Инструменты внутренней аналитики

В предыдущей главе мы разобрались с тем, какие данные вам понадобятся для того, чтобы измерять метрики приложения, имеющие прямое касательство к его успеху, прежде всего коммерческому. Обратимся к тому, с помощью чего эти данные добывать.

Генетическая связь между мобильной и веб-аналитикой безусловна. Только связаны они скорее как двоюродные дядя и племянник, живущие вдобавок в разных странах. В мире аппов свои законы, свои «формы бытования» данных — и свои лидеры.

Все множество сервисов делится на две большие ветви: системы анализа качества рекламных кампаний, или трекеры, и системы анализа происходящего внутри приложений.

Первые предназначены в конечном счете для оптимизации закупки трафика, для оценки отдачи от вашей маркетинговой активности. Вторые — для модификации аппа как «денежного станка».

Многие сервисы стремятся к гибридности и, например, наряду с анализом входящего потока установок частично закрывают потребности в post-install analytics, однако мы будем классифицировать продукты по их базовой функциональности.

Делать всё одинаково хорошо не умеет пока ни один инструмент. Так что вам понадобятся сервисы из обеих категорий.

Во избежание обвинений в фактических ошибках оговоримся: индустрия меняется стремительно, и функциональность сервисов постоянно претерпевает метаморфозы. В нашем же руководстве предпринят обзор профильного инструментария по состоянию на весну 2015 года.

Cистемы анализа качества рекламных кампаний

При грамотно аранжированном маркетинге люди будут приходить в ваш апп из десятков источников: CPI-сетей, CPM-сетей, агрегаторов, независимых рекламных площадок, партнерских программ, соцсетей… — перечислять всё слишком долго. Вдобавок обязательны регулярные эксперименты с новыми каналами.

Чтобы оценивать на лету, окупается ли трафик в целом и насколько выгоден тот или иной канал, и нужны системы анализа качества рекламных кампаний. В частности, они помогают понять, из каких источников в апп приходят наиболее лакомые для него в разрезе ARPU и LTV пользователи, а какие дают слабый выхлоп.

При сопоставимой конверсии, объемах инсталлов и бюджетах одна сеть может поставлять вам главным образом малахольных, плохо «прилипающих» к вашему продукту пользователей, другая — исправно давать аудиторию с высокими показателями возвратов и вовлеченности.

Подобная система интегрирована с великим множеством рекламных сетей и платформ, благодаря чему вам нет надобности встраивать в свой апп их коды: достаточно вставить один SDK — ее собственный.

В силу особенностей мобильной экосистемы, заметим, трекеры допускают погрешности измерений, подчас изрядные. Пока, к сожалению, это неизбежное зло.

Виноваты сторы. Именно в них скрыта от посторонних глаз важная часть цепочки, пройдя по которой увидевший баннер аппа становится его пользователем. Системы анализа качества рекламных кампаний вынуждены обходить это препятствие.

Впрочем, администрация маркетов пусть медленно, но делает шаги навстречу разработчикам приложений. Так, Apple реализовала свою систему аналитики, которая позволяет в числе прочего создавать ссылки для трекинга установок и показывает, с каких сайтов пришли люди (для браузера Safari и iOS 8).

Базовая схема идентификации в системах аналитики такова. Человек нажимает на баннер приложения, подключенного к трекеру, и информация о его гаджете (IP, тип устройства, операционная система, версия браузера и т. д.) передается в систему. Формируется «цифровой отпечаток» (англ. fingerprint) планшета или смартфона. Если в дальнейшем апп будет установлен на данное устройство, то отправит сведения о своем новом «носителе» в систему аналитики. С высокой степенью вероятности та поймет, не старый ли знакомец попал в поле ее зрения.

Однако, говоря на языке криминалистов, «пальчики» остаются недостаточно четкими для абсолютно точной, однозначной идентификации. Например, человек устанавливает игру с одного IP-адреса, а запускает ее впервые с другого. Всё, след потерян. Такого рода технических проблем тьма. Доля потерь и ошибок подчас достигает 35%, обычно же находится на уровне 15-25%.

Вместе с тем польза от трекеров дает основания закрыть глаза на люфт в точности измерений. Из целого эшелона решения такого класса мы выбрали для сравнения три наиболее распространенных: бесплатный Flurry и платные AppsFlyer и он же Tune (в прошлом Mobile App Tracking).

Flurry

Первое и одно из главных преимуществ Flurry — бесплатность. В нашем обзоре он стоит особняком, поскольку являет собой образец гибридного сервиса: с одной стороны, способен худо-бедно отслеживать источники трафика, с другой — обеспечивает внутреннюю аналитику.

В плане анализа данных об аудитории умения Flurry не так уж скромны. Учету подлежат, в частности:

— активная аудитория;
— сессии;
— источники инсталлов;
— частота использования аппа и его показатель удержания;
— пользовательские события (events) с поддержкой нескольких параметров;
— возникающие в аппе ошибки;
— сегменты аудитории (соцдем, страны, рекламные кампании и пр.);
— конверсионные воронки.

Если представить аналог пирамиды Маслоу для мобильного маркетинга, то по меньшей мере первые два этажа потребностей Flurry охватывает, чем и обусловлена его огромная популярность.

Собственно трекинг не конек Flurry. Анализ источников трафика осуществляется в нем через реферальные ссылки, и процент ошибок в системе часто бывает значительно выше, чем в ее платных аналогах.

Данных посредством Flurry вы при желании соберете больше, чем сумеете поначалу освоить. Вплоть до того, что можно отслеживать продолжительность нахождения на каком-либо экране.

Система с достойным качеством высчитывает многие важные для бизнеса метрики аппа, включая показатель удержания аудитории (рис. 1).

Рис. 1

Сервису присуще и энное число недостатков. Периодически из-за высоких нагрузок (он весьма востребован) скорость работы веб-интерфейса оставляет желать лучшего, и статистика обновляется с задержками. Нередки и жалобы на техподдержку продукта. Однако, купленный интернет-гигантом Yahoo! в 2014 году, он постепенно избавляется от медлительности.

Вдобавок во многих аспектах аналитика в системе не слишком гибкая: так, сегментация аудитории пока оставляет желать лучшего (помимо всего прочего, создать дозволяется максимум десять сегментов).

Создателям игр следует также учесть, что не исключены затруднения в интеграции Flurry с широко распространенным движком Unity 3D.

В свою очередь, конверсионные воронки — один из главных инструментов «внутриапповой» аналитики — не самая сильная сторона Flurry. Хотя здесь они допускают ряд удобных опций: так, вы вправе задать период, в течение которого должен совершаться следующий шаг в воронке (например, чтобы первый уровень был загружен на устройстве не позже чем через двадцать минут после прохождения обучения и т. д.).

Упреков продукт, впрочем, не заслуживает. Во-первых, он, повторимся, бесплатен. Во-вторых, пусть не без обходных маневров, но большую часть своих задач разработчик средней руки с помощью Flurry решит. В-третьих, когда вы поймете, что вам нужны более совершенные решения, вам будет во много раз проще с ними разобраться и вы будете знать, в каких конкретно дополнительных возможностях нуждаетесь.

Справедливости ради заметим, что встроенная система аналитики Facebook по базовой функциональности уже встала вровень с Flurry и, возможно, вскоре станет даже совершеннее него.

AppsFlyer

AppsFlyer — классический трекер, в последнее время, однако, расширяющий свой арсенал в направлении внутренней аналитики. На текущем этапе своего развития он способен, например, замерять конверсии в действия внутри приложения, а также Retention.

Наряду с прочим систему научили считать исходя из поведения аудитории в самом приложении ряд финансовых метрик, таких как доход, ROI, LTV и ARPU.

В партнерах у сервиса свыше 900 рекламных сетей и платформ, включая Facebook и Twitter, и их круг расширяется. Как следствие, AppsFlyer по силам с достаточной высокой точностью классифицировать трафик, откуда бы тот ни поступал в приложение.

При внушительных «аналитических мускулах» сервис обладает наглядным, легким в освоении интерфейсом, чем и подкупает.

Одной из основных фишек системы является разделение покупного, органического, а также «собственного» — с веб-сайта аппа, из почтовых рассылок и т. д. — трафика (рис. 2).

Как трекер AppsFlyer фактически безукоризнен: выдает отличные сводки по кликам и инсталлам, дает возможность детально анализировать рекламные кампании, поддерживает deep linking (с возможностью, допустим, «приземлить» человека в конкретную локацию игры).

Для оптимизации маркетинговой активности AppsFlyer подходит как нельзя лучше: по его сводкам быстро становится понятно, в какие источники трафика имеет смысл вкладывать бюджет, а в какие нет.

Трекер пригоден и для вычленения фрода — «пустых», «имитационных» инсталлов. Отделению зерен от плевел способствует, в частности, замер интервала между установкой аппа и действием, которое является ключевым для классического сценария его использования.

Действительно слабые места сервиса можно пересчитать по пальцам одной руки. Например, AppsFlyer на данный момент не предоставляет информацию о средней длине сессии, каковую легко видеть в том же Flurry.

Полезно держать в уме, что AppsFlyer отлично стыкуется с системой внутренней аналитики Mixpanel, образуя с ней чрезвычайно мощную связку.

Еще один весомый плюс системы в том, что при ней действует сравнительно оперативная русскоязычная служба поддержки.

Оплата в AppsFlyer взимается за один привлеченный, или «неорганический», инсталл. Стандартная такса — $0,05 за установку. При объеме свыше 5 тыс. инсталлов цена одного снижается до $0,04, а со взятием двадцатипятитысячной планки падает до $0,01.

Tune

Пожалуй, Tune (ранее был известен как Mobile App Tracking, или MAT) — самый мощный трекер, пригодный для тех, кому нужно анализировать «на подступах к аппу» всё, что движется и не движется.

В среднем, по наблюдениям экспертов, Tune допускает наименьшую долю погрешностей в измерениях — на уровне 15-20%.

Интерфейс у системы соответствует ее функциональности. Иначе говоря, он весьма сложен. Зато позволяет вытянуть почти любую информацию о том, какую ценность та или иная установка, тот или иной канал трафика приносит разработчику приложения.

Как и полагается полноценному трекеру, Tune выдает подробные сводки по кликам и инсталлам, а кроме того, умеет вычислять доход на инсталл, LTV и ROI по разным источникам трафика.

Далее, в Tune реализованы простейшие виды когортного анализа. Иными словами, есть возможность отслеживать, как ведут себя в динамике группы пользователей, сформированные по различным критериям. Например, легко посмотреть, аудитория из какой страны демонстрировала наиболее высокий доход на один инсталл и как менялась ситуация со временем.

Нельзя не отметить, что система способна наглядно представлять данные в режиме реального времени (рис. 3). Это позволяет быстро принимать решения о целесообразности работы с той или иной рекламной сетью или другим медиапартнером.

Рис. 3

Система располагает развитым API, через который при необходимости осуществляются самые сложные измерения.

Что касается базовой функциональности Tune, у него есть и ахиллесова пята: в свое время сервис был отключен от Facebook Mobile Measurement Program, ввиду чего отслеживать инсталлы из крупнейшей соцсети мира он на данный момент не дает.

Подобно AppsFlyer, Tune неплохо интегрируется c Mixpanel. Если вы собираетесь заниматься мобильной разработкой и маркетингом профессионально, возможно, резонно будет предпочесть эту комбинацию.

До 50 тыс. измерений в месяц Tune осуществляет бесплатно, каждое свыше указанного количества обойдется в $0,002. Предусмотрены также скидки за объем вычислений. По достижении порога в 2 млн «атрибуций» одна будет стоить $0,001.

В среднем Tune в эксплуатации дороже, чем AppsFlyer, зато и функционально удовлетворяет любые запросы. И нужен тем, кто с аналитикой по праву на «ты».

Системы анализа поведения пользователей внутри приложений

Трекеры помогают нам вникнуть в то, кто прибывает на рубежи нашего приложения. А для понимания того, как эта людская масса ведет себя внутри аппа и зачем она нам нужна, предназначены иные сервисы.

Благодаря подобным системам нам доступно знание о том, насколько активны люди в приложении, насколько лояльны ему, какие сценарии работы с ним предпочитают, какие действия совершают наиболее часто, велика ли доля платящих, каков средний чек, на чем вам удается заработать больше всего и т. д.

Конкуренция в данной сфере остра и горяча, как скальпель, нагретый зажигалкой для операции на поле боя, и препарировать все хоть сколько-нибудь удачные сервисы внутренней аналитики — только запутывать самих себя. Поэтому возьмем в фокус «большую тройку»: Adjust, Mixpanel, Google Analytics.

Adjust

Фактически команда Adjust стремится построить универсальную платформу, которая будет и обеспечивать атрибуцию инсталлов (кто и откуда к вам пришел), и давать аналитику внутри приложения, и предоставлять данные по происходящему с ним в маркетах (сервис AppTrace).

Что касается общих характеристик приложения, Adjust выводит информацию о кликах и установках, сессиях, DAU и MAU (рис. 4). Но по-настоящему интересен более близкими к бизнесу KPI: он позволяет узнать, насколько эффективно монетизируется апп, сколько и за счет чего именно зарабатывает.

Рис. 4

Сервис входит в пул официальных партнеров Facebook по мобильным измерениям, как и ранее упомянутый AppsFlyer. Также он плотно интегрирован с Twitter. В общей сложности у него свыше 300 медиапартнеров.

Из конкурентных преимуществ платформы выделим удачно воплощенный динамический когортный анализ, который, в частности, очень полезен при расчете LTV. С его помощью вы вольны «нарезать» аудиторию любыми пластами и изучить его под каким угодно ракурсом.

В том числе благодаря когортному анализу в Adjust удается с высокой степенью достоверности выявить тех «неживых» и не релевантных вашему продукту пользователей. Допустим, легко увидеть, что на второй день после установки игры у какого-то сегмента аудитории активность резко падает.

С помощью Adjust при желании можно попробовать определить k-фактор, или коэффициент виральности аппа. Учитывается, например, насколько далеко расходится данная вашим пользователем ссылка на приложение в Facebook.

Среди других достоинств системы:

— семантический анализ отзывов о приложении с разбивкой по странам;
— deep linking для новых, а не уже существующих пользователей;
— трекинг предустановок приложения.

Будучи чрезвычайно богатым функционально, инструмент является коммерческим: затраты на его эксплуатацию начинаются с $129 в месяц. Между тем пробного тридцатидневного периода вполне хватит, чтобы проверить, нужен ли вам такой комплексный продукт,

Mixpanel

На текущий момент Mixpanel — наиболее серьезный, многогранный инструмент внутренней аналитики в мобильной индустрии. Добавим: наиболее серьезный — в готовом виде, «из коробки». С ним уже по силам тягаться Google Analytics (см. ниже), но только после длительного кропотливого труда и настройки.

Измерению в Mixpanel поддается масса параметров, включая:

— активную аудиторию;
— сессии;
— события внутри аппа;
— финансовые метрики.

Динамика изменений отображается в реальном времени, обычно с задержкой лишь в несколько секунд.

Сегментация и когортный анализ у Mixpanel на высоте. В частности, есть возможность измерять Retention по отдельным событиям: хотите — посмотрите, как часто повторяют некое действие внутри аппа, после того как совершили его единожды. Заметим, что сходной функциональностью обладает и встроенная система аналитики Facebook, причём она позволяет отслеживать возвратность по событиям — едва ли не любым, — и значительно более глубоко, чем Flurry.

Конверсионная воронка в Mixpanel позволяет указывать условия для каждого события в ней. А в ранее созданной воронке ничего не стоит сделать срез по параметрам любого из включенных в нее событий. Динамика конверсии с одной ступени на другую также легкодоступна.

Можно построить воронку на любое количество шагов и за любой отрезок времени (рис. 5).

Рис. 5

Любопытная опция — отправка таргетированных сообщений какой-либо части аудитории аппа через Mixpanel, так называемых in-app messages. Они сродни push-уведомлениям (о них подробнее в следующей главе), однако благодаря точному нацелеванию и «вписанности» в среду могут влиять на поведение узких кластеров аудитории в выгодную разработчику сторону. Впрочем, рассылать push-уведомления система тоже умеет.

Сегодня использование Mixpanel влетает в копеечку. У сервиса целая линейка тарифов, и абонентская плата зависит от объема обрабатываемых им действий. За анализ 20 млн событий в месяц придется выложить $2 тыс.

Google Analytics

Самый спорный участник обзора, Google Analytics среди сервисов первого эшелона традиционно считается отстающим, поскольку изначально не был приспособлен под мобильные реалии. Однако стремительно наверстывает упущенное и становится лучше буквально от месяца к месяцу.

В своем текущем состоянии Google Analytics способен давать базовую, достаточную для значительной части разработчиков информацию:

— аудитория (новые, активные пользователи и т. д.);
— частоту использования приложения
— сессии;
— соцдем;
— пользовательские события;
— Retention;
— транзакции и доходность аппа;
— ошибки и сбои.

Данные по установкам Google Analytics давал изначально лишь в Google Play, однако уже реализовал в бета-версии трекинг инсталлов и в App Store.

В настоящее время сервис, например, не поддерживает по умолчанию параметры событий в том виде, в каком они реализованы у конкурентов. Однако ситуация, напомним, быстро меняется. Кроме того, великое множество возможностей доступно через API Google Analytics или реализуется обходными путями.

Постепенно Google Analytics приближается к реализации полноценного когортного анализа, каковой умеют делать ее крупнейшие конкуренты — Adjust и Mixpanel.

Конверсионных воронок в строгом понимании система делать якобы не умеет, однако, протягивая — в ее терминологии — цепочки «целей», вы добьетесь своего. С другой стороны, построить воронку на основе имеющихся данных нельзя: отсчет начинается с момента ее создания.

Важный плюс Google Analytics — отображение статистики в реальном времени (рис. 6). Вместе с тем расчеты сервиса чреваты погрешностями в связи с тем, что, как только объем аудитории становится хоть сколько-нибудь значимым, Google Analytics начинает проводить семплирование — берет лишь малую выборку из аудитории и, опираясь на эту информацию, прогностически дорисовывает картину.

Рис. 6

По большому счету, обусловленные веб-прошлым недостатки системы на мобильном поприще в долгосрочной перспективе оборачиваются ее же достоинствами. Google Analytics — это сложный универсальный конструктор, из которого — было бы желание и умение — можно собрать любые отчеты. Сервис способен считать какие угодно параметры и показатели, фильтрация и сегментация данных у него реализованы на высочайшем уровне.

Google Analytics фактически бесплатен (если только в вашем приложении не совершаются миллионы действий ежедневно). Он без особых усилий интегрируется с трекерами, по понятным причинам легко стыкуется с другими инструментами редмондской корпорации, такими как Google Play Developer Console, Google AdWords и Google AdSense. А главное, его очень быстро адаптируют под актуальные запросы игроков мобильного рынка. Так что, возможно, где-нибудь через полгода после выпуска нашего руководства не одного из упомянутых нами недостатков у системы не останется.