Попробовать бесплатно
Запросить демо
Главная / UserX блог

Основные метрики для аналитики мобильных приложений

На какие показатели обратить внимание при аналитике мобильных приложений
Аналитика мобильных приложений необходима на каждом этапе развития бизнеса. Это ключ к пониманию поведения пользователей, что, в свою очередь, помогает оптимизировать производительность и улучшать пользовательский опыт.

Оценка эффективности мобильных приложений через различные метрики позволяет разработчикам и владельцам приложений принимать обоснованные решения, направленные на улучшение функциональности и достижение бизнес-целей.
Метрики — это «пульс» продукта. Без них невозможно принимать обоснованные решения, планировать развитие, улучшать UX или оптимизировать стратегию монетизации.
Рассмотрение основных метрик мобильного приложения является первым шагом к глубокому пониманию того, как оценивают ваше приложение сейчас и какие шаги необходимо совершить для прогресса. Эти метрики включают в себя, но не ограничиваются, количество скачиваний мобильного приложения, количество регистраций мобильного приложения, активность в мобильном приложении, DAU мобильного приложения, MAU мобильного приложения, вовлеченность пользователей мобильного приложения, и многие другие. Каждая из этих метрик предоставляет ценную информацию, которая может быть использована для оптимизации мобильного приложения и повышения его эффективности.

Интересное исследование было опубликовано Pendo. В нем объясняется различие в измерении успеха для продуктов, ориентированных на клиентов, и продуктов для сотрудников. В клиентских продуктах ключевые метрики — это доход и удержание, так как выбор пользователей напрямую влияет на результат. В продуктах для сотрудников акцент делается на принятие и соблюдение, поскольку сотрудники обязаны использовать эти инструменты. Общие метрики включают использование функций, но метрика удовлетворённости, как NPS, для внутренних продуктов менее важна.

Как собирать метрики из приложения
Для сбора метрик используются сервисы аналитики мобильных приложений (Firebase, Adjust). Однако, некоторые сервисы позволяют не только зафиксировать цифры и отчеты, но и понять, как ведут себя пользователи в приложении.

Чтобы раскрыть весь потенциал качественной аналитики существует UserX. Он позволит записать сессии пользователя, увидеть тепловую карту касаний, построить и изучить различные воронки внутри приложения.

UserX работает с компаниями из РФ и принимает оплату в рублях, а также предлагает серверную лицензию!
Хочу демо Попробовать бесплатно

Продуктовые метрики приложения

Простое перечисление всех возможных метрик приложения может занять довольно много времени. Поэтому в рамках этой статьи мы чуть больше рассмотрим продуктовые метрики приложения и в формате знакомства расскажем о UX, маркетинговых и прочих метриках.
Продуктовые метрики приложений — это набор показателей, которые помогают оценить успех мобильного продукта, его развитие и взаимодействие с пользователями. Они позволяют измерить эффективность приложения и его способность удовлетворять потребности пользователей.
Основные категории продуктовых метрик включают:

  • Вовлеченность (например, DAU/MAU, Retention Rate).
  • Конверсии (например, воронка конверсии, онбординг).
  • Монетизация (например, ARPU, LTV).
  • Технические показатели (например, Crash Rate, скорость загрузки).
  • Пользовательский опыт (UX) (например, NPS, CSAT).

Далее рассмотрим каждую категорию подробнее.

Метрики вовлеченности пользователей

Эта группа метрик показывает, насколько активно пользователи взаимодействуют с приложением. Они позволяют понять, сколько времени пользователи проводят в приложении, как часто возвращаются и насколько глубоко они вовлечены в функционал.

DAU/MAU

DAU (Daily Active Users) и MAU (Monthly Active Users) — это ключевые метрики, которые помогают продакт-менеджерам оценить вовлеченность пользователей в приложении. Они измеряют, сколько уникальных пользователей активно использует приложение ежедневно и ежемесячно, что дает представление о регулярности и стабильности использования.

Формулы расчета

DAU = Количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение дня.

MAU = Количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение месяца.

DAU/MAU Ratio

Соотношение DAU к MAU (DAU/MAU) показывает, насколько часто пользователи возвращаются в приложение в течение месяца. Например, если DAU/MAU равен 50%, это означает, что половина пользователей взаимодействует с приложением каждый день, что указывает на высокий уровень вовлеченности.
Допустим, у приложения 1000 MAU, из которых 200 взаимодействуют с приложением каждый день. Тогда DAU/MAU будет равен 20% (200/1000), что означает, что 20% пользователей возвращаются ежедневно.

Зачем отслеживать DAU/MAU?

Оценка вовлеченности: Соотношение помогает определить, насколько приложение становится частью повседневной жизни пользователей.

Оптимизация: Высокое DAU/MAU указывает на сильное удержание, а низкое — на необходимость улучшения онбординга или функций приложения.

Как улучшить DAU/MAU?

  • Уведомления: Использование push-уведомлений для возвращения пользователей.
  • Персонализация: Предложение релевантного контента для поддержания интереса.
  • Геймификация: Внедрение игровых элементов или ежедневных бонусов для увеличения частоты использования.

Что такое метрики DAU и MAU в аналитике мобильного приложения?

Retention Rate (Удержание пользователей)

Retention Rate — это ключевая метрика, показывающая, сколько пользователей продолжают использовать приложение через определённое время после установки. Она помогает оценить, насколько приложение удовлетворяет потребности пользователей и удерживает их внимание.

Формула расчета

Retention Rate = (Количество активных пользователей через определённое время / Количество пользователей, установивших приложение) × 100%

Пример:
Если из 1000 пользователей, установивших приложение, 300 вернулись через 7 дней, Retention Rate на 7-й день = (300 / 1000) × 100% = 30%.

Зачем отслеживать

Оценка лояльности: Метрика показывает, как пользователи взаимодействуют с приложением после первой сессии.

Улучшение удержания: Помогает выявить этапы, на которых пользователи уходят, чтобы оптимизировать опыт и повысить лояльность.

Варианты

1-дневное удержание: Показывает, сколько пользователей возвращаются на следующий день после установки.

7-дневное и 30-дневное удержание: Указывает на более долгосрочную лояльность и вовлечённость.

Как улучшить

Улучшение онбординга: Чем быстрее и проще пользователи освоят приложение, тем выше вероятность их возвращения.

Персонализированные уведомления: Возвращают пользователей и напоминают о важном контенте или функциях.

Интеграция новых функций и контента: Обеспечивает постоянный интерес и мотивацию к возвращению.

Показатели удрежания пользователей приложения в сервисе аналитики UserX

Продолжительность сессии

Продолжительность сессии — это метрика, которая показывает, сколько времени пользователь проводит в приложении за одно посещение. Она помогает понять, насколько интересен и полезен контент приложения, а также насколько удобно взаимодействовать с ним.

Формула расчета

Продолжительность сессии = время между запуском и завершением одного сеанса в приложении.

Пример:

Если пользователь открыл приложение в 10:00 и закрыл в 10:15, то продолжительность сессии составит 15 минут.

Зачем отслеживать продолжительность сессии

Показатель вовлеченности: Если пользователи проводят больше времени в приложении, это указывает на высокую степень вовлеченности
.
Оптимизация UX: Если сессии слишком короткие, это может говорить о сложности навигации или недостатке интересного контента.

Как улучшить показатели

Улучшение интерфейса: Удобная навигация увеличивает время взаимодействия.

Добавление контента: Регулярные обновления и релевантные рекомендации удерживают пользователей дольше.

Геймификация и вовлеченность: Внедрение игровых элементов или наград за действия может стимулировать пользователей проводить больше времени в приложении.

Данные о продолжительности и количестве сессий в UserX

Частота использования (Session Frequency)

Частота использования — это метрика, которая измеряет, как часто пользователи открывают приложение за определенный период времени (день, неделю, месяц). Она показывает, насколько приложение стало частью повседневной жизни пользователя и помогает оценить его регулярное использование.

Формула расчета

Session Frequency = Количество сессий, проведенных пользователем за определённый период (например, неделю).

Пример:

Если пользователь зашел в приложение 5 раз за неделю, частота использования за неделю будет 5 сессий.

Зачем отслеживать

Регулярность использования: Высокая частота указывает на то, что приложение выполняет важную функцию в повседневной жизни пользователя.

Идентификация лояльных пользователей: Позволяет выделить тех, кто активно использует приложение.

Ранняя диагностика проблем: Снижение частоты может указывать на неудобства или проблемы с контентом.

Как улучшить показатели

Push-уведомления: Уведомления могут напомнить пользователям о приложении и побудить их чаще заходить.

Персонализация контента: Пользователи с большей вероятностью будут заходить в приложение чаще, если оно предоставляет релевантный контент или функции.

Геймификация: Ежедневные задания, бонусы или награды за активность могут мотивировать пользователей возвращаться.

Сегментированное удержание (Segmented Retention)

Сегментированное удержание — это метрика, которая показывает, как пользователи удерживаются в приложении, разделенные на группы (сегменты) по разным критериям: устройство, регион, источник трафика или поведение. Это помогает глубже анализировать удержание среди различных типов пользователей.

Пример сегментации

По устройству: Удержание пользователей на Android и iOS может различаться, что позволяет адаптировать UX под каждую платформу.

По каналу трафика: Пользователи, пришедшие через рекламные кампании, могут показывать разное удержание по сравнению с органическими пользователями.

Зачем отслеживать

Сегментированное удержание помогает идентифицировать узкие места и разработать стратегии для улучшения удержания в отдельных сегментах пользователей, что ведет к повышению лояльности и эффективности приложения в разных группах.

Как улучшить показатели

Адаптация контента: Персонализация под конкретные сегменты (например, для разных регионов или устройств).

Анализ причин оттока: Исследование проблемных сегментов и устранение барьеров.

Взаимодействие с конкретными функциями

Взаимодействие с конкретными функциями — это метрика, которая отслеживает, как часто пользователи используют отдельные функции внутри приложения (например, кнопку “поделиться”, поиск, покупки и т.д.). Она помогает понять, какие функции наиболее популярны, а какие нуждаются в улучшении или продвижении.

Пример

Допустим, в приложении есть функция «поиска». Если 40% пользователей активно используют её ежедневно, это указывает на востребованность функции. Однако, если только 5% пользователей используют «поделиться», это может сигнализировать о недостаточной видимости или сложности в использовании.

Зачем отслеживать

Эта метрика помогает продакт-менеджерам фокусироваться на функциях, которые приносят максимальную ценность пользователям, а также выявлять элементы приложения, требующие оптимизации.

Как отслеживать

Используются события (events) и действия пользователей, которые отслеживаются с помощью аналитических инструментов (UserX, Mixpanel, Amplitude).

Как улучшить показатели

Упрощение функций: Оптимизация UX/UI для конкретных функций (например, перемещение кнопки в более видное место).

Обучение пользователей: Упрощение онбординга с акцентом на использование малоактивных функций.

Персонализация: Рекомендации пользователям на основе их поведения могут увеличить взаимодействие с функциями.

Метрики конверсии и воронки

Метрики конверсии и воронки помогают понять, насколько эффективно пользователи проходят различные этапы пути в приложении, и какие шаги нужно оптимизировать. Они выявляют, где пользователи “застревают” или прекращают взаимодействие, а также помогают увеличить конверсию и достичь бизнес-целей.

Конверсия онбординга

Конверсия онбординга — это метрика, которая измеряет процент пользователей, успешно завершивших процесс онбординга (первичное взаимодействие с приложением после установки, обучение использованию ключевых функций). Эта метрика важна, поскольку онбординг — это первый шаг, определяющий, останется ли пользователь с приложением.

Пример

Если 1000 пользователей установили приложение, а 600 из них завершили процесс онбординга, то конверсия онбординга = (600 / 1000) × 100% = 60%.

Как отслеживать

Аналитические инструменты (например, UserX, Amplitude, Firebase) позволяют отслеживать шаги процесса онбординга и фиксировать, на каком этапе пользователи прекращают взаимодействие.

Как улучшить показатели

Упрощение процесса: Сократите количество шагов в онбординге, чтобы пользователи быстрее освоили основные функции.

Персонализированные подсказки: Предлагайте подсказки в зависимости от поведения пользователя, чтобы он лучше ориентировался в приложении.

Интерактивные элементы: Использование анимаций, подсказок или туров по интерфейсу для плавного ввода пользователя в процесс.

Зачем отслеживать

Онбординг — это «первая встреча» пользователя с приложением. Успешная конверсия онбординга увеличивает вероятность того, что пользователь останется с приложением на более долгий срок, начнет использовать ключевые функции и станет более лояльным.
Разбираемся с онбордингом в приложении - как сделать его эффективным?

Воронка конверсии

Воронка конверсии — это метрика, которая показывает последовательность шагов, через которые проходит пользователь в приложении, чтобы достичь целевого действия (например, регистрация, покупка, подписка). Она позволяет продакт-менеджерам оценить эффективность каждого этапа и выявить узкие места, где пользователи теряют интерес и уходят.

Пример

В e-commerce приложении воронка может включать следующие шаги:

1. Открытие приложения — 10,000 пользователей.
2. Добавление товара в корзину — 5,000 пользователей.
3. Оформление заказа — 2,500 пользователей.
4. Успешная покупка — 1,000 пользователей.

Таким образом, только 10% пользователей завершили покупку.

Как отслеживать

В сервисе аналитики UserX есть специальный инструмент - Воронки конверсий. Этот инструмент позволяет строить воронки на основе событий или экранов, добавлять мультишаг с различными вариантами развития сценария и определить пути оттока пользователей.

Но самое интересное, что все действия пользователя внутри воронки можно посмотреть на записи.
Перейти к инструменту

Как улучшить показатели

Оптимизация пользовательского пути: Упростите шаги, ведущие к конверсии (например, сокращение форм регистрации).

Уведомления и напоминания: Напоминайте пользователям о брошенных корзинах или завершении важных действий.

A/B тестирование: Протестируйте разные версии шагов воронки, чтобы выявить оптимальный вариант

Зачем отслеживать

Воронка конверсии показывает, как эффективно пользователи достигают ключевых целей, и помогает выявить этапы, которые нуждаются в оптимизации для увеличения конверсий.

Воронка конверсии с мультишагом (различными сценариями продолжения) в UserX

Воронка отказа

Воронка отказа — это метрика, которая показывает на каких этапах воронки конверсии пользователи прекращают взаимодействие и покидают процесс. Это позволяет продакт-менеджерам понять, где пользователи теряют интерес или сталкиваются с проблемами.

Пример

В e-commerce приложении воронка отказа может выглядеть так:

1. Открытие приложения — 10,000 пользователей.
2. Добавление товара в корзину — 5,000 пользователей (50% отказ).
3. Оформление заказа — 2,500 пользователей (50% отказ).
4. Успешная покупка — 1,000 пользователей (60% отказ).

Как отслеживать

С помощью аналитических платформ можно отслеживать точки выхода пользователей на каждом этапе воронки. У некоторых инструментов, таких как UserX, этот показатель считается автоматически вместе с построенными воронками конверсий.

Как улучшить показатели

Оптимизация каждого шага: Упростите навигацию и процесс выполнения целевого действия.

Проведение A/B тестирования: Тестирование альтернативных версий проблемных этапов.

Предоставление напоминаний: Уведомления о брошенных корзинах или незавершенных процессах могут вернуть пользователей.

Зачем отслеживать

Отслеживание воронки отказа помогает найти слабые места в пользовательском пути и устранить их, чтобы повысить конверсию и удовлетворенность пользователей.

Сегментированные конверсии

Сегментированные конверсии — это метрика, которая анализирует конверсию в разных сегментах пользователей, разделённых по различным критериям, таким как канал привлечения, регион, устройство или поведение. Это помогает глубже понять, как разные группы пользователей проходят через воронку конверсии.

Пример

Канал трафика: Пользователи, пришедшие через органический поиск, могут иметь конверсию в 30%, тогда как пользователи, привлечённые через платную рекламу, могут иметь конверсию 10%.

Регион: Конверсия может быть выше среди пользователей в Европе (40%) по сравнению с пользователями в Азии (20%).

Как отслеживать

Используйте инструменты аналитики, такие как Google Analytics или Amplitude, чтобы разделить пользователей на группы (сегменты) по нужным критериям. В UserX есть функция разделения воронок на сегменты с использованием фильтров.

Как улучшить показатели

Персонализация предложений: Адаптируйте контент и акции для каждого сегмента.

Оптимизация рекламных кампаний: Сосредоточьтесь на источниках трафика с наибольшей конверсией.

Региональная локализация: Адаптируйте интерфейс и функции под нужды пользователей в разных регионах.

Зачем отслеживать

Сегментированные конверсии позволяют выявить сильные и слабые стороны каждого сегмента, что помогает точнее нацеливать маркетинг и улучшать пользовательский путь для конкретных групп пользователей.

Метрики монетизации

Метрики монетизации показывают, насколько эффективно приложение генерирует доход, и помогают понять, как увеличить прибыль на одного пользователя и в масштабах всего приложения. Они позволяют оценить, насколько успешна стратегия монетизации и какие аспекты следует улучшить.

ARPU (Доход на пользователя)

ARPU — это метрика, показывающая средний доход, который приложение получает от одного пользователя за определённый период времени (день, месяц, год). Она позволяет продакт-менеджерам оценить эффективность монетизации.

Формула расчета ARPU

ARPU = Общий доход за период / Количество активных пользователей за этот период.

Это базовая формула расчета ARPU, однако, существуют большое количество вариаций для более продвинутого анализа.

Пример:
Если за месяц приложение заработало $10,000, а количество активных пользователей (MAU) составило 1,000, то ARPU = $10 ($10,000 / 1,000 пользователей).

Как улучшить показатели

Добавление новых платных функций: Например, предложения в приложении или подписки.

Увеличение конверсий в платные действия: Через акции, скидки и персонализированные предложения.

Оптимизация рекламных кампаний: Привлечение пользователей с высоким потенциалом монетизации.

Зачем отслеживать

ARPU помогает понять, насколько эффективно приложение зарабатывает на своих пользователях и выявить, какие каналы или сегменты приносят наибольший доход.

LTV (Lifetime Value) — Пожизненная ценность пользователя

LTV — это одна из важнейших метрик в бизнесе мобильных приложений, так как она показывает, сколько дохода приносит один пользователь за весь период использования приложения. В основе лежит оценка как удержания пользователей, так и монетизации.

LTV позволяет компании понять, сколько можно потратить на привлечение пользователей, чтобы получить прибыль в долгосрочной перспективе. Важна способность приложения удерживать пользователей и создавать условия для многократных покупок или использования платных услуг.

Формула расчета

Расчет LTV:
LTV = ARPU × Средний срок удержания пользователя

Пример:
Допустим, приложение зарабатывает в среднем $10 на одного пользователя в месяц (ARPU), и средний срок использования приложения составляет 6 месяцев. В этом случае LTV будет $10 × 6 = $60, что означает, что каждый пользователь принесет в среднем $60 за все время взаимодействия с приложением.

Как улучшить показатели LTV

Увеличение ARPU: Создание новых возможностей для монетизации, как внутриигровые покупки или подписки.

Увеличение срока удержания пользователей: Оптимизация онбординга, создание программ лояльности и персонализированных предложений, которые помогут пользователям оставаться с приложением дольше.

Повышение частоты повторных покупок: Внедрение механик геймификации или регулярных акций, побуждающих пользователей к повторным покупкам.

Зачем отслеживать LTV

LTV помогает продакт-менеджерам и маркетологам точно рассчитать, насколько прибыльно приложение на долгосрочной основе и какие сегменты пользователей приносят наибольшую ценность. Она является основой для принятия решений о маркетинговых расходах, стратегии монетизации и планировании роста продукта.
Статистика от Adjust
Финтех-приложения:
  • Для банковских приложений на Android средний LTV составляет 3,1 доллара на день 0 и увеличивается до 7,1 доллара на день 30.
  • Для платёжных приложений на Android LTV на день 0 составляет 0,9 доллара, а на день 30 — 5,2 доллара.
  • Для приложений на iOS медианный LTV составляет 1,4 доллара на день 0 и увеличивается до 4,45 доллара на день 30.

Игровые приложения:
  • Для игр жанра RPG (ролевые игры) медианный LTV составляет около 3,31 доллара на месяц 0.
  • Для игр жанра приключения LTV достигает 2,35 доллара на месяц 0.

E-commerce (приложения для электронной коммерции):
  • Для iOS пользователей LTV составляет 10,35 доллара на месяц 0, для Android — 5,85 доллара.

Эти показатели демонстрируют, что LTV растёт с течением времени, а приложения на iOS, как правило, имеют более высокие значения LTV по сравнению с Android.

Источник: Mobile app trends: 2024 edition by Adjust

Конверсия в покупку

Конверсия в покупку — это метрика, показывающая процент пользователей, которые совершают покупку или подписку в приложении. Она важна для оценки эффективности монетизации, особенно для приложений с платным контентом, внутриигровыми покупками или подписками.

Формула расчета

Как рассчитывать:
Конверсия в покупку = (Количество пользователей, совершивших покупку / Общее количество пользователей) × 100%

Пример:
Допустим, у приложения 10,000 пользователей, из которых 500 совершили покупку. Конверсия в покупку = (500 / 10,000) × 100% = 5%.

Как улучшить

Упрощение процесса оплаты: Устранение лишних шагов при оплате.

Рекламные акции: Специальные предложения или скидки могут побудить пользователей к покупкам.

Персонализация предложений: Продукты или подписки, соответствующие интересам пользователей, могут повысить конверсию.

Зачем отслеживать

Конверсия в покупку — ключевая метрика для понимания, насколько успешно приложение зарабатывает на своей аудитории. Она помогает продакт-менеджерам оптимизировать монетизационные стратегии и повысить доход.

Сегментированное LTV (Lifetime Value)

Сегментированное LTV — это метрика, которая оценивает пожизненную ценность пользователя в различных сегментах, таких как каналы трафика, регионы, устройства, поведение или типы пользователей. Это помогает глубже анализировать, какие группы пользователей приносят наибольшую ценность и где стоит сфокусировать усилия по привлечению.

Пример

Источник трафика: Пользователи, привлечённые через органический поиск, могут иметь LTV = $100, а пользователи, привлечённые через платные рекламные каналы, могут иметь LTV = $50.

Регион: В Европе LTV может составлять $80, а в Азии $40.

Как улучшить показатели

Оптимизация маркетинга: Сосредоточьтесь на каналах, которые приносят наиболее ценных пользователей.

Локализация: Адаптируйте предложения или продукт под региональные особенности.

Персонализированный подход: Предоставляйте релевантные предложения для каждого сегмента, улучшая опыт использования приложения.

Зачем отслеживать

Сегментированное LTV помогает продакт-менеджерам и маркетологам точнее таргетировать рекламные кампании, адаптировать продукт для конкретных сегментов пользователей и улучшить монетизацию.

Технические метрики

Технические метрики помогают оценить стабильность и производительность приложения, что напрямую влияет на пользовательский опыт (UX). Эти метрики показывают, насколько быстро и безошибочно работает приложение, и помогают оперативно выявлять и исправлять технические проблемы.

Crash Rate (Процент сессий с ошибками)

Crash Rate — это метрика, которая измеряет процент сессий, в которых приложение аварийно завершило работу (сбой или краш). Высокий процент сессий с ошибками негативно влияет на пользовательский опыт (UX) и может привести к потере пользователей, снижению удержания и уменьшению доходов.

Формула расчета Crash Rate

Как рассчитывать:
Crash Rate = (Количество сессий с крашами / Общее количество сессий) × 100%

Пример:
Если приложение было запущено 10,000 раз, и 500 сессий завершились аварийно, Crash Rate = (500 / 10,000) × 100% = 5%.

Зачем отслеживать Crash Rate?

Улучшение стабильности приложения: Низкий Crash Rate показывает, что приложение стабильно работает на различных устройствах.

Удержание пользователей: Пользователи менее склонны возвращаться к приложениям, которые часто выходят из строя.

Как сниизить Crash Rate

Тестирование на разных устройствах и ОС: Регулярное тестирование приложения поможет обнаружить ошибки на разных платформах.

Использование инструментов для отслеживания крашей: Такие как Firebase Crashlytics или Sentry, которые помогают отслеживать и устранять причины сбоев.

Оптимизация кода и ресурсов: Профилирование приложения, исправление багов и оптимизация кода могут снизить вероятность ошибок.
Как узнать, какие действия пользователя привели к крашу?

Скорость загрузки

Скорость загрузки — это метрика, которая измеряет время, необходимое для открытия приложения или загрузки его основных экранов. Она играет важную роль в пользовательском опыте, так как медленная загрузка может привести к неудовлетворенности и потере пользователей.

Как рассчитывать

Как рассчитывать:
Скорость загрузки = Время от запуска приложения до его полной готовности к использованию (обычно измеряется в секундах).

Пример:
Если среднее время загрузки приложения составляет 3 секунды, но для некоторых пользователей с медленным интернетом оно достигает 7 секунд, это может негативно сказаться на их опыте.

Зачем отслеживать скорость загрузки приложения?

Удержание пользователей: Если загрузка длится слишком долго, пользователи могут покинуть приложение.

SEO и рейтинг в магазинах приложений: Медленная скорость загрузки может снизить рейтинг приложения в Google Play или App Store, что уменьшит видимость приложения.

Как улучшить скорость загрузки

Оптимизация кода: Минимизируйте ненужные зависимости и лишний код.

Асинхронная загрузка контента: Разделите загрузку ресурсов на несколько потоков, чтобы первичный экран загружался быстрее.

Кэширование: Хранение часто используемых данных локально на устройстве может ускорить загрузку приложения.

Время отклика функции (Response Time)

Время отклика функции — это метрика, которая измеряет, как быстро приложение реагирует на действия пользователя при использовании определённых функций (например, нажатие кнопки, загрузка страницы или отправка данных). Эта метрика критически важна для оценки качества взаимодействия с приложением.

Формула и пример расчета

Как рассчитывать:
Время отклика = Время от пользовательского действия (например, нажатия на кнопку) до завершения задачи (например, появления контента или выполнения действия).

Пример:
Если пользователь нажимает кнопку “Поиск”, и результаты отображаются через 2 секунды, то время отклика для этой функции составляет 2 секунды.

Зачем отслеживать

Улучшение пользовательского опыта: Быстрое выполнение задач способствует повышению удовлетворенности пользователе
.
Оптимизация производительности: Медленный отклик может отпугнуть пользователей, особенно в приложениях с высоким уровнем конкуренции (например, интернет-магазины или социальные сети).

Как сократить время отклика функции

Оптимизация серверных запросов: Уменьшение количества запросов и данных, передаваемых между клиентом и сервером, может ускорить отклик.

Кэширование данных: Сохранение данных на устройстве пользователя для повторного использования уменьшает задержки.

Асинхронные операции: Асинхронная загрузка позволяет продолжить работу приложения, пока идет фоновая обработка.

Какие еще существуют варианты классификации метрик?

Если рассматривать мобильное приложение шире, можно добавить следующие группы метрик и критерии для их анализа:
Метрики пользовательского опыта (UX)
  • Net Promoter Score (NPS): Измеряет лояльность пользователей к продукту. Влияет на стратегию удержания и улучшение UX. Измеряется через опросы с вопросом о готовности рекомендовать продукт.

  • Customer Satisfaction Score (CSAT): Показывает уровень удовлетворенности. Влияет на удержание и монетизацию. Измеряется через опросы после взаимодействий.

  • Task Success Rate: Показывает, насколько пользователи успешно выполняют ключевые задачи. Измеряется через трекинг пользовательских действий.
Метрики маркетинга
  • Customer Acquisition Cost (CAC): Оценка стоимости привлечения пользователей. Влияет на окупаемость маркетинговых кампаний. Измеряется как сумма затрат на привлечение деленная на количество новых пользователей.

  • Return on Advertising Spend (ROAS): Доход, полученный от рекламных расходов. Помогает оценить эффективность рекламных кампаний. Измеряется как доход, деленный на затраты на рекламу.

  • Viral Coefficient: Измеряет, сколько новых пользователей привлекается существующими пользователями. Влияет на рост продукта. Измеряется по формуле: количество новых пользователей, привлеченных одним пользователем
Метрики использования функций (Feature Usage Metrics)
  • Функции с максимальным использованием: Показывает, какие функции наиболее популярны. Влияет на развитие продукта. Измеряется через трекинг использования конкретных функций.

  • Активные пользователи по функциям: Показатель использования отдельных функций пользователями. Влияет на развитие и улучшение отдельных функций. Измеряется через сегментацию данных использования.
Метрики удержания и лояльности
  • Churn Rate: Процент пользователей, прекративших использование. Влияет на стратегию удержания. Измеряется как количество ушедших пользователей, деленное на общее количество пользователей.

  • Reactivation Rate: Процент пользователей, которые вернулись после перерыва. Влияет на стратегию возвращения пользователей. Измеряется по возврату пользователей из определенного сегмента.
Метрики поддержки и обслуживания
  • First Contact Resolution (FCR): Процент проблем, решенных с первого обращения. Влияет на удовлетворенность. Измеряется в системе поддержки через трекинг обращения.

  • Average Response Time: Среднее время ответа на запросы. Влияет на удовлетворенность и лояльность. Измеряется в системе поддержки.
Метрики безопасности
  • Процент успешных аутентификаций: Оценивает стабильность процессов входа. Влияет на удобство входа и защиту. Измеряется через успешные аутентификации.

  • Количество блокировок и предотвращенных угроз: Оценивает безопасность приложения. Влияет на защиту данных. Измеряется через внутренние отчеты.
Социальные метрики
  • Количество упоминаний в социальных сетях: Оценивает активность в социальных медиа. Влияет на узнаваемость бренда. Измеряется через трекинг упоминаний.

  • Оценка приложений в магазинах: Средняя оценка и отзывы в App Store/Google Play. Влияет на загрузки и конверсии. Измеряется по данным магазинов приложений.
Социальные метрики
  • Количество упоминаний в социальных сетях: Оценивает активность в социальных медиа. Влияет на узнаваемость бренда. Измеряется через трекинг упоминаний.

  • Оценка приложений в магазинах: Средняя оценка и отзывы в App Store/Google Play. Влияет на загрузки и конверсии. Измеряется по данным магазинов приложений.
Метрики операционной эффективности
  • Коэффициент адаптации к обновлениям: Показывает, как быстро пользователи переходят на новые версии. Влияет на внедрение новых функций. Измеряется по проценту пользователей на новой версии.

  • Среднее время до восстановления после ошибки: Оценивает оперативность исправления багов. Влияет на стабильность приложения. Измеряется как время от обнаружения ошибки до её исправления.

Какие метрики отслеживать после запуска приложения?

Выбор метрик после запуска приложения

Выбор метрик после запуска зависит от целей приложения и его типа. Например, для игр важно отслеживать вовлеченность, а для e-commerce приложений приоритетом станут метрики конверсии и монетизации. Контентные приложения сосредоточатся на удержании и времени сессии. Это помогает оценить успешность и улучшить продукт, исходя из потребностей и поведения пользователей.

Универсальные метрики

  • Вовлеченность: DAU/MAU, Retention Rate, продолжительность сессии, частота использования.

  • Конверсии: онбординг, воронка конверсии, конверсия в покупку.

  • Монетизация: ARPU, LTV, конверсия в платные действия.

  • Технические метрики: Crash Rate, скорость загрузки, время отклика функций.

Почему это отправная точка

Эти метрики универсальны и позволяют понять основные аспекты работы приложения. Они помогают оценить ключевые показатели и выявить, какие аспекты нуждаются в улучшении, предоставляя базу для последующей глубокой аналитики.

Хотите узнать, как улучшить ваше приложение?

Мы наглядно покажем, как работает сервис мобильной аналитики UserX, и чем будет полезен в вашем приложении.
FAQ