Connect with us

Аналитика пользователей

Александр Лукин (AppMetrica): Решение для каждой задачи

О том, для чего создавалась AppMetrica и какие возможности она дает разработчикам мы поговорили с Александром Лукиным, менеджером продукта.

AppTractor

Опубликовано

/

     
     

Чем больше вы знаете об аудитории, тем эффективнее вы можете с ней работать. AppMetrica — это бесплатный инструмент компании Яндекс, который в реальном времени собирает информацию об источниках аудитории, анализирует её поведение в приложении и фиксирует ошибки, с которыми сталкиваются ваши пользователи. О том, для чего создавалась AppMetrica и какие возможности она дает разработчикам, мы поговорили с Александром Лукиным, менеджером продукта.

365x365

Какая идея стоит за AppMetrica?

Идея проста – создать полноценный инструмент для аналитики и трекинга мобильных приложений. В 2013 году нам было необходимо создать инструмент аналитики для собственных приложений – мы хотели отслеживать проектные метрики (DAU/MAU, сессии и т.п.), лучше знать нашу аудиторию (география, устройства и прочее), а также изучать пользовательское поведение в приложении. Отдельной, но не менее важной задачей, был контроль стабильности приложений – возможность анализировать crash-логи. Накопленный на тот момент опыт использования сторонних решений (которые по разным причинам нам не во всем подходили) подсказал, в каком направлении двигаться. Так появилась Метрика для мобильных приложений. Уже на раннем этапе были заложены главные принципы: real-time отчеты, бесплатность и “все-в-одном” – аналитика и отслеживание стабильности.

В 2014 году Яндекс начал активно развивать направление мобильного маркетинга. Тут обнаружился целый пласт задач по анализу и оптимизации маркетинговых активностей, для решения которых предложить нам в нашей мобильной метрике было нечего. Пришлось использовать сторонние решения, были выбраны 3 трекера – MAT, AppsFlyer и Adjust. Общим минусом для всех была стоимость – порой она достигала 15% маркетингового бюджета! Это было поразительно, так как решения для отслеживания источников трафика в вебе – Яндекс.Метрика или Google Analytics – были бесплатными и никак иначе! Детально изучив потребности мобильных маркетологов, мы приступили к крупному расширению функциональности Метрики – добавлении возможности трекинга.

За время разработки было сделано очень много. Мы хорошо поработали над улучшением прежних возможностей, сделали API, добавили новые отчеты – расширенную географию, соцдем, когортный анализ, а самое главное – реализовали полноценный трекинг!

Изменений стало так много, что продукт получил новое имя – AppMetrica. При этом, концепция не претерпела никаких изменений – real-time, бесплатность и “все-в-одном”.

Как она интегрируется с мобильной метрикой Яндекса?

AppMetrica – это новое имя Метрики для мобильных приложений, некоторое время известной также как Мобильная метрика. Если же речь идет об интеграции с Яндекс.Метрикой (веб-аналитикой), то мы, безусловно, думаем об этом.

Насколько правдоподобен режим «реального времени» в ней?

Наш real-time абсолютно честный – задержка может составлять максимум минуту. Это особенно важно для трекинга – эффективное управление кампанией требует подсчета кликов и установок без задержки.

1

Будет ли он работать при увеличении количества приложений и данных?

Количество данных никак не повлияет на скорость. AppMetrica умеет масштабироваться и работать на большом объеме данных из приложения – это возможно благодаря инфраструктурным и технологическим возможностям Яндекса. В качестве отличной иллюстрации к возможностям – все приложения Яндекса используют AppMetrica, а это огромные показатели дневных аудиторий. По состоянию на сегодня – AppMetrica отлично справляется с обработкой миллиарда событий в сутки.

Какие аналитические отчеты доступны в AppMetrica? Насколько они настраиваемы для пользователей?

