התפקיד האסטרטגי של Analytics ב- Mobile App Success

במערכת האקולוגית של האפליקציה התחרותית של ימינו, בניית מוצר גדול היא רק חצי הקרב.הבנת מה קורה לאחר שמשתמשים להתקין את היישום שלך הוא מה מפריד יישומים מוצלחים מאלה שפוגעים לתוך עקשנות. Analytics לספק את הבסיס האמפירי עבור כל החלטה שיפור, להפוך ניחושים לפעולות ממוקדות, מונעות נתונים. על ידי איסוף וניתוח התנהגות, מפתחי מוצר ומנהלי יכול להצביע נקודות חיכוך, לאמת את היפות הללו, ולחדד את הציפיות של המשתמש באופן שיטתי.

Analytics מאיר את המסע מהשקה הראשונה לשימוש נאמן.הם חושפים אילו שלבים על גבי מיפוי גורמים לבלבול, אילו תוכן שומר על המשתמשים לחזור, והיכן בדיוק אנשים נוטשים את הזרם.ללא חשיפה זו, הצוותים מסכנים זמן ומשאבים לתכונות שאינן מתחדשות.עם ניתוח הולם, כל עדכון הופך למהלך אסטרטגי שתורמים ישירות לשביעות רצון גבוהה יותר, שמירה חזקה יותר, ולהגדיל את ההכנסות.

מדוע Analytics משנה לאפליקציות ניידות

Analytics מציע חלון להתנהגות משתמשים, העדפות ונקודות כאב שאחרת יישארו חבויות.על ידי ניתוח נתונים אלה, מפתחים יכולים לזהות אילו תכונות הן פופולריות, שבו משתמשים יורדים, ומה צריך שיפור.מידע זה עוזר בביצוע עדכונים ממוקדים המגבירים את שביעות הרצון וההחזקה של המשתמשים.אבל הערך הולך מעבר לתקן באגים בסיסיים. Analytics מאפשר לצוותים לשאול ולענות שאלות קריטיות:

  • (ב) ⁇ :0) ,Acquisition: 1FLT 1 אילו ערוצים מביאים את המשתמשים המעורבים ביותר?האם מאמצי השיווק שלך מניבים איכות התקנה?
  • (ב) האם משתמשים חדשים חווים את הערך המרכזי של האפליקציה במהירות?
  • (ב) מה קורה אם משתמשים חוזרים?
  • (ב)הדגשה: האם משתמשים חוזרים אחרי יום 7 ימים, 30 יום ויום 90?
  • (ב) מה קובע:0 (Revenue: FLT:1) איזה מקטעי משתמשים מבלים את הכי הרבה?איך תמחור או שינויים מנויים משפיעים על המרה?

ניתוח יעיל מאפשר לצוותים לפצח משתמשים על ידי התנהגות, סוג המכשיר, המיקום ותכונות אחרות.התחישוב זה מאפשר להתאים חוויות, לשלוח הודעות מותאמות אישית, ולקדם תכונות שחשובות ביותר לקבוצות ערכים גבוהים.

מפתחי metrics to Track

לא כל נקודות הנתונים נושאות משקל שווה.התמקדות במדדים הנכונים מבטיחה לך למדוד מה באמת חשוב עבור צמיחה וסיפוק למשתמש. להלן הן הקטגוריות החיוניות שכל צוות אפליקציה נייד צריך לפקח.

מעורבות המשתמש

נקיטת אמצעים עד כמה משתמשים פותחים את האפליקציה וכמה עמוק הם אינטראקציה עם התוכן שלה. Daily משתמשים פעילים (DAU) ומשתמשים פעילים חודשיים (MAU) הם אינדיקטורים ברמה העליונה, אבל מדדים עמוקים יותר כגון תדירות הפעלה ופעולות לכל ישיבה לספק הקשר עשיר יותר. לדוגמה, אפליקציה מדיה חברתית עשויה לעקוב אחר מספר הפוסטים הנצפו או הזמן שהושקעו בהזנת.

Retention Rate

התשומת לב עוקבה כמה משתמשים חוזרים לאחר ביקורם הראשון ביום 1, יום 7, ו-Day 30 שימור הם קריטריונים סטנדרטיים. עקומת שימור ירידה יכולה לסמן שהחוויה הראשונית אינה מספקת ערך מתמשך. שמירת נמוך עשויה להצביע על חלש על זרימת הריצוף, גילוי תכונה לא מספקת, או התאמה לא נכונה בין ציפיות המשתמש לבין המציאות.שיפור על ידי אפילו כמה נקודות אחוז יכול להגביר באופן דרמטי את ערך המשתמש.

משך

משך הפגישה מציין כמה זמן משתמשים מבלים באפליקציה לפגישה.בעוד שמפגשים ארוכים מציעים לעתים קרובות מעורבות גבוהה, האורך האידיאלי תלוי בסוג האפליקציה. כלי פריון עשוי לשאוף לפגישות קצרות ויעילות, בעוד שמשחק או אפליקציה תוכן עשויים לעודד שהייה ארוכה יותר.

המונחים: rate

שיעור הסגירה מודד את אחוז המשתמשים שסיימו פעולה הרצויה, כגון ביצוע רכישה, חתימה על על עלון, או שדרוג לתכנית פרימיום. מעקב אחר המרה בכל שלב של המשפך עוזר לזהות היכן מתרחשים טיפות.לדוגמה, אפליקציית קניות עשויה לראות קצבי תוספת גבוהה ל-cart, אך השלמת בדיקה נמוכה.

המונחים:

צ'ורן הוא אחוז המשתמשים להפסיק להשתמש באפליקציה לאורך תקופה מסוימת. churn גבוה יכול לבטל את הרווחים מרכישה של משתמשים. A לנתח צ'ואן בשיתוף עם שמירה ומעורבות מגלה את הסיבות הבסיסיות לכך שמשתמשים עוזבים. Common גורמים כוללים חוסר ערך מתמשך, בעיות טכניות, הדבקה אגרסיבית, או ניסיון משתמש גרוע. הקטנת צ'ואן היא לעתים קרובות יותר יעילה מאשר רכישת משתמשים חדשים.

ממוצע הכנסות למשתמש (ARPU) וערך לכל החיים (LTV)

ARPU מספק תמונה של דור ההכנסות, בעוד LTV מעריך את ההכנסות הכוללות משתמש יפיק על מערכת היחסים שלהם עם האפליקציה. המדדים האלה עוזרים לך להעריך את ההחזר על הוצאות המודעה ולהחליט כמה להשקיע ברכישה. השוואת LTV לעלויות רכישה של לקוחות (CAC) הוא חיוני לצמיחה בת קיימא.

שימוש בנתונים Analytics כדי להניע את שיפורי האפליקציה

איסוף נתונים הוא רק הצעד הראשון.הערך האמיתי עולה כאשר אתה מתרגמת תובנות לפעולה. Analytics צריך להודיע לכל שלב של מחזור הפיתוח של המוצר - החל מהרעיון לאופטימיזציה לאחר ההשקה.כאן דרכים מעשיות ליישם את הנתונים שלך.

ניתוח פטריית

ניתוח Funnel מדמיין את השלבים שמשתמשים לוקחים לעבר מטרה, כגון השלמת רישום או ביצוע רכישה.על ידי מדידת ההמרה בכל שלב, אתה יכול לזהות את הנקודה המדויקת שבה משתמשים יורדים.לדוגמה, אפליקציית נסיעות עשויה להבחין כי 80% מהמשתמשים מחפשים טיסות, 40% לחץ על תוצאה מסוימת, אבל רק 5% להמשיך להזמין. פער זה מציע כי מחירים, שימושיות, או בעיות אמון מעכבים את המרה הסופית.

ניתוח Cohort Analysis

קבוצות ניתוח קוורנט קובעות למשתמשים המבוססים על מאפיינים משותפים או תקופות זמן, כגון השבוע הם עיצבו לראשונה את האפליקציה. שיטה זו חושפת מגמות התנהגותיות שמדדים מצטברים יכולים להסוות.לדוגמה, ייתכן שתגלו כי משתמשים שנרכשו באמצעות קמפיין מודעות ספציפי יש יותר שימור מאשר אלה של חיפוש אורגני.או שמשתמשים השלימו את הדרכות על הסיפון בפגישה הראשונה יש 50% גבוה יותר של שימור יום.30 אלה הדרכה שיווק תכונה לפני ההקדמה.

המונחים: user Segmentation

לא כל המשתמשים מתנהגים כך.למצו את הקהל שלכם על ידי דמוגרפים, התנהגות, או רמת מעורבות מאפשרת לכם לספק חוויות ממוקדות.לדוגמה, אתם יכולים ליצור פלח של משתמשים שלא פתחו את האפליקציה תוך 7 ימים ולשלוח אותם ללידה מחדש אישית דוחפת הודעה עם הצעה מיוחדת. או פלח כוח משתמשים וזמין אותם כדי להיות מנסות לבדוק תכונות חדשות.

בדיקת A/B

A / B בדיקות הוא ניסוי מבוקר שבו אתה משווה שתי גרסאות של תכונה, פריסה או עותק כדי לראות אשר מבצע ביצועים טובים יותר. Analytics לפקח על התוצאות בזמן אמת, ומאפשר לך לקבל החלטות ממוקדות נתונים.התחל עם אזורים ברזולוציה גבוהה: על גבי שינויים זרימה זרימה, שיחות-ל-פעולה כפתורים כפתורים, פריסות מחירים, או הודעות הודעות הפעלה ארוכות מספיק כדי להגיע למשמעות סטטיסטית - באופן פחות או לפחות כמה פעמים אתה יכול להיות מסוגל לעבור על גבי כמה מבקרים.

אישיות חווית המשתמש

נתונים יכולים לעזור להתאים את חוויית האפליקציה למשתמשים בודדים.התאמה אישית מגבירה את המעורבות על ידי ביצוע תוכן רלוונטי ובזמן, בהתבסס על העדפות המשתמש ואת דפוסי ההתנהגות.לדוגמה, אפליקציה חדשות יכולה להתאים אישית את הזנה המבוססת על נושאים שהמשתמש קורא לעתים קרובות. אפליקציה כושר יכול להתאים את המלצות האימון בהתבסס על פעילות העבר ומטרות.התאמה אישית צריכה להרגיש אינטואיטיבית, לא פולשנית, כדי לזהות איזה סוג של שחזורים אישיים - כגון תוכן דינמית, או שיטות חכמות בהתאם להנחיות מותאמות.

מעקב ו- Crash Analytics

מעורבות המשתמש היא בלתי אפשרית אם האפליקציה מתרסקת או מעומס באיטיות. ביצועי ביצועים - כגון זמן הסטארט-אפ, זמני טעינת מסך וקצב מפגש ללא התרסקות - משפיעה באופן ישיר על שימור. השתמש בכלים של משתמשי ניטור אמיתיים (RUM) כדי ללכוד נתונים ביצועים בטבע. הגדר מזהירים על עלייה פתאומית בשיעורי ההתרסקות או האטה.

כלים ל- Mobile App Analytics

בחירת כלי הניתוח הנכון תלויה בסוג האפליקציה שלך, תשתיות טכניות, וגודל הצוות. להלן הם פלטפורמות מובילות המציעות מגוון של תכונות מעקב בסיסי ועד לתגמול מתקדם וחיזוי.

Google Analytics for Firebase

Firebase Analytics הוא חינם ומשלב עמוק עם מערכת האקולוגית של Google.זה מספק מעקב אוטומטי של אירועים משותפים כמו השקת יישומים, רכישות ב-app, ונוף מסך.הקהל שלה בונה מאפשר לך ליצור פלחים המבוססים על תכונות משתמשים ואירועים. בשילוב עם Firebase Crashlytics, מעקב ו-Cloud Messaging, הוא מהווה חבילה מקיפה עבור מפתחי יישומים.

Mixpanel

Mixpanel מתמקד בניתוח ממוקד משתמשים, ומאפשר לך לעקוב אחר מסעות משתמשים בודדים ולא לצבור תצוגות דף. דוחות שמירתו, ניתוח כינור ותכונות A / B בדיקות הם חזקים. . Mixpanel כדי ליצור אירועים מותאמים אישית פרופילים משתמשים מאפשר פלח התנהגות עמוק.הפלטפורמה כוללת גם ניתוח חיזוי ותחזוקה, עוזר צוותים לנקוט צעדים. בעוד יש לו נדיבות חינם, דורש תכונות מתקדמות יותר.

המונחים

Amplitude מציעה אינטליגנציה מוצר עם דגש חזק על ניתוח התנהגותי ומיפוי מסע משתמשים.תכונה "הסגירה" שלה מסייעת לקשור פעולות משתמשים עם תוצאות ארוכות טווח. ניתוח של Amplitude הוא מאוד חזותי, מה שהופך אותו קל לזהות מגמות.זה גם מספק מודלים חיזוייים, ניתוח מבחן A / B, ושילובים עם כלים כמו Segment ו Jira Amplit הוא מוצר מותאם במיוחד עבור קבוצות דחף רוצה להפחית את התכונה.

פלוריזון (Verizon Media)

פלורי היא פלטפורמה אנליטית חינמית שנמצאת במשך שנים רבות.זה מציע מדדים מרכזיים כמו משתמשים, מפגשים ושימור, יחד עם התמוטטות דמוגרפית.בעוד שהיא פחות עשירה מבסיס האש או Mixpanel, היא נותרה בחירה מוצקה עבור קבוצות קטנות או יישומים פשוטים הזקוקים לתובנות בסיסיות ללא עלות.

סופר

למעשה, היא פלטפורמה אנליטית קוד פתוח שניתן להקיף את עצמה או להשתמש בה כשירות ענן. זה נותן לך שליטה מלאה על הנתונים שלך, אשר קריטי עבור ארגונים בעלי מודעות לפרטיות. Countly מציעה מעקב אירועים, פטריות, שמירה, הודעות דחיפה, מעקב שגיאות אדריכלות שלה מאפשר לך להרחיב את הפונקציונליות הנדרשת.עבור צוותים כי צריך לציית לתקנות נתונים קפדניות (למשל, HIP, , , , , אפשרויות עצמאיות), הם אטרקטיביות כמו אפשרויות.

Best Practices for Implementing Mobile App Analytics

כדי לקבל את המרב מניתוח, בצע את ההנחיות האלה:

  • (FLT:0) מטרות ברורות לפני מעקב אחר מיפוי 1 (FIRLT:1 ), כל מטר למטרה עסקית, כגון "יום שחרור 7 שמירה על 10%" או "לחנך שיעור מפגש ללא התרסקות מתחת ל-1%".
  • (FLT:0)התחל עם קבוצה מינימלית של אירועים.BuildFLT:1 ; יותר מדי אירועים יכולים להוביל לרעש ולעשות ניתוח מכריע.התחל עם פעולות ליבה (הפתוח הראשון, הרישום, השימוש בתכונות מפתח, רכישה) להתרחב רק לאחר שאתה נוח לפרש את הנתונים.
  • (FLT:0)Use עקבית שמות מוסכמות.FLT:1 סטנדרטיזציה שמות אירועים על פני פלטפורמות (למשל, 'app open', 'signup Complete', 'purchase success') זה נמנע בלבול בעת השוואת iOS, אנדרואיד ונתוני אינטרנט.
  • (FLT:0) אינטגרטיבי פרטיות מההתחלה.IRLT:1 ), קבלת הסכמה נכונה לאיסוף נתונים. אנונימיזציה מזהה משתמשים במידת האפשר.ספק מדיניות ופרטיות ברורה ואפשרויות כדי לבחור.
  • (FLT:0) מעשי על תובנות באופן קבוע.FLT 1 לתזמן מדי שבוע או דו-שבועי ביקורות נתונים עם צוות המוצר.דון במגמות מפתיעות, לאשר השערות, ולתכנן ניסויים. Analytics לא צריך להיות הגדרה חד פעמית אבל שיחה מתמשכת.
  • (FLT:0)combine כמות הנתונים עם משוב איכותי.BuildFLT:1 Analytics אומר לך מה משתמשים עושים אבל לא תמיד למה. Complement metrics עם ראיונות משתמשים, סקרים, ובדיקות שימושיות כדי להבין מוטיבציה ותסכולים.

מלכודות נפוצות להימנע

גם עם הכלים הטובים ביותר, ניתוח יכול להטעות אם הוא מוחל ללא זהירות.

  • (FLT:0) מדדי אנטומיה.FLT:1 הורדות או דירוגי חנות יישומים מרגישים טוב אבל לא בהכרח משקפים מעורבות או שימור. להתמקד בממדדים הניתנים לפעולה המודיעים ישירות על החלטות המוצר.
  • (FLT:0) Data siloseurs.FLT:1 כאשר נתונים אנליטיים חיים פלטפורמה אחת ונתוני שיווק באחר, אתה מתגעגע תובנות בין ערוצים. השתמש בכלים אינטגרציה כגון Segment או חיבורי API מותאמים אישית למרכז הנתונים שלך.
  • (FLT:0)Over-personalization.FLT:1 יותר מדי המלצות או הודעות מותאמות אישית יכול להרגיש מפחיד או ספאמי.
  • (FLT:0) אבחון של קטעים קטנים יותר.FLT:1; קבוצה קטנה אך עסוקה מאוד של משתמשים עשויה להחזיק את המפתח לכיוון העתידי של האפליקציה שלך.

מגמות עתידיות ב- Mobile App Analytics

הנוף אנליטי מתפתח במהירות. Machine Learning ו- AI הופכים את הניתוחים המצפים יותר, ומאפשרים לצוותים לחזות בצ'כיה ולהמליץ על פעולות בזמן אמת.שינויים ב- Privacychange, כגון ה-App Tracking Transparency (AT) ו-Google Privacy Sandbox, משנים את האופן שבו הנתונים נאספים ו- ייחסו.התעשייה נעה לעבר אותות מצטברים, שמירה על פרטיות, אשר בונים נורמה גמישה תהיה מתאימה יותר ל-מנת לעבור ניתוח סלולרי, בנוסף, אשר תהפוך ל-מערכת הפעלה מושלמת של מערכת ההפעלה הניידת, ומערכת הפעלה, כמו גם כן.

מסקנה

ניתוחמינוף הוא חיוני לשיפור מתמשך ומעורבות משתמשים באפליקציות ניידות.על ידי מעקב אחר מדדים מרכזיים, ביצוע ניסויים קפדניים, וחוויות אישיות, מפתחים יכולים ליצור יישומים מושכים ומוצלחים יותר. Analytics לא צריך להיות לאחר-מחשבה - למקם אותם בתהליך הפיתוח שלך מיום אחד.ניתוח קבוע מבטיח את האפליקציה שלך מתפתח עם הצרכים וההעדפות של המשתמשים שלך, שמירה עליך קדימה בשוק קטן, לאפשר את הנתונים שלך, ומאפשרת לצמיחתך.