Аналитика и метрики приложений 29.11.2016 г.

Аналитика и метрики приложений

Паринов Валерий, Петер-Сервис 29.11.2016 г.

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.

Аналитика и метрики приложений● Аналитика метрик.● Виды метрик и особенности применения. ● Признаки наилучших метрик.

Помогает:

• Оценить состояние.• Оптимизировать:

находить узкие места;выявлять точки роста.

Можно проводить:

• До запуска разработки.• После запуска продукта.

Аналитика

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?

• 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

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

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)

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%

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.

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%.

Метрики

• Churn (отток) = 1 - retention• K-factor > Churn • K-factor = Churn • K-factor < Churn

Метрики виральности

Признаки наилучших метрик

• Простота• Значимость • Своевременность • Немедленная полезность

4 признака наилучших метрик

Сегментация пользователей● Сегментация пользователей: что это и для чего.● RFM-анализ. ● Когортный анализ.

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?

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

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.

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

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.

Когортный анализ

• Сравнение сегментов по дате регистрации.

• Приведение к точке “ноль”.

Когортный анализ

Когортный анализ

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

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.

События - действия пользователей в продукте, которые учитываются в аналитической системе.

Базовые события:

• Регистрация.• Вход.• Платёж.

Кастомные события - настраиваются индивидуально под каждый Продукт.

События

СобытияДетальный 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.

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

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.

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

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...

Рекомендации по настройке событий:

• Не откладывать настройку событий на потом.

• Использовать параметры событий:поведения;глобальные;источник трафика;активность;платежная активность;и другие.

События

События

Ещё рекомендации:

• Рисовать воронки событий заранее.• Дублировать информацию в 2 системы.• Тестирование интеграции.• Оптимизация и доработка на основе

тестирования и использования.

Воронки

1 шаг- 100% 2 шаг - 46,5% 3 шаг - 8,5% 4 шаг - 4,5% 5 шаг - 3,0%

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

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

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

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

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

• 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

Всем спасибо и успехов в работе! Контакты для связи

• email: [email protected]• Skype: parinovvalerey

Справочник метрик веб и мобильных приложений https://goo.gl/JagaTI