Даже удобное и полезное мобильное приложение без аналитики поведения пользователей рано или поздно перестанет пользоваться спросом у целевой аудитории. Поэтому в этой статье вы узнаете ответы на базовые вопрос о app-аналитике. Усаживайтесь поудобнее, вас ждет полезная информация, а после прочтения можете задать интересующие вопросы в комментариях!
Для чего нужна app-аналитика и насколько она важна
Аналитика статистических данных позволяет компаниям решать широкий спектр задач:
- построение маркетинговой стратегии;
- улучшение программного обеспечения;
- оценка конкурентоспособности;
- и другие.
Список можно продолжать долго. В каждой организации спектр решаемых задач зависит от целей и ключевых метрик. С точки зрения маркетинга основные показатели количество и источники установок и ROAS (окупаемость расходов на рекламу). Для топ-менеджеров количество установок, рейтинг приложения и ROI (окупаемость вложений). Разработчики оценивают качество продукта, количество конверсий, платные действия аудитории и конкурентные преимущества.
Особенности app-аналитики
Давайте поговорим об особенностях аналитики мобильных приложений:
1. Монополия на дистрибуцию. Сегодня большинство мобильных приложений распространяется через Store (магазины приложений). У iOS App Store, Android Google Play и т.п. Это накладывает ограничения на распространение программного обеспечения.
Для определения, откуда пришла установка, требуется применение дополнительных подходов. Обычно используют трекеры, о которых поговорим далее более подробно.
2. Обстоятельства использования смартфона: транспорт, дома. Один и тот же пользователь использует мобильное приложение в разных условиях: например, в комфорте дома или за рулем автомобиля. В первом случае разделы/страницы просматривает внимательно, все тапы попадают точно в кнопки и т.п. Во втором просматривает в спешке, не всегда попадает в кнопки с первого раза и т.п.
То есть поведение одного и того же пользователя отличается в зависимости от обстоятельств, в которых он использует смартфон. И это важно учитывать при аналитике мобильных приложений.
3. Нестабильное беспроводное соединение доезд событий. Беспроводное подключение к интернету может прерываться, а затем возобновляться. Во многих операционных системах и самих мобильных устройствах программы работают без подключения к Сети (если такую поддержку сделали сами разработчики).
Из-за этого невозможен моментальный сбор всей аналитики сразу. Действия пользователя сохраняются и после повторного подключения к интернету отправляются в систему статистики (также требуется некоторое время на отправку собранных сведений).
Для экономии ресурсов платформы аналитики ввели окно отправки данных (как правило, оно не превышает 7 дней). То есть они собирают данные о поведении пользователей без подключения к интернету в течение недели. Если за это время смартфон так и не подключился к Сети, информация удаляется.
Просматривайте отчеты в системе аналитики за последние 7 дней, потому что они постепенно будут дополняться доездами.
4. Взаимодействие с платформами ОС. У разных платформ свои особенности для разработки программного обеспечения, которые надо учитывать в работе. Например, в iOS и Android пользователи идентифицируются разными рекламными идентификаторами. Они отличаются друг от друга характеристиками, длиной и специальными символами.
5. Подверженность к падениям крэши и ошибки. Мобильные приложения, как и любое другое программное обеспечение, подвержены ошибкам и падениям. К сожалению, такое случается в любом проекте по разным причинам: баги в операционных системах, аппаратах или самом приложении.
Ошибки и падения негативный опыт для аудитории. Чтобы сводить отрицательные последствия к минимум, аналитики собирают информацию о багах. Для этого используют специальные программные решения, о которых более подробно поговорим в следующих разделах статьи.
6. Ограничения девайса: память, батарейка и т.п. Мобильные девайсы автономные устройства, поэтому проблема объема памяти или заряда батареи с ними стоит острее, чем с настольными компьютерами или ноутбуками.
Например, добавление большого количества систем аналитики утяжеляет программу. Из-за этого у некоторых пользователей возникают проблемы с установкой или использованием и они отказываются от взаимодействий с программой. Неоптимизированный код становится причиной повышенной нагрузки на смартфоны и планшеты, из-за чего быстрее расходуется заряд батареи. И это становится причиной ухода аудитории.
Грамотная аналитика выявляет эти причины и помогает разработчикам принимать правильные решения по дальнейшему улучшению программного обеспечения.
Интеграция с SDK
Работа с система аналитики мобильных приложений начинается с интеграции SDK программного кода (компонента) счетчика для сбора данных. Причем важно не просто внедрить его в приложение, но и протестировать на корректность работы.
Опытные аналитики не раз сталкивались с ситуациями, когда разработчик не позаботился о тестировании SDK. В результате после запуска терялись важные данные о поведении пользователей, конверсиях и т.п. А эти сведения очень важны на начальных этапах развития продукта: на их основе вносятся правки, допиливается приложение для наиболее точного решения проблем пользователей.
Быстрое обнаружение некорректной работы SDK не позволит уже на следующий день получать актуальные данные. Сначала выявляют ошибку, затем исправляют и выкатывают новую версию программного обеспечения в маркеты. Как правило, около недели уходит у пользователей на обновление софта.
