Oder wie Sie mit der Analyse einer mobilen Anwendung beginnen.
Mobile App Analytics sollte Ihr bester Freund sein, wenn Sie eine App für iOS oder Android planen oder bereits entwickeln. Es wird Ihnen helfen zu verstehen, was optimiert werden muss und in welche Richtung Sie sich bewegen müssen, um die Projektziele zu erreichen.
Ohne Analyse können Sie neue Funktionen ausprobieren, mit der Optimierung spielen oder lange Zeit Experimente durchführen, ohne zu verstehen, wie sich all dies auf die wichtigsten Metriken einer mobilen Anwendung auswirkt.
Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, erhalten Sie eine allgemeine Vorstellung davon, was die Analyse mobiler Anwendungen ist, wo Sie beginnen und wo Sie sich bewegen müssen und was Sie auf keinen Fall tun sollten.
Mobile vs Web
Wenn Sie Yandex.Metrica jemals verwendet haben, hilft Ihnen eine weitere Analogie dabei, besser zu verstehen, warum mobile Analysen viel Zeit und Aufmerksamkeit erfordern und warum Sie nicht einfach den üblichen „Zähler“ für Websites setzen können.
Installieren des Analysesystems in der Anwendung
Alles beginnt mit der Installation des Analysesystems in der Anwendung.
Selbst eine banale Installation von Code für analytische Systeme in einer Anwendung ist ein ziemlich mühsamer Prozess, der die Einbeziehung von Entwicklern erfordert. Hier gibt es viele Fallstricke. Wenn Sie der Ansicht sind, dass Änderungen auch eine erneute Moderation von Anwendungen in Google Play und im App Store erfordern, ist der Vorgang nicht nur mühsam, sondern auch zeitaufwändig.
Komplexität der Analysedienstleistungen
Serviceschnittstellen zum Sammeln und Analysieren von Daten sind häufig recht komplex. Sie werden sie nicht an einem Tag herausfinden können.
Und wenn Yandex.Metrica für Websites ein Massenprodukt mit einer intuitiven Benutzeroberfläche ist, sind alle Analysedienste für Mobile in erster Linie auf Spezialisten ausgerichtet und erfordern viele Tage, um die Dokumentation zu studieren.
Funktionalität mobiler Anwendungen
Die meisten Websites sind vom gleichen Typ: Zielseite, Unternehmenswebsite, Online-Shop usw. Die Ansätze für die Analyse sind ebenfalls Vorlagen. Daher können Sie einfach einen Zähler auf der Website installieren, Ziele mit wenigen Klicks festlegen und Daten für die Analyse empfangen.
Bei Apps ist das nicht so. Jede mobile Anwendung ist spezifisch und verfügt über eigene Funktionselemente. Ein großer Zoo mit technologischen Stapeloptionen, spezifischen Funktionen, verschiedenen Aufgaben ... All dies ermöglicht keine Vereinheitlichung von Analysesystemen. Deshalb ist jede Anwendung ein neues Projekt zur Datenanalyse.
Die Analyse erfordert eine Reihe von Diensten
Heutzutage kann kein Dienst alle Datenanalyseaufgaben in einer mobilen Anwendung schließen - Anwendungen sind zu komplex und die Analyseaufgaben sind spezifisch.
Die Analyse erfordert eine Kombination mehrerer Dienste, Datenbanken, Integrationen usw. Dieser Komplex von Diensten und Anwendungen muss sorgfältig entworfen, dann ordnungsgemäß implementiert und gewartet werden.
So erstellen Sie ein Analysesystem in einer Anwendung
Die Analyse einer mobilen Anwendung kann nicht über Nacht durchgeführt werden. Es wird nicht funktionieren, nur ein Analogon von Yandex.Metrica zu "befestigen". Wenn Sie eine Woche vor der geplanten Veröffentlichung einen Spezialisten einladen, werden Sie möglicherweise sehr überrascht sein, für einige Wochen eine technische Spezifikation für Entwickler zu erhalten.
Werfen wir einen Blick darauf, was getan werden muss, damit alles so funktioniert, wie es sollte. Da dies jedoch jeweils individuell das „Richtige“ ist, schlage ich vor, drei Hauptoptionen für die Entwicklung von Analysen in Ihrer mobilen Anwendung in Betracht zu ziehen.
Beachten Sie, dass ich im Rahmen dieses Artikels nur das Wesentliche der einzelnen Optionen skizzieren möchte. Implementierungsdetails sind Themen für separate Artikel.
Grundlegende Analyse
In der Anfangsphase können Sie eines der verfügbaren Analysesysteme in der Anwendung installieren und die Ereignisse markieren, die Sie verfolgen möchten. Dies ist eine gute Option, wenn Sie gerade eine Anwendung starten oder über ein begrenztes Entwicklungsbudget verfügen.
Es gibt verschiedene Systeme zur Verfolgung von Daten in mobilen Anwendungen auf dem Markt. Sie sind kostenlos, Shareware und werden bezahlt.
Die beliebtesten mobilen Analysesysteme im russischsprachigen Raum:
- Yandex AppMetrica (kostenlos)
- Google Firebase (Shareware)
- Amplitude (kostenlos bis zu 10 Millionen Ereignisse pro Monat)
- AppsFlyer (bezahlt ab 500 US-Dollar pro Monat)
Was getan werden muss?
- Entscheiden Sie sich für ein Datenverfolgungssystem.
- Bereiten Sie eine technische Aufgabe für die Installation eines Analysesystem-SDK für Entwickler vor.
- Bereiten Sie eine Ereigniskarte für das Markup in der Anwendung vor.
- Implementieren Sie Analysen in die Anwendung.
- Testdatenerfassung.
Was kostet das?
Die Kosten setzen sich aus den Kosten des Datenverfolgungsdienstes (wenn Sie einen kostenpflichtigen Dienst auswählen), den Kosten für die Arbeit der Programmierer an der Implementierung des Analysesystems und den Diensten des Analysten zusammen, die die Punkte 2 und 3 ausführen.
Bei der wirtschaftlichsten Option können Sie versuchen, auf einen Analysten zu verzichten. Die Implementierung des Systems kostet dann innerhalb von 10 bis 15 Stunden nach der Arbeit des Entwicklers und Ihrer Zeit, um alle erforderlichen technischen Spezifikationen vorzubereiten.
Welche Aufgaben helfen zu lösen?
Wenn Sie die Benutzeraktionen in der Anwendung und die Installationsquellen in der Anfangsphase verfolgen, können Sie grundlegende Dinge wie Folgendes verstehen:
- Verkehrsquellen (welche von ihnen sind effektiv und was ist die Konvertierung für sie)
- Benutzeraktivität . Informationen zu DAU, MAU, Aufbewahrung und anderen Metriken basierend auf Benutzeraktionen in der Anwendung.
- Rentabilität . Wenn Ihre App In-App-Käufe anbietet, können möglicherweise Umsatz, ARPU, ARPPU usw. bewertet werden.
- Publikum und Verhalten . Welche Benutzer kommen zu Ihrer Anwendung und wie interagieren sie mit dem Produkt?
Mit einem ordnungsgemäß ausgewählten und konfigurierten Analysesystem können Sie bis zu 80% der Analyseaufgaben abschließen, die Sie möglicherweise in den ersten Monaten und sogar Jahren der Anwendung haben.
Erweiterte Analyse (mehr Daten)
Wenn Ihre Anwendung seit einiger Zeit funktioniert und sich im Allgemeinen erfolgreich entwickelt, ist es sinnvoll, über die Entwicklung des Analysesystems nachzudenken. Weitere Verbesserungen erfordern zusätzliche Ressourcen, aber mit dem richtigen Ansatz wird sich das ausgegebene Geld aufgrund der Erkenntnisse aus der Analyse mehr als auszahlen.
Wenn Sie Basic Analytics bereits implementiert haben, können Sie Ihrem System neue Daten hinzufügen oder vorhandene Daten erweitern. Dies können Daten über Ihre Benutzer aus Ihrer eigenen Datenbank, Ausgaben von Werbebüros, Daten von externen Systemen usw. sein.
Wie können Sie Ihr Analysesystem stärken?
- Richten Sie ein einheitliches analytisches Data Warehouse (DWH) ein. Eine Datenbank, die Daten zu Benutzeraktionen aus verschiedenen Quellen sammelt.
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Welche Aufgaben werden es lösen?
Durch das Verbinden neuer Datenquellen können Sie Informationen zum Benutzerverhalten mit ihrem Kundenprofil aus der Anwendung kombinieren, End-to-End-Analysen für Benutzer erstellen, genau verstehen, welche Benutzer von welchen Kanälen Sie anziehen und wie viel es Sie kostet.
Wenn wir das Verhältnis der Basisoptionen und der erweiterten Optionen gemäß dem Pareto-Gesetz bewerten, beträgt die Basisoption genau 80%, die das Hauptergebnis liefern können. Wenn Sie jedoch ein stabiles Produkt haben, mit dem Sie Geld verdienen, kann ein zusätzliches Wachstum von 20% durch Analysen die Leistung Ihrer Anwendung erheblich verbessern.
Endlose Aussichten
Diese Option sollte in Betracht gezogen werden, wenn Sie ein erfolgreiches Projekt und eine ausreichende Benutzerbasis haben. In dieser Phase gehen Sie über die einfache Datenanalyse hinaus, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Daten im Produkt selbst zu verwenden.
Mithilfe der gesammelten Daten können Sie Vorhersagemodelle und Empfehlungssysteme erstellen, dh die bereits gesammelten Daten verwenden, um das Verhalten vorherzusagen und den Wert der angezogenen Benutzer zu erhöhen.
Die Entwicklung in diese Richtung geht über die Produktanalyse hinaus und fließt reibungslos in den Bereich Data Science ein.
Datenverbrauch
Bei allen Optionen werden nur Ansätze zur Datenerfassung berücksichtigt. Die Daten werden jedoch gesammelt, um sie zum Nutzen des Projekts zu nutzen.
Die häufigste Option ist die Datenvisualisierung mit BI-Systemen . Pivot-Tabellen, Grafiken und Diagramme werden in Unternehmen am häufigsten verwendet, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies mag wie eine triviale Aufgabe erscheinen, da wir alle wissen, wie man Diagramme in Excel erstellt, aber die Aufgabe ist nicht so einfach, wenn Sie sie genauer untersuchen. Durch die Projektbeteiligung eines Spezialisten für BI-Systeme für die Primärentwicklung werden daher viele Fehler vermieden.
Die Analyse ist jedoch nicht auf Visualisierungen, Grafiken und Datendumps in Form von Pivot-Tabellen beschränkt. Wenn Sie genügend Daten über Ihre Benutzer sammeln, können Sie effektive Empfehlungssysteme für Benutzer entwerfen, die die durchschnittliche Überprüfung erhöhen, die Benutzerbindung erhöhen usw.
Zusätzlich zur Verwendung der Daten im Moment, wenn Sie über genügend Daten verfügen, können Sie über das Erstellen von Modellen nachdenken das kann bestimmte Ereignisse in der Zukunft mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit vorhersagen - dies ist Predictive Analytics.
Und das ist nur ein kleiner Teil dessen, wie Daten Ihnen helfen können, Ihr Geschäft auszubauen.
Zusammenfassung zum Artikel
Wenn Sie wenig Zeit haben, finden Sie hier eine kurze Zusammenfassung:
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