Аналитика и метрики приложений
Аналитика метрик.
Виды метрик и особенности применения.
Признаки наилучших метрик
Сегментация пользователей
Сегментация пользователей: что это и для чего.
RFM-анализ.
Когортный анализ.
События и воронки в продукте
События и воронки: что это и для чего.
Алгоритм построения системы событий в продукте.
Воронки - инструмент для обнаружения узких мест продукта.
2. Аналитика и метрики приложений
• Аналитика метрик.
• Виды метрик и особенности применения.
• Признаки наилучших метрик
Сегментация пользователей
• Сегментация пользователей: что это и
для чего.
• RFM-анализ.
• Когортный анализ.
О чем сегодня поговорим
События и воронки в продукте
• События и воронки: что это и для чего.
• Алгоритм построения системы событий в
продукте.
• Воронки - инструмент для обнаружения
узких мест продукта.
3. Аналитика и метрики приложений
● Аналитика метрик.
● Виды метрик и особенности применения.
● Признаки наилучших метрик.
4. Помогает:
• Оценить состояние.
• Оптимизировать:
находить узкие места;
выявлять точки роста.
Можно проводить:
• До запуска разработки.
• После запуска продукта.
Аналитика
5. Обычно:
• аналитики нет;
• аналитика настроена неправильно;
• аналитика есть, а что с ней делать?
• аналитика есть, аналитика нет;
• только анализ посещаемости;
• разовая аналитика;
Постепенно все приходят к тому, что
аналитика - это процесс постоянный.
Что происходит на практике?
6. • Ключевые показатели
жизнедеятельности продукта.
• Не требуют много усилий для
внедрения.
• Позволяют достичь кратного роста.
Было: CPI=10 р., ARPU=11 р.
Стало: CPI=9 р., ARPU=11 р.
Улучшили одну метрику на 10% -
увеличили прибыль в 2 раза.
Метрики
7. Метрики
• New Users
• CPI = Installs Cost / New Users
• ROI = Revenue / Installs Cost
Метрики привлечения
На что обращать внимание
• New Users должна расти (циклы роста)
• LTV > CPI
• Окупаемость (ROI > 100%)
Циклы роста
• Органический
• Платный
• Виральный
8. Метрики
• Retention
• Rolling (скользящий) Retention
• FTUE
• Sticky Factor = DAU / MAU
• Sessions, Sessions per User, Average
Session Length
Метрики удержания и лояльности
Retention
• 1-day retention
• 7-day retention
• 28-day retention
На что обращать внимание
• Удержание должно быть “хорошим”
• Долгосрочное удержание важнее
краткосрочного
• При расчёте удержания не забывать
про 0 день (день 1 сессии)
9. Retention
Бенчмарки удержания и лояльности (игры)
Sticky Factor
День Classic Rolling
1-day 35-40% 60-65%
7-day 15% 40-45%
30-days 5% 20%
Критерий Sticky Factor
Самые лучшие игры 28-37%
Средние игры 16-27%
Менее успешные игры 4-15%
10. Метрики
• DAU
• WAU
• MAU
• Users Online
• Lifetime
Метрики пользовательской активности
На что обращать внимание
• Масштаб должен расти
• DAU, WAU, MAU должны расти и Users
Online вслед за ними.
11. Метрики
• Revenue, Gross
• Paying Share
• Paying Users
• Transactions, Transactions by user
• ARPU
• ARPPU
• Average Check
• Lifetime Value (LTV)
Метрики монетизации
На что обращать внимание
• Доход должен расти с ростом масштаба
• Доля и количество платящих не
должны убывать
• ARPU не должен убывать
• Поднимая ARPPU обычно снижается
ARPU
• За первыми платежами должны быть и
повторные
• Обычно доля платящих 1-2%. У
лучших не > 5%.
15. Кейс 1
• Вы издатель.
• У вас 3 проекта: большой, средний,
маленький.
• Общий доход за месяц вырос на 10%.
Это хорошо?
Сегментация
Кейс 2
• Вы менеджер продукта.
• У вас только старые (ещё с момент
запуска запуска) пользователи и новички.
• Ваш lifetime вырос на 1 день.
Это хорошо?
16. Без сегментации мы можем:
• Не заметить событие, которое произошло.
• Видеть, что всё хорошо, когда на самом
деле это не так.
• Оперировать лишь средними показателями
по продукту (средней температурой по
больнице).
Сегментация
17. Как выделять сегменты?
• Источники трафика.
• География (страна, язык, регион).
• День регистрации (дата, день недели).
• Время с регистрации.
• Регулярность действий.
• Девайс, ОС.
• Соцдем.
• События.
Сегментация
Примеры сегментов
• Платящие / Неплатящие.
• Один платёж / Несколько платежей.
• Активированные / Неактивированные.
• Новички / Старички.
• Входящие часто / Входящие редко.
• Прошли обучение / Не прошли обучение.
• Источник 1 / Источник 2 / Источник 3.
• Комбинация разных параметров.
18. RFM-анализ - сегментация пользователей по
платежам.
• Recency - давность последнего платежа.
• Frequency - частота платежей.
• Monetary - размер платежей.
Можно сократить до RF и сегментировать
пользователей по другим параметрам.