Путь пользователя мобильного приложения
Прежде чем перейти к рассмотрению видов и инструментов app-аналитики, подробно рассмотрим путь пользователя мобильного приложения.
Обратите внимание на воронку (изображение выше). Она вам что-то напоминает? Этапы очень похожи на воронку другого бизнеса: веб-сайта или даже оффлайн-магазина.
Все начинается с установки приложения и первого запуска. Далее активация пользователь проходит краткое обучение или знакомство с софтом. Разработчики реализуют этот этап системами подсказок, которые указывают на правильное взаимодействие с программным обеспечением.
Следующий этап цикл основных действий. Возврат в приложение, совершение целевых действий (например, покупка). Это может повторяться несколько раз, прежде чем пользователь станет лояльным и порекомендует программу своим родственникам, друзьями, коллегам и т.п.
Ниже под воронкой посмотрите на строчку Инструменты. В ней обозначены решения, которые используются для аналитики на том или ином этапе. Например, на стадии установки и первого запуска обычно применяют трекинг и ASO (оптимизация софта для маркета).
Виды app-аналитики
Специалисты выделяют три основных вида аналитики приложений:
- Аналитика маркетинга. Анализ рекламных кампаний. Отвечает на вопрос: какой канал продвижения наиболее эффективен для программного обеспечения? Оценивается количество установок, источники и ключевые действия пользователей.
- Аналитика продукта. Анализ поведения пользователей в приложении. Отвечает на вопрос: что изменить в программном обеспечении для повышения конверсий? Оценивается количество действий пользователей, профит и retention полезных юзеров.
- Аналитика сторов. Анализ и мониторинг популярности приложения. Отвечает на вопрос: на сколько продукт хорошо для целевой аудитории? Оценивается количество установок, источники и ключевые действия.
Обратите внимание, что аналитика маркетинга и сторов похожа. Только в первом случае оценивают все рекламные кампании, а во втором положение программы в AppStore, Google Play и на других аналогичных площадках. Для работы с обоими видами часто используют трекеры, о которых поговорим далее.
Инструменты app-аналитики
Специалисты выделяют несколько категорий инструментов app-аналитики, чаще всего применяемых в работе:
- трекинг отслеживание маркетинговой активности пользователей;
- продуктовая аналитика важные метрики продукта: аудитория, новые пользователи, количество сессий, средняя длина сессий и т.п.;
- статистика по крэшам анализа стабильности работы мобильного приложения, количество падений, ошибок и т.п., что формирует негативный опыт пользователей;
- push и in-app коммуникации пуш-уведомления для коммуникации с пользователями (аналитики оценивают кликабельность и вовлеченность инструмента);
- аналитика сторов инструмент применяется для ASO (оптимизированность под магазины приложений) и оценки конкурентов, которые размещаются на площадке в той же или соседней категории;
- финансовая аналитика например, анализ количества подписок или покупок товаров;
- запись пользовательских сессий поведение пользователя в мобильном приложении, как он взаимодействует с интерфейсом (аналог вебвизора, используемого для веб-сайтов в Яндекс.Метрике);
- другое специализированные платформы для аналитики, например, для работы с A/B-тестами, deep-линками, ссылками и т.п.
Может возникнуть вопрос, зачем так много категорий? Неужели нет какой-то единой системы, объединяющей в себе все это. Да, такие системы есть, но они обладают определенными особенностями. Из-за этого их не всегда удается применить в том или ином проекте для сбора качественных данных, поэтому приходится работать с разными платформами, выполняющими 1-3 задачи.
Не пугайтесь большого количества категорий инструментов app-аналитики. Только на первый взгляд кажется, что работа с множеством платформ занимает много времени и требует немало сил для сбора и сведения данных в единый отчет.
И как же тогда получать целостную картину о пользовательском опыте, если придется работать с несколькими разрозненными инструментами? Универсального ответа на этот вопрос нет. Аналитик сам выбирает, каким образом объединить все платформу в единую систему. У всех свои подходы, которые позволяют выполнять главные задачи: собирать информацию о пользовательском поведении, конверсиях, ключевых метриках и т.п.
Аналитика маркетинга и сторов
Как вы помните, пользователи приходят из разных источников: AppStore, Google Play, реклама и т.д. Отслеживание источников трафика касается аналитики маркетинга и сторов и реализуется трекерами.
Выше изображена схема работы трекинга. Разберемся в ней подробнее. Есть пользователь, использующий мобильное устройство. Он видит рекламу и совершает клик. Его обрабатывает система трекинга: определяет, установлено приложение на устройстве или нет.
В первом случае происходит редирект в Store для скачивания и установки программного обеспечения. Во втором редирект в установленную программу для демонстрации искомой информации. После установки и первого запуска информация о клике отправляется в систему трекинга, обрабатывается. Далее формируется отчет с необходимыми для аналитика данными.
Также данные об установке отправляются в рекламную систему, потому что ей неоткуда взять сведения о произошедшей конверсии. Встроенные инструменты площадки определяют только клики.
Есть и другие задачи, которые выполняются трекингом:
- Определение типа конверсии: установки, re-engagement (ретаргетинг), события, покупки.
- Разделение каналов трафика: органический, платный, реферальный.
- Анализ эффективности кампаний: CPI, CPA, Retargeting.
- Оптимизация кампании: цена, аудитория, конверсии.
Самые популярные в Рунете сервисы трекинга: Adjust, AppsFlyer, AppMetrica и Branch. Они отличаются друг от друга характеристиками и функциями. Но есть одна общая особенность: они не заменяют продуктовую аналитику в целом.
У большинства трекеров есть некоторые ограничения:
- отсутствие интеграции с некоторыми рекламными платформами;
- нет специализированных отчетов, как в случае с продуктовой аналитикой;
- невозможно объективно оценивать подписки пользователей.
Аналитика продукта
Это комплекс методов аналитики, направленный на улучшение приложения: финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Анализ данных позволяет создавать эффективные рекламные кампания, точнее удовлетворять боли аудитории и сокращать расходы на всех этапах развития и реализации продукта.
Продуктовая аналитика решает несколько основных задач:
Первая задача совпадает с аналитикой маркетинга, отличается лишь расширенными возможностями: более широкая аудитория, больше инструментов для анализа, наличие специализированных отчетов и т.п.
Продакт-менеджеры всегда ищут и проверяют новые гипотезы, чтобы сделать приложение успешнее и прибыльные. Аналитика продукта за счет мониторинга метрик проекта (первая задача) дает ценную информацию, на основе которой специалист принимает решение: гипотеза верна или нет и стоит ли ее масштабировать на все программное обеспечение.
Некоторые платформы помогают в решении третьей задачи проведении A/B тестирований. В них встроен функционал для выбора сегментов, на которые распространится нововведение и какое именно. Собранные данные используют для интерпретации результатов теста и принятия решений.
То есть аналитика продукта изучает поведение пользователей во время взаимодействия с программным обеспечением. На основе данных специалист понимает, что сейчас происходит с приложением.
Вот несколько примеров важных сведений:
- какие кнопки нажимают пользователи;
- как часто используют продукт;
- какие функции продукта популярны;
- с какими проблемами сталкиваются пользователи при взаимодействии с продуктом.
Эти данные помогают компании удержать пользователя в приложении, что дешевле привлечения новой аудитории. Поняв, как клиент взаимодействует с продуктом, какую пользу получает и с какими проблемами сталкивается, вы оперативно внесете необходимые изменения и повысите ценность продукта.
Опытные специалисты для аналитики продукта используют следующие сервисы: Amplitude, Mixpanel, Devtodev, Flurry, AppMetrica и Firebase. Эти системы поддерживают подключение сторонних платформ: например, трекинг, push-рассылки и т.п.
Но возможны и ограничения:
- поддержка фреймворков и их возможностей;
- ограничения на типы событий, их число и параметры;
- доступ к сырым данным (не все метрики доступны в рамках одной платформы);
- наличие и возможности отчетов;
- отслеживание и работа с подписками.
Полностью универсальных платформ сегодня не существует. В одной системе нет одного инструмента, во второй другого. Нужные метрики добивают сторонними платформами.
Но системы для аналитики продукта продолжают развиваться, регулярно появляются новые функции и возможности. Следите за обновлениями, пробуйте что-то новое и достигайте высоких показателей.
Push и in-app коммуникации
Оценка push и in-app коммуникаций один из подразделов продуктовой аналитики. Их используют для повышения показателей retention и конверсии. На основе полученных данных аналитик принимает решение: какие коммуникации не работают, какие требуют доработки, а какие можно масштабировать.
Пуши используют для своевременного и персонального предложения товаров/услуг клиентам. Эффективность инструмента доказывали на практике много раз. Без уведомлений пользователи реже возвращаются в приложение и совершают целевые действия.
Оценивать push и in-app коммуникации можно на платформах Firebase и AppMetrica. Если вы используете другую систему аналитики, в которой нет такой функции, рассмотрите применение сторонних инструментов: Airship или OneSignal.
Статистика по крэшам и ошибкам
Сбор статистики по крэшам и ошибкам важен для удержания текущей аудитории. Он позволяет контролировать стабильность работы приложения, помогает определять неполадки и расставлять приоритеты. Чем сильнее ошибка влияет на ключевые метрики, тем выше ее значимость. В первую очередь исправляют крэши с максимальным приоритетом.
Исходя из этого вывода, нетрудно определить основные показатели этого подраздела:
- % crash-free пользователей у какого процента пользователей не было ошибок;
- % crash-free сессий сколько процентов сессий прошло без ошибок.
В Firebase и AppMetrica есть встроенный функционал статистики по крэшам и ошибкам. Если вы работаете с другими платформами, где такой возможности нет, используйте сторонние инструменты: App Center или Countly.
В этой статье дано описание основных элементов app-аналитики. Ознакомьтесь и попробуйте на практике описанные инструменты. Анализ данных о поведении пользователей позволит принимать верные решения и уже через пару месяцев вы заметите повышение целевых метрик. Если остались какие-то вопросы, задавайте их в комментариях, мы с радостью ответим!