По статистике, около 25% приложений открывают только один раз после установки. Чтобы не тратить впустую бюджет на разработку и продвижение приложения, важно отслеживать ключевые метрики эффективности.
1. Количество загрузок
Метрика показывает, сколько человек скачали приложение.
На первый взгляд, чем больше загрузок, тем лучше, но это не всегда так. Сам факт загрузки не означает активное использование.
Чтобы определить, какое количество скачиваний считать хорошим, можно сравнить с аналогичными приложениями конкурентов. Если у них больше загрузок, это может стать ориентиром.
Приложения для более узкой аудитории должны устанавливать свои критерии успешности. Например, в приложении салона красоты клиенты смотрят расписание мастеров или изучают описание beauty-процедур. Поскольку аудитория приложения в этом случае ― клиенты салона, можно считать хорошим показателем количество загрузок равное количеству клиентов.
В Google Play или App Store можно посмотреть, сколько раз скачали приложение с момента его появления. Если нужно узнать количество загрузок за определенный период, нужно воспользоваться сервисом аналитики. Например, Google Analytics или AppsFlyer.
2. Рейтинг приложения
Рейтинг приложения — это среднее значение оценок, которые ему ставят пользователи.
Метрика напрямую влияет на привлечение новых клиентов, поэтому важно ее отслеживать. Выбирая между похожими приложениями, человек, скорее всего, предпочтет приложение с более высоким рейтингом.
Следить за рейтингом приложения можно на площадке, с которой его можно скачать: Google Play или App Store. Хорошим считается рейтинг от четырех и выше, но чем ближе к пяти, тем лучше. Рейтинг ниже четырех означает, что у приложения есть недостатки.
Причины недовольства пользователей можно узнать из отзывов о приложении. Если компания регулярно их читает и старается быстро исправить недочеты, рейтинг приложения обычно остается стабильно высоким.
3. Число активных пользователей за день и месяц (DAU и MAU)
Активными пользователями считаются те, кто взаимодействовал с приложением хотя бы один раз за определенный период: заходил в приложение, листал экраны или что-то купил. Компания сама решает, что считать взаимодействием.
Обе метрики показывают, насколько приложение интересно пользователям. Выбирая, какую из них отслеживать, учитывают тип приложения:
То, какое значение DAU и MAU считать хорошим, зависит от особенностей бизнеса.
Например, приложения для доставки еды обычно востребованы с пятницы по воскресенье, в это время DAU будет максимальным. В будние дни он снизится, что нормально для этой сферы. Однако MAU должен оставаться относительно постоянным каждый месяц. Если MAU снижается, важно выяснить причины падения интереса пользователей. Проблема может быть не в приложении, а, например, в том, что доставка часто опаздывает, и клиентам привозят холодную еду. MAU помогает выявить и исправить проблемы, чтобы клиенты не уходили.
Отслеживать DAU и MAU можно в AppMetrica — бесплатном сервисе "Яндекса".
4. Коэффициент "липкости" (stickiness)
Метрика помогает выяснить, как часто пользователи возвращаются в приложение. Чем выше этот показатель, тем лучше.
Формула расчета показателя:
Метрика показывает, сколько человек скачали приложение.
На первый взгляд, чем больше загрузок, тем лучше, но это не всегда так. Сам факт загрузки не означает активное использование.
Чтобы определить, какое количество скачиваний считать хорошим, можно сравнить с аналогичными приложениями конкурентов. Если у них больше загрузок, это может стать ориентиром.
Приложения для более узкой аудитории должны устанавливать свои критерии успешности. Например, в приложении салона красоты клиенты смотрят расписание мастеров или изучают описание beauty-процедур. Поскольку аудитория приложения в этом случае ― клиенты салона, можно считать хорошим показателем количество загрузок равное количеству клиентов.
В Google Play или App Store можно посмотреть, сколько раз скачали приложение с момента его появления. Если нужно узнать количество загрузок за определенный период, нужно воспользоваться сервисом аналитики. Например, Google Analytics или AppsFlyer.
2. Рейтинг приложения
Рейтинг приложения — это среднее значение оценок, которые ему ставят пользователи.
Метрика напрямую влияет на привлечение новых клиентов, поэтому важно ее отслеживать. Выбирая между похожими приложениями, человек, скорее всего, предпочтет приложение с более высоким рейтингом.
Следить за рейтингом приложения можно на площадке, с которой его можно скачать: Google Play или App Store. Хорошим считается рейтинг от четырех и выше, но чем ближе к пяти, тем лучше. Рейтинг ниже четырех означает, что у приложения есть недостатки.
Причины недовольства пользователей можно узнать из отзывов о приложении. Если компания регулярно их читает и старается быстро исправить недочеты, рейтинг приложения обычно остается стабильно высоким.
3. Число активных пользователей за день и месяц (DAU и MAU)
Активными пользователями считаются те, кто взаимодействовал с приложением хотя бы один раз за определенный период: заходил в приложение, листал экраны или что-то купил. Компания сама решает, что считать взаимодействием.
Обе метрики показывают, насколько приложение интересно пользователям. Выбирая, какую из них отслеживать, учитывают тип приложения:
- Ежедневную активность (DAU) полезно отслеживать в приложениях, которые используют ежедневно, таких как календари или почта. Если пользователи довольны, они продолжат ими пользоваться, что приведет к стабильному росту DAU.
- Ежемесячную активность (MAU) важно оценивать в приложениях, которыми пользуются время от времени, например, для покупки подарков. Высокий MAU свидетельствует о стабильном интересе к продукту.
То, какое значение DAU и MAU считать хорошим, зависит от особенностей бизнеса.
Например, приложения для доставки еды обычно востребованы с пятницы по воскресенье, в это время DAU будет максимальным. В будние дни он снизится, что нормально для этой сферы. Однако MAU должен оставаться относительно постоянным каждый месяц. Если MAU снижается, важно выяснить причины падения интереса пользователей. Проблема может быть не в приложении, а, например, в том, что доставка часто опаздывает, и клиентам привозят холодную еду. MAU помогает выявить и исправить проблемы, чтобы клиенты не уходили.
Отслеживать DAU и MAU можно в AppMetrica — бесплатном сервисе "Яндекса".
4. Коэффициент "липкости" (stickiness)
Метрика помогает выяснить, как часто пользователи возвращаются в приложение. Чем выше этот показатель, тем лучше.
Формула расчета показателя:
Для оценки коэффициента "липкости" обычно смотрят на средние показатели конкурентов. Согласно исследованию аналитической платформы Adjust, в большинстве отраслей хорошим показателем считается 20%, а показатель выше 25% — отличным.
Средние показатели "липкости" для различных типов приложений:
Средние показатели "липкости" для различных типов приложений:
Лучше всего сравнивать коэффициент с показателями за предыдущие периоды, чтобы проследить его динамику. Постепенное увеличение показателя свидетельствует о росте лояльности клиентов. Если коэффициент начинает снижаться, это может означать, что приложение теряет привлекательность для аудитории.
5. Продолжительность сессии (Session Length)
Измеряет время, которое пользователь проводит в мобильном приложении, и показывает уровень их вовлеченности в контент, функции или услуги. Данные о продолжительности сессий можно найти в сервисах мониторинга мобильных приложений.
5. Продолжительность сессии (Session Length)
Измеряет время, которое пользователь проводит в мобильном приложении, и показывает уровень их вовлеченности в контент, функции или услуги. Данные о продолжительности сессий можно найти в сервисах мониторинга мобильных приложений.
6. Просмотры экранов (Screen Views)
Метрика показывает, как часто и какие экраны посещают пользователи в течение сессии.
С помощью метрики можно узнать, какие разделы приложения интересны клиентам, с каких экранов чаще всего уходят, где задерживаются. Если пользователи часто покидают экран оформления заказа, возможно, заполнение формы занимает много времени, и следует уменьшить число полей.
Метрику отслеживают с помощью отчета о посещаемости экранов приложения в Google Analytics.
7. Коэффициент удержания (Retention Rate)
Коэффициент удержания показывает, сколько клиентов повторно заходили в приложение в течение определенного периода. Метрика отражает количество постоянных пользователей и является ключевым показателем лояльности.
Важно постоянно отслеживать этот показатель, чтобы понять, сколько клиентов продолжают активно использовать приложение.
Рассчитать retention rate за месяц можно по формуле:
Метрика показывает, как часто и какие экраны посещают пользователи в течение сессии.
С помощью метрики можно узнать, какие разделы приложения интересны клиентам, с каких экранов чаще всего уходят, где задерживаются. Если пользователи часто покидают экран оформления заказа, возможно, заполнение формы занимает много времени, и следует уменьшить число полей.
Метрику отслеживают с помощью отчета о посещаемости экранов приложения в Google Analytics.
7. Коэффициент удержания (Retention Rate)
Коэффициент удержания показывает, сколько клиентов повторно заходили в приложение в течение определенного периода. Метрика отражает количество постоянных пользователей и является ключевым показателем лояльности.
Важно постоянно отслеживать этот показатель, чтобы понять, сколько клиентов продолжают активно использовать приложение.
Рассчитать retention rate за месяц можно по формуле:
где
Основные периоды для расчета коэффициента удержания:
Данные о коэффициенте удержания новых клиентов можно найти в сервисах мобильной аналитики. Сравнивайте эти данные с предыдущими периодами или показателями конкурентов.
Согласно отчету аналитической платформы Appsflyer, средние показатели удержания клиентов варьируются в зависимости от индустрии и времени, прошедшего с момента скачивания.
- E = количество клиентов на конец месяца;
- N = количество новых клиентов, привлеченных в этом месяце;
- S = количество клиентов в начале месяца.
Основные периоды для расчета коэффициента удержания:
- На следующий день после установки. Если в этот период в приложение вернулось мало клиентов, возможно, оно не открывается или работает некорректно.
- Через неделю после установки. Если показатель низкий, возможно, приложение неинтересное или неудобное в использовании.
- Через месяц после установки. Показатель демонстрирует процент клиентов, которые с высокой вероятностью станут лояльными
Данные о коэффициенте удержания новых клиентов можно найти в сервисах мобильной аналитики. Сравнивайте эти данные с предыдущими периодами или показателями конкурентов.
Согласно отчету аналитической платформы Appsflyer, средние показатели удержания клиентов варьируются в зависимости от индустрии и времени, прошедшего с момента скачивания.
8. Количество удалений
Метрика показывает, сколько людей удалили приложение за определенный период. Полностью избежать удалений невозможно, поскольку они могут быть вызваны не только проблемами в самом приложении, но и изменением интересов людей.
Важно следить за тем, чтобы количество удалений не превышало количество загрузок. По данным Appsflyer, в России в первые 30 дней после загрузки удаляется 60% приложений. Для определения приемлемого уровня удалений ориентируйтесь на средние значения в своей нише.
Число удалений за разные периоды можно посмотреть в сервисах отслеживания метрик, таких как AppsFlyer или Google Play Developer Console.
Метрика показывает, сколько людей удалили приложение за определенный период. Полностью избежать удалений невозможно, поскольку они могут быть вызваны не только проблемами в самом приложении, но и изменением интересов людей.
Важно следить за тем, чтобы количество удалений не превышало количество загрузок. По данным Appsflyer, в России в первые 30 дней после загрузки удаляется 60% приложений. Для определения приемлемого уровня удалений ориентируйтесь на средние значения в своей нише.
Число удалений за разные периоды можно посмотреть в сервисах отслеживания метрик, таких как AppsFlyer или Google Play Developer Console.
9. Пожизненная ценность клиента (Lifetime Value, LTV)
LTV показывает, какой доход приносит клиент за все время использования приложения. Эта метрика важна для оценки эффективности приложения в контексте продаж услуг, товаров и платных подписок.
Если LTV выше затрат на привлечение пользователя ― приложение приносит прибsль, если ниже ― убыток.
Сервисы отслеживания метрик, как правило, рассчитывают LTV автоматически. При необходимости его можно рассчитать самостоятельно:
LTV показывает, какой доход приносит клиент за все время использования приложения. Эта метрика важна для оценки эффективности приложения в контексте продаж услуг, товаров и платных подписок.
Если LTV выше затрат на привлечение пользователя ― приложение приносит прибsль, если ниже ― убыток.
Сервисы отслеживания метрик, как правило, рассчитывают LTV автоматически. При необходимости его можно рассчитать самостоятельно:
где
10. Стоимость установки (CPI)
Метрика показывает, сколько стоит привлечь одного пользователя в приложение. Сравнение этой метрики с LTV помогает оценить рациональность затрат на привлечение новых клиентов. Если CPI выше LTV, приложение приносит убыток.
Эту метрику особенно важно отслеживать компаниям, использующим платные методы привлечения пользователей.
- ARR — годовой доход от одного клиента;
- Churn rate — коэффициент оттока.
10. Стоимость установки (CPI)
Метрика показывает, сколько стоит привлечь одного пользователя в приложение. Сравнение этой метрики с LTV помогает оценить рациональность затрат на привлечение новых клиентов. Если CPI выше LTV, приложение приносит убыток.
Эту метрику особенно важно отслеживать компаниям, использующим платные методы привлечения пользователей.
11. Число сбоев (Crash Rate)
Число сбоев (crash rate) показывает, как часто приложение выходит из строя за определенный период.
Хотя может показаться, что эта метрика не связана с развитием, на самом деле сбои сильно влияют на пользовательский опыт: из-за них клиенты удаляют приложения и ставят низкие оценки.
По данным Compuware, только 79% пользователей попробуют приложение еще раз, если оно не заработало сразу.
Crash rate обычно оценивают в динамике. Сервисы мобильной аналитики обычно предоставляют наглядные диаграммы сбоев за разные периоды, что помогает проанализировать причины и оперативно принять меры для их устранения.
Число сбоев (crash rate) показывает, как часто приложение выходит из строя за определенный период.
Хотя может показаться, что эта метрика не связана с развитием, на самом деле сбои сильно влияют на пользовательский опыт: из-за них клиенты удаляют приложения и ставят низкие оценки.
По данным Compuware, только 79% пользователей попробуют приложение еще раз, если оно не заработало сразу.
Crash rate обычно оценивают в динамике. Сервисы мобильной аналитики обычно предоставляют наглядные диаграммы сбоев за разные периоды, что помогает проанализировать причины и оперативно принять меры для их устранения.
Источник: https://oborot.ru/articles/mobilnye-prilozhenia-effektivnosti-18-i219610.html