Головні метрики мобільної аналітики. Як зібрати матеріал для дослідження

Або налаштування внутрішніх механік програми - це гра наосліп. Тільки завдяки аналізу даних та оцінці окремих дій можна приймати правильні рішення. Нижче ми перерахували найважливіші метрики, без яких не обійтися під час просування.

Загальні показники

Кількість установок та кількість реєстрацій -це базові метрики, які відбивають найбільш очевидні показники. Самі по собі вони не становлять великої цінності для аналітики, але вони необхідні при розрахунках інших показників.

Окремо варто зупинитися на важливості відмінностей цих двох метриків. По-перше, користувач може встановити програму, але потім видалити, не зайшовши до неї. У цьому випадку буде зараховано установку, але реєстрація не відбудеться. По-друге, один користувач може зробити кілька установок: наприклад, на двох своїх пристроях - на смартфоні та планшеті, але додаток в обох випадках він зайде під одним обліковим записом. Відтак реєстрація буде зарахована одна, а установок – дві.

Кількість установок та іншу інформацію зазвичай найпростіше дізнатися в системах внутрішньої аналітики додатків або в обліковому записі розробника в сторі.

Активність користувачів

Кількість реєстрацій в жодному разі не дозволяє судити про реальну аудиторію додатка. Адже в будь-якому проекті завжди є «мертві душі» - користувачі, які перестали користуватися додатком. Тому для об'єктивної оцінки було прийнято спеціальні метрики.

Активність користувачів прийнято вимірювати за певний період, найчастіше місяць, тиждень чи день. Метрика DAU (Daily Active Users) відображає кількість унікальних користувачів, які заходили у додаток протягом дня, WAU (Weekly Active Users) – тижня та MAU (Monthly Active Users) – місяця. Таким чином, якщо всі користувачі заходитимуть у додаток щодня протягом місяця, то DAU та MAU дорівнюватимуть. Але в реального життятакого, звісно, ​​немає. Ці показники в першу чергу говорять про масштаб вашого проекту.

Крім того, в мобільній аналітиці є метрика, яка говорить про те, як часто заходять користувачі у додаток – т.зв. Sticky Factor. Обчислити залучення користувачівДосить просто: треба розділити DAU на MAU (WAU). Наприклад, якщо денна аудиторія налічує 100 користувачів, а місячна - 500, то залучення складе 20%. Цей показник може відображати справжню картину лише в тому випадку, якщо приплив нових користувачів є рівномірним.

Retention rate- метрика ефективності утримання користувачів, тобто частота їх повернення. Щоб обчислити цей показник, потрібно від загальної кількості користувачів наприкінці періоду відняти нових (що у програму період) і розділити кількість користувачів початку періоду. Зазвичай retention rate рахують для двох днів, тижня, двох тижнів та місяця. Ця метрика показує ступінь прихильності аудиторії до товару. Крім того, вона є важливою при фінансовому плануванні.

Довжина сесії- тимчасовий проміжок, протягом якого користувач взаємодіє із додатком. Наприклад, для більшості ігор довгі сесії вигідні та свідчать про високому рівнізалучення користувача, а в сервісах виклику таксі або бронювання готелю довжина сесії особливої ​​ролі не відіграє. У них розробники прагнуть максимально короткого конверсійного шляху.

Метрики монетизації

Наступна група метрик - щодо доходів. Важливо розуміти, скільки і як витрачають користувачі. Це допомагає оцінити ефективність методів монетизації або навіть замислитися про зміну бізнес-моделі.

ARPU(Average Revenue per User) - один із основних показників монетизації проекту. Ця метрика відбиває кількість виручки, що у середньому приносить кожен користувач. Обчислюється просто: весь обсяг виручки треба поділити на кількість користувачів програми. Також важливою є динаміка цього показника: якщо він росте, значить проект розвивається в потрібний бік.

ARPA(Average Revenue per Account) - те саме, але в розрахунку не на одного користувача, а на аккаунт. Цей показник використовується, якщо програма передбачає заробіток на прямих платежах від зареєстрованих користувачів.

ARPPU(Average Revenue per Paying User) – цю метрику легко переплутати з ARPU – відмінність всього в одній літері. Різниця лише в тому, що в розрахунок беруться лише користувачі, що платять. Тобто зазвичай ARPPU набагато вища, ніж ARPU.

LTV(Lifetime Value) – виручка, яку приносить користувач за весь термін життя у додатку. Це один із фундаментальних показників, коли він починає перевищувати CAC – витрати на залучення одного користувача – рекламу можна вважати рентабельною. Необхідно прагнути до того, щоб LTV перевищував CAC як мінімум у 3 рази, це дозволить інвестувати у розвиток та покривати амортизацію, а не лише відшкодовувати прямі витрати на залучення клієнтів.

ALTC(Average Lifetime of a Customer) - показник, необхідний розрахунку LTV, він говорить нам про термін «життя» користувача у додатку. Так наприклад для додатків у сегменті e-commerce це, як правило, кількість транзакцій, що припадає на період використання клієнтом програми.

Churn rate- Коефіцієнт відтоку користувачів, метрика відбиває у відсотках частку користувачів. Чим нижчий Churn rate, тим краще для проекту.

Метрики ефективності реклами

Наступна група метрик безпосередньо відноситься до закупівлі трафіку та просування та використовується для оцінки ефективності реклами. Адже один із головних принципів просування – не витратити на рекламу більше, ніж отримати прибутки.

(Cost per Install) – вартість однієї установки. Метрика враховує всі витрати на залучення нових користувачів. Щоб порахувати CPI, треба поділити всі витрати на рекламу на кількість залучених установок. Але такий показник вельми умовний, він не враховує ряд факторів.

eCPIабо ефективна вартість установки - точніший показник, при його розрахунку береться до уваги віральність.

K-factorабо коефіцієнт віральності – показник природного поширення програми. Користувачі розповідають про нього в соціальних мережахрекомендують друзям та іншими способами передають інформацію. Зазвичай за це відповідають спеціальні соціальні механіки, які вбудовані у додаток. Вважається цей показник так: необхідно помножити кількість рекомендацій частку людей, яка їх прийняла.

CAC(Customer Acquisition Cost) – вартість залучення одного користувача. Від CPI відрізняється тим, що враховується не установки, а клієнти, що платять. Різниця в тому, що одного користувача може бути кілька пристроїв із встановленою програмою.

CR(Conversion Rate) – показник конверсії. Це загальна метрика, яка може використовуватись по-різному. Наприклад, маркетологи часто обчислюють конверсію з натискання на установку. У цьому випадку цифри можуть сказати про якість посадкової сторінки і дозволять зробити висновки про аудиторію, що залучається - цільова чи ні. Також важливою є конверсія з установок у цільові дії. Вона допомагає оцінювати якість трафіку з різних джерел та відсівати неефективні.

Сервіси мобільної аналітики

Для збору всіх даних не обійтися без спеціальних інструментів - сервісів мобільної аналітики.

Google Analytics- Найбільш поширена система аналітики, відрізняється від інших тим, що безкоштовна. Дає можливість отримувати всі необхідні дані, але потребує ретельного налаштування.

Flurry- платний сервіс, але з доступними цінами. Зрозумілий інтерфейс і просте налаштування дають можливість легко формувати звіти та стежити за великим набором метрик.

Mixpanel- один із найзручніших і найпотужніших сервісів. Але за це доводиться платити – дана система аналітики вважається найдорожчою. Зате вона дозволяє отримувати статистику за практично будь-якими метриками.

Перелічені у статті метрики – це лише основа для практичної мобільної аналітики. Самі собою показники дають мало корисної інформації, основна їхня цінність у правильній інтерпретації. Крім того, ці показники потрібні для розрахунку складніших метрик. Вивчайте аналітику і підписуйтесь на наш блог, щоб нічого не пропустити.

Документ, у якому зібрав усі метрики, на які він спирався під час проектування сервісу.

