Продуктовая аналитика мобильного приложения| Umbrella IT

Число мобильных приложений безудержно росло последние годы. Сегодня их больше 21 млн в App Store и Google Play. Конкуренция за пользователей ожесточается, а вопрос к способам повышения продаж звучит все громче. Разберемся, что делать, если мобильное приложение не показывает нужных результатов, и при чем здесь продуктовая аналитика.

Первый шаг к исправлениям

Бизнес применяет продуктовую аналитику, чтобы выявить проблемы приложения и определить способы улучшить его.

Что дает продуктовая аналитика:

Определение слабых мест и точек роста приложения. Продуктовая аналитика помогает распределять ресурсы на конкретные выявленные проблемы, а не на все функции.
Отслеживание взаимодействия пользователя с приложением. При анализе воронки конверсии, к примеру, может выясниться, что зарегистрированные клиенты не завершают покупку. Это прямо укажет на проблемы при оформлении заказа, которые нужно срочно исправить.
Измерение вовлеченности. Сколько клиенты проводят времени в приложении, какие функции им нравятся. Эти параметры могут указывать на необходимость работать над улучшением UX/UI дизайна или функций.

Услуга продуктовой аналитики дает комплексную оценку продукта по KPI. Подробнее остановимся на метриках, которые можно использовать при изучении эффективности мобильного приложения.

Метрики успеха

Метрики продуктовой аналитики, которые полезно отслеживать в мобильном приложении:

Конверсия — коэффициент пользователей, совершивших действие: регистрацию, покупку, подписку. Низкая конверсия, как правило, сигнализирует о проблемах конкретной функциональности.
Retention Rate (RR) — уровень удержания — процент людей, которые постоянно используют приложение в течение какого-то периода. RR показывает, какая доля пользователей продолжает каждый месяц возвращаться в продукт. Если и здесь значение удручающее, то ценность приложения для клиента, вероятно, недостаточна.
Lifetime Value (LTV) — пожизненная ценность клиента — потенциальная стоимость, которую он формирует за весь срок использования приложения. Аналитик замечает, что LTV ниже ожидаемого, — проверяет актуальность способов монетизации и параметры удержания.
Average Revenue per User (ARPU) — средний доход с пользователя, генерируемый за определенный период. Чем он ниже, тем выше шанс, что стоит обратить внимание на другие модели монетизации и исследовать активность клиентов.
Engagement Rate — индекс вовлеченности аудитории: число сеансов, продолжительность сессий, взаимодействие с контентом и функциями.
Churn Rate — уровень оттока. Отражает долю пользователей в каждом месяце, переставших запускать приложение.
Average Session Duration — средняя продолжительность сеанса или времени, которое клиент тратит на сессию. Если контент некачественный, функции приложения ограничены, ASD будет низким.
Click-Through Rate (CTR) — доля пользователей (от общего количества), которые кликнули по элементам приложения: баннерам, рекламным объявлениям, функциям.
Cost per Acquisition (CPA) — стоимость привлечения. Напрямую зависит от конверсии и маркетинговых активностей. Помогает оценить эффективность затрат на привлечение новых пользователей.

Эти и другие метрики продуктовой аналитики позволяют специалисту выявить слабые места в приложении и причины, почему оно не приносит желаемой выручки.

Настраиваем инструменты продуктовой аналитики

Стоит начать с внедрения аналитических инструментов Firebase, Amplitude, AppsFlyer и разметки событий — действий пользователя, которые интересны бизнесу. Это может быть что угодно, от подтверждения заказа до добавления товара в корзину. Выбранные события связываются с инструментами аналитики. После привязки сервисы начинают собирать сведения об интересующей функциональности.

Эксперты рекомендуют встраивать SDK (Software Development Kit (SDK) в мобильное приложение для сбора информации о поле, возрасте, устройствах, ОС, чтобы сформировать общую картину о целевой аудитории.

Внедрение кода аналитических инструментов в мобильное приложение лучше выполнять профессиональной команде. Сервисы для аналитики сайтов, такие как Яндекс.Метрика, — широко распространены, ими многие умеют пользоваться. Однако мобильные приложения более специфичны. Может понадобиться целый комплекс инструментов, при этом он будет разниться в зависимости от задач и масштаба исследований. Кроме того, внесение изменений в приложение потребует премодерации в сторах, что займет некоторое время.

Важно понимать, какие точно метрики нужны бизнесу до того, как будут потрачены сотни человеко-часов на сбор массивов данных обо всех малейших действиях пользователей. Ведь может оказаться, что нужны лишь 10% от этого объема. Для этой цели продуктовые аналитики разбирают на составляющие основные воронки и связывают с конкретными метриками.

Продуктовая аналитика подходит и для оценки маркетинговых активностей. Встроенные инструменты показывают, какие каналы — push, баннеры, почта — работают лучше, как получаемый трафик конвертируется в прибыль, почему клиенты уходят и многое другое.

BI-аналитик в штате или в выделенной команде визуализирует собранные данные за счет специальных инструментов, чтобы было проще читать результаты. Графики, таблицы, диаграммы позволяют экспертам детальнее и быстрее изучить информацию, а команда разработки на базе сделанных выводов сможет избежать ошибок.

Также с помощью данных, если их будет достаточно, удастся сформировать эффективные предиктивные модели для прогнозирования поведения клиентов и создания более персонализированного опыта.

Заключение

Продуктовая аналитика открывает бизнесу двери к глубокому пониманию поведения клиента, что подсказывает дальнейшие шаги по оптимизации UX/UI-дизайна, функциональности для развития продукта и увеличения прибыли.

Инструменты продуктовой аналитики мобильного приложения заметно отличаются от тех, что предназначены для изучения сайта. Поэтому для правильной настройки и внедрения понадобится опытная команда, которая спроектирует и построит систему аналитики с минимальными затратами.