Retention Rate — коэффициент удержания клиентов. Он показывает, сколько пользователей возвращается в мобильное приложение. Разные специалисты считают коэффициент по-разному в зависимости от информации, которую хотят получить.

Самый простой и распространенный вариант — посчитать процент пользователей, который вернулись к приложению спустя какое-то время (чаще рассматривают месяц).

Например, вы можете взять какой-то определенный сегмент клиентов, которые пользовались приложением в августе, и сравнить с этим же сегментом клиентов, которые взаимодействовали с программой в июле, и узнаете, сколько человек осталось с вами.

В июле приложение скачали 2 000 человек. В августе программой продолжили пользоваться 500 человек. RR = (500/2000) х 100% = 25%. Показатель рассчитывается просто, но дает ценную информацию. Если Retention Rate низкий, значит, надо искать причину плохого возврата пользователей.

Но что считать высоким показателем? Специалисты уже давно спорят по этому вопросу, но к единому значению так и не пришли. Зато есть мнение: все зависит от сферы деятельности и специфики бизнеса, но чем выше, тем лучше.

Противоположный Retention Rate показатель — коэффициент оттока клиентов (Churn Rate). Он показывает процент клиентов, переставших пользоваться приложением.

Чтобы рассчитать его значение, сначала определите Retention Rate, а затем воспользуйтесь формулой:

В нашем примере коэффициент удержания клиентов составил 25%. Следовательно, Churn Rate = 1 – 0,25 = 0,75 или 75%. Как и в случае с первым показателем, нормативных значений нет, все зависит от сферы деятельности и специфики бизнеса, но чем меньше отток, тем лучше.

Продакт-менеджеры отслеживают Churn Rate и Retention Rate регулярно, но с особой внимательностью делают это после выпуска обновлений. Если значения коэффициентов резко меняются в худшую сторону после нововведений, значит, где-то была допущена ошибка и ее нужно быстро найти, чтобы не потерять всю аудиторию.

Приложение можно считать успешным, если им пользуются регулярно. Согласитесь, что 1 000 000 установок ни о чем не говорит. Ведь из этого количества реальными фанатами продукта может быть 1 000 человек.

Daily Active Users (DAU) — ежедневно активные пользователи, которые взаимодействуют с программой каждый день. Если аудитория регулярно тратит время на вашу программу, значит, вы сделали реально классный и полезный продукт.

Современные системы аналитики автоматически определяют этот показатель. Ваша задача — интерпретировать его и разбираться, можно ли считать получившееся значение нормальным.

Из примера выше можно сделать вывод, что 1 000 активных пользователей при 1 миллионе установок — плохой результат. Но если бы скачиваний было 10 000, тогда можно было бы сказать, что продукт классный и пользуется популярностью у аудитории. Но опять же, все условно и зависит от конкретных условий, сферы деятельности и специфики бизнеса.

Monthly Active Users (MAU) — ежемесячно активные пользователи, которые пользовались приложением хотя бы раз за последние 30 дней (месяц). Показатель аналогичен предыдущему, только рассчитывается за более длительный период времени.

При расчете DAU (ежедневно активных пользователей) каждый пользователь учитывается лишь один раз. Но в некоторых компаниях (например, в социальных сетях) может быть задана планка: пользователи должны заходить в приложение несколько раз за день. Поэтому рассчитывают среднее количество сессий на одного потребителя.

Рассчитывают показатель как за сутки, так и за определенный промежуток времени: неделя, месяц, квартал, год и т.п.

Stickiness — липкость, завязываемость или лояльность. Коэффициент показывает, как часто аудитория возвращается в приложение. Для расчета необходимо знать показатели Daily Active Users (DAU) и Monthly Active Users (MAU).

Чтобы понять, насколько лояльна аудитория, нужно найти процентное соотношение ежедневно активных пользователей к ежемесячно активным.

Чем выше итоговый процент, тем чаще пользуются вашим приложением. Нормальная ситуация, когда постепенно Stickiness увеличивается. Приходят новые пользователи, они становятся лояльными и рекомендуют программу своему окружению.

Если коэффициент начал снижаться, значит, ваш продукт чем-то перестал устраивать аудиторию. Возможно, он больше не решает проблему так, как это видят потребители. Иными словами, приложение не соответствует product market fit.

Как и в случае с предыдущими метриками, нормативного значения у Stickiness нет. Но эксперты сходятся во мнении, что надо стремиться к 100%.

Эта метрика нужна для определения эффективности рекламных кампаний. Не все каналы сбыта дают одинаковую эффективность. Во многом это зависит от сферы деятельности и правильности настройки рекламы. Например, какое-то приложение получает 90% новых пользователей из контекстной рекламы, а в другое с этого канала приходит только 20%.

И как понять, какие каналы сбыта эффективны, а какие нет? Это должны определять аналитики, но для быстрой оценки достаточно рассчитать Cost per acquisition (CPA):

Если с контекстной рекламы вы получаете 20% новых пользователей, а с таргетинга 80%, есть смысл отказаться от первого канала сбыта и сосредоточить усилия и доступные ресурсы на втором. Это решение позволит привлекать больше новой аудитории без увеличения расходов на рекламу.

Lifetime Value (LTV) — пожизненная ценность клиента, показывающая общую сумму дохода от пользователя за все время, пока он был клиентом (пользователем приложения).

Этот показатель позволяет понять, какую ценность можно получить с одного среднестатистического пользователя продукта за все время. Под ценностью обычно понимают прибыль или доход.

Чтобы рассчитать LTV, необходимо знать:

• Как часто пользователи совершают целевые действия.
• Чему равна стоимость целевого действия в денежном эквиваленте.
• В течение какого периода пользователи совершают целевые действия. Учитывают постоянных клиентов и тех, которые ушли сразу, так как подсчитывается среднее значение.

Пример расчета пожизненной ценности клиента.

Важно, что LTV был больше СРА. Если бизнес тратит на привлечение клиента больше денег, чем с него получает, он работает в убыток. Метрику считают регулярно, в автоматизации процесса помогает сквозная аналитика.

ARPU — Average Revenue Per User — средняя выручка от пользователя. Эта метрика также известна как текущий LTV, о котором говорили выше. Например, можно определить среднюю выручку от пользователя с момента запуска продукта. Достаточно суммарную выручку разделить на общее количество клиентов.

Допустим, за первый месяц работы приложение принесло 47 000 рублей выручки, при этом его скачали 3,2 тысяч человек. ARPU = 47 000 / 3 200 = 14,69 рублей.

ARPPU — Average Revenue Per Paying User (ARPPPU) — средняя выручка от активного (платящего) пользователя. Более точный показатель, позволяющий определить LTV только активной аудитории.

Например, из 3,2 тысяч скачиваний, только 700 — активные пользователи. Следовательно, средняя выручка от активного (платящего) пользователя составит 67,14 рублей.

ROI — Return on Investment — коэффициент окупаемости инвестиций. Этот показатель можно рассчитать для уточнения возврата вложений на маркетинг в целом или какую-то конкретную рекламную кампанию (например, с одного канала сбыта).

Формула расчета у ROI простая: (выручка от инвестиций – затраты на инвестиции) / (затраты на инвестици) х 100%.

На первый взгляд кажется, что все очень просто, но не спешите с выводами. Что конкретно отнести к затратам на инвестиции, например, на продвижение через контекстную рекламу? Во-первых, необходимо учесть расходы на разработку рекламных объявлений и бюджет на их показ. Во-вторых, стоимость создания посадочной страницы, где можно перейти к скачиванию приложения, под конкретное объявление. А если сделан один лендинг под все каналы сбыта, как корректно посчитать затраты?

Как видите, с затратами все не так просто. Есть и косвенные расходы и факторы, о которых вспоминаешь не сразу. Например, клиент скачал приложение, перейдя на лендинг с контекстной рекламы, потому что вчера видел объявление в социальной сети. Это сложная тема, которая потянет на отдельную статью.

Тем не менее, хотя бы примерный ROI знать нужно:

Если ROI больше 100%, значит, инвестиции оправдали себя, вы получили прибыль. В противном случае следует пересмотреть стратегию и либо отказаться от дальнейших инвестиций, либо внести какие-то изменения для исправления ситуации.

Метрики измеряют системы аналитики. Они автоматизируют рутинную работу и формируют понятные отчеты. Проблема в том, что сегодня существует много систем аналитики. Начинающему продакту или предпринимателю сложно определиться, с чем работать. Мы решили рассказать о пяти популярных инструментах.

Мощная и бесплатная система аналитики для измерения и дальнейшего анализа ключевых метрик. Так как платформа изначально создавалась для веб-приложений и сайтов, она не совсем подходит для мобильных приложений, но с основными задачами справляется отлично.

Ключевые особенности:

• полностью бесплатное (сервис работает при менее 10 миллионах обращений в месяц на приложение);
• отслеживает конверсии, возможна установка до 20 целей;
• отображает статистику в режиме реального времени;
• формирует перекрестную сегментацию;
• выгружает данные и формирует отчеты по установленному расписанию.

Обратите внимание на раздел «В режиме реального времени», позволяющий просматривать, сколько сейчас людей используют приложение, какие действия осуществляют и т.п. Удобная функция для отслеживания конверсий в режиме реального времени.

Бесплатная платформа от Яндекса, предназначенная для мобильной аналитики, атрибуции установок, сбора отчетов о багах и отправки push-уведомлений. Подходит для трекинга мобильных приложений на Android, iOS, Windows, Xamarin, Unity и Cordova.

Ключевые особенности:

• поддерживает много платформ;
• полностью бесплатно (никаких ограничений и демо-режимов);
• есть функции когортного анализа и сегментации аудитории;
• формирует автоматические отчеты об ошибках приложения;
• отслеживает настроенные событий.

В отличие от Google Analytics, эта система аналитики ориентирована на мобильные приложения и позволяет отслеживать статистику скачиваний и получать уведомления о новых ошибках. Маркетологи оценят функции когортного анализа, контроля атрибуции и сегментации аудитории.

Бесплатная платформа для сбора и анализа статистики мобильных приложений на iOS и Android. Платформа ориентирована на сбор данных о пользователях: их действиях и событиях. Быстро подключается через SDK. Есть бесплатный тариф с ограниченными возможностями. Конечная стоимость зависит от набора функций.

Ключевые особенности:

• работает только с приложениями на Android и iOS;
• сравнивает одно приложение в двух операционных системах;
• собирает подробные данные об интересах пользователей;
• рассчитывает воронки продаж;
• отслеживает поведение пользователей.

Так как Flurry больше ориентирован на отслеживание поведения пользователей, большинство доступных отчетов связаны с этим направлением. Поэтому сервис обычно выбирают маркетологи и аналитики.

Комплексный аналитический инструмент для мобильных приложений, отслеживающий статистику, позиции в сторе, монетизацию и эффективность запущенных рекламных кампаний. Работает с приложениями на Android, iOS и Windows.

Ключевые особенности:

• управляет полным жизненным циклом приложения;
• анализирует рынок мобильных программ в целом;
• отслеживает конкурентов;
• подбирает ключевые запросы для оптимизации;
• собирает отзывы со всех сторов;
• анализирует доходность продукта.

Есть бесплатный и платный тарифы. Набора функций первого хватит для начинающих разработчиков, но если бизнес начнет расти, стоит задумать о приобретении расширенной версий. App Annie подходит как аналитикам, так и разработчикам, а также позволяет отслеживать действия конкурентов для принятия своевременных решений.

AppsFlyer — сервис мобильной атрибуции для изучения эффективности как онлнай-, так и оффлайн-каналов сбыта. Встроенные инструменты аналитики мобильных приложений на iOS и Android позволяют изучать поведение пользователей, рассчитывать ROI маркетинговых расходов и многое другое. Работать с платформой можно на десктопе и смартфоне.

Ключевые особенности:

• анализирует эффективность каналов привлечения пользователей;
• собирает подробную статистику о приложениях на iOS и Android;
• собирает информацию о поведении пользователей;
• отслеживает доходность баннеров внутри приложения.

Эта система аналитики больше подходит для работы маркетологов, так как ее основной ориентир — оценка эффективности рекламных кампаний (онлайн и оффлайн). Фиксированной оплаты за сервис нет, она определяется на основе количества просчитанных конверсий.

Настройка аналитики мобильного приложения — важный этап в развитии продукта. Без информации о поведении пользователей, эффективности рекламных кампаний и т.п. невозможно принимать объективные решения по дальнейшим действиям. Вы будете работать «вслепую» и не понимать, что делаете.

Простой установки системы аналитики тоже недостаточно. Вы должны понимать, за какими метриками следить. Ключевые показатели определяются на стадии планирования нового мобильного приложения в зависимости от его назначения, сферы деятельности и других особенностей бизнеса.

О грамотной аналитики задумывайтесь на ранних стадиях разработки. Для настройки и тестирования недостаточно недели. Это объемный процесс, но он оправдывает потраченные средства, поэтому не забудьте уделить ему рабочее время и подготовить все к запуску приложения.