Мобильные приложения необходимы бизнесу, поскольку они привлекают внимание и обеспечивают более высокий уровень удержания пользователей, чем веб-сайты. Компании используют собранные данные о приложениях, чтобы вовлечь пользователей в маркетинговые воронки и оптимизировать производительность своих приложений. Но что именно такое мобильная аналитика?
Чтобы упростить задачу, давайте сначала разберемся, что такое "аналитика". Аналитика - это способ анализа и измерения пользовательской базы данных для получения "более широкой картины" поведения пользователя и производительности веб-сайта или приложения.
Таким образом, если этот процесс выполняется в мобильных приложениях, он называется мобильной аналитикой. Mobile analytics собирает и анализирует взаимодействие пользователей с установленными приложениями на их устройствах. Существует много типов данных, которые анализируются в ходе мобильной аналитики.
Собранные данные могут включать общее количество установок, запусков приложений, количество кликов, удержание приложений, события, анализ воронки продаж и т.д. Показатели аналитики мобильных приложений аналогичны стандартным показателям веб-сайтов, таким как количество новых пользователей и их страна, версии устройств, ссылки, используемые для регистрации, и т.д.
Конечная цель состоит в том, чтобы превратить собранные данные в ценную информацию и использовать эту информацию для оптимизации приложений и маркетинговых целей.
Собранные данные ценны тем, что они дают представление об использовании приложения и формируют основу для маркетинговых исследований и моделей роста бизнеса. Теперь, когда вы знаете, что такое мобильная аналитика, давайте обсудим некоторые важные ключевые термины, связанные с ней, чтобы получить лучшее представление о том, как работает мобильная аналитика.
4 полезных показателя аналитики мобильных приложений для привлечения пользователей.
Существуют наиболее широко используемые показатели мобильных приложений для анализа и измерения данных приложений:
Атрибуция приложения.
Атрибуция приложения - это измерение активности пользователя на платформе приложения. Он использует файлы cookie и пиксельные теги для измерения таких данных, как общее количество установок или деинсталляций приложений, покупок в приложении, новых пользователей и т.д.
Вы можете использовать этот параметр для проверки успешности маркетинговой кампании. Он показывает, приобрел ли кто-либо новых пользователей по маркетинговой или партнерской ссылке. Вы можете определить, какие маркетинговые кампании эффективны и стоят ваших инвестиций.
Средний доход на одного пользователя (ARPU).
Средний доход на одного пользователя, или ARPU, сообщает вам о среднем доходе, полученном за каждого приобретенного пользователя.
Это интеллектуальный параметр, позволяющий проверить, находитесь ли вы на правильном пути к достижению желаемых показателей дохода. ARPU - это один из применимых показателей аналитики мобильных приложений, настоятельно рекомендуемый компаниям, которые хотят оценить свою бизнес-модель получения доходов.
Значение времени жизни (LTV).
Значение продолжительности жизни, или LTV, оценивает общий доход, полученный пользователем за весь срок его службы до того, как он перестанет работать. Следовательно, он вычисляет, как долго пользователь должен быть активен в приложении, чтобы получать максимальный доход.
LTV также дает точную оценку доходов, полученных в ближайшие недели или месяцы. Все это делает LTV одним из самых полезных показателей аналитики мобильных приложений.
Стоимость одного приобретения.
Стоимость приобретения дает вам оценку общего объема ресурсов, затраченных на приобретение каждого пользователя. Математика, лежащая в основе этого, - это просто отношение общей стоимости, потраченной на кампанию, к общему количеству пользователей, принятых в рамках кампании.
Это помогает рассчитать окупаемость инвестиций (ROI), что в дальнейшем помогает исследовать наиболее экономически эффективные способы привлечения новых пользователей.
Как работает аналитика мобильных приложений?
Прежде всего, мобильные аналитические инструменты встраиваются в проектный код мобильного приложения в виде библиотеки или набора инструментов разработки программного обеспечения (SDK). Эта библиотека инициализирует код, который отслеживает использование приложения и время показа на экране.
SDK отличается для iOS, Android, ОС Windows и т.д. Библиотека SDK настроена для отслеживания конкретных показателей аналитики мобильных приложений, таких как версия устройства, операционная система, количество кликов, IP-адрес, сбой приложения, событие и т.д.
Мобильная аналитика немного отличается от веб-аналитики с точки зрения ее инструментов. Инструменты мобильной аналитики зависят не только от файлов cookie или пиксельных тегов, но и используют индивидуальные SDK для каждого мобильного устройства для анализа поведения пользователей. Именно так обычно собираются ключевые показатели эффективности аналитики мобильных приложений для роста бизнеса и маркетинга.
Мобильная аналитика является относительно новой и постоянно обновляется в связи с быстрыми изменениями ожиданий пользователей и последними тенденциями.
Самая большая проблема, с которой сталкиваются компании мобильной аналитики, - это высокая вероятность неправильной интерпретации данных, которая может нанести вред всей кампании или даже бизнесу. Неверные данные равносильны неправильной оптимизации приложения и ложным отчетам. В конечном счете, это сводит на нет всю цель, стоящую за мобильным анализом.
Проблемы мобильной аналитики.
Еще одна проблема, с которой сталкиваются компании мобильной аналитики, заключается в том, что критически важные пользовательские данные требуют надлежащей сегментации, чтобы получить "общую картину" поведения пользователей на мобильных устройствах.
Часто неправильная сегментация данных приводит к неправильному пониманию поведения пользователей, что может обернуться катастрофой для любого бизнеса. Следовательно, поиск подходящего инструмента мобильной аналитики, который измеряет и анализирует необходимые показатели и ключевые показатели эффективности, имеет решающее значение для того, чтобы маркетинговые воронки двигались в правильном направлении.
Одним из таких высоко оптимизированных инструментов является Appflow.ai . Он предоставляет услуги инструментов мобильной аналитики, которые помогают вам управлять платформами iOS и Android.
Вы получаете полностью сегментированные и анализируемые в режиме реального времени данные о показателях, таких как пробные версии, подписки в приложении, A / B-тестирование paywall и отправка push-уведомлений в одном месте. Поток приложений.искусственный интеллект также предлагает предложения на основе искусственного интеллекта, которые помогут вашему бизнесу развиваться в правильном направлении.