Шесть незаменимых метрик для аналитики рекламы мобильных приложений

Каждый специалист, который продвигает мобильные приложения, должен после старта кампании анализировать статистику, исправлять и опять анализировать. Как и в работе с другими продуктами, нельзя просто запустить рекламную кампанию и приняться за следующую. Для развития бизнеса необходимо отслеживать эффективность, оценивать окупаемость инвестиций (ROI), использовать статистику для принятия решений.

Чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с рекламой, по каким причинам им свойственно такое поведение и сколько денег приносит приложение, нужно изучать данные. Однако бесчисленные отчеты, метрики и сокращения могут запутать начинающего специалиста. В этой статье мы перечислили шесть основных метрик для оценки эффективности продвижения приложений: количество пользователей, активные пользователи, коэффициент удержания клиентов, когортный анализ и пожизненная ценность клиента. Давайте подробно разберем каждую из них.

Количество пользователей (Number of Users)

Первый важный показатель эффективности для приложения — число установивших его пользователей. Он дает общую оценку клиентской базы и помогает найти способы расширить ее.

Следует отслеживать источник установки. Вы увидите, как распределяется трафик между каналами, поймете, на каких сфокусироваться в будущем, и найдете решения для корректировки последующего продвижения. Можно ежедневно отслеживать загрузки приложения, чтобы получить представление об эффективности каждой кампании в реальном времени.

В связи с этим обратите внимания на Activation rate — процент пользователей, загрузивших приложение и запустивших его. Google Play и Apple App store могут предоставить отчеты по этой метрике.

Составьте график активности по дням недели. На нем будет видно, какой день недели наиболее результативен по количеству установок.

график

Активные пользователи (Active Users)

Количество человек, загрузивших приложение, не обязательно равняется числу реальных пользователей. Поэтому важно отслеживать активность пользователей. Есть две метрики, которые помогут посчитать, сколько людей на самом деле используют приложение.

Ежедневно активные пользователи (DAU). Это число покажет, сколько людей не могут обойтись ни дня без приложения.

график

Метрика отражает, именно сколько человек пользуется приложением, а не количество сессий. Каждый пользователь учитывается системой только один раз, независимо от того, сколько раз в день он запускает приложение.

DAU можно рассчитать для конкретного дня или посчитать среднее значение за определенный период.

Другая метрика — ежемесячно активные пользователи (MAU) — количество пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение месяца или периода 30 дней.

Например, если 10000 человек пользовались приложением 20000 раз за последние 30 дней — показатель MAU равен 10000.

Чтобы отследить эти метрики, можно использовать Google Analytics, где активный пользователь — это человек, который открыл и взаимодействовал с приложением в течение последних 30 дней. Всего четыре сегмента: уникальные пользователи, открывшие сессии в течение 1 дня, 7 дней, 14 дней и 30 дней.

DAU и MAU можно также использовать, чтобы рассчитать метрику Stickiness — лояльность — она оценивает, как часто пользователи возвращаются в приложение. Лояльность вычисляется путем деления DAU на MAU и измеряется в процентах.

Чем выше процент, тем чаще пользователи используют приложение. Если процент увеличивается со временем — еще лучше. Чем ближе значение DAU к MAU, тем выше уровень лояльности. Это значит, что ежемесячно активные пользователи возвращаются чаще.

Например, DAU — 5000, а MAU — 10000:

5000/10000 = лояльность 50%.

Коэффициент удержания клиентов (Retention)

Коэффициент удержания клиентов отражает, сколько людей возвращаются в приложение. Существует несколько различных формул для его расчета. Проще всего вычислить процент пользователей, которые возвращаются в приложение через конкретный временной интервал, например каждый месяц.

Так, можно рассчитать количество пользователей в определенном сегменте, использовавших приложение в июле, и сравнить с количеством пользователей этого сегмента, использовавшего приложение в июне. Получим коэффициент удержания пользователей за месяц, который поможет понять, остаются ли новые пользователи в приложении и проявляют ли они активность.

Рассмотрим на практике. Посчитайте, сколько новых пользователей пришло в июне. Разделите число июньских новых пользователей, которые остались в приложении и были активными в июле, на общее число пользователей за июнь:

200 пользователей, которые пришли в июне и остались активны в июле / всего за июнь — 1000 пользователей. Значит retention rate равен 20%.

Чтобы лучше изучить уровень удержания клиентов, отслеживайте процент пользователей, которые возвращаются в приложение, каждые 30 дней.

Когортный анализ

Когортный анализ в какой-то степени связан с предыдущей метрикой. Это способ узнать, когда и почему пользователи уходят из приложения.

Людям свойственно скачивать много приложений, но не использовать все. Можно продлить время в приложении, если знать когда и почему клиенты перестают заходить в него.

Для этого проанализируйте первый запуск и создайте когорту — сегмент пользователей, соответствующих заданному параметру. Затем отслеживайте, как долго эта когорта поддерживает активность в приложении. Например, можно задать конкретный период времени и отслеживать коэффициент удержания клиентов после трех, семи дней или месяца после загрузки.

Это поможет определить, когда пользователи уходят и какие элементы приложения или настройки кампаний нужно изменить, чтобы удержать их. На таблице показано, через сколько дней после скачивания, пользователи перестают взаимодействовать с приложением.

Когортный анализ

Пожизненная ценность клиента (LTV)

Пожизненная ценность клиента дает понять, сколько пользователь потратил в приложении за всю историю его использования.

Чтобы правильно рассчитать и анализировать LTV, начните с отслеживания CPA — стоимости привлечения клиента. Для этого разделите затраты на кампанию на число клиентов, которых удалось привлечь с ее помощью.

LTV помогает понять, какую ценность ожидать от среднестатистического клиента за все время, пока он использует приложение. Ценность может быть прибылью или выручкой, учитывать затраты на маркетинг или нет. Это важно определить заранее для последовательности рассчетов.

Еще важно, чтобы LTV держался на уровне выше CPA, иначе вы будете работать в минус.

Это уравнение легче решить, если знать:

  1. Как часто пользователи совершают транзакции.
  2. Чему равна денежная стоимость транзакций.
  3. В течение какого периода покупатели продолжают совершать конверсии. Поскольку это среднее значение, оно включает и тех, кого вы потеряли сразу, и активных пользователей на текущий момент.

Затем посчитайте:

средняя стоимость конверсии * среднее число конверсий за период * средняя продолжительность жизни пользователя в приложении = LTV
Например, средняя стоимость покупки в приложении — $10 * среднестатистический пользователь совершает 10 покупок в год * среднестатистический пользователь остается активным в приложении на протяжении 10 лет = $1000 на клиента

Такой расчет показывает, приносят ли клиенты ценность для бизнеса. Вы поймете, выгодная ли это сделка или вы платите слишком много за привлечение.

Бонусная метрика

Напоследок, еще одна важная для бизнеса метрика — рейтинг среди клиентов. Количество звезд легко отслеживать, а рейтинг может приносить дополнительные конверсии. Люди, как правило, обращаются к рейтингам перед установкой приложения.

В заключение

Важно анализировать статистику, чтобы оптимизировать кампании и принимать обоснованные решения. Для начала сосредоточьтесь на основных KPI для бизнеса, о которых мы писали выше. Они дадут реальное представление об эффективности продвижения и помогут оценить, приносят ли кампании выгоду.

В зависимости от бизнес-целей эти метрики можно считать основой для аналитики рекламы приложений. Отслеживая их, вы сможете усовершенствовать приложение и создать базу лояльных клиентов.

По материалам Supermetrics

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: