Connect with us

Аналитика пользователей

Как использовать когортный анализ для уменьшения оттока пользователей и принятия лучших решений

Хорошая новость заключается в том, что если вы готовы погрузиться в числа, то можно точно определить, почему пользователи перестают пользоваться приложением.

Леонид Боголюбов

Опубликовано

/

     
     

Ти Магнин из Appcues написал в блоге компании о возможностях когортного анализа. Мы приводим русский перевод его статьи.

ty

Большинство стартапов понимают это сразу – отток пользователей это плохо. Хакеры возврата это новые хакеры роста – неважно сколько пользователей получает ваш стартап, если ни один из них не остается в приложении.

Есть несколько полезных тактик, которые многие проджект менеджеры используют для увеличения возвратов. Например, улучшение онбординга или повышение доступности. Но для того, чтобы непосредственно влиять на уменьшение оттока, вам необходимо диагностировать специфические проблемы вашего продукта и внести нужные коррективы.

Хорошая новость заключается в том, что если вы готовы погрузиться в числа, то можно точно определить, почему пользователи перестают пользоваться приложением. Ключ к этому в когортном анализе – группируя пользователей по их действиям, вы можете понять, что заставляет их оставаться надолго. Тогда вы сможете принимать обоснованные решения, которые уменьшат отток и значительно увеличат прибыль.

Когортный анализ

Чтобы узнать, почему пользователи прекращают пользоваться вашим приложением, вы должны ответить на три «К» их удержания:

  • Кто увлечен, а кто нет вашей игрой
  • Когда пользователи отваливаются
  • Как они теряют интерес

Вы можете сделать это только с помощью сегментирования пользователей в группы – или когорты – основанные на конкретных признаках. Вы можете сегментировать пользователей на два типа когорт:

  • Когорты приобретения: пользователи на группы делятся по дате подписки на приложение
  • Поведенческие когорты: пользователи делятся по действиям в приложении

Когорты приобретения помогут вам определить кто и когда, но поведенческие когорты – почему.

1. Посмотрите когда пользователи уходят

Используя когорты приобретения, вы можете определить, на каком этапе жизненного цикла пользователи, как правило, уходят. Наиболее распространенным способом является использование диаграммы, как показано ниже:

1

Источник

На левой стороне находится временная шкала и количество пользователей, приобретенных в определенный временной интервал (кто). Каждая колонка представляет собой количество времени, которое прошло с момента приобретения пользователя (когда). Каждая ячейка это процент от первоначального количества приобретенных пользователей, сохранившийся к этому времени.

Вот некоторые вещи, которые следует учесть при анализе когорты приобретения:

  1. Период (день, неделя или месяц). Более короткие периоды для молодых компания, более длительные для старых.
  2. Объем. Чем больше длительность рассматриваемого периода возвратов, тем труднее вывести точную гипотезу о том, что не так в вашем приложении. Выполняйте анализ для каждого периода возвратов: начального (до 8 дней), среднего (8-90 дней) и позднего (более 90 дней).
  3. Ожидания. Согласно Хитену Шаху, удержание зависит от категории. Для быстрорастущего дешевого приложения относительно высокий отток – 10-15% – может быть нормальным. Для приложения, с высоким барьером входа, вы будете наблюдать гораздо более низкий отток – 2-3%.

После того как вы собрали свой график, посмотрите, где пользователи уходят больше всего. На третий день, когда им напоминают о синхронизации данных, или на четвертой неделе, сразу после того, как они заканчивают онбординг? Это должно дать вам некоторое представление о том, где спотыкаются пользователи при использовании приложения.

Что бы дать вам ясную картину, давайте возьмем вымышленный набор данных их приложения для повышения продуктивности.

2

Если вы внимательно посмотрите, то увидите, что самый большой процент уходящих приходится на конец второй недели – средняя потеря пользователей на 14 и 15 день составляет целых 3 процентных пункта. Эта информация поможет нам в составлении гипотезы о том, почему пользователи оставляют приложение.

2. Найдите то, что удерживает

После того, как вы определили временные рамки, в которые уходят ваши пользователи, вы можете приступит к изучению того, почему это происходит (как).

