Какие метрики отслеживания эффективности мобильных приложений важны и почему

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

Содержание

• Что такое метрики анализа приложения и зачем их нужно отслеживать
• Когда начинать работать с метриками
• CJM для работы с метриками
• Маркетинговые метрики
• Продуктовые метрики
• Метрики монетизации
• Кастомные метрики
• Как рассчитать метрики
• Как интерпретировать метрики
• Как работать с метриками
• Список основных метрик для приложения

Что такое метрики аналитики 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. 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 он влюбляется в ваш продукт, становится лояльным, рекомендует приложение друзьям (loyal).

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

Маркетинговые метрики аналитики 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.

• Reach (охват аудитории)

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).

• Click (клики)

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

• CR (конверсия)

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 аналитики 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.

• Количество сессий и длина сессий

Сессия — это сеанс взаимодействия пользователя с приложением. Началом сессии считается открытие приложения, а завершением — закрытие 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.

• LTV (Lifetime Value)

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.

1. Выбираем когорту пользователей (у нас она составляет 500 человек). Для каждого юзера считаем валовую прибыль по дням, начиная со дня инсталла.
2. Складываем валовую прибыль от всей когорты пользователей по дням, начиная со дня инсталла.
3. 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.
4. 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 юзеров 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.

• NPS (Net Promoter Score)

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 аналитики 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 повторных покупок

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

Кастомные метрики аналитики приложений (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. Их 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 такую пирамиду, 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 них 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 их прозрачную классификацию, 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 и 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.

Не загружается видео? Ссылка на VK Video

Список основных метрик для аналитики мобильного приложения

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

Маркетинговые метрики

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

Продуктовые метрики

• 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)

Метрики 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