Mobilne metrike: na katere podatke se zanesti pri razvoju aplikacij. Kako izračunati dobiček

  • Dobi povezavo
  • Facebook
  • Twitter
  • pinterest
  • E-naslov
  • Druge aplikacije

Z meritvami DAU / MAU sem se prvič srečal, ko so bile omenjene v kontekstu iger na Facebooku leta 2009. In čeprav sem prepričan, da se resni igralci že dolgo ne zanašajo nanje metrike rasti Vendar so se za številne tržnike izkazali za zelo privlačne.

Danes bomo govorili o tem, zakaj so te metrike tako privlačne in nevarne hkrati.

Začnimo z njihovo definicijo.

DAU (Dnevni aktivni uporabniki) je, koliko (edinstvenih) strank je uporabilo vašo storitev (običajno - prijavljenih) na določen dan.
MAU (Mesečno aktivni uporabniki) je število (edinstvenih) strank, ki so uporabljale vašo storitev prejšnji mesec(ali zadnjih 30 dni).
DAU/MAU to je tisti % naših (edinstvenih) strank re uporabljal vašo storitev v tem obdobju. To je tako imenovana "lepljivost".
Kaj so prednosti njihova uporaba?

 Najprej: takšne metrike je zelo enostavno izračunati. V DAX bi lahko izračuni izgledali takole.
:=
DISTINCTCOUNT (tbl_users)
:=
IZRAČUNAJ(,
DATESINPERIOD ( Koledar, MIN ( Koledar ) , -30 , DAN ) )

 Drugič: veliko podjetij je zaprtih in ne odpirajo svojih meritev (na primer ARPU ali LTV). Po drugi strani pa je z orodji konkurenčnega obveščanja razmeroma enostavno oceniti velikost konkurentovega občinstva in primerjati svoje stopnje rasti z njegovimi stopnjami rasti.

Pravzaprav se tukaj privlačnost teh meritev konča.

Kaj so tveganja njihova uporaba?

(1) DAU je v veliki meri nestanovitna metrika rasti in ne pojasnjuje, kaj sploh povzroča to rast.

  1. je to posledica piara, ko je na vas opozorilo več znanih specializiranih publikacij?
  2. ali je to posledica trženja, kjer je bilo veliko "novih" strank pripeljanih zaradi začetka nove akvizicijske marketinške akcije?
  3. ali je to posledica trženja, kjer se veliko "starih" strank vrača zaradi marketinške kampanje za ohranjanje?
Kot lahko vidite, so dejavniki lahko zelo različni.

Prvi faktor rasti nasploh zunanji(nanj niste vplivali). Zato je nemogoče računati na stabilnost takšnega rezultata.

Drugi tretji rastni faktor, čeprav domače(rezultat vašega truda), vendar je narava teh dejavnikov drugačna. To pomeni, da bo stabilnost rezultata skozi čas drugačna.

(2) DAU-ji/MAU-ji se pogosto obravnavajo kot približek za ocenjevanje notranjega mehanizma zadrževanja vaše storitve. Vendar tudi temu ni tako.

Prijave uporabnikov običajno niso dobro povezane s ciljnim dejanjem. Običajno je slika eksplozivne rasti videti takole.

Vir: amplitude.com

Čeprav rast DAU še vedno traja, odliv že raste veliko hitreje. Zato je vrnitev v začetni položaj le nekaj tednov.

Zakaj se to dogaja?


Po eni strani prijava kot namišljeno ciljno dejanje ni dobro v korelaciji z resničnimi ciljnimi dejanji, na primer ogledom izdelka.

Po drugi strani pa podjetja najpogosteje oblikujejo rast skozi prva dva dejavnika.

To je privlačnost, privlačnost pa se običajno meri in optimizira z prvi ciljno dejanje (prijava/nakup), namesto ponavljajočih se ciljnih dejanj ( n-ta prijava, m-ti nakup). Izkazalo se je torej, da te meritve - meritve nečimrnosti.

Kaj menite o DAU, MAU?

Tukaj sem opisal bolj praktičen pristop:

Komentarji

Priljubljene objave iz tega bloga

Danes bomo govorili o LTV v drugačnem kontekstu - poenostavljeno uporabljeno.

Torej pred vami Mreža življenjskega cikla.

Ime in koncept te čudovite tehnike je dal izjemen tržnik Jim Novo. Bodite prepričani, da ponovno preberete njegov blog, zlasti zgodnje članke.

Pravzaprav je LCG RF (M) matrika:
Avtor: vodoravno osi, ki jih gledate R ecency(pred kratkim nazadnje kupljeno); Avtor navpično osi, ki jih gledate F pogostost(število nakupov); V vsaki celici vidite število strank z določenimi parametri R in F. Ko smo zgradili takšno matriko, lahko takoj odgovorimo na številna vprašanja, zdaj pa nas zanimajo le štiri: katere stranke kritično za posel?
(zgornji desni kvadrant), katere stranke res razvijati naprej?
(spodnji desni kvadrant), katere stranke verjetno izgubljen za posel?
(zgornji levi kvadrant), katere stranke ni zanimivo za posel? Prepričan sem, dokler ti ...

Izračunano po formuli: prihodek od aplikacije / število uporabnikov, ki so izvedli plačilo.

Izračunano po formuli: prihodek od aplikacije / število vseh uporabnikov, ki so obiskali aplikacijo v obdobju prejetega prihodka.

Analiza urina za MAU. Pojem mikroalbuminurija, njena nevarnost in glavni znaki

Mikroalbuminurija je resno odstopanje, ki v kasnejših fazah napredovanja predstavlja smrtno nevarnost za človeka. Takšno kršitev je mogoče določiti le z laboratorijsko študijo urina za albumin. Ta snov je prisotna v človeški krvi, zato njen videz v biološki tekočini ne obeta nič dobrega.

Kaj je mikroalbuminurija, kako je lahko nevarna za bolnikovo zdravje in kako zbrati urin za pregled prisotnosti albumina v njem? Vzemimo po vrsti.

Kaj je MAU?

MAU ali mikroalbuminurija je prisotnost albumina v biološki tekočini. Kaže na prisotnost različnih (najpogosteje ledvičnih) patologij in se lahko pojavi v 5 stopnjah resnosti.

  1. Na prvi stopnji mikroalbumin v urinu praktično ni zaznan. Poteka popolnoma asimptomatsko, saj se bolezen šele začenja razvijati.
  2. Začetna faza razvoja. Pacient še naprej doživlja nevarne patološke spremembe, vendar raven albumina v biološki tekočini ne presega standardnih vrednosti.
  3. Tretja faza je prednefrotična. Na tej stopnji je že v modi odkrivanje bolezni z opravljanjem urinskega testa za MAU. Drugi so dodeljeni po potrebi. diagnostični postopki namenjen oceni delovanja ledvičnih filtracijskih glomerulov.
  4. faza nefroze. Bolnik trpi za arterijsko hipertenzijo in otekanjem okončin in obraza. V klinični analizi so jasno vidni znaki proteinurije, eritrociturije, pojav kreatinina in sečnine.
  5. razvoj ledvične odpovedi. Bolnik trpi zaradi pogostih napadov arterijske hipertenzije, edem praktično ne izgine, v analizi urina so prisotne beljakovine, krvne celice, delci sečnine in kreatinina. Manjka sladkor.

Vse te stopnje mikroalbuminurije bolnik z diabetesom mellitusom preide. Če se ne odzovete na nevarne simptome pravočasno, potem poleg diabetične nefroze bolnik tvega, da pade v diabetično komo, kar že predstavlja neposredno nevarnost za njegovo življenje.

Optimalna zmogljivost in resna odstopanja

Albumin v urinu je mogoče odkriti pri več kategorijah bolnikov, in sicer:

  • diabetiki;
  • ljudje, ki trpijo zaradi patologij ledvic;
  • bolniki z aterosklerotično boleznijo srca;
  • jedra.

Stopnja mikroalbumina v človeškem urinu je odvisna od številnih dejavnikov. Če je prišlo do vsaj enega od njih, se lahko raven snovi močno poveča. Ti dejavniki so:

  • prekomerna telesna aktivnost;
  • zloraba beljakovinskih živil;
  • pomanjkanje tekočine v telesu, dehidracija;
  • vročina;
  • vnetni procesi, ki se pojavljajo v organih urinskega sistema;
  • kajenje;
  • hipertrofični procesi v miokardu;
  • vnetje ledvic;
  • močno povečanje ravni kreatinina.

Dnevna norma MAU v urinu katere koli osebe, ne glede na njeno starost, ne sme presegati 30 mg. Če so bile te številke presežene, četudi le malo, bi to morala biti podlaga za temeljitejši pregled pacienta. Torej pogosto takšna odstopanja kažejo na razvoj nefropatije, ki se lahko razvije v resnejšo težavo.

Če je bila stopnja albumina v urinu presežena 10-krat, in ta trenutek dnevni odmerek je 300 mg, to kaže na patološko in življenjsko zelo nevarno okvaro ledvic.

Kaj pokaže analiza urina za UIA in kdaj je potrebna?

Najprej morate ugotoviti, kakšen je urinski test za UIA. Takšna klinična študija se izvaja le, če obstajajo določene indikacije, ki jih bomo obravnavali malo kasneje. Laborant s pomočjo takega vzorca izračuna količino albumina, poleg tega pa zazna (ali ne zazna) snovi, ki so zdravi ljudje ni opaziti - beljakovine, sladkor, eritrociti itd.

Analiza UIA pomaga ugotoviti prisotnost:

  • diabetes;
  • sarkoidoza;
  • resne kršitve kardiovaskularnega sistema;
  • arterijska hipertenzija;
  • alergije na fruktozo.

Vendar pa je najpogostejši vzrok za povišan mikroalbumin v urinu diabetes mellitus. Analiza za odkrivanje te snovi v urinu je potrebna, če bolnik:

  • se pritožuje zaradi pogostih ali stalnih bolečin na tem območju prsni koš;
  • čuti hudo nelagodje na levi strani prsnega koša ali celo po celem telesu;
  • trpi zaradi pogostih napadov hipertenzije;
  • čuti splošno šibkost, letargijo, utrujenost.

V kasnejših fazah lahko bolnik kaže očitne simptome možganske kapi. Posledice bolezni so lahko zelo nevarne, zato se morate ob pogostih vrtoglavicah, sinkopah, napadih slabosti in drugih znakih nujno posvetovati z zdravnikom.

Kako pristopiti k zbiranju urina za analizo?

Analizo urina za mikroalbuminurijo lahko naroči endokrinolog, internist, urolog ali kardiolog. Pri otrocih lahko takšno študijo pošlje družinski zdravnik ali pediater. Če se pri bolniku odkrije albumin v urinu, ga je treba pred kakršnimi koli ukrepi dodatno pregledati. Dodatni diagnostični postopki bodo pomagali ugotoviti vzrok bolezni in šele nato začeti odpravljati.

Kako narediti urinski test za mikroalbuminurijo? To je pomembno vedeti, da bi dobili resnične rezultate klinične študije biološke tekočine. Zbiranje urina je odvisno od namena, za katerega se izvaja.

Torej, urin pri MAU za določitev prisotnosti soli zberemo 24 ur pred testom. Da preprečite vdor različnih snovi ali delcev v vzorec, kupite posebno plastično posodo za zbiranje urina. Nato naredite takole:

  • vzorec zbranega urina prelijte v posodo;
  • dati posodo za raziskave;
  • počakajte na rezultate in po potrebi ponovno odvzemite biološko tekočino.

Kako zbrati urinski test za UIA v primeru suma na razvoj sladkorne bolezni? Potrebno je zbrati dnevni urin, nato pa ga postaviti na hladno mesto. Naslednji dan vlijte 100 ml tekočine v plastično posodo in jo pomešajte s svežim urinom. Posodo pokrijemo s pokrovom in pazimo, da tesno zapre posodo.

Pri pošiljanju posode z biološko tekočino na analizo obvezno navedite potrebne podatke: starost, težo, datum odvzema urina. Po potrebi lahko določite strokovnjaka, ki bo dešifriral rezultate, pa tudi vaš datum rojstva.

Glede tega, kakšno naj bo razmerje med albuminom in kreatininom v urinu, torej dnevna stopnja mora biti takole:

Preseganje teh norm kaže na resne okvare v telesu. Če se takšne anomalije nadaljujejo 3 mesece ali več, potem pogosto kažejo na kronično ledvično bolezen.

Poleg vsega zgoraj navedenega je treba opozoriti, da je resno patologijo mogoče preprečiti le, če redno izvajate preventivne klinične študije urina. V drugih okoliščinah morda ne bo mogoče popraviti situacije.

MAU DAU ARPU ali meritve prisotnosti, ki jih morate poznati

Prijave za Mobilni telefoni prinašajo denar tistim razvijalcem, ki se znajo hitro prilagoditi potrebam svojega občinstva (strank). Ni dovolj, da naredite uporabno aplikacijo, morate slediti dejavnosti njenih uporabnikov, se pravočasno odzvati na upad in rast povpraševanja ter voditi ustrezno cenovno politiko. Temu namenu služijo meritve uspešnosti. mobilne aplikacije ki jih bomo podrobneje obravnavali v nadaljevanju.

Ključne meritve mobilnih aplikacij

Mobilna aplikacija se namesti tako, da se program prenese na telefon. Če je stranka zadovoljna z delom aplikacije, se spremeni v aktivnega uporabnika. Na tej stopnji mora biti naročnik toliko zainteresiran, da želi imeti razširjeno različico aplikacije, pridobiti dodatne vsebine. Zadovoljna in zainteresirana stranka bo za izboljšano storitev pripravljena doplačati. Tu začne aplikacija ustvarjalcu prinašati denar.

Preprosto je opaziti neposredno povezavo med zadovoljnimi pričakovanji uporabnikov in neposrednim prihodkom od aplikacije. Kako pa sledite stopnji »zadovoljstva« strank? To je mogoče storiti z uporabo meritev, ki pomagajo razumeti, kaj je uporabnikom všeč, kako ocenjujejo, na primer zvišanje cen za dodatno vsebino, uvedbo novih plačljivih funkcij itd.

Meritve se uporabljajo v mobilnih aplikacijah, pa tudi v igrah in startupih. Razvijalec lahko poveže več vrst meritev, da dobi najbolj popolno oceno povpraševanja uporabnikov. Priporočljivo je, da začnete "streljati" indikatorje takoj, ko odjemalec prvič prenese aplikacijo.

Pomembno je spremljati naslednje meritve:

  1. Viri namestitve aplikacije. Potreben za oceno učinkovitosti vaših tržnih kanalov.
  2. Meritve zadrževanja uporabnikov in angažiranosti. Prikazuje, koliko odjemalcev je zagnalo vašo aplikacijo po prenosu. PCU na primer prikazuje največje število uporabnikov, ki so hkrati v aplikaciji. ACU je indikator povprečnega števila uporabnikov, ki so istočasno v aplikaciji v določenem obdobju.
  3. Število edinstvenih uporabnikov. Število strank, ki redno uporabljajo aplikacijo.
  4. Seja je metrika. Merilo, kako dolgo je uporabnik v aplikaciji.
  5. A/B testi. Obvestite, katere gumbe in v kakšnem zaporedju je uporabnik pritisnil.
  6. finančne metrike. Izračunajte učinkovitost aplikacije in njeno donosnost. Glavni finančni meritvi sta ARPPU (prihodek na uporabnika plačnika) in ARPU (povprečni prihodek na uporabnika).

Meritve dejavnosti in angažiranosti uporabnikov

Za vse razvijalce mobilnih aplikacij je pomembno, da razumejo dejavnost in angažiranost svojih uporabnikov. Za to se izračunajo meritve, kot so DAU, WAU, MAU, PCU, ACU.

Kaj je ta dejavnost in o čem govori?

Meritve dejavnosti vam sporočajo, koliko strank je že preneslo in uporablja aplikacijo. Poznavanje teh kazalnikov vam omogoča, da ocenite občinstvo uporabnikov in analizirate njegove zahteve. Posledično dobite »namige«, h katerim marketinškim potezam se morate zateči. To je prvi korak k povečanju angažiranosti uporabnikov in s tem vašega dohodka.

Kaj je DAU (dnevno aktivni uporabniki)? To so dnevno aktivni uporabniki. Meritev prikazuje, koliko uporabnikov se je dnevno prijavilo v aplikacijo. Skladno s tem so WAU (Weekly Active Users) tedensko aktivni uporabniki. In MAU (Monthly Active Users) so edinstveni uporabniki, ki obiščejo aplikacijo vsaj enkrat mesečno. Edinstvenost uporabnikov je določena z ID-jem ali prijavo.

Največji obisk in stopnja angažiranosti

Če želite dobiti stopnjo angažiranosti uporabnikov za en teden, morate "dnevni" indikator razdeliti na "tedenski" (DAU / WAU). Če morate vedeti koeficient "lepljivosti" uporabnikov na storitev na mesec, primerjamo "dnevne" in "mesečne" rezultate (DAU / MAU).

Želite razumeti, kdaj stranke najbolj aktivno uporabljajo vaš izdelek? Z metriko določite število uporabnikov v določenem časovnem obdobju. Sledite povprečnim in najvišjim obiskom ter naredite zaključke.

Torej je PCU (Peak Concurrent User ali »peak online users«) največje število uporabnikov, ki so hkrati v aplikaciji. Indikator se meri na uro, mesec ali leto.

Hkrati je povprečje ACU (Average Concurrent User ali “povprečno število uporabnikov na spletu”). Tukaj pogovarjamo se o številu uporabnikov, ki so hkrati v aplikaciji v določenem časovnem obdobju. Za kaj so ti indikatorji? Na primer za določitev idealnega časa za začetek oglaševalske akcije.

Priporočamo, da vodite statistiko in beležite kazalnike svojega projekta, tako boste vedno razumeli, ali je strankam všeč vaša aplikacija, ali so zavzeti in aktivni, ali jim vaše cene ustrezajo in kdaj morate spremeniti svojo marketinško strategijo.

Izračun metrike dejavnosti in angažiranosti omogoča nadaljnji izračun finančnih metrik ARPU in ARPPU. Slednji prikazujejo dobiček, prejet tako od vseh uporabnikov kot ločeno od tistih kupcev, ki kupujejo plačljive različice in vsebine.

Danes na voljo na internetu različne sisteme analitiko, od katerih je veliko brezplačnih za uporabo. Na primer Google Analytics, Flurry in App Annie, ki so priljubljeni za mobilne aplikacije (vendar App Annie zaračunava nekatere dodatne meritve).

Finančne metrike

Z vidika napovedi dobička je to najpomembnejša skupina metrik.

Ključni kazalniki finančne metrike

  • Bruto - bruto dohodek za določeno obdobje;
  • Prihodek - čisti dobiček, zmanjšan za delež trgovine, kjer se nahaja vaša aplikacija;
  • Plačilni delež - razmerje med številom strank, ki kupijo plačljive različice, in skupnim številom edinstvenih uporabnikov. Če se indikator zmanjša, to pomeni, da so kupci siti plačane vsebine, čas je za "oživitev" (na primer za izvedbo nove promocije);
  • Transakcije po uporabniku ali TBU - število plačil na uporabnika. Izračuna se tako, da se skupno število plačil za določeno obdobje deli s številom plačnikov.

Kako izračunati dobiček

Poznavanje le dveh preprostih formul vam bo omogočilo sklepanje o tem, kako učinkovita je vaša aplikacija.

Prva formula izračuna povprečni dobiček na stranko za določeno obdobje. Ta kazalnik ARPU (Povprečni prihodek na uporabnika) je določen z razmerjem med bruto dohodkom uporabnikov in povprečno stopnjo prometa na dan/teden/mesec.

Indeks ARPU omogoča razumevanje, kako učinkovit je vaš projekt na splošno. Navsezadnje govorimo o dohodku od celotnega občinstva aplikacije. Indeks je med drugim odvisen od vaše cenovne politike. Še en kazalnik pa pomaga bolje razumeti sprejemljivost vaših cen za vaše stranke, in sicer indeks ARPPU (povprečni prihodek na plačljivega uporabnika). To je tudi determinanta povprečnega dobička na uporabnika v določenem obdobju, le da govorimo izključno o plačljivih strankah. To so tisti, ki od vas kupijo dodatne vsebine ali storitve.

Za določitev indeksa ARPPU je bruto prihodek v korelaciji s številom uporabnikov plačnikov ali PU (število strank, ki so plačale dodatne vsebine v določenem obdobju).

Zahvaljujoč indikatorju ARPPU je enostavno določiti donosnost plačljive vsebine. Tukaj lahko opazite tudi odziv uporabnikov na posodobitev aplikacije, na ponudbo novih storitev ali zvišanje cen.

Razlika med ARPU in ARPPU

Mnogi razvijalci imajo težave na začetni stopnji ocenjevanja metrik. Zlasti indeksa ARPU in ARPPU se pogosto zamenjujeta.

Če ARPU na koncu pokaže čisti dobiček od katerega koli uporabnika, na primer na dan, potem ARPPU upošteva samo dobiček, ki ste ga prejeli od strank, ki plačujejo. Če nekega dne nihče od kupcev ni kupil dodatne vsebine, bo indikator ARPPU za ta dan enak nič.

  • ARPU = prihodek / uporabniki (neto prihodek, »deljen« s številom vseh uporabnikov)

Upoštevani so vsi uporabniki. Ta kazalnik jasno pove, koliko dohodka v povprečju prinese en uporabnik.

  • ARPPU = prihodek / uporabniki, ki plačujejo (neto prihodek, »deljen« s številom uporabnikov, ki plačujejo)

Upoštevani so samo uporabniki, ki plačujejo. ARPPU prikazuje, kako se uporabniki odzivajo na vaše cene in koliko so pripravljeni plačati plačljive vsebine.

Ker je uporabnikov, ki plačujejo, veliko manj kot vseh uporabnikov, bo ARPPU vedno večji od APRU.

Z zvišanjem cen lahko zmanjšate število plačljivih uporabnikov. Paying Delež - delež plačnikov. IN ta primer, se bo dobiček od vseh strank povečal zaradi dejstva, da se bo število plačljivih strank po dvigu cen dodatnih vsebin zmanjšalo. Pritegniti več plačljive stranke, morate zgraditi prilagodljivo in "občutljivo" cenovno strategijo.

Primeri izračuna ARPU in ARPPU

Recimo, da imate 2000 uporabnikov in jih 50 kupuje plačljive vsebine. Mesečni dohodek je 5000 $.

Vaši rezultati na mesec:

  • ARPU = 5000 $/2000 = 2,5 $ (tj. en "običajen" uporabnik vam plača 2,5 $ na mesec);
  • ARPPU = 5000 $/50 = 100 $ (to pomeni, da vam en plačljivi uporabnik prinese 100 $ dobička na mesec);
  • Delež plačnikov = 50 / 2000 = 2,5 % (torej je delež plačnikov 2,5 %);
  • Ček: 2,5 $ = 100 $ × 2,5 %

Drugi koristni finančni kazalci

Poleg dobička lahko izračunate tudi svoje stroške. Na primer, da ugotovite, koliko vas stane, da pritegnete stranke. Za to obstaja indeks CPI (strošek na namestitev) - to je strošek namestitve aplikacije. Zahvaljujoč njemu lahko ugotovite, koliko denarja je bilo porabljenega za privabljanje novih strank. Ta metrika se izračuna kot razmerje med stroški oglaševanja in številom namestitev aplikacije.

Prav tako lahko ugotovite, kako učinkovit je vaš projekt v celotnem času njegovega »življenja«. Če želite to narediti, morate upoštevati indeks LTV (Lifetime Value) - kazalnik donosnosti za povprečno obdobje uporabe aplikacije s strani ene stranke.

Če želite izračunati indeks LTV, morate prihodek na uporabnika (ARPU) pomnožiti s povprečnim trajanjem uporabe ali življenjsko dobo.

Je vaš projekt donosen? Če je LTV nižji od CPI, potem ni donosno.

Če želite izboljšati kazalnik LTV, morate povečati privlačnost aplikacije, zmanjšati stroške privabljanja novih strank in povečati stroške plačljive vsebine.

Prednosti in slabosti uporabe meritev

Na primer, težko bo razumeti, ali je DAU na določen dan rezultat uspešne PR kampanje, rezultat marketinške strategije za privabljanje novih strank ali vračanja starih.

Analitika mobilnih aplikacij pomaga zgraditi prilagodljiv in učinkovit model interakcije s strankami. Statistika in znanje ciljna publika zagotoviti uspeh vašega projekta.

Indikacije, pravila za zbiranje in dešifriranje rezultatov urinskega testa za mikroalbuminurijo

Analiza urina za odkrivanje mikroalbuminurije (MAU) se običajno uporablja pri diagnozi začetnih fazah poškodbe ledvičnega tkiva.

Pomembna je kvantitativna določitev ravni albumina v urinu, ki je neposredno sorazmerna s stopnjo poškodbe ledvičnega glomerula (glavnega strukturnega elementa ledvic).

Mikroalbuminurija je izločanje beljakovin albumina v urinu, ki presega fiziološke vrednosti.

Tabela 1 - Opredelitev mikroalbuminurije. Vir - RMJ. 2010. št. 22. S. 1327

Fiziološka in patološka albuminurija

Zdrava oseba izloča z urinom majhno količino beljakovinskih molekul (do 150 mg / dl), medtem ko je vsebnost albumina v njem manjša od 30 mg / dl.

Količina beljakovin, izločenih z urinom, lahko niha drugačen čas dan v širokem razponu. Torej, ponoči je izločanje albumina z urinom približno 30-40% manj, kar je povezano z nizko stopnjo žilnega tlaka in vodoravnim položajem telesa. To vodi do zmanjšanja ledvičnega krvnega pretoka in hitrosti filtracije urina v glomerulih.

V pokončnem položaju se poveča raven izločanja albumina v urinu in po telesna aktivnost je lahko za kratek čas v območju mg/l.

Na količino izločenega albumina z urinom lahko vplivajo naslednji dejavniki:

  1. 1 obroki z visoko vsebnostjo beljakovin;
  2. 2 Težko fizično delo;
  3. 3 Okužba sečil;
  4. 4 Cirkulatorna odpoved;
  5. 5 Jemanje NSAID (nesteroidnih protivnetnih zdravil);
  6. 6 Huda bakterijska okužba, sepsa;
  7. 7 Nosečnost.

Sprejem antihipertenzivnih zdravil iz skupine zaviralcev ACE, nasprotno, zmanjša izločanje albumina.

Hitrost izločanja albumina z urinom je lahko odvisna tudi od starosti in rase. Nenormalno izločanje albumina v odsotnosti dokazov o komorbidnosti notranji organi se pojavi pri starejših in Afričanih, pogosto v kombinaciji s prekomerno telesno težo.

Analiza urina za MAU - indikacije za imenovanje

Mikroalbuminurija (skrajšano MAU) je najzgodnejši in najbolj zanesljiv znak okvare ledvičnega tkiva.

Ker je ni mogoče določiti z rutinskimi metodami, je študija urina za mikroalbuminurijo vključena v standarde za pregled bolnikov iz rizičnih skupin, predvsem pri bolnikih z ugotovljeno diabetes in arterijske hipertenzije.

Seznam bolnikov, ki jih je treba pregledati za mikroalbuminurijo:

  1. 1 Bolniki s katero koli vrsto sladkorne bolezni in izkušnjami bolezni več kot 5 let (1-krat v 6 mesecih);
  2. 2 Bolniki s hipertenzijo (1-krat v 12 mesecih);
  3. 3 Bolniki po presaditvi ledvice za spremljanje razvoja zavrnitvenih reakcij;
  4. 4 Bolniki s kroničnim glomerulonefritisom.

Vzroki za poškodbe ledvičnega glomerula

Med glavnimi vzroki za poškodbe ledvičnih glomerulov in s tem mikroalbuminurijo lahko imenujemo:

  1. 1 Visoka stopnja glikemija. MAU je prvi znak diabetične nefropatije. Glavni mehanizem za nastanek mikroalbuminurije pri sladkorni bolezni je hiperfiltracija v ledvičnem glomerulu in poškodba ledvičnih žil kot posledica hiperglikemije. Če se ne zdravi, diabetična nefropatija hitro napreduje, vodi v odpoved ledvic in potrebo po hemodializi. Zato mora vsak bolnik s sladkorno boleznijo vsaj enkrat na šest mesecev opraviti urinski test za MAU, za zgodnje odkrivanje nefropatije in njeno pravočasno zdravljenje.
  2. 2 Visok sistolični tlak. Hipertenzija je sistemska bolezen, ki prizadene veliko število organov in sistemov, vključno z ledvicami. V tem primeru je MAU znak razvoja zapletov iz ledvic - hipertenzivne nefroskleroze, ki temelji na povečanju filtracijskega tlaka, tubulointersticijski fibrozi in povečani prepustnosti žilne stene za beljakovine. MAU je samozadosten dejavnik tveganja za razvoj zapletov hipertenzije.
  3. 3 Prekomerna telesna teža, debelost, presnovni sindrom. Od leta 1999 WHO identificira mikroalbuminurijo kot eno od komponent presnovnega sindroma.
  4. 4 Hiperholesterolemija in hipertrigliceridemijo, ki vodita v razvoj generalizirane ateroskleroze. MAU v tem primeru odraža pojav endotelijske disfunkcije in je neposredno povezan s povečanim srčno-žilnim tveganjem.
  5. 5 Kronično vnetje ledvičnega tkiva. Pojav MAU (in proteinurije na splošno) je prognostično neugoden znak napredovanja glomerulonefritisa.
  6. 6 Kajenje. Pri kadilcih je izločanje albumina z urinom približno 20-30 % večje (Nelson, 1991, Mogestein, 1995), kar povezujemo s poškodbo vaskularnega endotelija z nikotinom.

Metoda določanja

Rutinska analiza urina, kot je kisla precipitacija, ne odkrije nenormalne albuminurije.

Glede na pomembno dnevno variabilnost izločanja albumina z urinom je diagnostično pomembno samo odkrivanje MAU v dveh ali treh zaporednih urinskih testih.

Za presejanje urina na MAU je dovoljeno uporabljati posebej izdelane testne trakove, vendar je treba s pozitivnim vzorcem s hitrimi testi potrditi patološko albuminurijo z metodami, ki omogočajo določanje koncentracije albumina.

Polkvantitativna ocena se izvaja s posebnimi trakovi - testi s trakovi, kjer je 6 stopenj koncentracije albumina v urinu ("ni zaznano", "sledi" - do 150 mg / l, več kot 300 mg / l, 1000 mg / l, 2000 mg / l in več kot 2 tisoč mg / l). Občutljivost te metode je približno 90%.

Kvantitativno določanje se izvede z uporabo:

  1. 1 Določitev razmerja kreatinina in albumina (K / A) v urinu;
  2. 2 Neposredna imunoturbidimetrična metoda. Metoda omogoča oceno koncentracije albumina z motnostjo raztopine, dobljene po interakciji proteina s specifičnimi protitelesi in obarjanjem imunskih kompleksov.
  3. 3 Imunokemična metoda s sistemom "HemoCue" (imunokemične reakcije z uporabo protičloveških protiteles). Kompleksi albumin-protitelo povzročijo nastanek oborine, ki jo nato zajame fotometer.

Kako zbrati material za raziskavo?

Zbiranje urina za študijo ne zahteva predhodne priprave.

Pravila zbiranja materiala:

  1. 1 Zbiranje urina poteka cel dan (od 8.00 prvi dan do 8.00 drugi dan), že prvo porcijo urina je treba izpustiti v stranišče.
  2. 2 Ves urin, izločen v 24 urah, se zbere v eno posodo (sterilno). Čez dan je treba posodo hraniti na hladnem mestu brez sončne svetlobe.
  3. 3 Dnevno količino urina je treba izmeriti in rezultat zabeležiti na izdani napotnici.
  4. 4 Po tem se urin premeša (to je potrebno, saj se lahko beljakovina usede na dno kozarca!) In vlije v sterilno posodo v prostornini približno 100 ml.
  5. 5 posod na kakor hitro se da dostaviti v laboratorij.
  6. 6 Vsega urina, zbranega čez dan, ni treba poslati v laboratorij.
  7. 7 Ker je sproščanje albumina odvisno od višine in teže, MORAJO biti ti parametri OBVEZNO zabeleženi na izdani napotnici. Brez njih urin za raziskave ne bo sprejet.

Kaj storiti, če se odkrije mikroalbuminurija?

Če razen mikroalbuminurije ni bila odkrita nobena druga patologija notranjih organov, je priporočljivo opraviti dodatno diagnostiko za izključitev sladkorne bolezni in hipertenzije.

Za to je potrebno 24-urno spremljanje krvnega tlaka in test tolerance za glukozo.

Pri bolnikih z MAU in že obstoječo sladkorno boleznijo in/ali hipertenzijo je treba doseči naslednja laboratorijska merila:

  1. 1 Holesterol<4,5 ммоль/л;
  2. 2 Trigliceridi (TG) do 1,7 mmol/l;
  3. 3 Glikirani hemoglobin do 6,5%;
  4. 4 Sistolični tlak<130 мм.рт.ст.

To pomaga zmanjšati umrljivost zaradi srčno-žilnih zapletov za 50 %. Pri bolnikih s sladkorno boleznijo tipa 1 so kazalniki nekoliko drugačni in so:

  1. 1 Glikirani hemoglobin< 8,0%;
  2. 2 Krvni tlak<115/75 мм.рт.ст;
  3. 3 Holesterol do 5,1 mmol/l;
  4. 4 Trigliceridi do 1,6 mmol/l.

Preprečevanje UIA

Da bi preprečili poškodbe ledvičnega tkiva, je treba upoštevati več pravil:

  1. 1 Sistematična kontrola glukoze na tešče - normalne vrednosti so 3,5 - 6,0 mmol / l.
  2. 2 Dnevno spremljanje krvnega tlaka, ki ne sme preseči 130/80 mm Hg.
  3. 3 Četrtletno spremljanje kazalcev lipidnega profila - pri visoki ravni holesterola in trigliceridov ne pride le do nastanka aterosklerotičnih plakov, temveč tudi do poškodbe ledvičnega tkiva;
  4. 4 Popolnoma opustite kajenje in nikotinske analoge cigaret. Nikotin je nevaren za vse žile v človeškem telesu, vključno z žilami ledvic. Pri kadilcih je približno 21-krat večja verjetnost za razvoj proteinurije kot pri nekadilcih.

Kaj je mau?

Toda najpogosteje pri mačkah to pomeni, da potrebujejo nasprotni spol. No .. mislim, da lahko uganete))

Iz Wikipedije, proste enciklopedije

OBSTAJA PASMA MAČK (EGIPČANSKA), IMENOVANA "MAU"

Egipčanom so mačke že dolgo najljubše. V starih časih so simbolizirali bogove Ra in Bast. Pasma Mau je aboriginalna, k nam je prišla iz starega Egipta, njeno ime pa v egipčanščini pomeni "mačka". V Evropi so se Egipčani pojavili sredi 50. let 20. stoletja, malo kasneje - v ZDA.

Kaj je mau

občinska lekarna

ogromen zračni napad

Mednarodno združenje univerz

izobraževanje in znanost, organizacija

Slovar: S. Fadeev. Slovar okrajšav sodobnega ruskega jezika. - S.-Pb.: Politehnika, 1997. - 527 str.

Ukrajinske mednarodne letalske družbe

Moskovska topniška šola

vojska, zgodovina, Moskva, izobraževanje in znanost

Slovar: Slovar okrajšav in okrajšav vojske in posebnih služb. Comp. A. A. Ščelokov. - M .: Založba AST LLC, Založba Geleos CJSC, 2003. - 318 str.

Moskovski protimonopolni urad

Moskovska akademija za management

Moskva, izobraževanje in znanost

Moskovski letalski vozlišče

Slovar: Slovar okrajšav in okrajšav vojske in posebnih služb. Comp. A. A. Ščelokov. - M .: Založba AST LLC, Založba Geleos CJSC, 2003. - 318 str.

občinski samostojni zavod

na primer: MAU NGSP

trženje in krizno upravljanje

polinuklearni aromatski ogljikovodiki

modificiran premog, ki vsebuje dušik

Moskovske letalske storitve

Mednarodno letališče Ufa

avia, Ufa, organizacija

Slovar okrajšav in okrajšav. Akademik. 2015.

Oglejte si, kaj je "MAU" v drugih slovarjih:

MAU - ima več pomenov: Vsebina 1 Priimek 2 Okrajšave 3 Drugo 4 Viri ... Wikipedia

Mau - Mau, Vladimir Aleksandrovič "MAU" preusmerja sem; glej tudi druge pomene. Vladimir Aleksandrovič Mau Datum rojstva: 29. december ... Wikipedia

mau - notr. mijav Chetyum "mau" eo. Mau, maur sikIush, kIusherykyor zynapts, cheu tsepkyr zigogu, zygu tsIykIur IeshIul, zil’e tsIykIur zima, pyramyzhyr zizhau, chyg zhaui chIemykh, unem ekheshh psi yesho, schuaer kIyeu ekuzy, tsigor k Iyeu ekuzy ... Adygabzem izekhef guschiIal

Mau V. - "MAU" preusmerja sem. glej tudi druge pomene. Vladimir Aleksandrovič Mau (rojen 29. decembra 1959 v Moskvi) je ruski znanstvenik in ekonomist. Od leta 2002 rektor Akademije za narodno gospodarstvo pri vladi Rusije. Vsebina 1 ... ... Wikipedia

Mau VA – »MAU« preusmeri sem. glej tudi druge pomene. Vladimir Aleksandrovič Mau (rojen 29. decembra 1959 v Moskvi) je ruski znanstvenik in ekonomist. Od leta 2002 rektor Akademije za narodno gospodarstvo pri vladi Rusije. Vsebina 1 ... ... Wikipedia

æmauædz - z.b.p., min ... Črkovalni slovar osetijskega jezika

MAU - enota za absorpcijo olja masivni zračni udar Mednarodno združenje univerz Moskovska akademija za upravljanje Moskovski letalski vozlišče Moskovski protimonopolni urad ... Slovar okrajšav ruskega jezika

MAU (vrednosti) - MAU ima več pomenov: Vsebina 1 Priimek 2 Okrajšave 3 Drugo 4 Viri ... Wikipedia

Mau (okrožje) - Mau angleščina. Država Mau Indija Status okrožje Vključeno v zvezno državo Uttar Pradesh ... Wikipedia

Mau Mau - (Kenija). Uporniško gibanje. Etimologija besede ni zanesljivo pojasnjena. Izraz je bil prvič uporabljen na sojenju skupini upornikov maja 1950 in ga sami partizani niso uporabljali. Na prvi stopnji () protestno gibanje kmetov ... ... Terorizem in teroristi. Zgodovinski vodnik

Analiza urina za UIA

Ko ima človek zdravstvene težave ali vprašanja o svojem stanju, odgovore najprej poišče na spletu, šele nato gre po nasvet in pomoč k zdravniku, čeprav je pravilneje ravnati obratno. Navsezadnje zdravnik ne bo le preučil simptomov, temveč jih bo poslal tudi v laboratorijske preiskave. Eden od testov, ki se izvaja za določitev pravilne diagnoze, je študija urina za mikroalbuminurijo. O njem bo govora v tem članku.

Kaj je ta študija in zakaj se izvaja

Analiza urina za Mau je določitev količine albumina v njem. Zakaj to počnejo? Dejstvo je, da je albumin eden od proteinov, ki je del krvi. In "mikroalbuminurija" je njegova izguba ali nizka koncentracija. Ko ledvice dobro delujejo in ni nobenih nepravilnosti, je albumin stabilen, količina v urinu pa zelo nizka. Če rezultati študije pokažejo, da je prišlo do izgube albumina v krvi in ​​je v povečanem odmerku vsebovan v urinu, je to znak motnje delovanja ledvic, možen je začetek prve stopnje ateroskleroze ali endotelijske disfunkcije. .

Tudi rahel presežek koncentracije albumina v urinu kaže na nastanek sprememb v žilah, kar zahteva poglobljeno diagnozo in takojšnje zdravljenje.

Zakaj se pojavi mikroalbuminarija (MAU)?

Preseganje norme beljakovin v urinu se lahko pojavi iz več razlogov. Obstajajo dejavniki, ki vplivajo na en sam izcedek, zato se pri postavljanju diagnoze urin za Mau vzame večkrat v treh mesecih. Šteje se, da je presežek albumina od 30 do 300 mg na dan. Takšna sprostitev se lahko pojavi kot posledica:

  • uživanje hrane z visoko vsebnostjo beljakovin;
  • težko fizično delo;
  • močne športne obremenitve;
  • zvišanje telesne temperature.

Indikatorji so odvisni tudi od pacientovega spola, rase in regije stalnega prebivališča.

MAU naj bi bil najpogostejši pri ljudeh s prekomerno telesno težo, insulinsko rezistenco, veliko kadilcev in težav s hipertrofijo ali disfunkcijo levega prekata. Ta diagnoza je diagnosticirana predvsem pri moških in starejših.

Da bi dobili zanesljiv rezultat, analize za Mau ni mogoče opraviti med nobeno nalezljivo boleznijo, vključno z ARVI, pri povišani telesni temperaturi, vročini, po fizičnem naporu, v utrujenem stanju, po jedi.

