Аналитические инструменты. Почему ими нужно пользоваться

Рейтинг брокеров бинарных опционов за 2020 год:
Содержание

НКО | Как и зачем общественной организации проводить аналитические исследования

Ната­лья Бара­но­ва

Всего материалов: 597

Как и зачем общественной организации проводить аналитические исследования

В янва­ре 2020 года редак­ция Теп­ли­цы подроб­но раз­би­ра­ла тему ана­ли­ти­ки. Мы рас­ска­зы­ва­ли о том, как про­ве­сти ана­лиз устой­чи­во­сти и пер­спек­тив НКО, оце­нить эффек­тив­ность кам­па­нии по сбо­ру средств в Сети, как вести кури­ро­вать соци­аль­ные сети. Опыт рос­сий­ских НКО пока­зал, что еще не все обще­ствен­ные орга­ни­за­ции про­во­дят подроб­ный ана­ли­ти­че­ский отчет сво­ей рабо­ты.

Кор­ре­спон­дент Теп­ли­цы Ната­лья Бара­но­ва узна­ла у одних спе­ци­а­ли­стов, поче­му они до сих пор не поль­зу­ют­ся ана­ли­ти­кой, а у дру­гих – чем плох стан­дарт­ный сухой отчет.

Почему мы должны это делать?

Pr-мене­джер бла­го­тво­ри­тель­но­го фон­да «Доб­рый город Петер­бург» Мари­на Гри­го­рье­ва при­зна­лась, что пока орга­ни­за­ция не осо­зна­ла цен­ность ана­ли­ти­ки. «Мы не зна­ем, какие воз­мож­но­сти она нам может дать, и поэто­му поль­зу­ем­ся ею на поверх­ност­ном уровне», – ска­за­ла pr-мене­джер. В НКО исполь­зу­ют «Яндекс.Метрику» для того, что­бы про­ана­ли­зи­ро­вать источ­ни­ки тра­фи­ка и отсле­дить посе­ща­е­мость в при­вяз­ке к пуб­ли­ка­ци­ям в СМИ.

К тому же одна из слож­но­стей заклю­ча­ет­ся в том, что в коман­де орга­ни­за­ции нет спе­ци­а­ли­ста, кото­рый бы сле­дил за этим. «Нам бы очень помог­ли инструк­ции, напи­сан­ные про­стым и понят­ным язы­ком, с при­ме­ра­ми, как мы можем при­ме­нять ана­ли­ти­ку в повсе­днев­ной дея­тель­но­сти», – уточ­ни­ла Гри­го­рье­ва.

C кол­ле­гой согла­си­лась дирек­тор неком­мер­че­ской орга­ни­за­ции «Парт­не­ры по радо­сти» (Томск) Ната­лья Шими­на. Сотруд­ни­ки орга­ни­за­ции тоже поль­зу­ют­ся «Яндекс.Метрикой», изу­ча­ют ауди­то­рию в соци­аль­ных сетях, но про­ве­сти глу­бин­ный ана­лиз пока не уда­лось. Шими­на при­зна­лась, что они толь­ко начи­на­ют зна­ко­мить­ся с веб-ана­ли­ти­кой. «На это нуж­но вре­мя и воз­мож­ность обу­че­ния», – заме­ти­ла она.

Аналитика не позволит вам сделать ошибки

Спе­ци­а­ли­сты неком­мер­че­ских орга­ни­за­ций, кото­рые уже созда­ва­ли ана­ли­ти­че­ские отче­ты, уве­рен­но гово­рят, что ана­ли­ти­ка помо­га­ет избе­жать оши­бок в рабо­те. По мне­нию спе­ци­а­ли­ста по онлайн-про­ек­там обще­ствен­ной орга­ни­за­ции «Грин­пис Рос­сии» Ксе­нии Мак­си­мо­вой, ана­ли­ти­ка долж­на отве­чать на вопро­сы: сра­бо­та­ло или нет (к при­ме­ру, кам­па­ния по сбо­ру средств, пуб­ли­ка­ции в СМИ), поче­му и каким обра­зом? То есть помочь обще­ствен­ной орга­ни­за­ции глуб­же понять, как ей уда­лось реа­ли­зо­вать тот или иной про­ект.

Ана­ли­ти­че­ский отчет силь­но отли­ча­ет­ся от стан­дарт­но­го отче­та НКО. В обыч­ном отче­те вы най­де­те, сколь­ко и куда были потра­че­ны сред­ства, сколь­ко про­смот­ров у вас было за месяц, то есть сплош­ные сухие дан­ные и ста­ти­сти­ку. Но ана­ли­ти­ка под­ра­зу­ме­ва­ет под собой целое иссле­до­ва­ние. Ксе­ния Мак­си­мо­ва счи­та­ет, что ста­ти­сти­ка – это про­сто срез про­ис­хо­дя­ще­го, того, что полу­чи­лось, а ана­ли­ти­ка – интер­пре­та­ция дан­ных.

«В ана­ли­ти­че­ском отче­те долж­ны быть какие-либо KPI, собран­ная ста­ти­сти­ка по тому, что полу­чи­лось, и выво­ды (рабо­та­ют или нет те мето­ды, кото­рые были выбра­ны для дости­же­ния цели)». Ксе­ния Мак­си­мо­ва

Напри­мер, в «Грин­пис Рос­сии» к ста­ти­сти­че­ско­му отче­ту добав­ля­ют интер­пре­та­цию, корот­кую тек­сто­вую или уст­ную для пре­зен­та­ции в рабо­чей груп­пе.

Кол­ле­гу под­дер­жа­ла дирек­тор по свя­зям с обще­ствен­но­стью бла­го­тво­ри­тель­но­го фон­да «Пода­ри жизнь» Ека­те­ри­на Шер­го­ва. В отче­те фон­да, по сло­вам спе­ци­а­ли­ста, есть ана­лиз ауди­то­рии, мате­ри­а­лов, кото­рые созда­ют­ся для чита­те­лей. «Мы ста­ра­ем­ся спро­гно­зи­ро­вать рабо­ту на инфор­ма­ци­он­ных ресур­сах фон­да и если необ­хо­ди­мо, изме­нить пода­чу мате­ри­а­лов так, что­бы они дости­га­ли цели, что­бы их чита­ли, ими дели­лись», – уточ­ни­ла Шер­го­ва.

«Мы про­во­дим ана­ли­ти­ку ауди­то­рии и обя­за­тель­но – ана­ли­ти­ку мате­ри­а­лов, осо­бен­но тех, после кото­рых наблю­дал­ся всплеск или паде­ние инте­ре­са к рабо­те фон­да. Здесь очень удоб­на систе­ма Google. Мы ста­ра­ем­ся узнать как мож­но боль­ше о людях, кото­рые чита­ют наши ресур­сы, и для это­го нам очень важ­на ана­ли­ти­ка самих соц­се­тей». Ека­те­ри­на Шер­го­ва

Обе орга­ни­за­ции поль­зу­ют­ся инстру­мен­том Google Analytics. По сло­вам экс­пер­тов, он поз­во­ля­ет видеть не толь­ко коли­че­ство посе­ще­ний, но так­же глу­би­ну про­смот­ра стра­ниц, самые попу­ляр­ные мате­ри­а­лы, стра­ни­цы вхо­да, источ­ни­ки тра­фи­ка.

Надежные российские брокеры:

Но Ека­те­ри­на Шер­го­ва отме­ти­ла, что при­хо­дит­ся обра­щать­ся и к дру­гим инстру­мен­там веб-ана­ли­ти­ки. Напри­мер, в соц­се­тях фонд обя­за­тель­но поль­зу­ет­ся ана­ли­ти­кой, кото­рую дают сами сети, а так­же систе­мой «Ампли­фер».

«Пожа­луй, более пол­ной, удоб­ной и user-friendly ана­ли­ти­ки, чем у «Ампли­фер», в соц­се­тях мы пока не нашли. Систе­ма сама мар­ки­ру­ет ссыл­ки, давая, таким обра­зом, исчер­пы­ва­ю­щую ста­ти­сти­ку пере­хо­дов. Еще «Ампли­фер» ука­зы­ва­ет луч­шее вре­мя для пуб­ли­ка­ции, что в соц­се­тях очень важ­но, пото­му что в отли­чие от сай­та это живой, дыша­щий орга­низм, и если вы потре­во­жи­ли его не вовре­мя, этот орга­низм убе­рет вас на самую даль­нюю пол­ку». Ека­те­ри­на Шер­го­ва

Кро­ме это­го, спе­ци­а­ли­сты фон­да «Пода­ри жизнь» поль­зу­ют­ся систе­мой Brand Analytics. Она поз­во­ля­ет отсле­жи­вать упо­ми­на­ния в прес­се и соц­се­тях. По сло­вам спе­ци­а­ли­ста, это очень нагляд­ное отра­же­ние того, как вос­при­ни­ма­ют­ся обще­ством дей­ствия фон­да и дру­гие важ­ные собы­тия в обла­сти бла­го­тво­ри­тель­но­сти.

В ана­ли­ти­че­ском отче­те долж­ны быть и све­де­ния о кон­вер­сии. Уро­вень кон­вер­сии Ека­те­ри­на Шер­го­ва узна­ет в «Ампли­фе­ре», а с помо­щью Google она видит чис­ло отка­зов и сред­нее вре­мя пре­бы­ва­ния на стра­ни­це, кото­рая вызва­ла пере­ход.

«Все это в ито­ге фор­ми­ру­ет общий порт­рет наших дру­зей в каж­дой соц­се­ти и на сай­те и поз­во­ля­ет нам рас­ска­зы­вать о рабо­те фон­да такие вещи и таким обра­зом, что­бы это было инте­рес­но имен­но им». Ека­те­ри­на Шер­го­ва

Ксе­ния Мак­си­мо­ва посо­ве­то­ва­ла про­во­дить ана­лиз рабо­ты посто­ян­но для того, что­бы дви­гать­ся в пра­виль­ном направ­ле­нии. Самое слож­ное, по мне­нию экс­пер­та, най­ти вре­мя на ана­лиз того, что дела­ешь. «Но это необ­хо­ди­мо, пото­му что запро­сто может ока­зать­ся, что уже доста­точ­но про­дол­жи­тель­ное вре­мя идешь в про­ти­во­по­лож­ную от цели сто­ро­ну», – объ­яс­ни­ла Мак­си­мо­ва.

Почему традиционные инструменты маркетинговой аналитики не приносят должных результатов и что с этим делать?

В рамках нового исследования от CMO Council 52% конечных потребителей заявили, что наиболее важным аспектом их опыта взаимодействия с брендом является быстрый отклик сотрудников на проблемы, потребности, запросы и предложения, которые у них возникают.

Современные предприниматели хватаются за любые возможности, чтобы сделать свой бизнес более отзывчивым, но традиционной маркетинговой аналитики здесь уже недостаточно. Типичные аналитические решения не дают стартаперам real-time результаты, а они играют важнейшую роль в мире объемных, разнообразных и скоростных данных. В сегодняшней статье мы объясним вам, чем обусловлены эти ограничения и каким образом вы можете их избежать.

Что такое традиционные маркетинговые аналитические инструменты?

Сегодня главная задача маркетологов сводится к рассылке персонализированных сообщений клиентам и получению как можно больших ROI от своих маркетинговых вложений. Достижение этой цели подразумевает унифицированную обработку всех доступных клиентских данных, а такая продвинутая аналитика нуждается в мощных и эффективных data-платформах.

Большинство компаний ограничены в этом плане ввиду бюджета, технологий или нехватки кадров, и согласно недавнему исследованию от Dun & Bradstreet и Forbes Insights, им еще только предстоят подобные инвестиции.

Какие из перечисленных сложностей больше всего мешают вашей компании использовать данные и аналитику для принятия решений: нехватка бюджета; технологические нюансы; вопросы безопасности; отсутствие необходимых навыков; менеджмент данных; точность/качество данных; невозможность достичь ROI; плохое освоение сервисов командой; несогласованность по функциям; отсутствие data-driven культуры и т. д.

В течение нескольких последних десятилетий маркетологи размещают данные, полученные от пользователей, в хранилищах для отчетности и анализа. Так как они собирают информацию из разных источников, сперва ее нужно отфильтровать и стандартизировать, а уже затем вносить в соответствующие таблицы. После этого компания определяет ключевые метрики, которые хочет отслеживать, и свойства, необходимые для анализа таких показателей. Затем полученные KPI-метрики включаются в отчет.

Каждый из упомянутых выше шагов имеет огромное значение. Традиционная аналитическая модель стоит организациям колоссальных усилий, времени и денег, но в то же время она далеко не всегда приносит им адекватные и своевременные результаты. В большинстве случаев маркетинговые команды испытывают сложности на этом поприще из-за 6 основных факторов.

1. Экспоненциальный рост объемов данных и скорости их передачи

В последние годы среднее количество тачпоинтов для клиентов компаний и объемы данных, генерируемые каждым из них, заметно выросли. Сайты, социальные сети, POS и call-центр системы, а также новые IOT источники данных (устройства «умного дома», переносные технологические девайсы и т. д. ) дают компаниям очень много информации, причем зачастую непрерывно.

Вы этого не знали? Тогда читайте:  uTrader - отзывы и обзор брокера

«К 2020 году к Сети будет подключено более 75 000 000 000 устройств»

Сейчас такой наплыв сведений называют «big data» — термином, который описывает настолько большие или сложные наборы данных, что традиционных программных решений для их обработки уже недостаточно.

Big Data ставит перед компаниями непростую задачу. Помимо огромных вычислительных мощностей, которые нужны для анализа данных, маркетологам приходится думать над тем, как можно сохранять, обновлять или делиться собранной информацией в режиме реального времени.

Хотя индустрия данных и развивается быстрыми темпами, опрос от все тех же Dun & Bradstreet и Forbes Insights показал, что к более активному использованию продвинутой аналитики это не приводит.

Что лучше всего описывает подход вашей компании к использованию аналитики? Анализ таблиц; базовые модели; основанные на прошлом поведении и/или регрессии; анализ дашбордов; предиктивные модели с использованием как внутренних , так и внешних данных; продвинутые аналитические методики для прогнозирования и ожидания изменений; предиктивные модели с использованием внутренних данных

2. Негибкая, статическая data-модель

При работе с описанной ниже статической data-моделью компаниям сложно приспосабливаться к новым линиям продуктов, рынкам или изменяющемуся процессу продаж. Из-за этого некоторые аналитические решения могут терять для них актуальность уже через несколько недель после внедрения.

Традиционная маркетинговая аналитическая модель: источники данных > фильтрация и очистка данных > хранилище данных > аналитические отчеты

Когда дело касается добавления еще одного источника данных, изменений в свойствах существующих источников или адаптации к real-time переменам в бизнесе (к примеру, запуску нового продукта или покупке стартапа), статическая data-модель ограничивает ваши возможности.

Несмотря на то что такая модель отлично выражает структуру компании в отдельно взятый момент времени, если что-то меняется, она начинает замедлять процесс принятия решений и вынуждает маркетологов оставаться на шаг позади в плане использования последних клиентских данных.

Маркетологи попадают в петлю статической data-модели и не могут продвигать кампании на основе свежей информации

В наши дни компании куда больше фокусируются на сервисах, которые позволяют им принимать решения в режиме реального времени, вместо того чтобы терять дни или недели с традиционными аналитическими инструментами.

3. Интеграция данных отнимает много времени и сил

Чтобы быстро интегрировать данные, сопоставлять разные каналы и создавать единое видение клиента в real-time режиме, маркетологи должны использовать основанный на поведении подход.

Аналитические journey-платформы могут быть очень полезны в этом плане. Они разработаны для быстрого внедрения данных в различные системы/каналы и позволяют компаниям получать обобщенное представление о клиенте. С их помощью маркетинговая команда может анализировать миллионы data-точек в реальном времени и собирать действенную аналитику еще до того, как она утратит свою актуальность.

Аналитические journey-платформы позволяют интегрировать данные из множества источников

4. Нехватка навыков и ресурсов

Даже если вы уверены в том, что ваша команда справится с проблемами «big data» с помощью традиционной модели хранения данных и их интеграции, отнимающей слишком много времени, для эффективного анализа всей информации вашим сотрудникам нужно осваивать серьезные технические, статистические и аналитические концепции.

Например, чтобы извлекать сведения из наборов данных, работники должны быть знакомы с такими языками программирования, как SQL, R или Python, и уметь манипулировать данными. Иными словами, для получения полезных инсайтов на основе собранной информации вам нужны квалифицированные специалисты, которых так сложно найти, удержать и мотивировать.

Как правило, маркетологи не обладают вышеперечисленными знаниями, и это влечет за собой различные задержки. Согласно упомянутому ранее опросу от Dun & Bradstreet и Forbes Insights, более чем 25% руководителей считают нехватку профессиональных навыков своей главной преградой на пути к успешному использованию данных и аналитики.

Чтобы смягчить эту проблему, компаниям следует работать с аналитическими платформами, которые обеспечивают практичный, быстрый и эффективный доступ к информации и позволяют маркетологам фокусироваться на релевантных бизнес-решениях. Такие продвинутые сервисы могут представлять сложные данные через визуальные «путешествия», анализ которых не требует участия десятков data-ученых.

5. Нехватка маркетинговых аналитических инструментов, работающих в real-time режиме

Традиционные аналитические методики имеют еще один весомый недостаток, который часто упускается из виду. Статическая data-модель предлагает вам исторический обзор данных, полезный для анализа трендов и эффективности с течением времени, но сегодня маркетологам нужно знать, что происходит с клиентами в перспективе, и корректировать свой пользовательский опыт в реальном времени.

Большинство так называемых «real time» сервисов работают с задержкой в 24-48 часов. Кроме того, львиная доля аналитических систем не имеет прямой интеграции с системами маркировки, чтобы использовать персонализацию и влиять на поведение клиентов в нужные моменты.

Пример: генерируя своевременные и релевантные офферы

Ритейлер хочет запустить апсейл-кампанию для своих самых ценных in-store клиентов, чтобы конвертировать их в постоянных онлайн-покупателей. Опираясь на традиционную аналитическую модель, аналитик обращается к хранилищу маркетинговых данных для определения наиболее ценных клиентов.

Затем результаты этого запроса сопоставляют с POS данными, чтобы создать целевой список клиентов, которые покупали что-то в прошлом месяце, и использовать их для кампании повторной покупки, где подходящие потребители получают предложение по предпочитаемому ими каналу.

Как думаете, сколько времени потребуется для выполнения такого процесса? Несколько дней или, может быть, даже недель? Суть в том, что когда клиент, наконец, узнает об оффере, он наверняка покажется ему не очень актуальным.

«Еще одно неактуальное предложение? Похоже, они даже не представляют, на каком этапе клиентского пути я нахожусь»

Ваши клиенты рассчитывают получать от вас персонализированный опыт, который бы диктовался их текущими предпочтениями и последними взаимодействиями.

Journey-аналитика предоставляет поведенческие real-time данные

Чтобы предоставить каждому клиенту персонализированный опыт на основе его уникальных интересов и пути, компании должны соединять миллионы data-точек и анализировать пользовательские «путешествия» по мере их возникновения.

С аналитическими journey-платформами это вполне осуществимо. Они позволяют маркетологам находить возможности для real-time вовлечения за счет глубокого анализа поведения клиентов.

С помощью таких сервисов вы сможете заранее определять пользователей, которые собираются уходить, и соединять точки между взаимодействиями клиентов и бизнес-результатами за считанные секунды.

Аналитические journey-платформы могут фиксировать значимые поведенческие паттерны в реальном времени даже по анонимным посетителям, поэтому вы можете вовлекать каждого клиента посредством своевременных персонализированных офферов

Journey-аналитика обеспечивает real-time взаимодействие

Вдобавок к мониторингу поведения клиентов в режиме реального времени, аналитические journey-платформы позволяют командам по маркетингу и UX автоматически взаимодействовать с каждым клиентом в наиболее подходящие моменты — через предпочитаемый ими канал и релевантным, персонализированным образом.

Возможность интеграции с martech-системами и запускать real-time взаимодействие — это огромный шаг вперед

6. Игнорирование мультиканальных путешествий

Большинство аналитических инструментов работают на основе данных из отдельного канала и не фиксируют сложных, мультиканальных путешествий.

К примеру, digital-аналитик в маркетинговой команде будет использовать аналитическую платформу (такую как Google Analytics), чтобы измерять трафик сайта или приложения, источники привлечения, поведенческий поток и вовлечение контентом. Соцмедиа аналитик из той же команды может пользоваться более узконаправленными аналитическими инструментами для измерения охвата, вовлечения и других социальных метрик.

Хотя такой традиционный подход и полезен, он позволяет рассматривать каналы только по отдельности и не дает вам полного представления о клиентском пути, которое необходимо для персонализированного real-time вовлечения пользователей в масштабе.

Основанные на journey-аналитике подходы являются кросс-канальными

Согласно четвертому ежегодному докладу State of Marketing от компании Salesforce, 67% ведущих маркетологов считают, что создание связанного клиентского путешествия с учетом всех тачпоинтов и каналов имеет решающее значение для успеха их общей маркетинговой стратегии.

То, что клиентское путешествие является многоканальным — хорошо известный факт, но теперь новое исследование от Harward Business Review обнаружило, что чем больше каналов пользователь задействует, тем большую ценность он представляет.

Journey-аналитика создает унифицированное видение клиента по мере того, как он взаимодействует с вашим брендом в разных тачпоинтах. С помощью таких инструментов вы можете найти кросс-канальные пути, которые ведут (или нет) к интересующему вас действию. Кроме того, некоторые сервисы позволят вам использовать алгоритмы машинного обучения для поиска более оптимальных «маршрутов» и прогнозирования вероятного поведения клиентов.

Лучшие инструменты для аналитики мобильных приложений в 2020 и 2020 годах

Аналитика мобильных приложений – ключ к пониманию того, как функционирует ваш продукт. Она показывает, что требуется улучшить, и как привлечь новых пользователей или клиентов. Все написанное ниже в том или ином виде применяется в аналитике, уже встроенной в конструктор мобильных приложений appropio.com Инструменты оценивают iOS и Android-приложения по тысячам критериев. Аналитические инструменты дают полное представление о том, что работает хорошо, что нужно изменить и где требуется техническое обслуживание. О каких сервисах мобильной аналитики вы должны знать? Какие их них работают бесплатно для Apple или Android? В чем разница между показами и сеансами? В этой статье мы расскажем, что такое аналитика мобильных приложений и какие инструменты для анализа данных стоит выбрать.

  1. Типы аналитики: маркетинговый, in-app и анализ производительности
  2. Что такое маркетинговая аналитика?
  3. Что такое in-app анализ?
  4. Что такое анализ производительности продукта?
  5. Как выбрать платформу
  6. Отдельные платформы для анализа мобильных приложений

Типы аналитики: маркетинговый, in-app и анализ производительности

По данным Tune, аналитические инструменты делятся на три большие категории: маркетинговая аналитика, in-app и анализ производительности. Мы вкратце расскажем про каждый их них.

Вы этого не знали? Тогда читайте:  Отзывы о брокере EquityFlow почему не стоит ему доверять свои деньги

Маркетинговый анализ мобильных приложений

Он показывает, где именно пользователи находят ваше мобильное приложение: во время просмотра товаров в App store или на других сайтах. Он сравнивает число загрузок и покупок в приложении, рассказывает, как монетизировать продукт, при этом увеличить ROI и не потерять клиентов.

In-app анализ

Показывает каждое действие пользователя в мобильных приложении. Как они ведут себя, всегда ли возвращаются на главную страницу или переходят по глубинным ссылкам? Ключевой показатель здесь – демографические данные. Эта действительно важная информация. С демографией вы поймете, что не всегда активные пользователи вашего приложения являются самыми ценными. Как же сделать их такими?

Анализ производительности

Чем-то похож на in-app, но здесь анализ больше работает с самим механизмом, и гораздо меньше с пользователями. Он определяет страницы, которые приводят к сбою приложения, или устройства, из-за которых оно работает медленнее. В этом и суть анализа производительности. Если на iPhone 7 (только в этой модели) приложение вылетает каждый раз при открытии, то пострадает весь маркетинг. Сейчас мы более подробно рассмотрим каждый тип аналитики приложений.

Что такое маркетинговая аналитика?

Сегодня даже самое продвинутое мобильное приложение из когда-либо известных боролось бы за популярность. В 2020 году по всему миру загрузка приложений снижалась, при том, что ежедневно в Apple App Store загружалось около 1000 приложений. Как же выделиться из толпы? Реклама и маркетинг вам в помощь.

Ожидается, что за следующие три года расходы на маркетинговую аналитику … увеличатся с 4,6% до почти 22% от общего бюджета. В частности, доля общего маркетингового бюджета для мобильной аналитики должна вырасти до 8,3% в ближайшие три года.

Рекламные кампании включают рекламу до предложений и перекрестную рекламу. А чтобы понять, что работает, а что нет, вам понадобится маркетинговая аналитика. Рекламных сетей и форматов объявлений много, и чтобы получать хороший доход от инвестиций, важно отслеживать и понимать принцип их работы. Есть огромное количество ключевых показателей эффективности, мы перечислим несколько основных.


Пользовательские события. Это метрики, которые вы сами настраиваете, чтобы узнать, например, сколько раз люди кликали на кнопку «Пользователям также нравится».

Реальная проблема – разобраться, что делать со всей этой информацией. По данным исследования CMOS, главная причина, по которой люди не пользуются мобильной аналитикой, в недостатке практики и знаний о том, что с ней делать.

Факторы, препятствующие использованию маркетингового анализа (по данным исследования CMOS):

Многие упомянутые нами платформы предлагают не просто информацию, а способы обоснования данных. Получив доступ и разобравшись, можно смело приступать к разработке маркетинговой кампании. Например, вы можете выяснить, что большая часть пользователей заходят в ваше мобильное приложение перед сном, поэтому будет логично транслировать рекламу именно в вечерние часы.

Что такое in-app аналитика?

То, что пользователи делают в мобильном приложении, – только вершина айсберга для in-app аналитики. Категория делится на три секции: устройство, демографические характеристики пользователя и пользовательское поведение. Первая часть определяет, с какого именно гаджета человек заходит в приложение, и как модель или версия ОС влияет на его поведение (например, на некоторых девайсах (смартфонах) кнопка «купить» на странице может быть спрятана за другой). В секции с демографическими характеристиками можно выбрать язык, пол, местоположение, а также определить, новый пользователь или нет.

Самый важный пункт – пользовательское поведение. Критерий определяет, что делают люди в приложении и как это влияет на доход и конверсии. Отслеживать можно по многим позициям: где люди кликают на приложение, сколько времени проводят на странице, какие страницы ведут к более высокой конверсии и почему (это может быть контент, продукт, дизайн).

Тип девайса.
Поведение в приложении: клики, завершенные уровни, сделанные покупки.
Локация, пол, возраст и язык пользователей.
Новый пользователь или вернулся.

Операционная система.
Производитель.
Время пользования.


Ориентируйтесь на эти показатели, чтобы максимально повысить уровень ROI. По аналогии с играми задаешься вопросом, есть ли особые уровни или боссы, из-за которых люди выходят из приложения? Как часто они используют определенный параметр или, если их несколько, отдают предпочтение какому-то одному? Эта информация станет бесценной, если понимать принцип взаимодействия пользователей с вашим продуктом.

Все это подразумевается в подмножестве А A/B аналитики.

A/B аналитика

Людям предлагают одну из двух функций (которые отличаются по дизайну и наполнению) и смотрят, какая из них работает лучше. Загвоздка в том, что аналитика проводится во время работы над продуктом – его тестируют на пользователях, не отключая приложение и не прекращая с ним работать. A/B-тесты играют ключевую роль, но это только один из многих способов. Кроме тестирования компании часто прибегают и к другим вариантам.

Теперь переходим к основе основ – анализу эффективности приложения.

Что такое анализ эффективности мобильного приложения?

Это основа оптимизации – без этого набора статистических данных невозможно удержать пользователей, потому что это самая главная метрика и не важно, рабочий продукт или нет. Здесь исследуют аптайм (как долго приложение остается открытым), сбои, отзывчивость и использование ресурсов. Вам нужно знать, когда приложение работает, тормозит или выходит из строя. И так о каждой операционной системе и девайсе, с которых люди пользуются вашим продуктом. Ваше приложение работает на телефонах определенного бренда лучше, чем на других? Вы наверняка захотите узнать почему так происходит. Кроме того, ваше мобильное приложение может зависеть от облачных сервисов сторонних разработчиков, и вам тоже будет интересно, как именно это влияет на приложение, когда оно в режиме доступа или наоборот. Вот некоторые показатели производительности приложений.

Задержка устройства.
Задержка API.
Время работы.
Сбои.
Исключения.
Ошибки.
Передача данных.

Эти параметры очень важно знать, чтобы понять, что именно может не работать. Если вы заметили, что при открытии определенной страницы на iOS приложение уходит в ошибку, и это важная страница, то теперь вы сможете точно обнаружить причину. Теперь вы знаете, какие бывают типы аналитики приложений, а сейчас поговорим о самих платформах.

Как выбрать платформу аналитики мобильных приложений?

В списке ниже мы указали лишь некоторые аналитические платформы, поэтому важно знать, как подобрать лучший для себя вариант. Вот пункты, на которые надо обратить внимание в первую очередь.

Тарифный план

Тарифный план – один из главных моментов при выборе. У многих платформ есть разные “уровни”. Чем они дороже, тем больше метрик, точек данных и функций вам предложат. Если ваш софт не генерирует огромные объемы данных или приложению нужно всего несколько метрик, тогда вам не стоит выбирать «полный пакет». Некоторые инструменты полностью бесплатные, а другие за бесплатно предлагают только самые базовые функции.

Основные возможности

Некоторые платформы предлагают конкретную ключевую функцию в дополнение к базовым – A/B-тестированию, отправке push-уведомлений или упору на метрики для игр. Отличительные особенности есть у большинства платформ, но не у всех. Выясните, какими достоинствами может похвастаться определенная платформа, и подумайте, нужны ли они вашему приложению.

Что нужно для вашего приложения?

В продолжении к предыдущему пункту, какой вид аналитики вам нужен? Если вашим приложением пользуются только ваши сотрудники или всего несколько людей, то анализ эффективности будет для вас важнее, чем пользовательский опыт. Если же продукт очень оригинальный и стандартный анализ здесь не работает, вам подойдет инструмент с возможностью настраивать метрики.

Уровень поддержки

Какой объем документов предполагает платформа? Работает ли круглосуточная горячая линия или менеджеры, готовые помочь в случае сбоя? Если вы не придаете остальному функционалу большого значения, то этот фактор может стать решающим в процессе принятия решения.

Размер SDK/сложность выполнения работы

Почти у всех из перечисленных платформ простая система интеграции, иногда нужно ввести всего лишь одну строку кода. У других же либо большие пакеты SDK, либо работать с ними весьма сложно. Это замедляет работу продукта или сказывается на его эффективности. Убедитесь, что платформой удобно пользоваться, и она полностью совместима с вашим приложением.

Мы надеемся, что учитывая перечисленные пункты, вам будет проще выбрать платформу для анализа мобильных приложений. Если этой информации недостаточно, вы всегда можете задать нам вопросы на сайте appropio.com.

Лучшие платформы для анализа

Мы представляем одни из лучших инструментов аналитики. В списке они не расположены по значимости и качеству, главный критерий – набор факторов, определяющих эффективность продукта. Инструменты предлагают разные типы метрики и продуманную визуализацию, охватывают весь диапазон данных, которые могут понадобиться разработчику или покупателю. Если вы еще не нашли, что искали, вы всегда можете проверить наш каталог инструментов аналитики. Вот список продуктов, которые мы выбрали:

Google Analytics
Apple Analytics
Appsflyer
Appsee
App Annie
Tune
Localytics
Apsalar
Countly
MixPanel
GameAnalytics
AppAnalytics
UpSight
Swrve
Kochava
Appdynamics
Heap Analytics
MoEngage
Taplytics
LeanPlum
Singular
Adjust
Apptentive
Appboy

1. Google Analytics

Ни один рейтинг не обходится без Google Analytics для мобильных приложений. Интернет-гигант анализирует собственную платформу Android, iOS и другие.

Тип: In-app аналитика

Тарифы: как и остальные продукты Google, здесь предлагают мощную бесплатную версию плюс пользовательские уровни для предприятий.

Поддерживает платформы: iOS, Android и другие.

Именно этот инструмент по умолчанию предлагается пользователям конструктора мобильных приложений appropio.com

2. Apple Analytics

Что и следовало ожидать от компании из Купертино, Apple предлагает функционал с постоянными обновлениями аналитических инструментов, привлекательным дизайном и простой реализацией. Разумеется, он работает только для iOS. Это один из самых полных и мощных инструментов для отслеживания всех ваших данных в приложении.

Вы этого не знали? Тогда читайте:  Как ставить на бинарных опционах популярные стратегии

Тип: In-app аналитика.

Тарифы: включены в членский взнос разработчика ($99 или $299 в год).

Поддерживает платформы: iOS, TvOS.

3. AppsFlyer

Среди всех аналитических платформ для разработчиков и покупателей, Apps Flyer доверяют, среди прочего, Wall Street Journal, L’Oreal и Trivago. Это единая площадка для маркетинговой аналитики, защищенная от мошенничества. Среди партнеров – Twitter и Google.

Тип: Маркетинговая аналитика

Тарифы: $0,05, $0,04 и $0,03 за установку, в зависимости от объема. Бизнес-пакеты и планы для предприятий предполагают индивидуальные расценки и обновления.

Поддерживает платформы: iOS, Android, Windows, Web, Unity, Amazon, TvOS

4. Appsee

Пользуясь Appsee, разработчики смогут получить качественные визуальные данные о своем мобильном приложении. Достаточно нажать на тепловые карты кликов, чтобы увидеть истинное поведение пользователя в приложении. Также доступны записи пользовательских сеансов; довольно легкий SDK. К недостаткам можно отнести работу только с iOS и Android, хотя сейчас это нельзя назвать большой проблемой.

Тип: In-app аналитика.

Тарифы: 14-дневная бесплатная пробная версия, цены на стандартные тарифные планы не раскрываются

Поддерживает платформы: iOS, Android

5. App Annie

Платформа анализа приложений и рыночных данных помогают разработчикам создавать лучшие приложения для бизнеса. App Annie – одно из самых известных хранилищ новостей и статистических данных в мире мобильных устройств; это настоящий образец для наборов данных и аналитики. Сервис платный, и неопубликованные уровни цен, по слухам, будут дорогими.

Тип: Маркетинговая аналитика.

Тарифы: бесплатно или на специальных условиях

Поддерживает платформы: iOS, Android, TvOS, Windows, Amazon, Web

6. Tune

Аналитическая маркетинговая платформа включает аналитику App Store в своей «консоли» и предлагает бесплатный пробный период. В Tune есть инструменты для рекламных сетей, отслеживание в реальном времени и стороннее управление объявлениями, но данные из Facebook он не собирает.

Тип: Маркетинговая аналитика.

Тарифы: аналитика 10 приложений и меньше – бесплатно, затем специальные тарифы..

Поддерживает платформы: iOS, Android, Windows, Web

7. Localytics

Программное обеспечение может отслеживать до 100 тысяч активных пользователей и 12 миллионов точек данных в месяц. Localytics проводит детализацию графиков, анализирует пользовательские потоки и воронки. Разработчикам доступны A/B тестирование и собственный менеджер учетных записей. Есть автоматизация маркетинга, и экспорт данных в форматы PDF или CSV.

Тип: In-app аналитика.

Поддерживает платформы: iOS, Android, Windows Mobile, BlackBerry, HTML 5

8. Apsalar

Компания Apsalar представляет аналитическую платформу с маркетинговыми инструментами Marketing Attribution, Remarketing Audience and CRM & Prospecting Audiences. Он работает только для iOS и Android, но это компенсируется большими возможностями: от измерения LTV до автоматизации маркетинга и анализа воронки кросс-приложений.

Тип: Маркетинговая аналитика.

Поддерживает платформы: iOS, Android

9. Countly

Countly охватывает все: push-уведомления, профили пользователей, сегментацию с аналитикой в реальном времени до 10 миллионов уникальных идентификаторов и многое другое. Из уникальных особенностей – отзывчивый интерфейс, аналитика в реальном времени и, самое главное, открытый исходный код.

Тип: In-app аналитика.

Тарифы: от бесплатного плана до $250 в месяц и выше для предприятий.

Поддерживает платформы: iOS, Android, BlackBerry, Windows Phone, Apple Watch, Mac OS X, Unity3D и Flash

10. MixPanel

Mixpanel – продвинутая платформа аналитики с почти 3 тысячами клиентов, среди которых miniclip, AirBnB, WordPress и Match.com. Установить его можно менее чем за 10 минут. Есть много аналитических инструментов (анализ воронки, когортный анализ, автоматизация маркетинга), но, к сожалению, нет живого показа.

Тип: аналитика в приложении

Тарифы: от бесплатного плана до $999 в месяц, есть специальные условия.

Поддерживает платформы: iOS, Android

11. GameAnalytics

Как следует из названия, GameAnalytics – ориентированная на игры, бесплатная аналитическая платформа. Она отслеживает прогрессию и продвижение по уровню, имеет настраиваемый графический интерфейс пользователя (GUI). Поддерживает действующий Unity, а также Corona, Xamarin, Python и Flash.

Тип: In-app аналитика.

Поддерживает платформы: Unity для iOS, Android, Flash, Windows, Web GL

12. AppAnalytics

App Analytics – очень продвинутая платформа с множеством функций, включая сенсорные карты тепла, распознавание жестов и анализ push-уведомлений. Особый предмет гордости – маленький объем памяти, что никак не сказывается на производительности приложения.

Тип: In-app аналитика.

Тарифные планы: есть бесплатные, за $399 в месяц, а также корпоративный план для предприятий с нераскрытым ценовым тегом.

Поддерживаемые платформы: iOS, Android, Windows Mobile

13. UpSight

В аналитической платформе можно настроить метрики и отследить события. Upsight предлагает услуги по консультированию и оптимизации объявлений. Панели управления настраиваются аналогично KPI. Цены на тарифы не публикуются, но есть бесплатная пробная версия. Включает возможности A/B тестирования и автоматизации маркетинга.

Тип: Маркетинговая и in-app аналитика.

Тарифные планы: нет, только индивидуальные расценки

Поддерживает платформы: iOS, Android

14. SWRVE

SWRVE отслеживает поведение пользователей и покупки, проводит A/B тестирование маркетинговые in-app кампании, доставляет push-уведомления. Единственный «недостаток»: он работает только для iOS и Android. Оцените работу продукта самостоятельно, воспользовавшись бесплатной демо-версией.

Тип: Маркетинговая аналитика.

Тарифные планы: бесплатная пробная версия, цены на ежемесячные тарифные планы не разглашаются

Поддерживает платформы: iOS, Android

15. Kochava

Гарантия бесперебойной работы на своей платформе 99,98%, SDK для этого не понадобится. Kochava уделяет особое внимание конфиденциальности данных пользователей. Он предоставляет пользователям сочетание функций аналитики и атрибуции, а также поддержку iBeacons, API-интерфейс от сервера к серверу и технологию IdentyLink (идентификация пользователя приложения для разных устройств).

Тип: Маркетинговая аналитика.

Тарифные планы: бесплатная аналитика приложений, $0,03 за установка для аналитики атрибуции, уровень цен для предприятия не раскрыт.

Поддерживает платформы: iOS, Apple Watch OS, Android

16. AppDynamics

Инструмент поможет повысить показатели, предоставляет статистические данные. USP у AppDynamics – это шесть «интеллектуальных движков», которые отслеживают выходящие за рамки обычного показатели. Он сосредоточен на работе с более крупными приложениями и компаниями. Тем не менее, его довольно легко развернуть, ведь это платформа с автоматическими настройками, которая к тому же запоминает поведенческие данные в приложении.

Тип: In-app аналитика.

Тарифные планы: бесплатная пробная версия, бесплатный план Lite, пользовательские расценки для Pro-планов

Поддерживает платформы: iOS, Android

17. HeapAnalytics
Бескодовая площадка для анализа данных в реальном времени и за прошедшие периоды. Автоматизация функций HeapAnalytics позволяет отслеживать и составлять график показателей. Поддержка ненативной платформы Android немного тормозит. Если вы хотите связать статистику с другим инструментом, тарифный план для предприятий включает прямой экспорт данных.

Тип: In-app аналитика

Тарифный план: бесплатные версии или индивидуальные расценки

Поддерживает платформы: iOS, web

18. MoEngage

Платформа для вовлечения пользователей анализа мобильных приложений. MoEngage ориентируется на геотаргетинговые уведомления о продукте и сообщения в приложении. Отслеживает количество удаленных приложений (для iOS). MoEngage – крупная маркетинговая платформа в Индии, которая интегрируется с MobileAppTracking, Appsflyer, Apsalar.

Тип: аналитика в приложении.

Тарифные планы: есть бесплатный, расценки на обычные планы не раскрыты

Поддерживает платформы: iOS, Android, Windows Mobile

19. Taplytics

Taplytics – мобильная система с A/B тестированием, push-уведомлениями и аналитикой, и бесплатным пробным периодом. Его BigQuery открывает доступ к необработанным данным (экспериментам, событиям или push-уведомлениям) для настройки пользовательских показателей, а также предлагает интеграцию с Mixpanel и Google Analytics, но это только для iOS и Android.

Тип: In-app аналитика.

Тарифные планы: бесплатный (для отслеживания до 25 тыс. MAU), цены для предприятий по запросу

Поддерживает платформы: iOS, Android

20. LeanPlum

Leanplum управляет мобильным контентом. Пользователи могут персонализировать и динамически публиковать мобильный контент.

Тип: Контент менеджмент и А/В тестирование

Тарифные планы: бесплатный тестовый период, цены опубликуют в ближайшее время

Поддерживает платформы: Android, BlackBerry, iOS

21. Singular

Singular – комплексная платформа для аналитики платформы маркетинга, которая поможет максимально повысить ROI с помощью «1600+ предварительно сконфигурированных маркетинговых решений». В процессе будут использоваться комбинации и алгоритмы с разными типами данных, чтобы в итоге получить ценную информацию.

Тип: данные о рынке

Тарифный план: сведений нет

Поддерживает платформы: Android, iOS, Web

22. Adjust

Adjust – программный пакет атрибуции и аналитики для мобильных приложений, позволяющий маркетологам проверять статистику магазина, источники рекламы и расширенную аналитику для полной монетизации своего приложения.

Тип: бизнес-аналитика, маркетинг, аналитика приложений

Тарифные планы: Бесплатная демо-версия

Поддерживает платформы: Android, BlackBerry, HTML5, iOS, Windows Phone

23. Apptentive

Apptentive – это про обработку данных, а еще про создание бренда и надежного пользовательского опыта. Сторона аналитики отслеживает поведение и взаимодействие пользователей, но Apptentive также является платформой для проведения опросов, оценки настроений и прослушивания отзывов.

Тип: In-app аналитика

Тарифный план: Бесплатная пробная версия, после – индивидуальные расценки

Поддерживает платформы: iOS, Android, Cordova

24. Appboy

Appboy – пакет программного обеспечения для автоматизации и аналитики мобильных приложений. Он ориентирован на управление вашей кампанией, продвижение бизнеса и максимально эффективное использование вашего приложения.

Тип: Маркетинговая аналитика

Тарифный план: демо-версия, затем – индивидуальные расценки

Поддерживает платформы: Android, HTML5, iOS, Unity, Windows Phone

Пословица «знание – сила» особенно применимо к области мобильных приложений. Чем больше полезной статистики вы отслеживаете, тем больше метрик вам доступны, тем больше у вас способов улучшить свой продукт и получить нужных пользователей и клиентов. Надеемся, на примере этого руководства мы помогли вам понять важность аналитики, раскрыли ее суть и рассказали, каким сервисам точно можно доверять.

Самые жирные бонусы за открытие счета:
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Какие брокеры бинарных опционов выплачивают?
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: