Mobile Metriken: Auf welche Daten sollten Sie sich bei der Entwicklung von Anwendungen verlassen? So berechnen Sie den Gewinn

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Das erste Mal stieß ich auf DAU/MAU-Kennzahlen, als sie 2009 im Zusammenhang mit Spielen auf Facebook erwähnt wurden. Und obwohl ich mir sicher bin, dass sich ernsthafte Spieler nicht mehr darauf verlassen Wachstumskennzahlen Dennoch erwiesen sie sich für viele Vermarkter als sehr attraktiv.

Heute werden wir darüber sprechen, warum diese Kennzahlen gleichzeitig so attraktiv und gefährlich sind.

Beginnen wir mit ihrer Definition.

DAU (Täglich aktive Benutzer) gibt an, wie viele (einzelne) Kunden Ihren Dienst an einem bestimmten Tag genutzt haben (normalerweise angemeldet).

MAU (Monatlich aktive Benutzer) gibt an, wie viele (einzelne) Kunden Ihren Service genutzt haben Im vergangenen Monat(oder die letzten 30 Tage).

DAU/MAU Das sind % unserer (einzigartigen) Kunden wieder haben Ihren Dienst im Berichtszeitraum in Anspruch genommen. Dies ist die sogenannte „Klebrigkeit“.

Welche gibt es? Profis ihre Verwendung?

Erste: Es ist sehr einfach, solche Kennzahlen zu berechnen. In der DAX-Sprache könnten die Berechnungen so aussehen.

:=
DISTINCTCOUNT (tbl_users)

:=
BERECHNUNG(,
DATESINPERIOD (Kalender, MIN (Kalender), -30, TAG))

Zweite: Viele Unternehmen sind geschlossen und veröffentlichen ihre Kennzahlen (z. B. ARPU oder LTV) nicht. Mithilfe von Competitive-Intelligence-Tools können Sie jedoch relativ einfach die Größe der Zielgruppe Ihrer Konkurrenten abschätzen und Ihre Wachstumsindikatoren mit deren Wachstumsindikatoren vergleichen.

Eigentlich endet hier die Attraktivität dieser Kennzahlen.

Welche gibt es? Risiken ihre Verwendung?

(1) DAU ist eine weitgehend volatile Wachstumsmetrik und erklärt gleichzeitig überhaupt nicht, warum dieses Wachstum auftritt.

1. Ist das ein Ergebnis der PR, als mehrere namhafte Fachpublikationen auf Sie aufmerksam wurden?
2. Ist es ein Ergebnis des Marketings, bei dem durch den Start einer neuen Akquise-Marketingkampagne viele „neue“ Kunden gewonnen wurden?
3. Ist dies ein Ergebnis des Marketings, bei dem eine Retention-Marketing-Kampagne dazu führte, dass viele „alte“ Kunden zurückkamen?

Wie Sie sehen, können die Faktoren sehr unterschiedlich sein.

Der erste Wachstumsfaktor im Allgemeinen extern(Sie haben ihn nicht beeinflusst). Daher kann man nicht mit der Nachhaltigkeit eines solchen Ergebnisses rechnen.

Der zweite und dritte Wachstumsfaktor allerdings intern(das Ergebnis Ihrer Bemühungen), die Natur dieser Faktoren ist jedoch unterschiedlich. Dies bedeutet, dass die Stabilität des Ergebnisses im Laufe der Zeit unterschiedlich sein wird.

(2) DAU/MAU werden oft als Proxy für die Bewertung des internen Aufbewahrungsmechanismus Ihres Dienstes betrachtet. Dies ist jedoch auch nicht wahr.

Benutzeranmeldungen korrelieren normalerweise nicht gut mit der Zielaktion. Typischerweise sieht das Bild eines explosiven Wachstums so aus.

Quelle: amplitude.com.

Obwohl die DAU immer noch wächst, nehmen die Abflüsse bereits viel schneller zu. Daher ist die Rückkehr in die Ausgangsposition nur eine Frage einiger Wochen.

Warum passiert das?

Einerseits korreliert die Anmeldung als imaginäre Zielaktion nicht gut mit realen Zielaktionen, beispielsweise dem Betrachten eines Produkts.

Andererseits generieren Unternehmen Wachstum aufgrund der ersten beiden Faktoren.

Das ist Anziehung, und Anziehung wird normalerweise dadurch gemessen und optimiert Erste Zielaktion (Anmelden/Kauf), statt wiederholter Zielaktionen ( n-ter Login, monatlicher Kauf). Es stellt sich also heraus, dass es sich um diese Kennzahlen handelt Vanity-Metriken.

Was denkst du über DAU, MAU?

Einen praktischeren Ansatz beschreibe ich hier:

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Heute werden wir über LTV in einem anderen Kontext sprechen – einem vereinfachten angewandten.

Also, vor dir Lebenszyklusraster.

Der Name und das Konzept dieser wunderbaren Technik wurden vom herausragenden Vermarkter Jim Novo gegeben. Lesen Sie seinen Blog unbedingt noch einmal, insbesondere die früheren Artikel.

Im Wesentlichen ist LCG eine RF(M)-Matrix:
Von horizontal Achse, die Sie betrachten R Effizienz(Aktualität des letzten Kaufs);Von Vertikale Achse, die Sie betrachten F Häufigkeit(Anzahl der Käufe); In jeder Zelle sehen Sie die Anzahl der Kunden mit bestimmten Parametern R und F. Durch die Erstellung einer solchen Matrix können wir viele Fragen sofort beantworten, aber jetzt interessieren uns nur noch vier: welche Kunden kritisch für das Geschäft?
(oberer rechter Quadrant), welche Kunden wirklich entwickeln weiter?
(unterer rechter Quadrant), welche Kunden wahrscheinlich verloren für das Geschäft?
(oberer linker Quadrant) welche Kunden nicht interessant für das Geschäft? Ich bin mir sicher, solange du...

Berechnet nach der Formel: Anwendungsumsatz / Anzahl der Benutzer, die eine Zahlung getätigt haben.

Berechnet nach der Formel: Anwendungsumsatz / Anzahl aller Benutzer, die die Anwendung während des Umsatzzeitraums besucht haben.

Urintest auf UIA. Das Konzept der Mikroalbuminurie, ihre Gefahr und Hauptzeichen

Mikroalbuminurie ist eine schwere Erkrankung, die im späteren Verlauf eine tödliche Bedrohung für den Menschen darstellt. Eine solche Störung kann nur durch eine Laboruntersuchung des Urins auf Albumin festgestellt werden. Diese Substanz ist im menschlichen Blut vorhanden, daher ist ihr Auftreten in biologischer Flüssigkeit kein gutes Zeichen.

Was ist Mikroalbuminurie, wie kann sie für die Gesundheit des Patienten gefährlich sein und wie sammelt man Urin, um ihn auf das Vorhandensein von Albumin zu testen? Gehen wir es der Reihe nach an.

Was ist UIA?

MAU oder Mikroalbuminurie ist das Vorhandensein von Albumin in biologischer Flüssigkeit. Es weist auf das Vorliegen verschiedener (am häufigsten renaler) Pathologien hin und kann in 5 Schweregraden auftreten.

1. Im ersten Stadium ist Mikroalbumin im Urin praktisch nicht nachweisbar. Es ist völlig asymptomatisch, da die Krankheit gerade erst beginnt, sich zu entwickeln.
2. Anfangsphase der Entwicklung. Der Patient erfährt weiterhin gefährliche pathologische Veränderungen, aber der Albuminspiegel in der biologischen Flüssigkeit überschreitet nicht die Standardwerte.
3. Die dritte Phase ist pränephrotisch. In diesem Stadium kann die Krankheit bereits durch einen Urintest auf UIA erkannt werden. Bei Bedarf werden weitere ernannt Diagnoseverfahren Ziel war es, die Funktionen der Nierenfiltrationsglomeruli zu beurteilen.
4. Nephrosephase. Der Patient leidet unter arterieller Hypertonie und Schwellungen der Gliedmaßen und des Gesichts. Die klinische Analyse zeigt deutlich Anzeichen von Proteinurie, Erythrozyturie sowie das Auftreten von Kreatinin und Harnstoff.
5. Entwicklung eines Nierenversagens. Der Patient leidet unter häufigen Anfällen von arterieller Hypertonie, seine Schwellung verschwindet praktisch nicht, die Urinanalyse enthält Eiweiß, Blutzellen, Harnstoffpartikel und Kreatinin. Es gibt keinen Zucker.

Ein Patient mit Diabetes mellitus durchläuft alle diese Stadien der Mikroalbuminurie. Wenn auf gefährliche Symptome nicht rechtzeitig reagiert wird, besteht zusätzlich zur diabetischen Nephrose die Gefahr, dass der Patient in ein diabetisches Koma fällt, was bereits eine unmittelbare Lebensgefahr darstellt.

Optimale Leistung und gravierende Abweichungen

Albumin im Urin kann bei mehreren Patientenkategorien nachgewiesen werden, nämlich:

• Diabetiker;
• Menschen, die an Nierenerkrankungen leiden;
• Patienten mit atherosklerotischer Herzkrankheit;
• Kerne.

Der Mikroalbuminspiegel im menschlichen Urin hängt von vielen Faktoren ab. Wenn mindestens einer von ihnen auftritt, kann der Gehalt des Stoffes stark ansteigen. Diese Faktoren sind:

• übermäßige körperliche Aktivität;
• Missbrauch von proteinhaltigen Lebensmitteln;
• Flüssigkeitsmangel im Körper, Dehydrierung;
• Fieber;
• entzündliche Prozesse in den Organen des Harnsystems;
• Rauchen;
• hypertrophe Prozesse im Myokard;
• Nierenentzündung;
• ein starker Anstieg des Kreatininspiegels.

Die tägliche MAU-Norm im Urin einer Person, unabhängig von ihrem Alter, sollte 30 mg nicht überschreiten. Wenn diese Indikatoren, wenn auch nur geringfügig, überschritten wurden, sollte dies die Grundlage für eine gründlichere Untersuchung des Patienten sein. Daher deuten solche Abweichungen häufig auf die Entwicklung einer Nephropathie hin, die sich zu einem ernsteren Problem entwickeln kann.

Wenn die Albuminnorm im Urin um das Zehnfache überschritten wurde, und dieser Moment Tagesdosis 300 mg, deutet dies auf eine pathologische und sehr lebensbedrohliche Nierenschädigung hin.

Was zeigt die Urinanalyse bei UIA und wann ist sie notwendig?

Zunächst müssen Sie herausfinden, um welche Art von Urintest für UIA es sich handelt. Eine solche klinische Studie wird nur durchgeführt, wenn bestimmte Indikationen vorliegen, auf die wir etwas später eingehen werden. Mit einem solchen Test berechnet der Labortechniker die Menge an Albumin und erkennt (oder erkennt) auch Substanzen, die vorhanden sind gesunde Menschen nicht beobachtet - Protein, Zucker, rote Blutkörperchen usw.

Die UIA-Analyse hilft bei der Feststellung des Vorhandenseins von:

• Diabetes Mellitus;
• Sarkoidose;
• schwere Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems;
• arterieller Hypertonie;
• Allergien gegen Fruktose.

Der häufigste Grund für einen erhöhten Mikroalbuminspiegel im Urin ist jedoch Diabetes mellitus. Eine Analyse zum Nachweis dieser Substanz im Urin ist erforderlich, wenn der Patient:

• klagt über häufige oder ständige Schmerzen in der Umgebung Brust;
• verspürt starke Beschwerden in der linken Brustseite oder sogar im gesamten Rumpf;
• leidet unter häufigen Anfällen von Bluthochdruck;
• verspürt allgemeine Schwäche, Lethargie, Müdigkeit.

In späteren Stadien kann der Patient deutliche Symptome eines Schlaganfalls aufweisen. Die Folgen der Krankheit können sehr gefährlich sein. Wenn Sie daher häufig unter Schwindel, Ohnmachtsanfällen, Übelkeitsanfällen und anderen Symptomen leiden, sollten Sie unbedingt einen Arzt aufsuchen.

Was ist der richtige Ansatz zum Sammeln von Urin zur Analyse?

Ein Urintest auf Mikroalbuminurie kann von einem Endokrinologen, Internisten, Urologen oder Kardiologen verordnet werden. Bei Kindern kann es sein, dass Sie ein Haus- oder Kinderarzt zu einem solchen Test überweist. Wenn bei einem Patienten Albumin im Urin festgestellt wird, muss er vor dem Ergreifen von Maßnahmen weiter untersucht werden. Zusätzliche Diagnoseverfahren helfen dabei, die Ursache der Erkrankung zu ermitteln und erst dann mit der Beseitigung zu beginnen.

Wie führt man einen Urintest auf Mikroalbuminurie durch? Dies ist wichtig zu wissen, um echte Ergebnisse aus einer klinischen Untersuchung biologischer Flüssigkeiten zu erhalten. Die Urinsammlung hängt vom Zweck ab, für den sie durchgeführt wird.

Daher wird 24 Stunden vor dem Test Urin auf MAU gesammelt, um das Vorhandensein von Salzen festzustellen. Um zu verhindern, dass verschiedene Substanzen oder Partikel in die Probe gelangen, kaufen Sie einen speziellen Kunststoffbehälter zum Sammeln von Urin. Gehen Sie als Nächstes wie folgt vor:

• Gießen Sie den gesammelten Urin in einen Behälter.
• Geben Sie den Behälter zur Untersuchung.
• Warten Sie auf die Ergebnisse und sammeln Sie gegebenenfalls die biologische Flüssigkeit erneut.

Wie führt man einen Urintest auf UIA durch, wenn man die Entwicklung von Diabetes vermutet? Es ist notwendig, täglich Urin zu sammeln und ihn anschließend an einem kalten Ort aufzubewahren. Am nächsten Tag 100 ml Flüssigkeit in einen Plastikbehälter füllen und mit frischem Urin vermischen. Decken Sie den Behälter mit einem Deckel ab und achten Sie darauf, dass dieser den Behälter dicht verschließt.

Wenn Sie einen Behälter mit biologischer Flüssigkeit zur Analyse einsenden, geben Sie unbedingt die erforderlichen Daten an: Alter, Gewicht, Datum der Urinsammlung. Bei Bedarf können Sie den Facharzt angeben, der die Ergebnisse interpretiert, sowie Ihr Geburtsdatum.

Was sollte dann das Verhältnis von Albumin zu Kreatinin im Urin sein? tägliche Norm sollte so sein:

Das Überschreiten dieser Standards weist auf schwerwiegende Fehlfunktionen im Körper hin. Wenn solche Anomalien 3 Monate oder länger anhalten, deuten sie häufig auf eine chronische Nierenerkrankung hin.

Um das Ganze abzurunden, sollte beachtet werden, dass schwerwiegende Pathologien nur durch regelmäßige präventive klinische Urintests verhindert werden können. Unter anderen Umständen ist es möglicherweise nicht möglich, die Situation zu korrigieren.

MAU DAU ARPU oder Verkehrsmetriken, die Sie kennen müssen

Bewerbungen für Mobiltelefone Bringen Sie den Entwicklern Geld, die sich schnell an die Bedürfnisse ihres Publikums (Kunden) anpassen können. Es reicht nicht aus, eine nützliche Anwendung zu erstellen; Sie müssen die Aktivität ihrer Benutzer verfolgen, rechtzeitig auf Nachfragerückgänge und -steigerungen reagieren und eine angemessene Preispolitik implementieren. Diesem Zweck dienen Leistungskennzahlen. mobile Anwendungen, auf die wir weiter unten im Detail eingehen werden.

Grundlegende Metriken für mobile Anwendungen

Die Installation einer mobilen Anwendung erfolgt durch Herunterladen des Programms auf Ihr Telefon. Ist der Kunde mit der Bewerbung zufrieden, wird er zum aktiven Nutzer. Zu diesem Zeitpunkt muss das Interesse des Kunden so groß sein, dass er eine erweiterte Version der Anwendung haben und zusätzliche Inhalte erhalten möchte. Ein zufriedener und interessierter Kunde ist bereit, für einen verbesserten Service einen Aufpreis zu zahlen. Hier beginnt die Anwendung, ihrem Ersteller Geld zu bringen.

Es ist leicht zu erkennen, dass ein direkter Zusammenhang zwischen erfüllten Benutzererwartungen und direkten Einnahmen aus der App besteht. Aber wie kann man den Grad der „Kundenzufriedenheit“ verfolgen? Dies kann durch die Verwendung von Kennzahlen erreicht werden, die helfen zu verstehen, was Benutzern gefällt und wie sie es bewerten, z. B. durch Preiserhöhungen für zusätzliche Inhalte, Einführung neuer kostenpflichtiger Funktionen usw.

Metriken werden in mobilen Anwendungen sowie in Spielen und Startups verwendet. Der Entwickler kann mehrere Arten von Metriken verbinden, um eine möglichst umfassende Einschätzung der Benutzernachfrage zu erhalten. Es wird empfohlen, sofort mit der Messung zu beginnen, nachdem der Client die Anwendung zum ersten Mal heruntergeladen hat.

Es ist wichtig, die folgenden Kennzahlen im Auge zu behalten:

1. Quellen für die Anwendungsinstallation. Wird benötigt, um die Wirksamkeit der von Ihnen genutzten Marketingkanäle zu bewerten.
2. Kennzahlen zur Benutzerbindung und -einbindung. Zeigt an, wie viele Clients Ihre Anwendung nach dem Herunterladen gestartet haben. PCU zeigt beispielsweise die maximale Anzahl von Benutzern an, die gleichzeitig bei einer Anwendung angemeldet sind. ACU ist ein Maß für die durchschnittliche Anzahl gleichzeitiger Benutzer in einer Anwendung über einen bestimmten Zeitraum.
3. Anzahl der eindeutigen Benutzer. Die Anzahl der Kunden, die die Anwendung regelmäßig nutzen.
4. Sitzung ist eine Metrik. Ein Indikator für die Verweildauer eines Benutzers in der Anwendung.
5. A/B-Tests. Sie informieren darüber, welche Tasten der Benutzer in welcher Reihenfolge gedrückt hat.
6. Finanzkennzahlen. Berechnen Sie die Wirksamkeit der Anwendung und ihre Rentabilität. Die wichtigsten Finanzkennzahlen sind ARPPU (Umsatz pro zahlendem Benutzer) und ARPU (durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer).

Indikatoren für Benutzeraktivität und -engagement

Für alle Entwickler mobiler Anwendungen ist es wichtig, die Aktivität und das Engagement ihrer Benutzer zu verstehen. Hierzu werden Metriken wie DAU, WAU, MAU, PCU, ACU berechnet.

Was ist diese Aktivität und was bedeutet sie?

Aktivitätsmetriken machen deutlich, wie viele Clients die Anwendung bereits heruntergeladen haben und nutzen. Wenn Sie diese Indikatoren kennen, können Sie Ihr Benutzerpublikum bewerten und seine Anfragen analysieren. Als Ergebnis erhalten Sie „Tipps“, auf welche Marketingtaktiken Sie zurückgreifen müssen. Dies ist der erste Schritt zur Steigerung des Nutzerengagements und damit Ihres Einkommens.

Was sind DAU (Daily Active Users)? Dies sind täglich aktive Benutzer. Die Metrik zeigt, wie viele Benutzer sich pro Tag bei der Anwendung angemeldet haben. Demnach handelt es sich bei WAU (Weekly Active Users) um wöchentlich aktive Nutzer. Und MAU (Monthly Active Users) sind einzelne Benutzer, die die Anwendung mindestens einmal im Monat besuchen. Die Einzigartigkeit der Benutzer wird durch ID oder Login bestimmt.

Besuchsspitzen und Grad der Beteiligung

Um die Benutzer-Engagement-Rate für eine Woche zu erhalten, müssen Sie den Indikator „täglich“ durch den Indikator „wöchentlich“ (DAU/WAU) dividieren. Wenn Sie den Koeffizienten der „Bindung“ der Benutzer an einen Dienst pro Monat kennen möchten, vergleichen wir die „täglichen“ und „monatlichen“ Ergebnisse (DAU/MAU).

Möchten Sie verstehen, wann Kunden Ihr Produkt am aktivsten nutzen? Verwenden Sie eine Metrik, um die Anzahl der Benutzer in einem bestimmten Zeitraum zu bestimmen. Verfolgen Sie die Indikatoren für durchschnittliche und Spitzenbesuche – und ziehen Sie Schlussfolgerungen.

PCU (Peak Concurrent User oder „Peak Online Users“) ist also die maximale Anzahl von Benutzern, die gleichzeitig in der Anwendung sind. Der Indikator wird pro Stunde, Monat oder Jahr gemessen.

Gleichzeitig liegt der Durchschnitt bei ACU (Average Concurrent User oder „durchschnittliche Anzahl von Online-Benutzern“). Hier wir reden überüber die Anzahl der Benutzer, die sich in einem bestimmten Zeitraum gleichzeitig in der Anwendung befinden. Wozu dienen diese Indikatoren? Beispielsweise um den idealen Zeitpunkt für den Start einer Werbekampagne zu ermitteln.

Wir empfehlen, Statistiken zu führen und die Indikatoren Ihres Projekts aufzuzeichnen. Dann wissen Sie immer, ob Kunden Ihre Bewerbung mögen, ob sie engagiert und aktiv sind, ob sie mit Ihren Preisen zufrieden sind und wann Sie Ihre Marketingstrategie ändern müssen.

Die Berechnung von Aktivitäts- und Engagement-Kennzahlen ermöglicht die weitere Berechnung der Finanzkennzahlen ARPU und ARPPU. Letztere zeigen den erzielten Gewinn sowohl von allen Nutzern als auch getrennt von den Kunden, die kostenpflichtige Versionen und Inhalte kaufen.

Ab heute im Internet verfügbar verschiedene Systeme Analytics, viele davon können kostenlos genutzt werden. Beliebte Dienste für mobile Anwendungen sind beispielsweise Google Analytics, Flurry und App Annie (App Annie erhebt jedoch Gebühren für einige zusätzliche Metriken).

Finanzkennzahlen

Aus Sicht der Gewinnprognose ist dies die wichtigste Gruppe von Kennzahlen.

Wichtige Finanzkennzahlen

• Brutto – Bruttoeinkommen für einen bestimmten Zeitraum;
• Umsatz – Nettoeinkommen abzüglich des Anteils des Geschäfts, in dem sich Ihre Anwendung befindet;
• Paying Share – das Verhältnis der Anzahl der Kunden, die kostenpflichtige Versionen kaufen, zur Gesamtzahl der Unique User. Wenn der Indikator sinkt, bedeutet dies, dass die Kunden die kostenpflichtigen Inhalte satt haben und es an der Zeit ist, diese „wiederzubeleben“ (z. B. eine neue Werbeaktion durchzuführen);
• Transaktionen nach Benutzer oder TBU – die Anzahl der Zahlungen pro Benutzer. Sie wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Zahlungen für einen bestimmten Zeitraum durch die Zahl der Zahler dividiert wird.

So berechnen Sie den Gewinn

Wenn Sie nur zwei einfache Formeln kennen, können Sie Rückschlüsse auf die Wirksamkeit Ihrer Anwendung ziehen.

Die erste Formel berechnet den durchschnittlichen Gewinn pro Kunde für einen bestimmten Zeitraum. Dieser ARPU-Indikator (Average Revenue Per User) wird durch das Verhältnis des Bruttoumsatzes von Benutzern zum durchschnittlichen Traffic pro Tag/Woche/Monat bestimmt.

Der ARPU-Index ermöglicht es zu verstehen, wie effektiv Ihr Projekt insgesamt ist. Schließlich handelt es sich um Einnahmen aus dem gesamten Publikum der Bewerbung. Der Index hängt unter anderem von Ihrer Preispolitik ab. Allerdings hilft ein weiterer Indikator dabei, die Akzeptanz Ihrer Preise für Ihre Kunden besser zu verstehen: der ARPPU-Index (Average Revenue Per Paying User). Dies ist auch ein bestimmender Faktor für den durchschnittlichen Gewinn pro Benutzer für einen bestimmten Zeitraum, nur sprechen wir hier ausschließlich von zahlenden Kunden. Das heißt, diejenigen, die zusätzliche Inhalte oder Dienste von Ihnen erwerben.

Um den ARPPU-Index zu ermitteln, wird das Bruttoeinkommen mit der Anzahl zahlender Nutzer bzw. PU (Anzahl der Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum für zusätzliche Inhalte bezahlt haben) korreliert.

Dank des ARPPU-Indikators lässt sich die Rentabilität bezahlter Inhalte leicht ermitteln. Sie können auch die Reaktion der Benutzer auf die Aktualisierung der Anwendung, das Angebot neuer Dienste oder Preiserhöhungen beobachten.

Unterschied zwischen ARPU und ARPPU

Viele Entwickler haben in der Anfangsphase Schwierigkeiten, Metriken auszuwerten. Insbesondere die ARPU- und ARPPU-Indizes werden oft verwechselt.

Während ARPU letztendlich den Nettogewinn pro Benutzer, beispielsweise pro Tag, anzeigt, berücksichtigt ARPPU nur den Gewinn, den Sie durch zahlende Kunden erzielt haben. Wenn an einem Tag keine Kunden zusätzliche Inhalte gekauft haben, beträgt der ARPPU für diesen Tag Null.

• ARPU = Umsatz / Benutzer (Nettoeinkommen geteilt durch die Anzahl aller Benutzer)

Alle Benutzer werden berücksichtigt. Dieser Indikator macht deutlich, wie viel Einkommen ein Nutzer im Durchschnitt erwirtschaftet.

• ARPPU = Umsatz / zahlende Benutzer (Nettoeinkommen geteilt durch die Anzahl der zahlenden Benutzer)

Es werden nur zahlende Nutzer berücksichtigt. ARPPU zeigt, wie Nutzer auf Ihre Preise reagieren und wie viel sie bereit sind zu zahlen Bezahlte Inhalte.

Da es viel weniger zahlende Benutzer gibt als insgesamt, ist ARPPU immer größer als APRU.

Wenn Sie die Preise erhöhen, haben Sie möglicherweise weniger zahlende Benutzer. Paying Share – Anteil der zahlenden Kunden. IN in diesem Fall Der Gewinn aller Kunden wird steigen, da die Zahl der zahlenden Kunden sinkt, nachdem die Preise für zusätzliche Inhalte erhöht wurden. Anziehen größere Zahl Für zahlende Kunden müssen Sie eine flexible und „sensible“ Preisstrategie entwickeln.

Beispiele für ARPU- und ARPPU-Berechnungen

Nehmen wir an, Sie haben 2000 Benutzer und 50 von ihnen kaufen kostenpflichtige Inhalte. Das Einkommen pro Monat beträgt 5000 $.

Ihre Ergebnisse pro Monat:

• ARPU = 5000 $/2000 = 2,5 $ (d. h. ein „normaler“ Benutzer zahlt Ihnen 2,5 $ pro Monat);
• ARPPU = 5000 $/50 = 100 $ (d. h. ein zahlender Benutzer bringt Ihnen 100 $ Gewinn pro Monat);
• Bezahlender Anteil = 50 / 2000 = 2,5 % (damit beträgt der Anteil zahlender Nutzer 2,5 %);
• Schauen wir uns an: 2,5 $ = 100 $ × 2,5 %

Weitere nützliche Finanzindikatoren

Neben dem Gewinn können Sie auch Ihre Ausgaben berechnen. Bestimmen Sie beispielsweise, wie viel es Sie kostet, Kunden zu gewinnen. Zu diesem Zweck gibt es einen Index CPI (Cost per Install) – das sind die Kosten für die Installation der Anwendung. Dadurch können Sie herausfinden, wie viel Geld für die Gewinnung neuer Kunden ausgegeben wurde. Diese Kennzahl wird anhand des Verhältnisses der Werbekosten zur Anzahl der App-Installationen berechnet.

Sie können auch feststellen, wie effektiv Ihr Projekt über die gesamte „Lebensdauer“ ist. Dazu muss der LTV-Index (Lifetime Value) berücksichtigt werden – ein Indikator für die Rentabilität für die durchschnittliche Nutzungsdauer der Anwendung durch einen Kunden.

Um den LTV-Index zu berechnen, müssen Sie den Umsatz pro Benutzer (ARPU) mit der durchschnittlichen Nutzungsdauer oder Lifetime multiplizieren.

Ist Ihr Projekt profitabel? Wenn der LTV unter dem CPI liegt, ist er nicht profitabel.

Um den LTV-Indikator zu verbessern, müssen Sie die Attraktivität der Anwendung erhöhen, die Kosten für die Gewinnung neuer Kunden senken und die Kosten für kostenpflichtige Inhalte erhöhen.

Vor- und Nachteile der Verwendung von Metriken

Es wird beispielsweise schwer zu verstehen sein, ob der DAU-Indikator an einem bestimmten Tag das Ergebnis einer erfolgreichen PR-Kampagne, eine Folge der Anwendung einer Marketingstrategie zur Gewinnung neuer Kunden oder die Rückkehr alter Kunden ist.

Die Analyse mobiler Anwendungen hilft beim Aufbau eines flexiblen und effektiven Modells für die Interaktion mit Kunden. Statistiken und Wissen führen Zielgruppe sorgt für den Erfolg Ihres Projektes.

Indikationen, Sammelregeln und Interpretation der Urintestergebnisse für Mikroalbuminurie

Urintests zum Nachweis einer Mikroalbuminurie (MAU) werden häufig in der Diagnose eingesetzt Anfangsstadien Schädigung des Nierengewebes.

Wichtig ist die quantitative Bestimmung des Albuminspiegels im Urin, der direkt proportional zum Grad der Schädigung des Nierenglomerulus (dem Hauptstrukturelement der Niere) ist.

Unter Mikroalbuminurie versteht man die Ausscheidung von Albuminprotein im Urin in Mengen, die die physiologischen Werte überschreiten.

Tabelle 1 – Definition von Mikroalbuminurie. Quelle - RMJ. 2010. Nr. 22. S. 1327

Physiologische und pathologische Albuminurie

Ein gesunder Mensch scheidet eine kleine Menge Proteinmoleküle im Urin aus (bis zu 150 mg/dl), während der Albumingehalt darin weniger als 30 mg/dl beträgt.

Die im Urin ausgeschiedene Proteinmenge kann variieren andere Zeit Tage in einem breiten Spektrum. So ist die Ausscheidung von Albumin im Urin nachts etwa 30-40 % geringer, was mit einem niedrigen Gefäßdruck und einer horizontalen Körperhaltung einhergeht. Dies führt zu einer Verringerung der Nierendurchblutung und der Urinfiltrationsrate im Glomerulus.

In aufrechter Position steigt die Albuminausscheidung im Urin und danach physische Aktivität kann kurzzeitig im mg/l-Bereich liegen.

Die im Urin ausgeschiedene Albuminmenge kann durch folgende Faktoren beeinflusst werden:

1. 1 Lebensmittel mit hohem Proteingehalt;
2. 2 Schwere körperliche Arbeit;
3. 3 Harnwegsinfektion;
4. 4 Kreislaufversagen;
5. 5 Einnahme von NSAIDs (nichtsteroidale entzündungshemmende Medikamente);
6. 6 Schwere bakterielle Infektion, Sepsis;
7. 7 Schwangerschaft.

Die Einnahme von blutdrucksenkenden Medikamenten aus der Gruppe der ACE-Hemmer hingegen verringert die Albuminsekretion.

Die Geschwindigkeit der Albuminausscheidung im Urin kann auch vom Alter und der Rasse abhängen. Abnormale Albuminausscheidung ohne Hinweise auf eine begleitende Pathologie innere Organe Sie kommt bei älteren Menschen und Afrikanern vor und geht häufig mit Übergewicht einher.

Urinanalyse für UIA – Anwendungshinweise

Mikroalbuminurie (abgekürzt MAU) ist das früheste und zuverlässigste Anzeichen einer Nierengewebeschädigung.

Da eine Bestimmung mit Routinemethoden nicht möglich ist, gehört die Untersuchung des Urins auf Mikroalbuminurie zu den Standards für die Untersuchung von Risikopatienten, vor allem bei Patienten mit etablierter Erkrankung Diabetes Mellitus und arterielle Hypertonie.

Liste der Patienten, die auf Mikroalbuminurie untersucht werden sollen:

1. 1 Patienten mit Diabetes mellitus jeglicher Art und einer Krankheitsgeschichte von mehr als 5 Jahren (einmal alle 6 Monate);
2. 2 Patienten mit Bluthochdruck (einmal alle 12 Monate);
3. 3 Patienten nach Nierentransplantation zur Überwachung der Entwicklung von Abstoßungsreaktionen;
4. 4 Patienten mit chronischer Glomerulonephritis.

Ursachen einer Schädigung des Nierenglomerulus

Zu den Hauptursachen für eine Schädigung der Nierenglomeruli und damit für eine Mikroalbuminurie zählen:

1. 1 Hohes Niveau Glykämie. MAU ist das allererste Anzeichen einer diabetischen Nephropathie. Der Hauptmechanismus für das Auftreten einer Mikroalbuminurie bei Diabetes mellitus ist eine Hyperfiltration im Nierenglomerulus und eine Schädigung der Nierengefäße infolge einer Hyperglykämie. Unbehandelt schreitet die diabetische Nephropathie schnell voran und führt zu Nierenversagen und der Notwendigkeit einer Hämodialyse. Deshalb sollte sich jeder Patient mit Diabetes mellitus mindestens alle sechs Monate einem Urintest auf UIA unterziehen, um eine Nephropathie frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig zu behandeln.
2. 2 Hoher systolischer Druck. Bluthochdruck ist eine systemische Erkrankung, die Auswirkungen hat große Menge Organe und Systeme, einschließlich der Nieren. In diesem Fall ist MAU ein Zeichen für die Entwicklung von Nierenkomplikationen – hypertensiver Nephrosklerose, die auf einem erhöhten Filtrationsdruck, tubulointerstitieller Fibrose und einer erhöhten Permeabilität der Gefäßwand für Protein beruht. MAU ist ein eigenständiger Risikofaktor für die Entwicklung von Komplikationen bei Bluthochdruck.
3. 3 Übergewicht, Fettleibigkeit, metabolisches Syndrom. Seit 1999 definiert die WHO Mikroalbuminurie als eine der Komponenten des metabolischen Syndroms.
4. 4 Hypercholesterinämie und Hypertriglyceridämie, die zur Entwicklung einer generalisierten Arteriosklerose führen. MAU spiegelt in diesem Fall das Phänomen der endothelialen Dysfunktion wider und steht in direktem Zusammenhang mit einem erhöhten kardiovaskulären Risiko.
5. 5 Chronische Entzündung des Nierengewebes. Das Auftreten von MAU (und Proteinurie im Allgemeinen) ist ein prognostisch ungünstiges Zeichen für das Fortschreiten einer Glomerulonephritis.
6. 6 Rauchen. Bei Rauchern ist die Ausscheidung von Albumin im Urin etwa 20–30 % höher (Nelson, 1991, Mogestein, 1995), was mit einer Nikotinschädigung des Gefäßendothels einhergeht.

Bestimmungsmethode

Eine pathologische Albuminurie wird mit routinemäßigen Methoden der Urinuntersuchung, beispielsweise durch Säurefällung, nicht erkannt.

Angesichts der erheblichen täglichen Schwankungen der Albuminausscheidung im Urin ist nur der Nachweis von MAU in zwei oder drei aufeinanderfolgenden Urintests diagnostisch signifikant.

Für einen Urin-Screeningtest auf UIA ist die Verwendung speziell entwickelter Teststreifen zulässig, im Falle eines positiven Tests mittels Schnelltests ist jedoch die Bestätigung einer pathologischen Albuminurie mit Methoden erforderlich, die eine Bestimmung der Albuminkonzentration ermöglichen.

Die halbquantitative Beurteilung erfolgt mit speziellen Streifen – Streifentests, bei denen 6 Abstufungen der Albuminkonzentration im Urin („nicht nachgewiesen“, „Spuren“ – bis 150 mg/l, über 300 mg/l, 1000 mg) vorliegen /l, 2000 mg/l). l und mehr als 2 Tausend mg/l). Die Sensitivität dieser Methode liegt bei etwa 90 %.

Die quantitative Bestimmung erfolgt mit:

1. 1 Bestimmung des Verhältnisses von Kreatinin und Albumin (C/A) im Urin;
2. 2 Direkte immunturbidimetrische Methode. Mit der Methode können Sie die Albuminkonzentration anhand der Trübung der Lösung abschätzen, die nach der Wechselwirkung des Proteins mit spezifischen Antikörpern und der Ausfällung von Immunkomplexen erhalten wird.
3. 3 Immunchemische Methode unter Verwendung des „HemoCue“-Systems (immunchemische Reaktionen unter Verwendung von Anti-Human-Antikörpern). Albumin-Antikörper-Komplexe führen zur Bildung eines Niederschlags, der anschließend mit einem Photometer erfasst wird.

Wie sammle ich Material für die Forschung?

Das Sammeln von Urin zu Forschungszwecken erfordert keine vorherige Vorbereitung.

Regeln zum Sammeln von Material:

1. 1 Die Urinsammlung erfolgt über einen ganzen Tag (von 08.00 Uhr am ersten Tag bis 08.00 Uhr am zweiten Tag), die allererste Urinportion muss in die Toilette gegossen werden.
2. 2 Der gesamte über 24 Stunden ausgeschiedene Urin wird in einem einzigen Behälter (steril) gesammelt. Tagsüber sollte der Behälter an einem kühlen Ort ohne Sonnenlicht aufbewahrt werden.
3. 3 Die tägliche Urinmenge muss gemessen und das Ergebnis auf dem ausgestellten Forschungsüberweisungsformular festgehalten werden.
4. 4 Anschließend wird der Urin gemischt (dies ist notwendig, da sich das Protein am Boden des Gefäßes absetzen kann!) und in einen sterilen Behälter mit einem Volumen von ca. 100 ml gegossen.
5. 5 Behälter in so schnell wie möglich an das Labor geliefert.
6. 6 Der gesamte täglich gesammelte Urin muss nicht an das Labor geschickt werden.
7. 7 Da die Freisetzung von Albumin von der Körpergröße und dem Gewicht abhängt, MÜSSEN diese Parameter in der ausgegebenen Anweisung erfasst werden. Ohne sie wird der Urin nicht zur Untersuchung angenommen.

Was tun, wenn eine Mikroalbuminurie festgestellt wird?

Wenn außer der Mikroalbuminurie keine andere Pathologie der inneren Organe festgestellt wurde, ist eine zusätzliche Diagnostik zum Ausschluss von Diabetes mellitus und Bluthochdruck ratsam.

Hierzu sind eine 24-Stunden-Blutdruckkontrolle und ein Glukosetoleranztest erforderlich.

Bei Patienten mit MAU und zuvor diagnostiziertem Diabetes mellitus und/oder Bluthochdruck müssen folgende Laborkriterien erfüllt sein:

1. 1 Cholesterin<4,5 ммоль/л;
2. 2 Triglyceride (TG) bis zu 1,7 mmol/l;
3. 3 Glykiertes Hämoglobin bis zu 6,5 %;
4. 4 Systolischer Druck<130 мм.рт.ст.

Dies trägt dazu bei, die Sterblichkeit aufgrund von Herz-Kreislauf-Komplikationen um 50 % zu senken. Bei Patienten mit Typ-1-Diabetes unterscheiden sich die Indikatoren geringfügig und sind:

1. 1 Glykiertes Hämoglobin< 8,0%;
2. 2 Blutdruck<115/75 мм.рт.ст;
3. 3 Cholesterin bis 5,1 mmol/l;
4. 4 Triglyceride bis zu 1,6 mmol/l.

Prävention von UIA

Um eine Schädigung des Nierengewebes zu verhindern, müssen mehrere Regeln beachtet werden:

1. 1 Systematische Überwachung des Nüchternglukosespiegels – normale Werte liegen bei 3,5 – 6,0 mmol/l.
2. 2 Tägliche Blutdruckkontrolle, die 130/80 mmHg nicht überschreiten sollte.
3. 3 Vierteljährliche Überwachung der Lipidprofilindikatoren – bei hohen Cholesterin- und Triglyceridspiegeln kommt es nicht nur zur Bildung atherosklerotischer Plaques, sondern auch zu Schäden am Nierengewebe;
4. 4 Vollständig mit dem Rauchen und Nikotinanalogzigaretten aufhören. Nikotin ist gefährlich für alle Blutgefäße im menschlichen Körper, einschließlich der Nierengefäße. Das Risiko, an einer Proteinurie zu erkranken, ist bei Rauchern etwa 21-mal höher als bei Nichtrauchern.

Was ist Mau?

Aber am häufigsten bedeutet es bei Katzen, dass sie das andere Geschlecht brauchen. Nun... ich denke, Sie können es selbst erraten))

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ES GIBT EINE (ÄGYPTISCHE) KATZENRASSE namens „MAU“.

Katzen gehören seit langem zu den Lieblingen der Ägypter. In der Antike symbolisierten sie die Götter Ra und Bast. Die Mau-Rasse ist einheimisch, sie kam aus dem alten Ägypten zu uns und ihr Name bedeutet auf Ägyptisch „Katze“. Ägyptische Frauen tauchten Mitte der 50er Jahre des 20. Jahrhunderts in Europa und wenig später in den USA auf.

Was ist Mau

städtische Apothekeneinrichtung

Massiver Luftangriff

Internationaler Universitätsverband

Bildung und Wissenschaft, Organisation

Wörterbuch: S. Fadeev. Wörterbuch der Abkürzungen der modernen russischen Sprache. - St. Petersburg: Politekhnika, 1997. - 527 S.

Ukraine International Airlines

Moskauer Artillerieschule

Militär, Geschichte, Moskau, Bildung und Wissenschaft

Wörterbuch: Wörterbuch der Abkürzungen und Abkürzungen der Armee und der Sonderdienste. Komp. A. A. Schtschelokow. - M.: AST Publishing House LLC, Geleos Publishing House CJSC, 2003. - 318 S.

Moskauer Antimonopolbehörde

Moskauer Akademie für Management

Moskau, Bildung und Wissenschaft

Moskauer Luftfahrtdrehkreuz

Wörterbuch: Wörterbuch der Abkürzungen und Abkürzungen der Armee und der Sonderdienste. Komp. A. A. Schtschelokow. - M.: AST Publishing House LLC, Geleos Publishing House CJSC, 2003. - 318 S.

kommunale autonome Einrichtung

zum Beispiel: MAU NGSP

Marketing und Krisenmanagement

mehrkernige aromatische Kohlenstoffe

modifizierter stickstoffhaltiger Kohlenstoff

„Moscow Aviation Services“

„Internationaler Flughafen Ufa“

avia, Ufa, Organisation

Wörterbuch der Abkürzungen und Abkürzungen. Akademiemitglied. 2015.

Sehen Sie, was „MAU“ in anderen Wörterbüchern ist:

UIA – hat mehrere Bedeutungen: Inhalt 1 Nachname 2 Abkürzungen 3 Andere 4 Quellen ... Wikipedia

Mau - Mau, Vladimir Aleksandrovich Die Anfrage „MAU“ wird hierher weitergeleitet; siehe auch andere Bedeutungen. Vladimir Aleksandrovich Mau Geburtsdatum: 29. Dezember ... Wikipedia

Mau - intl. miau Chetyum „mau“ eIo. Mau, maur sikIush, kIushherykor zynapts, cheu tsepkyyr zigyogu, zygu tsIykIur IeshIul, zil'e tsIykIur zimazh, pyramyzhyr zizhiau, chyg zhaui chiemykh, unem ehesh dogs esho, shyu aer kIyyeu eukIy, tsygyor kIyeu ekuzy... Adygabzem izehef thickyIal

Mau V. – Die Anfrage „MAU“ wird hierher weitergeleitet. Sehen auch andere Bedeutungen. Wladimir Alexandrowitsch Mau (* 29. Dezember 1959 in Moskau) russischer akademischer Ökonom. Seit 2002 Rektor der Akademie für Volkswirtschaft der russischen Regierung. Inhalt 1... ...Wikipedia

Mau V. A. – Die Anfrage „MAU“ wird hierher weitergeleitet. Sehen auch andere Bedeutungen. Wladimir Alexandrowitsch Mau (* 29. Dezember 1959 in Moskau) russischer akademischer Ökonom. Seit 2002 Rektor der Akademie für Volkswirtschaft der russischen Regierung. Inhalt 1... ...Wikipedia

æmauædz - z.b.p., min ... Rechtschreibwörterbuch der ossetischen Sprache

MAU - Ölabsorptionseinheit massiver Luftangriff Internationaler Universitätsverband Moskauer Akademie für Management Moskauer Luftfahrtzentrum Moskauer Antimonopoldirektion ... Wörterbuch der russischen Abkürzungen

UIA (Bedeutungen) – UIA hat mehrere Bedeutungen: Inhalt 1 Nachname 2 Abkürzungen 3 Andere 4 Quellen ... Wikipedia

Mau (Bezirk) – Mau Englisch. Mau Land Indien Status Bezirk Teil des Bundesstaates Uttar Pradesh ... Wikipedia

Mau Mau – (Kenia). Aufstand. Die Etymologie des Wortes ist nicht zuverlässig geklärt. Der Begriff wurde erstmals beim Prozess gegen eine Rebellengruppe im Mai 1950 verwendet und von den Partisanen selbst nicht verwendet. In der ersten Phase () der Bauernprotestbewegung... ... Terrorismus und Terroristen. Historisches Nachschlagewerk

Urintest auf UIA

Wenn jemand gesundheitliche Probleme oder Fragen zu seinem Zustand hat, sucht er zunächst im Internet nach Antworten und sucht erst dann einen Arzt auf, um Rat und Hilfe zu erhalten, obwohl es richtiger ist, das Gegenteil zu tun. Schließlich wird der Arzt nicht nur die Symptome untersuchen, sondern Sie auch zu Laboruntersuchungen überweisen. Einer der Tests, die zur Feststellung der korrekten Diagnose durchgeführt werden, ist die Untersuchung des Urins auf Mikroalbuminurie. Dies wird in diesem Artikel besprochen.

Was ist diese Studie und warum wird sie durchgeführt?

Ein Urintest auf Mau ist eine Bestimmung der darin enthaltenen Albuminmenge. Warum tun sie das? Tatsache ist, dass Albumin eines der Proteine ​​ist, die im Blut vorkommen. Und „Mikroalbuminurie“ ist der Verlust oder die geringe Konzentration. Wenn die Nieren gut funktionieren und keine Auffälligkeiten vorliegen, ist das Albumin stabil und die Menge im Urin ist sehr gering. Wenn die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Albumin im Blut verloren gegangen ist und es in erhöhter Dosis im Urin enthalten ist, ist dies ein Zeichen einer Nierenfunktionsstörung, möglicherweise der Beginn des ersten Stadiums einer Arteriosklerose oder einer endothelialen Dysfunktion.

Schon ein geringfügiger Überschuss der Albuminkonzentration im Urin über die Norm weist auf beginnende Veränderungen in den Blutgefäßen hin, die eine eingehendere Diagnose und sofortige Behandlung erfordern.

Warum kommt es zu Mikroalbuminaria (MAU)?

Eine Überschreitung des normalen Proteinspiegels im Urin kann verschiedene Ursachen haben. Es gibt Faktoren, die eine einmalige Freisetzung beeinflussen. Wenn also eine Diagnose gestellt wird, wird Mau innerhalb von drei Monaten mehrmals Urin verabreicht. Als Überschuss gilt eine Albuminmenge von 30 bis 300 mg pro Tag. Eine solche Freisetzung kann folgende Ursachen haben:

• Essen von proteinreichen Lebensmitteln;
• schwere körperliche Arbeit;
• starke sportliche Belastungen;
• Anstieg der Körpertemperatur.

Die Indikatoren hängen auch vom Geschlecht, der Rasse und der Wohnregion des Patienten ab.

Es wird angenommen, dass MAU am häufigsten bei Menschen auftritt, die unter Übergewicht, Insulinresistenz, starkem Rauchen und Problemen mit linksventrikulärer Hypertrophie oder Dysfunktion leiden. Diese Diagnose wird hauptsächlich bei Männern und älteren Menschen gestellt.

Um ein zuverlässiges Ergebnis zu erhalten, kann ein Mau-Test nicht während einer Infektionskrankheit, einschließlich ARVI, bei erhöhter Körpertemperatur, Fieber, nach körperlicher Anstrengung, im Müdigkeitszustand oder nach dem Essen durchgeführt werden.

Wenn die Ergebnisse einen Anstieg des Proteins im Urin zeigten, kann dies auf folgende Krankheiten oder Veränderungen im Körper hinweisen:

• Diabetes mellitus;
• arterieller Hypertonie;
• Glomerulonephritis;
• Funktionsstörung des Herz-Kreislauf-Systems;
• Schwangerschaft;
• Unterkühlung;
• Sarkoidose

Am häufigsten tritt Mikroalbuminaria als Folge von Diabetes mellitus auf.

