Чем можно измерить посещаемость приложения
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.
Инструкция: Как измерить дневную посещаемость приложения
Автор блога о маркетинге Amplitude Арчана Мадхаван рассказала о разных подходах к измерению DAU на примере приложения для прослушивания музыки и объяснила, как определить ключевые для удержания пользователей функции.
Редакция рубрики Growth Hacks публикует перевод материала.
Если вы постоянно беспокоитесь о показателях популярности (уникальных просмотрах, установках, регистрациях и так далее), пора прекратить это делать. Многие предприниматели уже это поняли: прочитав о принципе lean startup и наслушавшись о стратегии ‘7 friends in 10 days’, они кинулись измерять метрики, подобные DAU (Daily Active Users) — числу активных пользователей за день.
Хотя с этой метрикой есть две проблемы:
Помните шумиху вокруг миллиарда активных пользователей в день на Facebook? Об этом числе писали все техноблоги. Но ведь сами представители Facebook говорят, что не обязательно даже заходить в Facebook, чтобы вас засчитали как пользователя. Все, что от вас требуется, — активность на сторонних интеграторах: вы, например, можете «лайкнуть» статью на ESPN или поделиться песней на Spotify.
Речь идет о реальной проблеме, связанной с измерением «активных пользователей». На самом деле, слово «активность» — это бессмыслица, оно может означать все, что угодно. Чтобы действительно улучшить продукт и сделать его вовлекающим, нужно вывести собственное определение активности: выяснить, какие действия пользователей удерживают их в приложении, и выстроить вокруг этого стратегию роста.
Прежде чем углубиться в этот вопрос, давайте разберемся, кто такие «дневные активные пользователи».
Что такое DAU
DAU — это общее число пользователей, которые каким-либо образом взаимодействуют с вашим продуктом в течение дня. Для бизнес-приложений DAU традиционно считается мерой успешности продукта. Ежемесячные активные пользователи — это совокупность DAU за месяц. Отношение DAU к MAU обычно является метрикой вовлечения.
Почему опасно полагаться на DAU
Допустим, несколько дней назад вы разместили в App Store социальное приложение для проигрывания музыки. Число установок растет медленно и стабильно. Но вот несколько техноблогов обнаружили ваше приложение и начали его расхваливать — и вдруг вы получаете тысячи установок каждый час.
Однажды утром вы просыпаетесь и видите в своем почтовом ящике письмо от Apple: они решили прорекламировать вас в App Store. Лучше и быть не может. Чтобы понять, насколько быстро растет ваше приложение, вы решаете измерить DAU. Ваше определение активных пользователей — что-то вроде «те, кто залогинился в этот день». В результате получается примерно такой график:
Ну и что, пора пить шампанское? Как бы не так. Вы только что запустились, о вас написали в прессе, вас прорекламировали. Если от «активных пользователей» требуется только скачать ваше приложение и открыть его хотя бы раз, то их армия будет постоянно увеличиваться: люди любопытны, а скачивание приложения — это необременительное действие с нулевой ответственностью.
Опасность состоит в том, что вы определяете своих активных пользователей с помощью минимальной метрики — регистрации, а она всего лишь отражает воздействие рекламы и упоминаний в прессе. Такой DAU ничего не говорит о реальном использовании вашего приложения.
Внешне все выглядит благополучно, но на самом деле регистрации новых пользователей маскируют тех, кто потерялся из-за плохого вовлечения. Штамповка новых пользователей — плохая стратегия для долговременного устойчивого роста, и рано или поздно вы столкнетесь с суровой действительностью.
Хотя на ранней стадии DAU может расти очень быстро благодаря внешним факторам, в какой-то точке рост приложения начнет зависеть от его реального использования. Внимание медиа пользователей не удержит — вам придется озаботиться их вовлечением.
Вовлечение — вот тот самый инструмент, который используют Candy Crush, Instagram и WhatsApp. Вовлекающее приложение становится частью жизни пользователей, они открывают его несколько раз в день.
Без такого вовлечения ваш DAU сдуется, как только спадет волна новизны, и приложение пойдет ко дну. К счастью, есть простое решение: посмотрите на метрики реального использования и выясните, что заставляет людей снова и снова возвращаться в приложение.
