More Related Content
What's hot (19)
Similar to Аналитика и метрики приложений 29.11.2016 г. (20)
More from SPbCoA (15)
Аналитика и метрики приложений 29.11.2016 г.
- 1. Аналитика и метрики приложений Паринов Валерий, Петер-Сервис 29.11.2016 г.
- 2. Аналитика и метрики приложений • Аналитика метрик. • Виды метрик и особенности применения. • Признаки наилучших метрик Сегментация пользователей • Сегментация пользователей: что это и для чего. • RFM-анализ. • Когортный анализ. О чем сегодня поговорим События и воронки в продукте • События и воронки: что это и для чего. • Алгоритм построения системы событий в продукте. • Воронки - инструмент для обнаружения узких мест продукта.
- 3. Аналитика и метрики приложений ● Аналитика метрик. ● Виды метрик и особенности применения. ● Признаки наилучших метрик.
- 4. Помогает: • Оценить состояние. • Оптимизировать: находить узкие места; выявлять точки роста. Можно проводить: • До запуска разработки. • После запуска продукта. Аналитика
- 5. Обычно: • аналитики нет; • аналитика настроена неправильно; • аналитика есть, а что с ней делать? • аналитика есть, аналитика нет; • только анализ посещаемости; • разовая аналитика; Постепенно все приходят к тому, что аналитика - это процесс постоянный. Что происходит на практике?
- 6. • Ключевые показатели жизнедеятельности продукта. • Не требуют много усилий для внедрения. • Позволяют достичь кратного роста. Было: CPI=10 р., ARPU=11 р. Стало: CPI=9 р., ARPU=11 р. Улучшили одну метрику на 10% - увеличили прибыль в 2 раза. Метрики
- 7. Метрики • New Users • CPI = Installs Cost / New Users • ROI = Revenue / Installs Cost Метрики привлечения На что обращать внимание • New Users должна расти (циклы роста) • LTV > CPI • Окупаемость (ROI > 100%) Циклы роста • Органический • Платный • Виральный
- 8. Метрики • Retention • Rolling (скользящий) Retention • FTUE • Sticky Factor = DAU / MAU • Sessions, Sessions per User, Average Session Length Метрики удержания и лояльности Retention • 1-day retention • 7-day retention • 28-day retention На что обращать внимание • Удержание должно быть “хорошим” • Долгосрочное удержание важнее краткосрочного • При расчёте удержания не забывать про 0 день (день 1 сессии)
- 9. Retention Бенчмарки удержания и лояльности (игры) Sticky Factor День Classic Rolling 1-day 35-40% 60-65% 7-day 15% 40-45% 30-days 5% 20% Критерий Sticky Factor Самые лучшие игры 28-37% Средние игры 16-27% Менее успешные игры 4-15%
- 10. Метрики • DAU • WAU • MAU • Users Online • Lifetime Метрики пользовательской активности На что обращать внимание • Масштаб должен расти • DAU, WAU, MAU должны расти и Users Online вслед за ними.
- 11. Метрики • Revenue, Gross • Paying Share • Paying Users • Transactions, Transactions by user • ARPU • ARPPU • Average Check • Lifetime Value (LTV) Метрики монетизации На что обращать внимание • Доход должен расти с ростом масштаба • Доля и количество платящих не должны убывать • ARPU не должен убывать • Поднимая ARPPU обычно снижается ARPU • За первыми платежами должны быть и повторные • Обычно доля платящих 1-2%. У лучших не > 5%.
- 12. Метрики • Churn (отток) = 1 - retention • K-factor > Churn • K-factor = Churn • K-factor < Churn Метрики виральности
- 13. Признаки наилучших метрик • Простота • Значимость • Своевременность • Немедленная полезность 4 признака наилучших метрик
- 14. Сегментация пользователей ● Сегментация пользователей: что это и для чего. ● RFM-анализ. ● Когортный анализ.
- 15. Кейс 1 • Вы издатель. • У вас 3 проекта: большой, средний, маленький. • Общий доход за месяц вырос на 10%. Это хорошо? Сегментация Кейс 2 • Вы менеджер продукта. • У вас только старые (ещё с момент запуска запуска) пользователи и новички. • Ваш lifetime вырос на 1 день. Это хорошо?
- 16. Без сегментации мы можем: • Не заметить событие, которое произошло. • Видеть, что всё хорошо, когда на самом деле это не так. • Оперировать лишь средними показателями по продукту (средней температурой по больнице). Сегментация
- 17. Как выделять сегменты? • Источники трафика. • География (страна, язык, регион). • День регистрации (дата, день недели). • Время с регистрации. • Регулярность действий. • Девайс, ОС. • Соцдем. • События. Сегментация Примеры сегментов • Платящие / Неплатящие. • Один платёж / Несколько платежей. • Активированные / Неактивированные. • Новички / Старички. • Входящие часто / Входящие редко. • Прошли обучение / Не прошли обучение. • Источник 1 / Источник 2 / Источник 3. • Комбинация разных параметров.
- 18. RFM-анализ - сегментация пользователей по платежам. • Recency - давность последнего платежа. • Frequency - частота платежей. • Monetary - размер платежей. Можно сократить до RF и сегментировать пользователей по другим параметрам. RFM - анализ
- 19. Примеры RFM-сегментов и что с ними делать RFM - анализ RFM-сегмент Описание Что делать? 555 - VIP Заплатили недавно, платят часто и много. Регулярно благодарить и держать всеми силами. 511 - Новые платящие Заплатили недавно, первый раз и маленькую сумму. Научить платить регулярно. Напоминать о себе уведомлениями и реактивировать. 252 - Постоянные пользователи Платили достаточно давно небольшую сумму, но платят часто. Поддерживать эту положительную тенденцию периодически даря скидки. 155 - VIP на грани ухода Бывшие киты, которые раньше платили часто, много и большие суммы, а теперь почему-то потеряли интерес. Активно реактивировать, предлагать скидки, возможно, связываться лично и возвращать.
- 20. Когортный анализ • Сравнение сегментов по дате регистрации. • Приведение к точке “ноль”. Когортный анализ
- 21. Когортный анализ
- 22. Сегментация нужна для: • Более точного понимания структуры аудитории и денег. • Точных расчётов и прогнозов. • Объяснения изменений в продукте. • Анализа трафика. • Мониторинга. • Рассылок и уведомлений. • И многого другого... Ключевые мысли
- 23. События и воронки в продукте ● События и воронки: что это и для чего. ● Алгоритм построения системы событий в продукте. ● Воронки - инструмент для обнаружения узких мест продукта.
- 24. События - действия пользователей в продукте, которые учитываются в аналитической системе. Базовые события: • Регистрация. • Вход. • Платёж. Кастомные события - настраиваются индивидуально под каждый Продукт. События
- 25. События Детальный анализ событий 1 сессии: • Анализ базовых и кастомных событий. • Поиск и устранение узких мест. • Оптимизация 1 сессии. • В результате: повышение retention и монетизационных метрик. Для анализа последующих сессий можно использовать алгоритм, описанный далее.
- 26. Шаг 1: Что мы хотим знать? • Удержание. • Цена пользователя. • Узкие места. • Конверсии. • Нарезка по параметрам. • и т. д. Итог: список вопросов к продукту и системе аналитики. Алгоритм настройки событий
- 27. Алгоритм настройки событий Шаг 2: Список событий. • Какие для этого нужны данные? • Достаточно ли текущих данных для ответа на вопросы? Итог: список кастомных событий, которые нужно интегрировать дополнительно.
- 28. Шаг 3: Параметры событий. • Какие параметры передавать с событиями? Итог: список (таблица) параметров для каждого события. Шаг 4: Управленческие решения. • Что будем делать получив эти данные? Итог: Скорректированный список событий и параметров. Алгоритм настройки событий
- 29. Алгоритм настройки событий По итогам 4 шагов: • Список событий, которые можно интегрировать. • Список параметров, которые нужно передать. • Понимание, что делать с полученными данными. Шаг 5: Интеграция и тестирование, тестирование...
- 30. Рекомендации по настройке событий: • Не откладывать настройку событий на потом. • Использовать параметры событий: поведения; глобальные; источник трафика; активность; платежная активность; и другие. События
- 31. События Ещё рекомендации: • Рисовать воронки событий заранее. • Дублировать информацию в 2 системы. • Тестирование интеграции. • Оптимизация и доработка на основе тестирования и использования.
- 32. Воронки 1 шаг- 100% 2 шаг - 46,5% 3 шаг - 8,5% 4 шаг - 4,5% 5 шаг - 3,0%
- 33. Алгоритм построения: • Что нам нужно от пользователя? Например: активация, покупки, заявки. • Какие шаги ведут к цели? • Какие возможны варианты выполнения каждого шага? • Как сегментировать пользователей? В итоге должна появится ясность какие есть узкие места и как их утранить. Воронки
- 34. Рекомендации по использованию: • Конверсия на ранних шагах - рычаг для последующих. • Оптимизация предудущих шагов не должна испортить последующие. • Воронки - не панацея, используйте их вместе с метриками. • Оптимизация воронок - процесс постоянный. Воронки
- 35. AIDA-воронки: • Внимание (awareness) - привлечь внимание. • Интерес (interest) - вызвать интерес приемуществами. • Желание (desire) - вызвать эмоциональное переживание от отсутсвия (отключить логику). • Действие (action) - сопроводить до целевого действия (покупка, лид). Примеры воронок
- 36. AIDA для контентного сайта: • Внимание (awareness) - просмотр 2-5 страниц. • Интерес (interest) - просмотр более 5 страниц. • Желание (desire) - социальная активность, лайки, комментарии. • Действие (action) - подписка на новости, регистрация. Примеры воронок
- 37. AIDA для e-commerce: • Внимание (awareness) - просмотр 2-5 страниц. • Интерес (interest) - поиск по магазину, поиск по категориям. • Желание (desire) - просмотр N товаров, сравнение, добавление в корзину. • Действие (action) - оформление заказа. Примеры воронок
- 38. • Максимально детализировать 1 сессию. • Для остальных сессий действовать по алгоритму. • Использовать параметры событий. • Строить воронки вокруг ключевых событий. • Искать узкие места с помощью воронок. • Использовать воронки вместе с метриками. Ключевые мысли
- 39. Всем спасибо и успехов в работе! Контакты для связи • email: parinovv@gmail.com • Skype: parinovvalerey Справочник метрик веб и мобильных приложений https://goo.gl/JagaTI