[Аналитика мобильных приложений] «Набор профессионала»: какие инструменты app-аналитики используют крупные компании?

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
13-Июл-2020 15:34

Цитировать

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!

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!
Ещё больше об инструментах app-аналитики на нашем годовом курсе «Профессия: Аналитик» Узнать подробности!
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_analitika_mobilnyh_prilozhenij (Аналитика мобильных приложений), #_productstar, #_appanalitika (app-аналитика), #_analitika_mobilnyh_prilozhenij (аналитика мобильных приложений), #_blog_kompanii_productstar (
Блог компании ProductStar
), #_analitika_mobilnyh_prilozhenij (
Аналитика мобильных приложений
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 12:40
Часовой пояс: UTC + 5