Außerdem kann ein Anstieg des Albumins im Urin auf die Entwicklung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen hinweisen, die durch Typ-I- und Typ-II-Diabetes hervorgerufen werden.

Symptome einer Mikroalbuminurie

Diese Pathologie hat ihre eigenen Entwicklungsstadien. Im Anfangsstadium spürt der Patient keine Veränderungen im Körper und keine Krankheitssymptome, aber seine Urinzusammensetzung verändert sich bereits, Tests zeigen bereits einen Anstieg der Proteinmenge, die im Anfangsstadium innerhalb von 30 mg pro Jahr gehalten wird Tag. Mit weiterem Fortschreiten entwickelt die Person das pränephrotische Stadium. Die Albuminmenge im Urin steigt auf 300 mg, es wird ein Anstieg des Blutdrucks beobachtet und die Nierenfiltration nimmt zu.

Das nächste Stadium ist nephrotisch. Neben Bluthochdruck gehen damit auch Schwellungen einher. Neben einer hohen Proteinkonzentration enthält der Urin auch rote Blutkörperchen und es wird ein Anstieg des Kreatinin- und Harnstoffspiegels beobachtet.

Das letzte Stadium ist Nierenversagen. Seine Symptome:

• häufiger Anstieg des Blutdrucks;
• ständige Schwellung;
• eine große Anzahl roter Blutkörperchen im Urin;
• niedrige Filtrationsrate;
• eine große Menge an Protein, Kreatinin und Harnstoff im Urin;
• Mangel an Glukose im Urin.
• Insulin wird nicht über die Nieren ausgeschieden.

Alle diese Anzeichen können auf die Entwicklung einer Herzpathologie hinweisen. Zu diesem Zeitpunkt können Schmerzen hinter dem Brustbein auftreten, die auf die linke Körperseite ausstrahlen. All dies geht mit einem Anstieg des Cholesterins einher.

Regeln für das Sammeln von Urin bei Mikroalbuminurie (MAU)

Damit Labortestdaten zuverlässig sind, müssen die Grundregeln für die Urinsammlung für die UIA-Analyse eingehalten werden. Zunächst müssen Sie sich also vorbereiten. Einen Tag vor den Tests werden Gemüse und Früchte, die die Farbe des Urins verändern, vollständig aus der Nahrung ausgeschlossen – das sind Karotten, Erdbeeren, Maulbeeren, Johannisbeeren und andere. Zweitens ist es vor dem Sammeln des Urins notwendig, die äußeren Genitalien gründlich mit antibakterieller Seife zu waschen. Drittens wird morgens, unmittelbar nach dem Aufwachen, Material zur Analyse gesammelt. Unter keinen Umständen sollte dieser Test der weiblichen Hälfte während der Menstruation verabreicht werden.

Sie müssen sich auch um die Uringläser kümmern. Die ideale Option ist ein spezieller Kunststoffbehälter, der in einer Apotheke verkauft wird. Aber wenn Sie keinen haben, können Sie einen beliebigen Plastik- oder Glasbehälter mit Deckel nehmen, ihn gut waschen, trocknen und vor dem Gebrauch mit Alkohol behandeln. Etwa einhundert Milliliter Material reichen aus, um eine Analyse auf Mau durchzuführen. Nach der Entnahme muss das Material innerhalb von ein bis zwei Stunden an das Labor geschickt werden.

Alcex

Was ist unser Leben? Ein Spiel!

DAU – Daily Active Users – die Anzahl der einzelnen Benutzer, die sich im Laufe des Tages bei der Anwendung angemeldet haben.

WAU – Weekly Active Users – die Anzahl der einzelnen Benutzer, die sich während der Woche bei der Anwendung angemeldet haben.

MAU – Monatlich aktive Benutzer – die Anzahl der einzelnen Benutzer, die sich im Laufe des Monats bei der Anwendung angemeldet haben.

PCU – Peak Concurrent User – die maximale Anzahl gleichzeitiger Benutzer in der Anwendung. Gemessen über einen bestimmten Zeitraum (Stunde/Tag/Woche/Monat/Jahr)

ACU – Average Concurrent User – die durchschnittliche Anzahl von Benutzern gleichzeitig in der Anwendung. Gemessen über einen bestimmten Zeitraum (Stunde/Tag/Woche/Monat/Jahr)

ARPPU – Durchschnittlicher Umsatz pro zahlendem Benutzer (durchschnittliches Konto pro zahlendem Benutzer) – durchschnittliches Einkommen pro zahlendem Benutzer. Berechnet nach der Formel: Anwendungsumsatz / Anzahl der Benutzer, die eine Zahlung getätigt haben.

ARPU – Durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer (durchschnittliches Konto pro Benutzer) – durchschnittliches Einkommen pro Benutzer. Berechnet nach der Formel: Anwendungsumsatz / Anzahl aller Benutzer, die die Anwendung während des Umsatzzeitraums besucht haben.

Die Regel lautet wie folgt: Alle Indikatoren eines Webprojekts müssen berechnet, in das Statistiksystem eingegeben und analysiert werden.

DAU (Daily Active Users) – tägliches Publikum – die Anzahl der einzelnen Benutzer, die das Projekt pro Tag besucht haben.

WAU (Week Active Users) – wöchentliches Publikum.

MAU (Month Active Users) – monatliches Publikum.

ARPU (Average Revenue Per User) – durchschnittliches Konto – wie viel Benutzer im Durchschnitt zahlen (Einkommen für die Zeit T dividiert durch die Anzahl der Benutzer für die gleiche Zeit).

ARPPU (Average Revenue Per Paying User) – die durchschnittliche Rechnung eines zahlenden Benutzers (Einkommen für die Zeit T geteilt durch die Anzahl der zahlenden Benutzer für dieselbe Zeit).

Einige Kombinationen grundlegender Indikatoren können indirekte Merkmale liefern:

DAU/WAU ist der wöchentliche Koeffizient der Benutzerbindung an den Dienst.

DAU/MAU ist der monatliche Koeffizient der Benutzerbindung an den Dienst.

Benutzeraktivitätsgruppen (zum Beispiel nach Anzahl der Besuche pro Woche)

Regionen (Länder, Städte usw.)

Spielleistungsindikatoren: Aktive Benutzer (DAU/WAU/MAU)

Herausgegeben von: Alexander Semenov

Die Veröffentlichung wird als Teil einer Reihe von Materialien zu Spielmetriken von App2Top.ru und devtodev veröffentlicht. Die Artikel sind nach Jahreszeiten unterteilt und jeweils einem bestimmten Thema gewidmet. Die zweite Staffel heißt „Users“. Darin sprechen wir über jene Geschäftskennzahlen, die die Wirksamkeit der Anwendung im Hinblick auf die Zusammenarbeit mit dem Publikum widerspiegeln.

Das Publikum des Projekts wird jeden Tag mit neuen Benutzern aufgefüllt. Manche verlieren schnell das Interesse, manche erinnern sich manchmal an die Anwendung und manche nutzen sie regelmäßig. Und wahrscheinlich melden sich jeden Tag Vertreter aller dieser Segmente bei der Anwendung an. Heute werden wir über sie sprechen – aktive Benutzer.

Aktive Benutzer sind diejenigen, die während des Studienzeitraums mindestens eine Sitzung hatten. Diese Intervalle können unterschiedlich sein, am häufigsten werden jedoch die täglichen, wöchentlichen und auch monatlichen Zielgruppen des Projekts untersucht. Und diese Indikatoren haben etablierte Namen:

• DAU – Anzahl der einzelnen Benutzer pro Tag (täglich aktive Benutzer);
• WAU – Anzahl der einzelnen Benutzer pro Woche (wöchentlich aktive Benutzer);
• MAU – Anzahl der einzelnen Benutzer pro Monat (monatlich aktive Benutzer).

Gleichzeitig können Sie ähnliche Berechnungen für alle anderen Zeiträume durchführen, wenn diese den Anforderungen des Unternehmens besser entsprechen. Wenn Sie beispielsweise die Ergebnisse des ausgehenden Jahres zusammenfassen, können Sie die jährliche Zielgruppe des Projekts berechnen und diese mit den Vorjahren vergleichen, um die Dynamik zu beurteilen.

Es ist erwähnenswert, dass die WAU für eine bestimmte Woche nicht die Summe der DAU für 7 Tage ist, da es sich um eindeutige Benutzer handelt. Beispielsweise kann sich einer von ihnen montags und dienstags in die Anwendung einloggen, und diese landet sowohl in der Montags-DAU als auch in der Dienstags-DAU. Aber innerhalb einer Woche (von Montag bis Sonntag) wird es nur einmal gezählt.

Ebenso ist MAU nicht die Summe von 4 WAU und 30 DAU. Aus rechnerischer Sicht sind diese Indikatoren nicht miteinander verbunden und werden separat berechnet.

Um diese Indikatoren besser zu verstehen, berechnen wir sie anhand eines Beispiels.

Nehmen wir an, wir haben Daten zu Anwendungsbesuchen verschiedener Benutzer über einen Zeitraum von zwei Wochen. In diesem Fall spielt es keine Rolle, wie oft der Benutzer am Tag das Projekt betritt, da er immer noch ein einziger Besucher ist.

Die Tage, an denen Benutzer auf die Anwendung zugegriffen haben, sind blau markiert.

Berechnen wir also zunächst die DAU für den 1., 2., 5. und 10. Tag. Dazu müssen Sie wissen, wie viele einzelne Benutzer heutzutage auf die Anwendung zugegriffen haben:

• Tag 1 DAU = 2 (Benutzer 1 und 4);
• Tag 2 DAU = 3 (Benutzer 2,4,5);
• Tag 3 DAU = 3 (Benutzer 2,3,4);
• Tag 10 DAU = 0 (heutzutage hat sich niemand mehr bei der App angemeldet).

• in der ersten Woche (vom 1. bis zum 7. Tag) ist es 5 – alle Benutzer sind dem Projekt beigetreten;
• In der zweiten Woche (vom 8. bis zum 14. Tag) beträgt dieser Indikator bereits 3 - der erste und der zweite Benutzer haben keine Sitzungen durchgeführt.

Sie können auch eine beliebige Woche auswählen, zum Beispiel vom 3. bis zum 9. Tag, dann ist die WAU gleich 4.

In unserem Beispiel haben nur 5 Personen teilgenommen, aber in einem echten Projekt werden es Tausende, Hunderttausende, Millionen von Benutzern sein, die das Produkt täglich besuchen. Und die Art und Weise, wie sie auf die Anwendung zugreifen, sagt über deren Stabilität, Qualität und Umfang aus.

Darüber hinaus ist es sinnvoll, die Kennzahl „Aktive Benutzer“ in Echtzeit zu verfolgen, denn wenn etwas in der Anwendung oder auf dem Server kaputt geht und Benutzer das Produkt nicht verwenden können, wirkt sich dies sofort auf diese Kennzahl aus. Für eine solche Kontrolle können Sie Benutzer nicht nach Tagen, sondern nach Stunden oder sogar 10-Minuten-Intervallen gruppieren.

Aktive Benutzer, die sich gerade in der Anwendung befinden, sind übrigens eine separate Metrik, die einen eigenen Namen hat. Meistens handelt es sich dabei um „Benutzer online“, aber es gibt auch Abkürzungen wie „CCU“ (Concurrent Users) – Benutzer, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Anwendung sind, und PCCU (Peak Concurrent Users) – die maximale Anzahl gleichzeitig in der Anwendung befindlicher Benutzer.

Die durchschnittliche CCU spiegelt den Umfang des Projekts gut wider und PCCU ist bei der Planung der Auslastung der Server sehr wichtig.

Die Dynamik aktiver Benutzer kann sich nicht nur innerhalb eines Tages ändern, sondern von Monat zu Monat allmählich zunehmen oder abnehmen. Und es ist sehr wichtig, es zu kontrollieren. Die Segmentierung trägt dazu bei, die Analyse von Änderungen in der Anzahl aktiver Benutzer zu vereinfachen. Dadurch können Sie schnell erkennen, welches Benutzersegment für die Änderung des Indikators verantwortlich ist.

Hier sind einige Optionen zur Segmentierung Ihrer aktiven Zielgruppe.

• zahlen/nicht zahlen
• hat nur eine Zahlung geleistet / wiederholte Zahlungen geleistet

Nach Installationsdatum:

• 1 Tag / 2-7 Tage / 8-14 Tage /Tage /Tage / 60+ Tage

Nach Häufigkeit der Besuche:

• jeden Tag / 4-6 mal pro Woche / 1-2 mal pro Woche / einmal im Monat oder seltener

Sie können auch nach Land, Gerät, Betriebssystem oder benutzerdefiniertem Ereignis unterteilen (d. h. die Zielgruppe in Benutzer aufteilen, die diese oder jene Aktion ausgeführt und nicht ausgeführt haben).

Die letztgenannte Segmentierungsoption kann verwendet werden, wenn die Anwendung ein Schlüsselereignis aufweist, das für die Vollständigkeit des Spielerlebnisses oder den richtigen ersten Eindruck des Produkts wichtig ist (z. B. das Abschließen eines Tutorials, N Levels in einem Spiel oder die Eingabe eines speichern).

Sobald Sie das Segment identifiziert haben, in dem ein Rückgang der aktiven Benutzer zu verzeichnen ist, ist es einfacher, nach der möglichen Ursache des Problems zu suchen.

Folgendes könnte passieren:

Erstens beginnt die Zahl der aktiven Nutzer in Russland zu sinken, gleichzeitig steigt die Zahl der Besucher aus Japan und sie gleichen den Rückgang in einem anderen Land aus. Wenn wir nur das gesamte DAU-Diagramm betrachten, werden wir wahrscheinlich keine Änderungen in der Dynamik bemerken. Und erst später, wenn die Zahl der aktiven Nutzer in Russland noch weiter sinkt, werden wir dies in der allgemeinen Grafik sehen. Mittlerweile ist bereits einiges an Zeit vergangen, die genutzt werden konnte, um die Ursache des Sturzes zu finden und zu beseitigen.

Eine weitere statistische Anomalie bestätigt die Bedeutung der Segmentierung: Simpsons Paradoxon. Seine Manifestation lässt sich am besten anhand eines Beispiels erkennen.

Nehmen wir 4 Länder aus dem vorherigen Beispiel und gehen davon aus, dass die Umrechnung zum Kauf in ihnen wie folgt ist:

Und das passiert:

• Die Umwandlung in Russland (4,85 %) ist höher als die Umwandlung in Japan (4,44 %);
• Die Umrechnung in Großbritannien (7,08 %) ist höher als die Umrechnung in China (6,98 %);
• Die Gesamtumwandlung europäischer Länder (5,8 %) ist geringer als die Umrechnung asiatischer Länder (6,5 %).

Dies deutet erneut darauf hin, dass die Segmentierung zu völlig anderen Ergebnissen führen kann als die Gesamtstatistik des Indikators.

Übrigens kann man beim Betrachten eines DAU-Diagramms manchmal nicht immer den Trend klar erkennen, aber die Gruppierung nach Wochen oder Monaten (Umrechnung des Diagramms in WAU und MAU) macht ihn deutlicher.

Die Kennzahl „Aktive Benutzer“ selbst ist sicherlich wichtig für das Projekt, hängt aber darüber hinaus auch mit anderen Finanz- und Verhaltenskennzahlen zusammen.

Aktive Benutzer werden zunächst durch die Anzahl neuer Benutzer beeinflusst – je mehr es gibt und je schneller und stabiler sie zum Projekt kommen, desto schneller wächst das Publikum.

Der zweite, nicht weniger wichtige Indikator ist die Retention, die angibt, wie Benutzer zum Projekt zurückkehren. Wenn Sie dem Projekt neue Benutzer hinzufügen, die nicht mehr darauf zurückkommen, werden sie das Publikum nicht wieder auffüllen und eine solche Anziehung wird keine Wirkung haben. Es ist wichtig, das Interesse der Nutzer für das Produkt zu wecken, damit sie wiederkommen möchten. Und je mehr es sind, desto größer wird das aktive Publikum.

Sie können in Ihrer App gute Bindungsraten erzielen, aber mit einer kleinen Anzahl neuer Benutzer wächst die Zielgruppe nur sehr langsam. Und umgekehrt, wenn es einen guten Zustrom neuer Benutzer und eine geringe Bindung gibt, werden die meisten von ihnen das Projekt verlassen, was auch nicht zu einer Vergrößerung des Publikums führt.

Und je größer das Publikum des Projekts ist, desto mehr potenzielle Zahler sind darunter. Schließlich werden Benutzer in dieser Reihenfolge zu zahlenden Benutzern:

Neue Benutzer → Aktive Benutzer → Zahlende Benutzer

Wichtig ist übrigens, dass der Nutzer auch nach der ersten Zahlung im Produkt aktiv bleibt, denn dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass er erneut kauft.

Somit wirken sich aktive Benutzer direkt proportional auf das Einkommen aus:

Umsatz = aktive Benutzer * zahlender Anteil * ARPPU

Die Anzahl der aktiven Benutzer ist einer der wichtigsten Indikatoren für ein Produkt, der indirekt auf seinen Erfolg hinweist, da er sowohl die Qualität der Gewinnung neuer Benutzer als auch Kennzahlen zur Kundenbindung kombiniert und sich direkt auf das Einkommen auswirkt. Daher sollten Sie bei der Analyse aktiver Nutzer auch auf die Geschwindigkeit des Publikumswachstums achten, denn diese Kennzahl ist eines der positivsten Anzeichen für eine aktive Produktentwicklung.

Dank der mobilen Anwendung entfällt das Problem, den Benutzer in die Suche nach einem Produkt oder einer Dienstleistung auf dem Desktop einzubeziehen; es wird möglich, buchstäblich 24 Stunden am Tag „mit dem Benutzer zusammenzuleben“, so nah wie möglich an ihm Herzstück seines Geräts. Aber wenn der Entwickler eine mobile Anwendung in der Hand hat, ein Geschäftsprozess eingerichtet wurde und sogar ein Medienwerbeplan fertig ist, stellt sich eine logische Frage: „Wie kann man die Wirksamkeit verfolgen?“ und nicht weniger wichtig: „Welche Kennzahlen sollen verwendet werden?“ In diesem Beitrag beantworten wir die zweite Frage.

Wie lässt sich ein Trackingsystem am besten für die Zusammenarbeit mit einer mobilen Anwendung konfigurieren? Kunden, die Netpeak kontaktieren, um ihre App (innerhalb) zu bewerben, fragen häufig danach. Nun, der einfachste Weg ist, mit den Einheimischen aller zusammenzuarbeiten Google Analytics. Fünf ganz wichtige Argumente für die Arbeit mit Google Analytics:

1. Kostenlos.
2. Ermöglicht Ihnen den Einsatz von Remarketing, um Ihr Publikum zu binden.
3. Einfache Implementierung mit Google Tag Manager.
4. Zugängliche und intuitive Benutzeroberfläche.
5. Ermöglicht die Konfiguration geräteübergreifender Analysen.

Konzentrieren wir uns auf Kennzahlen, die das Publikumsverhalten, die Benutzerinteraktion mit der Anwendung und natürlich den Gewinn aus der Anwendung zeigen.

Zeigen Sie das Verhalten des Publikums

MAU/DAU-Metrik

MAU/DAU (monatlich aktive Benutzer / täglich aktive Benutzer) wird im Bericht „Aktive Benutzer“ in GA angezeigt. Die Metrik zeigt die Häufigkeit der Benutzerinteraktion mit der Anwendung. Es befindet sich noch in der Betaphase, funktioniert aber bereits. Sie können die Aktivität pro Tag (DAU), Woche, 14 Tage und Monat (MAU) vergleichen.

Verhaltenskarte

Der Bericht zeigt, wie ein Benutzer mit Ihren Inhalten interagiert. Ermöglicht Ihnen zu sehen, auf welchem ​​Bildschirm er die Bewerbung verlässt oder welcher Abschnitt in Ihrer Bewerbung am beliebtesten ist.

Metrik „Abstürze und Fehler“

„Abstürze und Fehler“ – Melden Sie Fehler in der Anwendung. Zeigt die häufigsten technischen Fehler, gruppiert nach Version in der Anwendung. Diese Metrik ist in diesem Abschnitt enthalten, da Fehler erkannt werden, wenn ein bestimmtes Benutzerverhalten auftritt. In Google Analytics befindet sich der Bericht auch im Abschnitt „Zielgruppenverhalten“.

Durchschnittliche Sitzungsdauer und Betrachtungstiefe

Hierbei handelt es sich um Berichte aus dem Bereich „Zielgruppen“, mit denen Sie die Nutzerbeteiligung an Ihrem Produkt bewerten können.

Was ist ein „engagierter Benutzer“? Es gibt unterschiedliche Antworten. Als Hauptkriterium sieht Chamath Palihapitiya von Facebook das Hinzufügen von 7 Freunden innerhalb von 10 Tagen nach der Registrierung. Nabeel Hyatt von Zynga spricht über den D1-Retentionsindikator – wie viele Benutzer am nächsten Tag zurückkamen. Analysten von Flurry haben eine vollständige Engagement-Matrix erstellt, die die Abhängigkeit von der Häufigkeit der Nutzung pro Woche und den Prozentsatz der Benutzer berücksichtigt, die die Anwendung nach 90 Tagen weiterhin nutzen.

Zeigen Sie die Benutzerinteraktion mit der Anwendung an

Metrik „Anzahl der Installationen“

Anzahl der Installationen aus bezahlten Traffic-Quellen, zum Beispiel Google Ads. Das mag seltsam erscheinen, aber der Parameter „Neue Benutzer“ ist die Anzahl der Installationen von der Quelle. Mit der Veröffentlichung von URL Builder wurde es möglich, mit anderen Traffic-Quellen zu arbeiten. Anders als im üblichen Kontext stammt der Großteil des Traffics aus Display-Kampagnen. Dementsprechend müssen Sie hart daran arbeiten, Websites mit geringer Qualität auszusortieren. Hunderte Installationen von einer Verkehrsstelle könnten sich durchaus als „tote Seelen“ erweisen:

Die Abwanderungsrate (das Verhältnis der abgewanderten Benutzer zur monatlich aktiven Zielgruppe) und die Rücklaufquote (das Verhältnis der wiederkehrenden Benutzer zur monatlichen Zielgruppe) in GA werden im Bericht „Neu und wiederkehrend“ dargestellt. Dieser Bericht zeigt den Prozentsatz neuer Benutzer in der Anwendung und den Prozentsatz derjenigen, die sie wiederholt verwendet haben. Mithilfe dieser Daten können Sie beurteilen, wie wichtig es ist, Tools wie Remarketing und Push-Benachrichtigungen einzusetzen.

Metrik „Zeit bis zum Kauf“

Die Zeit bis zum Kauf ist eine wichtige Messgröße bei der Arbeit mit einem Publikum. Zeigt an, wie viel Prozent der Nutzer sofort einen Kauf tätigen und wie lange es bei anderen dauert. Der Bericht hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie die Arbeit mit dem Remarketing von App-Besuchern richtig einrichten.

Metrik „Anzahl der Transaktionen“

Dies ist ein Standardbericht aus dem E-Commerce-Bereich von Google Analytics. Sie müssen das SDK separat implementieren, aber alles ist einfach und klar. Kann für beliebige In-App-Käufe konfiguriert werden.

Metrik „Anzahl der Registrierungen“

Eine weitere wichtige Kennzahl, insbesondere wenn die Registrierung in der Bewerbung kostenpflichtig ist. Konfigurierbar durch Einfügen von Code und Einrichten eines Ereignisses.

Gesamtwertmetrik

Dieser Bericht befindet sich noch in der Betaphase. Mit dieser Metrik können Sie verfolgen, wie sich der Wert (Umsatz) und das Engagement eines Kunden (App-Ansichten, erreichte Ziele, Sitzungen und Sitzungsdauer) über einen Zeitraum von 90 Tagen seit seinem ersten Besuch verändert haben.

ARPU-Metrik

ARPU (durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer) – durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer. Eine nützliche Metrik, aber es gibt keinen entsprechenden Bericht in Google Analytics und solche Berichte wurden in anderen Systemen noch nicht gesehen. Es ist jedoch zu beachten, dass die meisten Anwendungen keine integrierten Käufe haben oder kein kostenpflichtiges Abonnement erfordern. Wenn Sie den ARPU dennoch berechnen müssen, müssen Sie dies manuell tun, indem Sie die Formel verwenden:

ARPU = PR/N, wobei: PR – wiederkehrender Umsatz (monatlicher Umsatz aus kostenpflichtigen Abonnements); N ist die Anzahl der zahlenden Abonnenten.

Wie wählt man die richtigen Kennzahlen aus?

Nehmen wir an, Ihre Arbeit mit der Anwendung konzentriert sich zunächst auf die Anzahl der Installationen und Ihre wichtigsten KPIs stimmen mit denen in unserem Fall überein. In diesem Fall empfehlen wir, sich auf die folgenden Kennzahlen zu konzentrieren:

• Anzahl der Installationen und Umbauten in der Anwendung;
• aktive Benutzer;
• durchschnittliche Sitzungsdauer;
• Betrachtungstiefe.

Aufgrund der unterschiedlichen Inputs sollte jedoch jedes Projekt individuell angegangen werden. Teilen Sie Ihre Geschichten in den Kommentaren, wir werden versuchen zu helfen.

Tipp: Verwenden Sie die mobile Google Analytics-App, um den Überblick über die Vorgänge mit Ihrem Produkt zu behalten. Die Anwendung ist für Android und iOS verfügbar.

Es besteht kein Grund zu sagen, dass Google Analytics im Vergleich zu den beliebten AppsFlyer oder Adjust das bequemste System zur Anwendungsverfolgung ist, aber es ermöglicht Ihnen, die Rolle des Kanals und die darin getätigten Investitionen sowie die Einstellung des Benutzers zum Produkt und kritisch zu bewerten Fehler, das Wachstum aktiver Benutzer und die Aussichten des Projekts. Und am wichtigsten: die Rentabilität der Anwendung.

Oder das Einrichten der internen Mechanismen der Anwendung ist ein Blindspiel. Nur durch die Analyse von Daten und die Bewertung einzelner Maßnahmen können die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Nachfolgend haben wir die wichtigsten Kennzahlen aufgelistet, auf die Sie bei der Werbung nicht verzichten können.

Allgemeine Indikatoren

Anzahl der Installationen und Anzahl der Registrierungen -Hierbei handelt es sich um grundlegende Kennzahlen, die die offensichtlichsten Indikatoren widerspiegeln. Für sich genommen sind sie für die Analyse nicht von großem Wert, aber für die Berechnung anderer Indikatoren sind sie notwendig.

Es lohnt sich, die Bedeutung der Unterschiede zwischen diesen beiden Kennzahlen hervorzuheben. Zunächst kann der Benutzer die Anwendung installieren, sie dann aber löschen, ohne sich anzumelden. In diesem Fall wird die Installation gezählt, eine Registrierung findet jedoch nicht statt. Zweitens kann ein Benutzer mehrere Installationen vornehmen: zum Beispiel auf zwei seiner Geräte – einem Smartphone und einem Tablet, aber in beiden Fällen meldet er sich unter einem Konto bei der Anwendung an. Daher werden die Registrierungen als eins und die Installationen als zwei gezählt.

Die Anzahl der Installationen und andere Informationen lassen sich in der Regel am einfachsten in internen Anwendungsanalysesystemen oder im Entwicklerkonto im Store herausfinden.

Benutzeraktivität

Die Anzahl der Anmeldungen erlaubt uns in keiner Weise, die tatsächliche Zielgruppe der Bewerbung zu beurteilen. Schließlich gibt es in jedem Projekt fast immer „tote Seelen“ – Benutzer, die die Anwendung nicht mehr verwenden. Für eine objektive Beurteilung wurden daher spezielle Maßstäbe übernommen.

Die Benutzeraktivität wird normalerweise über einen bestimmten Zeitraum gemessen, meist einen Monat, eine Woche oder einen Tag. Die DAU-Metrik (Daily Active Users) spiegelt die Anzahl der einzelnen Benutzer wider, die die Anwendung tagsüber besucht haben, WAU (Weekly Active Users) – die Woche und MAU (Monthly Active Users) – den Monat. Wenn sich also alle Benutzer einen Monat lang jeden Tag bei der Anwendung anmelden, sind DAU und MAU gleich. Aber im wirklichen Leben passiert das natürlich nicht. Diese Indikatoren zeigen in erster Linie den Umfang Ihres Projekts an.

Darüber hinaus gibt es in der mobilen Analyse eine Metrik, die angibt, wie oft Benutzer die Anwendung betreten – die sogenannte. Klebrigkeitsfaktor. Berechnung Benutzerengagement Ganz einfach: Sie müssen DAU durch MAU (WAU) dividieren. Wenn die tägliche Zielgruppe beispielsweise 100 Benutzer umfasst und die monatliche Zielgruppe 500, beträgt das Engagement 20 %. Dieser Indikator kann nur dann das wahre Bild widerspiegeln, wenn der Zustrom neuer Nutzer gleichmäßig ist.

Retentionsrate– eine Kennzahl für die Effektivität der Benutzerbindung, also die Häufigkeit ihrer Rückkehr. Um diesen Indikator zu berechnen, müssen Sie neue Benutzer (die während des Zeitraums zur Anwendung kamen) von der Gesamtzahl der Benutzer am Ende des Zeitraums abziehen und durch die Anzahl der Benutzer zu Beginn des Zeitraums dividieren. In der Regel werden Aufbewahrungsraten für zwei Tage, eine Woche, zwei Wochen und einen Monat berechnet. Diese Kennzahl zeigt den Grad der Bindung des Publikums an das Produkt. Es ist auch wichtig für die Finanzplanung.

Sitzungsdauer– der Zeitraum, in dem der Benutzer mit der Anwendung interagiert. Beispielsweise sind bei den meisten Spielen lange Sitzungen von Vorteil und weisen auf ein hohes Maß an Benutzerbeteiligung hin, bei Taxirufen oder Hotelbuchungsdiensten spielt die Sitzungslänge jedoch keine besondere Rolle. Dabei streben Entwickler einen möglichst kurzen Conversion-Pfad an.

Monetarisierungskennzahlen

Die nächste Gruppe von Kennzahlen bezieht sich auf das Einkommen. Es ist wichtig zu verstehen, wie viel und wie Benutzer ausgeben. Dies hilft, die Wirksamkeit von Monetarisierungsmethoden zu bewerten oder sogar über eine Änderung des Geschäftsmodells nachzudenken.

ARPU(Durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer) ist einer der grundlegenden Indikatoren für die Projektmonetarisierung. Diese Kennzahl spiegelt die Höhe des Umsatzes wider, den jeder Benutzer im Durchschnitt generiert. Die Berechnung ist einfach: Das Gesamtumsatzvolumen muss durch die Anzahl der Anwendungsnutzer geteilt werden. Wichtig ist auch die Dynamik dieses Indikators: Wenn er wächst, bedeutet dies, dass sich das Projekt in die richtige Richtung entwickelt.

ARPA(Durchschnittlicher Umsatz pro Konto) – das Gleiche, aber nicht pro Benutzer, sondern pro Konto. Dieser Indikator wird verwendet, wenn es bei der Anwendung darum geht, Geld durch Direktzahlungen bereits registrierter Benutzer zu verdienen.

ARPPU(Durchschnittlicher Umsatz pro zahlendem Benutzer) – diese Kennzahl kann leicht mit ARPU verwechselt werden – der Unterschied beträgt nur einen Buchstaben. Der einzige Unterschied besteht darin, dass nur zahlende Nutzer berücksichtigt werden. Das heißt, der ARPPU ist normalerweise viel höher als der ARPU.

LTV(Lifetime Value) – der Umsatz, den der Benutzer über die gesamte Lebensdauer der Anwendung einbringt. Dies ist einer der grundlegenden Indikatoren. Wenn der CAC – die Kosten für die Gewinnung eines Benutzers – zu überschreiten beginnt, kann Werbung als profitabel angesehen werden. Es muss angestrebt werden, dass der LTV den CAC um mindestens das Dreifache übersteigt. Dies ermöglicht Investitionen in die Entwicklung und die Deckung der Abschreibungen und nicht nur die Erstattung der direkten Kosten für die Kundengewinnung.

ALTC(Durchschnittliche Lebensdauer eines Kunden) ist ein für die Berechnung des LTV notwendiger Indikator; er gibt Aufschluss über die „Lebensdauer“ des Benutzers in der Anwendung. Beispielsweise handelt es sich bei Anwendungen im E-Commerce-Segment in der Regel um die Anzahl der Transaktionen während des Zeitraums, in dem der Kunde die Anwendung nutzt.

Abwanderungsquote- Benutzerabwanderungsrate, die Metrik spiegelt den Prozentsatz der Benutzer wider, die das Unternehmen verlassen haben. Je niedriger die Abwanderungsrate, desto besser für das Projekt.

Kennzahlen zur Werbewirksamkeit

Die nächste Gruppe von Metriken bezieht sich direkt auf den Kauf und die Werbung für Traffic und wird zur Bewertung der Werbewirksamkeit verwendet. Schließlich besteht einer der Hauptgrundsätze der Werbung darin, nicht mehr für Werbung auszugeben, als einen Gewinn zu erzielen.

(Kosten pro Installation) – die Kosten einer Installation. Die Metrik berücksichtigt alle Kosten für die Gewinnung neuer Benutzer. Um den CPI zu berechnen, müssen Sie alle Werbekosten durch die Anzahl der angezogenen Installationen dividieren. Dieser Indikator ist jedoch sehr willkürlich und berücksichtigt eine Reihe von Faktoren nicht.

eCPI oder effektive Installationskosten sind ein genauerer Indikator, bei der Berechnung wird die Viralität berücksichtigt.

K-Faktor oder Viralitätskoeffizient – ​​ein Indikator für die natürliche Verbreitung der Anwendung. Nutzer sprechen in sozialen Netzwerken darüber, empfehlen es Freunden und geben Informationen auf andere Weise weiter. Typischerweise wird dies durch spezielle soziale Mechanismen erreicht, die in die Anwendung integriert sind. Dieser Indikator wird wie folgt berechnet: Es ist notwendig, die Anzahl der Empfehlungen mit dem Anteil der Personen zu multiplizieren, die sie angenommen haben.

C.A.C.(Kundenakquisekosten) – die Kosten für die Gewinnung eines Benutzers. Es unterscheidet sich vom CPI dadurch, dass es nicht Installationen, sondern zahlende Kunden berücksichtigt. Der Unterschied besteht darin, dass ein Benutzer mehrere Geräte haben kann, auf denen die Anwendung installiert ist.

CR(Conversion-Rate) – Conversion-Rate. Dies ist eine allgemeine Metrik, die auf unterschiedliche Weise verwendet werden kann. Vermarkter berechnen beispielsweise häufig die Click-to-Install-Conversion. In diesem Fall können die Zahlen Aufschluss über die Qualität der Landingpage geben und Rückschlüsse auf die angesprochene Zielgruppe zulassen – ob gezielt angesprochen oder nicht. Wichtig ist auch die Umstellung von Installationen auf gezielte Aktionen. Es hilft dabei, die Qualität des Datenverkehrs aus verschiedenen Quellen zu bewerten und ineffektive Quellen auszusortieren.

Mobile Analysedienste

Um alle oben genannten Daten zu sammeln, können Sie auf spezielle Tools – mobile Analysedienste – nicht verzichten.

Google Analytics- das gebräuchlichste Analysesystem, unterscheidet sich von anderen dadurch, dass es kostenlos ist. Es ermöglicht den Empfang aller notwendigen Daten, erfordert jedoch eine sorgfältige Konfiguration.

Aufregung- ein kostenpflichtiger Service, aber zu erschwinglichen Preisen. Eine übersichtliche Benutzeroberfläche und eine einfache Einrichtung erleichtern die Erstellung von Berichten und die Überwachung einer Vielzahl von Metriken.

Mixpanel- einer der bequemsten und leistungsstärksten Dienste. Dafür muss man aber bezahlen – dieses Analysesystem gilt als das teuerste. Aber es ermöglicht Ihnen, Statistiken zu fast allen Metriken zu erhalten.

Die im Artikel aufgeführten Metriken sind lediglich die Grundlage für praktische mobile Analysen. Indikatoren selbst liefern wenig nützliche Informationen; ihr Hauptwert liegt in der korrekten Interpretation. Darüber hinaus werden diese Indikatoren zur Berechnung komplexerer Kennzahlen benötigt. Studieren Sie Analytics und abonnieren Sie unseren Blog, damit Sie nichts verpassen.

