Пять инструментов, помогающих узнать аудиторию мобильного приложения и увеличить прибыль

А также сэкономить на продвижении и повысить эффективность рекламных кампаний.

Материал подготовлен при поддержке myTracker

myTracker — мультиплатформенная система аналитики и атрибуции на базе технологий Mail.ru Group, с помощью которой можно получить точные данные и статистику об использовании приложения и сайта.

Её инструменты помогают сэкономить на продвижении, а также больше заработать благодаря точности измерения и оптимизации проектов. Разбираем на простых примерах, в каких ситуациях они могут пригодиться.

Один из самых распространённых способов заработать на приложении — разместить внутри рекламу. Например, в играх между раундами часто показывают ролики. Но чтобы формат был эффективен, нужно понимать, какие рекламные места лучше работают, кто их смотрит, сколько и так далее.

Инструмент «Рекламная монетизация» даёт подробную статистику по тому, какое рекламное место чаще просматривается, каким сегментом аудитории, а также какой доход оно приносит.

Ситуация

Павел выпустил игру GoBall — в ней нет внутриигровых покупок, но есть рекламные видео между матчами. Это основной способ заработка приложения. Чтобы аудитория игры росла, Павел начал продвигать её в социальной сети и ещё на одном сайте.

Заглянув в myTracker, он заметил, что пользователи из социальной сети слишком мало смотрят рекламу, а потому у него не получается на них заработать. В то время как аудитория с другого сайта показала отличные результаты. Поэтому Павел решил сосредоточить рекламные бюджеты на второй площадке.

Другой вариант монетизации приложения — подписка. Например, ежемесячная плата за доступ к определённым возможностям сервиса или премиум-аккаунт в игре, дающий бонусы.

Инструмент myTracker «Аналитика подписок» автоматически отслеживает:

• Сколько пользователей покупает подписки.
• Что это за аудитория: точная география, модель устройства, рекламный источник и многое другое, вплоть до отдельного пользователя.
• Сколько людей продлевают подписку после определённого периода.
• Какой доход (LTV) с каждого пользователя получен за всё время подписки, будь то за полгода или хоть за пять лет.
• Конверсию в платную подписку: сколько пользователей покупают её после того, как попробуют бесплатную, если она есть.
• Какое количество людей перестает пользоваться подпиской и отменяет её.
• У какого количества пользователей регулярно списываются платежи за подписку, но при этом они не заходят в приложение (зона риска среди платящих, требующая внимания).

Ситуация

Пользователи приложения для изучения английского языка могут бесплатно изучить базовые уроки, а затем приобрести дополнительные курсы. Разработчики решили ввести подписку на определённые темы, так как заметили, что люди часто покупают сразу несколько курсов одного направления.

Вместе с платной подпиской — 599 рублей в месяц за все курсы одной темы — появился бесплатный пробный период на неделю.

Через месяц аналитика myTracker показала, что после пробного периода платную подписку покупают только 12% пользователей. Оказалось, что большинство не успевают за неделю ознакомиться со всеми возможностями платной версии, поэтому не спешат приобретать её. Об этом они смогли понять, в том числе, через разметку пользовательских событий и анализ активности аудитории.

Разработчики продлили бесплатную версию до месяца, а также сделали более понятное описание платной и повесили его на видное место в приложении. В результате конверсия в платную подписку выросла до 38%.

Один и тот же пользователь может скачать приложение на несколько устройств: например, смартфон, домашний планшет, ещё один смартфон члена семьи, — а также воспользоваться десктопной версией, если она есть.

Как правило, системы аналитики будут считать, что это четыре разных человека. Когда пользователь купит новый смартфон, то будет уже пять. Из-за этого владельцы приложения могут не знать, насколько велика их реальная аудитория, а также тратить лишние деньги на ремаркетинг.

Инструмент «Статистика на уровне пользователей» автоматически сопоставляет реального пользователя со всеми его устройствами и позволяет понять, когда приложение скачивает старый пользователь, но на новое устройство.

Ситуация

Виктор с друзьями запустил приложение Note для создания быстрых заметок. Способ монетизации — встроенная реклама и премиум-подписка. За три месяца его скачали 55 тысяч раз, хотя команда почти не тратила денег на продвижение. Согласно бизнес-плану, если количество пользователей превысит 50 тысяч, то приложение начнёт окупаться.

Команда уже собралась расслабиться и ещё больше снизить бюджеты на продвижение, но инструмент «Статистика по пользователям» показал, что рано. Оказалось, что людям удобнее использовать Note сразу на нескольких устройствах — они скачивают его на смартфон и планшет, а затем синхронизируют заметки.

На деле у Note было не 55 тысяч пользователей, а 30 тысяч. Эта информация позволила команде лучше понять свою аудиторию, ввести новые мультиплатформенные функции, а также показала, что рано отказываться от продвижения.

«Мультиплатформенная аналитика» пригодится тем, у кого помимо приложения есть связанный с ним сайт. Инструмент позволяет в одном месте и даже в одном отчёте посмотреть и сопоставить статистику по всем платформам — Web, Android, iOS — размер аудитории, её поведение, количество просмотров, время сеанса и так далее.

Ситуация

У Лены небольшой бизнес — она продаёт цветы с доставкой. У неё есть сайт и приложение — и там, и там можно оформить заказ. Подключив «Мультиплатформенную аналитику», Лена заметила, что клиенты проводят много времени в приложении, но оформлять заказ идут на сайт.

Разметив пользовательские события как на сайте, так и в приложении, она выяснила, что люди чаще заказывают на сайте из-за того, что в приложении неудобный интерфейс: маленькая и не сразу заметная иконка корзины, неудобная форма оформления доставки. А ещё на сайте можно сохранить шаблон заказа, а в приложении — нет.

После того, как команда Лены поработала над интерфейсом, всё пришло в норму: клиенты стали чаще заказывать цветы через приложение, повысив тем самым общие продажи на 23% в месяц.

Lifetime Value (LTV) — это показатель, сколько денег принесёт один или группа пользователей за всё время пользования приложением. Например, игрок потратил в первый месяц $10, во второй и третий — ничего, на четвёртый — ещё $7, а затем удалил игру. Его LTV — $17.

Этот показатель важно знать, чтобы понимать, не убыточно ли приложение, и где лучше покупать рекламу. Если стоимость привлечения одного пользователя составляет $20, а за всё время он принесёт лишь $17, значит, приложение работает в минус.

Инструмент «Предиктивная аналитика» на основе больших данных прогнозирует LTV с первых дней и сразу показывает, окупится ли пользователь.

Подробнее: «Аналитика мобильных приложений: прогнозируем LTV пользователя»

Ситуация

Команда выпустила игру Happy Zombies и начала закупать рекламу в «Социальной сети №1» и «Социальной сети №2». Она потратила по $1000 на каждой площадке за три дня. С первой пришли 100 человек, а со второй — 50. Значит, стоимость пользователя из первой соцсети составляет $10, а из второй — $20.

Уже на следующий день после окончания тестовой закупки «Предиктивная аналитика» на собранных данных выдала прогноз: игроки из первой соцсети принесут на 180 день в среднем по $7, а из второй — по $25. Несмотря на то, что в первой соцсети аудитория оказалась дешевле, она всё равно принесёт меньше, чем было потрачено на её привлечение. А игроки из второй смогут окупиться и принести прибыль.