Аналитика мобильных приложений: что нужно знать и за какими метриками следить бизнесу

Сбор информации о действиях пользователей начинается после релиза приложения. Для этого аналитик данных определяет, какие метрики и события важно отслеживать в зависимости от задачи продукта.

Правильно выстроенная система аналитики помогает:

Улучшить пользовательский опыт. Аналитика показывает, где у пользователей возникают проблемы, и помогает улучшить функциональность приложения и устранить узкие места. Например, в игровом приложении многие пользователи прекращают играть после пятого уровня. Аналитика показала, что задания на этом уровне слишком сложные. Добавив подсказки, разработчики смогли удержать больше игроков и увеличить время, проведённое в игре.

Повысить конверсию. Анализ поведения людей в приложении помогает понять, почему они не совершают нужные действия и как это исправить. Например, в приложении для заказа еды многие пользователи добавляли блюда в корзину, но не покупали. Выяснилось, что проблема в сложном интерфейсе. Разработчики упростили этот шаг, что повысило число завершённых заказов.

Приоритизировать разработку функций. Информация о предпочтениях людей помогает сосредоточиться на важном. Например, аналитики музыкального приложения заметили частые запросы юзеров о создании общих плейлистов. Команда внедрила эту функцию и заметила общий рост пользовательской активности.

Повысить производительность. С помощью аналитики команда видит медленную загрузку или частые вылеты приложения, может их исправить и проверить результат. Например, аналитика показала, что приложение для заметок часто зависает при открытии. Разработчики нашли и устранили проблему с перегрузкой базы данных, что ускорило запуск и уменьшило количество зависаний.

Иногда бизнес сталкивается с тем, что несмотря на приток новой аудитории, общая активность в приложении разочаровывает. Метрики MAU, WAU и DAU предоставляют ключевые данные об активности пользователей, помогают проанализировать развитие продукта и оценить его «здоровье».

DAU (Daily Active Users) — уникальные посетители за сутки. Метрика отражает количество активных пользователей, которые взаимодействовали с продуктом в течение одного конкретного дня.

В среду пять тысяч пользователей открыли приложение для заказа еды. Из них три тысячи оформили заказ, а остальные просто посмотрели меню. DAU в этот день составил пять тысяч.

WAU (Weekly Active Users) — уникальные посетители за неделю. Метрика измеряет количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с продуктом хотя бы один раз за последние семь дней. Она помогает оценить, насколько регулярно пользователи возвращаются к приложению в течение недели.

В фитнес-приложении за неделю было десять тысяч входов в систему. Некоторые пользователи заходили несколько раз. При подсчете уникальных пользователей (WAU) оказалось, что приложением воспользовались семь тысяч людей.

MAU (Monthly Active Users) — уникальные посетители за месяц. Отражает количество активных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение 30 последних дней. Метрика даёт представление о размере активной пользовательской базы и помогает оценить долгосрочный рост и удержание пользователей.

У приложения для чтения электронных книг за месяц было пять тысяч сеансов. Из них только три тысячи — уникальные пользователи.

Помимо MAU, WAU и DAU также следят за:

DAU — подходит для приложений ежедневного использования.

Мобильные игры: высокий DAU показывает, что игра «затягивает» пользователей.

Календари и почтовые клиенты: стабильный DAU означает, что приложение стало частью повседневной рутины.

Новостные приложения: DAU отражает, насколько часто люди обращаются за свежей информацией.

WAU — подходит для приложений, которыми пользуются несколько раз в неделю.

Форумы и мессенджеры: WAU помогает оценить активность сообщества в целом.

Приложения для фитнеса и здоровья: WAU показывает, возвращаются ли пользователи за новой информацией.

E-commerce приложения: WAU отражает частоту совершения покупок на еженедельной основе.

MAU — подходит для приложений с менее частым, но регулярным использованием.

Сезонные приложения (для планирования отпуска, подготовки налоговых деклараций): MAU помогает отслеживать долгосрочные тренды.

Сервисы для поиска работы или жилья: MAU даёт представление о размере активной базы пользователей.

В зависимости от целей продукта выделяются два типа мобильной аналитики:

Маркетинговая аналитика. Исследует, откуда приходят пользователи и во сколько обходится их привлечение. Она измеряет эффективность рекламы через конкретные показатели: стоимость установки, цена за клик, конверсия в покупку. С помощью аналитики маркетинга можно выяснить, почему пользователи, например, совершают или не совершают покупки, перераспределить бюджет в пользу более выгодных каналов и снизить затраты на привлечение целевой аудитории.

Продуктовая аналитика. Её главная задача — изучить поведение пользователей внутри приложения. Такая аналитика показывает общую активность юзеров, какие кнопки они нажимают, на каком этапе выходят, какие страницы посещают или не посещают. С помощью полученной информации команда делает цифровой продукт удобнее и увеличивает время, которое пользователи проводят в нем.

Аналитика мобильных приложений включает несколько этапов.

Сбор и хранение данных. Команда настраивает системы для автоматизированного сбора данных о взаимодействии пользователей с приложениемl. Обычно фиксируют:

На этом этапе важно убедиться, что данные хранятся безопасно и доступны для анализа.

Анализ данных. Аналитик обрабатывает и интерпретирует собранные данные, выявляет общие паттерны и тренды.

Важно проанализировать пользовательские пути, чтобы выявить, где именно есть сложности. Например, аналитик может обнаружить, что большинство пользователей покидают приложение на этапе регистрации. Возможно, стоит упросить этого процесс.

Визуализация данных. Аналитик визуализирует данные для удобства работы с ними. Он строит:

Например, тепловые карты наглядно показывают, какие области приложения наиболее часто используются. Интерактивные дашборды быстро обновляют данные и позволяют отслеживать изменения в реальном времени.

Прогнозирование на основе данных. Прогнозы позволяют команде принимать решения по развитию продукта. Например, предсказание оттока пользователей может помочь вовремя принять меры по удержанию, доработать функциональность или пересмотреть логику приложения.

Рассмотрим популярные сервисы аналитики мобильных приложений, которые помогают собирать и обрабатывать актуальную информацию.

Поговорим о ключевых шагах по интеграции и настройке систем аналитики.

Установка SDK. Работа с системами аналитики приложений начинается с интеграции SDK. SDK (Software Development Kit) — это набор инструментов и библиотек, которые разработчики добавляют в приложение. SDK помогает собирать и отправлять данные на аналитическую платформу для анализа.

Важно не только внедрить SDK, но и проверить, правильно ли он работает. Без тестирования можно потерять информацию о поведении пользователей и конверсиях, что особенно важно на ранних стадиях развития продукта.

Настройка идентификации пользователей. Эффективная аналитика требует идентификации пользователей между различными сеансами использования приложения. Для этого могут использоваться идентификаторы пользователей, устройств или специально созданные пользовательские настройки.

Определение ключевых событий и метрик. Перед началом отслеживания бизнес-аналитик определяет основные действия и состояния приложения. Он выбирает, какие события следует отслеживать, например, запуски продукта, просмотр экранов, взаимодействие с функциями, или выполнение ключевых действий.

Настройка пользовательских метрик. Дополнительные пользовательские измерения и метрики помогают адаптировать аналитические данные под специфику приложения. Это может быть информация о версиях приложения, типах устройств, поведенческих паттернах или любых других данных, которые имеют значение для бизнеса.

Настройка аналитики мобильных приложений зависит от типа продукта. Например, у сервиса по доставке еды и трекера привычек они будут разными. В первом случае важно отслеживать время доставки и удовлетворённость клиентов, а во втором — частоту использования и успешность формирования привычек. Разберём настройку аналитики на примере приложения e-commerce.

Приложения электронной коммерции — отслеживаем продажи и поведение клиентов.

Ключевые метрики:

Коэффициент конверсии. Показывает процент пользователей, совершивших покупку после посещения . Это помогает определить эффективность воронки продаж.

Средний чек (Average Order Value, AOV). Средняя сумма, которую пользователи тратят за одну покупку. Метрика важна для понимания покупательской способности и поведения.

Коэффициент отказов от корзины. Показывает сколько пользователей добавили товары в корзину, но не завершили покупку. Помогает выявить проблемы в процессе оформления заказа.

Пожизненная ценность клиента (Customer Lifetime Value, CLV). Общий доход, который приносит клиент за весь период взаимодействия с компанией. Метрика нужна для определения рентабельности маркетинговых кампаний.

Настройка метрик и получение информации о продукте — только часть большого процесса. Неправильный подход может исказить выводы и направить ресурсы бизнеса не в то русло. Например, если коэффициент удержания интерпретируются неверно, можно ошибочно решить, что пользователи довольны продуктом. В этой части статьи уделим внимание тому, как собирают аналитику с мобильных приложений и поддерживают безопасность данных.

