Сегодня мы запускаем новую рубрику – "App anatomy", в рамках которой будем рассказывать о всех основных метриках и техниках, которые пригодятся вам при анализе мобильных приложений.
Первый пост посвящен стандартным метрикам, которые вы можете отслеживать в своем приложении вне зависимости от его типа.
Все метрики, отслеживаемые в приложениях, принято делить на три большие группы: метрики роста аудитории, метрики вовлеченности и монетизации.
1. Метрики роста аудитории:
Downloads – количество пользователей, скачавших приложение из магазина приложений.
Total Users – общее количество пользователей, запускавших хотя бы раз приложение. Это накопительная метрика, которая суммирует пользователей, открываших приложение, с даты начала получения данных до указанной даты.
New Users – количество новых пользователей за выбранный вами период. Эта метрика засчитывается в момент первого открытия приложения на устройстве.
Пример использования:
Приложение было подключено к системе сбора статистики 1 мая.
Total Users за 1 сентября показывает общее количество пользователей, которые открывали в приложение с 1 мая по 1 сентября включительно.
При этом за 1 сентября приложение скачали из магазина приложений 100 человек, из них 95 открыли его:
- Downloads =100
- New Users = 95
- Total users +95
Tips&tricks:
New Users считает только пользователей, впервые открывших приложение, поэтому данные по ней могут расходится с количеством скачиваний из магазинов приложений:
Действия пользователя |
Downloads |
New Users |
Total users |
Скачал и открыл приложение |
+1 |
+1 |
+1 |
Скачал, но не открывал приложение |
+1 |
- |
- |
Впервые открыл приложение, скачанное ранее |
- |
+1 |
+1 |
2. Метрики вовлеченности:
Sessions – количество сессий за выбранный промежуток времени. Сессией считается каждое открытие приложения пользователем.
Average Session Time (средняя длина сессии) — показывает, сколько времени в среднем пользователь проводит в приложении.
DAU/WAU/MAU (daily active users, weekly active users и monthly active users) – служат для определения активной аудитории и учитывают только уникальных пользователей, открывавших приложение за день, неделю и месяц.
Пример использования:
Из App store gриложение скачали 3 пользователя. Пользователь1 открыл приложение 1 раз, пользователь2 зашел в него 5 раз, а пользователь3 не стал открывать после установки.
Downloads
Sessions
Daily active user
Пользователь1
1
1
+
Пользователь3
1
5
+
Пользователь3
1
0
-
В этом случае:
- Downloads = 3
- Sessions =1 + 5 = 6
- DAU = 2
Tips&tricks:
Используя данные по MAU и среднему значению DAU за месяц можно рассчитать среднее количество сессий на одного пользователя:
Sessions by user = (DAU*N)/MAU, где N – количество дней в месяце.
LDAU/LMAU/LWAU (полные названия метрик: loyal DAU, loyal WAU и loyal MAU) количество уникальных лояльных пользователей за день, неделю и месяц.
Пользователь начинает считаться лояльным, если он открывает приложение спустя как минимум сутки после первого запуска.
Смысл этих метрик в том, чтобы оценить величину постоянной аудитории, очистив данные от пользователей, которые только один раз его открыли.
Пример использования:
Вы проводите рекламную кампанию, поэтому у вас большое количество скачиваний.
Резкий скачок метрик New Users и DAU не означает, что ваша постоянная аудитория увеличилась на это число пользователей, т.к. часть из них может открыть приложение только один раз и больше не возвращаться.
Чтобы оценить качество привлеченного трафика и отслеживать рост постоянной аудитории, удобно пользоваться метриками LDAU, LWAU, LMAU.
На графике мы видим, что рост DAU за счет покупного трафика не привел к росту постоянной аудитории. Используя только метрику DAU мы бы не получили таких данных.
Lifetime (время жизни) – среднее количество дней, в течение которых пользователь продолжает использовать приложение. Эта метрика показывает, как долго ваше приложение способно удержать внимание пользователя.
Существуют разные способы и логика подсчета lifetime: это может быть среднее количество дней, проведенных в приложении пользователями до того момента, как они перестали открывать его, а может быть средним «возрастом» пользователей приложения в определенный день.
В первом случае вы также можете использовать когорты (группы пользователей, скомпонованные по дате первого открытия приложения), чтобы оценить, сколько дней проходит с момента первого открытия приложения до того момента, как пользователи перестают его открывать.
В следующих постах мы подробно рассмотрим показатели возвратов и поговорим о метриках монетизации.