Kundenabwanderung ist wie eine Feuersirene. Sie verstehen, dass etwas schief gelaufen ist, aber dieses Wissen hilft Ihnen nicht, das Feuer zu löschen.

Um Ihr Bindungsproblem zu „diagnostizieren“ und zu lösen, müssen Sie etwas Ernsthafteres tun, als nur die Gewinn- und Verlustmuster zu betrachten. Es muss festgestellt werden, wer das Unternehmen verlässt, wann und aus welchem ​​Grund. Nur dann können Sie Ihre Zeit sinnvoll einteilen und die Anpassungen vornehmen, die den größten Einfluss auf das Wachstum Ihres Unternehmens haben.

Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie den Brandherd finden und ihn löschen können, bevor Ihr Unternehmen bis auf die Grundmauern abbrennt.

Sind Ihre Angaben korrekt?

Niemand wird leugnen, dass die Lead-Generierung eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines jungen Unternehmens spielt. Aber lassen Sie nicht zu, dass gute Kennzahlen Ihr Abwanderungsproblem überschatten.

Erinnern wir uns an die Formel:

Abwanderung = verlorene Benutzer / Gesamtzahl der Benutzer

Schauen wir uns ein Beispiel von Profitwell an, das die Bedeutung der Formel in der realen Welt demonstriert.

Vertikal: Bestandskunden, Abwanderung bestehender Kunden, Neukunden, Abwanderung Neukunden, Gesamtkundenzahl, Abwanderungsrate. Horizontal: August, September

Das Problem mit der Abwanderungsformel besteht darin, dass genau die gleiche Vorgehensweise (Hinzufügen von 5.000 Benutzern pro Monat) nicht zum gleichen Ergebnis führt – die Abwanderungsrate ist im September niedriger als im August. Durch schnelles Wachstum wird die Abwanderung künstlich reduziert, da monatlich neu hinzukommende Kunden einfach noch keine Zeit hatten, ihre Abonnements zu kündigen.

Schon eine Änderung der Abwanderung um einen Hundertstelbruch kann zu einem Gewinnrückgang von 25 % führen, Sie möchten also auf keinen Fall Ungenauigkeiten bei solchen Berechnungen haben.

Metrik Nr. 1. Berechnen Sie die Abwanderung anhand von Durchschnittswerten

Eine gute Abwanderungsrate, die durch einen Anstieg verzerrt ist, wird Ihnen kein objektives Bild davon vermitteln, was richtig läuft und was nicht. Daher gibt es für schnell wachsende Startups eine leicht modifizierte Formel:

Sieht es beängstigend aus? Es ist nicht so schwer herauszufinden:

Abwanderung = Anzahl verlorener Benutzer
∑ = Summe der täglich neuen Benutzer (i=1) im Datensatz (n)
n = Anzahl der Tage in einem bestimmten Zeitraum

Wenn Benutzer schrittweise zu Ihrem Kundenstamm hinzugefügt werden, erhöht sich der Durchschnitt und hat einen größeren Einfluss auf Ihre monatliche Abwanderungsrate. Wenn der Datenbank gegen Ende des Zeitraums Kunden hinzugefügt wurden, wird die Abwanderungsrate dadurch nicht verzerrt oder niedriger angezeigt, als sie tatsächlich ist.

Dank dieser Formel kann der Effekt einer signifikanten Lead-Generierung durch Mittelung der Daten ausgeglichen werden. Wachstumsschübe werden Ihre Zahlen nicht verfälschen oder Ihnen vorgaukeln, dass Sie in einem Monat besser und im nächsten schlechter abschneiden.

Verflacht sich der Abfluss?

Es gibt kaum einen gefährlicheren Indikator als die Kundenabwanderung, aber es gibt einen. Das ist die Wankelmütigkeit der Nutzer. Wenn Sie Ihre Kundenbindungskurve nicht abflachen können, hat Ihr Produkt keine überzeugende Attraktivität.

Nehmen wir an, 100 Benutzer, die sich am 1. Januar für Ihren Dienst angemeldet haben, haben am Monatsende eine Bindungsrate von 40 %. Diese Zahl nimmt jedoch stetig ab und am Ende des zweiten Monats ist von der ursprünglichen Zahl nichts mehr übrig. Wenn Sie Kohorten oder nach Abonnementdaten gruppierte Benutzer haben, die fast vollständig erschöpft sind und sich nie wieder einpendeln, dann ist das der Fall ernst Probleme.

Was bedeutet das also für Ihr Wachstum?

Wöchentlich aktive Nutzer (WAU) nach monatlicher Kohorte (fiktive Daten). Vertikal: Gesamtzahl der WAU. Horizontal: monatliche Kohorten

Anfangs Ihre Körpergröße wird nicht abnehmen. Wenn Sie sich jedoch die obige Grafik ansehen, können Sie erkennen, dass die Zahl der Benutzer, die Ihr Unternehmen verlassen, mit der Zeit zunimmt, was letztendlich Ihr Wachstum verlangsamt. Wenn Sie die Grafik weiter nach rechts fortsetzen, fällt die Kurve mit Sicherheit ab. Die Zahl der Nutzer, die Ihre Website/App verlassen, steigt immer weiter, und Sie gewinnen im gleichen Maße neue Nutzer hinzu.

Metrik Nr. 2. Kundenbindungsrate pro Kohorte

Teilen Sie die Benutzer nach dem Startdatum der Nutzung Ihrer Dienste auf und führen Sie eine Kohortenanalyse durch. Sie müssen die Retentionskurve abflachen. Finden Sie den Zeitpunkt (es spielt keine Rolle, ob es der zweite Tag oder die dritte Woche ist), an dem Benutzer aufgehört haben, etwas zu verlieren.

Schauen Sie sich 2 Kohortenanalysen an:

Im ersten Fall beginnt der Abfluss in jeder Kohorte allmählich, bis niemand mehr übrig ist. Aber im zweiten Fall flacht die Retentionskurve am 12. Tag ab und jede neue Kohorte baut auf dem auf, was von der vorherigen übrig geblieben ist. Wenn Ihre Analyse der ersten ähnelt, konzentrieren Sie sich darauf, Ihren Kunden in den frühen Phasen der Kundenbindung den Wert des Angebots klarer zu kommunizieren. Nur dann sieht Ihr Wachstumsdiagramm so aus:

Sobald Sie Ihre Bindungskurve abgeflacht haben, können Sie in die Beschleunigung des Prozesses investieren. Versuchen Sie, den Nutzern diesen „Aha!“-Moment etwa am dritten Tag und nicht am zwölften Tag zu vermitteln, wenn die gleiche Bindungsrate zu mehr Nutzern führt.

Welchen Wert haben Ihre Benutzer?

Selbst wenn Sie die Kurve abflachen, werden die Benutzer Sie früher oder später verlassen. Das Ziel besteht darin, zu entscheiden, wie früh zu früh ist und was getan werden kann, um sie länger zu behalten.

Es gibt eine Legende, dass Ihre Position stabil ist, solange Ihr Lifetime Value of a Customer (LTV) höher ist als Ihre Customer Acquisition Cost (CAC). Mit anderen Worten: Solange Sie weniger für Marketing ausgeben als der Gesamtumsatz, den Sie mit akquirierten Kunden erzielen, ist alles in Ordnung.

LTV > CAC = ☺

Alles ist richtig? Nein.

Diese Formel gilt unter zwei sehr ungenauen Annahmen:

1. Die Abwanderungsraten sind konstant und
2. Alle Benutzer werden irgendwann gehen.

Wie im vorherigen Kapitel gezeigt wurde, Abfluss ist nicht konstant, und Sie möchten nicht, dass es so ist. Sie arbeiten daran, diese Kennzahl kontinuierlich zu verbessern. Für die zweite Annahme hoffen Sie, Kunden zu gewinnen, die niemals Du wirst nicht verlassen.

Metrik Nr. 3. Gesamter Kohortengewinn

Anstelle dieser Formel hat Open View Partners, das mit Software-Startups in der Expansionsphase zusammenarbeitet, eine verbesserte Formel zum Verständnis des Benutzerwerts entwickelt. Sie empfehlen, sich den sogenannten Cumulative Cohort Revenue (CCR) anzusehen und ihn mit dem CAC zu vergleichen. CCR ist der Gesamtumsatz, der durch den Anteil der Kunden generiert wird, die Sie über einen bestimmten Zeitraum (normalerweise 12 oder 24 Monate) gewonnen haben.

Jährlicher CCR = CCR der entsprechenden Kohorte im 12. Monat / gesamte Vertriebs- und Marketingausgaben im ersten Monat für die jeweilige Kohorte

Die neue Formel beinhaltet einen Zeitraum. Es stellt sicher, dass Sie vergleichen gültig der Gesamtgewinn einer einzelnen Kohorte mit dem Betrag, den Sie für den Erwerb ausgeben. Es gibt keinen Platz für falsche Annahmen und Sie erhalten ein echtes Verständnis dafür, wo Sie und Ihr CAC die Gewinnschwelle erreichen.

Der Vergleich von CCR und CAC über Kohorten hinweg zeigt Ihnen, wo Sie sich im Laufe der Zeit verbessern und wie schnell Sie Ihre Kosten für die Kundenakquise amortisieren können.

Bindungsraten sind wichtig, aber sie erzählen nicht die ganze Geschichte. Tatsache ist, dass der Prozess, einen Benutzer zu verlassen, eine Minute, eine Stunde oder sogar eine Woche dauern kann, nachdem er seine erste Entscheidung für Ihr Produkt getroffen hat. Vielleicht möchte er sein Abo kündigen, vergisst es aber immer wieder. Oder er beschließt, dem Produkt eine weitere Chance zu geben, aber es klappt nicht.

Nehmen wir an, Ihr Retention-Diagramm weist diese besorgniserregende Steigung auf:

Sie bemerken einen starken Rückgang der Bindung, haben aber keine Ahnung, was los ist. Am 14. Tag scheint die Kurve steiler zu werden ... Aber lag das an einem schrecklichen Fehler oder haben sich die Benutzer einfach daran erinnert, dass sie ihr Abonnement kündigen wollten?

Metrik Nr. 4. DAU/WAU/MAU

Anstatt nur auf die Kundenbindung zu achten, sollten Sie sich mit der Analyse des Benutzerverhaltens befassen. Sie ist diejenige, die Ihnen erklärt, wer aktiv ist und wer sich gerade die Zeit genommen hat, sich abzumelden.

Dazu müssen Sie sich Ihr Aktivitätsniveau ansehen. Abhängig von der Art Ihres Produkts müssen Sie einer der folgenden Kennzahlen besondere Aufmerksamkeit schenken:

Täglich aktive Benutzer (DAU)

Monatlich aktive Benutzer (MAU)

Wenn Ihr Hauptwert in der täglichen Nutzung liegt (Sie bewerben eine Messaging-App oder einen Workflow-Organizer), dann liegt Ihr Fokus auf täglich aktiven Benutzern. Wenn der Wert von weniger häufigen Check-ins abhängt, verfolgen Sie WAU oder sogar MAU.

Es kommt nicht vor, dass alle Benutzer eines Morgens aufwachen und beschlossen, Ihre Anwendung zu verlassen. Dem Abfluss geht in der Regel ein Rückgang der Aktivität voraus. Legen Sie Aktivitätsmaßstäbe für Ihre Benutzer fest, und wenn Sie diese nicht erreichen, beginnen Sie mit dem Prozess der erneuten Interaktion, bevor es zu spät ist.

Vorbeugung statt Symptombehandlung

Die Anwendung beliebiger Bindungsstrategien auf Ihre Kundenbasis kann sehr verlockend sein, unabhängig davon, ob Sie ein Abwanderungsproblem haben oder nicht. Aber das wird dazu führen, dass Sie zerrissen werden und dadurch wenig erreichen. Die oben besprochenen 4 Metriken geben eine Vorstellung davon, wie Sie Abwanderungsziele festlegen und schnell die erforderlichen Maßnahmen ergreifen können.

Sobald diese Kennzahlen großartige Ergebnisse zeigen, können Sie die Ärmel hochkrempeln und sich darauf konzentrieren, noch mehr Mehrwert aus Ihren Benutzern herauszuholen.

 

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