Каролина Атцподина (Adjust): будущее мобильной аналитики

Bеб-аналитика у нас существует давно — около 10 лет. Понятно, что за это время она очень эволюционировала. Мобильная аналитика — это пока молодое направление, сейчас многие работают с системами первого поколения, получая какие-то базовые характеристики. Но хотелось бы двигаться дальше, копать и смотреть глубже, на основе новых инструментов и функций — текущих возможностей базовых систем практически не хватает. Для этого мы и позвали Каролину Атцподину, руководителя отдела продаж Adjust.

Вопрос первый — какими преимуществами обладает Adjust.com по сравнению с такими конкурентами, как Mixpanel, KissMetrics и другими платными сервисами? Я слышал, что вы постарались внутри себя объединить все потребности клиентов — какие это потребности?

Да, именно так и есть. Adjust — это платформа, которая специализируется на мобильной аналитике и всем том, что связано с пониманием действий пользователя внутри приложения.

Мы предлагаем комплексный сервис и, в принципе, не считаем перечисленные компании нашими конкурентами.

Почему? Мы являемся дополнительным модулем для них, и у нас есть модуль Mixpanel, с которым также есть интеграция. С нашими данными мы позволяем передавать атрибуции в их дашборды. Атрибуция — это способ передачи ресурса, откуда пришел клиент или пользователь. Mixpanel на данный момент передает только аналитику внутри приложения. То есть мы дополняем их сервис атрибуциями.

Также Adjust предлагает внутриигровую аналитику, либо аналитику внутри каких-то других приложений. Мы интегрированы с Facebook и Twitter. У нас также есть продукт Apptrace, который предлагает App Store Insight. То есть мы соединили вместе несколько сервисов и создали универсальную платформу.

Для кого предназначен продукт — для крупняка, средних разработчиков и студий, или малых компаний? Имеет ли смысл сразу подключать ваш продукт или для начала можно трекать базовые метрики в бесплатных сервисах, например, базовый пакет в том же Flurry?

С нами работают абсолютно разные разработчики, и мы рекомендуем пользоваться специализированной аналитикой сразу. Даже если у вас есть всего одно приложение, которое вы хотите вывести на рынок, будь это App Store или Google Play, лучше пользоваться сразу.

В будущем это очень сильно поможет при оптимизации. Разработчику нужно понимать, что именно его пользователи делают в приложении. Если же с самого начала есть монетизация — как они монетизируются, сколько денег они тратят, насколько эти пользователи эффективны. Нужна возможность аналитики каналов, по которым пришли пользователи, а также выявления тех особенностей приложения, которые наиболее эффективно привлекают юзеров.

У нас в компании уникальный подход, мы предлагаем абсолютно разные пакеты выплаты. Самый маленький пакет начинается от $129 в месяц. Это относительно недорого. Кроме того, мы будем обучать разработчиков пользоваться аналитикой.

У нас гибкие способы оплаты, можно менять пакеты раз в месяц. С нами также работают крупные разработчики, сейчас их около 400. Они покупают безлимитные пакеты, потому что у них куча атрибуций в месяц и очень большие объемы трафика. В принципе, наш сервис отлично подходит как небольшим разработчикам, так и крупным студиям.

Как вы рассчитываете такие ключевые метрики, как Return, LifeTime, LTV? Если ли у тебя какие-то собственные наработки в этой области? Может быть, вы даете советы на основе этих данных?

Да, конечно. Показатели LTV во многом зависят от периода времени, за который мы их измеряем. Для этого мы берем общую прибыль и делим ее на число дней того отрезка времени, который мы и анализируем. После мы делим это число на число пользователей и получаем среднюю стоимость в долларах или евро, в зависимости от того, в какой валюте вы это измеряете.

В идеальном мире это число должно быть больше, чем сумма, которую вы потратили на этого пользователя, или хотя бы равняться нулю, без ухода в минус.

Также у нас есть дополнительные метрики, например, App Ace — это ключевые показатели эффективности, которые мы показываем у нас на платформе, прибыли, количество сессий, время до первого воздействия и т.д. В сервисе есть динамический когортный анализ, который помогает при оптимизации и измерении этого же LTV.

Можно еще и нарезать эти пласты?

Да, и он показывает те метрики, которые клиент задал себе в платформе. Ты можешь выбрать себе определенную метрику, которую ты хочешь видеть сейчас, к примеру, откуда пришел пользователь, с какого канала, страну, тип устройства, язык и т.д.

Есть такой показатель, как коэффициент виральности. Как он рассчитывается? Можете ли вы его мне вывести внутри системы, как отдельную метрику? Есть ли что-то подобное?

Коэффициент виральности — его также называют key-фактором — тоже можно измерять, если у вас есть две вещи: данные о размере обмена, который совершают пользователи, и отслеживание линков, которыми пользователи делятся.

У нас есть много разработчиков, которые активно отслеживают все виды событий, связанные с обменом приложения со своими друзьями. К примеру, они делятся ссылками в каких-то постах в Facebook или отправляют пригласительные сообщения, или делятся какими-то ссылками в Instagram и т.д. Например, когда пользователь делится с друзьями трекинг-линком в Facebook, мы, конечно, можем отследить это и видеть точное число, с каким количеством друзей этот пользователь поделился ссылкой, сколько друзей кликнули на нее, сколько из них установили приложение и сколько из них поделились этим приложением.

Таким образом, с помощью ключевых показателей эффективности на платформе вы можете вычислить этот key-фактор. И после таких анализов можно адаптировать свое приложение, чтобы коэффициент виральности был выше.

Почему в текущих реалиях аналитические сервисы не готовы в красках какого-то отчета говорить мне, что это, скорее всего, фрод? Может ли система мне объяснить, что здесь я купил трафик, и этот трафик плохой — «Прими меры!». Как вы это делаете?

Сложный вопрос, потому что мы понимаем проблему фрода, который постоянно получают разработчики. Скажем так, раньше это был клик-фрод и фрод на отказы, но сегодня мы видим гораздо более сложный подход, где мошенники вызывают остановку приложений при использовании виртуального устройства. В приложении можно даже вызывать определенные события и действия, чтобы собрать партнерские выплаты.

Мы предоставляем много данных, примерно 10-15 различных показателей, с помощью которых можно определить и сравнить, насколько реальным является пользователь.

Можешь перечислить?

Это KPI, которые показываются на платформе. Для каждого приложения они абсолютно разные. Это может быть время, которое человек провел в приложении, какое-то прохождение разных уровней, определенные оплаты и т.д.

У нас есть много клиентов, которые проводят большие объемы трафика через приложение, и наши KPI очень помогают им в определении эффективной активности.

Реальное поведение пользователя очень сложно имитировать, у фродстера это может занять достаточно много времени. К примеру, если разработчик получает тысячу кликов и тысячу инсталлов, то это явно ненормальная и завышенная конверсия. Для мобильных приложений нормальной является конверсия от 1% до 3%. При этом, если мы говорим, например, о Facebook, то он может конвертироваться намного выше, так как это прямой канал рекламы.

Также с помощью когортного анализа вы сразу увидите, что активность пользователя, к примеру, на второй день будет равняться нулю, что дает возможность сделать правильные выводы. То есть, если определенные пользователи закачали приложение, то в следующие дни (1-5) будет наблюдаться снижение активности.

Есть еще более серьезная проблема, которую я сейчас наблюдаю на рынке: очень много жалоб на потерю трекеров на стороне. Как только трекер набирает первую сотню или тысячу клиентов, он начинает страдать по нагрузкам, и потери достигают от 15 чуть ли не до 50%. Задаешь вопрос — что с этим делать? Неужели мне создавать новую систему, которая еще не под нагрузками и идти к ней, чтобы не ловить это потери? Есть ли проблемы в этой области у твоих коллег-технарей? Если они отсутствуют, то как вы их решаете?

В принципе, есть два момента, когда данные теоретически могут быть потеряны — это когда сервер находится в нерабочем состоянии по каким-либо техническим причинам, и когда информация просто не доходит до сервера.

На данный момент, благодаря нашему SDK, мы гарантируем 99,9% безотказной работы. Кстати, в этом году у нас была 100% безотказная работа сервера со средним временем реакции, примерно, в одну миллисекунду и меньше.

Второй момент — это когда данные не достигают сервера. То есть если SDK, который был разработан, не сохраняет информацию, он и не сможет передать ее на сервер. В этом случае будут происходить, к примеру, отключения от сети (если SDK не подключен к сети, он теряет данные).

Что разработали наши ребята? Это SDK, который сохраняет всю эту информацию внутри приложения и предает ее, как только пользователь подключается к сети. В принципе, наш SDK никак не зависит от интернета. Это означает, что он может отслеживать все события и покупки, которые происходят внутри приложения, и подтягивать их на платформу, как только пользователь заходит в интернет. Таким способом мы решаем проблему с потерей данных, они сохраняются на SDK и потом передаются, как только появляется интернет.

То есть вы понимаете, когда клиент уходит в офлайн? А есть ли у тебя такая хитрая штука, когда человек, к примеру, переключается с Wi-Fi на 3G или наоборот — вы можете учитывать это, ловить и понимать?

Да. Это та же система. Так как наш SDK никак не зависит от интернета, то абсолютно все равно, будет человек переключаться с 3G на Wi-Fi или нет. Абсолютно вся эта информация будет сохраняться в SDK и передаваться на платформу. Конечно, существуют SDK, которые очень сильно привязаны к интернету. В этих случаях данные теряются, как только клиент переключается. Но у нас нет этой проблемы, и мы очень рады, что у нас есть очень хорошие разработчики, которые сделали прекрасный, легкий SDK, сохраняющий всю информацию.

Мои коллеги разработчики говорят, что есть следующая проблема. Вот пользователь, который взял и запустил приложение, находясь в офлайн, и сразу его удалил — как быть в этом случае? Можно ли отследить установку?

Да, есть такая проблема. Есть ситуации, когда в принципе невозможно увидеть пользователя. И когда приложение удалено офлайн, также не будет никакого вызова серверу, если приложение уже было удалено.

С этим можно как-то бороться — отслеживать определенные данные через какие-то другие метрики — это возможно. Но у нас были бы огромные проблемы с законами о конфиденциальности пользователя, если бы мы все-таки отслеживали это какими-то другими запрещенными метриками.

Мы видели случаи с Android, когда приложения никогда не были видимы для нас в основном за счет того, что пользователи не приняли необходимые разрешения. Приложение, допустим, попросило поделиться информацией, которой пользователь не хотел делиться, что и может привести к очень маленькой конверсии. И этих пользователей не сможем отследить ни мы, ни кто-то другой. Если они не принимают определенные разрешения в приложении и не кликают «ОК», их отслеживание невозможно.

Это не проблема рынка, а текущих реалий?

Да. Потому что пользователь сам принимает решение, чем он хочет делиться в своей системе, а чем — нет.

Мечтаю об аналитической системе с обратной связью, чтобы за меня робот, который что-то там насчитал, принимал какие-то решения, как минимум — что-то отключить хотя бы. Почему в эту сторону никто не решается пойти на шаг вперед?

Принятие решений за разработчика является относительно сложным, потому что большую часть времени это зависит от бизнес-модели приложения. И так как мы работаем с очень разными приложениями — игры, финансовые приложения, тревел, дейтинг и т.д. — у всех этих приложений поведение очень разное. Это очень трудно. Это все равно, что сделать сайт и сказать, что он подходит для всех услуг в мире.

Мы работаем с разработчиками, чтобы обучить их, как использовать данные, которые мы показываем им на платформе и измеряем.

А как вы учите?

У нас есть команда поддержки, которая постоянно работает с разработчиками, отвечает на все вопросы. Если есть вопросы по какой-то интеграции или определенным метрикам, мы всегда отвечаем. У нас максимальное время ответа составляет около шести часов, но обычно намного меньше. Мы обучаем разработчиков, как именно использовать инструменты, и что лучше измерять, какие метрики подходят именно для них. Это то, что издатель должен понимать и знать, если он все-таки работает со своим приложением.

Мы, конечно, думаем над тем, как еще можно помочь разработчикам. Возможно, в скором будущем появится функция разделения приложений на определенные категории. Это позволит реализовать автоматизацию ряда процессов.

Смотри, я могу сам настроить эти метрики и сказать: «Если в моем приложении из конкретного источника человек проводит менее 10 секунд, к примеру, то пришли мне на почту письмо, чтобы эту штуку отключить». На таком уровне хотя бы — это тоже обратная связь.

Мы думаем об этом, ведь есть запросы. Но пока это невозможно.

Я смотрел твою презентацию об устройстве Adjust — мне все очень понравилось, очень много фич, просто безумное количество по сравнению с аналогами — у меня реально отвисла челюсть. Но я посмотрел на это под другим углом, и у меня возник вопрос: «Какие же фичи по-настоящему нужны разработчикам, а какие просто являются маркетинговой изюминкой? С чего мне начать изучение интерфейса?»

Мы ориентируемся на потребности наших клиентов. При создании Adjust мы реализовывали только те фичи, которые были запрошены именно клиентами. Мы строим то, что нас просят. Мы не пытаемся сделать определенные фичи, которые будут маркетинговым ходом.

80% наших клиентов каждый день заходят на сервис и проверяют данные, это первые признаки того, что используется весь инструментарий. Самая востребованная фича — это динамический когортный анализ, потому что он очень упрощает работу маркетологов.

Расскажи про него?

Он работает динамическим путем. Есть определенные метрики — это клики, инсталлы и выручка, которые они видят сразу. Разработчик также выбирает все те внутренние события, которые он хочет видеть, и встраивает в платформу. Это и есть когортный анализ.

На всех других платформах маркетологам надо выгружать всю аналитику системы, смотреть ее вручную, отбирать абсолютно все метрики по ресурсам и т.д. Мы это автоматизировали, тем самым упростив работу.

Например, я хочу посмотреть определенную страну, трафик ресурса, с которого ко мне пришел клиент, пусть это даже Facebook. Я хочу посмотреть, сколько у меня было времени, и из какой системы он пришел. Я кликаю все это вместе, и у меня получается динамический столбец, который работает в реальном времени и показывает всю нужную информацию. Мне не надо смотреть на огромные листы данных или выбирать это все вручную. Так оно и работает.

В твоей презентации я видел интересный модуль работы с отзывами. Расскажи, как он работает и помогает в продвижении?

У нас есть свой продукт, который называется AppTrace — все, кто желает использовать, пожалуйста: www.apptrace.com

Мы работаем со статистикой App Store, которая включает в себя iTunes, а также с Google Play. На ежедневной основе мы предлагаем это в качестве бесплатного сервиса — им могут пользоваться все. У нас есть доступ ко всем отзывам и приложениям. Наша изюминка — это семантический анализ.

У нас определенный алгоритм, который читает отзывы и в виде чарта предоставляет данные о том, как позитивно и негативно пользователь отреагировал на приложение. Таким образом, мы помогаем нашим клиентам понять их отзывы, не читая их один за другим.

Лингвистический анализ — это искусственный интеллект, выкрашивать тональность — вы так глубоко копаете? Это на всех языках?

Нет, на данный момент это реализовано только на английском, но мы работаем и над другими языками. Сейчас достаточно большой спрос на английский, поэтому все-таки мы решили начать с него.

Мы также учли сарказм в отзывах, потому что был определенный алгоритм у еще одной системы, не буду говорить у кого, но у них сарказм не был учтен, и анализ выполнялся с ошибками. Наши ребята достаточно долго работали именно над сарказмом, чтобы наш алгоритм читал все правильно.

Таким образом, мы помогаем клиентам не читать отзывы, а рассматривать их в виде чарта.

То есть ты мне прямо готовишь табличку, что меня обматерили 20 раз и похвалили 10 раз?

Примерно так. Также можно следить за рейтингом приложения по каждой стране и сравнивать, к примеру, развитие вашего приложения с вашими конкурентами на том или ином рынке.

Я посмотрел про телевизор и не очень понял, как эта штука устроена — вы мониторите активность. Допустим, если я запустил рекламную кампанию своего приложения по телевизору, то вы и это умеете считать. Расскажи подробнее.

Это действительно так. На данный момент мы единственные, кто может это делать.

По поводу отслеживания установок из ТВ-рекламы. Это возможно, и мы работаем с компанией, которая отслеживает все рекламные выходы на телевидение.

С определенной интеграцией мы в реальном времени получаем информацию о запущенных рекламных компаниях.

Вот пришел к нам разработчик и говорит: «Я забронировал себе рекламу на телевидении, буду ее выпускать». Хорошо. Мы связываемся с компанией, которая все это отслеживает, и наблюдаем за пиками установок, что образуется в графе органического трафика. Во время рекламы и несколько минут после рекламы мы можем определить эффективность самой мобильной компании. Это работает способом отнимания.

Зачем вам компания-партнер? Для чего она вам нужна? Вы же сами можете все это делать, просто зная время конкретной рекламной кампании. Например, я пришел к тебе и сказал: «У меня завтра в 18.00 по Москве пойдет видеоролик о моем приложении», — а ты просто поставила себе секундомер и начинаешь за мной следить, ловить в этот момент какие-то отклонения и пики. Зачем в этом случае компания-партнер?

Потому что все-таки еще идет другой трафик, поэтому для отслеживания именно ТВ-трафика нам все-таки нужен партнер.

Они на весь мир работают, получается?

Они действительно работают на весь мир. На данный момент этот проект находится в beta-тесте, мы очень скоро будем его запускать. Некоторые наши клиенты уже очень хотят его попробовать и все-таки посмотреть, насколько он эффективен.

Для нас это большой шаг, так как на данный момент мы действительно единственные, кто пробует такой способ отслеживания мобильных приложений. В данный момент мы будем тестировать новый продукт в Германии, так как мы находимся именно здесь, а дальше будет возможно запускать в других странах, если в этом будут потребности.

Еще в презентации и на сайте у тебя написано, что одним из базовых преимуществ является Deep Linking. Расскажи, что это такое?

Deep Linking — это направление пользователя в определенную локацию в приложении. Очень многие платформы предоставляют Post-Install Deep Linking для уже существующих пользователей.

Что предоставляем мы? Например, ты увидел баннер с классными кроссовками, они тебе очень понравились, ты нажал на этот баннер, но этого приложения на твоем телефоне еще нет. То есть ты получаешь редирект в App Store, закачиваешь приложение, открываешь его. Как только ты его открываешь, ты получаешь Deep Link в локацию, где купить эти кроссовки. То есть ты не теряешься внутри приложения, а сразу попадаешь на ту страничку, где можешь купить эти кроссовки, которые ты видел изначально.

Круто! Я думаю, какое применение этого всего для игровиков?

Игровики очень редко этим пользуются. В основном пользуются приложения, которые связанны с шопингом. Потому что у тех клиентов, которые используют Deep Linking, мы увидели увеличение продаж от 30 до 40%, что очень много.

Как трекать предустановки приложения? Есть ли у вас какая-то технология этого, когда я договорился с вендором или еще с кем-то. Как вы это трекаете?

Такое действительно есть. Еще в самом начале мы были обязаны отслеживать предустановленные приложения, так как работаем с такими ребятами, как Deutsche Telekom (это огромный мобильный провайдер в Германии). У них есть свои приложения, которые уже предустановленны на Android-девайсах.

То есть в нашем Android SDK мы построили функцию, позволяющую создать специальный APK-файл для тех устройств, на которых вы хотите предварительно установить свое приложение. Как только на девайсе открывается приложение, мы можем принимать всю информацию атрибуции от этого APK-файла. Это также дает нам и разработчикам возможность быть полностью независимыми от магазинов, не зная, установили ли они этот APK-файл, будет ли он трекаться и т.д.

У меня вопрос о рыночной аналитике. У тебя есть куча данных, которые вы собрали внутри вашего сервиса. И я хочу получать эту рыночную аналитику, пусть в виде «средней температуры по больнице». Я все время задаю один и тот же вопрос разным людям про те же предустановки: «Какой показатель считается хорошим, что человек запустил мое предустановленное приложение, а какой нет?» Будете ли вы что-то подобное выкладывать у себя на сайте в виде исследований, еще что-то?

В данный момент в виде исследований мы не выкладываем. Но мы можем подсказать в определенном жанре приложений, какая конверсия все-таки считается хорошей, а какая — нет.

Это очень интересно, потому что такое мало у кого это есть.

Можно по любому вопросу писать: «Подскажите, какой хороший bounce и т.д.?» По таким вещам тоже можно писать?

Да, у нас очень много клиентов, которые просят совет, что именно, как измерять, какая конверсия считается нормальной. Например, если они зарелизили свое приложение в первый раз и не знают, что именно ожидать, то мы даем все эти советы от нашего саппорта.

Давай попробуем заглянуть в будущее. У нас уже есть мобильная аналитика 2.0, то есть то, что я сейчас услышал — это совершенно не похоже на то, что было год-полтора назад, это другой уровень. Нужно ли перенасыщать еще какими-то фичами, чего не хватает рынку, или, наоборот, надо упрощать и разговаривать на более простом языке? Как ты думаешь, в каком направлении пойдет аналитика?

Я знаю, что есть несколько платформ, у которых действительно очень много лишних фич. И ко мне приходят и говорят: «А у них еще есть это», а я говорю: «А вы этим пользуетесь?». Говорят: «Ну, так, иногда смотрим», — на что я отвечаю, что в принципе им это и не надо.

Мне кажется, что будущее мобильной аналитики именно в том, чтобы связывать несколько сервисов в одном. Тех, которые именно нужны рекламодателю или разработчику.

Я думаю, что важно иметь одну систему, которая будет максимально удобна и проста, и она не будет напичкана лишними маркетинговыми фичами. Я знаю, что есть очень много разработчиков, которые используют 3-4 системы для своей аналитики. Наша задача — построить одну единую, которая будет объединять все потребности разработчика.

Как будет двигаться мобильная аналитика в будущем? Скажем так, в 2014 году мы видим большой спрос на ретаргетинг и реингейджминг. Безусловно, эти направления будут развиваться.

Оплата за ретаргетинг будет намного ниже. Цены на CPI, CPC, CPA будут намного ниже, поэтому разработчики будут тратить свой бюджет более эффективно, завлекая намного больше пользователей.