Аналитические показатели для эффективного отслеживания
Сегодня мобильные сервисы являются неотъемлемой частью жизни каждого человека. Высокая популярность приложений создала высокую конкуренцию в бизнесе мобильных сервисов. Каждый месяц появляется множество приложений, но только малая часть из них получает планируемое внимание от пользователей.
После создания и запуска приложения, а также при разработке плана по его продвижению, возникает вопрос, как отслеживать его эффективность и какие метрики для этого использовать.
Существует несколько групп аналитических показателей: показатели, помогающие отслеживать рост аудитории, удержание пользователей, показатели активности пользователей и монетизационные. Данные показатели помогают отслеживать эффективность созданного продукта и принимать необходимые управленческие решения для дальнейшего развития проекта.
Показатели роста аудитории
New Users - показатель, который отражает количество новых пользователей, появившихся в определенный день или период. Проект будет расти, если количество новых пользователей будет превышать отток из приложения. Пути привлечения новых пользователей - это проведение рекламных кампаний и внедрение виральных механизмов.
Total Users - показатель, отражающий количество пользователей, находящихся в базе к выбранной дате.
Downloads - количество скачиваний приложения за определенный период.
Показатели удержания пользователей
Показатели удержания пользователей очень важны как для старта проекта, так и для его развития. Данные показатели помогают определить эффективность проекта и проанализировать динамику заинтересованности пользователей.
1-day Retention - процент пользователей, которые вернулись после первого визита. Такой показатель прямо отражает, насколько пользователь заинтересовался проектом. Если пользователь не вернулся на следующий день после визита, значит, Ваш продукт его не устраивает. Чаще всего это связано с неудобством продукта или нехваткой функций, необходимых пользователю.
7-day Retention - процент пользователей, которые вернулись через семь дней после первого визита.
28-days Retention - процент пользователей, которые вернулись через двадцать восемь дней после первого визита.
7-day Retention и 28-days Retention дают возможность анализировать удержание пользователей для более длительного периода. Если пользователь вернулся через 7 дней после первого визита, можно сказать, что продукт заинтересовал его. Тем более, если пользователь возвращается через 28 дней после первого визита. В идеале, все три показателя должны иметь 100%, но это происходит очень редко.
Rolling Retention - это процент активных пользователей, впервые открывших продукт в выбранную дату. Учитываются пользователи, которые за определенный промежуток времени заходили в приложение хотя бы один раз.
Показатели пользовательской активности
Для оценки пользовательской активности используют следующие показатели:
DAU (Daily Active Users) - количество уникальных пользователей, заходивших в приложение в определенный день. Помогает определить пользовательскую активность в течение дня.
WAU (Weekly Active Users) - количество уникальных пользователей, заходивших в приложение в течение недели. Помогает определить пользовательскую активность в течение недели. Но это не сумма DAU за 7 дней. Если уникальный пользователь заходит в приложение каждый день в течение 7 дней, то данный показатель увеличится.
MAU (Monthly Active Users) - количество уникальных пользователей, заходивших в приложении в течение месяца. Этот показатель рассчитывается так же, как и WAU.
Данные показатели помогают определить масштаб проекта, и их рост очень важен. Чтобы обеспечить этот рост, требуется максимизировать поток уникальных пользователей и процент их удержания.
Sticky Factor = DAU / WAU или WAU / MAU, отражает регулярность входов пользователей.
Показатель демонстрирует, насколько регулярно пользователи посещают приложение, и помогает определить их заинтересованность Вашим приложением.
Часто, из-за нестабильного потока новых пользователей, вышеперечисленные показатели имеют сильные колебания. Чтобы не учитывать такие колебания, были разработаны следующие показатели: LDAU (Loyal Daily Active Users), LMAU (Loyal Weekly Active Users), LMAU (Loyal Monthly Active Users). Отличие от предыдущих показателей заключается в том, что эти показатели учитывают количество уникальных лояльных пользователей. При этом пользователь является лояльным, если он запустил приложение хотя бы один раз спустя день после первого визита.
Получается, что чем ближе друг к другу показатели DAU и LDAU, тем меньше 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.
Users Online показывает, какое количество пользователей находится в приложении в конкретный момент. Этот показатель обновляется каждые 5 минут. Особенно актуальна данная метрика для онлайн-игр. Максимальный Users Online в течение дня позволяет определить пиковую нагрузку на сервера и определить оптимальное время, когда в приложении находится максимальное количество пользователей (это может быть полезно для рассылки Push-уведомлений, например).
Sessions - показатель, отражающий количество сессий (посещений пользователем приложения) за период.
Average Session Length - средняя продолжительность сессии (определяется путем деления суммарной продолжительности всех сессий на их количество). Данный показатель носит относительный характер, так как в одних приложениях длинная продолжительность сессии является хорошим показателем (например, в играх), в других - наоборот, короткая (например, приложения для вызова такси).
Lifetime отражает продолжительность пользования приложением от первого до последнего входа. Наиболее эффективна данная метрика для узких пользовательских сегментов. Она помогает определить сроки жизни для каждого сегмента и предложить скидки, подарки акции и т.д. именно тогда, когда это будет нужнее всего пользователю. Этот показатель необходимо повышать, потому что чем дольше пользователь будет в приложении, тем он более лоялен.
Монетизационные показатели
Paying Users - количество уникальных платящих пользователей за день.
Paying Share - процент пользователей от всех уникальных пользователей, активных в течение периода, которые 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.
Paying Conversion - процент платящих пользователей среди всех, кто зарегистрировался за определенный 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.
Каждый платеж пользователя является отдельной транзакцией в базе, при этом один пользователь может совершить за период и несколько транзакций (Вы будете только рады).
Transactions - общее количество транзакций за период.
А метрика Transactions by User показывает, сколько транзакций в среднем совершал один платящий пользователь в течение определенного периода. Если ни один пользователь не совершал повторных платежей, то Transactions by User будет равно единице. Часто показатель Transactions by User становится высоким во free-to-play играх, так как в таких проектах высока вероятность того, что после первого платежа последует и второй, и третий, и так далее.
Gross - общая сумма всех платежей игроков за определенный период.
Однако до разработчика эти деньги дойдут не в полном объёме: магазин приложений берёт свою комиссию.
Revenue - показатель, отражающий доход за вычетом комиссий магазинов.
ROI (Return on Investment) показывает, на сколько процентов окупаются вложения в платный трафик. Рассчитывается путем деления показателя Gross на Install Costs. Если ROI > 100%, это значит, что трафик окупился.
ROI 7,14, 30, 60, 90 - показатели окупаемости инвестиций за 7, 14, 30, 60, 90 дней соответственно. Позволяют оценивать эффективность рекламных компаний за различные промежутки времени, ставя их тем самым в равные условия. Чем больше дней прошло с момента первого входа в приложение, тем ROI будет объективнее.
RROI рассчитывается путем деления Revenue на Install Costs.
ARPU (Average Revenue Per User) определяет средний доход, полученный от одного активного пользователя за период. Вычисляется путем деления Revenue на Users. Причем делим на активную аудиторию периода: DAU, WAU или MAU соответственно. При расчете данного показателя учитывается вся аудитория: как не платящая, так и платящая. ARPU показывает монетизационную эффективность проекта: чем выше показатель, тем больше доход с одного пользователя за период. Очень удобен для сравнения эффективности проектов.
ARPPU (Average Revenue Per Paying User) определяет средний доход, полученный от одного платящего пользователя за период. Вычисляется путем деления Revenue на Paying Users. Как мы видим, при определении данного показателя принимаются во внимание только пользователи, совершившие платеж за определенный период. Причем период играет очень важную роль: например, месячный ARPPU отразит несколько платежей, совершенных пользователем за месяц, тогда как дневной ARPPU этого не покажет.
Cumulative ARPU - накопительный ARPPU. В этом показателе отслеживается аудитория, появившаяся за определенный срок. В таком случае, при расчете учитывается доход, который принесли именно эти пользователи, а также их количество.
Cumulative ARPU N days - накопительный ARPPU за 7, 14, 30 и т.д. дней. Эта метрика является неубывающей: то есть чем больше дней с момента регистрации, тем она выше.
Average check - показатель, определяющий средний чек: Revenue, деленное на Transactions. Многие путают эту метрику с ARPPU, но отличается она тем, что учитывает количество транзакций (в том числе и повторные, которые не будут учитываться в ARPPU).
LTV (Lifetime Value) показывает, какую денежную сумму приносит в среднем один пользователь за все время пользования приложением. Этот показатель объединяет в себе как продолжительность активности пользователя, так и его платежи, и позволяет определить цену привлечения нового клиента. Чтобы бизнес был эффективным, необходимо, чтобы LTV был больше цены привлечения клиентов. Поэтому, чем дольше пользователь в приложении и чем больше средний доход с него, тем выше LTV.
В данной статье мы рассмотрели ключевые аналитические метрики. Однако самое важное при анализе приложения - это не показатели, а их интерпретация.
Желаем Вам успешного и эффективного анализа!