Отчетов по различным срезам в AppMetrica много. Среди самых интересных отчетов стоит назвать:

  • Отчет по трекингу – клики, установки, конверсия, достижение событий. Все это доступно в разломе параметров трекинговой ссылки, что позволяет проанализировать, например, эффективность разных баннеров и размещений.
  • Когортный анализ – возможность изучить возвращаемость и конверсию в событие для различных когорт пользователей.
  • Отчет по событиям – возможность анализировать события, отправленные из приложения. Событие может иметь вложенные данные, что позволит детальнее анализировать поведение пользователей.
  • Соцдем – отчеты по полу и возрасту пользователей.
  • Детальный отчет по географии – иерархия Страна/Регион/Город, доступная почти для всех стран.
  • Отчет по ошибкам – группировка одинаковых крэш-логов, передача параметров окружения, что облегчает воспроизведение проблемы, а также подсчет процента затронутых проблемой пользователей.

Все отчеты, позволяющие оценить аудиторные показатели и вовлеченность – DAU/WAU/MAU, сессии, длительность сессий, новые пользователи – также доступны. Вместе с этим AppMetrica предлагает широкий набор отчетов по окружению – тип подключения, мобильные операторы, брэнд/модель устройства, язык пользователя, наличие root-прав на устройстве и тому подобное.

С самого начала мы планировали отчеты максимально гибкими. Можно создать сегмент с любыми параметрами фильтрации – от достижения события пользователем до источника трафика – и применить его в любом отчете.

Какие самые типичные задачи, которые могут решать разработчики при помощи AppMetrica?

Типичные задачи мобильного разработчика/издателя, связанные с аналитикой, – анализ поведения пользователей, отслеживание стабильности приложения и оценка эффективности каналов привлечения пользователей.

AppMetrica предлагает решение для каждой из этих задач. При этом, пользователь, несомненно, выигрывает от объединения данных в одной системе (сегментация по любым параметрам) и интеграции всего одного SDK в приложение.

2

Насколько быстро идет интеграция рекламных сетей для отслеживания установок? Когда будут реализованы постбеки?

Мы много работаем над расширением списка интегрированных партнеров, сейчас добавляется около 10 в неделю. При этом нет необходимости ждать интеграции нужного партнера: в AppMetrica реализован механизм настраиваемых партнеров и постбеков. Он позволяет добавить своего рекламного партнера, настроить install или post-install постбек и начать кампанию без промедления. Таким образом, мы позволяем трекать CPI и CPA кампании практически для любого рекламного партнера.

Какие данные дает система отслеживания сбоев?

Отчеты по ошибкам позволяют работать с крэшами на iOS, Windows Phone и Android. Для Android доступен и сбор нативных крэшей. AppMetrica умеет символизировать логи ошибок (актуально для большинства разработчиков, проводящих обфускацию своих сборок), группировать одинаковые, а так же подсчитывать процент затронутых ошибкой пользователей.

Вместе с ошибкой передаются параметры окружения – тип устройства, версия ОС, разрешение экрана и прочее, что значительно облегчает воспроизведение и исправление проблемы.

3

Какова стоимость AppMetrica сейчас? Будет ли она меняться?

AppMetrica бесплатна, независимо от объема данных. Менять это пока не планируем.

Какие задачи в ближайшее время будут решены?

Мы выпустили Unity-плагин и думаем над развитием плагинов для других технологий, например Xamarin – похоже, что спрос на них есть.

Также в ближайшее время проведем небольшой редизайн нашего интерфейса. Добавим новые отчеты – воронки и граф переходов, отчет по доходам в приложении и ряд других.

Уже сейчас ведется работа по расширению нашего API – добавится возможность забирать “сырые”, не агрегированные данные, что актуально для пользователей, строящих свою внутреннюю систему аналитики. Так же станет возможным использовать эти данные для ретаргетинга.

Какие ваши отдаленные планы на развитие?

В наших планах на среднюю и дальнюю перспективу – разработка модуля маркетинговых push-уведомлений. Он позволит проводить таргетированные кампании по обратному привлечению пользователей, используя для таргетинга все накопленные в AppMetrica данные. Например, можно будет отправить уведомление всем пользователям, совершившим in-app purchase за прошлые 3 месяца, но не запускавших приложение больше месяца. Кажется, что эта функциональность будет крайне востребована в новых реалиях мобильного маркетинга – “битвы за возвращаемость”.

