Обзор метрик мобильного приложения

Итак, вы опубликовали в сторе своё первое приложение. Начались первые скачивания, и сейчас самое время начать снимать метрики, чтобы проанализировать их и выявить возможные слабые места. Аналитика — важнейший инструмент в мире мобильных приложений. Она позволяет понять психологию пользователя, понять, как он взаимодействует с мобильным приложением, и в результате поможет сделать ваше детище лучше и прибыльнее.

Метрик может быть очень много, и обычно их набор зависит от конкретного приложения. Но есть ряд основных показателей, которые необходимо отслеживать вне зависимости от характера и масштаба вашего проекта. К ним относятся:

• Источник установки приложения: информация о том, откуда пользователь узнал о вашем приложении;
• Удержание пользователей: сколько человек запустило ваше приложение спустя разное количество дней после установки;
• Количество уникальных пользователей: сколько людей пользуются вашим приложением в течение дня, недели и месяца, как регулярно они это делают;
• Сессия: продолжительность взаимодействия с приложением, какие экраны приложения посещал пользователь, когда и как завершена сессия;
• Взаимодействие с интерфейсом: какие кнопки и в какой последовательности были нажаты, А/Б тесты и т.д.;
• Финансы: если ваше приложение использует платный контент, критично важно знать какая доля пользователей решает раскошелиться, как часто они это делают, какова средняя прибыльность одного пользователя, сколько денег приносит вам проект, является ли он прибыльным или убыточным.

Давайте разберем более детально каждый пункт.

Источник установки приложения

Очень важная метрика, позволяющая понять эффективность того или иного рекламного канала. Можно достаточно просто отследить рекламный канал, принцип тот же, как и в случае с переходом на веб-сайт: в ссылку, ведущую в магазин приложений, вставляются специальные метки, уникальные для каждого из рекламных каналов. После установки приложение считывает эти метки и фиксирует источник. Далее этот источник отобразится в системе аналитики, которую вы используете.

Удержание пользователей

Здесь используется целый ряд метрик. После того, как пользователь поставил и запустил приложение, он оценивает, нравится ли оно ему. Если нет, он его сразу удалит или закроет и забудет. А вот если приложение пришлось по душе, то через некоторое время человек снова его запустит.

Чтобы оценить привлекательность для пользователей, чаще всего снимаются метрики:

• 1-day retention. Метрика означает долю пользователей (%), открывших ваше приложение на следующий день после установки. То есть это количество тех, кого ваш продукт заинтересовал настолько, что они очень быстро к нему вернулись. Низкое значение этого показателя говорит о том, что пользователей что-то не устраивает в вашем приложении. Чаще всего плохой «1-day retention» говорит о проблемах с интерфейсом: он может быть неудобен и/или непонятен, это первое, чем нужно заняться для исправления ситуации. Ведь если пользователь не вернулся на следующий день, то с высокой вероятностью не вернётся совсем. Так что повышение значения этой метрики — одна из важнейших задач после выкладывания приложения.

  Вычисляется по формуле:

  1DR = X₁ / Z, где X₁ — количество пользователей, запустивших приложение на следующий день, Z — общее количество установивших.

• 7-day retention. Доля пользователей, вернувшихся спустя неделю после установки. Если этот показатель ниже «1-day retention», значит пора сесть и проанализировать, что пользователей может не устраивать после более продолжительного, недельного знакомства с приложением. Возможно, стоит пересмотреть подход к use cases.

  Вычисляется по формуле:

  7DR = X₇ / Z, где X₇ — количество пользователей, запустивших приложение на седьмой день, Z — общее количество установивших.

• 28-day retention. Доля тех, кто воспользовался приложением на 28-й день после установки. Если даже месяц спустя люди возвращаются к вашему продукту, то это говорит о том, что он их «зацепил». Уменьшение значения этой метрики по сравнению с предыдущей свидетельствует о каких-то глубоких, неявных, стратегических недостатках.

  Вычисляется по формуле:

  28DR = X₂₈ / Z, где X₂₈ — количество пользователей, запустивших приложение на седьмой день, Z — общее количество установивших.

Все три метрики снимаются ежедневно, при каждом запуске приложения сравниваются текущая дата и дата установки. Анализ динамики изменения каждой из метрик позволит также понимать реакцию пользователей на те или иные изменения, вносимые вами в приложение. Например, уровень 1-day retention обычно свидетельствует о том, как пользователи реагируют на интерфейс вашего приложения. И если этот показатель начал снижаться, то в первую очередь необходимо проверить, что не так с интерфейсом.

Следующей важной ежедневно снимаемой метрикой является прирост количества новых пользователей. Причём рекомендуется отслеживать изменение этого параметра при проведении рекламных кампаний, размещении обзорных статей, заключении партнёрских соглашений и т.д. В этом случае метрика выступает в роли эффективности всех этих телодвижений. Целесообразно накладывать на график количества новых пользователей не только даты, но и время установок, что поможет точнее оценить роль принимаемых вами мер по продвижению и рекламе. Также часто бывает полезно оценивать динамику в зависимости от географического разделения пользователей, а также отдельно по разным пользовательским сегментам.

Если динамика прироста будет отрицательная, то необходимо активнее заняться продвижением и рекламой. Подробнее об этом мы расскажем в одной из будущих публикаций.

Количество уникальных пользователей в течение определённого периода

Итак, вам удалось добиться более-менее устойчивого прироста аудитории, проект тепло принят пользователями и набирает популярность. Пора задуматься о степени активности пользователей: сколько человек в день запускают ваше приложение? А в неделю? В месяц? Причём речь идёт именно об уникальных пользователях. На эти вопросы отвечают три метрики:

• DAU (Daily Active Users): количество уникальных пользователей в день.
• WAU (Weekly Active Users): количество уникальных пользователей в неделю. Не пытайтесь получить эту метрику, сложив семь разных DAU — вы неизбежно посчитаете несколько раз тех пользователей, которые запускали приложение более одного раза в течение недели.
• MAU (Monthly Active Users): количество уникальных пользователей в месяц. Предупреждение такое же, как и с DAU — это не сумма более мелких метрик, а самостоятельно измеряемый параметр.

По сути, каждая из этих метрик вычисляется из одной общей базы данных, в которой накапливается статистика по всем запускам приложения. Уникальность пользователей можно определять, например, по присваиваемым ID или парам логин/пароль.

Также можно вычислять производную метрику Sticky Factor = DAU/WAU или DAU/MAU. Её название можно перевести как «степень липкости». Она характеризует регулярность использования вашего приложения в течение недели или месяца, то есть позволяет оценить, насколько людям нравится ваше приложение на основании частоты использования. Если все пользователи будут запускать программу каждый день, то DAU будет равен и WAU, и MAU, а их отношение будет равно 100%. Но так не бывает, и потому Sticky Factor позволяет оценить, насколько часто люди обращаются к вашему приложению в течение недели или месяца. Логично, что снижение этих показателей — неприятный сигнал, говорящий об охлаждении аудитории.

Сессия

Сессия — это время, которое пользователь провел в мобильном приложении с момента запуска до окончания его использования. Применительно к сессиям снимается обычно две метрики:

• Общее количество сессий за период.
• Средняя продолжительность сессии (Average Session Length, ASL): среднее арифметическое всех длин сессий за некоторый временной интервал. Вычисляется по формуле:

  ASL = T / N, где T — суммарная продолжительность сессий за период, N — общее количество сессий за тот же период.

  Эта метрика может свидетельствовать о том, насколько интересно пользователю проводить время в приложении. То есть это косвенный критерий качества. Кроме того, если в вашем приложении есть платный контент, но с увеличением средней продолжительности сессии вырастает и вероятность того, что пользователь решит заплатить. В большинстве проектов платящие пользователи проводят в приложении больше времени, чем неплатящие.

  

Однако не стоит гнаться за высокими значениями этой метрики, потому что она сильно зависит от типа вашего приложения. Например, для игр данный показатель достаточно критичен, и чем он больше, тем лучше. А для приложений-виджетов или фитнес-трекеров данный показатель будет незначительным, поскольку по большей части они работают в фоновом режиме. Гораздо важнее знать, какие экраны в течение сессии посещал пользователь. Благодаря этой метрике вы можете определить наиболее интересные для пользователей разделы вашего приложения. А заодно и узнаете, какие можно вовсе убрать и в дальнейшем не заниматься их развитием.

Очень полезная метрика — на каком экране заканчивается сессия пользователя. Этот показатель важен, например, если у вас в приложении есть авторизация. Она зачастую отпугивает пользователей, особенно если приложение не дает посмотреть контент, а сначала требует логин и пароль. В этом случае сессия будет чаще всего обрываться на экране регистрации. Если вы добавите какой-то контент до авторизации, то благодаря этой метрике сразу увидите результат.

Другой пример: если у вас есть форма заказа товара, состоящая из 3-4 экранов, то эта метрика покажет, на каком шаге большинство пользователей покидает приложение. В качестве решения уменьшите количество шагов, оптимизируете их порядок или оформление.

Взаимодействия с элементами интерфейса

Пытаясь поднять значения тех или иных метрик, очень часто приходится корректировать пользовательский интерфейс и менять функциональность программы. Оценить эффективность этих шагов можно с помощью A/B-тестирования (тестирование в режиме реального времени, когда группе пользователей предлагается одна версия функциональности/контента, а остальным пользователей — другая версия). В нашем случае тестирование подразумевает выкатывание новой версии приложения с изменённым UI для некоторой контрольной группы пользователей. Остальные продолжают пользоваться текущей версией. И мы регистрируем, как контрольная группа реагирует на нововведения, снимая метрики взаимодействия с интерфейсом приложения: например, какая из двух кнопок даёт бо̒льшую конверсию в покупку, в каком месте лучше показать popup с просьбой оставить отзыв о приложении, и т.д. Также можно воспользоваться для проведения A/B-тестирования сторонними сервисами, например, Apptimize, Optimizely, Mixpanel.

С помощью собранной статистики вы также сможете узнать, насколько востребованы те или иные функции приложения, какая часть пользователей взаимодействует с приложением без подключения к сети, и многое другое.

Финансы

Это одна из самых интересных и важных групп метрик. Если вы планируете зарабатывать с помощью вашего приложения, то нужно уделить самое пристальное внимание регистрации этих метрик и контролю за динамикой их изменения.

Первое, что приходит в голову — общая сумма платежей за период, Gross. Однако имейте в виду, что это брутто-доход, из которого придётся ещё вычесть долю магазина, через который вы распространяете приложение. А вот после вычета мы получаем метрику Revenue, которая отражает сумму, поступающую на ваш счёт.

Допустим, само ваше приложение бесплатное, но часть контента доступна только за деньги — вы распространяете его по модели in-app purchases. Для развития приложения и увеличения дохода нам нужно знать, сколько уникальных пользователей платят в течение заданного периода. Например, сколько человек в месяц купили игровые жетоны, золотые снаряды, более мощные заклинания, доступ к расширенной аналитике, красивому оформлению или другие предлагаемые вами платные вкусности.

Следующая метрика является производной от предыдущей: какую долю составляют плательщики от общего количества уникальных пользователей (за период), Paying Share. Наш недостижимый идеал — 100%. Хотя в реальности всё обычно гораздо скромнее. Если этот показатель начинает падать, значит пользователи уже пресытились имеющимся платным контентом, и пора либо разнообразить его, либо поиграть со скидками. По последнему пункту существует много разных тактик. Например, можно давать скидки по выходным и в праздники. Можно создать ажиотаж, временно обрушив цены, а как только количество скачиваний существенно вырастет, снова вернуть цены на прежний уровень. Можно давать скидки по купонам, можно предлагать выполнить какой-то простой квест. Ещё вариант: «скидка первым 5 000 скачавших в ночь на Ивана Купалу». Если в вашем портфеле есть и другие приложения с платным контентом, то можно использовать пакетные скидки при скачивании двух и более ваших продуктов. В общем, вариантов использования скидок существует немало.

Помимо количества плательщиков нас интересует и удельное количество платежей на одного пользователя, Transactions by User. Эта метрика вычисляется по формуле:

TBU = T / PU, где T — общее количество платежей (транзакций) за какой-то период, PU (paying users) — общее количество плательщиков за тот же период.

Если TBU > 1, значит часть пользователей делали более одной покупки.

Следующие важные метрики ARPU и ARPPU:

• ARPU (Average Revenue Per User): средняя прибыль с одного пользователя за период. Вычисляется по формуле:

  ARPU = Gross / DAU, или Gross/WAU, или Gross/MAU.

  Обратите внимание, что эта метрика оперирует ВСЕЙ аудиторией вашего приложения, то есть это своеобразная оценка эффективности всего проекта. На её величину влияет, в первую очередь, привлекательность для пользователей ценовой политики вашего приложения.

• ARPPU (Average Revenue Per Paying User): средняя прибыль с одного платящего пользователя за период. Вычисляется по формуле:

  ARPPU = Gross/PU, где PU — общее количество уникальных пользователей, заплативших за контент в приложении в течение какого-то периода.

  Эта метрика позволяет оценить удельную прибыльность этого сегмента вашей аудитории. А динамика изменения ARPPU даёт нам сигнал об отношении плательщиков к ценам/качеству платного контента. К примеру, снижение цен приведёт к уменьшению ARPPU, но может поднять ARPU, так как могут начать покупать некоторые из пользователей, которых раньше не устраивал уровень цен. И в результате повысится эффективность проекта в целом. Но всё же это не лучший сценарий, куда лучше добиться одновременно роста обеих указанных метрик. Скажем, повысив заинтересованность аудитории с помощью нового или более качественного контента без снижения цен.

  Зависимость изменения Paying Share и ARPPU:

  

Говоря о получаемой с пользователей прибыли нельзя забывать и о том, во сколько нам обходится их привлечение. В конце концов, первое должно быть больше второго, иначе какой во всём этом смысл? В качестве метрики здесь используется стоимость одной установки приложения (CPI, Cost per Install). Вычисляется по формуле:

CPI = A/I, где А — стоимость рекламы, продвижения и маркетинга, I — количество установок приложений.

Эту метрику можно вычислять как за всё время существования проекта, вычисляя текущую стоимость привлечения пользователя, так и за определённые периоды, определяя эффективность конкретных рекламных кампаний или мер по продвижению приложения.

И завершаем наш обзор метрикой LTV (Lifetime Value) — это удельная прибыльность пользователя на протяжении всего периода использования им приложения. Существует масса способов вычисления LTV, но для начала вы можете воспользоваться такой формулой:

LTV = ARPU * Lifetime, где Lifetime — это усреднённая продолжительность использования приложения начиная с первого запуска и кончая последним. Скажем, если пользователь впервые зашёл в приложение 1 января, а последний раз — 15 августа и больше им не пользовался, то для него Lifetime равен 7,5 месяцев. Просуммировав Lifetime для всех пользователей и разделив на их общее количество, мы получим среднее значение этой метрики, которое и будет использовано при расчёте LTV.

Обратите внимание, что при расчёте LTV множитель Lifetime должен быть кратен периоду, за который вычислен ARPU. Если вы взяли ARPU за месяц, то и Lifetime будет измеряться в месяцах, а не в днях или неделях. Скажем, если у вашего приложения месячный ARPU равен $5, а Lifetime составляет 3 месяца, то LTV = $5 * 3 = $15.

Эта метрика — один из краеугольных параметров для оценки эффективности вашего проекта. Если LTV меньше CPI, то проект убыточен безо всяких «если» и «давайте взглянем в другом разрезе»: вы потратили на привлечение пользователя больше, чем получили с него за всё время, что он пользовался вашим приложением. Поэтому LTV необходимо постоянно отслеживать и сразу реагировать на тенденцию к снижению этой метрики. Очевидно, что повысить LTV можно с помощью одного или обоих множителей, добившись увеличения средней прибыли с пользователя за период и/или увеличения средней продолжительности использования приложения. Например, можно уменьшить отток пользователей, повысив привлекательность приложения; снизить затраты на привлечение, выбрав более эффективные каналы; увеличить стоимость покупок, подняв цены и стимулируя потребность в платном контенте.

Напоследок хотим привести пример метрик для двух популярных игр: Mobile Strike и Clash of Clans. Приведены суммарные данные по версиям для Android и iOS в США. Если вы делаете мобильные игры, то можете ориентироваться на их метрики, как на топовые продукты в этом классе приложений:

• Количество скачиваний: 30-50 тыс. в день
• Недельное количество уникальных активных пользователей (WAU): 1,2-7 млн.
• Соотношение дневного и недельного количеств активных пользователей (DAU/WAU): 30-60%
• Ежедневная прибыль: 800 тыс — 2 млн долларов

Матрица двух показателей — 30-day retention и частота использования в неделю — для разных категорий приложений по версии системы аналитики Flurry:

О системах аналитики

Их существует достаточно большое количество, но наибольшей популярностью у разработчиков мобильных приложений пользуются Google Analytics, Flurry и App Annie. На первое время вам будет более чем достаточно их возможностей. Все инструменты предлагают разработчикам SDK для iOS, Android и Windows Phone, которые легко интегрируются в готовый проект. Рассмотрим подробнее.

Google Analytics

Google Analytics — очень мощный и совершенно бесплатный инструмент для снятия метрик и последующего анализа. Изначально он создавался для веб-приложений и сайтов различного уровня сложности, поэтому не очень удобен в использовании мобильными приложениями, однако с решением базовых задач справляется «на ура».

Интерфейс

Мобильным разработчикам особенно интересен раздел «В режиме реального времени». Здесь можно в режиме онлайн посмотреть количество пользователей мобильного приложения, а также события, отслеживание которых вы настроите.

В целом Google Analytics больше всего подходит программистам и инди-разработчикам.

Flurry

Этот инструмент изначально создавался для мобильных приложений, поэтому с ними он удобнее в использовании. Как и Google Analytics, Flurry бесплатен в использовании. Интерфейс не выглядит слишком нагромождённым, в этом явный плюс по сравнению с GA.

Интерфейс

Во Flurry сделан упор на отслеживание поведения пользователя, поэтому большинство отчетов «из коробки» так или иначе связаны с этим направлением.

Этот инструмент больше подойдёт для маркетологов и аналитиков.

App Annie

У этого сервиса есть бесплатная базовая функциональность, которой достаточно для начинающих разработчиков. Но если вы захотите снимать более широкий набор метрик, то придётся заплатить. Классический интерфейс: слева расположена панель навигации, а контент удобно скомпонован.

Интерфейс

В целом этот сервис может быть одинаково полезен и разработчикам, а маркетологам с аналитиками.

Google Analytics и Flurry предоставляют весь необходимый базовый инструментарий для мониторинга мобильных приложений. Бесплатный функционал App Annie несколько ограничен, зато у них есть две платные программы с гораздо более широкими возможностями — для средних компаний и Enterprise.

Резюме

Аналитика мобильного приложения — очень важная часть жизненного цикла проекта. Для индивидуальных разработчиков и небольших студий жизненно необходимо держать руку на пульсе своих проектов, пестовать их и сразу же реагировать на негативные сигналы, проявляющиеся в ухудшении значений метрик, когда на старте и глобальных вехах проекта важен каждый час.

Описанные системы аналитики — лишь часть арсенала средств, облегчающих работу многих студий и самостоятельных разработчиков. Сегодня создание успешных приложений требует ускорения процесса разработки, использования удобных и функциональных инструментов. Исходя из этого мы и развиваем Scorocode, превращая его в полезный, а для кого-то и незаменимый инструмент разработки мобильных приложений.

Удачной вам разработки и высокого revenue.

Автор: Scorocode

Источник