Пять инструментов, помогающих узнать аудиторию мобильного приложения и увеличить прибыль
А также сэкономить на продвижении и повысить эффективность рекламных кампаний.
Материал подготовлен при поддержке myTracker
myTracker — мультиплатформенная система аналитики и атрибуции на базе технологий Mail.ru Group, с помощью которой можно получить точные данные и статистику об использовании приложения и сайта.
Её инструменты помогают сэкономить на продвижении, а также больше заработать благодаря точности измерения и оптимизации проектов. Разбираем на простых примерах, в каких ситуациях они могут пригодиться.
Один из самых распространённых способов заработать на приложении — разместить внутри рекламу. Например, в играх между раундами часто показывают ролики. Но чтобы формат был эффективен, нужно понимать, какие рекламные места лучше работают, кто их смотрит, сколько и так далее.
Инструмент «Рекламная монетизация» даёт подробную статистику по тому, какое рекламное место чаще просматривается, каким сегментом аудитории, а также какой доход оно приносит.
Павел выпустил игру GoBall — в ней нет внутриигровых покупок, но есть рекламные видео между матчами. Это основной способ заработка приложения. Чтобы аудитория игры росла, Павел начал продвигать её в социальной сети и ещё на одном сайте.
Заглянув в myTracker, он заметил, что пользователи из социальной сети слишком мало смотрят рекламу, а потому у него не получается на них заработать. В то время как аудитория с другого сайта показала отличные результаты. Поэтому Павел решил сосредоточить рекламные бюджеты на второй площадке.
Другой вариант монетизации приложения — подписка. Например, ежемесячная плата за доступ к определённым возможностям сервиса или премиум-аккаунт в игре, дающий бонусы.
Инструмент myTracker «Аналитика подписок» автоматически отслеживает:
Пользователи приложения для изучения английского языка могут бесплатно изучить базовые уроки, а затем приобрести дополнительные курсы. Разработчики решили ввести подписку на определённые темы, так как заметили, что люди часто покупают сразу несколько курсов одного направления.
Вместе с платной подпиской — 599 рублей в месяц за все курсы одной темы — появился бесплатный пробный период на неделю.
Через месяц аналитика myTracker показала, что после пробного периода платную подписку покупают только 12% пользователей. Оказалось, что большинство не успевают за неделю ознакомиться со всеми возможностями платной версии, поэтому не спешат приобретать её. Об этом они смогли понять, в том числе, через разметку пользовательских событий и анализ активности аудитории.
Разработчики продлили бесплатную версию до месяца, а также сделали более понятное описание платной и повесили его на видное место в приложении. В результате конверсия в платную подписку выросла до 38%.
Один и тот же пользователь может скачать приложение на несколько устройств: например, смартфон, домашний планшет, ещё один смартфон члена семьи, — а также воспользоваться десктопной версией, если она есть.
Как правило, системы аналитики будут считать, что это четыре разных человека. Когда пользователь купит новый смартфон, то будет уже пять. Из-за этого владельцы приложения могут не знать, насколько велика их реальная аудитория, а также тратить лишние деньги на ремаркетинг.
Инструмент «Статистика на уровне пользователей» автоматически сопоставляет реального пользователя со всеми его устройствами и позволяет понять, когда приложение скачивает старый пользователь, но на новое устройство.
Виктор с друзьями запустил приложение Note для создания быстрых заметок. Способ монетизации — встроенная реклама и премиум-подписка. За три месяца его скачали 55 тысяч раз, хотя команда почти не тратила денег на продвижение. Согласно бизнес-плану, если количество пользователей превысит 50 тысяч, то приложение начнёт окупаться.
Команда уже собралась расслабиться и ещё больше снизить бюджеты на продвижение, но инструмент «Статистика по пользователям» показал, что рано. Оказалось, что людям удобнее использовать Note сразу на нескольких устройствах — они скачивают его на смартфон и планшет, а затем синхронизируют заметки.
На деле у Note было не 55 тысяч пользователей, а 30 тысяч. Эта информация позволила команде лучше понять свою аудиторию, ввести новые мультиплатформенные функции, а также показала, что рано отказываться от продвижения.
«Мультиплатформенная аналитика» пригодится тем, у кого помимо приложения есть связанный с ним сайт. Инструмент позволяет в одном месте и даже в одном отчёте посмотреть и сопоставить статистику по всем платформам — Web, Android, iOS — размер аудитории, её поведение, количество просмотров, время сеанса и так далее.