Также мы понимаем, что в скором будущем “пассивные” системы аналитики перестанут быть интересны пользователям. Нет никакого смысла смотреть на множество отчетов, чтобы найти закономерности, отследить тренды и принять решение. Система аналитики сама должна обратить внимание пользователя на самые важные факты и сделать прогноз. Именно в этом направлении мы хотим развивать AppMetrica, с помощью уже имеющейся у Яндекса экспертизы в технологиях извлечения знаний и машинного обучения.

В нашем видении – AppMetrica становится единой системой для решения всех задач мобильных разработчиков и издателей, консолидируя инструменты для маркетинговой и продуктовой аналитики и прогнозирования, повышения возвращаемости пользователей и ретаргетинга. Наши планы ориентированы на развитие этой концепции.

Спасибо, хорошей вам аналитики!

Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
Click to comment

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply

Аналитика пользователей

Flurry: мобайл в 2017

Flurry подводит итоги 2017 года – и рынок мобильных приложений, похоже, достиг насыщения.

Леонид Боголюбов

Опубликовано

/

Количество сессий выросло всего на 6% (это данные более 1 миллиона приложений на 2.6 миллиардах устройств) против роста в 11% в прошлом году. Причем некоторые категории потеряли внимание пользователей – в первую очередь это приложения из категории «Стиль жизни» и «Игры».

Зато «Шоппинг» вырос на 54% – покупатели переключаются на мобильное потребление, а «Медиа и музыка» еще на 43% – тот же знак того, что пользователи все больше смотрят кино и слушают музыку на смартфонах и планшетах.

Планшеты уступают место фаблетам, а те отжимают рынок у маленьких и стандартных телефонов:

В активных устройствах по-прежнему доминируют Apple и Samsung, понемногу растут китайские производители:

Комментарии
Продолжить чтение

App store optimization

Как улучшить рейтинг своего приложения при помощи Firebase Predictions

Android-разработчик Михал Тайхерт рассказал, как ему удалось значительно увеличить количество отзывов и оценок приложения, используя Firebase Predictions.

Анна Гуляева

Опубликовано

/

Думали ли вы о том, когда именно стоит показывать окно «Оценить приложение»? После десятого открытия? После использования всех функций приложения? В обоих случаях? Теперь определить это может искусственный интеллект — с Firebase Predictions все работает просто и эффективно.

Что такое Firebase Predictions?

Это одна из самых необычных функций Firebase, которая позволяет вам предугадать, сделает ли пользователь определенное действие в следующие семь дней. Для этого используется Google Firebase Analytics.

Самое главное — рейтинг

Во всех стратегиях ASO оценки играют важную роль, так как они отображаются в результатах поиска. Рейтинг может быть решающим фактором при выборе одного из множества конкурирующих приложений. Высокий рейтинг важнее, чем общее количество отзывов. Наша цель — попросить пользователя поставить оценку, когда он не занят и уже знаком с преимуществами нашего приложения. Карточка, встроенная в контент приложения работает лучше, чем диалоговое окно.

Использование Firebase Prediction

Критерии для показа окна оценки:

  • более 10 раз использования приложения
  • WiFi-соединение (пользователь дома или на работе)
  • Firebase Prediction показывает true для клика на «оценить» или Firebase Prediction показывает false для оттока в следующие семь дней

Предыдущая версия моих критериев была более запутанной: 20+ использований приложения, использование как минимум 3 функций…

Результаты

Клики на «Хочу оценить» за последние 30 дней, пунктирная линия — предыдущий месяц. Я начал использовать Predictions 7 ноября.

Критерии стали агрессивнее, так как их стало меньше, и окно видит больше людей. Показатель кликов на «оценить» вырос с 3,21% до 4%, но при этом больше пользователей кликают на «отменить» или «позже» (1,6% → 7% и 5,3% → 13%).

Также с этой статистикой я знаю, что 63% кликов на «оценить» приводят к отзыву в Google Play. В вашем случае результаты могут отличаться, так как это зависит от категории приложения и от платформы. Мой анализ основан на приложении Canary для отслеживания загрязнения воздуха.

Заключение

Firebase Predictions — это отличный инструмент для упрощения решения подобных проблем. В моем случае немного более агрессивное поведение сработало. Важно принимать во внимание не только существующие критерии, но и прогнозы для них в будущем. Например, если пользователь, вероятно, удалит приложение в ближайшее время, он или она не получит это оповещение. Но всегда помните о том, что вам запрещено делать, чтобы получить положительную оценку.

Что дальше?

Firebase Predictions находится в бета-стадии, и функцию можно использовать для самых разных целей. Как мне кажется, сейчас в сервисе не хватает Webhooks/HTTP API, чтобы вы могли запускать определенные бэкенд-действия, если для пользователя спрогнозировано какое-либо действие. Для решения таких задач в Android 8.1 вы можете создать собственную модель при помощи Neural Networks API.

 

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

“Маркетинг игровых приложений в 2017 году”: исследование AppsFlyer

Кто больше всех тратит, где сидят самые лояльные пользователи и на какие рынки надо выходить в 2018 — исследование AppsFlyer.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Cпустя 10 лет после выхода iPhone на рынок экосистема мобильных игр продолжает расти. Уже к концу 2017 года более 2 миллиардов игроков со смартфонами и планшетами принесут в индустрию около 45.7 миллиарда долларов. А к 2020 эта цифра вырастет до 64,2 миллиарда долларов. Отследив 95 миллионов установок 1300 приложений в 40 странах, делимся с вами ключевыми данными.

Средняя стоимость установки в мире составила 1,62$ для iOS и 1,52$ для Android. Общие расходы на продвижение игр через медиа-источники были примерно равны, iOS превысила Android всего на 7%.

Средняя доля пользователей, совершающих покупки в 2017 году на Android составила 2,23%, на iOS — 3,20%. Средняя прибыль с пользователя iOS была равна 2,09$ а Android — 1,79$. В отношении потраченных денег органические пользователи превосходят неорганических пользователей чуть более чем на 50%.

Тенденции рынка

Доля Google и Facebook в ряду медиа-источников у приложений с маленькой аудиторией была в разы выше, чем у крупных игроков:

Мы сгруппировали Facebook и Google, чтобы посчитать их долю в ряду всего неорганического трафика, разбив по приложениям с разной аудиторией и сгруппировав их по активности в плане привлечения пользователей.

Для приложений с аудиторией в 5-10 тысяч пользователей доля Facebook и Google оказалась в два раза выше. Из этого следует, что они (такие приложения) полагаются на медиа-гигантов, не требующих привлечения дополнительных ресурсов. В то время как крупные приложения, у которых есть и большая команда по привлечению пользователей, и бюджеты, и средства для проб и оши бок, используют более широкий набор сетей, постоянно экспериментируя.

Самые лояльные пользователи Android в Японии, а iOS — на Тайване.

Мы выяснили, что в Японии уровень удержания пользователей был на 60% выше, чем в среднем по миру, и на 40% выше, чем на остальных ведущих рынках. Также интересны показатели удержания пользователей Android в Индии — на 30% выше, чем в среднем по миру. Что касается iOS, то самые высокие показатели удержания у Тайваня и Японии. Еще удивили Бразилия и Индонезия, в которых показатели удержания значительно выше у iOS — разрыв между платформами в 5 раз выше среднего по миру.

Также Япония и Тайвань показали самую высокую долю пользователей iOS, готовых совершать покупки: 4% — и это на 23% выше, чем в средняя доля по iOS, которая составляет 3,2%. Среди пользователей Android доминирует Германия с показателем 3,5% – на 54% выше, чем средняя доля пользователей этой платформы (2,2%).

Средняя прибыль c одного пользователя на ведущих рынках:

Средняя прибыль с одного платящего пользователя по платформам на ведущих рынках:

Необыкновенные возможности открываются во Вьетнаме. Благодаря низкой стоимости рекламы в СМИ в Юго-Восточной Азии (на 58% меньше, чем в среднем), эта страна показала самый высокий неорганический показатель ROAS — впечатляющие 95%. Маркетологи по-прежнему в основном не знают об этой возможности, поскольку эта страна демонстрирует довольно скромный рост в плане привлечения пользователей.

