- Суть аналитики мобильных приложений
- Монополия на дистрибуцию
- Место, где используется гаджет
- «Доезд» событий из-за нестабильного соединения с интернетом
- Взаимодействие с платформами ОС
- Технические характеристики гаджета (объем памяти, емкость батареи и др.)
- 2 вида аналитики мобильных приложений
- Базовая аналитика
- Расширенная аналитика
- Структура аналитики мобильных приложений
- Отслеживание установок
- Статистика по крэшам и ошибкам
- Push и in-app коммуникации
- Аналитика Store
- Продуктовая аналитика
- Метрики продукта VS метрики роста
- Этапы настройки аналитики мобильных приложений
- Системы аналитики мобильных приложений
- AppMetrica
- Google Analytics (для приложений)
- Adjust
- Firebase Analytics
- Flurry
- Amplitude
- Localytics
- Выбор системы аналитики мобильных приложений
- Проблемы аналитики мобильных приложений
- Не сходятся данные по установкам приложения
- События не сопоставляются с пользователем
- Дублирование статистики о событиях
- Часто задаваемые вопросы об аналитике мобильных приложений
- Стоит ли параллельно использовать несколько сервисов аналитики и трекинга?
- Поможет ли аналитика спасти приложение, которое не приносит дохода?
- Когда интегрировать аналитическую систему?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
Что это такое? Аналитика мобильных приложений – анализ данных о взаимодействии целевой аудитории с программой. Их нужно отслеживать регулярно, чтобы понимать, что устраивает, а что вызывает сложности у пользователей.
Когда внедрять? Начинать анализировать необходимо на этапе разработки мобильного приложения. Для этого подбирается такая система аналитики, функционал которой соответствует поставленным задачам. Иногда можно обойтись базовыми функциями (трекингом и SDK), но в дальнейшем потребуется больше действий.
Суть аналитики мобильных приложений
У аналитики мобильных приложений есть несколько важных аспектов.
Монополия на дистрибуцию
Большую часть мобильных приложений можно скачать только из специализированных магазинов (Store). В частности, для устройств на iOS это App Store, на Android – Google Play и т.д. Соответственно, распространение ПО ограничено.
Трекеры помогают отследить, откуда было загружено приложение.
Место, где используется гаджет
Поведение пользователя меняется в зависимости от обстоятельств, в которых он пользуется смартфоном или планшетом. Этот фактор обязательно учитывается при аналитике мобильных приложений. Например, если пользователь находится дома, то он внимательно просматривает разделы и страницы, а при нажатии на экран четко попадает на кнопки. Если же пользователь управляет автомобилем, картина иная: страницы пролистываются быстро, присутствуют тапы «не туда».
«Доезд» событий из-за нестабильного соединения с интернетом
Распространена ситуация, когда беспроводное подключение к интернету периодически прерывается, а затем восстанавливается. Благодаря усилиям разработчиков, ПО на многих смартфонах (с разными операционками) работает и без подключения к всемирной сети.
Однако из-за этого не получается сразу собрать аналитику в полном объеме. Все действия пользователя сохраняются и, после того как восстановится соединение, отправляются в систему статистики (обработка данных также занимает некоторое время).
Чтобы не тратить ресурсы на хранение неактуальной информации, сервисы аналитики мобильных приложений ввели понятие «окно отправки данных» (этот период обычно длится около недели). Данные о поведении пользователей, пока у них отсутствует подключение к интернету, собираются на протяжении семи дней. В случае, если за этот промежуток времени пользователь так и не появился в сети, сведения удаляются.
На заметку! Отчеты в системе аналитики нужно просматривать за последние семь дней – информация постепенно дополняется «доездами».
Взаимодействие с платформами ОС
Каждая платформа устанавливает свои требования для ПО. Это необходимо учитывать в процессе разработки. В частности, приложения на iOS и Android по-разному распознают пользователей. Рекламные идентификаторы отличаются длиной, специальными символами и т.д.
Технические характеристики гаджета (объем памяти, емкость батареи и др.)
В отличие от стационарных компьютеров и ноутбуков, мобильные девайсы работают в автономном режиме. Поэтому приложения не должны занимать много места и «съедать» заряд батареи.