У Лены небольшой бизнес — она продаёт цветы с доставкой. У неё есть сайт и приложение — и там, и там можно оформить заказ. Подключив «Мультиплатформенную аналитику», Лена заметила, что клиенты проводят много времени в приложении, но оформлять заказ идут на сайт.
Разметив пользовательские события как на сайте, так и в приложении, она выяснила, что люди чаще заказывают на сайте из-за того, что в приложении неудобный интерфейс: маленькая и не сразу заметная иконка корзины, неудобная форма оформления доставки. А ещё на сайте можно сохранить шаблон заказа, а в приложении — нет.
После того, как команда Лены поработала над интерфейсом, всё пришло в норму: клиенты стали чаще заказывать цветы через приложение, повысив тем самым общие продажи на 23% в месяц.
Инструмент «Предиктивная аналитика» на основе больших данных прогнозирует LTV с первых дней и сразу показывает, окупится ли пользователь.
Основные метрики мобильного приложения
Как выплыть из моря DAU, WAU и MAU — инструкция по выживанию от devtodev.com.
Предлагаем вашему вниманию обзор ключевых показателей — это метрики мобильного приложения (впрочем, не только в мобильного). Если кто-то спросит у вас, чем ARPU отличается от ARPPU, а Lifetime от Lifetime Value – просто дайте ему ссылку на этот материал.
Как правило, приложения создаются с одной простой целью — заработать деньги. Как вы понимаете, денег так просто никто не отдаст, и чтобы заработать, нужно хорошо постараться и пройти много этапов. Итак, как работает большинство мобильных приложений:
На каждом этапе существуют свои метрики мобильного приложения, которые помогут вам понять, насколько успешно работает ваше приложение и какую обратную связь дают пользователи своим поведением. Все метрики мобильного приложения:, о которых пойдет речь, доступны при интеграции SDK сервиса devtodev.com.
Метрики мобильного приложения: привлечение пользователей
Итак, пользователи установили приложение себе на телефон и впервые открыли его в один прекрасный день. Именно начиная с первого открытия приложения человек превращается в пользователя. И все, кто в определённый день открыл приложение впервые, называются новыми пользователями (или New Users) этого дня. Сколько должно быть новых пользователей? Конечно, чем больше, тем лучше, но по факту зависит от вашего проекта. Главное, количество новых пользователей должно покрывать отток из проекта, тогда проект будет расти. Повышать количество новых пользователей можно за счёт проведения рекламных кампаний или внедрения виральных механизмов в свой проект, тогда существующие пользователи будут приводить новых.
Со временем новых пользователей становится всё больше и больше, и в определенный момент вам захочется узнать, сколько всего пользователей попробовало ваше приложение. Для этого существует метрика Total Users, она показывает, сколько пользователей вашего приложения находится в базе к выбранной вами дате.
Метрики мобильного приложения: удержание пользователей
Пользователи, впервые открывшие ваше приложение, пробуют его, и кому-то оно нравится, а кому-то нет. Если пользователю не нравится приложение, он, скорее всего, покинет его и не вернётся на следующий день.
Если же пользователь возвращается в приложение на следующий день после того, как впервые открыл его, значит «встреча по одёжке» прошла хорошо. Процент пользователей, которые вернулись на следующий день после первого визита, называется 1-day retention. Необходимо следить за этим показателем в динамике и постоянно его улучшать, нет предела совершенству. Если пользователь не возвращается на следующий день после первого визита, значит, что-то его не устроило, притом скорее всего именно в интерфейсной части. Попробуйте изменить интерфейс для новых пользователей (добавить или изменить туториал, ввести подсказки, рассказывающие новому пользователю о преимуществах приложения). Если вы всё сделали правильно – уже на следующий день 1-day retention отреагирует и поднимется. Пользователи обходятся непросто и недёшево, и неправильно их терять уже на следующий день, поэтому всегда оптимизируйте этот показатель.
Процент пользователей, которые вернулись через семь дней после первого визита, называется 7-day retention. Наконец, если пользователи вернулись через 28 дней после первого визита, то процент таковых пользователей называется 28-days retention. И это уже серьёзно. Можете считать, что ваше приложение действительно заинтересовало пользователя, если он даже спустя 28 дней остаётся вам верен.
В идеальной ситуации все три показателя retention будут равны 100% (пользователь остаётся с вами и через день, и через 7 дней, и через 28). Но это едва ли достижимо. Подумайте, с чем приходится сталкиваться пользователю в течение первой недели, в течение первого месяца, из-за чего он может уйти, оптимизируйте эти узкие места. Вам могут помочь пользовательские сегменты, события и воронки. Все эти инструменты помогут выявить те места, в которых пользователь принимает решение об уходе.
