В AppMetrica — сервисе аналитики мобильных приложений от Яндекса — появился отчет Retention-анализ, а Когортный анализ претерпел изменения.
Анализ возвращаемости пользователей из отчета «Когортный анализ» в новый, отдельный отчёт «Retention-анализ». В нем появились новые группировки и новая метрика — Retention Dynamics.
Когорты пользователей группируются не только по дате установки, но и по другим признакам (по партнеру, который привел трафик; по конкретному трекеру; по параметрам трекера, например, sub_id, creative_id и пр.). Они помогают оценить эффективность рекламного канала: чем выше возвращаемость — тем выше качество трафика. В отчете можно наглядно сравнить, какой источник приводит пользователей с наиболее высоким показателем retention. На основе этих данных можно принимать решение о распределении бюджета между партнерами.
Метрика Retention Dynamics отражает изменение среднего уровня возвращаемости с течением времени. В отчете видно, как меняется retention определенного дня (D1, D3, D14 и т.д.) в зависимости от периода установки. Показатель позволяет оценить, как события во времени влияют на возвращаемость: стали ли пользователи чаще приходить в приложение после добавления новой фичи; как сильно сезонность сказалась на возвращаемости.
С новой опцией «Минимальный размер когорты» владельцы приложений смогут исключить из статистики малозначимые трекеры, партнеров и параметры при группировке пользователей по источникам трафика.
Обновленный Когортный анализ
Переработанный отчет «Когортный анализ» теперь сфокусирован на интенсивности взаимодействия пользователей с приложением. Его таблица показывает накопленное число событий на когорту, а также среднее число событий на пользователя когорты, на любой день (D1, D2 ... D50).
Таким образом, отчет отображает частоту, с которой пользователи заходят в приложение и совершают целевые действия.
Как и в «Retention-анализе», в «Когортном анализе» работают группировки по источникам трафика. С их помощью можно взглянуть на эффективность рекламного канала под другим углом:
Отчет позволяет наглядно сравнить частоту, с которой пользователи, пришедшие из разных каналов, совершают целевые действия. Это дает понимание о том, какой из каналов привел самых ценных пользователей. В том числе, с точки зрения ROI и последующей монетизации.
Такой подход открывает простор для инсайтов. К примеру, вы можете посчитать LTV пользователей из разных когорт и сравнить их.
Источник: Блог AppMetrica