-
Дополнительно:
- 10 критических ошибок В2В маркетинга
- 5 полезных инструментов для В2В
Если перегрузить ПО системами аналитики, его не получится установить и использовать на некоторых моделях смартфонов и планшетов. Из-за неоптимизированного программного кода снижается производительность девайса, а также быстрее садится батарея. В связи с этим пользователи отказываются устанавливать приложение.
Данные, собранные с помощью аналитики мобильных приложений, помогают разработчикам выяснить причины багов и лагов. Кроме того, они необходимы для исправления ошибок и дальнейшей доработки ПО.
2 вида аналитики мобильных приложений
Базовая аналитика
Для стартапов, а также в условиях ограниченного бюджета достаточно установить одну из систем аналитики и обозначить события, которые необходимо отслеживать.
Алгоритм действий:
- выбрать сервис трекинга данных;
- составить техзадание для разработчиков на установку SDK аналитической системы;
- разработать карту событий для разметки в приложении;
- внедрить аналитику;
- проверить, правильно ли собираются данные.
В бюджет необходимо заложить расходы на оплату:
- системы трекинга данных (если используется платная версия);
- внедрения сервиса аналитики;
- услуг аналитика.
Если необходимо максимально сократить расходы, можно отказаться от помощи аналитика. В этом случае все техзадания придется составлять самостоятельно. Останется только оплатить работу разработчика – обычно установка системы аналитики занимает около 10-15 часов.
На начальном этапе важно отслеживать действия пользователей и источники, откуда было загружено приложение. Это помогает проанализировать следующие параметры:
- эффективность и конверсию источников трафика;
- активность пользователей (DAU, MAU, Retention и другие показатели);
- доходность (если в приложении можно совершать покупки, получится вычислить Revenue, ARPU, ARPPU и т.п.);
- аудиторию и ее поведение (а именно, какая категория пользователей интересуется приложением и какие действия они совершают чаще всего).
Расширенная аналитика
Этот тип позволяет получать больше информации. К внедрению расширенной аналитики мобильных приложений целесообразно приступать в том случае, если ПО стабильно работает и пользуется спросом. Доработка приложения связана с дополнительными издержками. Однако затраты окупятся благодаря инсайтам, которые возникают в процессе анализа данных.
Если в программном продукте уже присутствуют инструменты базовой аналитики, нужно постепенно дополнять систему новыми данными и обогащать существующие. Например, можно добавить информацию о пользователях из собственной базы данных, расходы из рекламных кабинетов, сведения из других источников и т.д.
Несколько вариантов доработки приложения:
- Создать хранилище аналитических данных (DWH) – единую базу, куда будет стекаться информация о действиях пользователей.
- Настроить сбор данных из доступных ресурсов (реклама, трекинг в приложении, информация о пользователях и т.д.).
- Разработать удобную и информативную модель представления информации, которая будет персонифицирована для всех членов команды проекта.
Информация хранится в собственной или облачной базе. Чтобы организовать эффективную систему сбора и хранения данных, можно с помощью интеграций «допилить» имеющиеся ресурсы или же использовать специализированные сервисы.
В процессе работы над хранилищем данных, нужно предусмотреть фишки, которые облегчают дальнейшее использование собранной информации.
Лучше обратиться к грамотному аналитику. Он поможет создать эффективную систему сбора, хранения и использования данных.
В перечень ресурсов, из которых поступает информация, нужно постоянно добавлять новые источники. Благодаря этому можно решить сразу несколько задач, в частности:
- собрать воедино данные о поведении клиента и сведения из его профиля в приложении;
- выполнить сквозную аналитику по действующей клиентской базе;
- определить, какие каналы приносят больше всего лидов, и рассчитать стоимость привлечения нового пользователя.
Если рассматривать базовую и расширенную аналитику мобильных приложений в контексте закона Парето, базовый уровень должен составлять 80 % (при этом он дает основной результат). При условии, что ПО работает без нареканий и приносит стабильный доход, внедрение расширенного варианта аналитики повлечет за собой дополнительный рост – 20 %. Это, в свою очередь, заметно увеличит эффективность приложения.
Структура аналитики мобильных приложений
Отслеживание установок
В случае, когда пользователь готов скачать приложение, ему необходимо перейти по ссылке из рекламы в Store. Чтобы понять, что клиентская база пополнилась благодаря конкретному рекламному баннеру, нужно отследить трекинг данных.
Трекер – это программный продукт, интегрированный с рекламными площадками, который использует специальные трекинговые ссылки. Это ПО позволяет выяснить, какое рекламное сообщение побудило клиента скачать приложение, а также уведомить партнера о новой установке. Кроме того, трекеры дают возможность сформировать детальный отчет об эффективности того или иного канала продвижения.
Благодаря трекеру можно отследить источники платных установок и оценить post-install показатели новых пользователей (например, retention, прохождение туториал, покупки и т.д.). Помимо этого, получится выяснить, насколько эффективны выбранные варианты размещений (сайт, мессенджеры, социальные сети, e-mail, qr-коды и т.п.), а также определить, какой тип кампании будет наиболее результативным (CPI – Cost per install, CPA – Cost per action, Retargeting).
Все это позволяет сформировать представление о том, как оптимизировать приложение – снизить стоимость и добиться роста «полезных» установок.
Статистика по крэшам и ошибкам
Даже в стабильно работающем приложении иногда могут возникать ошибки и баги. Поэтому важно выбрать подходящие сервисы и настроить поиск крэшей и ошибок. Как показывает практика, отчеты необходимо мониторить при каждом релизе, чтобы своевременно устранить недочеты.
Push и in-app коммуникации
В течение дня каждому пользователю прилетает огромное количество уведомлений. Однако только немногие мобильные приложения персонифицируют рассылку и отправляют сообщения своевременно. Нужно, во-первых, выполнить сегментацию аудитории, а во-вторых, предоставить продукту доступ к базе данных.
Push-уведомления неоднократно доказали свою эффективность: они позволяют выстроить эффективную коммуникацию с клиентом и, в случае необходимости, возвращают его в приложение.
Например: геймер не заходит в игру уже несколько дней. Чтобы сохранить его уровень активности, приложение может отправлять ему рush-уведомления, предлагая бонусы или напоминая о том, что пора вернуться в игру. Рассылку удобно выполнять с помощью специальных сервисов (чаще всего они платные), главное – правильно их настроить.
Аналитика Store
Бенчмаркинг позволяет оценить конкурентоспособность своего продукта по сравнению с аналогичными приложениями. Потребуются отчеты о количестве скачиваний, доходах и лидерах в категории.
Сформировать подобные отчеты можно в AppFollow, ASOdesk, Sensor Tower, App Annie. Эти сервисы помогают правильно организовать ASO-активности (App Store Optimization). Чтобы пользоваться подобным ПО, придется оформить подписку. Подключить эти программы можно когда угодно – встраивать SDK не надо.
Продуктовая аналитика
Этот вид аналитики мобильных приложений помогает решить ряд задач, в частности:
- проанализировать метрики (DAU, MAU, New Users, Retention, LTV, целевые события, покупки и т.д.);
- сформулировать и проверить продуктовые гипотезы;
- оценить результаты A/B-тестирования.
Как правило, сервисы, заточенные под продуктовую аналитику, платные. Можно пользоваться AppMetrica, Amplitude, Devtodev, Firebase, Flurry, Localytics и др. Недостатки этих программ: не всегда можно сформировать интересующий отчет, установлены ограничения на объем данных и доступ к ним. Стоимость подписки варьируется от объема аудитории и числа событий (обычно есть триал и демо-версии).
Метрики продукта VS метрики роста
Порой метрики неоднозначны. Например:
- ежемесячно аудитория увеличивается на 50 % (вполне возможно, что рост обусловлен платным трафиком);
- конверсия от покупки – 1,5 % (для некоторых продуктов это вполне неплохой показатель, поскольку конверсия зависит от особенностей проекта);
- после выхода обновления пользователи стали чаще возвращаться в игру (стоит обратить внимание на длину сессий – она могла сократиться из-за смещения игрового баланса).
Относительно перечисленных выше ситуаций сложно однозначно ответить, хорошо это или плохо. Слишком уж много неопределенности. Метрики для каждого проекта необходимо подбирать в индивидуальном порядке. Нужно выбрать несколько самых емких показателей, которые помогут оценить реальную картину. Ниже рассмотрены самые распространенные виды метрик.