Для того, чтобы рассчитать retention за другие временные промежутки (а не только за 1, 7 или 28 дней), существует метрика Rolling Retention. Она показывает, сколько пользователей (в процентах), впервые открывших приложение в выбранную дату, до сих пор являются активными (здесь под активными пользователями мы понимаем всех тех, кто заходил в приложение хотя бы раз за последние 7 дней). По мере приближения к текущему дню этот показатель возрастает. При этом вполне вероятно, что на графике Rolling Retention вы сможете найти скачки (повышенные проценты пользователей, которые до сих пор активны), и тогда нужно будет разобраться с каждым из таких скачков. Скачки могут быть обусловлены различными причинами: настройками рекламных кампаний, простой сезонностью. В частности, нам приходилось сталкиваться с тем, что пользователи, пришедшие в пятницу, становятся немного более лояльными – у них есть свободное время в субботу и воскресенье, чтобы глубже изучить ваше приложение.
Метрики мобильного приложения: активности пользователей
Итак, ваше приложение уже работает, появляются новые пользователи, накапливается аудитория. Количество уникальных пользователей, которые заходили в ваше приложение в конкретный день, называется DAU (Daily Active Users) этого дня.
Количество уникальных пользователей, которые заходили в приложение в течение недели, называется WAU (Weekly Active Users). Обращаем внимание, WAU – это не сумма DAU за 7 дней, это именно уникальные пользователи, которые посещали ваше приложение в течение недели. Один и тот же пользователь может заходить каждый день в течение недели, и тогда он увеличит DAU каждого дня на 1, однако WAU тоже увеличится на 1, так как в WAU не считаются повторные визиты.
Аналогично рассчитывается и показатель MAU (Monthly Active Users) – количество уникальных игроков, заходивших в приложение в течение месяца.
Показатели DAU, WAU, MAU определяют масштаб вашего проекта. И именно о них вас будут спрашивать в первую очередь при заключении партнёрских договоров. Разумеется, все эти показатели должны расти со временем. Чтобы обеспечить их рост, вам нужно максимизировать поток новых пользователей и процент их удержания (показатели retention).
Также интересно рассчитать отношение, например, DAU к MAU. Этот показатель иногда называют Sticky Factor, он говорит о регулярности входов пользователей. Если предположить, что в проекте 1000 пользователей, и каждый из них входит каждый день, тогда и DAU, и MAU будут равны 1000, а показатель Sticky Factor будет равен 100%. Если же каждый пользователь в течение месяца заходил лишь один раз, то Sticky Factor будет равен всего 3,3%. Чем выше этот показатель, тем регулярнее пользователи заходят в ваше приложение.
Часто бывает так, что показатели DAU, WAU и MAU сильно колеблются из-за нестабильного потока новых пользователей. Чтобы не учитывать эти колебания, были разработаны метрики мобильного приложения LDAU (Loyal Daily Active Users), LWAU и LMAU.
LDAU – количество уникальных лояльных пользователей, запускавших приложение в конкретный день. При этом лояльным пользователем считается тот, кто запускал приложение хотя бы один раз спустя день после первого визита. Аналогично рассчитываются LWAU и LMAU.
Получается, что чем ближе друг к другу показатели DAU и LDAU, тем меньше в приложении так называемых «однодневок» — 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.
Иногда вам может потребоваться узнать, сколько пользователей находится в приложении в конкретный момент. Для этого существует метрика Users Online, которая оценивает количество одновременно играющих пользователей в конкретный момент и обновляется раз в пять минут. Такая метрика особенно актуальна в онлайн-играх, где интерес к игре напрямую зависит от количества одновременно играющих пользователей.
Обращайте также внимание и на максимальный Users Online в течение дня. Во-первых, это укажет вам на пиковую нагрузку на сервера, во-вторых, позволит выявить оптимальное время, когда в приложении находится максимальное количество пользователей (например, для рассылки push-уведомлений), а в-третьих, это просто популярный показатель сравнения масштаба нескольких приложений.
Каждое посещение пользователем приложения называется сессией, и метрика Sessions показывает, сколько всего было сессий в приложении за период.
А если поделить суммарную продолжительность всех сессий на их количество, то получится показатель Average Session Length, говорящий о средней продолжительности одной сессии. При этом нельзя сказать, что большая продолжительность сессии – это хорошо, а маленькая – это плохо. В приложениях по вызову такси сессии короткие: требуется лишь заказать машину, при этом чем меньше сессия, тем удобнее сервис. А, например, в приложениях для чтения сессии обычно продолжительнее.