RFM - анализ
19. Примеры RFM-сегментов и что с ними делать
RFM - анализ
RFM-сегмент Описание Что делать?
555 - VIP Заплатили недавно, платят часто и много. Регулярно благодарить и держать всеми
силами.
511 - Новые платящие Заплатили недавно, первый раз и
маленькую сумму.
Научить платить регулярно. Напоминать о
себе уведомлениями и реактивировать.
252 - Постоянные
пользователи
Платили достаточно давно небольшую
сумму, но платят часто.
Поддерживать эту положительную тенденцию
периодически даря скидки.
155 - VIP на грани
ухода
Бывшие киты, которые раньше платили
часто, много и большие суммы, а теперь
почему-то потеряли интерес.
Активно реактивировать, предлагать скидки,
возможно, связываться лично и возвращать.
22. Сегментация нужна для:
• Более точного понимания структуры
аудитории и денег.
• Точных расчётов и прогнозов.
• Объяснения изменений в продукте.
• Анализа трафика.
• Мониторинга.
• Рассылок и уведомлений.
• И многого другого...
Ключевые мысли
23. События и воронки в продукте
● События и воронки: что это и для чего.
● Алгоритм построения системы событий в продукте.
● Воронки - инструмент для обнаружения узких мест продукта.
24. События - действия пользователей в продукте,
которые учитываются в аналитической системе.
Базовые события:
• Регистрация.
• Вход.
• Платёж.
Кастомные события - настраиваются
индивидуально под каждый Продукт.
События
25. События
Детальный анализ событий 1 сессии:
• Анализ базовых и кастомных событий.
• Поиск и устранение узких мест.
• Оптимизация 1 сессии.
• В результате: повышение retention и
монетизационных метрик.
Для анализа последующих сессий можно
использовать алгоритм, описанный далее.
26. Шаг 1: Что мы хотим знать?
• Удержание.
• Цена пользователя.
• Узкие места.
• Конверсии.
• Нарезка по параметрам.
• и т. д.
Итог: список вопросов к продукту и системе
аналитики.
Алгоритм настройки событий
27. Алгоритм настройки событий
Шаг 2: Список событий.
• Какие для этого нужны данные?
• Достаточно ли текущих данных для
ответа на вопросы?
Итог: список кастомных событий, которые
нужно интегрировать дополнительно.
28. Шаг 3: Параметры событий.
• Какие параметры передавать с
событиями?
Итог: список (таблица) параметров для
каждого события.
Шаг 4: Управленческие решения.
• Что будем делать получив эти данные?
Итог: Скорректированный список событий и
параметров.
Алгоритм настройки событий
29. Алгоритм настройки событий
По итогам 4 шагов:
• Список событий, которые можно
интегрировать.
• Список параметров, которые нужно
передать.
• Понимание, что делать с полученными
данными.
Шаг 5: Интеграция и тестирование,
тестирование...
30. Рекомендации по настройке событий:
• Не откладывать настройку событий на
потом.
• Использовать параметры событий:
поведения;
глобальные;
источник трафика;
активность;
платежная активность;
и другие.
События
31. События
Ещё рекомендации:
• Рисовать воронки событий заранее.
• Дублировать информацию в 2 системы.
• Тестирование интеграции.
• Оптимизация и доработка на основе
тестирования и использования.
33. Алгоритм построения:
• Что нам нужно от пользователя?
Например: активация, покупки, заявки.
• Какие шаги ведут к цели?
• Какие возможны варианты выполнения
каждого шага?
• Как сегментировать пользователей?
В итоге должна появится ясность какие есть
узкие места и как их утранить.
Воронки
34. Рекомендации по использованию:
• Конверсия на ранних шагах - рычаг для
последующих.
• Оптимизация предудущих шагов не должна
испортить последующие.
• Воронки - не панацея, используйте их вместе
с метриками.
• Оптимизация воронок - процесс постоянный.
Воронки
35. AIDA-воронки:
• Внимание (awareness) - привлечь
внимание.
• Интерес (interest) - вызвать интерес
приемуществами.
• Желание (desire) - вызвать эмоциональное
переживание от отсутсвия (отключить
логику).
• Действие (action) - сопроводить до
целевого действия (покупка, лид).
Примеры воронок
36. AIDA для контентного сайта:
• Внимание (awareness) - просмотр 2-5
страниц.
• Интерес (interest) - просмотр более 5
страниц.
• Желание (desire) - социальная активность,
лайки, комментарии.
• Действие (action) - подписка на новости,
регистрация.
Примеры воронок
37. AIDA для e-commerce:
• Внимание (awareness) - просмотр 2-5
страниц.
• Интерес (interest) - поиск по магазину,
поиск по категориям.
• Желание (desire) - просмотр N товаров,
сравнение, добавление в корзину.
• Действие (action) - оформление заказа.
Примеры воронок
38. • Максимально детализировать 1 сессию.
• Для остальных сессий действовать по
алгоритму.
• Использовать параметры событий.
• Строить воронки вокруг ключевых событий.
• Искать узкие места с помощью воронок.
• Использовать воронки вместе с метриками.
Ключевые мысли
39. Всем спасибо и успехов в работе!
Контакты для связи
• email: parinovv@gmail.com
• Skype: parinovvalerey
Справочник метрик веб и мобильных приложений https://goo.gl/JagaTI