В примере с нашим приложением, мы знаем, что должны сделать некоторые настройки на начальных стадиях возвращения пользователей. Поведенческие когорты могут помочь нам с определением того, что происходит в районе 15 дня. Вот гипотезы:

  • Пользователи, которые регулярно пользуются контрольным списком в первые две недели
  • Пользователи, которые регулярно используют социальные функции (чат, сообщения, совместные рабочие потоки)
  • Пользователи, которые включают пуш-уведомления при первой настройке параметров приложения.

Корреляция между поведением и оттоком станет более очевидной для конкретное поведение. Общее определение, такое как «взаимодействовал с приложением в первые 30 дней», не дает вам достаточное понимание того, что удерживает и увлекает пользователей.

Давайте перейдем к практике. Вот средние значения оттока для приложения продуктивности на основе анализа когорт приобретения:

3

Вот сравнение среднего оттока в сравнении с оттоком тех пользователей, которые используют одну из перечисленных функций – контрольный список.

4

Бинго! Мы видим, что для пользователей, использующих основную функцию (красная линия) отток очень мал, а большинство их тех, кто ушел из приложения, этот список не использовало.

Это может быть из-за того, что список не был частью онбординга в приложении, или из-за того, что сам список находится слишком далеко от основного экрана. Для того, чтобы сохранить больше пользователей, надо сделать коррективы и увеличить использование списка.

Пример из реальной жизни – приложение для медитаций Calm смогло в 3 раза увеличить возвраты за счет точного определения их главного функционала. Они поняли, что большинство пользователей, которые оставались с приложением, использовали напоминания, так что они использовали подсказки в приложении для улучшения вовлеченности с этой основной функцией.

3. Инвертируйте, комбинируйте и делайте выводы

К сожалению, не всегда так просто, найти четкую связь между поведением и удержанием. С ростом вашего продукта и пользовательской базы, вступает в дело комбинация факторов.

Подумайте об этом так: ваша цель состоит в том, чтобы точно определить общее в поведении ваших наиболее активных пользователей. Инвертируйте это и вы найдете то, что не устраивает уходящих пользователей.

Все это может быть сделано в электронной таблице с некоторым условным форматированием, но часто занимает чрезвычайно много времени. К счастью есть множество инструментов, упрощающих процесс. Такие инструменты как Amplitude, помогают вам просто создавать поведенческие когорты. Вы можете комбинировать и сравнивать когорты, быстро тестируя ваши гипотезы.

Взгляните на то, как Quizup комбинирует когорты для точного определения причин оттока пользователей.

5

Источник

Разработчики Quizup увидели, что теряют слишком много пользователей после первой недели. Они предположили, что использование их функции «Добавить в список» приводит к долгосрочному удержанию.

Их гипотеза подтвердилась, когда в Amplitude Compass они сравнили когорты. Пользователи, использующие эту функцию 3 или более раза в первую неделю, с гораздо большей вероятностью оставались в приложении.

Quizup инвертировали результаты (для пользователей, которые не были вовлечены) и изменили процесс соответствующе. Основываясь на этих данных, они изменили онбординг и использовали пуш-уведомления для тех пользователей, которые не использовали социальные функции (такие как «Добавить в список»).

Итерируйте и итерируйте снова

Выяснение того, как исправить проблему, часто может быть столь же сложным, как и сама диагностика. Если вы знаете, что вовлечение пользователей в значительной степени зависит от использования главной функции, вы не можете просто приставать к вашим потребителям с письмами и пушами в попытке зацепить их. На самом деле, назойливость может еще больше увеличить отток.

Вместо того, чтобы внедрять в продукт большие изменения, проводите A/B тесты изменений на ваших проблемных когортах для понимания того, что работает, а что нет. Таким образом, вы сможете внедрить мало рискованные, но основанные на данных изменения, которые гарантированно сократят отток пользователей. И как только вы успешно улучшили возвраты на основе своих поведенческих когорт, проделывайте все снова.

С таким большим количеством продуктов, доступных на рынке, приобретение пользователей для B2B приложений непростая задача. Вы вкладываетесь в рекламу, в контент маркетинг, в продажи, так что не позволяйте ценным пользователям ускользать от вас. Все данные, чтобы удержать их, у вас в руках.

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

Продажи со смартфонов в России выросли на 79%

Рекламная платформа Criteo, которая создает открытую экосистему для всех участников рынка e-commerce, объявила результаты глобального исследования рынка коммерции за 2 квартал 2018 года. Criteo проанализировала просмотренные страницы онлайн-магазинов и покупки, совершаемые более чем у 5,000 розничных ритейлеров в 80 странах мира. Согласно результатам, современные потребители по-прежнему активно используют мобильный интернет и мобильные приложения для совершения покупок, особенно в магазинах, которые существуют только онлайн.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Основные выводы исследования:

  • Количество мобильных транзакций, особенно со смартфонов, увеличивается в большинстве стран и регионов.
  • Рекламодатели, продвигающие мобильное приложение, отмечают постоянный рост числа транзакций через эти приложения.
  • Традиционные магазины уступают онлайн-конкурентам в создании спроса в приложениях.

Поведение потребителей в России:

  • Продажи с мобильных устройств увеличились до 30%, в то время как во 2 квартале прошлого года на них приходился 21%.
  • Самое большое количество покупок совершается со смартфонов – доля продаж с этих устройств увеличилась на 79%.
  • При этом планшеты и десктопы стали использовать не так активно: с планшетов стали покупать на 37% меньше, с десктопов – на 11%.

Среди других выводов исследования:

  • Растет количество покупок через мобильные устройства – во многих странах, особенно в Северной Европе и Японии, число мобильных транзакций составляет 50% от общего числа онлайн-операций.
  • Азиатско-Тихоокеанский регион стал лидером по количеству мобильных транзакций (51%), в остальных, включая Европу (44%) и Ближний Восток и Африку (47%), их количество увеличивается.

  • Ритейлеры, которые уже имеют мобильное приложение или только задумываются о нем, имеют веские основания вкладывать средства в их продвижение. В Северной Америке, коэффициент конверсии в приложениях в 3 раза выше, чем в мобильной сети.
  • Классические магазины отмечают меньший процент транзакций через мобильные приложения (21%) по сравнению с онлайн-конкурентами. Это подчеркивает возможность интегрировать приложения в опыт покупателей до, в процессе и после посещения традиционного магазина.

Исследование рынка коммерции за 2 квартал 2018 года является эффективным инструментом бенчмаркинга для маркетологов, которые стремятся управлять поведением покупателей в приложениях, на мобильных версиях сайтов и десктопе.

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика магазинов

Аналитика для мобильного приложения

В Высшей школе бизнес-информатики НИУ ВШЭ недавно проходила закрытая лекция Александра Сибрикова из компании Яндекс про аналитику для мобильных приложений. Специально для AppTractor.ru организаторы подготовили краткий конспект выступления. Мероприятие проходило в рамках образовательных программ по игровой индустрии ВШБИ – Менеджмент игровых проектов, Маркетинг игр и Основы создания игр.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

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 для 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.

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

11 ключевых метрик, которые должны отслеживать разработчики игр

Правильное отслеживание метрик – самое важное в мобильном игровом бизнесе.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

TL;DR – в чем смысл:

  1. Установки
  2. MAU
  3. DAU
  4. Прилипчивость (DAU/MAU)
  5. Возвраты (Retention Rate)
  6. Отток (Churn Rate)
  7. ARPU
  8. LTV
  9. Среднюю транзакцию (Average Transaction Value)
  10. Время до покупки
  11. CPI

Читать: https://gamebusiness.net/11-key-mobile-game-metrics-that-developers-must-track/.

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

Космос — не предел: как повысить прибыль приложений для туризма

Каждый маркетолог знает, что такое LTV, но, возможно, недооценивает важность этого показателя. Хорошо, если вы внимательно следите за ним, но также важно научиться правильно его оценивать, потому что LTV показывает одну из важнейший метрик маркетинга: сколько денег приносит каждый пользователь за все время использования приложения. На основе этих данных уже легко понять, какой бюджет может выделить ваш отдел маркетинга для привлечения пользователя, чтобы это не отправило вас в минус.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Чтобы облегчить жизнь маркетологов, Facebook совместно с компанией AppsFlyer проанализировал (полный текст исследования можно скачать здесь) 250 млн. неорганических установок 3800 приложений в первом квартале 2018 года, общий бюджет которых составил 2,4 млрд. долларов по всему миру. При подсчете сумм специалисты рассматривали расходы пользователей не только на покупку самого приложения, но и на внутренние услуги, и доходы от рекламы. Учитывался весь трафик: как органический, так и неорганический.

8 главных вещей, которые мы узнали из исследования:

  • 90 процентов пользователей — не платят
    Результаты для различных тематических отраслей отличаются друг от друга. Например, в сегменте туризма средняя прибыль на 1-го пользователя составила 29,42 доллара, а доля платящих пользователей при этом равна 9,6%.
  • Большинство покупок совершается с десктопа
    Если пользователь хочет лишь примериться, прояснить обстановку на рынке туристических услуг, сравнить цены на билеты, отели и т.д., то обычно он делает это с телефона. Если же он настроен более серьезно, давно все проверил, решил, что ему нужно, и готов сделать покупку прямо сейчас, то с наибольшей вероятностью он сядет за компьютер, достанет паспорт, карты для оплаты и прочее. Такой процесс почему-то до сих пор ассоциируется с надежностью, хотя технологии смартфонов позволяют сохранять данные карт, чтобы потом при покупке или бронировании вводить их в два клика без возни в бумажных документах. И это достаточно безопасно.
  • Наибольшая выгода – у приложений для бронирования билетов и жилья
    Действительно, основной доход приходится на приложения для бронирования билетов и гостиниц, а это 60% от всей прибыли.  То есть от приложений с картами, достопримечательностями и прочими важными туристическими активностями больших денег, скорее всего, сделать не получится.
  • Россия далеко не на последнем месте
    В России путешественники тратят больше, чем в Бразилии и Индии, но значительно меньше, чем в США и Великобритании.

  • Но доход от российских пользователей со временем не увеличивается
    В нашей стране пока нет прямой зависимости увеличения дохода от пользователя при увеличении времени использования приложения – после 1 месяца с установки этот показатель почти никак не меняется. По данным исследования AppsFlyer, абсолютными лидерами в этом вопросе, конечно, остаются США и Великобритания, кривая LTV в этих странах по прошествии времени только растет, а российский рынок, как уже было сказано, этим похвастаться не может.
  • Аудитория из Великобритании – очень лакомый кусочек
    У англичан самый высокий процент бронирования в первый день, он в 3 раза выше, чем на других ключевых рынках, причем к первой неделе и первому месяцу он почти не снижается и остается на таком же стабильно высоком уровне. Так что разработчикам приложений, которые будут использоваться во всем мире, следует обратить особое внимание на англоязычный регион – почти каждый пятый пользователь в Англии совершает более 3 покупок за 90 дней. Это окажет немедленный эффект на увеличение LTV.

  • Органические пользователи тратят значительно больше
    Для менее масштабных историй тоже есть несколько полезных инсайтов: исследование показало, что органические пользователи бронируют жилье в 2,5 раза чаще. И средний доход от этой аудитории обычно на 60% выше. Не секрет, что органическая аудитория более ценна, и данные показатели лишь подтверждают это.
  • Таргетироваться на iOS выгоднее
    Яблочные пользователи, как это обычно и бывает в результатах похожей аналитики, оказались “богаче” – во-первых, доля туристов, использующих iOS изначально на 50% выше, чем на Android, а во-вторых, доля LTV в приложениях для туризма на iOS также выше, но на этот раз уже на 60%.

Подводя итог, обязательно нужно обратиться к экспертам. Аналитики AppsFlyer считают, что запуск большего количества кампаний увеличит число столь ценных органических установок, которые генерируют значительную часть от общего дохода. А повторное вовлечение поможет увеличить прибыль, которая традиционно снижается после первой недели использования, т.к. пользователи совершают нужное им действие и забывают про ваше приложение, при худшем сценарии даже удаляют его.

“LTV: краеугольный камень маркетинга приложений” — отчет AppsFlyer

Комментарии
Продолжить чтение

Реклама

Наша рассылка

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

Вакансии

Популярное

X
X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.