Метрика Lifetime показывает, сколько дней пользователь в среднем пользуется приложением от первого до последнего входа. Рекомендуется использовать эту метрику для узких пользовательских сегментов: для платящих и неплатящих пользователей, для пользователей, дошедших до определенного уровня. В этом случае вы будете знать наиболее вероятные сроки жизни игроков из каждого сегмента и сможете предложить пользователю что-либо, что его заинтересует, в самое подходящее время: push-уведомление, скидки и специальные предложения, подарки, новые задания и т.д. Помимо этого, показатель lifetime можно использовать при планировании каких-либо регулярных событий в вашем проекте (например, акций). Зная, сколько в среднем времени пользователь проводит в проекте, вы можете настроить события так, чтобы для большинства пользователей эти события были в новинку.
Показатель lifetime необходимо повышать: чем дольше пользователь находится с вами, тем более он лоялен, и тем больше вероятность совершения им платежа. Подумайте, что бы стимулировало игрока остаться с вами на более долгий срок. В онлайн-играх хорошо повышает lifetime введение регулярных (ежедневных, еженедельных) заданий для игрока.
Метрики мобильного приложения: монетизация
Итак, пользователи решают заплатить деньги за покупку контента внутри приложения. Количество уникальных платящих пользователей за день (либо за более продолжительный период) отражено в метрике Paying Users.
Метрика Paying Share показывает, какой процент пользователей от всех уникальных пользователей, активных в течение периода, 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. Согласно данным Newzoo, в 2014 году 32% от всех игроков мобильных игр совершали платежи. При этом цифру можно считать завышенной, ведь речь идёт о проценте людей, которые совершили хотя бы один платёж хотя бы в одну игру в течение года.
Повысить долю платящих игроков можно за счёт добавления нового контента для покупки, за счёт изменения цен, проведения скидочных акций.
Метрика Paying Conversion, в свою очередь, показывает для каждого дня (или более продолжительного периода), каков процент платящих пользователей среди всех, кто зарегистрировался в этот день (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 (реклама, баннерные сети и т.д.).
Каждый платеж пользователя является отдельной транзакцией в базе, при этом один пользователь может совершить за период и несколько транзакций (вы будете только рады).
Общее количество транзакций за период отражено в метрике Transactions. А метрика Transactions by User показывает, сколько в среднем транзакций совершал один платящий пользователь в течение выбранного периода. Если ни один пользователь не совершал повторных платежей, то Transactions by User будет равно единице.
Во free-to-play играх основную часть дохода формируют именно повторные платежи: во-первых, они как правило больше по размеру, во-вторых, велика вероятность, что после второго платежа последует и третий.
Общая сумма всех платежей игроков за период отражена в метрике Gross. Однако до разработчика эти деньги дойдут не в полном объёме: магазин приложений берёт свою комиссию. Как правило, комиссия составляет 30%, следовательно 70% от Gross доходит до разработчика и отражается в метрике Revenue. Если же комиссия не равна 30%, то это можно легко изменить в настройках в системе devtodev.com.
По сути, именно ради показателя Revenue вы и затеяли разработку своего приложения.
Важен также такой монетизационный показатель, ARPU (Average Revenue Per User). Он рассчитывается как сумма платежей за период (Gross), делённая на количество уникальных игроков за этот период (DAU, MAU, WAU). ARPU говорит о том, сколько денег в среднем приносит один игрок, при этом в расчёт попадают как платящие, так и неплатящие игроки. ARPU отлично подходит для замера эффективности бизнеса и сравнения нескольких проектов.
Показатель ARPU полезно рассматривать как в целом (хотя бы для сравнения эффективности нескольких проектов), так и отдельно для каждого сегмента пользователей. В частности, можно рассчитать ARPU для новых пользователей и ARPU для «ядра». ARPU новых пользователей будет существенно ниже, однако его сравнение с ARPU «ядра» покажет вам, как важно, чтобы новые пользователи перешли в «ядро».
Сравните ARPU для разных уровней пользователей, для разных сроков с момента первого входа. Как правило, чем дольше пользователь в проекте и чем выше его уровень, тем больше ARPU.
Показатель ARPPU (Average Revenue Per Paying User) рассчитывается как сумма платежей за период (Gross), делённая на количество уникальных платящих игроков (Paying Users). ARPPU говорит об уровне цен в приложении и о том, как к этим ценам относятся именно платящие игроки, сколько денег они готовы тратить за период.
Если каждый игрок является платящим, то ARPPU равно ARPU по определению.
Чтобы повысить ARPPU, достаточно просто повысить цены в проекте. Платить продолжат лишь наиболее платежеспособные пользователи, однако при этом ARPU (который более важен для замера эффективности бизнеса) рискует упасть.
Поэтому все действия по изменению монетизации проекта следует делать так, чтобы поднять и ARPU, и ARPPU. В онлайн-играх для этих целей хорошо срабатывает введение нового привлекательного контента: больше игроков начинает платить, а те, кто платил раньше, платят больше, чтобы купить привлекательное вооружение. В итоге, повышается и процент платящих, и средние размеры платежей за период. Иначе говоря, растут Paying Share, ARPU, ARPPU.
Также выделяют метрику Average Check, которая рассчитывается как Gross, делённый на количество платежей Transactions. Метрика очень сходна с ARPPU, однако ARPPU, в отличие от Average Check, не учитывает повторные платежи от одного и того же платящего игрока. Если же предположить, что каждый платящий игрок за период заплатил лишь по одному разу, то ARPPU будет равно Average Check.
Наконец, последний (по порядку, но не по важности) показатель – это Lifetime Value (LTV). Он говорит о том, сколько в среднем денег приносит один пользователь за всё время пользования приложением. По поводу LTV пишутся статьи и защищаются диссертации, это действительно один из важнейших показателей эффективности приложения, он объединяет в себе и продолжительность активности пользователя, и его платежи.
Lifetime Value полезен для того, чтобы оценить цену привлечения нового клиента. Правило простое: Lifetime Value должен быть больше цены привлечения клиента, иначе бизнес неэффективен.
Чтобы максимизировать LTV, поймите, что Lifetime Value – это и Lifetime, и Value (в данном случае, ARPU). Иначе говоря, чем дольше пользователь с вами и чем выше средний доход с него, тем выше LTV. Проект должен нравиться пользователю, тогда увеличится и lifetime, и ARPU, а вслед за ними и LTV.
Следите за изменениями этого показателя, разбирайтесь в причинах, выявляйте факторы, которые максимизируют LTV, и планируйте изменения в своём проекте исходя из этого.
Также полезно рассмотреть LTV в разрезе различных сегментов пользователей: по стране или языку, по сроку с момента регистрации.
Итак, мы рассмотрели все ключевые метрики приложений. По правде говоря, они подойдут не только для мобильных приложений, но и для онлайн-игр, интернет-магазинов, чего угодно. Следите за динамикой показателей, разбирайтесь в причинах их изменения в ту или иную сторону, выявляйте и применяйте наиболее эффективные факторы. Рекомендуем также всегда максимально детализировать ваш анализ. Основные метрики: ARPU, lifetime, retention и т.д. дают представление об общем состоянии проекта, и чтобы глубже разобраться в их поведении, требуется детальный анализ. Для этого удобно применять пользовательские сегменты, тогда вы получите возможность увидеть каждую метрику отдельно для каждого сегмента пользователей.
Высокого вам ARPU и продолжительного Lifetime!
Метрики мобильного приложения: задача
А теперь, чтобы проверить, как вы усвоили материал, мы предлагаем вам решить задачу.
1 февраля 2015 года 110 человек скачали приложение «Тестовое приложение». 100 из них его открыли. Предполагаем, что в другие дни пользователи не скачивали и не открывали это приложение.
Необходимо рассчитать следующие показатели:
Ответы
Вообще, информация про 110 человек, которые скачали приложение, дана исключительно, чтобы вас запутать. Мы ориентируемся на тех пользователей, которые именно открыли приложение.
Аналитика мобильных приложений: показатели эффективности и сервисы аналитики
10 минут на чтение
Мобильные приложения ― это неотъемлемая часть повседневной жизни. За 2019 год пользователи со всего мира загрузили 204 миллиарда приложений. Если вы сейчас заняты разработкой или размещением своего первого приложения, самое время продумать систему работы с аналитикой. Как рассчитать эффективность мобильных приложений? Как узнать об ошибках в сессиях? Когда следует привлекать новую аудиторию? И какую систему для сбора данных использовать?
В этой статье вы найдете подборку показателей эффективности и сможете выбрать вариант для работы с приложением и аналитикой.
Метрики эффективности мобильных приложений
Для начала разберем, на какие показатели эффективности мобильного приложения стоит ориентироваться.
Количество скачиваний и количество регистраций
Первые две метрики, на которые обязательно нужно обратить внимание, это количество скачиваний и количество регистраций. Показатели важны для последующих расчетов.