Метрики роста позволяют понять реальное положение дел. Например, увеличивается ли новая и активная аудитория, растут ли возвращаемость и количество покупок в приложении. К этой категории относятся MAU, DAU, количество установок и размер прибыли. Для аналитики продукта данные метрики неинформативны.
Метрики продукта помогают наметить вектор дальнейшего развития. Кроме того, они используются для глубокого анализа изменений, которые происходят с приложением. В эту группу входят следующие показатели:
- LTV. Обычно рассчитывается за конкретный отрезок времени. Эта метрика дает представление о средней ценности, которую приносит игрок: сколько он готов заплатить за использование продукта, сколько проводит времени в приложении и т.д.
- CAC. Показывает расходы на привлечение новых пользователей.
Поскольку эти метрики высокоуровневые, нужно выполнить декомпозицию, чтобы понять, как эффективно на них воздействовать. Многое зависит от вида монетизации проекта. В частности, если предусмотрены in-app покупки, нужно анализировать сами покупки и пользовательскую воронку.
Этапы настройки аналитики мобильных приложений
Настройка сервиса аналитики мобильных приложений – процесс длительный и сложный. Для начала необходимо выполнить следующие шаги:
- Выбрать подходящий тип мобильной аналитики. Кому-то достаточно продуктовой базовой или расширенной, а кто-то готов внедрить Data Science (в этом случае данные позволяют спрогнозировать поведение клиентов, благодаря чему появляется возможность повысить ценность пользователей).
- Продумать, как будет использоваться собранная информация. Обычно для визуализации результатов анализа используются BI-системы. Чтобы сводные таблицы, графики и диаграммы были информативными, лучше всего обратиться к специалисту по настройке BI-систем. Кроме визуализации, BI-инструменты дают возможность разработать эффективные рекомендательные системы для пользователей (это позволяет увеличить сумму среднего чека, дольше удерживать пользователей и т.д.). Далее можно приступить к внедрению предиктивной аналитики. На основе данных о поведении пользователей строят модели, которые помогают оценить вероятность того или иного события в будущем.
- Разработать глубокую стратегию перед установкой SDK-системы. Нужно сформулировать перечень показателей, которые будут измеряться в приложении, а также определить цели и способы сбора данных с учетом особенностей проекта.
Аналитика мобильных приложений – важный инструмент в развитии продукта и бизнеса. После того, как будет готов проект системы аналитики, за дело берутся штатные разработчики и подрядчики. Чтобы проанализировать поведение пользователей, важно правильно интегрировать мобильную аналитику. Иначе собранные данные не принесут практической пользы.
Перед тем как приступить к проектированию мобильной аналитики, важно понять, какие именно данные нужно собирать и в каких показателях их измерять. Базовые KPI – LTV, Retention rate и коэффициент виральности. Придется провести масштабный анализ клиентской базы.
Необходимо разделить аудиторию на сегменты, определить цели и действия каждой категории пользователей, а также оценить среднюю прибыль, которую они приносят. Для этого используются маркетинговые показатели и A/B-тесты. Главная цель – собрать достаточно качественной информации о пользователях, чтобы появилась возможность прогнозировать поведение аудитории.
Системы аналитики мобильных приложений
AppMetrica
Подходит для операционных систем Android, iOS, Unity и Xamarin.
Удобный сервис с богатым функционалом. ПО содержит стандартные инструменты аналитики, а также позволяет проверить юзабилити всех страниц и выявить недочеты в архитектуре и оформлении приложения. К тому же, есть возможность оценить поведение пользователей и конверсию.
Пользователей и трафик можно сгруппировать по разным параметрам, а затем проанализировать каждую из категорий и сравнить их между собой. Регулярные отчеты позволяют полностью контролировать ситуацию.
В AppMetrica можно работать с атрибуциями. В новых версиях программы появилась возможность проанализировать как последние переходы, так и первые значимые. Еще одно преимущество данного сервиса – гибкий таргетинг.
Google Analytics (для приложений)
Работает на iOS и Android.
Можно контролировать конверсию и показатели удержания пользователей. Недостатки этого сервиса аналитики мобильных приложений: невозможно сегментировать события и работать с воронками, а также проводить A/B-тестирование. Кроме того, не определяется трафик.
Преимущества программы: более 90 вариантов отчетов, можно агрегировать данные об использовании приложения на всех доступных платформах. Полезная фишка – advertising feature (таргетирование рекламы в Google).
Adjust
Этот сервис совместим с iOS и Android.
ПО дает возможность работать с инструментом apptrace. Благодаря этому можно собрать информацию о том, насколько часто приложение скачивают в различных Store. Генератор URL-трекеров позволяет проанализировать источники трафика.
Кроме того, можно выбрать подходящие KPI. Например, показатель средней выручки с одного человека, время активности пользователя, процент конверсии события, стоимость жизненного цикла и т.д.
Firebase Analytics
Работает на iOS и Android.
Удобный сервис аналитики мобильных приложений с большим количеством функций, разработанный корпорацией Google. Интересующие показатели можно отслеживать автоматически. Собранная информация импортируется в рекламную систему. Данное ПО позволяет выявить баги и сбои в работе приложения. Отчеты программа формирует самостоятельно.
Firebase Analytics показывает, как часто пользователь открывает приложение и сколько покупок он совершил. Кроме того, выбрав период времени, можно отследить количество активных пользователей, определить конверсию, а также проанализировать трафик (география, демография и т.д.). Еще одно преимущество ПО – возможность оценить эффективность глубинных ссылок.
Flurry
Подходит для операционных систем iOS, Android, Windows Mobile, BlackBerry и веб-приложений.
Чаще всего этим сервисом пользуются разработчики, которые пишут приложения для «яблочных» гаджетов.
Flurry позволяет сделать fingerprint – цифровой отпечаток браузера, в котором представлена информация о том, какое используется устройство. Это дает возможность провести глубокий анализ данных, а также контролировать трафик (отсекая попытки мошенничества).
С помощью данного сервиса можно собрать информацию об интересах пользователей, а также проанализировать Retention. Кроме того, ПО показывает число пользователей (активных и новых) и степень их вовлеченности.
Программа помогает определить, какие функции приложения пользователи используют чаще всего. Это, в свою очередь, позволяет оптимизировать и развивать проект. Удобная фишка – аналитика привлечения пользователей. Опираясь на результаты анализа, Flurry предлагает возможные варианты для расширения аудитории.
У этого сервиса аналитики мобильных приложений несколько недостатков. Во-первых, невозможно экспортировать информацию о каналах трафика. Во-вторых, нет функции моделирования атрибуции. В-третьих, ПО периодически подвисает.
Amplitude
Эта программа совместима с iOS, Android и веб-приложениями.
Позволяет до мелочей проанализировать трафик и поведение пользователей. Для доступа к данным требуется SQL.
В Amplitude можно работать с событиями, воронками и конверсией. Кроме того, есть возможность контролировать показатели удержания аудитории, а также отслеживать пути пользователей в приложении.
Преимущества программы:
- Полный набор инструментов для анализа поведения пользователей, что позволяет получить глубокое понимание о том, как используется приложение.
- Интуитивно понятные графики, диаграммы и дашборды, которые позволяют визуально представить данные и сразу же увидеть главные тренды и показатели.
- Мощный механизм поиска и отслеживания данных, который облегчает работу с большим объемом информации.
- Метрики и отчеты, позволяющие измерять эффективность и успех их приложения.
- Поддержка интеграции с другими популярными инструментами аналитики, такими как Google Analytics, Firebase и другими.
Localytics
Подходит для операционных систем iOS, Android, Windows Mobile, BlackBerry и веб-приложений.
Помимо стандартных инструментов аналитики, можно использовать «умный» таргетинг. Данный сервис позволяет понять поведение пользователей и их путь в приложении. Есть возможность автоматизировать маркетинг.
В Localytics представлена информация о сеансах и событиях, а также об уровне удержания аудитории. Кроме того, ПО присваивает атрибуты и дает возможность отследить, как часто пользователи удаляют приложение со своих устройств. С помощью этой программы можно определить LTV.
Выбор системы аналитики мобильных приложений
Аналитическая платформа должна быть удобной и функциональной. Важное условие – поддержка мотивированных установок ПО.
Выбирая систему аналитики мобильных приложений, нужно учитывать несколько моментов.
- Стоимость подписки. Некоторые базовые инструменты для анализа доступны в бесплатных демо-версиях. В случае если продукт оценивается посредством нескольких простых показателей, платную подписку можно не приобретать. Если же для аналитики используется много метрик, стоит ознакомиться с тарифным планом и выбрать подходящий вариант.
- Функционал. Большинство аналитических платформ специализируются только на одном виде анализа. Если для оценки ПО достаточно стандартных расчетов, сервис выбрать несложно. Когда для аналитики приложения требуется периодизация большого объема данных, важно найти платформу, где метрики можно настраивать самостоятельно.
- Особенности эксплуатации. С большинством платформ работать просто и удобно. Однако существуют сервисы со сложным интерфейсом и большим пакетом SDK. Из-за таких систем приложение «подвисает» и снижается его эффективность. Нужно подобрать такое ПО, которое полностью соответствует целям сбора и анализа информации.
Проблемы аналитики мобильных приложений
Не сходятся данные по установкам приложения
Иногда возникает ситуация, когда данные о количестве установок приложения в аналитической системе не сходятся с информацией в консоли (App Store Connect или Google Play Console). Обычно причина кроется в том, что в консолях представлено количество установок – сколько раз пользователи скачали продукт (это отчет копии приложения).
Сервисы аналитики показывают, сколько раз приложение было открыто. Трекинг запускается в тот момент, когда открывается приложение (инициализируется SDK). Однако далеко не все пользователи, установившие ПО, сразу его открывают. Из-за этого и появляются расхождения.
События не сопоставляются с пользователем
Порой сервис аналитики мобильных приложений не может определить, с какими пользователями связаны события. В этом случае система создает нового пользователя (Amplitude) или просто игнорирует событие (AppFlyer).
Например, новый пользователь загрузил приложение, после чего аналитическая система присвоила ему номер «1». Если необходимо экспортировать из другого ресурса событие, что совершена покупка, непременно нужно указать, что это был пользователь под номером «1». Это поможет системе идентифицировать пользователя.
При отправке событий из разных источников нужно проставлять одинаковый номер пользователя. Чтобы избежать путаницы, стоит изучить рекомендации по интеграции ресурсов между собой.
Дублирование статистики о событиях
Логично, что если в статистике нет данных, то события по какой-то причине не учитываются. Задваивание событий в дашборде не всегда бросается в глаза.
Обычно дублирование связано с тем, что данные поступают из разных источников. Зачастую виноват человеческий фактор. В частности, два сотрудника, которые не коммуницируют между собой, могут одновременно отправить одно и то же событие о покупке и с клиента, и с биллингового сервера. В результате событие будет отражено в системе аналитики мобильных приложений дважды.
В случае, если параллельно приходят данные о покупке и доходах, то они тоже задваиваются. Например, могут быть указаны поступления $ 10 000 и расходные операции на $ 7 000. На первый взгляд, все в порядке, ведь ROI положительный. Однако доход в $ 5 000 просто отражен два раза, и на самом деле у компании финансовые проблемы.
Важно регулярно сверять данные из App Store Connect/Google Play Console и сервиса, где ведется учет движения денежных средств. Финансовые итоги должны сходиться.
Чтобы снизить вероятность дублирования информации, нужно мониторить отчеты, сравнивать общее количество событий, сверять данные из разных источников и, если это необходимо, отказаться от одного из ресурсов.
Часто задаваемые вопросы об аналитике мобильных приложений
Стоит ли параллельно использовать несколько сервисов аналитики и трекинга?
Однозначный ответ – нет. Лучше потратить время и выбрать наиболее удобный сервис аналитики мобильных приложений с подходящим функционалом.
Поможет ли аналитика спасти приложение, которое не приносит дохода?
Проанализировав приложение, легче выявить его слабые места. Например, возможны ошибки при оформлении на листингах или реклама может работать недостаточно эффективно.
Когда интегрировать аналитическую систему?
Это необходимо сделать еще в процессе разработки приложения, оптимально – при составлении бэклога.
Итак, аналитика мобильных приложений – это инструмент, который позволяет собрать и проанализировать данные о поведении пользователей. Полученные выводы упрощают процесс принятия управленческих решений. Внедрив аналитическую систему, можно уже через несколько месяцев добиться роста целевых показателей.