Почавши працювати над додатком Mygola, ми зрозуміли, що найскладніше було розібратися в тому, які характеристики мають вирішальне значення у світі мобільних додатків, і, які цілі слід ставити для додатків у нашій категорії. Ось результати наших досліджень.

Щоденно активні користувачі та щомісячно активні користувачі (DAU/MAU)

Для ігор рівень DAU/MAU у кількості 20-30% від загальної кількості користувачів – це вже дуже добре. Для соціальних додатків, Таких як месенджери, успіхом можна вважати DAU/MAU в районі 50%.

Загалом більшість програм борються за те, щоб рівень DAU/MAU тримався на 20% або більше. Для казуальної грифактичне "залипання" на рівні 20% - це вже добра мета.

Джерело: Flurry

Джерело: Flurry

Період спаду - це час, коли приріст кількості щомісячних користувачів програми (MAU) падає на 50% по відношенню до кількості щомісячних користувачів у піковий період існування сервісу.

Більш ніж половина (56%) додатків, які змогли протягом перших чотирьох місяців після досягнення піку утримати більше половини своїх користувачів, все ще утримують більше половини своїх користувачів протягом десяти місяців після пікового періоду.

Push-сповіщення

Джерело: eMarketer

Канали залучення користувачів

Джерело: AppFlood

Який сплеск рівня завантажень, коли ваша програма потрапляє в рубрику Editor"s Choice в App Store

Слід очікувати 30-кратне збільшення від нормального рівнязавантажень.

Якщо додаток, наприклад, розташовується на десятому рядку рейтингу, то для нього генерується попит на 30% більший, ніж якби програма не увійшла до топ-20.

Якщо програма розташовується на першому рядку рейтингу, то видимість програми, що збільшилася, збільшує рівень продажів на 90%.

Джерело: Fool

Як розміщення програми в розділі популярних програм впливає на рівень завантажень

Наважусь припустити, що рівень конверсії становить близько 1-2 відсотків на кожні 3-5 відсотків переходів по банеру. Замотивована установка програми, однак, може програвати CTR близько 7-8% або коливатися між 1-2%.

Ми знаходимося в топ-200 додатків у США та бачимо, що близько 75% наших користувачів дозволяють бачити точне положення.

Який зазвичай рівень конверсії по in-app-покупках усередині безкоштовних додатківдля iOS

Наприклад, умовно-безкоштовні ігри можуть конвертувати від 2 до 10 і навіть більше відсотків вбудованих покупок, залежно від деяких факторів.

Наскільки хороші користувачі, що прийшли з Facebook

Наші дані показують, що реклама установки мобільних додатків у Facebook набагато дієвіша, ніж короткострокове збільшення числа користувачів завдяки рейтингам у магазинах додатків, і в цілому, користувачі Facebook залишаються в сервісі так само, як і ті, які були отримані природним чином.

Протягом 60 днів дослідження 81% нових користувачів, придбаних через Facebook, зайшли в додаток більше одного разу – порівняйте це з 78% показником серед користувачів, придбаних природним чином.

Перегляд вимог

Після дослідження глобального використання додатків для платформи iOS (на iPad та iPhone), ми з'ясували, що середньостатистичний користувач повертається до програми менш ніж через шість годин після першого його використання.

Однак, якщо користувач не завантажує програму повторно протягом доби після першого використання, ймовірність того, що його перша сесія стане останньою, становить 40%.

Завдяки мобільному додатку знімаються питання залучення користувача в пошук продукту або послуги на робочому столі, з'являється можливість буквально «жити з користувачем» 24 години на добу, максимально близько до нього, в самому серці його гаджета. Але коли на руках розробник має мобільний додаток, налаштований бізнес-процес і навіть готовий медіаплан щодо просування, виникає логічне питання: «Як відстежувати ефективність?» і не менш важливий: "Які метрики використовувати?". У цьому посту ми дамо відповідь на друге питання.

Як краще налаштувати трекінгову систему для роботи з мобільним додатком? Клієнти, які звертаються до Netpeak з метою просування свого аппа (в рамках ), часто про це запитують. Що ж, найпростіший спосіб працювати з рідним для всіх Google Analytics. П'ять дуже важливих аргументів за роботу з Google Analytics:

  1. Безкоштовно.
  2. Дозволяє використовувати ремаркетинг для утримання аудиторії.
  3. Легко впроваджується за допомогою Google Tag Manager.
  4. Доступний та зрозумілий інтерфейс.
  5. Дозволяє настроїти крос-девайсну аналітику.

Зупинимося на метриках, які показують поведінку аудиторії, взаємодію користувача з програмою і, звичайно ж, прибуток від програми.

Показують поведінку аудиторії

Метрика MAU/DAU

MAU/DAU (monthly active users / daily active users) демонструється у GA у звіті «Активні користувачі». Метрика показує частоту взаємодії користувача з програмою. Вона поки що в беті, але вже працює. Можна порівнювати активність за добу (DAU), тиждень, 14 днів та місяць (MAU).

Карта поведінки

Звіт показує, як користувач взаємодіє із вашим контентом. Дозволяє подивитися, на якому екрані він залишає програму або який розділ найпопулярніший у вашій програмі.

Метрика «Збої та помилки»

«Збої та помилки» - звіт по багах у додатку. Показує найчастіші технічні помилки, групує за версіями у додатку. Ця метрика потрапила в цей розділ завдяки тому, що збої виявляються за певної поведінки користувачів. У Google Analytics звіт також міститься у розділі «Поведінка аудиторії».

Середня тривалість сеансу та глибина перегляду

Це звіти з розділу «Аудиторії», які дозволяють оцінити залучення користувачів до вашого продукту.

Що таке «залучений користувач»? Існують різні варіантивідповіді. Chamath Palihapitiya з Facebook вважає головним критерієм додавання 7 друзів за 10 днів після моменту реєстрації. Nabeel Hyatt із Zynga говорить про показник D1 retention – скільки користувачів повернулося наступного дня. Аналітики з Flurry побудували цілу матрицю залучення, в якій враховували залежність від частоти використання на тиждень та % користувачів, які продовжують користуватися програмою після 90 днів.

Показують взаємодію користувача з програмою

Метрика «Кількість установок»

Кількість інсталів із платних джерел трафіку, наприклад Google Реклами. Це може здатися дивним, але параметр "Нові користувачі" - і є кількість інсталів із джерела. З виходом URL Builder з'явилася можливість працювати з іншими джерелами трафіку. На відміну від звичайного контексту, більшість трафіку приносять медійні кампанії. Відповідно потрібно багато працювати з відсіюванням неякісних майданчиків. Сотні установок з трафіку можуть цілком виявитися «мертвими душами»:

Churn Rate (ставлення користувачів, що пішли до місячної активної аудиторії) і Return Rate (ставлення користувачів, що повернулися до місячної аудиторії) в GA представлені звітом «Нові і повернулися». Цей звіт показує відсоток нових користувачів у додатку та відсоток тих, хто користувався неодноразово. Ці дані допомагають оцінити важливість запуску таких інструментів, як ремаркетинг та Push-сповіщення.

Метрика «Час до покупки»

Час до покупки – важлива метрика під час роботи з аудиторією. Показує, який відсоток користувачів здійснює покупку відразу, а також скільки часу потрібно іншим. Звіт допомагає зрозуміти, як правильно налаштувати роботу з ремаркетингом відвідувачів програми.

Метрика «Кількість транзакцій»

Це стандартний звіт із розділу Ecommerce у Google Analytics. Впроваджувати SDK потрібно окремо, але все просто і зрозуміло. Можна налаштувати будь-які покупки всередині мобільного додатка.

Метрика «Кількість реєстрацій»

Ще одна важлива метрика, особливо якщо реєстрація в додатку платна. Налаштовується шляхом впровадження коду та налаштування події.

Метрика «Загальна цінність»

Цей звіт ще у беті. Завдяки цій метриці можна простежити, як змінювалися цінність клієнта (параметр «Дохід») та взаємодія з ним (параметри «Перегляди програми», «Досягнуті цілі», «Сеанси» та «Тривалість сеансу») протягом 90 днів з моменту першого відвідування.

Метрика ARPU

ARPU (average revenue per user) -середня виручка з кожного користувача. Корисна метрика, але відповідного звіту Google Analytics немає, та й в інших системах такі звіти ще не зустрічалися. Втім, варто справедливо зауважити, що й більша частинадодатків немає у принципі вбудованих покупок або передбачає платну передплату. Якщо все-таки потрібно вважати ARPU, то доведеться це робити вручну, за такою формулою:

ARPU = PR/N, де: PR - recurring revenue (щомісячна виручка з платних підписок); N – кількість платних передплатників.

Як підібрати потрібний набір метрик?

Допустимо, ваша робота з додатком спочатку орієнтована на кількість установок, і ваші основні KPI збігаються з тими, що були в нашому кейсі. У такому разі ми рекомендуємо орієнтуватися на такі метрики:

  • кількість установок та конверсій у додатку;
  • активні користувачі;
  • середня тривалість сеансу;
  • глибина перегляду.

Втім, до кожного проекту варто підійти індивідуально через різницю у вступних. Діліться своїми історіями у коментарях, постараємось допомогти.

Порада: використовуйте мобільне додаток Google Analytics завжди бути в курсі того, що відбувається з вашим продуктом. Програма доступна для Android та iOS.

Поки не доводиться говорити про те, що Google Analytics - найзручніша система трекінгу додатків у порівнянні з популярними AppsFlyer або Adjust, але вона дозволяє оцінити роль каналу та інвестування в нього, ставлення користувача до продукту та критичні баги, зростання активних користувачів та перспективність проекту, а головне - прибутковість програми.

Відтік (Churn) клієнтів подібний до пожежної сирені. Ви розумієте - щось пішло не так, але це знання не допомагає вам загасити полум'я.

Щоб «поставити діагноз» і вирішити проблему з утриманням, вам потрібно зробити щось серйозніше, ніж простий погляд на формули клієнтів, які приходять і втрачені. Необхідно визначити, хто йде, коли вони це роблять і чому. Тільки після цього ви зможете розумно розподілити час і внести поправки, що мають найбільший впливзростання вашого бізнесу.

Читайте, як знайти джерело вогню та погасити його до того, як ваша компанія згорить вщент.

Чи вірні ваші дані?

Ніхто не заперечуватиме, що залучення лідів відіграє вирішальну роль для успіху компанії на ранньому етапі розвитку. Але не дайте хорошим показникам затьмарити проблему з відтоком.

Згадаймо формулу:

Відтік = втрачені користувачі / загальне числокористувачів

Розглянемо приклад від Profitwell, який демонструє значення формули у світі.

За вертикаллю: існуючі клієнти, відтік існуючих клієнтів, нові клієнти, відтік нових клієнтів, загальна кількість клієнтів, коефіцієнт відтоку. По горизонталі: серпень, вересень

Проблема з формулою відтоку у тому, що той самий режим роботи (додаток 5 000 користувачів на місяць) не призводить до однакового результату — коефіцієнт відпливу у вересні нижче серпневого. Швидкий рістштучно знижує відтік, оскільки у нових клієнтів, що додаються щомісяця, ще просто не було часу на відміну підписки.

Зміна навіть сотих часток відтоку може призвести до 25% падіння прибутку, так що вам безумовно не потрібні неточності в таких підрахунках.

Метрика №1. Обчислюйте відтік на основі середніх показників

Хороший показник відтоку, спотворений різким зростанням, не зможе дати вам об'єктивне уявлення про те, що йде правильно, а що ні. Тому існує трохи видозмінена формула для швидкозростаючих стартапів:

Виглядає страшно? Розібратися не так складно:

Відтік = кількість втрачених користувачів
∑ = сума щоденних нових користувачів (i=1) у сукупності даних (n)
n = кількість днів у визначеному періоді

Якщо користувачі додавалися в клієнтську базу поступово, то середня величина збільшиться і вплине на ваш щомісячний показник відтоку. Якщо клієнти додалися до бази ближче до кінця періоду, це не спотворить коефіцієнт відтоку і не представить його нижче, ніж він є насправді.

Завдяки цій формулі ефект від значного залучення лідів можна збалансувати з допомогою усереднення даних. Різкі стрибки зростання не спотворять ваші показники і не введуть вас в оману, змушуючи думати, що продуктивність у вас була краща в одному місяці і гірше в іншому.

Чи вирівнюється відтік?

Важко знайти небезпечніший показник, ніж відтік клієнтів, але такий є. Це непостійність користувачів. Якщо у вас не виходить вирівняти криву утримання, значить ваш продукт не має привабливої ​​сили.

Припустимо, 100 користувачів, які підписалися на ваш сервіс 1 січня, до кінця місяця мають показник утримання (Retention Rate), що дорівнює 40%. Однак ця цифра постійно зменшується, і вже до кінця другого місяця від початку нічого не залишається. Якщо у вас є когорти, або користувачі, згруповані за датами підписки, які майже повністю виснажуються і ніколи не вирівнюються, у вас серйозніпроблеми.

Що це означає для вашого зростання?

Щотижня активні користувачі (Weekly Active Users, WAU) по місячних когортах (дані вигадані). За вертикаллю: сумарна кількість WAU. По горизонталі: місячні когорти

Спочаткуваше зростання не знизиться. Але дивлячись на графік зверху, можна зрозуміти, що з часом кількість користувачів, що відходять, буде наростати, і це в кінцевому підсумку уповільнить ваше зростання. Якщо продовжити графік далі праворуч, крива обов'язково впаде. Користувачі будуть залишати ваш сайт/додаток зі все більшим коефіцієнтом, а купувати нових ви будете з колишньою швидкістю.

Метрика №2. Показник утримання клієнта для когорту

Розділяйте користувачів, спираючись на дату початку користування вашими послугами, та проводьте когортний аналіз. Вам потрібно досягти вирівнювання кривої утримання. Знайдіть точку в часі (неважливо, чи це другий день чи третій тиждень), коли користувачі перестали витікати.

Погляньте на 2 когортних аналізу:

У першому в кожній когорті поступово починається відтік до того моменту, поки нікого не залишиться. Але в другому крива утримання стає рівною на 12 день, і кожна нова когорта будується на тому, що залишилося від попередньої. Якщо ваш аналіз схожий на перший, зосередьтеся на більш чіткому донесенні цінності оффера до ваших клієнтів ранніх стадіяхутримання. Тільки тоді ваш графік зростання виглядатиме так:

Коли ви досягнете вирівнювання кривої утримання, ви зможете вкладати сили в прискорення цього процесу. Спробуйте підвести користувачів до такого «Ага!»-моменту приблизно на третій день, а не на 12-й, коли той же показник утримання дорівнюватиме більшій кількості користувачів.

Яку цінність мають ваші користувачі?

Навіть при вирівнюванні кривої рано чи пізно користувачі почнуть залишати вас. Мета - вирішити, наскільки скоро буде занадто скоро і що можна зробити, щоб утримати їх на більший термін.

Існує легенда, яка свідчить, що поки життєва цінність (Lifetime Value of a Customer, LTV) вища за вартість залучення клієнта (Customer Acquisition Cost, CAC), ваше становище стабільне. Інакше кажучи, поки ви витрачаєте на маркетинг менше загального доходу, що отримується з придбаних клієнтів, ви гаразд.

LTV > CAC = ☺

Все вірно? Ні.

Ця формула дійсна за умови двох неточних припущень:

1. Коефіцієнти відтоку постійні, та
2. Всі користувачі зрештою підуть.

Як було показано у попередньому розділі, відтік не єпостійною величиною, та ви й не хочете, щоб він був такий. Ви працюєте над постійним покращенням цієї метрики. Щодо другого припущення, ви сподіваєтеся отримати клієнтів, які ніколивас не покинуть.

Метрика №3. Сумарний когортний прибуток

Замість цієї формули компанія Open View Partners, що працює зі стартапами з розробки ПЗ, що знаходяться на стадії розширення, запропонувала покращену формулу для розуміння цінності користувача. Вони рекомендують дивитися на щось, що називається "сумарним когортним прибутком" (Cumulative Cohort Revenue, CCR), і порівнювати його з CAC. CCR - це загальна сума доходів, отримана від частки клієнтів, яку ви придбали за певний проміжок часу (зазвичай 12 або 24 місяці).

Річна CCR = CCR відповідної когорти у 12-му місяці / загальна сума витрат на продаж та маркетинг у початковому місяці для даної когорти

Нова формула включає проміжок часу. Вона гарантує, що ви порівнюєте дійснузагальний прибуток від однієї окремо взятої когорти з тією сумою, що ви витрачаєте на її придбання. Тут немає місця хибним припущенням, і ви отримуєте правильне розуміння того, де ви з вашим CAC досягаєте рівня беззбитковості.

Порівнюючи CCR і CAC для різних когортів покаже вам, де ви з часом покращуєтеся і як швидко вдається компенсувати витрати на придбання клієнтів.

Показники утримання важливі, але де вони дають всієї картини. Справа в тому, що процес догляду користувача може займати хвилину, годину або навіть тиждень після того, як вони ухвалили своє початкове рішення щодо вашого продукту. Можливо, він хоче скасувати передплату, але постійно забуває про це. Або він вирішує надати продукту ще один шанс, але всі руки не доходять.

Скажімо, ваш графік утримання має такий схил, що викликає занепокоєння:

Ви помічаєте різке падіння утримання, але й гадки не маєте, що відбувається. Схоже, крива стає крутішою на 14-й день… Але чи це сталося через якусь жахливу помилку чи користувачі просто згадали, що хотіли скасувати підписку?

Метрика №4. DAU/WAU/MAU

Замість того, щоб дивитися тільки на утримання, вам слід звернутися до аналітики поведінки користувача. Саме вона пояснить вам хто активний, а хто просто знайшов час відписатися.

Для цього потрібно поглянути на рівні активності. Залежно від характеру вашого продукту, необхідно звернути увагу на одну з наступних метрик:

Щоденно активні користувачі (Daily Active Users, DAU)

Щомісячно активні користувачі (Monthly Active Users, MAU)

Якщо ваша головна цінність залежить від щоденного використання (ви просуваєте програму для обміну повідомленнями або органайзер робочого процесу), то ваш фокус – щоденно активні користувачі. Якщо цінність залежить від не настільки частих чек-інів, відстежуйте WAU або навіть MAU.

Не буває такого, що всі користувачі прокинулися одного ранку і вирішили залишити вашу програму. Відтоку, зазвичай, передує зниження активності. Поставте орієнтири активності для своїх користувачів, і, якщо ви не наближаєтеся до них, почніть процес повторного залучення, доки не стало занадто пізно.

Профілактика, а не лікування симптомів

Застосування до бази всіх підряд без винятку стратегій утримання може бути досить привабливим, незалежно від того, чи є у вас проблема з відтоком чи ні. Але це призведе до того, що ви почнете розриватися на частини, в результаті досягнувши небагато. Розглянуті 4 метрики дають уявлення про те, як поставити завдання з відтоку і швидко вжити необхідних заходів.

Коли дані метрики почнуть показувати відмінні результати, ви зможете засукати рукави і сконцентруватися на видобуванні ще більшої цінності з ваших користувачів.

  • Get link
  • Facebook
  • Twitter
  • Pinterest
  • Email
  • Інші Apps

Вперше я зіткнувся з метриками DAU/MAU коли про них згадали у контексті ігор на facebook у далекому 2009 році. І хоча, я впевнений, серйозні гравці давно вже не покладаються на ці метрики зростанняПроте для багатьох маркетологів вони виявилися досить привабливими.

Сьогодні ми поговоримо чому ці метрики такі привабливі та небезпечні одночасно.

Почнемо з їх визначення.

DAU (Daily Active Users) це скільки (унікальних) клієнтів скористалися вашим сервісом (зазвичай - залогинилися) у конкретний день.
MAU (Monthly Active Users) це скільки (унікальних) клієнтів скористалися вашим сервісом останній місяць(Або останні 30 днів).
DAU/MAUце який % наших (унікальних) клієнтів повторноскористалися вашим сервісом у період. Це так званий "stickiness".
Які є плюсиїх використання?

 Перше:рахувати такі метрики дуже просто. На мові DAX розрахунки могли б мати такий вигляд.
:=
DISTINCTCOUNT ( tbl_users )
:=
CALCULATE (,
DATESINPERIOD (Календар, MIN (Календар), -30, DAY))

 Друге:багато компаній закриті і відкривають свої метрики (наприклад ARPU чи LTV). Проте через інструменти конкурентної розвідки можна відносно легко оцінити обсяг аудиторії конкурента і порівняти свої показники зростання з його показниками зростання.

Власне, на цьому привабливість цих метрик і закінчується.

Які є ризикиїх використання?

(1) DAU значною мірою волатильна метрика зростання і при цьому абсолютно не пояснює через що відбувається це зростання.

  1. це результат PR, коли кілька відомих профільних видань привернули до вас увагу?
  2. це результат маркетингу, коли через запуск нової маркетингової кампанії із залучення залучалося багато "нових" клієнтів?
  3. це результат маркетингу, коли через маркетингову кампанію з утримання повернулося багато "старих" клієнтів?
Як бачимо, чинники можуть бути дуже різні.

Перший фактор зростання взагалі зовнішній(Ви на нього не впливали). Тому розраховувати на стійкість такого результату не можна.

Другий і третій фактор зростання хоч і внутрішні(Результат ваших зусиль), проте природа цих факторів різна. А значить, і стійкість результату в часі буде різною.

(2) Часто DAU / MAU розглядають як проксі для оцінки внутрішнього механізму retention вашого сервісу. Однак це теж не так.

Логіни користувачів зазвичай погано корелюють із цільовою дією. Зазвичай картина вибухового зростання виглядає так.

Source: amplitude.com.

Хоча зростання DAU ще продовжується, але відтік вже зростає значно швидше. А тому повернення у вихідну позицію це лише справа кількох тижнів.

Чому так відбувається?


З одного боку, логін як уявна цільова дія погано корелює зі справжніми цільовими діями, наприклад, з переглядом товару.

З іншого боку, компанії найчастіше формують зростання за рахунок перших двох чинників.

Це залучення, а залучення зазвичай вимірюється та оптимізується за першомуцільової дії (логін/купівля), замість повторних цільових дій ( n-й логін, m-на покупка). Ось і виходить, що ці метрики - vanity metrics.

А що ви думаєте про DAU, MAU?

Більш практичний підхід описаний мною тут:

Comments

Popular posts from this blog

Сьогодні ми говоритимемо про LTV в іншому контексті - спрощено-прикладному.

Отже, перед вами Life Cycle Grid.

Назву та концепцію цій чудовій техніці дав видатний маркетолог Jim Novo. Обов'язково перечитайте його блог, особливо ранні статті.

Власне - LCG це RF(M) матриця:
за горизонтальноюосі ви дивитеся на R ecency(Недавність останньої покупки); вертикальноюосі ви дивитеся на F requency(Кількість покупок); У кожному осередку ви бачите кількість клієнтів з певними параметрами R і F. Побудувавши таку матрицю ми можемо відразу відповісти на багато питань, але нас зараз цікавить всього чотири: які клієнти критично важливідля бізнесу?
(правий верхній квадрант) яких клієнтів реально розвиватидалі?
(правий нижній квадрант) які клієнти ймовірно втраченідля бізнесу?
(лівий верхній квадрант) не цікавідля бізнесу? Впевнений, поки ви…



 

Можливо, буде корисно почитати: