Проникновение мобильного интернета и смартфонов стремительно растет, а вместе с ними и количество мобильных приложений. У разработчиков вполне естественно возникает вопрос о том, как люди используют их приложения, какие каналы привлечения пользователей работают, а какие нет. С ответом на этот вопрос помогут различные системы аналитики для мобильных приложений, а таких за последние годы появилось очень много. Учитывая их большое количество и сложность в тестировании (разобраться с SDK, вкрутить в приложение, опубликоваться в сторе), то попробовать их все не представляется возможным. Ниже краткий обзор существующих систем аналитики.
Существует большое количество разных инструментов, помогающих в понимании того, что происходит с вашим мобильным приложением. Их можно условно разделить на:
- системы внутренней аналитики мобильных приложений;
- сервисы для отслеживания источников трафика (трекинг рекламы, расчет CAC, ROI);
- сервисы для аналитики сторов;
- сервисы для работы с пуш-уведомлениями;
- сервисы для проведения A/B-тестирования в мобильных приложениях.
В этой серии статей я попытаюсь вкратце осветить все известные мне системы аналитики для мобильных приложений.
В следующих постах я буду публиковать более подробные сравнительные обзоры для каждого из типа инструментов.
Обратите внимание: материал опубликован в ноябре 2013 года. Часть сервисов, которые в нем упоминаются, прекратили работу, поглощены или прошли через ребрендинг.
Events vs PageViews — внутренние системы аналитики для мобильных приложений
Большинство счетчиков для интернет-сайтов считают показы страниц или хиты. Такой подход к логированию событий на интернет-сайтах пришел из далеких времен, когда каждое действие на сайте приводило к перезагрузке страницы.
С приходом веб 2.0 такой подход стал менее оправданным (пользователь теперь может взаимодействовать с сайтом без перезагрузки страницы) и со временем стали появляться системы аналитики, работающие с событиями.
Событие — любое действие, которое совершает пользователь, например клик на кнопку, открытие определенной страницы, добавление комментария. Вместе с событиями передаются ряд обязательных параметров (идентификатор пользователя, служебные параметры), а также ряд дополнительных параметров, которые определяете вы сами. К таким параметрам могут относиться версия приложения, количество дней с момента начала использования сервиса, количество опубликованных постов и так далее.
Такой подход к логированию данных более затратный на этапе встраивания аналитики, но зато предоставляет возможность отвечать на существенно более сложные и глубокие вопросы. И именно такой подход используется для внутренней аналитики в мобильных приложениях.
Системы внутренней мобильной аналитики для мобильных приложений — аналоги всем привычных Google Analytics или «Яндекс Метрики» в вебе.
Системы внутренней аналитики мобильных приложений:
, , , , , , , ,
Подробный сравнительный обзор систем внутренней аналитики мобильных приложений
Источники трафика в мобильных приложениях (аналитика продвижения мобильных приложений)
Почти все скачивания мобильных приложений происходят через сторы (App Store, Google Play, Amazon Store). Поставить счетчик своей системы аналитики в стор невозможно, поэтому процесс привлечения пользователей разбивается для нас невидимой зоной стора.
Чтобы глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в GoPractice.
→ Программа «Профессия: продакт-менеджер» поможет вам перейти в продакт-менеджмент из смежной роли или индустрии.
→ В «Симуляторе управления продуктом на основе данных» вы научитесь принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта.
→ В «Симуляторе управления ростом продукта» найдете пути управляемого роста и масштабирования продукта.
→ В «Симуляторе SQL для продуктовой аналитики» поймете, как применять SQL для решения продуктовых и маркетинговых задач.
→ В «Симуляторе управления ML/AI-проектами» научитесь применять технологии машинного обучения с пользой для бизнеса.
→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.
→ Еще больше ценных материалов и инсайтов — в телеграм-канале .
По этой причине задача отслеживания источников трафика, оценки качества различных каналов продвижения, расчета CAC, ROI и других важных показателей становится на порядок более сложной по сравнению с вебом задачей.
Существуют специальные сервисы, которые с помощью определенной магии понимают, как определенный пользователь попал к вам в приложение. Есть и полноценные системы аналитики, которые обладают подобным функционалом.
Подробнее о магии. При клике на рекламный материал (баннер в другом приложении, ссылка в социальной сети) пользователя пробрасывают через внешнюю ссылку аналитического инструмента, где собирается всевозможная информация о телефоне пользователя. В свое приложение вы встраиваете SDK этой аналитической системы и отправляете ей информацию о телефонах всех новых пользователей. Система аналитики сверяет данные о ваших новых пользователях с данными о пользователях, которые кликали на рекламные материалы, и если находит совпадение, то этому пользователю присваивает соответствующий источник трафика.
Сервисы для отслеживания источников трафика:
, Mobile App Tracking,
Аналитика сторов мобильных приложений
Для аналитики сторов, как отдельного и очень важного узла в мобильной экосистеме, существует ряд специальных сервисов.
Они парсят отчеты самих сторов (родные отчеты сторов ужасны, пользоваться ими просто невозможно) и предоставляют наглядные отчеты о количестве скачиваний приложения / инапов, о доходах приложения, рейтингах, отзывах и прочих интересных вещах. Все эти данные можно смотреть в разбивке по станам, по устройствам и по сторам.
Явный плюс таких систем — они не требуют встраивать свое SDK в ваше приложение. Они берут данные из отчетов мобильных сторов о ваших приложениях.
Системы для аналитики мобильных сторов:
, ,
Оценки доходов и скачиваний мобильных приложений конкурентов
Сторы построены на основе рейтинговой системы: есть топ бесплатных приложений, топ платных приложений, а также топ гроссинг приложений (приложения, которые больше всего зарабатывают).
В определенный момент системы аналитики сторов стали получать достаточное количество информации, чтобы обучить алгоритмы с высокой точностью делать оценки числа скачиваний приложений исходя из его положения в топах приложений, а также оценивать доходы приложения исходя из топа гроссинга.
Эти оценки достаточно точно попадают в реальные данные. Погрешность вполне логично растет для топовых приложений, занимающих первые месте (ибо верхней границы дохода нет).
Такие сервисы платные, но понимание процессов и общей ситуации, которое они несут, стоят своих денег.
Системы для оценок доходов и скачиваний приложений конкурентов:
,
Оценка аудитории конкурирующих мобильных приложений
Несмотря на закрытость мобильных платформ, существует сервис, который позволяет грубо оценить аудиторию разных приложений. По собственному опыту и по опыту других компаний, оценки далеко не всегда точны, но общую картину мира формируют.
Посмотреть эти оценки можно лишь для ряда стран, а предоставляет их компания Onavo.
Откуда у них эти данные? Компания занимается тем, что разрабатывает популярное приложение для оптимизации и отслеживания потребления мобильного трафика на телефоне. На собранных данных они строят оценки по использованию различных приложений и сервисов по странам.
Сервисы пуш-уведомлений для мобильных приложений
Одна из особенностей мобильной аналитики состоит в том, что ваша аналитика может быть проактивной. Например, вы можете выделить пользователей, которые не продлили свою подписку в этом месяце, и отправить им пуш-уведомление с выгодным предложением.
Системы аналитики в связке с сервисами пуш-уведомлений позволят вам целенаправленно работать с каждым сегментом аудитории вашего приложения: удерживать старых пользователей, помогать новым пользователям, отдельно работать с платящими/неплатящими пользователям и так далее.
Сервисы для работы с пуш-уведомлениями:
, , ,
Сервисы для A/B-тестирования в мобильных приложениях
Вносить изменения в мобильные приложения сложно. Приходится постоянно проходить цикл разработки, одобрения в сторе, сбора данных для новой версии.
В случае, если вы заранее знаете, что и как вы хотите менять, то вам пригодятся сервисы для A/B-тестирования. Такие сервисы позволяют раскатывать тесты на определенные сегменты вашей аудитории, а потом настраивать ваше приложение под определенные пользовательские сегменты.
Например, вы заметили, что если повысить стоимость ряда товаров в вашем магазине для пользователей из Америки, то это не влияет на спрос. В таком случае вы можете настроить ваше приложение так, чтобы все пользователи из Америки видели товары с более высокой ценой.
Если вам нужен простой и дешевый способ проводить A/B-тесты в мобильном приложении, то прочитать о нем вы можете по этой ссылке. Для этого вам понадобится лишь Mixpanel (или любая другая достаточно мощная система внутренней аналитики), небольшая серверная интеграция для вашего приложения и несколько часов рабочего времени.
Сервисы для A/B тестирования в мобильных приложениях:
, Arise,
В заключение
Предложенный список инструментов не претендует на полноту — это инструменты, с которыми довелось поработать мне или моим знакомым. В следующих материалах я планирую дать более подробные сравнительные обзоры указанных инструментов.
