11 метрик вовлеченности мобильных приложений для анализа

После выпуска нового приложения и привлечения пользователей к его загрузке следующий шаг — заинтересовать пользователей с течением времени. Здесь все усложняется как для команд разработчиков приложений, так и для маркетологов. Вы должны знать, как пользователи относятся к вашему приложению, почему они перестают его использовать и что удерживает их лояльность.

Отслеживание данных о вовлеченности в приложении — основной способ получения этой важной информации. Мы собрали 11 наиболее важных показателей вовлеченности мобильных приложений, которые вам следует проанализировать как бизнесу, разработчику или маркетологу мобильных приложений.

Что такое метрики вовлеченности мобильных приложений?

Показатели вовлеченности мобильных приложений — это цифры, показывающие, как люди используют ваше приложение. Эти показатели показывают, чем занимаются пользователи, как часто они возвращаются и сколько времени они проводят в приложении.

Отслеживая эти цифры, вы можете выявить закономерности в поведении пользователей, определить, где люди теряют интерес, и понять, что заставляет их возвращаться к ним снова. Команды используют эту информацию для улучшения функций, руководства по маркетингу и планирования следующих обновлений.

11 важнейших показателей вовлеченности мобильных приложений, которые необходимо измерить

Главное — знать, на каких метриках следует сосредоточиться. Ниже представлены 11 ключевых показателей вовлеченности пользователей мобильных приложений, которые должна отслеживать каждая команда. Каждый из приведенных ниже показателей позволяет по-своему взглянуть на то, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением и что способствует росту. Без лишних слов давайте рассмотрим каждое из них:

1. Коэффициент удержания (дни 1, 7, 30)

Коэффициент удержания показывает долю пользователей, которые возвращаются к вашему приложению после его установки. Этот показатель позволяет понять, действительно ли люди ценят ваш продукт и хотят ли он продолжать пользоваться им. Высокий уровень удержания означает, что пользователи остаются с вами, а низкие цены указывают на проблемы с адаптацией, функциями или удовлетворенностью.

Команды обычно проверяют удержание персонала на 1-й, 7-й и 30-й день, используя следующую простую формулу:

Коэффициент удержания = (Активные пользователи в течение периода) ÷ (Количество установок на начало периода)

Например, если у вас 4000 установок и 800 пользователей остаются активными через неделю, коэффициент удержания на 7-й день составит 20%.

2. Активные пользователи (DAU и MAU)

Кто-то скачал ваше приложение на прошлой неделе. Что теперь? Активные пользователи показывают, сколько людей открывают ваше приложение и взаимодействуют с ним каждый день или месяц. Количество ежедневных активных пользователей (DAU) учитывает количество пользователей один раз в день, независимо от того, сколько раз они используют приложение. Ежемесячные активные пользователи (MAU) отслеживают уникальные учетные записи в течение месяца, что дает вам более полное представление о регулярном взаимодействии.

Популярные инструменты, такие как Google Analytics и Mixpanel, позволяют легко отслеживать DAU и MAU. На некоторых платформах даже можно увидеть, сколько пользователей активно используют определенные функции, такие как чат или обмен сообщениями.

3. Соотношение DAU/MAU (липкость)

Соотношение DAU/MAU, которое часто называют стабильностью, сравнивает количество активных пользователей за день и количество активных пользователей за месяц. Это число показывает, как часто пользователи возвращаются в ваше приложение в течение месяца. Более высокий показатель означает, что у пользователей сформировалась привычка и они постоянно возвращаются к нам, а не просто время от времени заходят в него.

Чтобы определить степень липкости, разделите DAU на MAU, затем умножьте на 100, чтобы получить процент. Например, если у вас 2000 активных пользователей в день и 10 000 активных пользователей в месяц, коэффициент лояльности составляет 20%. Этот показатель позволяет понять, является ли ваше приложение частью повседневной жизни пользователей или они просто время от времени заходят в него.

4. Количество сеансов на пользователя

Еще один KPI, который вы должны отслеживать, — это количество сеансов на пользователя, которое показывает, сколько раз в среднем каждый пользователь открывал ваше приложение за определенный период времени. Этот показатель показывает, как часто пользователи испытывают необходимость возвращаться к функциям вашего приложения или пользоваться ими. Большее количество сеансов на пользователя обычно означает, что в вашем приложении есть что-то, что позволяет пользователям оставаться вовлеченными и возвращаться к ним снова и снова.

Вы можете отслеживать это число ежедневно, еженедельно или ежемесячно. Например, если у вас 2000 сеансов в неделю и 500 пользователей, в среднем на каждого пользователя приходится четыре сеанса. Наблюдение за этой тенденцией поможет вам заметить изменения в вовлеченности и быстро реагировать на их снижение.

5. Средняя продолжительность сеанса

Некоторые пользователи просто открывают приложение и уходят, не используя его. Средняя продолжительность сеанса показывает, как долго пользователь остается в вашем приложении при каждом посещении. Это можно определить, измерив время, прошедшее с момента открытия приложения до момента его закрытия или прекращения выполнения каких-либо действий. Более продолжительный сеанс означает, что пользователи найдут в себе достаточно времени для того, чтобы не отвлекаться от работы и изучать что-то новое.

Если большинство сеансов короткие, люди могут не видеть особых причин оставаться или заниматься ими. Чтобы увеличить продолжительность сеанса, добавляйте свежий контент, упрощайте навигацию или внедряйте социальные функции, побуждающие пользователей проводить больше времени в помещении.

6. Коэффициент использования функций

Коэффициент использования функций отслеживает, как часто пользователи взаимодействуют с определенными частями вашего приложения. Этот показатель показывает, какие функции привлекают внимание, а какие игнорируют. Команды используют эти данные для выявления наиболее ценных инструментов, снижения нагрузки или принятия решения о том, что нуждается в улучшении.

Вы измеряете использование функций, деляя количество уникальных пользователей функции на общее количество активных пользователей, а затем умножая их на 100 в процентах. Например, если 400 из 1000 активных пользователей попробуют воспользоваться чатом в приложении, коэффициент использования этой функции составит 40%. Отслеживание этого с течением времени позволяет выявить изменения в потребностях пользователей и принять решение о продукте.

7. Количество просмотров экрана за сеанс

Количество просмотров экрана за сеанс показывает, сколько разных экранов посещает пользователь при каждом открытии приложения. Этот показатель помогает понять, как пользователи перемещаются по вашему приложению и выходят ли они за пределы главного экрана.

Если люди смотрят на несколько экранов, скорее всего, ваше приложение поощряет исследования или содержит интересный контент. Небольшое количество цифр может свидетельствовать о сложностях, запутанных макетах или отсутствии интересных функций. Чтобы найти этот показатель, разделите общее количество просмотров экрана на общее количество сеансов за определенный период.

Отслеживание просмотров экрана за сеанс помогает выявлять тренды, устранять узкие места и организовывать более комфортные поездки, способствующие вовлечению пользователей.

8. Показатель оттока

Мы начали этот список с коэффициента удержания; теперь мы обсудим обратное, который представляет собой коэффициент оттока. Коэффициент оттока — это процент пользователей, которые перестали использовать ваше приложение в течение определенного периода времени. Высокий отток пользователей означает, что ваше приложение может не оправдать ожиданий пользователей или конкуренты предложат что-то лучшее.

Чтобы рассчитать отток клиентов, вычтите коэффициент удержания из 100%. Например, если коэффициент удержания персонала за 30 дней составляет 25%, то коэффициент оттока клиентов за тот же период составит 75%. Необходимо отслеживать отток пользователей, поскольку это помогает быстро выявлять проблемы, связанные с пользовательским интерфейсом, адаптацией или ценностью функций.

Сбои приложения

Возникают непредвиденные сбои приложений, поэтому их необходимо отслеживать. Сбои приложения показывают, как часто приложение неожиданно отключается, пока пользователи взаимодействуют с ним. Этот показатель очень важен, так как частые сбои могут быстро оттолкнуть пользователей и нанести ущерб репутации приложения.

Вы можете отслеживать сбои с помощью аналитических инструментов, которые сообщают о сбоях за сеанс или пользователя. Высокие частоты сбоев сигнализируют об ошибках, проблемах с совместимостью устройств или проблемах с новыми обновлениями. Команды используют эти данные для устранения срочных проблем и обеспечения бесперебойной работы приложения. Стабильное приложение без сбоев помогает со временем удерживать пользователей и завоевывать доверие.

Действия в приложении

До сих пор мы сосредоточились на том, остаются ли пользователи или уходят. Действия в приложении позволяют оценить, чем занимаются пользователи, оставаясь в игре, например, как часто пользователи выполняют определенные задачи или используют определенные функции в вашем приложении. Сюда могут входить такие вещи, как совершение покупки, отправка сообщения, просмотр видео или разблокировка уровня. Отслеживание действий в приложении дает вам четкое представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашими основными предложениями.

Команды часто создают собственные события в аналитических инструментах для записи этих действий. Наблюдая за тем, какие действия наиболее популярны, вы сможете определить, какие функции приносят пользу, а какие нуждаются в улучшении.

Пожизненная стоимость (LTV)

Наконец, мы сосредоточены на деньгах, поэтому приложения создаются в первую очередь. Lifetime value (LTV) оценивает общий доход, который пользователь получает за время работы с вашим приложением. Этот показатель помогает понять, сколько стоит каждый пользователь, и от этого зависят ваши маркетинговые решения и решения об инвестициях в продукты.

Чтобы найти LTV, умножьте среднюю стоимость покупки на количество покупок на пользователя, а затем на среднее время хранения. Высокий показатель LTV означает, что пользователи остаются вовлеченными и тратят больше времени, а низкий показатель LTV указывает на упущенные возможности. Отслеживание жизненной ценности позволяет вашей команде сосредоточиться на долгосрочном росте, а не только на краткосрочных загрузках.

Как анализировать показатели вовлеченности приложений

Отслеживание правильных показателей — это только начало. Реальная ценность заключается в анализе цифр и выявлении тенденций, влияющих на принятие разумных решений. Вот как можно изучить данные и получить информацию, необходимую для улучшения приложения.

Настройте аналитику

Вы можете настроить инструменты аналитики, такие как Appsflyer или Аналитика блокчейна чтобы отслеживать каждое важное событие в вашем приложении. Эти платформы позволяют получать сведения об установках, действиях пользователей, удержании персонала, сбоях и доходах в режиме реального времени. Настройка аналитики означает добавление в приложение пакета средств разработки программного обеспечения (SDK) и настройку ключевых событий, которые вы хотите отслеживать.

После подключения эти инструменты собирают данные каждый раз, когда пользователь открывает приложение, изучает функции или совершает транзакцию. Вы также можете сегментировать пользователей по устройствам, регионам или поведению, чтобы выявить более глубокие закономерности. Имея под рукой четкие данные, ваша команда сможет быстро работать, устранять проблемные моменты и удвоить количество функций, которые нравятся пользователям.

Создавайте значимые комбинации метрик

Рассмотрение метрик в отдельности — это лишь часть истории. Объедините ключевые показатели, такие как уровень удержания, продолжительность сеанса и действия в приложении, чтобы увидеть, как они взаимосвязаны. Например, сопоставление коэффициента удержания и использования функций может показать, какие функции заставляют пользователей возвращаться снова и снова.

Вы также можете сопоставить соотношение DAU/MAU с коэффициентом оттока клиентов, чтобы определить, начинает ли количество постоянных пользователей падать. Эти комбинации помогают командам понять причинно-следственные связи, а не только поверхностные тенденции. Используя правильные пары показателей, вы сможете получить информацию, которая поможет вам принимать правильные решения по продуктам и проводить целенаправленный маркетинг.

Интерпретация закономерностей и тенденций данных

Необработанные цифры имеют меньшее значение, чем история, которую они рассказывают. Всегда обращайте внимание на такие закономерности, как скачки, спады и постоянные подъемы, а не просто результаты за один день. Тенденции с течением времени показывают, как пользователи реагируют на обновления, новые функции или маркетинговые кампании.

Разбивайте данные по сегментам пользователей, таким как новые пользователи и лояльные поклонники, чтобы узнать, кто преуспевает, а кто испытывает трудности. Раннее обнаружение таких предупреждающих признаков, как снижение уровня удержания персонала или резкое увеличение числа сбоев, позволяет устранять проблемы до их возникновения.

Преимущества аналитики взаимодействия с мобильными приложениями

Аналитика взаимодействия с приложениями дает множество преимуществ, в том числе помогает понять, что делает пользователей счастливыми, а что заставляет их уходить. Давайте рассмотрим некоторые из них:

Коэффициент удержания и активные пользователи

Отслеживание удержания и активных пользователей показывает, сколько людей постоянно возвращается и как часто они открывают ваше приложение. Если эти цифры останутся высокими, скорее всего, ваше приложение отвечает реальным потребностям пользователей. Низкий уровень удержания или низкое количество активных пользователей обычно указывают на проблемы с адаптацией, отсутствие функций или плохой пользовательский интерфейс.

Удовлетворенность или неудовлетворенность пользователей

Вы также получаете данные о том, что нравится пользователям вашего приложения. Аналитика вовлеченности помогает узнать, что нравится пользователям, а что их расстраивает. Если люди часто взаимодействуют с определенными функциями, они, скорее всего, принесут пользу. Функции, которые мало активны или которые выпадают из строя, часто указывают на замешательство или разочарование.

Используйте эту информацию, чтобы улучшить свое приложение, устранить проблемы и улучшить пользовательский интерфейс, который заставит пользователей возвращаться к вам снова и снова.

Коэффициент конверсии

Наконец, коэффициент конверсии показывает, сколько пользователей выполнили ключевое действие, такое как регистрация, покупка или обновление. Высокие коэффициенты конверсии показывают, что скорость и функциональность вашего приложения побуждают пользователей сделать следующий шаг. Низкие показатели часто указывают на запутанные шаги, упущенную стоимость или трудности в процессе.

Команды используют эти данные для уточнения регистрации, корректировки предложений или тестирования новых макетов, облегчающих пользователям конверсию.

Использование данных из метрик для повышения вовлеченности пользователей приложения

Показатели, приведенные в этом руководстве, дают вам четкая дорожная карта по повышению вовлеченности. Увидев, что пользователи застревают или уходят, вы можете протестировать новые процессы адаптации, обновить функции или улучшить контент, чтобы заинтересовать пользователей.

Высокие показатели вовлеченности также указывают на то, что работает, поэтому вы можете удвоить свои сильные стороны и создать новые функции на основе проверенных привычек. Умные команды используют эти данные для разработки стратегий push-уведомлений, запуска ограниченных по времени предложений или поощрения постоянных пользователей.

В целом, каждая информация, полученная на основе метрик, помогает обеспечить более комфортную и ценную работу пользователей, заставляя пользователей возвращаться к нам снова и снова.

‍