Количество скачиваний не отражает эффективность, но метрика может отражать качество продвижения. 100 000 скачиваний не смогут рассказать о полезности вашего приложения, так как нет гарантии, что все, кто его скачал, будут им пользоваться.
Важно! При работе с аналитикой рекомендуется выделить оптимальную долю пользователей вашего сервиса и посчитать стоимость установки (CPI): Затраты на продвижение / Количество установивших мобильную программу.
Под оптимальной долей пользователей понимают то количество, которое вы рассчитываете получать каждый месяц. Это средний показатель того, что вы будете зарабатывать с приложения, а не выходить в ноль.
Само по себе количество регистраций еще не формирует объективной картины вашей ЦА. Например, пользователь зарегистрировался с одного аккаунта на двух устройствах. Показатели метрики посчитают два скачивания приложения и одну регистрацию.
Перейдем к основным показателям, по которым можно отслеживать эффективность вашего приложения. Эти данные можно найти в системах аналитики.
Активность в приложении
Метрика количества уникальных пользователей в сервисе. Активность измеряют по периодам:
Важно! Показатели эффективности отслеживают в отчетах систем аналитики и на площадках Google Play или App Store.
Вовлеченность пользователей
Рассмотренные выше метрики помогают рассчитать вовлеченность пользователей, или «липкость» (Sticky Factor) ― показатель, который отражает полезность и интерес:
Пример: 200 ежедневных пользователей / 1000 ежемесячных клиентов * 100% = 20%.
Если клиенты запускают сервис каждый день, показатель «липкости» будет равен 100%. Низкий показатель говорит, что мобильное приложение не интересно аудитории или не так полезно.
Важно! Оптимальное месячное значение вовлеченности составляет 20%, для мобильных игр ― 20-30%.
Когда отметка доходит до 5%, следует подключить рекламу, push уведомления, добавить новые функции, проверить приложение на спам или обновить версию, чтобы привлечь внимание пользователей. Предложите довод, из-за которого они должны вернуться к вам.
Например, в популярных играх есть варианты поощрения: бонусы, ежедневные задания, прокачка героев и так далее. В приложениях используют систему добавления нового функционала, подписку по скидке, промокоды.
Средняя продолжительность сессии
Average Session Length (ASL) ― количество часов, проведенных в мобильном приложении. По ASL отслеживают аудиторию, на которую стоит сделать акцент. Показатель отслеживается в системах аналитики, в конце статьи мы рассмотрим популярные решения для работы с данными.
Показатель сессии важен для владельцев коммерческих сервисов: если приложение полезно для пользователя и оно востребовано каждый день ― клиенты, скорее всего, приобретут полную версию.
Важно! Не подходит для фоновых приложений: трекеров для отслеживания количества шагов, виджетов, для сервисов по вызову такси, заказов номера в отеле и другого.
Формула: Средняя продолжительность сессии = Суммарная продолжительность сессий / Общее количество сессий.
Пример: 90 часов / 20 сессий = 4,5 часа.
Коэффициент удержания клиентов
Retention Rate (RR) ― качество трафика, а именно процент вернувшихся после скачивания программы пользователей.
RR = Вернувшиеся пользователи / Общее число пользователей, установивших приложение * 100%.
Пример: 40 вернувшихся посетителей / 150 пользователей, скачавших приложение * 100% = 26,7%
Данный показатель не должен быть высоким. Допустимым является уровень в 20-30%. Если показатель равен 40% ― ваш сервис популярен у пользователей. Но когда отметка опускается на 10-15%, есть смысл внести правки в функционал и пересмотреть варианты привлечения аудитории. При этом, в первую очередь, ориентируемся на задачи приложения:
Высокий показатель работает хорошо для программ, которые требуют активности ежедневно: интерактивные игры с бонусами на каждый день, новостные приложения, социальные (мессенджеры).
Низкий показатель будет нормой для справочников, навигационных карт, приложений по мероприятиям в городе, сервисов по финансовой тематике, бизнес-приложений.
Существует три вида RR для оценки маркетинговой стратегии:
Показатели необходимо проверять каждый день и сравнивать активность после внесения изменений в структуру сервиса.
Виральность
Virality ― количество приглашений, которые рассылает один ваш клиент. Используется банковскими и социальными приложениями, интернет-магазинами и так далее.
