Все последние эссе

Статья «Монетизация мобильных игр. Анализ топа кассовых мобильных игр Appstore» вызвала большой интерес и стала самой популярной из всех мной опубликованных.

Продолжу тему материалом, который я написал с опорой на книгу «Design rules for free-to-play games». Ее авторы взялись за непростую задачу — формализовать правила создания free-to-play игр. В этом материале вы найдете эти правила и мои комментарии к ним.

На странице Go Practice! в facebook я давал ссылку на книгу Шона Еллиса «Startup Growth Engines», которую можно было бесплатно скачать на Amazon. Не могу сказать, что книга мне очень понравилась (практика объяснения успехов или провалов постфактум слишком уж однобока). Описанные в ней Growth Hacking приемы сходу не применимы на практике, но зато в ней собрано много интересных фактов и историй об известных технологических компаниях.

Мне лично понравились ряд подходов, которые использовались в компании Yelp. Тем более когда-то я сам занимался проблемами поиска и выбора организаций в Яндекс Картах.

Важная составляющая работы над мобильными приложениями и сервисами в интернете — настройка системы метрик для успешного развития и управления продуктом. Метрики — это система координат продукта. Ориентируясь на метрики, вы ищите узкие места, а также понимаете, как производимые вами изменения влияют на продукт.

Аналитика по своей сути — это цикл обратной связи на ваши действия. На протяжении жизни человека сопровождает большое количество таких циклов обратной связи, и именно им вы обязаны способности осмысленно жить и учиться. Когда вы работаете над продуктом, то по умолчанию такой системы обратной связи нет, поэтому для эффективной и осмысленной работы вам необходимо создать ее самостоятельно. Именно с этой целью встраиваются системы аналитики, настраиваются мониторинги и работают аналитики, которые, используя данные, ищут пути достижения целей компании.

Но иногда метрики становятся бесполезными, а иногда и вовсе вводят в заблуждение и отправляют по ложному пути. Например, вы можете ошибиться в выборе системы координат, то есть неправильно выбрать ключевые метрики. А можете заняться теоретизированием и придумать ложную теорию, которая объясняет поведение метрик вашего продукта в прошлом, но, скорее всего, не в будущем.

Другая распространенная ошибка заключается в том, что при работе с данными продукт рассматривают как единое целое, рассчитывая ключевые метрики для всего продукта целиком. Именно об этой ошибке сегодня и пойдет речь.

Фундаментом аналитики является сбор данных. Настройка аналитики мобильного приложения включает в себя интеграцию SDK системы аналитики в мобильное приложение, проектирование структуры ивентов и их расстановку внутри приложения. Неправильно настроенный сбор данных для аналитики оставит вас без приборов в работе с вашим продуктом, либо же обеспечит неверными данными, что, с моей точки зрения, еще хуже, чем отсутствие данных.

В этой статье я расскажу о том:

• Какие ошибки часто допускают при настройке аналитики мобильных приложений;
• Как я обычно подхожу к процессу встраивания аналитики в мобильное приложение;
• Какие хаки помогают мне эффективнее использовать данные.

Ранее я делал подробный сравнительный обзор следующих систем мобильной аналитики: Google Analytics, Flurry, Localytics, Mixpanel. Тогда я упомянул ряд других продуктов на рынке мобильной аналитики, но не рассказал о них в деталях, так как не имел опыта работы с ними.

Теперь я изучил возможности системы мобильной аналитики Kontagent (позже переименована в Upsight). В этом материале я подробно расскажу о возможностях и особенностях этой системы.

Классическая экономика строится на предположении, что люди рациональны. То есть, принимая решения, они максимизируют собственную выгоду. Данное утверждение, вокруг которого выстроена огромная теоретическая база, кажется сомнительным хотя бы по той простой причине, что обычно человек не владеет всей необходимой информацией, чтобы принимать оптимальное решение в конкретной ситуации. Но даже в рамках имеющейся информации люди склонны принимать нерациональные решения. Именно об этом и пойдет речь в этой статье.

Я собрал много интересных экспериментов, которые отражают особенности человеческого поведения при принятии решений. Большинство приведенных экспериментов отражают особенности человеческого поведения при принятия решений о покупке, поэтому вы можете легко применить их в своем бизнесе или же в обычной жизни.

Мобильные игры отвечают за 70-80% доходов сторов мобильных приложений (данные App Annie), а наиболее успешные мобильные игры зарабатывают по несколько миллионов долларов в день. Даже если вы не занимаетесь мобильными играми, вам будет чему поучиться у разработчиков игр в вопросах монетизации пользователей.

В этом материале мы рассмотрим:

• разбивку мобильных игр на типы;
• количество представителей каждого из полученных типов игр в топе кассовых, а также оценочные значения их доходов и скачиваний;
• описание каждого из выделенных типов игр;
• ряд свойств, присущих финансово успешным мобильным играм.

Заранее хочу предупредить, что в материале многие выводы и тезисы являются в большей степени моим мнением или гипотезами, а не объективными фактами. В этом исследовании мне также помогал Саша Подрезов (геймдизайнер в Zeptolab, ранее в Glu Mobile).

Рынок мобильных приложений стремительно растет. Об этом громко пишут все, публикуя объемы продаж смартфонов и отчеты исследовательских компаний.

Согласно данным J`son & Partners Consulting, за 2012 год рынок мобильных приложений в мире составил $7,83 миллиарда и к 2016 году достигнет $65,79 миллиарда. В России рынок мобильных приложений за 2012 году составил $160 миллионов, увеличившись на 256% по сравнению с 2011 годом. К 2016 году прогнозируется, что рынок мобильных приложений в России достигнет $1,3 миллиарда, увеличившись в восемь раз по сравнению с 2012 годом.

Несмотря на впечатляющие темпы роста, далеко не все так радужно. Вернее, не для всех. О том, каким мне видится рынок мобильных приложений, и о том, почему я не советую бездумно пытаться на него выходить, в этой статье.

Ниже в таблице приведено краткое сравнение следующих систем аналитики мобильных приложений: Flurry, Google Analytics, Mixpanel, Localytics. В статье вы найдете подробное сравнение с описанием особенностей и разных хаков каждой из систем. Сравнение проводилось в феврале 2014 года.

Также я кратко описал ряд других систем аналитики для мобильных приложений: Kissmetrics, «Яндекс Метрика» для мобильных приложений, Game Analytics, Appsee, Capptain.

Когортный анализ — это очень эффективный инструмент продуктовой и маркетинговой аналитики.

Из статьи вы узнаете:

• В чем состоит суть когортного анализа;
• Чем метрики роста отличаются от метрик продукта;
• Почему попытки построить продуктовую аналитику, основываясь на метриках роста, заканчиваются плачевно;
• Как я использую когортный анализ в маркетинге и в продуктовой аналитике;
• За какими метриками продукта необходимо следить и почему.