В отличии от десктопных сервисов мобильные приложения используются людьми в разных условиях. Севшая батарея смартфона или нестабильный интернет мешают сбору данных в реальном времени. Все действия пользователя записываются и отправляются в систему, только после восстанавливается соединения.

Чтобы не тратить ресурсы на хранение лишней информации, аналитические сервисы используют «окно отправки данных» — период длительностью около семи дней. Если пользователь не появляется в сети за это время, сведения считаются устаревшими и удаляются.

Утечка или несанкционированный доступ к персональной информации могут привести к финансовым, юридическим и репутационным потерям. Перечислим основные практики для поддержания конфиденциальности данных:

Шифрование данных. Чтобы избежать несанкционированного доступа к информации о пользователях, компании используют надёжные протоколы шифрования. Например, SSL/TLS для данных в пути и AES для данных в состоянии покоя.

Минимизация данных. Собираются и хранятся только те данные, которые необходимы для работы приложения. Это позволяет избежать снижения производительности из-за сбора ненужной информации и утечек.

Понятная политика конфиденциальности. Создаётся прозрачная и доступная политика конфиденциальности, которая объясняет, какие данные собираются, как они используются и как пользователи могут контролировать свою информацию.

Согласие пользователя. Перед сбором или обработкой персональных данных компании нужно получить явное согласие пользователей и предоставить возможность легко отозвать его при необходимости.

Соблюдение нормативных требований. Приложение должно соответствовать актуальным нормативным требованиям по защите данных, таким как GDPR, CCPA и другие.

Анонимизация данных. По возможности, данные пользователей обезличиваются и обобщаются, чтобы защитить их от утечек и при этом получать ценную информацию.

Рассмотрим на примерах, как компании могут использовать аналитику мобильных приложений для роста, улучшения пользовательского опыта и повышения вовлеченности.

Вовлеченность. Приложение электронной коммерции может использовать тепловые карты, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют со страницами продуктов. Например, люди редко прокручивают дальше первых нескольких изображений. Бизнес может показывать ключевые характеристики сразу и тем самым увеличить среднюю продолжительность сеанса.

Бизнес-процессы и пользовательский опыт. Для банковских приложений важная метрика — конверсия. Если она низкая, например, 40% пользователей не завершают заполнение заявки, банк теряет потенциальный доход. В таком случае аналитики смотрят на повторы сеансов (Daily Sessions per DAU), воронку конверсии и отзывы. Решением проблемы может стать упрощение интерфейса загрузки документов, внедрение подсказок или push-уведомлений.

Искусственный интеллект и машинное обучение расширяют возможности аналитики мобильных приложений и сокращают время на обработку информации.

Расширенная персонализация. ИИ анализирует модели поведения пользователей, чтобы предлагать контент и рекомендации по продуктам на основе индивидуальных предпочтений и прошлых взаимодействий с человеком. Такой уровень персонализации приводит к улучшению вовлеченности и удержания пользователей.

Предиктивная аналитика. Модели машинного обучения предсказывают будущее поведение пользователя на основе прошлых данных. Это позволяет разработчикам и маркетологам предвидеть потребности аудитории, прогнозировать тенденции и принимать решения наперёд. Например, приложение электронной коммерции может предсказывать, какие продукты с высокой вероятность пользователь купит следующими.

Расширенная сегментация пользователей. Аналитика на основе ИИ определяет сложные закономерности в поведении пользователей, чтобы проводить более сложную сегментацию. Включает поведенческие и психологические факторы, позволяя разрабатывать более целевые и эффективные маркетинговые стратегии.

Анализ и принятие решений в реальном времени. Алгоритмы могут обрабатывать огромные объёмы данных в реальном времени, молниеносно предоставляя аналитические данные. Это упрощает задачу разработчикам и маркетологам при принятии решений.

Автоматизированная отчётность и аналитика. Модели машинного обучения автоматизируют процесс создания отчётов и извлечения ключевых из массивов данных. Компании экономят время аналитиков и оперативно предоставляет полезную информацию.

Прогнозирование сбоев. Для приложений, которые зависят от внутренней инфраструктуры, ИИ может предсказывать потенциальные ошибки системы или проблемы с производительностью до того, как они возникнут.

Аналитика мобильных приложений помогает бизнесу сосредоточиться на действительно важных задачах. А еще позволяет опираться на реальные данные при принятии решений о развитии продукта.