Все последние эссе
Олег Якубенков
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
Олег Якубенков
На странице
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.

Олег Якубенков
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.

Олег Якубенков
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.

Олег Якубенков
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

Олег Якубенков
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.

Олег Якубенков
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

Олег Якубенков
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.

Олег Якубенков
Ниже в таблице приведено краткое сравнение следующих систем аналитики мобильных приложений:
Также я кратко описал ряд других систем аналитики для мобильных приложений: Kissmetrics, «Яндекс Метрика» для мобильных приложений, Game Analytics, Appsee, Capptain.

Олег Якубенков
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.

Другие
подборки материалов, которые могут быть вам интересны
- «Продукт должен решать боль и проблему» vs «Продукт должен решать задачу лучше альтернатив»
- Навыки продакт-менеджера. Что и зачем он делает
- Метрики продукта, роста, эффективности и добавочной ценности
- Рычаги влияния на Retention: частота задачи и добавочная ценность
- Как измерить добавочную ценность продукта
- Для достижения product/market fit ваш продукт должен быть в 10 раз лучше альтернатив. Или нет?
- Product/market fit может быть слабым или сильным, может меняться во времени
- Два типа продуктовой работы: создание ценности и донесение ценности
- Growth продакт-менеджер. Чем он отличается от маркетологов и классических продактов
- Гонка Slack, Microsoft Teams и Workplace: одна интрига умерла, новая зародилась
- Slack vs Microsoft Teams в период массового перехода на удаленную работу. Это последний шанс Slack побороться за лидерство на рынке?
- Revolut Trading: история создания и запуска. О важности отраслевой экспертизы и балансе консервативных подходов с новыми
- Ценности и принципы Wise. Краткий пересказ эпизода подкаста Шона Эллиса Breakout Growth
- Как построить механизм поиска и усиления product/market fit. История Superhuman
- Истории поиска product/market fit от основателей Netflix, Uber, Airbnb и других успешных компаний
- Когортный анализ. Метрики продукта vs метрики роста
- Как узнать доходы, скачивания, источники трафика и аудиторию мобильного приложения конкурента?
- Улучшаем метрики продукта: почему пользователи уходят vs почему пользователи остаются
- Product/market fit. Что это такое? Как его измерить с помощью метрик?
- Построение прогноза аудитории и дохода с помощью когортного анализа в Excel/Google Sheets
- Когда стоит игнорировать негативную обратную связь от пользователей
- Юнит-экономика за 30 слов. Расчет юнит-экономики без калькулятора
- Расчет LTV. Как надо и не надо считать Lifetime Value
- Метрика ARPU. Как ее считать, чем она отличается от LTV, почему может ввести в заблуждение
- Ухудшающие A/B-тесты — самый недооцененный инструмент менеджера продукта
- Как не надо анализировать A/B-тесты. Проблема подглядывания
- Почему ваши A/B-тесты требуют больше времени, чем могли бы
- Как в Flo повысили долю успешных A/B-тестов на 30% через внедрение нового процесса работы с гипотезами
- Как запустить маркетплейс. Проблема курицы и яйца
- Спрос или предложение. Руководство по запуску маркетплейса с нуля
- Привлечение первоначального предложения для маркетплейса. Руководство по запуску маркетплейса
- Привлечение первоначального спроса на маркетплейс. Руководство по запуску маркетплейса
- Что не сработало при привлечении спроса на запуске маркетплейса с нуля
- Масштабирование маркетплейса. Как определить, ограничены вы предложением или спросом
- Ускорение роста на этапе масштабирования маркетплейса
- Поддержание качества на этапе масштабирования маркетплейса
- Что вы сделали бы по-другому, если бы могли начать сначала? Масштабирование маркетплейсов
- Когда не надо инвестировать в активацию пользователей в продукте
- Активация пользователей в продукте — один из ключевых рычагов влияния на рост
- Как измерять эффективность активации пользователей. Ошибки при определении метрик активации
- Как меняется “aha moment” и путь к нему в зависимости от юзкейса
- Как определить “aha moment” с помощью качественных и количественных методов анализа
- Как определить необходимые условия для достижения “aha moment”
- Time to value — важный рычаг повышения эффективности активации продукта
- Как Time to value и сложность продукта определяют структуру активации
- Строительные блоки активации на уровне продукта
- Retention rate. Как создавать продукты, формирующие привычки?
- Как считать Retention rate: N-day Retention, Rolling Retention и другие способы расчета Retention
- Долгосрочный Retention — основа устойчивого роста продукта
- Что такое хороший Retention. Бенчмарки Retention для разных типов продуктов
- Ошибки при расчете ROI и юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на ROI в маркетинге
- Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой
- Способы атрибуции рекламы без явного касания — клика или перехода
- Инкрементальность рекламы. Как оценить истинное влияние рекламных каналов на рост продукта
- Проблемы с инкрементальностью каналов. Типичные ситуации их возникновения и признаки, которые на них указывают
- Как повысить эффективность продуктовых аналитиков в разы
- Customer Development и Custdev. Что это такое и в чем разница?
- Ваша команда не знает ключевых метрик продукта. Почему? Как это исправить?
- Навыки и требования к аналитикам данных на разных уровнях в «Яндексе». Профессия аналитика данных
- Что такое Growth Hacking, или как рост продукта был изобретен заново
- Как формируется привычка использовать продукт и какую роль в этом играет дофамин
- Hook: как формировать привычку к продукту и улучшать его Retention
- Не все продукты могут формировать привычку, но у каждого могут быть лояльные пользователи