Как строить предиктивную аналитику и управлять воронками в Мобайле
В мире мобильных приложений аналитика — это ключ к пониманию поведения пользователей и эффективности маркетинга. Важнейшие задачи — выявление точек отвала в воронке, прогнозирование окупаемости и улучшение пользовательского опыта. Чтобы этого добиться, важно организовать данные, выбрать подходящую модель предсказаний и уметь анализировать результаты.
1. Почему важна аналитика воронок в приложениях?
Воронка в мобильных приложениях — это путь, по которому пользователь движется от установки до совершения покупки или подписки. Понимание каждого этапа помогает не только повышать конверсии, но и оптимизировать маркетинговый бюджет.
Как это сделать?
- Собирайте данные: инструменты вроде Amplitude или Mixpanel позволяют отслеживать ключевые этапы пользовательского пути.
- Структурируйте события: фиксируйте важные действия — от просмотра первого экрана до завершения оплаты.
- Анализируйте ключевые точки отвала: используйте динамические отчеты, чтобы видеть, где пользователи уходят, и принимать меры.
Пример: одна из популярных ошибок — не учитывать, какие пользователи завершают онбординг, а какие бросают его на середине. Разделение таких групп поможет выявить проблемные этапы.
2. Предиктивная аналитика: как прогнозировать будущее в приложениях?
Для приложений применяются два подхода: когортные предикты и User level модели.
Когортные предикты:Этот подход работает с группами пользователей. Например, вы хотите узнать, сколько дохода принесет трафик, привлеченный 10 дней назад.
- Почему это важно? В мобильных приложениях большинство покупок совершается в первые дни после установки. Когортный анализ позволяет быстро оценить ROI для краткосрочных и среднесрочных горизонтов.
- Совет: сегментируйте пользователей на мелкие группы, учитывая страну, источник трафика и тип устройства. Это повысит точность прогноза.
User level модели:Используются для детальной работы с каждым пользователем. Они изучают поведение человека внутри приложения: от кликов до взаимодействий с контентом.
- Пример: оценка, какой тип пользователей скорее всего активирует премиум-подписку через 30 дней.
- Совет: подключите сырые данные из трекеров (MMP) и изучите как статические (страна, устройство), так и динамические (активность в приложении) атрибуты.
3. Примеры аналитики в приложениях
Эксперты обсудили практические кейсы, в которых аналитика помогает развивать мобильные продукты.
- Анализ подписок: отслеживание этапов подписки, автоматическое прогнозирование продлений и отказов.
- Оптимизация онбординга: анализ метрик по каждой версии онбординга, поиск наиболее успешного сценария.
- Прогнозирование LTV: точные предикты, позволяющие увидеть окупаемость каждого источника трафика.
4. Как внедрить аналитику в приложении?
- Используйте инструменты, которые хорошо работают с мобильными данными (Amplitude, Mixpanel, Firebase).
- Настройте события и передавайте их с учетом контекста: география, канал трафика, устройство.
- Для прогнозов LTV подключите когортные модели или User level модели в BI-системах (например, Power BI).
- Постоянно проверяйте точность прогнозов, сравнивая их с реальными данными.
Заключение
Аналитика в приложениях не заканчивается на сборе данных. Она начинается с построения отчетов, которые помогают принимать решения. Прогнозы позволяют быстрее реагировать на изменения, оптимизировать расходы и выстраивать долгосрочную стратегию роста.
Круто, что технологии помогают лучше понимать, как люди пользуются приложениями. Это как будто подглядывать за пользователями, но без вторжения в их личную жизнь)))
В разных приложениях поведение пользователей может сильно отличаться. Нужна сегментация по жанрам приложений. Например, в играх покупки могут распределяться иначе, чем в приложениях для продуктивности.