Аналитика и трекинг для приложений

21 мая 2015 года в Московском офисе Яндекса прошла третья Вебмастерская, в рамках которой была анонсирована бета-версия нового сервиса Яндекс.Вебмастер, представлена версия 1.0 API валидатора микроразметки, подведены первые итоги работы недавно запущенного алгоритма Минусинск.

В рамках мероприятия с докладом «Аналитика и трекинг для приложений» выступил Александр Лукин, специалист мобильного подразделения Яндекса. В презентации докладчик рассмотрел основные KPI мобильных приложений и проанализировал их с помощью Яндекс.Метрики для приложений. Он также рассказал, как связать мобильный сайт и приложение, как конвертировать аудиторию мобильного сайта в аудиторию приложения, и как отслеживать эффективность этого процесса.

Метрика для приложений Яндекса развивается всего полгода, при этом продукт постоянно обрастает новыми возможностями и свойствами. В продукте учтены все разработки основной Яндекс.Метрики. При создании мобильной Яндекс.Метрики разработчики решили отталкиваться пользовательских сценариев и детально анализировать поведение пользователей.

Прежде, чем перейти к основной части выступления, Александр Лукин привел график, отражающий ситуацию на рынке мобильного веба. Уже сегодня объем мобильного трафика превышает объём десктопного, и в ближайшее время данный тренд будет сохраняться.

Структура мобильного трафика неоднородна – это мобильный веб и трафик из мобильных приложений. И сегодня мобильные приложения «отъели» большую долю внутри общего объёма мобильного трафика. В 2014 году 80% времени, которое пользователи тратили на потребление медиа-контента в мобильном вебе, приходилось на долю нативных приложений и только 20% – на долю мобильных браузеров.

Мир мобильных приложений несколько отличается от экосистемы веба, поскольку в мобильном интернете есть только один способ дистрибуции приложений – это Сторы или магазины приложений (AppStore и Google Play).

В среднем, пользователи загружают 3–4 новых приложения в месяц. Мобильные приложения предоставляют огромные возможности для повышения вовлечённости пользователей. С их помощью можно формировать доверительный маркетинг. Так например, при помощи push-уведомлений можно делать пользователю различные предложения и мягко возвращать клиента в приложение. Если пользователю они не нравятся, он может в любой момент запретить получение уведомлений на устройство. Кроме того, мобильные приложения имеют доступ ко всем открытым API, геолокации и т.д. При наличии сценария интересующие владельца приложения возможности можно реализовать намного качественнее, чем в вебе.

Переходя к рассказу о мобильной аналитике, Александр Лукин пояснил: прежде, чем приступать к мобильной аналитике, важно понимать, что, и зачем будут анализировать. От этого зависит, какие метрики и данные будут учитываться. Важно анализировать пользовательское поведение. На следующем этапе осуществляется оценка эффективности источников трафика. Кроме того, для приложения актуально отслеживание отзывов и позиций в Google Play и AppStore. Если приложение поднимается в топе конкретной категории или в Overall топе, оно может получить большое количество органического трафика. В отличие от сайта, приложения нельзя прооптимизировать таким образом, чтобы страница поднялась выше. В отличие от веба, все системы Cторов закрытые, а значит, анализ их внутренней статистики и критериев продвижения приложения невозможен.

Анализировать данные статистики приложений можно следующими способами:

  • Есть системы для отслеживания каналов трафика или трекеры.
  • Есть система In-арр аналитики – они позволяют анализировать данные о взаимодействии пользователей с приложением (сколько времени человек проводит в приложении, как часто обращается к нему и т.д.)
  • Есть система статистики по Сторам – сводят информацию по динамике продвижения приложения и его рейтингу в удобные сводные таблицы.

Сегодня существует много отдельных решений по монетизации, трекингу и аналитике приложений. При этом рынок движется к конвергенции: в ближайшее время будут появляться комплексные системы аналитики мобильных приложений, рынок будет консолидироваться, отдельные решения отомрут.

Любая система аналитики или трекер работают только со своими SDK, которые нужно настраивать до релиза. Если этого не сделать – сценарий получится таким:

При просмотре конверсии события в целевое действие в соответствующем отчете будет показано, что события не было:

Требуется не менее 3 недель, чтобы начать получать отчеты: только 2 недели потребуется на ревью в AppStore и еще 1 неделя на обновлеие у пользователей.

Еще один важный момент сводится к следующему: нельзя отдавать аналитику на откуп разработчику приложения. Владелец приложения не разберется в событиях и придется перевыпускать приложение.

Кроме того, важно помнить, что качество страницы в Сторе сильно влияет на конверсию в установку приложения.

Чтобы узнать об источнике трафика, который привел пользователя к установке приложения, используют трекеры. Трекинг – это подсчет конверсии, он позволяет увидеть полный путь от источника трафика до установки и далее отслеживать поведение пользователя в приложении.

Основные возможности трекеров сводятся к тому, что они позволяют отслеживать эффективность каналов (осуществлять анализ эффективности площадок и креативов по конверсии в установки); качество трафика (предоставляют базовые отчеты по возвращаемости, достижению целевых событий, финансовые отчеты); позиции приложения в Сторах.

Некоторые трекеры позволяют отслеживать, сколько денег приносит каждый канал трафика.

На рынке сейчас доминируют платные решения. Они достаточно дороги: модель оплаты либо за отработанный клик, либо за атрибуцию в органический инсталл. Бесплатные решения пока не дотягивают до платных:

По шагам отслеживание осуществляется следующим образом. Если предположить, что есть мобильный сайт, трафик которого необходимо конвертировать в пользователей приложения, можно использовать смарт-баннер. На первом этапе получают API key и интегрируют его в SDK приложения. Затем создают кампанию и получают Tracking URL (ссылку отслеживания). Если владелец приложения хочет более серьёзно анализировать кампанию, в код ссылки отслеживания можно руками дописывать дополнительные параметры. В разрезе отчёта по трафику эти параметры будут видны.

Далее получают график источников трафика. Затем анализируют поведение внутри приложения:

Системы In-App аналитики позволяют изучать поведение пользователей внутри приложений. С их помощью можно анализировать аудиторные показатели: DAU, WAU, MAU, новые и вернувшиеся пользователи, сессии. Отчеты по окружению позволяют анализировать такие параметры, как: платформа, версия, география, модель устройства, тип соединения и многое другое. Также при помощи систем In-App аналитики можно отслеживать события из приложения; переходы по экранам; осуществлять сбор отчетов об ошибках (он сильно влияет на улучшение пользовательского опыта).

Сегодня системы In-App аналитики представлены на рынке следующими решениями:

Здесь, в отличие от рынка трекеров, превалируют бесплатные решения. Платные решения достаточно дороги, но предлагают довольно интересные отчёты, составленные профессионалами.

В качестве примера спикер рассмотрел подход к анализу показателей эффективности контентного приложения, к которому пользователи обращаются каждый день. Перед владельцем такого приложения, как правило, стоят задачи, чтобы пользователи чаще запускали приложение и проводили в нем больше времени. Таким образом, в качестве основного KPI будет рассматриваться user engagement или вовлечённость пользователей во взаимодействие с приложением.

Как правило, анализируют:

  • Возвращаемость: Retention — D1, D7, D28 + Rolling Retention. На эти показатели смотрят, если не проводят когортный анализ аудитории.
  • Длину сессии и количество сессий/пользователя. Большинство систем аналитики предлагают анализ средней дины сессии – этот подход не слишком репрезентативен. Мобильная Яндекс.Метрика позволяет распределять аудиторию на сегменты в зависимости от длины сессии.
  • Дневную и месячную аудиторию: показатель вовлеченности

Удобно смотреть отчёты с использованием когортного анализа. Итоговый вариант отчета может выглядеть, к примеру, так:

Спикер пояснил что на слайде представлен отчет из Google Analytics, когортный анализ в мобильной Яндекс.Метрике появится в середине июня и будет более подробным.

Для приложения сервиса или e-commerce KPI будут другими. Обычно такими приложениями пользуются не чаще, чем раз в год – тут важна конверсия или достижение целевого события (к примеру, в приложении по продаже автомобилей). Вот почему нужно анализировать воронку продаж или подробный граф переходов.

Занимаясь мобильной аналитикой, важно понимать, что каждое приложение уникально, и анализировать важно разные параметры.

Что касается статистики приложения по Сторам, то ее сегодня предоставляют такие сервисы, как: appanie.com и distimo.com. Отчет может выглядеть следующим образом:

«Стоит ли создавать мобильные приложения – решать вам. Можно ориентироваться на конкурентов, а можно выявить свой уникальный кейс, под который будет создано мобильное приложение. Однако если вы решили создать его, то делать это нужно максимально эффективно и не забывать анализировать показатели», – подвел итог своего выступления Александр Лукин.

Видеозаписи докладов третьей Вебмастерской Яндекса доступны на Searchengines.ru.

Редактор-переводчик портала Searchengines.ru, работает на сайте с 2010 года. Специализируется на западном интернет-маркетинге, новостях социальных сетей и поисковых систем.

Постоянно принимает участие в профильных семинарах и конференциях в качестве журналиста-обозревателя.
Языки: английский, французский.