Как определить реальное использование приложения
Каждому разработчику хочется создать приложение, которое люди использовали бы каждый день. Проблема в том, как измерить это активное использование, чтобы точно знать, что пользователи возвращаются не из-за хороших отзывов в СМИ.
Другими словами, вам нужно выяснить, как часто пользователи получают главную ценность приложения. Речь идет не о количестве скачиваний или регистраций. Вам придется кардинально изменить сам подход к измерению активности.
Недостаточно рассмотреть какой-то один тип действий пользователей — нужно отслеживать множество их действий день за днем в течение определенного периода. Нужно перебирать все функции приложения одну за другой и смотреть, как часто люди их используют.
Интерпретация этих данных будет зависеть от особенностей вашего приложения и от типа активности, которой вы ожидаете от своих пользователей. Если у вас приложение Facebook — скорее всего, вы ожидаете от пользователей, что они будут каждый день проверять новостную ленту, вести личную переписку и публиковать записи. Если у вас приложение по доставке дорогих обедов, вы можете ожидать, что люди будут делать по крайней мере один заказ в неделю.
Вы получите график, показывающий процент пользователей, которые возвращались к вашему приложению на прошедшей неделе. В отличие от графика DAU, он отражает не общее число пользователей, а только процент вернувшихся:
72% пользователей возвращалсь дважды в неделю или чаще, 58% — три раза или больше, а 33% возвращались пять-семь раз в неделю. Только 8% пользователей возвращались каждый день. Это обычные показатели. Даже если график DAU у приложения похож на хоккейную клюшку, число тех, кто его реально использует, гораздо скромнее.
Итак, вы узнали, как часто люди открывают ваше приложение. Теперь нужно узнать, какие его функции на это повлияли.
Доставить ключевые ценности
Анализ использования приложения, скорее всего, вернет вас с небес на землю, особенно если речь идет об активных пользователях. Как и любое другое горькое лекарство, это единственный путь выяснить, доставляете ли вы пользователям ключевые ценности своего приложения. Вдруг его популярность — это всего лишь мимолетный успех?
Сфокусироваться на реальном использовании — значит рассмотреть все функции приложения одну за другой и определить, насколько хорошо оно вовлекает людей. Прежде всего стоит узнать процент пользователей, которые возвращаются, чтобы проигрывать песни.
72% пользователей возвращаются дважды в неделю или чаще. 54% возвращаются три дня в неделю и чаще, 21% возвращаются пять или больше дней, а 2% — каждый день. Процент пользователей, которые два или три раза в неделю возвращаются, чтобы слушать музыку, почти совпадает с общим процентом всех, кто возвращается. Значит, проигрывание музыки — это ключевое действие, которое выполняют ваши пользователи.
Ближе к концу графика цифры начинают расходиться: 8% пользователей возвращаются в приложение каждый день, но только 2% каждый день слушают музыку. Возможно, их привлекают другие функции.
Именно поэтому недостаточно проверить только одну функцию. Чтобы понять, что происходит на самом деле, нужно провести полную проверку вовлечения и посмотреть на все без исключения функции приложения. Вы, возможно, удивитесь: иногда реальная ключевая ценность приложения кардинально отличается от задуманной.
Определить вовлекающие функции
Порой осознание того, как пользователи используют ваше приложение, действительно напоминает нокаут. Функции, на которые вы рассчитывали, вовсе не становятся популярны, а те, что задумывались как дополнительные, для некоторых пользователей оказываются любимыми.
Что бы лично вы ни думали о ключевой ценности своего приложения, вам нужно понять, ради каких функций люди возвращаются чаще всего. Раз приложение из нашего примера посвящено прослушиванию песен и общению, есть смысл узнать, какой процент пользователей возвращаются для того, чтобы добавить песни в плейлист.
Ничего особенного: 66% делают это дважды в неделю, 5% — пять дней в неделю, и только 11% — семь дней в неделю. Вряд ли найдутся музыкальные приложения, в которых пользователи добавляют песни в плейлист каждый день: большинство людей составляют плейлисты именно для того, чтобы можно было не заниматься этим потом.
Но не будем отвлекаться. Наша цель — найти функции, которые чаще всего заставляют людей снова запускать приложение. Давайте узнаем, сколько людей возвращается, чтобы оставить комментарий в сообществе:
63% пользователей возвращаются дважды в неделю, 3% — пять дней в неделю и 0,04% — семь дней в неделю. Конечно, из этого не следует, что ключевая функция вашего приложения — написание комментариев. С другой стороны, заметная часть ваших пользователей оставляет комментарии несколько раз в неделю, хотя музыкальные сообщества обычно не располагают к обсуждениям.
Когда вы наконец найдете ту функцию, которая работает лучше остальных, постройте на ней определение вашего активного пользователя. Так вы решите основную проблему DAU: вместо эффекта от рекламы будете измерять реальное использование приложения. Осталось проверить, насколько хорошо эта функция прогнозирует долговременное удержание пользователей.
Определите функции, которые ведут к удержанию
Вам нужно сплотить всю команду вокруг функции, которая чаще всего возвращает пользователей в приложение и лучше всего работает на их удержание. Это поможет развивать приложение в правильном направлении.
Это общий график удержания пользователей социального музыкального приложения. Он показывает, какой процент пользователей, зарегистрировавшихся месяц назад, вернулись в приложение в течение месяца.
46% пользователей вернулись в приложение через день, 20% — через четыре дня и около 4% — через месяц. Это средние показатели для мобильных приложений, но вы ведь не хотите быть в числе середнячков? Поэтому продолжим исследование. Предположим, что «удерживающая» функция — это прослушивание музыки.
Заменим нашу функцию на Play Song и начнем сбор данных: для каждого дня определим процент пользователей, которые слушали музыку. Получившийся график показывает, какая часть пользователей вернется в приложение в каждый из дней следующего месяца.
Оказывается, те, кто слушает музыку, возвращаются гораздо чаще, чем средний пользователь: 63% таких людей возвращаются через день, 45% — через четыре дня, и около 50% — на 30-й день.
Это не просто слегка улучшенный график общего вовлечения — результаты показывают начало устойчивого роста. Пользователи, которые слушают музыку, получают главную ценность вашего приложения и возвращаются довольно часто. К концу месяца вы даже видите повторное вовлечение.
Первая проверка пользовательских метрик не всегда дает повод для оптимизма, но даже внутри общего негативного тренда вы можете обнаружить функции, которые работают хорошо. Именно в этом направлении приложение следует развивать.
Не связывать активность с популярностью
Чамат Палихапития считает самой большой проблемой стартаперов то, что вместо предоставления ключевых ценностей они тешат свое тщеславие. Метрики популярности, кричащие статьи и сверкающие офисы значат для них больше, чем забота о продукте и бизнесе.
Чамат советует измерять К-факторы и снова и снова исследовать метрики, альтернативные DAU. Его команда роста постоянно экспериментировала в Facebook и в конце концов пришла к простому факту: если пользователь добавляет 7 друзей за 10 дней, можно говорить о его удержании. Вся компания объединилась вокруг этой цели, эти 7 друзей за 10 дней стали ключевым решением для доставки ключевой ценности в Facebook.
Наверное, я не ошибусь, если скажу, что те же результаты могла бы принести стратегия «6 друзей за 9 дней» или «11 друзей за две недели». Дело не в числах. Когда вы так подробно изучаете свои данные с подобными метриками, когда вы день за днем концентрируетесь на ключевых ценностях, это обязательно приведет вас к успеху.
По крайней мере, это гораздо более достижимая цель, чем «набрать миллион пользователей» (огромное число, которое непонятно как получить). Намного легче придумать, как получить максимум пользователей, которые бы добавляли в друзья 7 человек за 10 дней. Это похоже на морковку, подвешенную прямо перед носом.
Конечно, ключевая ценность вашего приложения будет выражена по-другому. Вам придется найти собственный путь, а для этого понадобится много анализировать функции приложения, его использование и показатели удержания. Даже проделав все это, вы не получите универсальный рецепт успеха. Но у вас будет нечто большее — направление развития, которое поможет создавать отличные продукты и надолго удерживать пользователей.
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!