Če so rezultati pokazali povečanje beljakovin v urinu, lahko to kaže na takšne bolezni ali spremembe v telesu:

  • diabetes;
  • arterijska hipertenzija;
  • glomerulonefritis;
  • disfunkcija srčno-žilnega sistema;
  • nosečnost;
  • hipotermija;
  • sarkoidoza.

Najpogosteje se mikroalbuminarija pojavi kot posledica diabetesa mellitusa.

Tudi povečanje albumina v urinu lahko kaže na razvoj bolezni srca in ožilja, kar povzroča sladkorno bolezen tipa I in tipa II.

Simptomi mikroalbuminurije

Ta patologija ima svoje stopnje razvoja. V začetni fazi bolnik ne čuti sprememb v telesu in simptomov bolezni, vendar se njegova sestava urina že spreminja, testi že kažejo povečanje količine beljakovin, ki se v začetni fazi ohranjajo znotraj 30 mg na dan. Z nadaljnjim napredovanjem oseba razvije prednefrotično stopnjo. Količina albumina v urinu se poveča na 300 mg, zviša se krvni tlak, poveča se ledvična filtracija.

Naslednja stopnja je nefrotska. Poleg visokega pritiska jo spremlja tudi oteklina. Sestava urina poleg visoke koncentracije beljakovin vsebuje tudi eritrocite, opazimo zvišanje ravni kreatinina in sečnine.

Zadnja stopnja je odpoved ledvic. Njeni simptomi:

  • pogosto zvišanje krvnega tlaka;
  • trajno otekanje;
  • veliko število rdečih krvnih celic v urinu;
  • nizka stopnja filtracije;
  • velika količina beljakovin, kreatinina in sečnine v urinu;
  • odsotnost glukoze v urinu.
  • ledvice ne izločajo insulina.

Vsi ti znaki lahko kažejo na razvoj srčne patologije. V tem času se lahko pojavi bolečina za prsnico, ki seva v levo stran telesa. Vse to spremlja povišanje holesterola.

Pravila za zbiranje urina za mikroalbuminurijo (MAU)

Da bi bili laboratorijski podatki zanesljivi, je treba upoštevati osnovna pravila za zbiranje urina za analizo UIA. In tako, najprej se morate pripraviti. Dan pred testi so iz hrane popolnoma izključeni zelenjava in sadje, ki spremenijo barvo urina - to so korenje, jagode, murve, ribez in drugi. Drugič, pred zbiranjem urina je potrebno dobro umiti zunanje genitalije z antibakterijskim milom. Tretjič, material za analizo se zbira zjutraj, takoj po prebujanju. V nobenem primeru te analize ne sme opraviti ženska polovica med menstruacijo.

Prav tako morate poskrbeti za kozarce za urin. Idealna možnost je posebna plastična posoda, ki se prodaja v lekarni. Če pa ga ni, lahko vzamete katero koli posodo iz plastike ali stekla s pokrovom, jo ​​dobro operete, posušite in pred uporabo obdelate z alkoholom. Za analizo na Mau zadostuje približno sto mililitrov materiala. Po zbiranju je treba material poslati v laboratorij v eni ali dveh urah.

alcex

Kaj je naše življenje? Igra!

DAU - Dnevno aktivni uporabniki (dnevno aktivni uporabniki) - število edinstvenih uporabnikov, ki so se čez dan prijavili v aplikacijo.

WAU - Tedenski aktivni uporabniki (Tedenski aktivni uporabniki) - število edinstvenih uporabnikov, ki so se v tednu prijavili v aplikacijo.

MAU - Mesečno aktivni uporabniki (Mesečno aktivni uporabniki) - število edinstvenih uporabnikov, ki so se v mesecu prijavili v aplikacijo.

PCU - Peak Concurrent User (Peak Online Users) - največje število uporabnikov, ki so hkrati v aplikaciji. Merjeno v določenem časovnem obdobju (na uro/dan/teden/mesec/leto)

ACU - Average Concurrent User (povprečno število uporabnikov na spletu) - povprečno število uporabnikov, ki so hkrati v aplikaciji. Merjeno v določenem časovnem obdobju (na uro/dan/teden/mesec/leto)

ARPPU - Povprečni prihodek na plačljivega uporabnika - Povprečni prihodek na plačljivega uporabnika. Izračunano po formuli: prihodek od aplikacije / število uporabnikov, ki so izvedli plačilo.

ARPU - Average Revenue Per User - povprečni prihodek na uporabnika. Izračunano po formuli: prihodek od aplikacije / število vseh uporabnikov, ki so obiskali aplikacijo v obdobju prejetega prihodka.

Pravilo je naslednje: vse kazalnike spletnega projekta je treba upoštevati, vnesti v statistični sistem in analizirati.

  • DAU (dnevno aktivni uporabniki) - dnevno občinstvo - število edinstvenih uporabnikov, ki so obiskali projekt na dan.
  • WAU (Week Active Users) - tedensko občinstvo.
  • MAU (Month Active Users) - mesečno občinstvo.
  • ARPU (Average Revenue Per User) - povprečni račun - koliko uporabniki v povprečju plačajo (prihodek za čas T deljen s številom uporabnikov za isti čas).
  • ARPPU (Average Revenue Per Paying User) - povprečni račun uporabnika plačnika (prihodek za čas T deljen s številom uporabnikov plačnika za isti čas).

    Nekatere kombinacije ključnih kazalnikov lahko dajo posredne značilnosti:

  • DAU/WAU - tedenski koeficient "lepljivosti" uporabnika na storitev.
  • DAU/MAU - mesečni koeficient "lepljivosti" uporabnika na storitev.
  • skupine dejavnosti uporabnikov (na primer po številu obiskov na teden)
  • regije (države, mesta itd.)

    Meritve uspešnosti igre: aktivni uporabniki (DAU/WAU/MAU)

    Objavil: Alexander Semenov

    Publikacija je izšla kot del serije gradiv o igralnih metrikah App2Top.ru in devtodev. Članki so razdeljeni na sezone, od katerih je vsaka posvečena določeni temi. Druga sezona se imenuje The Users. V njem govorimo o tistih poslovnih metrikah, ki odražajo učinkovitost aplikacije v smislu dela z občinstvom.

    Vsak dan se občinstvo projekta polni z novimi uporabniki. Nekateri od njih hitro izgubijo zanimanje, nekateri se včasih spomnijo na aplikacijo, nekateri pa jo uporabljajo redno. In zagotovo predstavniki vseh teh segmentov obiščejo aplikacijo vsak dan. Danes bomo govorili o njih - aktivnih uporabnikih (Active users).

    Aktivni uporabniki so tisti, ki so imeli vsaj eno sejo v proučevanem časovnem obdobju. Ti intervali so lahko različni, vendar najpogosteje preučujejo dnevno, tedensko in mesečno občinstvo projekta. In ti kazalniki imajo dobro uveljavljena imena:

    • DAU - število edinstvenih uporabnikov na dan (dnevno aktivni uporabniki);
    • WAU - število edinstvenih uporabnikov na teden (tedensko aktivni uporabniki);
    • MAU je število edinstvenih uporabnikov na mesec (mesečno aktivni uporabniki).

    Hkrati se lahko podobni izračuni izvedejo za katera koli druga obdobja, če bolje ustrezajo zahtevam podjetja. Če na primer povzamemo rezultate preteklega leta, lahko izračunamo letno občinstvo projekta in ga primerjamo s prejšnjimi leti, da ocenimo dinamiko.

    Omeniti velja, da WAU za določen teden ni vsota DAU za 7 dni, saj govorimo o edinstvenih uporabnikih. Na primer, eden od njih lahko vstopi v aplikacijo v ponedeljek in torek in bo padel tako v ponedeljkov DAU kot v torkov DAU. Toda v enem tednu (od ponedeljka do nedelje) bo izračunan samo 1-krat.

    Podobno MAU ni vsota 4 WAU in 30 DAU. Z vidika izračuna ti kazalniki niso povezani in se izračunavajo ločeno.

    Za boljše razumevanje teh kazalnikov jih bomo izračunali na primeru.

    Recimo, da imamo podatke o obiskih aplikacij različnih uporabnikov za 2 tedna. Ni pomembno, kolikokrat uporabnik obišče projekt na dan, saj bo še vedno en edinstven obiskovalec.

    Modra barva označuje dneve, ko so se uporabniki prijavili v aplikacijo.

    Torej, najprej izračunamo DAU za 1., 2., 5. in 10. dan. Če želite to narediti, morate vedeti, koliko edinstvenih uporabnikov se je danes prijavilo v aplikacijo:

    • 1. dan DAU = 2 (uporabnika 1 in 4);
    • 2. dan DAU = 3 (uporabniki 2,4,5);
    • 3. dan DAU = 3 (uporabniki 2,3,4);
    • 10. dan DAU = 0 (te dni se nihče ni prijavil v aplikacijo).
    • v prvem tednu (od 1. do 7. dni) je enako 5 - vsi uporabniki prijavljeni v projekt;
    • v drugem tednu (od 8. do 14. dne) je ta indikator že 3 - prvi in ​​drugi uporabnik nista opravila sej.

    Izberete lahko tudi poljuben teden, na primer od 3. do 9. dne, in takrat bo WAU enak 4.

    V našem primeru je sodelovalo samo 5 ljudi, v resničnem projektu pa bo to na tisoče, sto tisoče, milijone uporabnikov, ki dnevno obiščejo izdelek. In način, kako vstopijo v aplikacijo, govori o njeni stabilnosti, kakovosti in obsegu.

    Prav tako je Aktivni uporabniki metrika, ki ji je smiselno slediti v realnem času, kajti če se v aplikaciji ali na strežniku kaj pokvari in uporabniki ne morejo uporabljati izdelka, bo to metriko takoj prizadeto. Za takšen nadzor uporabnikov ni več mogoče razvrščati po dnevih, temveč po urah ali celo 10-minutnih intervalih.

    Mimogrede, aktivni uporabniki, ki so trenutno v aplikaciji, so ločena metrika, ki ima svoje ime. Najpogosteje je to Uporabniki na spletu, lahko pa najdete tudi kratice, kot sta CCU (sočasni uporabniki) - uporabniki, ki so v določenem trenutku v aplikaciji, in PCCU (peak concurrent users) - največje število uporabnikov, ki so hkrati v Prijava.

    Povprečni CCU dobro odraža obseg projekta in PCCU je zelo pomemben pri načrtovanju obremenitve strežnikov.

