Atau bagaimana cara mulai menganalisis aplikasi seluler.
Analisis aplikasi seluler harus menjadi teman terbaik Anda jika Anda berencana atau sudah mengembangkan aplikasi untuk iOS atau Android. Ini akan membantu Anda memahami apa yang perlu dioptimalkan dan ke arah mana harus bergerak untuk mencapai tujuan proyek.
Tanpa analitik, Anda dapat mencoba fitur baru, bermain dengan pengoptimalan, atau melakukan eksperimen untuk waktu yang lama tanpa memahami bagaimana semua ini memengaruhi metrik utama aplikasi seluler.
Setelah membaca artikel ini, Anda akan mendapatkan gambaran umum tentang apa itu analisis aplikasi seluler, dari mana harus memulai dan ke mana harus bergerak, dan apa yang sebaiknya tidak Anda lakukan.
Seluler vs Web
Jika Anda pernah menggunakan Yandex.Metrica, maka analogi lebih lanjut akan membantu Anda lebih memahami mengapa analitik seluler perlu mencurahkan banyak waktu dan perhatian dan mengapa Anda tidak dapat melakukan hanya pengaturan "penghitung" biasa untuk situs.
Menginstal sistem analitik ke dalam aplikasi
Semuanya dimulai dengan menginstal sistem analitik ke dalam aplikasi.
Bahkan pemasangan kode sistem analitik yang dangkal ke dalam aplikasi adalah proses yang agak melelahkan yang akan membutuhkan keterlibatan pengembang. Ada banyak jebakan di sini. Dan jika Anda menganggap bahwa perubahan apa pun juga memerlukan moderasi ulang aplikasi di Google Play dan App Store, maka prosesnya tidak hanya melelahkan, tetapi juga memakan waktu.
Kompleksitas layanan analitik
Antarmuka layanan untuk mengumpulkan dan menganalisis data seringkali cukup kompleks. Tidak mungkin untuk memahaminya dalam satu hari.
Dan jika Yandex.Metrica untuk situs web adalah produk massal dengan antarmuka yang intuitif, maka semua layanan analitik untuk Seluler terutama difokuskan pada spesialis dan memerlukan banyak hari untuk mempelajari dokumentasi.
Fungsi aplikasi seluler
Sebagian besar situs memiliki jenis yang sama: halaman arahan, situs perusahaan, toko online, dll. Pendekatan untuk analisis juga berupa templat, sehubungan dengan itu Anda dapat dengan mudah memasang penghitung di situs, menetapkan sasaran dalam beberapa klik dan mulai menerima data untuk dianalisis.
Tidak seperti itu dengan aplikasi. Setiap aplikasi seluler bersifat spesifik dan memiliki serangkaian elemen fungsionalnya sendiri. Kebun binatang besar pilihan tumpukan teknologi, fungsionalitas spesifik, berbagai tugas ... Semua ini tidak memungkinkan sistem analitik terpadu. Itulah mengapa setiap aplikasi merupakan proyek baru untuk analisis data.
Analisis membutuhkan seperangkat layanan
Saat ini, tidak ada layanan yang dapat menutup semua tugas analisis data dalam aplikasi seluler - aplikasi terlalu rumit, dan tugas analisis bersifat spesifik.
Analisis memerlukan kombinasi dari beberapa layanan, database, integrasi, dll. Layanan dan aplikasi yang kompleks ini harus dirancang dengan cermat, kemudian diimplementasikan dan dipelihara dengan benar.
Bagaimana membangun sistem analitik dalam aplikasi
Analisis aplikasi seluler tidak dapat dilakukan dalam semalam. Ini tidak akan berhasil hanya untuk "mengikat" analog dari Yandex.Metrica. Dengan mengundang pakar seminggu sebelum rilis yang direncanakan, Anda mungkin akan sangat terkejut menerima spesifikasi teknis untuk pengembang selama beberapa minggu.
Mari kita lihat apa yang perlu dilakukan agar semuanya berjalan sebagaimana mestinya. Tetapi karena ini adalah "hal yang benar" dalam setiap kasus secara individual, saya mengusulkan untuk mempertimbangkan 3 opsi utama untuk pengembangan analitik di aplikasi seluler Anda.
Perhatikan bahwa dalam kerangka artikel ini, saya berencana untuk menguraikan hanya esensi dari masing-masing opsi, detail implementasi adalah topik untuk artikel terpisah.
Analisis dasar
Pada tahap awal, Anda dapat bertahan dengan menginstal salah satu sistem analitik yang tersedia ke dalam aplikasi dan menandai peristiwa yang Anda rencanakan untuk dilacak. Ini adalah pilihan yang baik jika Anda baru saja meluncurkan aplikasi atau memiliki anggaran pengembangan yang terbatas.
Ada beberapa sistem untuk melacak data dalam aplikasi seluler di pasaran. Mereka gratis, shareware, dan berbayar.
Sistem analisis seluler paling populer di segmen berbahasa Rusia:
- Yandex AppMetrica (gratis)
- Google Firebase (shareware)
- Amplitudo (gratis hingga 10 juta acara per bulan)
- AppsFlyer (Berbayar, mulai $ 500 per bulan)
Apa yang perlu dilakukan?
- Tentukan sistem pelacakan data.
- Siapkan tugas teknis untuk menginstal SDK sistem analitik untuk pengembang.
- Siapkan peta acara untuk markup di aplikasi.
- Terapkan analitik ke dalam aplikasi.
- Menguji pengumpulan data.
Berapa biayanya?
Biaya terdiri dari biaya layanan pelacakan data (jika Anda memilih layanan berbayar), biaya pekerjaan pemrogram pada implementasi sistem analitik dan layanan analis, yang akan melakukan poin 2 dan 3.
Dalam opsi yang paling ekonomis, Anda dapat mencoba melakukannya tanpa analis. Kemudian penerapan sistem akan memakan biaya dalam waktu 10-15 jam sejak pekerjaan pengembang dan waktu Anda untuk mempersiapkan semua spesifikasi teknis yang diperlukan.
Tugas apa yang akan membantu untuk diselesaikan?
Melacak tindakan pengguna dalam aplikasi dan sumber penginstalan pada tahap awal akan memungkinkan Anda memahami hal-hal dasar seperti:
- Sumber lalu lintas (mana yang efektif dan apa konversinya)
- Aktivitas pengguna . Informasi tentang DAU, MAU, Retensi, dan metrik lainnya berdasarkan tindakan pengguna di aplikasi.
- Profitabilitas . Jika aplikasi Anda menawarkan pembelian dalam aplikasi, dimungkinkan untuk menilai Pendapatan, ARPU, ARPPU, dll.
- Penonton dan perilaku . Apa pengguna yang datang ke aplikasi Anda dan apa pola interaksi mereka dengan produk.
Sistem analitik yang dipilih dan dikonfigurasi dengan benar akan memungkinkan Anda untuk menutup hingga 80% tugas analitik yang mungkin Anda miliki di bulan-bulan pertama dan bahkan tahun-tahun aplikasi.
Analisis tingkat lanjut (lebih banyak data)
Jika aplikasi Anda telah berfungsi selama beberapa waktu dan umumnya berhasil berkembang, masuk akal untuk memikirkan tentang pengembangan sistem analitik. Perbaikan lebih lanjut akan membutuhkan sumber daya tambahan, tetapi dengan pendekatan yang tepat, uang yang dihabiskan akan lebih dari sekadar membayar karena wawasan yang diperoleh dari analitik.
Jika Anda sudah menerapkan Analisis Dasar, Anda dapat mulai menambahkan data baru ke sistem Anda atau memperkaya yang sudah ada. Ini bisa berupa data tentang pengguna Anda dari database Anda sendiri, pengeluaran dari kantor iklan, data dari sistem eksternal, dll.
Bagaimana Anda bisa memperkuat sistem analitik Anda?
- Siapkan gudang data analitik terpadu (DWH). Sebuah database yang akan mengumpulkan data tindakan pengguna dari berbagai sumber.
- ( , , .) DWH.
- .
?
- .
- . , .
- , , .
Tugas apa yang akan membantu untuk diselesaikan?
Dengan menghubungkan sumber data baru, Anda akan dapat menggabungkan informasi tentang perilaku pengguna dengan profil klien mereka dari aplikasi, membangun analitik ujung ke ujung pada pengguna, memahami dengan tepat pengguna dari saluran mana yang Anda tarik dan berapa biayanya bagi Anda.
Jika kita mengevaluasi rasio opsi Basic dan Extended menurut hukum Pareto, maka opsi Basic sangat 80% yang dapat memberikan hasil utama. Tetapi bila Anda memiliki produk stabil yang menghasilkan uang, tambahan pertumbuhan 20% dari analitik dapat secara dramatis meningkatkan kinerja aplikasi Anda.
Prospek tak berujung
Opsi ini harus dipertimbangkan jika Anda memiliki proyek yang sukses dan basis pengguna yang memadai. Pada tahap ini, Anda melampaui analisis data sederhana untuk menemukan wawasan dan beralih menggunakan data di produk itu sendiri.
Dengan bantuan data yang terkumpul, Anda dapat mulai membangun model prediktif, sistem rekomendasi, yaitu menggunakan data yang sudah terakumulasi untuk memprediksi perilaku dan meningkatkan nilai pengguna yang tertarik.
Pengembangan ke arah ini melampaui analisis produk dan mengalir lancar ke bidang Ilmu Data.
penggunaan data
Di semua opsi, kami hanya mempertimbangkan pendekatan pengumpulan data. Tetapi data dikumpulkan untuk digunakan demi kepentingan proyek.
Opsi paling umum adalah visualisasi data menggunakan sistem BI . Tabel pivot, grafik, dan bagan adalah yang paling umum digunakan di perusahaan untuk membuat keputusan bisnis. Ini mungkin tampak seperti tugas yang sepele, karena kita semua tahu cara membuat grafik di Excel, tetapi tugas tersebut tidak begitu mudah jika Anda mempelajarinya lebih detail. Oleh karena itu, keterlibatan proyek spesialis dalam sistem BI untuk pengembangan primer akan menghindari banyak kesalahan.
Namun, analitik tidak terbatas hanya pada visualisasi, bagan, dan unduhan data tabel pivot. Jika Anda mengumpulkan cukup data tentang pengguna, Anda dapat merancang sistem rekomendasi yang efektif untuk pengguna, yang akan meningkatkan pemeriksaan rata-rata, meningkatkan retensi pengguna, dll.
Selain menggunakan data saat ini, jika Anda memiliki cukup data, Anda dapat memikirkan tentang membangun model. yang dapat memprediksi peristiwa tertentu di masa depan dengan tingkat probabilitas tertentu - ini adalah analitik prediktif.
Dan itu hanya sebagian kecil dari bagaimana data dapat membantu Anda mengembangkan bisnis.
Abstrak tentang artikel
Jika Anda kekurangan waktu, berikut ringkasan singkatnya:
- , ? , — , .
- , , . , — .
- — , , .
- — . .