Итоговый успех игр в этом году определялся максимальным ростом как органического, так и неорганического трафика. В целом, один неорганический трафик показывает отрицательное значение показателя возмещения расходов на рекламу (ROAS) в течение 90 дней (часто для полного возврата расходов на игру требовалось от шести до девяти месяцев). Но если прибавить органических пользователей, ROAS существенно превышает уровень самоокупаемости. Тем не менее, данные о неорганических пользователях имеют решающее значение как для контроля, так и для увеличения роста пользователей и их качества. Именно органические пользователи (или хотя бы часть из них) помогают снизить показатель eCPI, за счет чего приложение становится прибыльным.

Глобальные показатели удержания по дням:

Эти данные показывают, что за удержание надо по-прежнему бороться — только около 6 из 100 игроков открывают приложение через 30 дней после его установки. Это непросто, поэтому-то мы и не увидели изменения глобального показателя удержания за последний год. Очень сложно удерживать своих пользователей, но поскольку вовлечение — это ключ к монетизации, делать это необходимо.

В то время как показатель удержания дает маркетологам важные данные о том, как долго пользователь активен, среднее число сеансов на одного пользователя показывает нам, как часто пользователь активен. Это еще один KPI, особенно важный для монетизации доходов от рекламы:

Чтобы получить больше данных, скачайте весь отчет «Маркетинг игровых приложений в цифрах».

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

Devtodev: итоги 2017 и планы на 2018

В преддверии нового 2018 года компания Devtodev поделилась с нами итогами года минувшего и сделала аналитический прогноза на ближайшее будущее.

devtodev

Опубликовано

/

Автор:

Главный итог года для нас: игровая индустрия растёт быстрее ожиданий.

Ожидается, что в 2017 году суммарная выручка индустрии составит $116 млрд (изначально прогноз был на $7,1 млрд меньше), при этом:

  • мобильные игры принесут $50,4 млрд (вместо $46,1 млрд);
  • ПК-игры – $32,3 млрд (вместо $29,4 млрд);
  • консольные игры – $33,3 млрд.

Но речь в данной статье, как ни странно, пойдет не об игровой индустрии, а о системах аналитики. Мы, в системе игровой аналитики devtodev, хотим порассуждать о том, какими мы видим тренды в развитии аналитических систем на конец 2017 года. А динамика игровой индустрии – это наша мана, это то, что нас вдохновляет на дальнейший рост.

Свои выводы мы делаем на основании анализа динамики развития аналитических систем за 2017 год и информации об их дальнейших планах.

Итак, в какую сторону движутся системы аналитики? Что появляется нового? Что определит их дальнейшее развитие?

Тренды в развитии аналитических систем

Большее вовлечение в особенности продукта

Продукты из разных сфер деятельности похожи друг на друга в общем, но отличаются в частностях. Всем интересна максимизация удержания и минимизация отвала, повышение доли платящих и LTV всех пользователей.

Однако когда мы задумываемся о том, как именно решать эти проблемы – тут всплывают особенности именно конкретных рынков и продуктов (в частности, мы в devtodev работаем на игровом рынке и знаем, что в f2p-играх очень важны вовлечение в игру и внутренние экономические метрики: баланс валюты, вовлечение в игру и в платящее поведение, игровой туториал и так далее).

Есть ощущение, что одним из векторов развития аналитических систем становится ориентация на конкретный продукт (игра, интернет-магазин, SaaS), а универсальные (подходящие всем) аналитические решения уже не удивляют.

Вовлечение в процессы компании

Аналитические системы интегрируются с мессенджерами, и отчёты становятся более быстрыми и доступными (в частности, devtodev интегрирован со slack, и можно настроить автоматический импорт всех отчётов в мессенджер).

Отчётами можно делиться (в devtodev такая возможность реализована давно), в некоторых системах можно их комментировать, выстраивать цепочки комментариев и даже (!) лайкать или оставлять другие реакции.

Всё это служит одной цели: сближению пользователей и системы, более высокому уровню проникновения системы аналитики в процессы разработки продукта и его оперирования и, как следствие, более высокому долгосрочному удержанию.

Прогнозирование действий

К вопросу о том, что отвалы и платежи волнуют всех. Системы аналитики постепенно обучаются умению прогнозировать отвал пользователя и вероятность совершения им платежа. Пока без особых откровений: если пользователь долго не заходил, он, скорее всего отвалится, а если он пользуется продуктом уже долго и плотно, то, скорее всего заплатит. Но точность предсказания растёт, это видно, и польза от этого очевидна:

  • пользователям, которые норовят уйти, можно высылать push-уведомления, специальные предложения, кастомизировать продукт под них;
  • пользователям, которые не заплатят, можно показывать рекламу, чтобы хоть как-то на них заработать.

В этом направлении есть куда копать, и, кажется, рынок ещё в самом начале пути.

Профилирование и персонализация

Тренд, который нас особенно радует – это повышение внимания к конкретным пользователям. Такие метрики, как DAU, ARPU, retention – это общие показатели, посчитанные по всей выборке.

Но если “спуститься” на уровень конкретного пользователя, то зачастую можно увидеть больше сигналов, чем видно по агрегированным метрикам, то есть “сверху”.

Если перекладывать эту логику на язык аналитических систем, то мы получим возможность анализировать действия каждого конкретного пользователя, формировать его профиль, предсказывать его (конкретно его) дальнейшие действия.

А теперь позвольте нам, системе игровой аналитики devtodev, отчитаться за 2017 год, рассказать, что нового у нас появилось в этом году.

В чём-то мы идём в ногу с рынком, в чём-то, вероятно, опережаем его.

Что нового у devtodev

В 2017 году мы выпустили немало классных новых отчётов. Расскажем о нескольких из них.

Отчёт по накопительному доходу

Накопительный доход (или cumulative ARPU) – важная метрика для когортного анализа. Она показывает, сколько денег принёс проекту в среднем каждый пользователь, зарегистрированный в проекте в определённое время, то есть попавший во временную когорту.

Таким образом, сравнивая динамику этого показателя по когортам от даты к дате, можно делать выводы о том, как меняется качество проекта и как на это реагируют пользователи. А производя “горизонтальный” анализ, можно изучать, как платит и окупается определённая когорта.

Этот отчёт помогает решить и продуктовые цели (замеры качества продукта), и цели трафика (окупаемость, выход на LTV).

Анализ версий

Кстати, о продуктовой аналитике. Разработчики продуктов, в нашем случае – игр, постоянно делают новые версии, выпускают обновления. Чтобы облегчить вопрос анализа эффективности выпущенных версий, мы разработали отчёт Versions. В нём мы показываем данные не в разрезе дат, а в разрезе дней с момента выхода версии, то есть можем нанести несколько версий на одни оси и сравнить в разрезе версий основные показатели качества продукта: конверсия туториала, удержание, монетизация. Помимо этого, данный отчёт обновляется в реальном времени, это существенно упрощает задачу мониторинга версии сразу после релиза: как быстро приходят в неё новые пользователи, как старые пользователи постепенно обновляют версию.

Аналитика по рынку

Помимо получения данных от SDK, мы также умеем подключаться и к магазинам приложений, чтобы вы могли оценить динамику вашего проекта в магазинах в разрезе стран и категорий. Для удобства мы вывели всю эту статистику в отдельный отчёт Market Rating.

Отметим ещё несколько приятных и очень полезных нововведений, которые появились в devtodev в 2017 году.

Метрики конверсии туториала

Туториалы есть в большинстве проектов (не только, к слову, игровых). Мы вывели такие показатели, как:

  • Конверсия туториала;
  • Доля людей, начавших / пропустивших / закончивших туториал, застрявших на туториале,

в отдельные метрики, чтобы вы могли лучше и быстрее оптимизировать first time user experience вашего продукта.

Метки на временной оси

Как раз к вопросу о вовлечении системы аналитики в процесс управления продуктом.

Проекты, как правило, находятся в оперировании долгое время, а память человеческая всю историю изменений вмещает в себя с трудом. Мы даём возможность добавить на временную ось различные метки, которые сообщат вам о том, что было с проектом в определённые интервалы времени в прошлом: акции, важные обновления, внутренние ивенты. Это особенно удобно на длительном интервале времени – вам не нужно будет “дёргать” аналитика, чтобы вспомнить, что же было с проектом с 21 по 23 июля 2016 года.

Новая версия воронок

Все вы, конечно, в курсе, для чего нужны воронки – это важнейший инструмент аналитики, который показывает, как пользователи выполняют определенную последовательность событий. Воронки помогают измерить конверсию на всех шагах, найти проблемные места в вашем продукте. И после того, как эти узкие места устранены, вновь именно воронка позволит понять, как повлияли ваши изменения на поведение пользователей.

Мы в devtodev уделили особое внимание совершенствованию именно этого отчета и улучшили его: теперь есть дополнительные фишки, которые существенно усилили функционал и сделали его более гибким. Что изменилось:

  • Можно отслеживать выполнение и невыполнение каждого шага (галочка “Not” на шаге воронки).
  • Опциональные шаги. Вы строите две воронки в одной и сразу же сравниваете конверсию с учётом этого шага и без него: это экономит ваше время и позволяет быстрее находить отклонения в поведении игроков.
  • Пользователи делятся на две категории: одни могут выполнять действия (например, совершать покупки) в приложении или на сайте сразу же, другие могут тянуть с этим сколь угодно долго. Чтобы отделить одних от других, мы в  devtodev решили ввести ограничение на время выполнения шага.
  • И еще одна новость, которая сделает качество отчётов близким к совершенству:  вместо 10 шагов в отчёте воронки теперь 20 шагов , можно задать более длительную последовательность событий , выполняемых (а теперь ещё и НЕвыполненных!) игроком, и как следствие, поиск узких мест станет более эффективным.

Немало сделано и в образовательном направлении devtodev:

  1. Платформа для курсов. Мы разработали специальную платформу, чтобы публиковать на ней свои курсы. Эта платформа упрощает для нас выкладывание наших материалов и лекций, позволяет проходить тесты, настраивать уведомления и напоминания и т.д.
  2. И на этой платформе мы разместили свой главный образовательный проект в этом году – большой бесплатный курс “Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам”. 16 лекций, 8 часов видео, 5 тестов – как результат тысячи слушателей курса.
  3. Книга “Как анализировать акции в играх”. Несколько десятков тысяч человек уже скачало эту книгу с нашего сайта, а бумажную версию книги мы довольно быстро распространили на конференциях.
  4. 10 вебинаров и 50 статей. В этом году мы много экспериментировали с форматом, приглашали интересных гостей, устраивали круглые столы, разбирали особенности оперирования по разным жанрам игр. Все наши вебинары можно посмотреть на нашем канале, а статьи – прочитать в нашем Образовательном Центре.

И, наконец, самое интересное – планы на 2018 год.

  • Здесь позвольте нам в качестве тизера сказать, что основную часть 2017 года мы посвятили работе над новым интерфейсом. Он выйдет как раз в первой половине 2018 года: система станет визуально другой, изменится её логика, отчётов станет почти в два раза больше, а возможности нового интерфейса будут существенно превосходить текущие.
  • То, о чём нас неоднократно просили: наконец появится русскоязычная версия сервиса devtodev.
  • …И англоязычная версия курса “Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам”.

И это конечно же далеко не всё.  Следите за обновлениями!

Подводя итог, скажем, что это был хороший год и для игровой индустрии, и для рынка аналитических систем, и для нас, системы devtodev, которая находится на пересечении этих миров.

Нас радует, что, во-первых, рынок растёт, а во-вторых, растёт и скорость его роста. С каждым годом всё интереснее!

Всего самого лучшего вам в Новом году желает компания devtodev.

Комментарии
Продолжить чтение

Наша рассылка

Каждому подписавшемуся - "1 час на UI аудит": бесплатный ускоренный курс для разработчиков!

Нажимая на кнопку "Подписаться" вы даете согласие на обработку персональных данных.

Вакансии

Популярное

X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.