    Dinamika aktivnih uporabnikov se lahko spreminja ne samo v enem dnevu, ampak lahko postopoma raste ali pada iz meseca v mesec. In nadzirati ga je zelo pomembno. Segmentacija pomaga poenostaviti analizo sprememb v številu aktivnih uporabnikov. Zahvaljujoč temu lahko hitro razumete, na račun katerega segmenta uporabnikov pride do spremembe indikatorja.

    Tukaj je nekaj možnosti za segmentiranje aktivnega občinstva.

    • plačati / ne plačati
    • izvedel samo 1 plačilo / izvedel ponovljena plačila

    Čas od namestitve:

    • 1 dan / 2-7 dni / 8-14 dni / dni / dni / 60+ dni

    Po pogostosti obiskov:

    • vsak dan / 4-6 krat na teden / 1-2 krat na teden / enkrat na mesec ali manj

    Prav tako lahko razdelite po državi, po napravi, operacijskem sistemu, po dogodku po meri (torej razdelite občinstvo na uporabnike, ki so izvedli in niso izvedli enega ali drugega dejanja).

    Zadnjo možnost segmentacije lahko uporabimo, če ima aplikacija kakšen ključni dogodek, ki je pomemben za popolnost igralne izkušnje ali ustvarjanje pravega prvega vtisa o izdelku (na primer dokončanje tutoriala, N stopenj v igri ali vstop v trgovino).

    Ko identificirate segment, kjer se aktivni uporabniki zmanjšujejo, boste lažje iskali možen vzrok težave.

    To se lahko zgodi:

    Prvič, število aktivnih uporabnikov v Rusiji se začne zmanjševati, medtem ko se število obiskovalcev z Japonske poveča in nadomestijo padec v drugi državi. Če pogledamo samo celoten grafikon DAU, verjetno ne bomo opazili nobene spremembe v dinamiki. In šele takrat, ko bo število aktivnih uporabnikov v Rusiji še bolj upadlo, ga bomo videli na splošnem grafu. Medtem je preteklo že precej časa, ki bi ga lahko porabili za iskanje in odpravo vzroka padca.

    Druga statistična anomalija, ki krepi pomen segmentacije, je Simpsonov paradoks. Njegovo manifestacijo je najbolje videti na primeru.

    Vzemimo 4 države iz prejšnjega primera in predpostavimo, da je konverzija za nakup v njih:

    In to se zgodi:

    • konverzija v Rusiji (4,85 %) je višja od konverzije na Japonskem (4,44 %);
    • konverzija v Združenem kraljestvu (7,08 %) je večja kot konverzija na Kitajskem (6,98 %);
    • celotna konverzija evropskih držav (5,8 %) je manjša od konverzije azijskih držav (6,5 %).

    To še enkrat nakazuje, da segmentacija morda ne bo dala enakih rezultatov kot splošna statistika kazalnika.

    Mimogrede, včasih, ko gledate grafikon DAU, ne morete vedno jasno prepoznati trenda, vendar z združevanjem po tednih ali mesecih (pretvorba grafikona v WAU in MAU) postane bolj očiten.

    Sama po sebi je metrika aktivnih uporabnikov vsekakor pomembna za projekt, vendar je poleg tega povezana tudi z drugimi finančnimi in vedenjskimi metrikami.

    Najprej na aktivne uporabnike vpliva število novih uporabnikov - več ko jih je in hitreje in bolj stabilni pridejo do projekta, hitreje raste občinstvo.

    Drugi enako pomemben indikator je Retention (zadrževanje uporabnikov), ki pove, kako se uporabniki vračajo k projektu. Če v projekt pripeljete nove uporabnike, ki se vanj ne bodo vrnili, potem ne bodo napolnili občinstva in takšna privlačnost ne bo imela nobenega učinka. Pomembno je, da uporabnike zainteresirate za izdelek, da se želijo vrniti. In več kot jih bo, bolj aktivno bo občinstvo.

    Možno je imeti dobre stopnje zadrževanja v aplikaciji, vendar bo z majhnim številom novih uporabnikov občinstvo raslo zelo počasi. In obratno, če je dober dotok novih uporabnikov in nizko Retention, jih bo večina zapustila projekt, kar pa tudi ne bo povečalo občinstva.

    In večje kot je občinstvo projekta, več je med njim potencialnih plačnikov. Navsezadnje uporabniki plačujejo v tem zaporedju:

    Novi uporabniki → Aktivni uporabniki → Plačljivi uporabniki

    Mimogrede, pomembno je, da uporabnik ostane aktiven pri izdelku tudi po prvem plačilu, saj bo s tem povečal možnost ponovnega nakupa.

    Tako aktivni uporabniki neposredno sorazmerno vplivajo na dohodek:

    Prihodek = aktivni uporabniki * plačljivi delež * ARPPU

    Število aktivnih uporabnikov je eden najpomembnejših indikatorjev produkta, ki posredno kaže na njegovo uspešnost, saj združuje tako kakovost privabljanja novih uporabnikov kot metriko zadrževanja, ki neposredno vpliva na prihodke. Zato morate biti pri analizi aktivnih uporabnikov pozorni tudi na stopnjo rasti občinstva, saj je ta metrika eden najbolj pozitivnih znakov aktivnega razvoja izdelka.

    • Zahvaljujoč mobilni aplikaciji so odpravljena vprašanja vključevanja uporabnika v iskanje izdelka ali storitve na namizju, postalo je mogoče dobesedno "živeti z uporabnikom" 24 ur na dan, čim bližje njemu, v samo srce njegovega pripomočka. A ko ima razvijalec v rokah mobilno aplikacijo, je poslovni proces vzpostavljen in celo medijski načrt za promocijo pripravljen, se pojavi logično vprašanje: "Kako slediti uspešnosti?" in nič manj pomembno: "Katere meritve uporabiti?". V tej objavi bomo odgovorili na drugo vprašanje.

    Kateri je najboljši način za nastavitev sistema sledenja za delo z mobilno aplikacijo? Stranke, ki se obrnejo na Netpeak za promocijo svoje aplikacije (znotraj), pogosto zastavijo to vprašanje. No, najlažji način je delati z izvornim za vse Google Analytics. Pet zelo pomembnih argumentov za delo z Google Analytics:

    1. Zastonj.
    2. Omogoča uporabo ponovnega trženja za ohranjanje občinstva.
    3. Enostavna implementacija z Google Tag Managerjem.
    4. Dostopen in razumljiv vmesnik.
    5. Omogoča nastavitev analitike med napravami.

    Osredotočimo se na metrike, ki prikazujejo obnašanje publike, interakcijo uporabnika z aplikacijo in seveda dobiček od aplikacije.

    Prikaži vedenje občinstva

    metrika MAU/DAU

    MAU/DAU (mesečno aktivni uporabniki / dnevno aktivni uporabniki) je prikazan v GA v poročilu o aktivnih uporabnikih. Metrika prikazuje pogostost interakcije uporabnika z aplikacijo. Še vedno je v beta različici, vendar že deluje. Primerjate lahko aktivnost na dan (DAU), teden, 14 dni in mesec (MAU).

    Zemljevid vedenja

    Poročilo prikazuje, kako uporabnik komunicira z vašo vsebino. Omogoča vam, da vidite, na katerem zaslonu zapusti aplikacijo ali kateri razdelek v vaši aplikaciji je najbolj priljubljen.

    Metrika "Napake in napake"

    "Zrušitve in napake" - poročilo o napakah v aplikaciji. Prikazuje najpogostejše tehnične napake, jih združuje po različicah v aplikaciji. Ta metrika je prišla v ta razdelek zaradi dejstva, da napake zazna določeno vedenje uporabnikov. V storitvi Google Analytics se poročilo nahaja tudi v razdelku Vedenje občinstva.

    Povprečno trajanje seje in globina gledanja

    To so poročila iz razdelka »Občinstva«, ki vam omogočajo, da ocenite vključenost uporabnikov v vaš izdelek.

    Kaj je "angažirani uporabnik"? Obstajajo različni odgovori. Chamath Palihapitiya iz Facebooka kot glavno merilo meni dodajanje 7 prijateljev v 10 dneh po trenutku registracije. Nabeel Hyatt iz Zynga govori o zadrževanju D1 – koliko uporabnikov se je vrnilo naslednji dan. Analitiki iz Flurryja so zgradili celotno matriko zavzetosti, ki je upoštevala odvisnost od pogostosti uporabe na teden in % uporabnikov, ki še naprej uporabljajo aplikacijo po 90 dneh.

    Prikaži interakcijo uporabnika z aplikacijo

    Metrika "Število namestitev"

    Število namestitev iz plačljivih virov prometa, kot je Google Ads. Morda se zdi čudno, vendar je parameter »Novi uporabniki« število namestitev iz vira. Z izdajo URL Builderja je postalo mogoče delati z drugimi viri prometa. Za razliko od običajnega konteksta večina prometa prihaja iz oglaševalskih akcij v prikaznem omrežju. Zato se morate zelo potruditi, da odstranite nizkokakovostna spletna mesta. Na stotine instalacij s prometne platforme se lahko izkaže za "mrtve duše":

    Stopnja opuščanja (razmerje med uporabniki, ki so odšli, in mesečno aktivno publiko) in Stopnja vračanja (razmerje med uporabniki, ki se vračajo, in mesečno publiko) v GA sta predstavljena s poročilom Novi in ​​vračajoči se. To poročilo prikazuje odstotek novih uporabnikov v aplikaciji in odstotek tistih, ki so jo uporabljali večkrat. Ti podatki vam pomagajo oceniti pomen zagona orodij, kot so ponovno trženje in potisna obvestila.

    Metrika "Čas za nakup"

    Čas do nakupa je pomembno merilo pri delu z občinstvom. Prikazuje, kolikšen odstotek uporabnikov opravi nakup takoj in koliko časa je potrebnih za ostale. Poročilo vam pomaga razumeti, kako pravilno nastaviti delo s ponovnim trženjem obiskovalcev aplikacije.

    Metrika "Število transakcij"

    To je standardno poročilo iz razdelka E-trgovina storitve Google Analytics. SDK morate implementirati ločeno, vendar je vse preprosto in jasno. Lahko se konfigurira za vse nakupe v aplikaciji.

    Metrika "Število registracij"

    Druga pomembna metrika, še posebej, če je registracija v aplikaciji plačana. Konfigurirano z vbrizgavanjem kode in konfiguriranjem dogodka.

    Metrika "Skupna vrednost"

    To poročilo je še vedno v beta različici. S to metriko lahko spremljate, kako se je spremenila vrednost odjemalca (parameter »Prihodek«) in interakcija z njim (parametri »Ogledi aplikacije«, »Doseženi cilji«, »Seje« in »Trajanje seje«). v 90 dneh od prvega obiska.

    ARPU metrika

    ARPU (povprečni prihodek na uporabnika) je povprečni prihodek na uporabnika. Uporabna metrika, vendar v Google Analytics ni ustreznega poročila in v drugih sistemih takih poročil še ni bilo. Vendar je pošteno reči, da večina aplikacij načeloma nima nakupov v aplikaciji ali pa ne zahteva plačljive naročnine. Če še vedno morate izračunati ARPU, boste morali to storiti ročno po formuli:

    ARPU = PR/N, kjer je: PR ponavljajoči se prihodek (mesečni prihodek od plačljivih naročnin); N je število plačanih naročnikov.

    Kako izbrati pravi nabor metrik?

    Recimo, da je vaše delo z aplikacijo na začetku osredotočeno na število namestitev in da so vaši glavni KPI-ji enaki tistim v našem primeru. V tem primeru priporočamo, da se osredotočite na naslednje meritve:

    • število namestitev in konverzij v aplikaciji;
    • aktivni uporabniki;
    • povprečno trajanje seje;
    • globina gledanja.

    Je pa treba vsakega projekta zaradi razlike v vložkih pristopiti individualno. Delite svoje zgodbe v komentarjih, poskušali vam bomo pomagati.

    Namig: uporabite mobilno aplikacijo Google Analytics, da boste na tekočem o tem, kaj se dogaja z vašim izdelkom. Aplikacija je na voljo za Android in iOS.

    Zaenkrat ni treba reči, da je Google Analytics najbolj priročen sistem za sledenje aplikacijam v primerjavi s priljubljenim AppsFlyerjem ali Adjustom, vendar vam omogoča, da ocenite vlogo kanala in naložbo vanj, odnos uporabnika do izdelka in kritične napake, rast aktivnih uporabnikov in obeti projekta ter, kar je najpomembneje, donosnost aplikacije.

    Ali pa je nastavitev notranje mehanike aplikacije igra na slepo. Samo z analizo podatkov in vrednotenjem posameznih dejanj lahko sprejemate prave odločitve. Spodaj smo našteli najpomembnejše meritve, brez katerih pri promociji ne morete.

    Splošni kazalniki

    Število namestitev in število registracij -to so osnovne metrike, ki odražajo najbolj očitne metrike. Sami po sebi nimajo velike vrednosti za analitiko, vendar so potrebni pri izračunu drugih kazalnikov.

    Ločeno se je vredno posvetiti pomembnosti razlik med tema dvema meritvama. Najprej lahko uporabnik namesti aplikacijo, nato pa jo izbriše, ne da bi šel vanjo. V tem primeru se bo namestitev štela, vendar registracija ne bo izvedena. Drugič, en uporabnik lahko izvede več namestitev: na primer na dveh svojih napravah - na pametnem telefonu in tabličnem računalniku, vendar se bo v obeh primerih prijavil v aplikacijo pod enim računom. Zato bo registracija štela ena, namestitve pa dve.

    Število namestitev in druge podatke je običajno najlažje izvedeti v internih sistemih za analitiko aplikacij ali v računu razvijalca v trgovini.

    Aktivnost uporabnika

    Število registracij nikakor ne omogoča presoje resničnega občinstva aplikacije. Navsezadnje so v vsakem projektu skoraj vedno "mrtve duše" - uporabniki, ki so prenehali uporabljati aplikacijo. Zato so bile za objektivno oceno sprejete posebne metrike.

    Aktivnost uporabnika se običajno meri za določeno obdobje, največkrat mesec, teden ali dan. Meritev DAU (Dnevno aktivni uporabniki) odraža število edinstvenih uporabnikov, ki so se prijavili v aplikacijo čez dan, WAU (Tedensko aktivni uporabniki) - teden in MAU (Mesečno aktivni uporabniki) - mesec. Če se torej vsi uporabniki prijavijo v aplikacijo vsak dan en mesec, bosta DAU in MAU enaki. A v resničnem življenju se to seveda ne zgodi. Ti kazalniki kažejo predvsem na obseg vašega projekta.

    Poleg tega ima mobilna analitika metriko, ki pove, kako pogosto uporabniki vstopijo v aplikacijo – t.i. lepljivi faktor. Izračunaj angažiranost uporabnikov precej preprosto: DAU morate deliti z MAU (WAU). Na primer, če ima dnevno občinstvo 100 uporabnikov, mesečno pa 500, bo angažiranost 20%. Ta indikator lahko odraža pravo sliko le, če je dotok novih uporabnikov enakomeren.

    stopnja zadrževanja- metrika učinkovitosti zadrževanja uporabnikov, z drugimi besedami - pogostost njihovega vračanja. Za izračun tega indikatorja je potrebno od skupnega števila uporabnikov na koncu obdobja odšteti nove uporabnike (ki so prišli v aplikacijo v obdobju) in jih deliti s številom uporabnikov na začetku obdobja. Običajno se stopnja hrambe izračuna za dva dni, teden, dva tedna in mesec. Ta metrika kaže stopnjo navezanosti občinstva na izdelek. Poleg tega je pomemben pri finančnem načrtovanju.

    Dolžina seje- časovno obdobje, v katerem uporabnik komunicira z aplikacijo. Na primer, za večino iger so dolge seje koristne in kažejo na visoko stopnjo angažiranosti uporabnikov, medtem ko pri storitvah za klicanje taksija ali rezervacijo hotela dolžina seje ne igra posebne vloge. V njih si razvijalci prizadevajo za čim krajšo pot konverzije.

    Meritve monetizacije

    Naslednja skupina metrik je povezana z dohodki. Pomembno je razumeti, koliko in kako uporabniki porabijo. To pomaga oceniti učinkovitost metod monetizacije ali celo razmišljati o spremembi poslovnega modela.

    ARPU(Average Revenue per User) je eden temeljnih kazalnikov monetizacije projekta. Ta metrika odraža znesek prihodka, ki ga v povprečju ustvari vsak uporabnik. Izračuna se preprosto: celoten znesek prihodkov je treba deliti s številom uporabnikov aplikacije. Pomembna je tudi dinamika tega kazalnika: če raste, potem se projekt razvija v pravo smer.

    ARPA(Average Revenue per Account) - enako, vendar ne na uporabnika, ampak na račun. Ta indikator se uporablja, če aplikacija predvideva zaslužek na neposrednih plačilih že registriranih uporabnikov.

    ARPPU(Povprečni prihodek na plačljivega uporabnika) – to meritev je enostavno zamenjati s ARPU – razlika je samo ena črka. Edina razlika je v tem, da se upoštevajo le uporabniki, ki plačujejo. To pomeni, da je ARPPU običajno veliko višji od ARPU.

    LTV(Lifetime Value) - prihodek, ki ga uporabnik prinese za celotno življenjsko dobo v aplikaciji. To je eden od temeljnih kazalnikov, ko začne presegati CAC - ceno na pridobitev uporabnika - lahko oglaševanje štejemo za stroškovno učinkovito. Prizadevati si je treba za zagotovitev, da LTV vsaj 3-krat presega CAC, kar vam bo omogočilo vlaganje v razvoj in kritje amortizacije in ne le povrnitev neposrednih stroškov privabljanja strank.

    ALTC(Average Lifetime of a Customer) - indikator, potreben za izračun LTV, nam pove o obdobju "življenja" uporabnika v aplikaciji. Na primer, za aplikacije v segmentu e-trgovine je to običajno število transakcij na obdobje uporabe aplikacije s strani odjemalca.

    Stopnja odliva- stopnja odliva uporabnikov, metrika odraža odstotek uporabnikov, ki so zapustili. Nižja kot je stopnja odliva, bolje je za projekt.

    Meritve uspešnosti oglaševanja

    Naslednja skupina metrik je neposredno povezana z nakupom prometa in promocijo ter se uporablja za oceno učinkovitosti oglaševanja. Navsezadnje je eno od glavnih načel promocije, da za oglaševanje ne porabimo več kot za dobiček.

    (Cost per Install) - cena ene namestitve. Metrika upošteva vse stroške privabljanja novih uporabnikov. Za izračun CPI morate vse stroške oglaševanja deliti s številom privabljenih namestitev. Toda ta kazalnik je zelo pogojen, ne upošteva številnih dejavnikov.

    eCPI ali efektivni stroški namestitve so natančnejši kazalnik, pri izračunu pa se upošteva viralnost.

    K faktor ali koeficient viralnosti - indikator naravne porazdelitve aplikacije. Uporabniki o njej govorijo na družbenih omrežjih, jo priporočajo prijateljem in posredujejo informacije na druge načine. Običajno so za to odgovorni posebni socialni mehaniki, ki so vgrajeni v aplikacijo. Ta kazalnik se izračuna na naslednji način: število priporočil je treba pomnožiti z deležem ljudi, ki so jih sprejeli.

    CAC(Customer Acquisition Cost) - stroški privabljanja enega uporabnika. Od CPI se razlikuje po tem, da ne upošteva inštalacij, temveč stranke, ki plačujejo. Razlika je v tem, da ima lahko en uporabnik več naprav z nameščeno aplikacijo.

    CR(Conversion Rate) - stopnja konverzije. To je splošna metrika, ki jo je mogoče uporabiti na različne načine. Tržniki na primer pogosto izračunajo konverzije »klikni za namestitev«. V tem primeru lahko številke povedo o kakovosti ciljne strani in vam omogočajo, da sklepate o privabljeni publiki - ciljni ali ne. Pomembna je tudi pretvorba iz namestitve v ciljna dejanja. Pomaga oceniti kakovost prometa iz različnih virov in filtrirati neučinkovite.

    Storitve mobilne analitike

    Za zbiranje vseh zgoraj navedenih podatkov ne gre brez posebnih orodij - storitev mobilne analitike.

    Google Analytics- najpogostejši analitični sistem, ki se od ostalih razlikuje po tem, da je brezplačen. Omogoča vam, da prejmete vse potrebne podatke, vendar zahteva skrbno konfiguracijo.

    Nalet- plačana storitev, vendar po dostopnih cenah. Jasen vmesnik in preprosta nastavitev olajšata ustvarjanje poročil in spremljanje širokega nabora meritev.

    Mixpanel- ena najbolj priročnih in zmogljivih storitev. Toda za to morate plačati - ta analitični sistem velja za najdražjega. Vendar vam omogoča, da dobite statistične podatke o skoraj vseh meritvah.

    Meritve, navedene v članku, so samo osnova za praktično mobilno analitiko. Kazalniki sami po sebi dajejo malo koristnih informacij, njihova glavna vrednost je v pravilni interpretaciji. Poleg tega so ti kazalniki potrebni za izračun bolj zapletenih meritev. Preučite analitiko in se naročite na naš blog, da ničesar ne zamudite.

    Odliv strank je kot gasilska sirena. Razumete, da je šlo nekaj narobe, vendar vam to znanje ne pomaga pogasiti plamena.

    Če želite »diagnosticirati« in odpraviti vašo težavo z zadrževanjem, morate narediti več kot le pogledati formule za nove stranke in izgubljene stranke. Ugotoviti je treba, kdo odhaja, kdaj in zakaj. Le tako boste lahko pametno upravljali s svojim časom in naredili prilagoditve, ki najbolj vplivajo na rast vašega podjetja.

    Preberite, kako najti izvor požara in ga pogasiti, preden vaše podjetje zgori do tal.

    Ali so vaši podatki pravilni?

    Nihče ne bo zanikal, da je ustvarjanje potencialnih strank ključnega pomena za uspeh podjetja v zgodnji fazi. Toda ne dovolite, da dobre številke zasenčijo problem odliva.

    Spomnimo se formule:

    Odliv = izgubljeni uporabniki / skupno število uporabnikov

    Oglejmo si primer iz Profitwella, ki prikazuje pomen formule v resničnem svetu.

    Navpično: Obstoječe stranke, Odliv obstoječih strank, Nove stranke, Odliv novih strank, Skupno število strank, Stopnja odliva. Vodoravno: avgust, september

    Težava pri churn formuli je, da popolnoma enak način delovanja (dodajanje 5.000 uporabnikov na mesec) ne vodi do enakega rezultata – churn rate v septembru je nižji kot v avgustu. Hitra rast umetno zmanjšuje odliv, saj nove stranke, dodane mesečno, preprosto še niso imele časa za odjavo.

    Spreminjanje celo stotink odliva lahko povzroči 25-odstotno znižanje dobička, zato zagotovo ne želite netočnosti v teh izračunih.

    Merilo #1. Izračunajte odliv na podlagi povprečij

    Dobra metrika odliva, ki jo izkrivlja val, vam ne bo mogla dati objektivnega pogleda na to, kaj gre prav in kaj ne. Zato obstaja nekoliko spremenjena formula za hitro rastoča startupa:

    Izgleda zastrašujoče? Ni tako težko ugotoviti:

    Odliv = število izgubljenih uporabnikov
    ∑ = vsota dnevnih novih uporabnikov (i=1) v nizu podatkov (n)
    n = število dni v določenem obdobju

    Če bi uporabnike dodajali v bazo strank postopoma, se bo povprečje povečalo in imelo večji vpliv na vašo mesečno stopnjo osipa. Če bodo stranke dodane k bazi proti koncu obdobja, to ne bo izkrivilo stopnje odliva in je ne bo predstavilo kot nižjo, kot je v resnici.

    S to formulo je mogoče učinek pomembnega ustvarjanja potencialnih strank uravnotežiti s povprečenjem podatkov. Skoki rasti ne bodo popačili vaših številk ali vas zavedli, da mislite, da ste bili en mesec boljši, naslednji mesec pa slabši.

    Ali je odtok izenačen?

    Težko je najti nevarnejši kazalnik od odliva strank, vendar obstaja. To je nedoslednost uporabnikov. Če krivulje zadrževanja ne morete izravnati, potem vaš izdelek nima prepričljive moči.

    Recimo, da ima 100 uporabnikov, ki so se prijavili na vašo storitev 1. januarja, do konca meseca stopnjo zadržanosti 40 %. Vendar se ta številka nenehno zmanjšuje in do konca drugega meseca od prvotne številke ne ostane nič. Če imate kohorte ali uporabnike, razvrščene po datumih naročnin, ki so skoraj popolnoma izčrpani in se nikoli ne izenačijo, imate resno Težave.

    Kaj to pomeni za vašo rast?

    Tedenski aktivni uporabniki (WAU) po mesečnih kohortah (podatki so izmišljeni). Navpično: Skupni WAU. Vodoravno: mesečne kohorte

    Najprej vaša višina se ne bo zmanjšala. Toda če pogledate zgornji graf, lahko razumete, da se bo sčasoma število zapuščajočih uporabnikov povečalo, kar bo sčasoma upočasnilo vašo rast. Če graf nadaljujete bolj desno, bo krivulja zagotovo padla. Uporabniki bodo vse pogosteje zapuščali vaše spletno mesto/aplikacijo in z enako hitrostjo boste pridobivali nove.

    Metrika št. 2. Stopnja zadrževanja strank na kohorto

    Razdelite uporabnike glede na datum, ko so začeli uporabljati vaše storitve, in izvedite kohortno analizo. Zadrževalno krivuljo morate izravnati. Poiščite točko v času (ne glede na to, ali je drugi dan ali tretji teden), ko so uporabniki prenehali uhajati.

    Oglejte si dve kohortni analizi:

    V prvem se postopoma začne odtok v vsaki kohorti, dokler ne ostane nihče. Toda v drugem primeru se krivulja zadrževanja izravna 12. dan in vsaka nova kohorta gradi na tem, kar je ostalo od prejšnje. Če je vaša analiza podobna prvi, se osredotočite na jasnejšo komunikacijo vrednosti ponudbe svojim strankam v zgodnjih fazah zadrževanja. Šele takrat bo vaš graf rasti izgledal takole:

    Ko vam uspe doseči izravnavo krivulje zadrževanja, lahko investirate v pospešitev tega procesa. Poskusite privabiti uporabnike do tistega »Aha!« trenutka okoli 3. dne, ne 12. dne, ko enaka stopnja zadrževanja pomeni več uporabnikov.

    Kakšno vrednost imajo vaši uporabniki?

    Tudi če se krivulja splošči, vas bodo uporabniki prej ali slej začeli zapuščati. Cilj je odločiti se, kako kmalu je prezgodaj in kaj je mogoče storiti, da jih obdržimo dlje.

    Obstaja legenda, da dokler je življenjska vrednost stranke (LTV) višja od stroškov pridobitve stranke (CAC), je vaš položaj stabilen. Z drugimi besedami, dokler za trženje porabite manj od celotnega prihodka, ustvarjenega s pridobljenimi strankami, ste v redu.

    LTV > CAC = ☺

    V redu? št.

    Ta formula je veljavna ob dveh zelo nenatančnih predpostavkah:

    1. Stopnje opuščanja so konstantne in
    2. Vsi uporabniki bodo sčasoma zapustili.

    Kot je prikazano v prejšnjem poglavju, odtok ni stalna in si ne želite, da bi bila. Prizadevate si nenehno izboljševati to meritev. Kar zadeva drugo predpostavko, upate, da boste pridobili stranke, ki nikoli ne boš zapuščen.

    Metrika #3. Skupni dobiček kohorte

    Namesto te formule je Open View Partners, ki sodeluje z zagonskimi podjetji za razvoj programske opreme v fazi širitve, pripravil izboljšano formulo za razumevanje uporabniške vrednosti. Priporočajo, da si ogledate nekaj, kar se imenuje kumulativni kohortni prihodek (CCR), in ga primerjate s CAC. CCR je skupni znesek prihodkov, ustvarjen z deležem strank, ki ste jih pridobili v določenem časovnem obdobju (običajno 12 ali 24 mesecev).

    Letni CCR = ustrezen CCR kohorte v 12. mesecu / skupna poraba za prodajo in trženje v začetnem mesecu za to kohorto

    Nova formula vključuje časovno obdobje. Zagotavlja, da primerjate veljaven skupni dobiček iz ene posamezne kohorte z zneskom, ki ga porabite za njeno pridobitev. Tukaj ni prostora za napačne predpostavke in dobite pravo predstavo o tem, kje ste pokvarili s svojim CAC.

    Primerjava CCR in CAC med kohortami vam bo pokazala, kje se sčasoma izboljšujete in kako hitro lahko povrnete svoje stroške pridobitve.

    Stopnje zadrževanja so pomembne, vendar ne povedo celotne zgodbe. Bistvo je, da lahko traja minuto, uro ali celo teden, da uporabnik odide, potem ko se je prvotno odločil za vaš izdelek. Morda se želi odjaviti, a na to nenehno pozablja. Ali pa se odloči, da bo izdelku dal še eno priložnost, vendar vse roke ne dosežejo.

    Recimo, da ima vaš urnik zadrževanja ta zaskrbljujoč naklon:

    Opazite močan padec zadrževanja, vendar nimate pojma, kaj se dogaja. Videti je, da krivulja 14. dan postane bolj strma ... Toda ali je bila to posledica grozljive napake ali so se uporabniki le spomnili, da se želijo odjaviti?

    Metrična številka 4. DAU/WAU/MAU

    Namesto da gledate le na zadrževanje, raje preučite analitiko vedenja uporabnikov. Prav ona vam bo razložila, kdo je aktiven in kdo si je le vzel čas za odjavo.

    Če želite to narediti, si morate ogledati stopnje aktivnosti. Glede na naravo vašega izdelka morate biti zelo pozorni na eno od naslednjih meritev:

    Dnevno aktivni uporabniki (DAU)

    Mesečno aktivni uporabniki (MAU)

    Če je vaša glavna vrednost odvisna od vsakodnevne uporabe (spodbujate aplikacijo za sporočanje ali organizator delovnega toka), potem so vaš fokus dnevno aktivni uporabniki. Če je vrednost odvisna od manj pogostih prijav, spremljajte WAU ali celo MAU.

    Ne zgodi se, da bi se vsi uporabniki nekega jutra zbudili in odločili zapustiti vašo aplikacijo. Pred odtokom običajno sledi zmanjšanje aktivnosti. Nastavite merila uspešnosti dejavnosti za svoje uporabnike in če se jim še ne približate, začnite postopek ponovne vključitve, preden bo prepozno.

    Preprečevanje, ne zdravljenje simptomov

    Uporaba katere koli in vseh strategij zadrževanja v vaši zbirki podatkov je lahko zelo mamljiva, ne glede na to, ali imate težave z odlivom ali ne. Toda to bo vodilo do dejstva, da boste postali raztrgani in posledično malo dosegli. Te 4 meritve zagotavljajo vpogled v to, kako določiti cilje odliva in hitro ukrepati.

    Ko te meritve začnejo kazati odlične rezultate, lahko zavihate rokave in se osredotočite na pridobivanje še več vrednosti od svojih uporabnikov.



     

    Morda bi bilo koristno prebrati: