Аналитика мобильных приложений: как проводится анализ программ

Сегодня у большинства компаний есть собственные сервисы для смартфонов и планшетов, которые помогают успешному развитию бизнеса и охвату максимального количества потенциальных клиентов. Но просто разработать и загрузить их в магазины недостаточно. Чтобы софт действительно приносил пользу и нравился пользователям, важно понимать, что происходит внутри него: сколько людей им пользуются, где они задерживаются, а где закрывают программу и больше к ней не возвращаются. Именно для этого нужна аналитика мобильных приложений, о которой расскажут специалисты ИТ-агентства White Tiger Soft.

Для улучшения видимости цифровых продуктов в App Store и Google Play проводится работа над их страницами: оптимизация описания, ключевых слов, скриншотов и других элементов, которые помогают повысить заметность и увеличить количество установок. Однако для продвижения этого недостаточно. Компании также привлекают ЦА через контекстную и таргетированную рекламу, СЕО-оптимизирование собственного сайта.

При этом важнейшую роль играет грамотно построенная система аналитики мобильных приложений. Одного качественного продукта недостаточно. Даже функциональный сервис не сможет эффективно развиваться, если команда ограничивается только стандартными инструментами и простой статистикой.

Для полноценного продвижения необходимо выстроить комплексный аналитический процесс. Он включает интеграцию с рекламными платформами, сбор отзывов и обратной связи от пользователей, а также анализ технических проблем. Например, по информации о сбоях и закрытии софта можно выявлять ошибки и своевременно их устранять.

Она представляет собой процесс получения и изучения данных о том, как люди взаимодействуют с продуктом. Позволяет увидеть, сколько времени они проводят в программе, какие подразделы открывают, а какие опции остаются без внимания.

Сбор сведений о пользовательских действиях начинается сразу после размещения в магазине. На этой стадии специалисты определяют, какие события и показатели необходимо отслеживать. Это могут быть установки, переходы между экранами, оформление покупок или другие действия внутри.

Грамотно построенная система аналитики приложений для Android и iOS решает сразу несколько важных задач. Рассмотрим их ниже более подробно.

Анализирование аудитории позволяет понять, в каких местах она сталкивается с трудностями. На основе этих сведений возможно доработать софт и сделать его более удобным.

Изучая поведение пользователей, можно выявить, почему они не выполняют нужные действия, которые необходимы вашей компании. Допустим, в сервисе для доставки еды люди часто добавляли блюда, но не оформляли заказ. В ходе проведенной аналитики приложения обнаружилась такая проблема, как слишком запутанный процесс покупки. Когда разработчики сделали этот шаг проще, количество завершенных заказов заметно выросло.

Данные о поведении аудитории помогают понять, какие функции действительно востребованы. Например, в музыкальном сервисе меломаны интересовались возможностью создавать общие плейлисты. После внедрения этой опции создатели заметили рост активности и более частое использование программы.

Аналитика также дает возможность обнаруживать технические проблемы. С ее помощью можно увидеть, на каких устройствах софт работает медленно, в каких ситуациях происходит сбой.

Иногда компания активно привлекает новых пользователей, но реальная активность внутри цифрового продукта остается невысокой. В таких случаях важно анализировать специальные показатели.

Это количество людей, которые открыли сервис и совершили какое-либо действие в течение одного дня. Метрика показывает ежедневную активность аудитории и помогает понять, насколько софт востребован здесь и сейчас.

Это число уникальных людей, которые хотя бы единожды в неделю воспользовались программой. Дает возможность понять, с какой регулярностью пользователи возвращаются к сервису.

Это количество людей, которые взаимодействовали с программным обеспечением в течение последнего месяца. Позволяет понять размер активной аудитории и оценить динамику роста продукта.

Метрика отражает суммарную прибыль, которую компания получает от 1 юзера за весь период его взаимодействия с приложением. Анализ этого показателя помогает определить, какой бюджет оправдано направлять на привлечение новой аудитории.

Помимо этих базовых показателей, в аналитике часто используют и дополнительные:

Обычно используют ее 2 основных направления. Выбор зависит от того, какие задачи стоят перед продуктом, и какие данные необходимо получить.

Помогает понять, каким образом пользователи находят сервис и сколько стоит их привлечение. С ее помощью оценивают результативность рекламных кампаний и анализируют такие показатели, как:

• стоимость установки;
• цена клика;
• конверсия в покупку.

Она позволяет увидеть, какие каналы рекламы приносят больше всего людей, какие из них оказываются наиболее выгодными. На основе этих сведений можно корректировать рекламную стратегию, перераспределять бюджет и снижать расходы на привлечение аудитории.

Ее основная цель – изучить поведение внутри самой программы. Она показывает, как ЦА взаимодействует с интерфейсом:

• какие кнопки нажимаются;
• какие подразделы открываются чаще;
• на каком шаге прекращают использование софта.

Анализ этой информации помогает команде улучшать функциональность, упрощать интерфейс и делать продукт более удобным.

Она выстраивается поэтапно. Каждый шаг дает возможность постепенно превратить разрозненные данные в понятную информацию, на основе которой можно принимать решения по развитию.

На первом этапе команда настраивает системы, которые автоматически фиксируют поведение людей. Обычно собираются:

• операции внутри сервиса – нажатия на кнопки, переходы между экранами, продолжительность сеанса;
• технические характеристики – модель устройства, версия ОС, ошибки и сбои;
• общая инфо о клиентах – например, возрастная группа, регион или страна;
• информация о покупках, подписках и других целевых действиях.

Очень важно, чтобы все сведения на этой стадии корректно сохранялись, были защищены и при необходимости легко извлекались.

После сбора информации начинается ее изучение. Специалист обрабатывает ее, ищет повторяющиеся закономерности и оценивает изменения показателей со временем. Особое внимание уделяется пути пользователя внутри приложения. Это помогает понять, где возникают трудности.

Чтобы с информационными массивами было удобнее работать, их представляют в наглядной форме:

• графики, показывающие изменение ключевых показателей;
• тепловые карты, отражающие активность на экранах;
• воронки конверсии, позволяющие увидеть, на каком этапе теряется аудитория.

Интерактивные панели управления позволяют следить за метриками почти в режиме онлайн.

На основе накопленной информации команда предполагает, как будут вести себя пользователи в будущем. Например, анализ показывает признаки возможного оттока аудитории. В этом случае разработчики могут заранее принять меры: улучшить функциональность, изменить интерфейс или предложить дополнительные возможности, чтобы удержать ЦА.

Рассмотрим несколько популярных платформ, которые помогают компаниям собирать статистику мобильных приложений, анализировать пользовательское поведение и получать данные для развития.

Собирает информацию об устройствах пользователей и событиях внутри программы, после чего ее можно сегментировать и изучать. Позволяет отслеживать поведение людей, количество событий, характеристики смартфонов и планшетов, показатели удержания и конверсии. При необходимости данные возможно выгружать в BigQuery, чтобы проводить более глубокий анализ и работать с большими информационными массивами.

Этот инструмент часто применяют в продуктах, где важны уведомления в реальном времени и облачное хранение информации. Например, в мессенджерах, социальных сетях и других сервисах с высокой пользовательской активностью.

Это аналитическая платформа от Яндекса, предназначенная для приложений на iOS, Android и веб-проектов. Она позволяет собирать подробную статистику о работе программы и поведении людей.

С ее помощью можно создавать отчеты по основным показателям, изучать аудиторию, анализировать пользовательские сценарии, отслеживать ошибки и сбои, а также проводить A/B-тестирование.

Аналитическая платформа, разработанная компанией Yahoo. Она предоставляет бесплатный доступ к отслеживанию пользовательских событий без ограничений по объему данных.

Инструмент включает возможности сегментации аудитории, анализа воронок, оценки доходов и формирования отчетов о технических сбоях. Это помогает разработчикам лучше понимать поведение и находить способы улучшения софта.

Его используют как молодые команды, так и крупные предприятия. Сервис подходит для проектов, где важно получать подробные сведения о поведении ЦА и использовать их для развития.

Это платформа, которая специализируется на отслеживании загрузок и выявлении мошеннических действий. Она поддерживает программное обеспечение на Айос и Андроид, а также объединяет данные из разных источников. Сервис предоставляет инструменты для сегментирования пользователей, автоматизации маркетинговых процессов и анализа эффективности рекламных кампаний.

Этот процесс включает несколько стадий.

Работа начинается с интегрирования SDK. Библиотека позволяет фиксировать действия юзеров и передавать эти данные. После подключения важно убедиться, что все работает корректно. Если пропустить тестирование, часть информации о пользовательских действиях или конверсиях может просто пропасть. Особенно критично это на ранних этапах развития, когда каждая метрика играет большую роль.

Чтобы информация была точной, необходимо понимать, что один и тот же человек может открывать программу много раз. Поэтому важно настроить систему идентификации между различными сеансами. Для этого применяются уникальные идентификаторы: ID пользователя и устройства или специальные внутренние параметры, которые создаются внутри программного обеспечения.

Перед началом анализа необходимо определить, какие именно пользовательские действия будут отслеживаться. Обычно этим занимается продуктовый или бизнес-аналитик. К событиям могут относиться:

• запуск;
• переход между экранами;
• использование определенных функций;
• оформление покупки или подписки.

Их выбор зависит от задач продукта и целей бизнеса. Иногда стандартных показателей недостаточно. В этом случае настраивают дополнительные метрики, которые учитывают особенности конкретного сервиса. Это могут быть данные о версии программы, типе устройства, географии ЦА или особенностях ее поведения. Такие параметры помогают получить более точную картину использования ПО.

Рассмотрим soft электронной коммерции. Для интернет-магазинов важны показатели, которые отражают процесс покупки и эффективность продаж. Основные метрики здесь:

• коэффициент конверсии;
• средний чек;
• показатель отказов от корзины;
• пожизненная ценность клиента.

На основе полученных сведений можно улучшать интерфейс, оптимизировать воронку продаж и повышать доходность.

Приложения используются в самых разных ситуациях. Человек может находиться без стабильного интернета или с почти разряженной батареей, поэтому передача данных не всегда происходит сразу. В таких случаях действия сначала сохраняются на устройстве, а затем отправляются в систему аналитики, когда соединение восстанавливается.

Чтобы не перегружать программное обеспечение ненужной информацией, аналитические платформы применяют так называемое окно передачи данных – обычно около 7 дней. Если за этот период устройство не подключается к сети, собранные сведения считаются неактуальными и автоматически удаляются.

Их утечка или несанкционированный доступ могут привести к финансовым потерям, юридическим проблемам и ухудшению репутации компании. Поэтому важно соблюдать ряд правил:

1. Шифрование. Для защиты информации используются специальные протоколы.
2. Минимизация собираемых данных. Старайтесь хранить только те сведения, которые действительно необходимы для работы. Это снижает риски утечек и уменьшает нагрузку на систему.
3. Прозрачная политика. Пользователям необходимо объяснять, какие данные собираются, зачем они используются и как именно обрабатываются.
4. Получение согласия. Перед сбором персональной информации необходимо получить его у человека. Также должна быть возможность отказаться от ее обработки.
5. Соблюдение требований законодательства. Мобильные продукты обязаны соответствовать действующим законодательным нормам.
6. Анонимизация сведений. По возможности они обезличиваются – личная информация удаляется или заменяется обобщенными показателями. Это позволяет анализировать пользовательское поведение без риска раскрытия персональных данных.

Соблюдение этих принципов помогает защитить сведения и одновременно безопасно использовать их для анализа и улучшения работы приложения.

В интернет-магазинах часто применяют тепловые карты, чтобы понять, как люди взаимодействуют со страницами товаров. Например, полученные сведения могут показать, что большинство не пролистывает контент дальше первых фото. В такой ситуации важные товарные характеристики рекомендуется разместить в верхней части, что помогает удержать внимание и увеличить среднее время использования софта.

В банковских сервисах одним из ключевых показателей считается конверсия. Если она низкая, это означает потерю потенциальных клиентов. В такой ситуации специалисты изучают частоту повторных сеансов, анализируют воронку конверсии и обратную связь. Решением проблемы может стать упрощение процесса загрузки документов, добавление подсказок в интерфейсе или настройка push-уведомлений, напоминающих завершить оформление заявки.

Алгоритмы искусственного интеллекта изучают пользовательское поведение и на его основе предлагают более точные рекомендации. Система учитывает прошлые действия человека, его интересы и привычки использования ПО. Благодаря этому люди чаще взаимодействуют с сервисом и дольше остаются в нем.

Модели ML способны предсказывать будущие действия на основе уже накопленной информации. Это помогает заранее понимать потребности аудитории и планировать развитие продукта.

Аналитические платформы с использованием ИИ находят сложные закономерности в пользовательском поведении. Это позволяет делить ЦА на более точные группы с учетом не только действий в программе, но и поведенческих особенностей. Такой подход помогает вести более эффективный маркетинг.

Алгоритмы способны обрабатывать огромные информационные объемы практически мгновенно. Благодаря этому специалисты получают актуальные сведения сразу и могут быстрее принимать решения по улучшению продукта.

Программное обеспечение на базе машинного обучения самостоятельно формирует аналитические отчеты и выделять наиболее важные показатели. Это снижает нагрузку на специалистов и ускоряет получение полезной информации.

В некоторых случаях искусственный интеллект помогает выявлять возможные сбои или падение производительности еще до того, как проблема проявится. Такой подход позволяет вовремя устранить потенциальные ошибки и обеспечить стабильную работу софта.

Анализ мобильных приложений – это не просто сбор статистики, а важный инструмент для развития цифрового продукта. Он помогает компаниям лучше понимать поведение пользователей, находить слабые места в интерфейсе и принимать решения на основе реальных данных, а не предположений. Когда команда регулярно изучает метрики и анализирует действия аудитории, она может быстрее улучшать сервис, добавлять действительно полезные функции и устранять проблемы, которые мешают людям пользоваться софтом. Это напрямую влияет на удержание ЦА, рост активности и увеличение дохода.