Какие метрики важно отслеживать после запуска приложения

Какие метрики мобильных приложений важны и почему

В статье рассказываем о метриках мобильного приложения, с помощью которых можно оценить успешность проекта и следить за его развитием.

Что такое метрики эффективности приложения и зачем их нужно отслеживать?

Метрики — это численные показатели, которые демонстрируют эффективность развития проекта на каждом этапе. Важно выбрать релевантные метрики под приложение и наблюдать за ними в динамике.

Для работы с данными маркетологи обычно используют платформы мобильной аналитики и трекинга, такие как AppMetrica, AppsFlyer и Amplitude (платформа продуктовой аналитики). Они позволяют собирать и анализировать данные, чтобы делать точные выводы о производительности проекта и принимать обоснованные решения.

Работа с метриками позволяет найти решения, которые помогут увеличить retention, повысить конверсию в установку и понять, сколько денег приносит один пользователь.

Когда нужно начинать работать с метриками?

На иллюстрации показаны все этапы развития проекта: от первоначальной идеи до готового рабочего продукта. Однако, на графике мы можем заметить, что на определенном отрезке происходит просадка в его развитии: это явление известно как «долина смерти» (the valley of death).

По статистике Startup Genome от 2022 года, только 10% стартапов проходят через эту долину смерти. Из всех причин, которые могут привести к такому исходу, неумение работать с аналитикой продукта является одной из самых распространенных.

Именно поэтому метрики играют важную роль в развитии проекта. Строго говоря, метрики отражают эффективность развития проекта на каждом его этапе или в каком-то важном процессе. Звучит сложно, поэтому приведем пример.

Предположим, вы работаете с приложением доставки еды на дом. Одной из ключевых метрик в этом случае может быть время доставки заказа. Следя за этой метрикой и анализируя ее динамику, команда проекта может понимать, как быстро курьеры доставляют заказы, и оптимизировать процесс доставки для улучшения пользовательского опыта.

Ещё вариант — приложение для онлайн-курсов. В этом случае одной из ключевых метрик может стать процент оттока студентов. Изучив её и выявив причины оттока, команда проекта может принять меры по улучшению курсов, добавить новые функции и оптимизировать работу приложения для повышения уровня удовлетворенности пользователей.

Как видите, выбор подходящих метрик может существенно повлиять на развитие проекта, поэтому их использование стоит тщательно продумывать и осуществлять с помощью соответствующих инструментов.

С аналитикой нужно начинать работать, когда появляется MVP (Minimal Viable Product) — начальная версия продукта, которая позволяет найти Product-Market Fit (насколько продукт удовлетворяет рыночный спрос). Как только продукт появился, можно «снимать» с него метрики, контролировать, как идут дела, и принимать решения по поводу его дальнейшего развития.

Customer Journey Map для работы с метриками

Представим, что у нас есть мобильное приложение, которое мы только что выпустили. Для того чтобы понять, где у нас всё хорошо, а где «точки роста» проекта, построим Customer Journey Map (путь пользователя). CJM — это общая картина состояния продукта и маркетинга, которая показывает все сценарии поведения юзера до взаимодействия с проектом (в нашем случае — мобильное приложение) и во время его использования. Подробнее о CJM можно узнать из нашей статьи.

Первый этап на CJM — это привлечение пользователя, затем он устанавливает приложение (install), дальше попадает в мобильное приложение и проходит онбординг (activation). После этого пользователь возвращается в мобильное приложение (retention) и решает свои задачи с помощью продукта, далее юзер монетизируется (monetization). В конце концов пользователь влюбляется в ваш продукт, становится лояльным, рекомендует приложение друзьям (loyal).

Мы рассмотрим основные метрики, которые применимы к мобильному приложению, на основе CJM.

Маркетинговые метрики приложения

На первом этапе нам важно увидеть, как пользователь реагирует на креативы, рекламные кампании и другие маркетинговые активности, которые используем для привлечения.

Install (новые пользователи)

Пользователи, которые установили и запустили приложение хотя бы один раз за выбранный период времени. В случае мобильного приложения считаются уникальные девайсы.

Показывает число уникальных пользователей, которые видели мобильное приложение. Можно посмотреть в Google Play Console — это посетители страницы приложения (пользователи, которые зашли на страницу приложения), в App Store Connect есть два показателя: показы (пользователь увидел иконку приложения в выдаче стора) и просмотры (пользователь зашел на страницу приложения).

Количество кликов. Уникальные переходы по клик-ссылке или агрегированная статистика из рекламных платформ. Метрика настраивается в системах трекинга и аналитики.

Конверсия из просмотра/показа в установку. Можно посмотреть в Google Play Console (из просмотра страницы в установку), App Store Connect (из показа иконки приложения в установку) или системах аналитики.

CPI (стоимость одной установки)

Рассчитывается как затраты на рекламу, поделенные на количество установок. Можно настроить в системах аналитики.

Продуктовые метрики приложения

Первый этап пройден: пользователь установил приложение. Наша следующая задача — посмотреть, как юзер ведет себя внутри продукта. А основная цель — превратить юзера, только что установившего приложение, в лояльного пользователя. Для этого смотрим на продуктовые метрики в системах трекинга/аналитики.

Активные пользователи / DAU, MAU (Daily Active Users/Monthly Active Users)

Пользователи приложения, у которых есть хотя бы одна сессия за выбранный период времени. Если смотрите активную аудиторию за день, то это DAU. Если смотрите активную аудиторию за месяц, то это MAU.

Сессия — это сеанс взаимодействия пользователя с приложением. Началом сессии считается открытие приложения, а завершением — закрытие приложения и бездействие пользователя (могут быть частные случаи).

CAC (Customer Acquisition Cost)

Затраты на привлечение пользователя. Рассчитывается как бюджет на привлечение, поделенный на количество пользователей.

Формально не является продуктовой метрикой, но находится рядом с продуктом. Сигнализирует, насколько продукт успешен, сходится или не сходится экономика.

Пожизненная ценность клиента. Это основная метрика, по которой можно судить, какую выручку принес каждый пользователь за период своей «жизни» в приложении.

Нельзя точно предсказать, сколько денег принесет каждый пользователь. Это прогнозная метрика, и способ расчета необходимо выбрать самостоятельно.

Есть несколько способов расчета:

Самый быстрый и грубый метод — поделить всю выручку, которую принесли все клиенты за определенный период, на количество этих пользователей.
Расчет в динамике с помощью когортного анализа. Пример расчёта взят из практики GoPractice.

Выбираем когорту пользователей (у нас она составляет 500 пользователей). Для каждого юзера считаем валовую прибыль по дням, начиная со дня инсталла.
Складываем валовую прибыль от всей когорты пользователей по дням, начиная со дня инсталла.
Далее рассчитываем кумулятивную валовую прибыль когорты по дням. Для этого нужно использовать значения из прошлого пункта. Например, кумулятивная валовая прибыль когорты во 2 день будет равна сумме валовой прибыли дня 0 (установки), дня 1 и дня 2.
LTV по дням в динамике получаем по формуле: кумулятивная валовая прибыль делить на количество пользователей в когорте.

N-day Retention

Процент пользователей, которые вернулись в приложение в конкретный день.

Рассчитывается как количество пользователей, вернувшихся в приложение в день N, делить на количество пользователей, установивших приложение (день установки — нулевой день), умножить на 100.

