Connect with us

Аналитика пользователей

Основные метрики мобильных приложений

Как выплыть из моря DAU, WAU и MAU – инструкция по выживанию от devtodev.com.

devtodev

Опубликовано

/

     
     

Предлагаем вашему вниманию обзор ключевых метрик в мобильных (впрочем, не только в мобильных) приложениях. Если кто-то спросит у вас, чем ARPU отличается от ARPPU, а Lifetime от Lifetime Value – просто дайте ему ссылку на этот материал.

Как правило, приложения создаются с одной простой целью – заработать деньги. Как вы понимаете, денег так просто никто не отдаст, и чтобы заработать, нужно хорошо постараться и пройти много этапов. Итак, как работает большинство мобильных приложений:

  • люди скачивают приложение из магазина приложений себе на мобильное устройство, затем открывают приложение (и здесь мы вместо “людей” начинаем использовать слово “пользователи”);
  • если приложение нравится, пользователи периодически пользуются им, а если не нравится – соответственно, не пользуются, либо вообще удаляют с устройства;
  • если пользователям действительно нравится приложение, они используют его вновь и вновь, и некоторые особенно лояльные пользователи за реальные деньги совершают покупки внутри приложения, доставляя радость как себе, так и разработчику.

На каждом этапе существуют свои метрики, которые помогут вам понять, насколько успешно работает ваше приложение и какую обратную связь дают пользователи своим поведением. Все метрики, о которых пойдет речь, доступны при интеграции SDK сервиса devtodev.com.

1

Привлечение пользователей

Итак, пользователи установили приложение себе на телефон и впервые открыли его в один прекрасный день. Именно начиная с первого открытия приложения человек превращается в пользователя. И все, кто в определённый день открыл приложение впервые, называются новыми пользователями (или New Users) этого дня. Сколько должно быть новых пользователей? Конечно, чем больше, тем лучше, но по факту зависит от вашего проекта. Главное, количество новых пользователей должно покрывать отток из проекта, тогда проект будет расти. Повышать количество новых пользователей можно за счёт проведения рекламных кампаний или внедрения виральных механизмов в свой проект, тогда существующие пользователи будут приводить новых.

Со временем новых пользователей становится всё больше и больше, и в определенный момент вам захочется узнать, сколько всего пользователей попробовало ваше приложение. Для этого существует метрика Total Users, она показывает, сколько пользователей вашего приложения находится в базе к выбранной вами дате.

Удержание пользователей

Пользователи, впервые открывшие ваше приложение, пробуют его, и кому-то оно нравится, а кому-то нет. Если пользователю не нравится приложение, он, скорее всего, покинет его и не вернётся на следующий день.

Если же пользователь возвращается в приложение на следующий день после того, как впервые открыл его, значит “встреча по одёжке” прошла хорошо. Процент пользователей, которые вернулись на следующий день после первого визита, называется 1-day retention. Необходимо следить за этим показателем в динамике и постоянно его улучшать, нет предела совершенству. Если пользователь не возвращается на следующий день после первого визита, значит, что-то его не устроило, притом скорее всего именно в интерфейсной части. Попробуйте изменить интерфейс для новых пользователей (добавить или изменить туториал, ввести подсказки, рассказывающие новому пользователю о преимуществах приложения). Если вы всё сделали правильно – уже на следующий день 1-day retention отреагирует и поднимется. Пользователи обходятся непросто и недёшево, и неправильно их терять уже на следующий день, поэтому всегда оптимизируйте этот показатель.

Процент пользователей, которые вернулись через семь дней после первого визита, называется 7-day retention. Наконец, если пользователи вернулись через 28 дней после первого визита, то процент таковых пользователей называется 28-days retention. И это уже серьёзно. Можете считать, что ваше приложение действительно заинтересовало пользователя, если он даже спустя 28 дней остаётся вам верен.

В идеальной ситуации все три показателя retention будут равны 100% (пользователь остаётся с вами и через день, и через 7 дней, и через 28). Но это едва ли достижимо. Подумайте, с чем приходится сталкиваться пользователю в течение первой недели, в течение первого месяца, из-за чего он может уйти, оптимизируйте эти узкие места. Вам могут помочь пользовательские сегменты, события и воронки. Все эти инструменты помогут выявить те места, в которых пользователь принимает решение об уходе.

Для того, чтобы рассчитать retention за другие временные промежутки (а не только за 1, 7 или 28 дней), существует метрика Rolling Retention. Она показывает, сколько пользователей (в процентах), впервые открывших приложение в выбранную дату, до сих пор являются активными (здесь под активными пользователями мы понимаем всех тех, кто заходил в приложение хотя бы раз за последние 7 дней). По мере приближения к текущему дню этот показатель возрастает. При этом вполне вероятно, что на графике Rolling Retention вы сможете найти скачки (повышенные проценты пользователей, которые до сих пор активны), и тогда нужно будет разобраться с каждым из таких скачков. Скачки могут быть обусловлены различными причинами: настройками рекламных кампаний, простой сезонностью. В частности, нам приходилось сталкиваться с тем, что пользователи, пришедшие в пятницу, становятся немного более лояльными – у них есть свободное время в субботу и воскресенье, чтобы глубже изучить ваше приложение.

apps-dailyTrends

Показатели активности пользователей

Итак, ваше приложение уже работает, появляются новые пользователи, накапливается аудитория. Количество уникальных пользователей, которые заходили в ваше приложение в конкретный день, называется DAU (Daily Active Users) этого дня.

Количество уникальных пользователей, которые заходили в приложение в течение недели, называется WAU (Weekly Active Users). Обращаем внимание, WAU – это не сумма DAU за 7 дней, это именно уникальные пользователи, которые посещали ваше приложение в течение недели. Один и тот же пользователь может заходить каждый день в течение недели, и тогда он увеличит DAU каждого дня на 1, однако WAU тоже увеличится на 1, так как в WAU не считаются повторные визиты.

Аналогично рассчитывается и показатель MAU (Monthly Active Users) – количество уникальных игроков, заходивших в приложение в течение месяца.

Показатели DAU, WAU, MAU определяют масштаб вашего проекта. И именно о них вас будут спрашивать в первую очередь при заключении партнёрских договоров. Разумеется, все эти показатели должны расти со временем. Чтобы обеспечить их рост, вам нужно максимизировать поток новых пользователей и процент их удержания (показатели retention).

Также интересно рассчитать отношение, например, DAU к MAU. Этот показатель иногда называют Sticky Factor, он говорит о регулярности входов пользователей. Если предположить, что в проекте 1000 пользователей, и каждый из них входит каждый день, тогда и DAU, и MAU будут равны 1000, а показатель Sticky Factor будет равен 100%. Если же каждый пользователь в течение месяца заходил лишь один раз, то Sticky Factor будет равен всего 3,3%. Чем выше этот показатель, тем регулярнее пользователи заходят в ваше приложение.

Часто бывает так, что показатели DAU, WAU и MAU сильно колеблются из-за нестабильного потока новых пользователей. Чтобы не учитывать эти колебания, были разработаны метрики LDAU (Loyal Daily Active Users), LWAU и LMAU.

LDAU – количество уникальных лояльных пользователей, запускавших приложение в конкретный день. При этом лояльным пользователем считается тот, кто запускал приложение хотя бы один раз спустя день после первого визита. Аналогично рассчитываются LWAU и LMAU.

Получается, что чем ближе друг к другу показатели DAU и LDAU, тем меньше в приложении так называемых “однодневок” – пользователей, которые не возвращаются в приложение на следующий день после первого визита. Соответственно, чем ближе друг к другу DAU и LDAU, тем выше показатель 1-day retention.

Иногда вам может потребоваться узнать, сколько пользователей находится в приложении в конкретный момент. Для этого существует метрика Users Online, которая оценивает количество одновременно играющих пользователей в конкретный момент и обновляется раз в пять минут. Такая метрика особенно актуальна в онлайн-играх, где интерес к игре напрямую зависит от количества одновременно играющих пользователей.

Обращайте также внимание и на максимальный Users Online в течение дня. Во-первых, это укажет вам на пиковую нагрузку на сервера, во-вторых, позволит выявить оптимальное время, когда в приложении находится максимальное количество пользователей (например, для рассылки push-уведомлений), а в-третьих, это просто популярный показатель сравнения масштаба нескольких приложений.

Каждое посещение пользователем приложения называется сессией, и метрика Sessions показывает, сколько всего было сессий в приложении за период.

А если поделить суммарную продолжительность всех сессий на их количество, то получится показатель Average Session Length, говорящий о средней продолжительности одной сессии. При этом нельзя сказать, что большая продолжительность сессии – это хорошо, а маленькая – это плохо. В приложениях по вызову такси сессии короткие: требуется лишь заказать машину, при этом чем меньше сессия, тем удобнее сервис. А, например, в приложениях для чтения сессии обычно продолжительнее.

gross

Метрика Lifetime показывает, сколько дней пользователь в среднем пользуется приложением от первого до последнего входа. Рекомендуется использовать эту метрику для узких пользовательских сегментов: для платящих и неплатящих пользователей, для пользователей, дошедших до определенного уровня. В этом случае вы будете знать наиболее вероятные сроки жизни игроков из каждого сегмента и сможете предложить пользователю что-либо, что его заинтересует, в самое подходящее время: push-уведомление, скидки и специальные предложения, подарки, новые задания и т.д. Помимо этого, показатель lifetime можно использовать при планировании каких-либо регулярных событий в вашем проекте (например, акций). Зная, сколько в среднем времени пользователь проводит в проекте, вы можете настроить события так, чтобы для большинства пользователей эти события были в новинку.

Показатель lifetime необходимо повышать: чем дольше пользователь находится с вами, тем более он лоялен, и тем больше вероятность совершения им платежа. Подумайте, что бы стимулировало игрока остаться с вами на более долгий срок. В онлайн-играх хорошо повышает lifetime введение регулярных (ежедневных, еженедельных) заданий для игрока.

Монетизационные показатели

Итак, пользователи решают заплатить деньги за покупку контента внутри приложения. Количество уникальных платящих пользователей за день (либо за более продолжительный период) отражено в метрике Paying Users.

Метрика Paying Share показывает, какой процент пользователей от всех уникальных пользователей, активных в течение периода, совершали платежи. В идеале, каждый пользователь – платящий, и Paying Share равен 100%. На самом же деле этот показатель куда меньше, и его рост хотя бы на 1% – это уже большое достижение для проекта. Согласно данным Newzoo, в 2014 году 32% от всех игроков мобильных игр совершали платежи. При этом цифру можно считать завышенной, ведь речь идёт о проценте людей, которые совершили хотя бы один платёж хотя бы в одну игру в течение года.

3

Повысить долю платящих игроков можно за счёт добавления нового контента для покупки, за счёт изменения цен, проведения скидочных акций.

Метрика Paying Conversion, в свою очередь, показывает для каждого дня (или более продолжительного периода), каков процент платящих пользователей среди всех, кто зарегистрировался в этот день (период). Как и в случае с Rolling Retention, попытайтесь найти скачки в поведении этого показателя. Вполне возможно, это укажет вам на некоторые условия, в которых процент платящих игроков от количества регистраций максимален (реклама, баннерные сети и т.д.).

Каждый платеж пользователя является отдельной транзакцией в базе, при этом один пользователь может совершить за период и несколько транзакций (вы будете только рады).

Общее количество транзакций за период отражено в метрике Transactions. А метрика Transactions by User показывает, сколько в среднем транзакций совершал один платящий пользователь в течение выбранного периода. Если ни один пользователь не совершал повторных платежей, то Transactions by User будет равно единице.

Во free-to-play играх основную часть дохода формируют именно повторные платежи: во-первых, они как правило больше по размеру, во-вторых, велика вероятность, что после второго платежа последует и третий.

Общая сумма всех платежей игроков за период отражена в метрике Gross. Однако до разработчика эти деньги дойдут не в полном объёме: магазин приложений берёт свою комиссию. Как правило, комиссия составляет 30%, следовательно 70% от Gross доходит до разработчика и отражается в метрике Revenue. Если же комиссия не равна 30%, то это можно легко изменить в настройках в системе devtodev.com.

По сути, именно ради показателя Revenue вы и затеяли разработку своего приложения.

apps-monetization

Важен также такой монетизационный показатель, ARPU (Average Revenue Per User). Он рассчитывается как сумма платежей за период (Gross), делённая на количество уникальных игроков за этот период (DAU, MAU, WAU). ARPU говорит о том, сколько денег в среднем приносит один игрок, при этом в расчёт попадают как платящие, так и неплатящие игроки. ARPU отлично подходит для замера эффективности бизнеса и сравнения нескольких проектов.

Показатель ARPU полезно рассматривать как в целом (хотя бы для сравнения эффективности нескольких проектов), так и отдельно для каждого сегмента пользователей. В частности, можно рассчитать ARPU для новых пользователей и ARPU для “ядра”. ARPU новых пользователей будет существенно ниже, однако его сравнение с ARPU “ядра” покажет вам, как важно, чтобы новые пользователи перешли в “ядро”.

Сравните ARPU для разных уровней пользователей, для разных сроков с момента первого входа. Как правило, чем дольше пользователь в проекте и чем выше его уровень, тем больше ARPU.

Показатель ARPPU (Average Revenue Per Paying User) рассчитывается как сумма платежей за период (Gross), делённая на количество уникальных платящих игроков (Paying Users). ARPPU говорит об уровне цен в приложении и о том, как к этим ценам относятся именно платящие игроки, сколько денег они готовы тратить за период.

Если каждый игрок является платящим, то ARPPU равно ARPU по определению.

Чтобы повысить ARPPU, достаточно просто повысить цены в проекте. Платить продолжат лишь наиболее платежеспособные пользователи, однако при этом ARPU (который более важен для замера эффективности бизнеса) рискует упасть.

Поэтому все действия по изменению монетизации проекта следует делать так, чтобы поднять и ARPU, и ARPPU. В онлайн-играх для этих целей хорошо срабатывает введение нового привлекательного контента: больше игроков начинает платить, а те, кто платил раньше, платят больше, чтобы купить привлекательное вооружение. В итоге, повышается и процент платящих, и средние размеры платежей за период. Иначе говоря, растут Paying Share, ARPU, ARPPU.

Также выделяют метрику Average Check, которая рассчитывается как Gross, делённый на количество платежей Transactions. Метрика очень сходна с ARPPU, однако ARPPU, в отличие от Average Check, не учитывает повторные платежи от одного и того же платящего игрока. Если же предположить, что каждый платящий игрок за период заплатил лишь по одному разу, то ARPPU будет равно Average Check.

Наконец, последний (по порядку, но не по важности) показатель – это Lifetime Value (LTV). Он говорит о том, сколько в среднем денег приносит один пользователь за всё время пользования приложением. По поводу LTV пишутся статьи и защищаются диссертации, это действительно один из важнейших показателей эффективности приложения, он объединяет в себе и продолжительность активности пользователя, и его платежи.

Lifetime Value полезен для того, чтобы оценить цену привлечения нового клиента. Правило простое: Lifetime Value должен быть больше цены привлечения клиента, иначе бизнес неэффективен.

Чтобы максимизировать LTV, поймите, что Lifetime Value – это и Lifetime, и Value (в данном случае, ARPU). Иначе говоря, чем дольше пользователь с вами и чем выше средний доход с него, тем выше LTV. Проект должен нравиться пользователю, тогда увеличится и lifetime, и ARPU, а вслед за ними и LTV.

Acquisition

Следите за изменениями этого показателя, разбирайтесь в причинах, выявляйте факторы, которые максимизируют LTV, и планируйте изменения в своём проекте исходя из этого.

Также полезно рассмотреть LTV в разрезе различных сегментов пользователей: по стране или языку, по сроку с момента регистрации.

Итак, мы рассмотрели все ключевые метрики приложений. По правде говоря, они подойдут не только для мобильных приложений, но и для онлайн-игр, интернет-магазинов, чего угодно. Следите за динамикой показателей, разбирайтесь в причинах их изменения в ту или иную сторону, выявляйте и применяйте наиболее эффективные факторы. Рекомендуем также всегда максимально детализировать ваш анализ. Основные метрики: ARPU, lifetime, retention и т.д. дают представление об общем состоянии проекта, и чтобы глубже разобраться в их поведении, требуется детальный анализ. Для этого удобно применять пользовательские сегменты, тогда вы получите возможность увидеть каждую метрику отдельно для каждого сегмента пользователей.

Высокого вам ARPU и продолжительного Lifetime!

Задача

А теперь, чтобы проверить, как вы усвоили материал, мы предлагаем вам решить задачу.

2

1 февраля 2015 года 110 человек скачали приложение “Тестовое приложение”. 100 из них его открыли. Предполагаем, что в другие дни пользователи не скачивали и не открывали это приложение.

Спустя неделю, 8 февраля 2015 года, в приложении осталось и было активно лишь 30 уникальных пользователей. Три пользователя в этот день совершили платежи: пользователь А заплатил $10, пользователь B заплатил $15, а пользователь C заплатил сначала $30, а затем ещё $5.

Необходимо рассчитать следующие показатели:

  • 7-day retention;
  • DAU 08.02.2015;
  • Paying Share с 01.02.2015 по 08.02.2015;
  • Paying Share 08.02.2015;
  • Paying Conversion 01.02.2015;
  • Gross 08.02.2015;
  • ARPU 08.02.2015;
  • ARPPU 08.02.2015;
  • Average Check 08.02.2015.
[toggle title=”Ответы”]

Вообще, информация про 110 человек, которые скачали приложение, дана исключительно, чтобы вас запутать. Мы ориентируемся на тех пользователей, которые именно открыли приложение.

  • Всего 01.02.2015 приложение открыли 100 человек, а через неделю активными осталось 30 из них, следовательно, 7-day retention = 30/100 = 30%.
  • DAU 08.02.2015 = 30 человек, т.к. сказано, что в этот день 30 человек было активно.
  • С 1 по 8 февраля было активно всего 100 человек, 3 из которых совершали платёж, следовательно, Paying Share с 01.02.2015 по 08.02.2015 равно 3/100 = 3%.
  • 8 февраля было активно 30 человек, 3 из которых совершали платёж, следовательно, Paying Share 08.02.2015 = 3/30 = 10%.
  • 1 февраля 2015 года зарегистрировалось 100 человек, из которых 3 в итоге совершили платёж, следовательно, Paying Conversion 01.02.2015 = 3/100 = 3%.
  • Gross равен сумме всех платежей пользователей: Gross = $10 + $15 + $30 + $5 = $60.
  • ARPU 08.02.2015 равен Gross этого дня, делённый на количество активных пользователей в этот день: ARPU = $60/30 = $2.
  • ARPPU 08.02.2015 равен Gross этого дня, делённый на количество платящих пользователей в этот день: ARPPU = $60/3 = $20.
  • Average Check 08.02.2015 равен Gross этого дня, делённый на количество транзакций в этот день. Поскольку игроки A и B совершили по одной транзакции, а игрок C совершил две транзакции, то Transactions = 4. Тогда, Average Check = $60/4 = $15.
[/toggle]
Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
2 комментария

2 Comments

  1. sashatinkoff

    07.04.2015 at 23:17

    Очень хорошо расписано, прям зачет.
    Но вот исторически так сложилось, что пользуюсь Flurry, и его функционала мне в принципе хватает. Думал прицеплять аналитику для отслеживания рефералов, но потом решил что на данный момент овчинка выделки не стоит.
    В целом годная, полезная статья

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.