Рассчитывается по формуле:
Виральность = Число приглашений от клиента * (Количество зарегистрированных / Количество приглашенных) * (Количество рассылающих / Количество зарегистрированных)
Пример: Для начала берем количество приглашений от одного пользователя ― 15. Из этих приглашенных, зарегистрировались 5. То есть из 100% (15 человек) получаем: 5 / 15 = 0,3. Далее количество рассылающих делим на количество зарегистрированных: из 5-ти приглашенных, рассылки сделают 2-е. Итог: 2 / 5 = 0,4. Собираем данные в формулу: 15 * 0,3 * 0,4 = 1,8.
Важно! Оптимальный показатель виральности должен быть больше единицы. Тогда можно говорить о том, что методы привлечения пользователей работают хорошо.
Вспомните, какие вы получаете уведомления: «Пригласи друга, получи кэшбэк 5%» или «Скидку в 500 рублей на следующую покупку».
Показатель оттока клиентов
Churn Rate (CR) ― доля пользователей, прекративших использовать сервис или удаливших его с мобильного телефона.
Показатель CR позволяет взглянуть на проблемы и причины, из-за которых сервисом перестали пользоваться: баги, сбои в работе, сложный интерфейс, проблема с регистрацией, неполный функционал, спам. Другая причина может быть в привлечении не той аудитории, когда, например, приложения для детей предлагаются их родителям, так как ребенок часто играет с мобильного телефона своего отца.
Формула: Churn Rate = 100% ― RR
Пример: 100% ― 40% = 60% пользователей не интересен сервис.
Показатели для измерения монетизации
Главной целью для любого разработчика приложения является получение прибыли. В выручку входит процент с каждого пользователя. Существует три метрики, которыми рассчитывают средний доход с клиента.
ARPU или Average revenue per user
Для измерения среднего дохода с одного пользователя применяют показатель ARPU, или Average revenue per user. Показатель является универсальной метрикой, которую можно рассмотреть с нескольких сторон: расчет ведется исходя из общего количества пользователей либо из зарегистрированных или оплачивающих приложение клиентов.
Расчет: ARPU = Выручка от приложения / Количество пользователей, запустивших программу.
Например, выручка за месяц составила 2000 рублей, пользователи запускали приложение 1000 раз. Итого: 2000 / 1000 = 2 рубля составил средний доход.
ARPPU, или Average revenue per paying user
Второй показатель ― это средний доход с одного платящего пользователя (ARPPU, или Average revenue per paying user). Это количество денежных средств, которые клиент использует в приложении: покупка подписки, донаты для игр (покупка героев, сырья), покупка дополнительного сервиса или функционала.
Формула: Average revenue per paying user = Выручка / Число пользователей, совершивших покупку.
Прибыль растет, когда мы привлекаем больше пользователей, совершающих покупки через сервис. На этот сегмент стоит ориентироваться: изучать отзывы, менять функционал, вовлекать скидками и подарками.
ARPA, или Average Revenue per Account
Если ваше приложение ориентировано на прямые продажи от зарегистрированных пользователей, можно рассчитать показатель ARPA, или Average Revenue per Account. Метрика применяется в подсчете среднего дохода с одного аккаунта.
Формула: ARPA = Выручка / Количество учетных записей.
Метрика подходит для интернет-магазинов, банков, коммуникаций (оплата услуг ЖКХ).
Стоимость привлечения одного пользователя
CAC, или Customer Acquisition Cost ― показатель для оценки эффективности вложений в продвижение.
Формула: Сумма расходов на РК / Число привлеченных клиентов.
Расчет делают для каждого рекламного канала: чем ниже стоимость привлечения, тем лучше канал себя окупает.
Пример: приложение рекламируется на YouTube и в поисковой сети Google. За месяц на поиск и видеохостинг было потрачено по 30 000 рублей, число привлеченных пользователей с Google ― 150. А пользователей с видеохостинга ― 400.
CAC поиск Google = 30 000 / 150 = 200 рублей.
CAC YouTube = 30 000 / 400 = 75 рублей.
Важно! О том, как снизить стоимость привлечения клиента, читайте в нашей статье.
Пожизненная ценность клиента
LTV, или LifeTime Value ― доход с одного пользователя за все время использования сервиса.
Расчет: LTV = ARPU * LifeTime,
где LifeTime ― среднее время использования мобильной программы, или ALC (Average Lifetime Customer) = 1 / Churn Rate.
В аналитике всегда сравнивают несколько показателей, например, отношение LTV к CAC:
Пример, выручка за месяц составила 50 000 рублей. Количество пользователей, запустивших приложение — 1200. Показатель оттока равен 35%. Итого: LTV = (50 000 / 1200) * (1/35%) = 41,67 * 2,86 = 119 рублей с одного пользователя за рассматриваемый месяц.
Рекомендуем к прочтению! В статье мы подробно рассказали, где еще используется метрика LTV.
Сарафанность
Метрика для отслеживания «сарафанного радио», или пользователей, которые пришли по рекомендации друзей.
Формула расчета: Коэффициент сарафанного радио = Количество органических пользователей за месяц / MAU * LTV.
Рекомендация! Показатель сарафанности должен быть больше Churn Rate. Тогда это будет характеристика положительного развития приложения.
Пример: Количество органических пользователей = 20. За месяц количество пользователей составило 50 человек. Показатель LTV = 170 рублей. Итого получаем: сарафанность: (20 / 50) * 170 = 68 человек пришли по рекомендации друзей.
Коэффициент виральности или вирусности
Коэффициент виральности (K-factor) — одно платное привлечение приводит n-ое количество органических пользователей. Получается, что фактическая стоимость платного привлечения пользователя всегда ниже.
K-factor рассчитывается по формуле:
1 + Количество органических установок / Количество платных установок
Пример: количество пришедших пользователей из Google Play — 5 человек. Количество платных установок за месяц составило 10. K-factor: 1 + 5 / 10 = 1,5%.
Цена эффективной установки
eCPI — ставка CPI для определения эффективности мобильного приложения. Более точный показатель, если сравнивать его с CPI.
Формула: eCPI = CPI / K-factor.
Пример: Затраты на продвижение в месяц составили 1000 рублей, установили приложение 1000 человек. K-factor равен 1,5. eCPI: (1000 / 1000) / 1,5 = 0,67%.
Окупаемость рекламных вложений
Первый показатель: ROMI, или Return on Marketing Investment — показатель рентабельности инвестиций в рекламу.
Формула: ROMI = (Прибыль, полученная от рекламной кампании — Маркетинговые расходы) / Маркетинговые расходы * 100%.
Второй показатель: ROAS (Revenue from Advertising Spends) — метрика для отслеживания прибыли. Помогает понять, какие рекламные каналы успешны, а какие нет.
Расчет: ROAS = Доходы от рекламы / Маркетинговые расходы * 100%.
Мы рассмотрели главные показатели эффективности мобильного приложения. Перейдем к системам аналитики и разберем популярные сервисы, где вы сможете отслеживать основные показатели, по которым можно рассчитывать окупаемость ваших вложений.
Системы аналитики мобильных приложений
Существует несколько популярных платформ для отслеживания показателей эффективности мобильного приложения. Рассмотрим варианты систем аналитики.
AppMetrica
Бесплатный сервис от Яндекса для анализа данных мобильного сервиса и его продвижения. Разработчики постоянно ведут работу с сервисом и добавляют новые отчеты и возможности.
Поддержка платформ: Android, iOS, Windows, Unity, Cordova и Xamarin.
Функционал трекинга:
Важно! Для работы с сервисом необходимо завести аккаунт в Яндексе.
Минусы:
Firebase Analytics
Сервис от Google для комплексной аналитики и разработки мобильного приложения.
Важно! В Google Analytics есть возможность отслеживания мобильных программ, но Firebase имеет расширенные настройки для анализа данных и поддерживает возможность настройки приложения.
Сервис частично бесплатный: для тестирования и хранения данных нужно будет оплатить дополнительный функционал сервиса. От нескольких центов до 5 долларов за подключение дополнительного сервиса.
Поддержка платформ: iOS, Android.
Функционал программы:
Минусы:
Flurry
Платформа для сбора и анализа статистики мобильного приложения. Сервис бесплатный. Для отслеживания монетизации вашего приложения требуется подключить PayPal.
Поддержка платформ: iOS, Android, BlackBerry.
Функционал:
Минусы:
AppAnnie
Платформа для управления жизненным циклом мобильного приложения. Специалисты AppAnnie каждый год предоставляют статистику популярных приложений и отчеты активности пользователей по всему миру.
Поддержка платформ: iOS, Android.
Функционал:
Минусы:
Заключение
Рассмотрев данные метрик и подсчитав все показатели, можно судить о том, насколько мобильное приложение эффективно: изучить отношения показателей, проверить активность участников сервиса, определить процент естественного прироста и платного привлечения, определить время и частоту использования приложения, определить показатели монетизации и рассчитать выручку.
Улучшить показатели эффективности мобильного приложения можно несколькими способами:
Регистрируйтесь в SendPulse, чтобы работать с рассылками для продвижения мобильных приложений: email, web push, Viber, SMS и через чат-ботов в мессенджерах!