Например, у нас приложение с раскрасками, и мы решили узнать, как часто пользователи возвращаются в него. День установки считается нулевым днем — retention 100%. В первый день вернулось 50% пользователей, во второй — 25%, в 3 день — 75%, в 4 день — 0%, в 5 день — 25%, а в 5 день — 50%. Эти данные позволяют увидеть, в какой день пользователи возвращаются чаще или реже, найти причины и принять меры, чтобы замотивировать пользователей использовать приложение.

Частные случаи retention — это retention первого, третьего, седьмого и тридцатого дня. Чем раньше придет понимание, насколько хорошо определенная когорта пользователей возвращается, тем быстрее можно принять решение по поводу качества привлекаемого трафика.

Rolling Retention

Доля пользователей, которые вернулись в приложение за период N или позже.

Кривая этой метрики лежит выше кривой классического retention. Посмотрев на определенный день, можно увидеть, есть ли отток пользователей из приложения и какой он.

Разница Rolling Retention и N-day Retention

N-day Retention используется чаще Rolling Retention. Но бывают случаи, когда Rolling Retention намного удобнее. Например, для приложений, которые подразумевают редкое использование: сервисы бронирования авиабилетов и отелей.

В этом случае Rolling Retention позволит понять, какая часть пользователей вернулась в приложение после тридцатого дня.

Индекс потребительской лояльности. Метрика отражает приверженность клиентов к приложению, удовлетворенность от его использования.

Реализовывается через опросник, состоящий из одного или нескольких пунктов, каждый из которых оценивается по шкале от 0 (не нравится/не работает) до 10 (готов рекомендовать/всё понравилось). Вопросы формируются индивидуально, на основе предлагаемого продукта. Можно задать и один вопрос: насколько вы готовы порекомендовать приложение своим друзьям/знакомым/коллегам?

Отвечающих делят на несколько категорий:

Критики (0-6 баллов).
Нейтральные (7-8 баллов).
Сторонники (9-10 баллов).

NPS рассчитывается по формуле: количество сторонников минус количество критиков, поделенное на количество всех участвующих в опросе, умноженное на 100%.

Показатели ниже 20% — плохой результат, от 20% до 40% — средний результат, 40-70% — неплохо, но останавливаться на таком результате не стоит. Показатели от 70% и выше — хороший результат.

Метрики монетизации приложения

Если основная цель вашего приложения — это заработок, то метрики монетизации — это основные маркеры, по которым можно сделать выводы об успешности проекта. Часть проектов не преследуют цели заработка, а используются как дополнительные сервисы, которые упрощают операции (например, приложения банков, операторов сотовой связи).

Метрики монетизации показывают, сколько зарабатываем на продукте. На основе данных можем увидеть динамику изменений в положительную или отрицательную сторону и, если это необходимо, принять меры. Метрики можно настроить в системах аналитики.

ARPU (Average revenue per user)

Средний доход на пользователя.

Рассчитывается как общий доход, поделенный на количество пользователей.

ARPPU (Average revenue per paying user)

Средний доход с одного платящего пользователя.

Рассчитывается как общий доход, поделенный на количество платящих пользователей. Помимо систем аналитики, метрику можно посмотреть в App Store Connect.

AOV (Average order value)

Средний чек. Рассчитывается как общий доход, поделенный на количество покупок.

Процент платящих пользователей

Доля пользователей, совершивших хотя бы одну покупку. Рассчитывается как отношение пользователей, совершивших одну и более покупок, к количеству всех активных пользователей.

Процент повторныхпокупок

Конверсия в повторные покупки. Рассчитывается как количество повторных покупок, поделенное на количество покупателей.

Кастомные метрики (метрики фичи)

Продукт представляется как нечто единое, но, если посмотреть «под микроскопом», он состоит из конкретных фичей (это опция, направленная на то, чтобы пользователи чаще использовали приложение). Например, в случае с мобильным приложением, за фичу можно взять «поисковую панель». Фичей может быть несколько, а может быть 1-2. Кастомные метрики подбираются под конкретную фичу. Кастомные метрики можно настроить в системах аналитики.

Выделим несколько кастомных показателей, которые могут вам пригодиться.

Конверсия в фичу

Доля пользователей, которые воспользовались фичей. Рассчитывается как количество пользователей, которые воспользовались фичей, поделенное на общее количество пользователей.

Достижение целевого действия

Конверсия в целевое действие из фичи. Рассчитывается как количество пользователей, совершивших целевое действие, поделить на пользователей, воспользовавшихся фичей.

Возвращаемость в фичу

Доля пользователей вернувшихся в фичу — retention для фичи.

Этот список можно продолжать бесконечно, так как всё зависит от конкретного приложения и его «наполнения».

Как рассчитать метрики приложения?

Некоторые показатели автоматически рассчитываются в консолях разработчика в сторах, но лучше использовать платформы мобильной аналитики и трекинга: Amplitude, AppMetrica и AppsFlyer. Если есть понимание, какая метрика нужна, то можно определиться с событиями, которые собираем для отслеживания конкретной метрики.

Платформы аналитики работают с автоматическими событиями: старт-сессии, установки, активные пользователи и так далее.

Как интерпретировать метрики?

Существует метод, с помощью которого можно классифицировать показатели для вашего продукта — это пирамида метрик. Построим пирамиду метрик, где основной метрикой будет LTV. Это высокоуровневая метрика, вершина айсберга. LTV состоит из многих компонентов, расчет этих компонентов поможет понять, как повлиять на LTV.

Для примера возьмем приложение, где есть рекламная монетизация. На LTV влияют метрики: CTR (кликабельность баннеров рекламной монетизации), retention rate (возвращаемость пользователей) и длина сессии. Каждая из этих метрик может разбиваться на более простые метрики. Важно понимать, как можно повлиять на каждую метрику и что привело к тому, что LTV изменился.

С помощью пирамиды метрик можно выстроить прозрачную классификацию метрик, понять, как взаимосвязаны показатели, увидеть влияние на основную метрику.

Разберем два изменения метрик на примере.

Первый пункт — LTV вырос на 3%. Какие выводы из этого можно сделать? Представим, что 2 недели назад была добавлена фича: она помогла подрастить retention. Вторая причина — подключение пользователей из нового платного канала, они лучше монетизируются, тем самым повышая retention.

Второй пункт — дневная аудитория упала на 10%. Причина может быть в изменении в продукте или в том, что пользователи в какой-то стране получили блокировку продукта и не смогли воспользоваться приложением.

Как работать с метриками?

Мы разобрали метрики, которые чаще всего используются для оценки эффективности мобильного приложения. А как с ними работать? Для этого применяют фреймворки. Самые популярные — это AARRR или Pirate Metrics, HEART и North Star Metric.

1. Pirate Metrics (AARRR)

Метрики, которые берутся за основу в этом фреймворке помогают оптимизировать пользовательский опыт и измерить конверсии на каждом этапе. Цель Pirate Metrics — перевести потенциальных клиентов с одного этапа на другой: от привлечения (Acquisition) до желания рекомендовать (Referral).

Фреймворк AARRR не требует технических знаний, поэтому его легко использовать и опытным маркетологам, и новичкам-стартаперам.

Работать с этим фреймворком можно по следующему принципу: постановка цели на каждом этапе — выбор гипотез — подбор метрик, которые помогут оценить работу.

Pirate Metrics включает следующие этапы и метрики:

A – Acquisition. Это привлечение пользователей в продукт. Здесь можно опираться, например, на метрики, которые покажут успешность маркетинговой кампании, CPC (стоимость клика), CTR (кликабельность) и другие.
A — Activation. Это активация, вовлечение пользователя в использование продукта. Для мобильного приложения может быть важным проведение онбординга или бесплатный тестовый период (trial version). Здесь можно опираться на конверсию на каждом этапе онбординга и CPA регистрации, подписки или перехода с бесплатной версии на платную.
R — Retention. Это удержание клиента, сокращение оттока пользователей. На этом этапе смотрим на количество и длительность сессий, показатель retention.
R — Expansion Revenue. Это желание пользователя заплатить больше. Примеры метрик: процент платящих пользователей, LTV, AOV (средний чек), объем выручки за период.
R — Referral. Это желание рекомендовать приложение, то есть превращение юзера в лояльного пользователя. На этом этапе следует смотреть на NPS (Net Promoter Score).

2. HEART

Фреймворк, который опирается на user experience — опыт и впечатление пользователя при взаимодействии с продуктом.

HEART позволяет «конвертировать» важные для бизнеса показатели в исчисляемые метрики, за которыми можно наблюдать в динамике.

Фреймворк состоит из пяти показателей: счастье, вовлеченность, принятие, удержание и успех выполнения задачи.

H — Happiness (Счастье). Метрика NPS.
E — Engagement (Вовлеченность). Метрики: активные пользователи / DAU, MAU (за день и месяц соответственно), длина и количество сессий.
A — Adoption (Принятие). Метрика достижения целевого действия.
R — Retention (Удержание): Метрика Retention.
T — Task Success (Успех выполнения задачи): достижение этапа активации пользователя. Этапом активации пользователя в мобильном приложении может быть первая покупка, оформление подписки, то есть то, что показывает максимальную вовлеченность пользователя и его лояльность.

3. North Star Metric (NSM)

Необходимо выбрать одну основную метрику (NSM), по изменению которой будет приниматься решение о достижении успеха или провале. Хорошая метрика North Star должна отражать стратегию и нести ценность для пользователя. На изменение этой метрики влияют и другие показатели. Основная цель при работе с данным фреймворком — внести вклад в метрику NSM.

Фреймворк NSM помогает выбрать фокус (приоритетную метрику), выстроить прозрачные процессы в команде, так как все специалисты понимают, на какой показатель опираться.

Для работы с мобильным приложением приоритетной метрикой может быть количество аккаунтов с пробной подпиской за определенный период. Это дает возможность учитывать всех пользователей с триалом, которые с большой вероятностью оформят платную подписку. Тем самым можно предсказывать доход и влиять на него.

Фреймворк следует использовать как фундамент, базу, к которой можно обратиться, чтобы понять, на что обратить внимание при оценке мобильного приложения. Но важно дорабатывать имеющиеся фреймворки под свой продукт, ведь какие-то метрики будут показательными, а какие-то бесполезны в вашем конкретном случае.

Понимание метрик, умение ими пользоваться и интерпретировать — одна из важнейших составляющих скиллсета продуктового маркетолога в мобайле.

Неважно, в каком сторе ваше приложение, метрики помогут понять текущую ситуацию и принять важные решения на основе данных.

Смотрите наше видео по метрикам мобильного приложения! Если хотите глубже погрузиться в тему, на YouTube-канале есть плейлист с материалами по продуктовому маркетингу мобильных приложений.

Список основных метрик для мобильного приложения

Небольшая шпаргалка, в которую поместили наиболее часто используемые метрики в мобайле.

Маркетинговые

Install (установки)
Reach (охват)
Click (клики)
CR (конверсия)
CPI (стоимость одной установки)

Продуктовые

LTV (пожизненная ценность клиента)
Активные пользователи / DAU, MAU
Длина и количество сессий
CAC (затраты на привлечение пользователя)
Retention (доля пользователей, которые вернулись в приложение за период N)
Rolling Retention (доля пользователей, которые вернулись в приложение за период N или позже)
NPS (процент удовлетворенности продуктом)

Монетизации

ARPU (средний доход на пользователя)
ARPPU (средний доход с одного платящего пользователя)
AOV (средний чек)
Процент платящих пользователей
Конверсия в повторные покупки

Кастомные метрики

Конверсия в фичу
Достижение целевого действия
Возвращаемость в фичу

Основные метрики для аналитики мобильных приложений

Аналитика мобильных приложений необходима на каждом этапе развития бизнеса. Это ключ к пониманию поведения пользователей, что, в свою очередь, помогает оптимизировать производительность и улучшать пользовательский опыт. Оценка эффективности мобильных приложений через различные метрики позволяет разработчикам и владельцам приложений принимать обоснованные решения, направленные на улучшение функциональности и достижение бизнес-целей. Рассмотрение основных метрик мобильного приложения является первым шагом к глубокому пониманию того, как оценивают ваше приложение сейчас и какие шаги необходимо совершить для прогресса. Эти метрики включают в себя, но не ограничиваются, количество скачиваний мобильного приложения, количество регистраций мобильного приложения, активность в мобильном приложении, DAU мобильного приложения, MAU мобильного приложения, вовлеченность пользователей мобильного приложения, и многие другие. Каждая из этих метрик предоставляет ценную информацию, которая может быть использована для оптимизации мобильного приложения и повышения его эффективности. Естетственно, разнообразных метрик много и за одну статью мы не сможем рассказать обо всех. Поэтому вы можете добавть наш сайт в закладки и следить за обновлениями контента Добавить сайт в закладки

Количество скачиваний и количество регистраций

Основные метрики мобильного приложения вроде количества скачиваний и регистраций являются первичными показателями интереса пользователей к вашему продукту. Эти метрики служат отличным индикатором привлекательности приложения и его потенциала на начальном этапе запуска.

Почему важно отслеживать эти метрики?

Отслеживание количества скачиваний мобильного приложения и количества регистраций помогает определить, насколько успешно приложение привлекает новых пользователей. Это также предоставляет важные данные для анализа маркетинговых кампаний и определения ROI (Return on Investment).

Как эти метрики влияют на рост и развитие мобильного приложения?

Увеличение количества скачиваний и регистраций часто коррелирует с расширением пользовательской базы, что в свою очередь ведет к улучшению позиций приложения в рейтингах магазинов приложений. Благодаря этому, мобильное приложение получает больше видимости, что способствует дальнейшему привлечению пользователей.

Инструменты и методы отслеживания

Существует множество инструментов для отслеживания количества скачиваний и регистраций мобильного приложения. Например, можно использовать встроенные инструменты аналитики в Google Play и App Store, или же специализированные платформы аналитики мобильных приложений. Эти инструменты помогут получить детальную информацию о том, откуда приходят ваши пользователи, какие каналы привлечения наиболее эффективны, а также позволяют отслеживать динамику роста количества скачиваний и регистраций со временем. Узнать же о том, как ведут себя пользователи непосредственно в приложении вам помогу сервисы качественной аналитики, такие как UserX.

Активность в приложении: DAU (Daily Active Users) и MAU (Monthly Active Users)

В центре внимания аналитики мобильных приложений находятся метрики DAU и MAU, отражающие активность пользователей. DAU (Daily Active Users) — это количество уникальных пользователей, которые открывают приложение хотя бы раз в течение одного дня. С другой стороны, MAU (Monthly Active Users) представляет собой количество уникальных пользователей, взаимодействующих с приложением хотя бы раз в месяц. Эти метрики играют важную роль в оценке роста и вовлеченности пользователей в мобильном приложении.

Как повысить активность пользователей?

Повышение активности пользователей в мобильном приложении может быть достигнуто через ряд стратегий, включая оптимизацию пользовательского интерфейса, улучшение пользовательского опыта, и внедрение функций, которые стимулируют повторное использование приложения. Регулярное обновление контента и предложение новых функций также могут внести значительный вклад в повышение активности пользователей.

Анализ активности для оптимизации приложения

Анализ DAU и MAU мобильного приложения помогает определить, какие аспекты приложения требуют оптимизации для улучшения пользовательской активности. Это может включать в себя улучшение навигации, оптимизацию производительности или внедрение новых функций, которые улучшат вовлеченность пользователей и удержание клиентов.

Вовлеченность пользователей

Вовлеченность пользователей мобильного приложения является центральной метрикой, определяющей успешность приложения на рынке. Она отражает, насколько пользователи заинтересованы и активно используют приложение, что в конечном итоге влияет на его рейтинг и общий успех.

Методы измерения вовлеченности

Измерение вовлеченности пользователей может включать в себя анализ таких метрик, как частота использования приложения, продолжительность сессий, и взаимодействие с ключевыми функциями. Также можно использовать инструменты аналитики, как Heatmaps и User Journey Analytics, для глубокого понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением на различных этапах пользовательского пути.

Стратегии повышения вовлеченности пользователей

Для повышения вовлеченности пользователей мобильного приложения необходимо применять различные стратегии. Это может включать в себя улучшение дизайна пользовательского интерфейса, оптимизацию пользовательского опыта, создание ценностного контента, и внедрение геймификации. Кроме того, обратная связь с пользователями и регулярное обновление приложения в соответствии с их отзывами также способствует повышению вовлеченности.

Примеры успешного вовлечения пользователей

Примеры успешного вовлечения пользователей могут включать в себя мобильные приложения, которые активно используют геймификацию для стимулирования повторных визитов, или приложения, предлагающие персонализированный контент для удержания внимания пользователей. Можно обратить внимание на приложения маркетплейсов — они, практически, каждый день выпускают что-то новое для вовлечения пользоватлей. Рассмотрение успешных случаев вовлечения пользователей поможет выявить, какие стратегии и методы могут быть применены для улучшения вовлеченности в вашем мобильном приложении.

Средняя продолжительность сессии

Средняя продолжительность сессии в мобильном приложении является важной метрикой, отражающей время, которое пользователи проводят в приложении за один визит. Эта метрика помогает понять, насколько содержимое приложения заинтересовывает пользователей и способствует удержанию их внимания.

Что такое средняя продолжительность сессии и почему это важно?

Средняя продолжительность сессии отражает интерес и вовлеченность пользователей. Чем больше время пользователи проводят в вашем мобильном приложении, тем вероятнее, что они находят его полезным или развлекательным. Это также может указывать на успешное взаимодействие пользователей с ключевыми функциями приложения, что важно для достижения бизнес-целей.

Способы увеличения средней продолжительности сессии

Для увеличения средней продолжительности сессии в мобильном приложении можно применять различные стратегии. Оптимизация дизайна интерфейса и улучшение пользовательского опыта помогут сделать взаимодействие с приложением более приятным и интуитивно понятным. Предложение ценного и интересного контента может удержать внимание пользователей на более длительное время. Также можно внедрить элементы геймификации, чтобы стимулировать пользователей проводить больше времени в приложении, или использовать персонализацию, чтобы делать контент более релевантным для каждого пользователя.

Коэффициент удержания клиентов измеряет процент пользователей, возвращающихся в приложение после определенного периода времени. Он важен для понимания, насколько хорошо ваше мобильное приложение удерживает пользовательскую базу, что, в свою очередь, влияет на долгосрочный успех приложения. В одной из своизх статей мы уделили повышенной внимание коэфициенту удержания клиентов.

Стратегии улучшения коэффициента удержания клиентов

Реализация обратной связи с пользователями для выявления и устранения возможных проблем и неудовлетворительных аспектов приложения.
Улучшение пользовательского интерфейса и опыта для обеспечения более положительного взаимодействия с приложением.
Предложение новых функций и обновлений, которые удерживают интерес пользователей и мотивируют их возвращаться.
Проведение маркетинговых кампаний для повторного привлечения пользователей и уведомление их о новых функциях и возможностях.

Виральность

Виральность мобильного приложения отражает его способность распространяться среди пользователей в органическом порядке, обычно через социальные сети или другие каналы коммуникации. Это ключевая составляющая, которая может значительно увеличить видимость и популярность приложения без значительных затрат на маркетинг.

Что такое виральность и как её измерить?

Виральность измеряется через коэффициент вирусного распространения (Viral Coefficient), который показывает, сколько новых пользователей привлекает каждый существующий пользователь. Например, коэффициент вирусного распространения 2.0 означает, что каждый текущий пользователь привлекает двух новых пользователей. Измерить виральность можно, анализируя данные по реферальному трафику, шарингу в социальных сетях и другим каналам распространения.

Примеры вирального распространения мобильных приложений

Примерами вирального распространения могут служить приложения, которые быстро набирали популярность благодаря уникальным функциям, привлекающим внимание, или же созданию сообщества вокруг приложения, что стимулировало пользователей делиться им с друзьями и знакомыми.

Способы повышения виральности приложения

Повышение виральности мобильного приложения может быть достигнуто через:

Разработку уникальных и привлекательных функций, которые побуждают пользователей делиться приложением.
Создание встроенных инструментов для легкого шаринга в социальных сетях.
Стимулирование пользователей на создание контента внутри приложения, который можно легко делиться.
Проведение конкурсов и акций, которые мотивируют пользователей рекомендовать приложение своим друзьям.

Значимость показателя оттока клиентов

Высокий уровень оттока может указывать на проблемы в приложении, такие как сложный интерфейс, отсутствие необходимых функций или низкая производительность. Понимание и анализ показателя оттока клиентов помогает выявить и устранить причины недовольства пользователей, а также оптимизировать стратегии удержания. Вы можете прочитать наш шгайд о способах расчета и калькулятор оттока клиентов, если хотите узнать об этой метрике более подробно.

Стратегии снижения показателя оттока клиентов

Для снижения уровня оттока клиентов в мобильном приложении рекомендуется:

Проведение опросов и сбор обратной связи для выявления проблем и недостатков приложения с точки зрения пользователей.
Разработка функций и улучшение пользовательского опыта на основе полученной обратной связи.
Реализация программ лояльности для стимулирования пользователей продолжать использовать приложение.
Проведение регулярного тестирования и оптимизации приложения с целью улучшения его производительности и удовлетворения потребностей пользователей.

Заключение

Анализ ключевых метрик эффективности мобильного приложения является неотъемлемым элементом успешной стратегии мобильного маркетинга и разработки. Эти метрики, включая количество скачиваний и регистраций, активность в приложении (DAU и MAU), вовлеченность пользователей, среднюю продолжительность сессии, коэффициент удержания клиентов и виральность, обеспечивают ценные инсайты о поведении пользователей и эффективности приложения.

Базовые метрики мобильного приложения с подпиской

Рост приложения на любой стадии может быть обеспечен множеством факторов, которые переплетены и созависимы между собой. Изменение одного фактора, может негативно сказаться на другом. Но в непростом мире мобильных приложений есть свои ориентиры — метрики продукта, по которым можно понять, а может ли приложение быть коммерчески успешным.

Что вы узнаете из этой статьи:

Почему важно проводить аналитику приложения
Основные метрики для оценки источника трафика
Основные метрики для оценки продукта
Почему важны не только базовые метрики
Какие сервисы позволяют собирать аналитику приложения

Про важность аналитики

Аналитика это фундамент, на котором строится:

Общее понимание того, как используют ваш продукт пользователи
Оценка запуска нового продукта
Проверка гипотез и проведение А/Б тестов
Поиск точек роста в существующем продукте

Данные аналитики вы пропускаете через себя и строите новые гипотезы, а затем и оцениваете их. Поэтому критически важно:

понимать как устроена у вас аналитика
проверять, что у вас все отстукивает четко (корректно приходят события — далее “ивенты”)
всегда иметь дополнительный сервис аналитики, где вы сможете перепроверять данные

Успех вашего проекта будет зависеть в том числе от количества и качества данных, которые вы будете собирать, т.к. именно они будут подкреплять ваши решения. Неверные данные, неверная интерпретация данных, пробелы в данных — все это может приводить к ошибкам и краху бизнеса. Каждая ваша гипотеза должна подкрепляться данными, как на этапе подготовки гипотезы, так и после проведения эксперимента.

Команды, которые ничего не отслеживают, не могут надеяться на стабильный и системный рост. А также будут вынждены потратить слишком много денег на тесты, либо слишком мало.

Какие базовые метрики бывают и зачем они нужны

Чтобы было проще понять, я разбил метрики на 2 категории:

Метрики источников трафика — связаны с привлечением пользователей в ваше приложение.
Метрики продукта — связаны с тем, как эффективно ваш продукт пропускает через себя этот трафик.

Основные метрики для источника трафика:

CTR (Clickthrough Rate) — это процент кликов относительно общего числа показов рекламных креативов. Формула CTR = (Количество кликов / Количество показов) * 100. Эта метрика позволяет оценить, какая часть пользователей, увидевших рекламу или ссылку, реально кликает на нее и переходит на целевую страницу.
CTR является важным показателем, поскольку он помогает оценить привлекательность и релевантность рекламного креатива для целевой аудитории. Более высокий CTR обычно указывает на то, что объявление привлекает больше внимания пользователей и получает больше кликов. Однако высокий CTR не гарантирует высокие показатели конверсии, то есть перехода пользователей к осуществлению целевого действия. В основном CTR используется для оценки эффективности рекламных креативов.
CPM (Cost Per Mile) — стоимость тысячки показов рекламного объявления, где Mile это тысяча показов креатива. CPM рассчитывается путем деления затрат рекламной кампании на количество показов и затем умножения этого значения на 1000. Формула для CPM выглядит следующим образом: CPM = (Затраты / Количество показов) * 1000.
Позволяет оценить, насколько дорогая ваша целевая аудитория в глазах источника без привязки к конверсиям в целевое действие.
CPC (Cost Per Click) — позволяет измерить среднюю стоимость 1 клика по вашему креативу. CPC = Затраты / Количество кликов. CPC не является непосредственной метрикой успеха рекламной кампании, так как не учитывает конверсии, выручку или другие ключевые показатели производительности. Дешевый клик может быть хорошим прокси-индикатором масштабируемости рекламной кампании.
CPI (Cost Per Install) — показывает среднюю стоимость за каждую успешную установку мобильного приложения пользователем. CPI = Затраты / Количество установок. Низкий CPI указывает на то, что рекламодатель может привлечь больше установок приложения при более низких затратах. Дешевый CPI может быть хорошим прокси-индикатором масштабируемости рекламной кампании.
CTI (Click To Install) — CTI показывает процент пользователей, которые кликнули на рекламный креатив и фактически установили приложение из стора. CTI = (Количество установок / Количество кликов) * 100. По факту это индикатор того, насколько Product Page вашего приложения успешно трансформирует клики в установки.
Если CTI низкий, то это может говорить о том, что ваши креативы и страница продукта не метчатся, креативы являются мисс — лидом, у вас плохие скриншоты/иконка/название/описание и т.д. Важно, чтобы CTI был выше, чем в среднем по категории в сторе.
CPA (Cost Per Action/Acquisition) — показывает среднюю стоимость на привлечение одной конверсии (установки приложения, оформления триала, покупки внутри приложения, регистрации и т.д.). CPA = Затраты / Количество конверсий. В подписочных приложениях обычно считается, как стоимость оформления триала (бесплатного пробного периода для подписки). Но может также использоваться для Intro оффера или установки, для приложений с монетизацией через рекламу. Чем ниже CPA, тем дешевле будет CAC, тем быстрее будет окупаемость вашего трафика.
CAC (Customer Acquisition Cost) — CAC показывает, сколько средств вы тратите на привлечение одной новой подписки. CAC = Затраты на источник/ Количество новых подписок в когорте . CAC является важной метрикой для мобильных приложений с подпиской, поскольку позволяет оценить эффективность усилий команды трафика и сравнивать источники между собой. CPA и CAC напрямую связаны с воронкой внутри вашего приложения, поэтому не стоит рассчитывать на низкие показатели, если пользовательский путь внутри приложения не продуман.
% billing issue (ошибка списания) — фактически это процент тех пользователей, у которых не получилось списать деньги за оформление подписки или за ее продление. Высокий % billing issue может говорить, в том числе и о качестве трафика. Обычно, чем моложе аудитория, тем выше % billing issue.
Если вы используете web-2-app и получаете деньги в обход стора, то эта метрика помогает измерить эффективность и надежность системы выставления счетов в приложении и выявить потенциальные проблемные области.
% trial/subscription canceled (процент пользователей, которые отменили пробную подписку или подписку, не дожидаясь окончания пробного периода или первого повторного платежа) — может зависеть как от качества трафика, так и от приложения. Если приложение не соответствует ожиданиям пользователя, либо стоимость вашей подписки слишком большая, то пользователи отменяют пробный период/подписку. Эти метрики стоит рассматривать отдельно, т.к. рычаги давления на них разные.
ARPU (average revenue per user) — среднее значение дохода в расчете на 1 установку или пользователя, сделавшего покупку. По факту это накопленный доход с когорты пользователей рассчитанный на день N в пересчете на 1 установку. ARPU = Доход/ Количество пользователей за период. Может показывать, на какой день окупается привлечение 1 установки из источника.
ARPС (average revenue per conversion) — среднее значение дохода в расчете на 1 конверсию. ARPC = Доход/ Количество конверсий за период. По факту это прокси-метрика, которая помогает вам дать ответ на вопрос, на какой день окупается 1 конверсия и можете ли вы расти в этом источнике трафика.
ARPPU* (average revenue per paying user) — это накопленный доход с когорты пользователей рассчитанный на день N в пересчете на 1 платящего пользователя. ARPPU = Доход/ Количество пользователей, которые сделали хотя бы 1 оплату. ARPPU представляет собой LTV на текущий момент, если у вас нет прогнозных значений или фактических данных по LTV. Если у вас нет значения LTV, то для успешного масштабирования вам важно, чтобы ARPPU > CAC. На короткой дистанции, идеально если вы можете окупить CAC за 1–2 транзакции. Если ваше приложение использует только длительные подписки (от 3 месяцев), то оценить окупаемость будет очень просто.
ROAS или ROMI — окупаемость источника или рекламной кампании для когорты на n-ый день.
ROAS (Return on Advertising Spend) измеряет, сколько денег приносит каждый затраченный на рекламу доллар на день N. ROAS = (Выручка от рекламы / Расходы на рекламу) * 100%
ROMI (Return on Marketing Investment): ROMI = ((Выручка — Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг) * 100%. Например, если затраты на маркетинг составляют $10,000, а выручка, полученная благодаря маркетингу, составляет $30,000, то ROMI будет рассчитан следующим образом: ROMI = (($30,000 — $10,000) / $10,000) * 100% = 200%. Это означает, что каждый затраченный доллар на маркетинг принес вам $2 прибыли.

Важно считать эти значения по источникам, а также по рекламным кампаниям отдельно.

* важно: если вы знаете свой LTV или можете его спрогнозировать, то используйте эту метрику. LTV — это накопленный доход с одного пользователя в когорте и рассчитывается к определенному дню. Простые, но не оптимальные формулы рассчет:а 1)LTV = lifetime * ARPPU, где lifetime — среднея продолжительность подписки; 2) LTV = Total Revenue за период N/Total Paying Users за период N. В этих формулах не учитывается отток пользователей и дисконтирование доходов.

Основные метрики для продукта

Доходимость онбординга — % пользователей, которые прошли все этапы онбординга. Онбординги бывают разных типов и могут решать разные задачи. В общем виде, это вводная часть продукта, которая позволяет пользователю получить первый опыт взаимодействия с продуктом. А вам рассказать про продукт, обучить и подвести к нужной конверсии. Обычно разбивается на простую воронку, чтобы видеть, в какой момент пользователи отваливаются. Стоит стремиться к метрике > 90%. Расчет доходимости онбординга осуществляется путем деления количества пользователей, завершивших все этапы онбординга, на общее количество пользователей, установивших приложение в рамках когорты.
% Trial Started + % Trial Converted — показывают, какой % новых пользователей оформил триальную подписку, а затем перешел в платную подписку. Ключевые метрики, которые влияют на CPA и CAC. Низкая конверсия в триал может говорить о том, что вы не смогли донести ценность вашего продукта до пользователя. Низкая конверсия из триала в converted trial может говорить о том, что ваш продукт не оправдал ожидания пользователей, либо не создает нужного стимула для покупки. На эти метрики влияет не только продукт, но также источник трафика и его релевантность. Являются прокси-метриками.
Paying Share — % пользователей в когорте, которые совершили покупку или оформили подписку. Основная метрика, по которой вы можете понимать, насколько хорошо вы трансформируете пользователей в подписки. Paying Share вычисляется как отношение числа платящих пользователей к общему числу пользователей и умножается на 100% для получения процентного значения. Важно определить, какой paying share вам требуется для сходимости юнит-экономики.
Среднее кол-во покупок на 1 пользователя за выбранный период — среднее количество покупок на 1 пользователя рассчитывается как отношение общего количества покупок к общему количеству уникальных пользователей. В разрезе подписок эта метрика покажет вам, как долго будет в среднем жить одна подписка (сколько произойдет списаний).
1d, 3d, 7d и Nd User Retention — в общем виде, % пользователей, которые зашли в приложение в день N. Позволяет оценить успешность удержания пользователей приложением на 1, 3, 7 и N дни. Важно учитывать, как часто пользователи должны пользоваться вашим приложением в принципе.
1d retention измеряет долю пользователей, которые остаются активными в приложении на следующий день после своего первого входа. 3d — на третий, 7d — на 7 день.
Высокий Retention может говорить о том, что вы предложили хороший пользовательский опыт и успешно решаете проблемы пользователей на регулярной основе. Также важно следить за тем, как быстро падает retention и когда он выходит на плато.
Subscribe Retention — динамика удержания подписок в приложении, т.е. какой % людей из тех, кто оформил подписку (renewal 0), продлил ее в следующем периоде (renewal 1). Пример: за день N подписалось 100 человек (это renewal 0 = 100%), период списания 1 месяц; спустя месяц произошло следующее списание у этой когорты — продлений стало 60 (60%). Это значит, что renewal 1 = 60%. Кол-во продлений всегда падает со временем, т.к. часть людей может отписаться, потому что они не забыли отписаться, не нашли долгосрочной ценности в вашем продукте/решили свою задачу или произошла проблема с оплатой. По факту это тот же User Retention только в разрезе подписок. Одна из самых важных метрик, именно она позволяет вам оценить ваш будущий LTV. Важно считать в разрезе каждого источника и вида подписки отдельно. Отдельно можно посчтитаь Lifetime подписки, которая будет выражаться в средней продолжительности подписки.
Процент пользователей, которые совершили действие N и другие производные. Любые варианты использования ключевого функционала приложения пользователями, позволит вам понять, какой процент пользователей действительно использует фичи, за которые вы просите деньги. Низкий процент может говорить о плохой видимости фичи, о плохом пользовательском путиили о том, что пользователи приходят не за этой фичей.
Average time spent и average sessions (среднее время в приложении и среднее кол-во сессий) — показатели, которые помогают вам понять, насколько активно использовали ваше приложение за выбранный период. Среднее время, проведенное в приложении, отражает среднюю продолжительность времени, которое пользователи тратят на взаимодействие с приложением за день, неделю, месяц и т.д. Среднее количество сессий отражает среднее значения кол-во запусков приложения за выбранный период.
Более высокие значения среднего времени, проведенного в приложении, и среднего количества сессий говорят о том, что пользователи активно используют приложение и находят в нем ценность. Но важно помнить, что “высокие значения” можно обсуждать только в разрезе конкретного продукта. Не получится корректно сравнить приложение по покупке авиабилетов и маркетплейс доставки.
Feature Retention (удержание пользователей в разрезе фичи) — тоже самое, что и User Retention, но позволяет оценивать, как часто пользователей используют фичу. Высокое значение будет говорить о том, что фича полезна пользователям и они активно ее используют. Если у вашей Core фичи низкий ретеншен, стоит задуматься о вашем векторе движения.
DAU и MAU (дневная и месячная активная аудитория) — обе метрики говорят о количестве уникальных активных пользователей за день/месяц. DAU показывает количество уникальных пользователей, которые активно взаимодействовали с приложением в течение одного дня. MAU показывает количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение одного месяца. Позволяет отслеживать динамику роста вашего приложения. Обе метрики могут использоваться для расчета ARPU: ARPU = Общий доход / Количество активных пользователей (MAU).
Stickiness — отвечает за уровень удержания пользователей в приложении и показывает, насколько часто пользователи возвращаются и используют приложение на протяжении определенного периода времени. Считается по формуле: DAU/MAU. Эта метрика позволяет измерить влияние изменений в продукте на удержание пользователей в разных когортах.
Главное отличие между Stickiness и User Retention заключается в том, что Stickness фокусируется на частоте использования и возвращаемости пользователей, а User Retention измеряет процент пользователей, которые остаются в приложении на протяжении определенного периода времени.
% refunds (процент возвратов денег за покупки в вашем приложении) — метрика, которая отвечает на вопрос, какой процент подписок рефандится в сторе. Отличным показателем является 1–2%, хорошим — до 5%. Чем дороже подписка, тем выше будет Refund Rate — люди склонны реже возвращать деньги за небольшие покупки. Если ваш показатель >20%, то Apple может подумать, что вы вводите пользователей в заблуждение, либо используя дарк-паттерны склоняете юзеров к нежелательной покупке. Это может привести к блокировке приложения и полному возврату средств пользователям.

Совокупность этих метрик позволит вам:

Замерять эффективность канала, рекламной кампании и креатива
Замерять эффективность вашего Product Page
Оценивать качество и релевантность трафика
Сравнивать источники трафика между собой
Эффективно расходовать рекламный бюджет
Понимать, как используют ваше приложение
Понять, как хорошо ваше приложение удерживает пользователей
Понять, какой функционал пользователи используют и как часто
Какой % людей оформляет подписку и что их отличает от тех пользователей, которые не платят
Анализировать воронку продукта и корректно считать юнит-экономику по источникам

За какими метриками стоит следить в первую очередь

Короткий ответ: зависит от стадии развития вашего продукта и целей, которые вы ставите.

Если вы тестируете гипотезу спроса, то важны в первую очередь маркетинговые метрики. CTR, CPC, CPI , CTI— основные. Позволят вам оценить, а можете ли вы вообще приводить нужный трафик по рабочей цене.

Если вы тестируете гипотезу ценности, то тут вам потребуются метрики: CPA, доходимость онбординга, % пользователей, которые совершили действие N, 1d, 3d и 7d retention, Average time spent и average sessions. Этими метриками вы не должны ограничиваться и важно подбирать метрики, которые помогут ответить вам на вопрос — а решает ли ваше приложение проблемы пользователя?

Если вы тестируете гипотезу роста, то вам важны метрики: CAC, ARPPU/LTV, ROMI/ROAS, Subsribe Retention, Paying Share. Так как ваша задача — понять, можете ли вы масштабироваться с помощью конкретного источника трафика. Как быстро вы сможете окупать вложенные средства и возможно ли это в принципе.

Какие сервисы позволяют собирать аналитику приложения

Каждая система аналитики имеет свои особенности и области применения. Могу сказать уверенно, что на текущий момент не существует ультимативного решения на рынке, которое бы закрывало все потребности в аналитике.

Аналитика достаточно сложная штука, особенно если:

У вас много источников трафика
У вас нет аналитика с навыками дата инжиниринга
Вы хотите знать не только то, что происходит по факту сейчас, но и строить базовые прогнозы

Но это отдельная тема с кучей нюансов и сложностей.

Список сервисов для аналитики:

Appsflyer, Adjust, Branch, Singular, Kochava — это сервисы MMP (mobile measurement partner), которые нужны вам для сбора маркетинговой аналитики на одной платформе. Такие сервисы собирают данные по когортам, поэтому вы сможете увидеть доходность каждой из них без какой-либо настройки. Немного потеряли свою эффективность с выходом iOS 14.5, где изменилась user privacy и теперь нельзя отследить каждого пользователя. Сейчас они позволяют эффективно работать со SkadNetwork, т.к. часть данных пользователей они моделируют. Не подходят для продуктовой аналитики, т.к. имеют ограниченные возможности по настройке отчетов, а также кол-ву уникальных ивентов.
RevenueCat, Apphud, Adapty (опционально) — сервисы аналитики, которые берут на себя, в том числе и работу с подписками. Предоставляют SDK для интеграции, которое будет самостоятельно отслеживать все транзакции ваших пользователей с App Store. В них вы сможете отслеживать данные по покупкам и передавать данные в сервисы MMP.
Amplitude, Mixpanel, AppMetrica — основные сервисы продуктовой аналитики. Позволят вам отслеживать все действия ваших пользователей, создавать метрики, делать визуализацию данных и собирать дашборды. Инструмент для бизнес-юзеров, чтобы отслеживать основные метрики приложения, а также инструмент для поиска и валидации гипотез. Можно присылать данные из большинства других инструментов аналитики.
Firebase — есть возможность настроить отслеживания всех событий (ивентов) внутри вашего приложения. Особенно хорошо работает с Google Ads.

Это далеко не полный список инструментов для работы с аналитикой, но вам достаточно иметь такую связку: MMP + сервис продуктовой аналитики + Firebase для сверки. Все остальное подбирается исключительно под ваши запросы.

Важны не только базовые метрики

Всегда помните о том, что это лишь базовые метрики — они позволят вам ответить лишь на верхнеуровневые вопросы. Получается ли привлекать дешевый трафик, получается ли удерживать пользователей в приложении, решаем ли мы их задачи и готовы ли они платить.

Поэтому создавайте и отслеживайте любые прокси-метрики, которые помогут вам оказывать влияние на основные. Ведь именно через них вы можете добиваться кратного роста основных, понимать, где у вас сейчас самое узкое место в продукте и маркетинге.

Мой совет — посчитайте все эти метрики и подумайте, нужны ли они вам все, а также подумайте, каких метрик вам не хватает, чтобы делать выводы и быть ближе к data-informed принятию решений.

Другие материалы:

Аналитические метрики

Сегодня мобильные сервисы являются неотъемлемой частью жизни каждого человека. Высокая популярность приложений создала высокую конкуренцию в бизнесе мобильных сервисов. Каждый месяц появляется множество приложений, но только малая часть из них получает планируемое внимание от пользователей.

После создания и запуска приложения, а также при разработке плана по его продвижению, возникает вопрос, как отслеживать его эффективность и какие метрики для этого использовать.

Существует несколько групп аналитических показателей: показатели, помогающие отслеживать рост аудитории, удержание пользователей, показатели активности пользователей и монетизационные. Данные показатели помогают отслеживать эффективность созданного продукта и принимать необходимые управленческие решения для дальнейшего развития проекта.

mobile analytics

Показатели роста аудитории

New Users — показатель, который отражает количество новых пользователей, появившихся в определенный день или период. Проект будет расти, если количество новых пользователей будет превышать отток из приложения. Пути привлечения новых пользователей — это проведение рекламных кампаний и внедрение виральных механизмов.

Total Users — показатель, отражающий количество пользователей, находящихся в базе к выбранной дате.

Downloads — количество скачиваний приложения за определенный период.

Показатели удержания пользователей

Показатели удержания пользователей очень важны как для старта проекта, так и для его развития. Данные показатели помогают определить эффективность проекта и проанализировать динамику заинтересованности пользователей.

1-day Retention — процент пользователей, которые вернулись после первого визита. Такой показатель прямо отражает, насколько пользователь заинтересовался проектом. Если пользователь не вернулся на следующий день после визита, значит, Ваш продукт его не устраивает. Чаще всего это связано с неудобством продукта или нехваткой функций, необходимых пользователю.

7-day Retention — процент пользователей, которые вернулись через семь дней после первого визита.

28-days Retention — процент пользователей, которые вернулись через двадцать восемь дней после первого визита.

7-day Retention и 28-days Retention дают возможность анализировать удержание пользователей для более длительного периода. Если пользователь вернулся через 7 дней после первого визита, можно сказать, что продукт заинтересовал его. Тем более, если пользователь возвращается через 28 дней после первого визита. В идеале, все три показателя должны иметь 100%, но это происходит очень редко.

Rolling Retention — это процент активных пользователей, впервые открывших продукт в выбранную дату. Учитываются пользователи, которые за определенный промежуток времени заходили в приложение хотя бы один раз.

Показатели пользовательской активности

Для оценки пользовательской активности используют следующие показатели:

DAU (Daily Active Users) — количество уникальных пользователей, заходивших в приложение в определенный день. Помогает определить пользовательскую активность в течение дня.

WAU (Weekly Active Users) — количество уникальных пользователей, заходивших в приложение в течение недели. Помогает определить пользовательскую активность в течение недели. Но это не сумма DAU за 7 дней. Если уникальный пользователь заходит в приложение каждый день в течение 7 дней, то данный показатель увеличится.

MAU (Monthly Active Users) — количество уникальных пользователей, заходивших в приложении в течение месяца. Этот показатель рассчитывается так же, как и WAU.

Данные показатели помогают определить масштаб проекта, и их рост очень важен. Чтобы обеспечить этот рост, требуется максимизировать поток уникальных пользователей и процент их удержания.

Sticky Factor = DAU / WAU или WAU / MAU, отражает регулярность входов пользователей.

Показатель демонстрирует, насколько регулярно пользователи посещают приложение, и помогает определить их заинтересованность Вашим приложением.

Часто, из-за нестабильного потока новых пользователей, вышеперечисленные показатели имеют сильные колебания. Чтобы не учитывать такие колебания, были разработаны следующие показатели: LDAU (Loyal Daily Active Users), LMAU (Loyal Weekly Active Users), LMAU (Loyal Monthly Active Users). Отличие от предыдущих показателей заключается в том, что эти показатели учитывают количество уникальных лояльных пользователей. При этом пользователь является лояльным, если он запустил приложение хотя бы один раз спустя день после первого визита.

Получается, что чем ближе друг к другу показатели DAU и LDAU, тем меньше пользователей, которые не возвращаются в приложение на следующий день после первого визита. Соответственно, чем ближе друг к другу DAU и LDAU, тем выше показатель 1-day Retention.

Users Online показывает, какое количество пользователей находится в приложении в конкретный момент. Этот показатель обновляется каждые 5 минут. Особенно актуальна данная метрика для онлайн-игр. Максимальный Users Online в течение дня позволяет определить пиковую нагрузку на сервера и определить оптимальное время, когда в приложении находится максимальное количество пользователей (это может быть полезно для рассылки Push-уведомлений, например).

Sessions — показатель, отражающий количество сессий (посещений пользователем приложения) за период.

Average Session Length — средняя продолжительность сессии (определяется путем деления суммарной продолжительности всех сессий на их количество). Данный показатель носит относительный характер, так как в одних приложениях длинная продолжительность сессии является хорошим показателем (например, в играх), в других — наоборот, короткая (например, приложения для вызова такси).

Lifetime отражает продолжительность пользования приложением от первого до последнего входа. Наиболее эффективна данная метрика для узких пользовательских сегментов. Она помогает определить сроки жизни для каждого сегмента и предложить скидки, подарки акции и т.д. именно тогда, когда это будет нужнее всего пользователю. Этот показатель необходимо повышать, потому что чем дольше пользователь будет в приложении, тем он более лоялен.

Монетизационные показатели

Paying Users — количество уникальных платящих пользователей за день.

Paying Share — процент пользователей от всех уникальных пользователей, активных в течение периода, которые совершали платежи.

В идеале, каждый пользователь – платящий, и Paying Share равен 100%. На самом же деле этот показатель куда меньше, и его рост хотя бы на 1% – это уже большое достижение для проекта.

Paying Conversion — процент платящих пользователей среди всех, кто зарегистрировался за определенный период. Как и в случае с Rolling Retention, попытайтесь найти скачки в поведении этого показателя. Вполне возможно, это укажет Вам на некоторые условия, в которых процент платящих игроков от количества регистраций максимален.

Каждый платеж пользователя является отдельной транзакцией в базе, при этом один пользователь может совершить за период и несколько транзакций (Вы будете только рады).

Transactions — общее количество транзакций за период.

А метрика Transactions by User показывает, сколько транзакций в среднем совершал один платящий пользователь в течение определенного периода. Если ни один пользователь не совершал повторных платежей, то Transactions by User будет равно единице. Часто показатель Transactions by User становится высоким во free-to-play играх, так как в таких проектах высока вероятность того, что после первого платежа последует и второй, и третий, и так далее.

Gross — общая сумма всех платежей игроков за определенный период.

Однако до разработчика эти деньги дойдут не в полном объёме: магазин приложений берёт свою комиссию.

Revenue — показатель, отражающий доход за вычетом комиссий магазинов.

ROI (Return on Investment) показывает, на сколько процентов окупаются вложения в платный трафик. Рассчитывается путем деления показателя Gross на Install Costs. Если ROI > 100%, это значит, что трафик окупился.

ROI 7,14, 30, 60, 90 — показатели окупаемости инвестиций за 7, 14, 30, 60, 90 дней соответственно. Позволяют оценивать эффективность рекламных компаний за различные промежутки времени, ставя их тем самым в равные условия. Чем больше дней прошло с момента первого входа в приложение, тем ROI будет объективнее.

ROI

RROI рассчитывается путем деления Revenue на Install Costs.

ARPU (Average Revenue Per User) определяет средний доход, полученный от одного активного пользователя за период. Вычисляется путем деления Revenue на Users. Причем делим на активную аудиторию периода: DAU, WAU или MAU соответственно. При расчете данного показателя учитывается вся аудитория: как не платящая, так и платящая. ARPU показывает монетизационную эффективность проекта: чем выше показатель, тем больше доход с одного пользователя за период. Очень удобен для сравнения эффективности проектов.

ARPPU (Average Revenue Per Paying User) определяет средний доход, полученный от одного платящего пользователя за период. Вычисляется путем деления Revenue на Paying Users. Как мы видим, при определении данного показателя принимаются во внимание только пользователи, совершившие платеж за определенный период. Причем период играет очень важную роль: например, месячный ARPPU отразит несколько платежей, совершенных пользователем за месяц, тогда как дневной ARPPU этого не покажет.

Cumulative ARPU — накопительный ARPPU. В этом показателе отслеживается аудитория, появившаяся за определенный срок. В таком случае, при расчете учитывается доход, который принесли именно эти пользователи, а также их количество.

Cumulative ARPU N days — накопительный ARPPU за 7, 14, 30 и т.д. дней. Эта метрика является неубывающей: то есть чем больше дней с момента регистрации, тем она выше.

Average check — показатель, определяющий средний чек: Revenue, деленное на Transactions. Многие путают эту метрику с ARPPU, но отличается она тем, что учитывает количество транзакций (в том числе и повторные, которые не будут учитываться в ARPPU).

LTV (Lifetime Value) показывает, какую денежную сумму приносит в среднем один пользователь за все время пользования приложением. Этот показатель объединяет в себе как продолжительность активности пользователя, так и его платежи, и позволяет определить цену привлечения нового клиента. Чтобы бизнес был эффективным, необходимо, чтобы LTV был больше цены привлечения клиентов. Поэтому, чем дольше пользователь в приложении и чем больше средний доход с него, тем выше LTV.

В данной статье мы рассмотрели ключевые аналитические метрики. Однако самое важное при анализе приложения — это не показатели, а их интерпретация.

Желаем Вам успешного и эффективного анализа!

contacts image

Появилась идея для проекта? Мы хотим узнать о том, что важно для вас