Когда аналитика приложений в формате видео особенно полезна? Кейсы

Сооснователь сервиса аналитики Userx.pro рассказывает о кейсах, когда видеозапись поведения пользователей помогла разработчику найти проблему в мобильном приложении.

С момента запуска сервиса, мы все время общались с нашими клиентами для получения обратной связи, которая состояла, в основном, из отзывов о той или иной функции.

Но не так давно мы решили глубже узнать наших клиентов и выяснить, при каких проблемах они подключают сервисы визуальной аналитики, как используют и какую пользу от них получают. Мы собрали кучу информации и по мере обработки и структурирования будем делиться, надеемся, полезной информацией здесь, на VC.

В этой статье мы расскажем три реальных кейса наших пользователей. Надеемся, что статья может оказаться полезной не только специалистам, работающим в мобайле, но и сотрудникам на веб-продуктах, ведь наш сервис - практически тот же Вебвизор, но для мобильных приложений. А логика применения в вебе и мобайле различается не так уж и сильно.

Ключевой и самый классический кейс подобных сервисов аналитики (среди которых Uxcam, Repro, Appsee и др.) - поиск проблем при использовании приложения.

Предположим, вы видите в системе классической, количественной аналитики (это может Firebase, Amplitude или любой другой сервис) провал в воронке на определенном этапе. Как объяснить, а главное, исправить этот провал?

Так было с нашим собственным приложением, когда мы потеряли порядка 200 000 рублей на рекламной кампании из-за глупой ошибки на экране регистрации/авторизации. Мы уже писали об этом в одной из предыдущих публикаций, поэтому не будем повторяться.

Однако, несколько дней назад почти идентичный кейс рассказал нам продакт одного приложения из США для отслеживания состояния здоровья и физической активности.

Согласно запланированному пути пользователя, после запуска приложения он проходит короткий онбординг, вводит общие данные о себе (пол, возраст, рост, вес ну и т.д.), затем выбирает из списка цели для использования приложения (например, похудеть или пробежать марафон через год), после этого запускается основная программа приложения: трекинг движения к цели и отслеживание физических показаний, формирование индивидуальной программы тренировок и питания, подключение тренера.

Основной отток происходил в рамках запущенной рекламной кампании на Центральную Европу. Массовый уход пользователей из приложения происходил на этапе ввода данных о росте и весе. А у тех пользователей, кто всё же проходил онбординг было не более 2-3 визитов в приложение после первого запуска.

Для решения проблемы ребята решили подключить сервис визуальной аналитики. Поначалу, ясней ситуация не стала, но позже один из сотрудников в шутку отметил, что показатели роста и веса, которые вводят пользователи, выглядят достаточно странно.

Ошибка вылезла на поверхность и оказалась одновременно смешной и глупой: приложение и все формулы работали только с имперской системой измерений, метрическую они не понимали.

• Часть пользователей, осознав, что им не нужно набирать 46 килограмм при весе 81, уходили гуглить, как перевести из метрической в имперскую систему метрик свои данные.
• Большинство менее настойчивых просто удаляли приложение и устанавливали более адаптированные конкурентные продукты.

Уже в следующем спринте ошибка была исправлена, а текущие финансовые показатели обещают, что новый рынок принесет более трети от всех продаж в приложении в ближайшие полгода. Радуемся и следим за ситуацией.

Ещё одно фитнес-приложение, подключившее аналитику с видеозаписью поведения пользователей, снизило отток на онбординге с 24% до 15%.

Правда ошибку в онбординге обнаружили случайно, поскольку изначально сервис подключали, чтобы понять, как пользователи реагируют на разные “продающие” попапы. Насколько нам известно, конверсию они пока не увеличили, зато отток снизили существенно.

Теперь уйдем от фитнес-приложений и погрузимся в мир С2С проектов, где пользователи оказывают друг другу те или иные услуги (легальные) за денежное вознаграждение.

Ребята не стали погружаться в специфику аналитики, а начали использовать сервис на стороне технической поддержки и тестирования. С тестированием всё понятно - увидел баг, просмотрел видео, воспроизвел и исправил. А за кейс техподдержки мы зацепились.

Всё оказалось довольно просто: пользователь что-то сделал в приложении, но результат совершенно не соответствовал его ожиданиям, он пишет в техподдержку, специалист просматривает запись сессии пользователя, помогает пользователю получить желаемый результат, все довольны. Казалось бы, простейший процесс? Но число целевых действий в приложении выросло на 6 процентов, а отток снизился на 2.

Так бывает, что при запуске продукта бизнес-аналитик сформировал список всех возможных функций, выбрал самые необходимые и процесс разработки запустился, но пользователь не всегда идет по намеченному плану. Ему может не хватать каких-то функций, а может он и вовсе использует приложение совсем не так, как предполагалось.

Так было с приложением одного интернет-магазина с достаточно развитой филиальной сетью. Сервис визуальной аналитики подключали, чтобы решить проблему с пользователями, отменявшими заказ.

Что именно происходило: пользователь производил заказ в приложении с оплатой курьеру и сразу же отменял его. Отмененных заказов было более 20%. Единственное, что объединяло этих пользователей - большинство были из регионов, в которых присутствовали магазины сети.

Просмотр сессий с отменой заказа не сказал ни о чем. Пользователи достаточно внимательно собирают заказ: просматривают описание, сравнивают характеристики, выбирают нужные товары. Затем оформляют заказ и сразу отменяют.

Ответ дали последующие сессий таких пользователей. Фактически, отмененный заказ заменил собой список избранного. Приложение не позволяло оставлять в корзине товар более чем на сутки, а раздела с избранными товарами также предусмотрено не было. Пользователи спокойно сохраняли список покупок дома (в виде отмененного заказа), потом ехали в магазин, находили все нужные товары и покупали на месте. Добавление списка избранного снизило число отмененных заказов до 12%.

Конечно, это не все кейсы, о которых мы узнали. Более того, мы продолжаем интервьюировать наших пользователей (и немножко, пользователей конкурирующих сервисов) и в будущих публикациях обязательно расскажем о наиболее интересных случаях.