц, это говорит о том, что ваш продукт актуален на рынке. Если метрика показывает невысокие данные, следует пересмотреть стратегию продвижения и параметры приложения.

Показатели необходимо проверять каждый день и сравнивать активность после внесения изменений в структуру сервиса.

Особенности app-аналитики

Давайте поговорим об особенностях аналитики мобильных приложений:

1. Монополия на дистрибуцию. Сегодня большинство мобильных приложений распространяется через Store (магазины приложений). У iOS — App Store, Android — Google Play и т.п. Это накладывает ограничения на распространение программного обеспечения.

Для определения, откуда пришла установка, требуется применение дополнительных подходов. Обычно используют трекеры, о которых поговорим далее более подробно.

2. Обстоятельства использования смартфона: транспорт, дома. Один и тот же пользователь использует мобильное приложение в разных условиях: например, в комфорте дома или за рулем автомобиля. В первом случае разделы/страницы просматривает внимательно, все тапы попадают точно в кнопки и т.п. Во втором — просматривает в спешке, не всегда попадает в кнопки с первого раза и т.п.

То есть поведение одного и того же пользователя отличается в зависимости от обстоятельств, в которых он использует смартфон. И это важно учитывать при аналитике мобильных приложений.

3. Нестабильное беспроводное соединение — «доезд» событий. Беспроводное подключение к интернету может прерываться, а затем возобновляться. Во многих операционных системах и самих мобильных устройствах программы работают без подключения к Сети (если такую поддержку сделали сами разработчики).

Из-за этого невозможен моментальный сбор всей аналитики сразу. Действия пользователя сохраняются и после повторного подключения к интернету отправляются в систему статистики (также требуется некоторое время на отправку собранных сведений).

Дополнительный анализ:  Курсы по финансовому анализу – обучение в Новосибирске

Для экономии ресурсов платформы аналитики ввели окно отправки данных (как правило, оно не превышает 7 дней). То есть они собирают данные о поведении пользователей без подключения к интернету в течение недели. Если за это время смартфон так и не подключился к Сети, информация удаляется.

Просматривайте отчеты в системе аналитики за последние 7 дней, потому что они постепенно будут дополняться «доездами».

4. Взаимодействие с платформами ОС. У разных платформ свои особенности для разработки программного обеспечения, которые надо учитывать в работе. Например, в iOS и Android пользователи идентифицируются разными рекламными идентификаторами.

5. Подверженность к падениям — крэши и ошибки. Мобильные приложения, как и любое другое программное обеспечение, подвержены ошибкам и «падениям». К сожалению, такое случается в любом проекте по разным причинам: баги в операционных системах, аппаратах или самом приложении.

Ошибки и «падения» — негативный опыт для аудитории. Чтобы сводить отрицательные последствия к минимум, аналитики собирают информацию о багах. Для этого используют специальные программные решения, о которых более подробно поговорим в следующих разделах статьи.

6. Ограничения девайса: память, батарейка и т.п. Мобильные девайсы — автономные устройства, поэтому проблема объема памяти или заряда батареи с ними стоит острее, чем с настольными компьютерами или ноутбуками.

Например, добавление большого количества систем аналитики «утяжеляет» программу. Из-за этого у некоторых пользователей возникают проблемы с установкой или использованием и они отказываются от взаимодействий с программой. Неоптимизированный код становится причиной повышенной нагрузки на смартфоны и планшеты, из-за чего быстрее расходуется заряд батареи. И это становится причиной ухода аудитории.

Грамотная аналитика выявляет эти причины и помогает разработчикам принимать правильные решения по дальнейшему улучшению программного обеспечения.

Оценки доходов и скачиваний мобильных приложений конкурентов

Сторы построены на основе рейтинговой системы — есть топ бесплатных приложений, топ платных приложений, а также топ гроссинг приложений (приложения, которые больше всего зарабатывают).В определенный момент системы аналитики сторов стали получать достаточное количество информации, чтобы обучить алгоритмы с высокой точностью делать оценки числа скачиваний приложений исходя из его положения в топах приложений, а также оценивать доходы приложения исходя из топа гроссинга.

Эти оценки достаточно точно попадают в реальные данные. Погрешность вполне логично растет для топовых приложений, занимающих первые месте (ибо верхней границы дохода нет).

Такие сервисы платные, но понимание процессов и общей ситуации, которое они несут — стоят своих денег.

Системы для оценок доходов и скачиваний приложений конкурентов:Distimo IQ, AppAnnie Intelegence

Пожизненная ценность клиента

LTV, или LifeTime Value ― доход с одного пользователя за все время использования сервиса.

Расчет: LTV = ARPU * LifeTime,

где LifeTime ― среднее время использования мобильной программы, или ALC (Average Lifetime Customer) = 1 / Churn Rate.

В аналитике всегда сравнивают несколько показателей, например, отношение LTV к CAC:

  • 1:1 — рекомендуется улучшить ситуацию: проверить каналы продвижения, пересмотреть целевую аудиторию, проверить работоспособность приложения.
  • 2:1 — при этих показателях расходы не окупаются.
  • 3:1 — оптимальное соотношение, возможность инвестировать в продвижение и покрывать амортизацию.
  • 4:1 — получение хорошей прибыли, необходимо удержание показателей эффективности на этом уровне.

Пример, выручка за месяц составила 50 000 рублей. Количество пользователей, запустивших приложение — 1200. Показатель оттока равен 35%. Итого: LTV = (50 000 / 1200) * (1/35%) = 41,67 * 2,86 = 119 рублей с одного пользователя за рассматриваемый месяц.

Рекомендуем к прочтению! В статье мы подробно рассказали, где еще используется метрика LTV.

Путь пользователя мобильного приложения

Прежде чем перейти к рассмотрению видов и инструментов app-аналитики, подробно рассмотрим путь пользователя мобильного приложения.

Обратите внимание на воронку (изображение выше). Она вам что-то напоминает? Этапы очень похожи на воронку другого бизнеса: веб-сайта или даже оффлайн-магазина.

Все начинается с установки приложения и первого запуска. Далее — активация — пользователь проходит краткое обучение или знакомство с софтом. Разработчики реализуют этот этап системами подсказок, которые указывают на правильное взаимодействие с программным обеспечением.

Следующий этап — цикл основных действий. Возврат в приложение, совершение целевых действий (например, покупка). Это может повторяться несколько раз, прежде чем пользователь станет лояльным и порекомендует программу своим родственникам, друзьями, коллегам и т.п.

Сколько стоит

Практически все игроки скрывают ценники, но эмпирическим путем можно узнать, что все равняются на AppsFlyer и средняя цена будет 6 центов за атрибуцию платного трафика. То есть, если сервис по конкретному пользователю выдал вам не органическую атрибуцию, то за это надо заплатить. Обычно органический трафик не идет в стоимость.

В целом, эта цена — абсолютно адская в соотношении к предоставляемой полезности, поэтому с ростом объемов стоимость сервиса будет расти медленнее. Более того, вы обязаны будете заплатить даже если трафик не сконвертируется и не окупится, то есть по факту вы платите за установку. Такая стоимость может легко увеличить стоимость за установку (CPI) на 10%.

Вывод простой — торгуйтесь, если хотите сэкономить.

Легко посчитать, сколько примерно будет стоить AppsFlyer. Предположим, вы покупаете трафик на $10 000 в месяц при стоимости установки $2 -> 5 000 атрибуций -> 5 000 * 0.06 = $300.

Отмечу, что если вы не получаете данных об атрибуции при выключенном доступе к IDFA, то вы не платите за атрибуцию. Я официально спросил AppsFlyer об этом и получил ответ «Да, если у клиента включен LAT, мы не получаем IDFA/GAID и установка может уйти в органику.

Статистика по крэшам и ошибкам

Сбор статистики по крэшам и ошибкам важен для удержания текущей аудитории. Он позволяет контролировать стабильность работы приложения, помогает определять неполадки и расставлять приоритеты. Чем сильнее ошибка влияет на ключевые метрики, тем выше ее значимость. В первую очередь исправляют крэши с максимальным приоритетом.

Исходя из этого вывода, нетрудно определить основные показатели этого подраздела:

  • % crash-free пользователей — у какого процента пользователей не было ошибок;
  • % crash-free сессий — сколько процентов сессий прошло без ошибок.

В Firebase и AppMetrica есть встроенный функционал статистики по крэшам и ошибкам. Если вы работаете с другими платформами, где такой возможности нет, используйте сторонние инструменты: App Center или Countly.

В этой статье дано описание основных элементов app-аналитики. Ознакомьтесь и попробуйте на практике описанные инструменты. Анализ данных о поведении пользователей позволит принимать верные решения и уже через пару месяцев вы заметите повышение целевых метрик. Если остались какие-то вопросы, задавайте их в комментариях, мы с радостью ответим!

Типы системы мобильной аналитики

По виду обобщения задач можно выделить несколько типов оценки:

  • Маркетинговая аналитика. Здесь вы можете рассчитать стоимость привлечения и ROI (показатель окупаемости инвестиций).
  • Продуктовая аналитика. Представлена возможность классифицировать поведения пользователей во время использования мобильной программы, влияние новых изменений на поведение юзеров.
  • Глубоко продвинутый анализ данных. Построение моделей для прогнозов, поиск взаимосвязей в пользовательских действиях.
  • Мониторинг. Отслеживание состояния продукта на различных его этапах функциональности.

Также, еще віделяют такие типы как:

  • In-app анализ. Принцип его основывается на анализе поведения юзеров: переходят ли они с главной страницы, или же по глубинным ссылкам.
  • Анализ производительности. Этот тип оценки помогает определить где и почему у разработки происходит сбой во время работы.

Заключение

Рассмотрев данные метрик и подсчитав все показатели, можно судить о том, насколько мобильное приложение эффективно: изучить отношения показателей, проверить активность участников сервиса, определить процент естественного прироста и платного привлечения, определить время и частоту использования приложения, определить показатели монетизации и рассчитать выручку.

Улучшить показатели эффективности мобильного приложения можно несколькими способами:

  • Ежедневно отслеживать все внесенные в приложение изменения.
  • Использовать все возможности для привлечения пользователей.
  • Поощрять пользователей за все время использования мобильного сервиса.
  • Постоянно следить за целевой аудиторией и их желаниями: изучайте отзывы, проверяйте социальные сети, отправляйте push уведомления с просьбой оценить мобильный сервис.
  • Сравнивать показатели эффективности с предыдущими периодами: день, неделя, месяц.
  • Отслеживать каналы продвижения и убирать те, которые не приводят новых клиентов.

Регистрируйтесь в SendPulse, чтобы работать с рассылками для продвижения мобильных приложений: email, web push, Viber, SMS и через чат-ботов в мессенджерах!

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector