Аналитика для мобильного приложения

Введение в аналитику

Александр начал с наглядного графика о расходах потребителей на игры. Как видно, в 2013 году мобильные игры не были особо популярны на рынке, но уже к 2017 году показатель обогнал основные вместе взятые  платформы (ПК, Mac, консоли).

Ведущими странами по расходам на приложения являются Китай, США, Япония, Южная Корея и Германия.

К 2022 году планируется, что парк смартфонов, а также платящих пользователей увеличится, а показатель среднегодового расхода на пользователя также увеличится, но менее значительно. Как и прежде, большую часть трат будут составлять траты в игровых приложениях.

Как ни странно, больше всего игроки тратят деньги внутри приложения именно в Японии. Расход там составляет 140$ в год!

Разогретый рынок установок мобильных приложений диктует среднюю стоимость установки, которая остается достаточно высокой. Ожидаемо, что экономически развитые страны составляют топ списка со стоимостью установки более $2.

Кроме того, на CPI влияют следующие факторы:

• засилие крупных игроков в топе
• рейтинговый алгоритм ранжирования приложений в топе
• большое количество инвестиционных денег
• рекламный фрод в недоброкачественных рекламных сетях
• а также неэффективный и неумелый подход к продвижению мобильных приложений.

Чтобы экономика игровых проектов сходилась, необходимо, чтобы ARPU был не меньше стоимости привлечения установки, что само по себе является амбициозной задачей.

Существуют особенности потребления мобильных игр, которые также накладывают свои ограничения, такие как:

• частые и короткие сессии – смартфон всегда под рукой и пользователи заходят в мобильное приложение при удобной возможности.
• различные сценарии взаимодействия со сматфоном – в спокойной или неспокойной обстановке, что имеет влияение на координацию и степень вовлеченности в игровой процесс.

Мобильные игры сильно отличаются от ПК игр или игровых консолей, поэтому требуют других подходов к проектированию, монетизации и аналитике, про которую сегодня поговорим.

Задачи мобильной аналитики

Все начинается с интеграции SDK (software development kit). У каждой системы аналитики есть собственный SDK, с которым она работает. Его необходимо интегрировать, протестировать и настроить до релиза. После релиза приложение выкладывается, пользователи устанавливают его и начинается сбор статистики.

Если этого не сделать сразу, то вы потеряете важные данные за период времени перевыкладки проекта, а также обновления приложения на устройствах пользователей. А при запуске проекта это особенно важно, так как первая статистика уже сможет указать на недочеты и ошибки, которым подвержены молодые проекты.

Вспомним особенности мобильных приложений:

• Взаимодействие с платформами ОС
• Ограниченная память и заряд батареи на смартфоне
• Монополия в дистрибуцию – для установки приложения необходимо посетить стор приложений
• Нестабильное беспроводное соединение – может искажать статистику
• Подверженность к падениям мобильных приложений
• Различные сценарии использования

Все они требуют учета при выборе и настройке платформ аналитики.

Рассмотрим путь пользователя мобильного приложения.

Популярные инструменты мобильной аналитики

• Трекинг — отслеживание установок
• Продуктовая аналитика – исследование важных метрик продукта, а также поведения пользователей
• Статистика по крэшам и ошибкам – мониторинг стабильности работы приложения
• Push и in-app коммуникации с пользователями
• Аналитика сторов приложений
• Запись пользовательских сессий и др.

Отслеживание установок

Для скачивания приложения, рекламных площадки отправляют  пользователей в стор. Как понять, что пользователь пришел в стор именно по конкретному рекламному сообщению? Ответ на вопрос дает — трекер. Это платформенное решение, использующее  специальную трекинговую ссылку, с помощью которой можно отследить отправную точку пользователя, сообщить рекламному партнеру о установке, а также получить детализированную статистику по различным каналам продвижения. Кроме того можно отследить различные источники платных установок, а также замерить post-install метрики приведенных пользователей, такие как: retention, прохождение туториал, покупки и другие.  Также анализировать эффективность различных видов размещений (сайт, мессенджеры, соц сети, e-mail, qr коды и др) и типов кампаний: CPI (Cost per install), CPA (Cost per action), Retargeting.

Все эти меры позволяют получить информацию для оптимизации кампаний: снижение цены и увеличение количества “полезных” установок.

Инструменты

Как правило, инструменты обычно платные, стоимость замера установки может доходить до 10% от стоимости установки и выше, к счастью встречаются и исключения – бесплатные решения, например платформа AppMetrica. Ценообразование складывается непосредственно из количества протреканных установок, а также может учитываться число кликов и событий. Не стоит забывать и о возможных ограничениях в виде важных источников трафика, доступу к «сырым» данным и др. Все, что вам в итоге нужно – определиться с набором характеристик трекера,  рассчитать и выбрать оптимальный тарифный план. И да, не забывайте торговаться..

Статистика по «крэшам» и ошибкам

Ни одно приложение не застраховано от багов и ошибок, поэтому не стоит об этом забывать – выберите инструмент и настройте мониторинги по крэшам и ошибкам. Возьмите за правило при каждом очередном релизе мониторить отчеты и принимать меры при необходимости.

Push и in-app коммуникации

Каждый день мы получаем кучу уведомлений, а между тем, далеко не каждый мобильный проект делает это персонализированно и своевременно – критичным становится факт доступа к данным для удобной возможности сегментации аудитории.

Push-кампании это прекрасный инструмент для коммуникации с пользователями и возвращения их в приложение. Допустим, игрок не заходил в игру несколько дней. Чтобы его активность не падала и дальше, можно использовать Push-уведомления, которые будут предлагать ему бонусы или напоминать про возвращение в игру. Решения тут опять же в большинстве своем представлены платными инструментами, а также требуют настройки.

Аналитика сторов

Бенчмаркинг полезный инструмент, чтобы сравнить свой проект с конкурентами, поэтому нам необходимы отчеты о количестве скачиваний, доходах и топах категорий.

Такие отчеты можно получить с помощью некоторых систем: AppFollow, ASOdesk, Sensor Tower, App Annie. Они помогают в ASO (App Store Optimization) активностях. Помимо всего этого такие продукты платные. К счастью  они не требуют встраивания SDK и подключить их можно в любой момент.

Продуктовая аналитика

Какие задачи стоят в продуктовой аналитике? Конечно же, это:

• Мониторинг метрик проекта: DAU, MAU, New Users, Retention, LTV, целевые события, покупки и другие;
• Формирование и проверка продуктовых гипотез;
• Анализ А/В тестов.

Платформы продуктовой аналитики, зачастую платные, предоставлены следующими решениями: AppMetrica, Amplitude, Devtodev, Firebase, Flurry, Localytics и пр. Тут также есть ограничения, как и в других платформах, например: отсутствие нужных отчетов, ограничения на объем и доступ к данным. Стоимость зависит от объема (зачастую есть триал и демо-доступ): как по объему аудитории, так и по числу событий.

Чтобы настроить аналитику для своего мобильного продукта, для начала нужно определиться с метриками.

Метрики продукта vs метрики роста

Метрики могут быть очень неоднозначны. Например, можно ли однозначно ответить на вопрос: хорошо это или плохо?

• аудитория растет каждый месяц на 50%  (возможно рост вызван большой долей платного трафика)
• конверсия от покупки составляет всего 1,5% (возможно для данного проекта это хороший показатель)
• после обновления игры возвращаемость пользователей выросла (но вместе с этим может уменьшиться и длина сессий, так как игровой баланс был смещен)

Однозначно нельзя, так как каждый раз остается доля неопределенности. Из этого следует, что метрики у каждого проекта\бизнеса должны быть индивидуальными. Помимо этого, набор основных метрик должен быть минимальным, но при этом однозначным для ответа на ряд ключевых для бизнеса вопросов. Выбрать правильные метрики необходимая задача. Для удобства терминологии можно определить  несколько видов метрик.

1. Метрики роста

С их помощью можно понять в целом, что происходит с проектом: растет ли новая или активная аудитория, возвращаемость или число платежей пользователей. К таким метрикам относятся MAU, DAU, установки, прибыль. Важно отметить, что они совершенно не подходят для аналитики продукта.

2. Метрики продукта

Такие метрики служат ориентиром для развития продукта, а также могут  помочь в глубоком понимании изменений в продукте. Как правило это такие верхнеуровневые базовые метрики, как:

LTV (Life Time Value) и CAC (Customer Acquisition Cost).

LTV отражает среднюю ценность, которую приносит игрок: сколько он готов заплатить за продукт, провести в нем времени и тд. Зачастую LTV считают за определенный промежуток времени.

CAC отражает затраты на привлечение пользователей.

Метрики высокоуровневые и они  требуют декомпозиции для определения возможных рычагов воздействия на них. Тут нужно учитывать типы монетизации проекта. Например, при монетизации in-app покупками, основу будут составлять сами покупки, а также пользовательскую воронку на пути к ним.

Определяемся с событиями

Для начала стоит мысленно пробежаться по сценарию проекта\игры и выписать для себя основные сценарии использования приложения. (позже пригодится нам при тестировании). Далее проходимся по каждому сценарию и формулируем интересующие нас вопросы о поведении пользователя (что хотим знать о пользователе). В конце определяемся с событиями и параметрами для системы аналитики, которые  позволят дать ответы на ваши вопросы (платформы аналитики позволяют отправлять кастомные события о поведении пользователей – сигналы, о том, что действие произошло).

Для примера рассмотрим такую важную часть проекта, как туториал (именно в момент первых минут после первого запуска приложения большая часть пользователей покидает приложение навсегда).

Сценарий: прохождение туториала, мы ограничимся общими его характеристиками.. Зачастую нас будут интересовать следующие вопросы:

• насколько туториал полезен и эффективен (какая доля пользователей научилась после прохождения)?
• где узкое горлышко туториала, на каком этапе туториала игроки покидают приложение?

Для каждого проекта будут свои особенности, определите их для себя сами. Вместе с этим список ваших вопросов к аналитике должен расшириться.

Из вопросов определяем события.

Если над проектом трудится команда из нескольких человек, то информация, в том числе о поведении пользователей, может быть полезна другим членам вашей команды: аналитику, специалисту по монетизации или дизайнеру, например. В таком случае можно спросить у своих коллег, что именно им было бы интересно узнать о поведении пользователей, и расширить свой список вопросов.

Из полученного вами списка событий удобно составить карту событий в формате Excel, например, и вместе с информацией по каждому событию. Удобно будет указать информацию о событии на экране, где оно наступило, элементе экрана и триггере события.

Ограничения и особенности платформ аналитики

Следующим этапом необходимо выбрать удобную для вас платформу аналитики, а также учесть ее ограничения и особенности.

• Технические, к примеру: допустимое число событий и параметров, квоты на доступ к «сырым» данным, ограничения по аудитории.
• Интерфейсные, к примеру: отсутствие нужных отчетов, неудобство работы с отчетами и их гибкость.
• Финансовые: оплата за модули отчета, прогрессивная стоимость в зависимости от аудитории\числа событий.

В итоге мы должны нашу карту событий оптимизировать для работы с конкретной системой аналитики, а для этого нам нужно смотреть в документацию и учитывать ограничения и особенности платформы. В последующем это окупится для нас  удобной работой с аналитикой.

Интеграция и тестирование

Тестирование – один из самых главных этапов. Для того, чтобы доверять статистике, необходимо тестировать корректность отправки событий и параметров.

Шаги:

1. Устанавливаем приложение с SDK на тестовые устройства;
2. Тестируем. Удобно прибегать к сценариям использования приложения (см выше);
3. Тестируем для всех версий ОС;
4. Сверяемся с данными в отчетах – смотрим на имя события, время его наступление и параметры события;
5. Работаем над ошибками. Повторяем процедуру при необходимости;
6. Релиз приложения в сторе.

Сегментация

Важнейший инструмент работы аналитиков – это сегментация. Позволяет рассматривать метрику не как что-то целое, а декомпозировать ее на значимые составляющие. Сегментация имеет широкий спектр применения – управление маркетинговыми активностями, построение дашбордов, исследование метрик.

Стоит найти значимые переменные для вашего проекта. Они представляют собой те вещи, которые влияют на метрику. Зачастую к таким переменным относятся:

1. Источник трафика;
2. Географическое положение (страна, область, город);
3. Сезонные факторы (выходные, праздники, времена года);
4. Технические характеристики (операционная система, браузер, версия ОС);
5. Социально-демографические показатели;
6. Факторы, специфичные для вашего конкретного продукта.

Закончил Александр идеей о том, что ни одна платформа аналитики используемая “из коробки” не решит всех аналитических  задач вашего проекта – универсальных платформ под все категории и особенности платформ просто не бывает. Для каждого зрелого проекта наступает момент, когда необходимо “пилить” что-то свое. Внешних библиотек с необходимой агрегацией данных и их визуализации большое множество, большинство из них бесплатны, а доступ к пользовательским неагрегированным данным можно достать из некоторых платформ аналитики — например, из AppMetria или Amplitude.

В конце концов, способность рассчитать необходимые метрики и получить важные отчеты с помощью переиспользования существующего опыта и решений – это необычайно ценный навык, а

светлая голова и прямые руки – путь к своей лучшей аналитике.

В Высшей школе бизнес-информатики НИУ ВШЭ регулярно проводятся мероприятия по игровой индустрии, которые можно посетить лично. Ближайшее состоится 28 августа — это будет лекционный вечер по геймдизайну. Вход бесплатный, только по регистрации для списков на входе у охраны.