Analytics dans l'application mobile

Ou comment commencer à analyser une application mobile.



L'analyse des applications mobiles devrait être votre meilleur ami si vous planifiez ou développez déjà une application pour iOS ou Android. Cela vous aidera à comprendre ce qui doit être optimisé et dans quelle direction aller pour atteindre les objectifs du projet.



Sans analyse, vous pouvez essayer de nouvelles fonctionnalités, jouer avec l'optimisation ou mener des expériences pendant une longue période sans comprendre comment tout cela affecte les métriques clés d'une application mobile.



Après avoir lu cet article, vous aurez une idée générale de ce qu'est l'analyse des applications mobiles, par où commencer et où se déplacer, et ce que vous ne devez absolument pas faire.

Mobile vs Web

Si vous avez déjà utilisé Yandex.Metrica, une autre analogie vous aidera à mieux comprendre pourquoi l'analyse mobile doit consacrer beaucoup de temps et d'attention et pourquoi vous ne pouvez pas simplement installer le «compteur» habituel pour les sites Web.

Installation du système d'analyse dans l'application

Tout commence par l'installation du système d'analyse dans l'application.



Même une installation banale de code de systèmes analytiques dans une application est un processus assez laborieux qui nécessitera l'implication des développeurs. Il y a de nombreux écueils ici. Et si vous considérez que tout changement nécessite également une modération des applications dans Google Play et l'App Store, le processus est non seulement laborieux, mais aussi long.

Complexité des services analytiques

Les interfaces de service pour la collecte et l'analyse des données sont souvent assez complexes. Il ne sera pas possible de les comprendre en un jour.



Et si Yandex.Metrica pour les sites Web est un produit de masse avec une interface intuitive, alors tous les services d'analyse pour Mobile se concentrent principalement sur des spécialistes et nécessitent de nombreux jours d'étude de la documentation.

Fonctionnalité des applications mobiles

La plupart des sites sont du même type: page de destination, site d'entreprise, boutique en ligne, etc. Les approches d'analyse sont également des modèles, dans le cadre desquels vous pouvez simplement installer un compteur sur le site, fixer des objectifs en quelques clics et commencer à recevoir des données à analyser.



Ce n'est pas comme ça avec les applications. Chaque application mobile est spécifique et possède son propre ensemble d'éléments fonctionnels. Un grand zoo d'options de stack technologiques, de fonctionnalités spécifiques, de tâches diverses ... Tout cela ne permet pas d'unifier les systèmes d'analyse. C'est pourquoi chaque application est un nouveau projet d'analyse de données.

L'analyse nécessite un ensemble de services

Aujourd'hui, aucun service ne peut fermer toutes les tâches d'analyse de données dans une application mobile - les applications sont trop complexes et les tâches d'analyse sont spécifiques.



L'analyse nécessite une combinaison de plusieurs services, bases de données, intégrations, etc. Ce complexe de services et d'applications doit être soigneusement conçu, puis correctement implémenté et maintenu.

Comment créer un système d'analyse dans une application

L'analyse d'une application mobile ne peut pas être effectuée du jour au lendemain. Cela ne fonctionnera pas simplement pour «fixer» un analogue de Yandex.Metrica. En invitant un spécialiste une semaine avant la sortie prévue, vous serez peut-être très surpris de recevoir une spécification technique pour les développeurs pendant quelques semaines.



Jetons un coup d'œil à ce qui doit être fait pour que tout fonctionne comme il se doit. Mais comme c'est la «bonne chose» dans chaque cas individuellement, je propose de considérer 3 options principales pour le développement de l'analytique dans votre application mobile.



Notez que dans le cadre de cet article, je prévois de ne décrire que l'essence de chacune des options, les détails de mise en œuvre sont des sujets d'articles distincts.

Analyse de base

Au stade initial, vous pouvez vous en sortir en installant l'un des systèmes d'analyse disponibles dans l'application et en marquant les événements que vous prévoyez de suivre. C'est une bonne option si vous venez de lancer une application ou si vous avez un budget de développement limité.



Il existe plusieurs systèmes de suivi des données dans les applications mobiles sur le marché. Ils sont gratuits, partagiciels et payants.



Les systèmes d'analyse mobile les plus populaires dans le segment russophone:

• Yandex AppMetrica (gratuit)
• Google Firebase (shareware)
• Amplitude (gratuit jusqu'à 10 millions d'événements par mois)
• AppsFlyer (payant, à partir de 500 $ par mois)

Ce qui doit être fait?

1. Choisissez un système de suivi des données.
2. Préparer une mission technique pour l'installation d'un SDK de système analytique pour les développeurs.
3. Préparez une carte d'événements pour le balisage dans l'application.
4. Implémentez des analyses dans l'application.
5. Tester la collecte de données.

Quels sont les coûts?



Le coût se compose du coût du service de suivi des données (si vous choisissez un service payant), du coût du travail des programmeurs sur la mise en œuvre du système d'analyse et des services de l'analyste, qui effectueront les points 2 et 3.



Dans l'option la plus économique, vous pouvez essayer de vous passer d'un analyste. Ensuite, la mise en œuvre du système vous coûtera dans les 10 à 15 heures suivant le travail du développeur et votre temps pour préparer toutes les spécifications techniques nécessaires.



Quelles tâches aideront à résoudre?



Le suivi des actions des utilisateurs dans l'application et des sources d'installation au stade initial vous permettra de comprendre des éléments de base tels que:

• Sources de trafic (lesquelles sont efficaces et quelle est la conversion pour elles)
• Activité des utilisateurs . Informations sur DAU, MAU, rétention et autres mesures basées sur les actions de l'utilisateur dans l'application.
• Rentabilité . Si votre application propose des achats intégrés, il peut être possible d'évaluer les revenus, l'ARPU, l'ARPPU, etc.
• Public et comportement . Quels utilisateurs accèdent à votre application et quels sont leurs modèles d'interaction avec le produit.

Un système d'analyse correctement sélectionné et configuré vous permettra de fermer jusqu'à 80% des tâches analytiques que vous pourriez avoir dans les premiers mois, voire les années de fonctionnement de l'application.

Analyse avancée (plus de données)

Si votre application fonctionne depuis un certain temps et se développe généralement avec succès, il est logique de penser au développement du système d'analyse. D'autres améliorations nécessiteront des ressources supplémentaires, mais avec la bonne approche, l'argent dépensé sera plus que rentable grâce aux informations obtenues grâce à l'analyse.



Si vous avez déjà implémenté Basic Analytics, vous pouvez commencer à ajouter de nouvelles données à votre système ou à enrichir celles existantes. Il peut s'agir de données sur vos utilisateurs provenant de votre propre base de données, de dépenses des bureaux de publicité, de données de systèmes externes, etc.



Comment pouvez-vous renforcer votre système d'analyse?

1. Mettre en place un entrepôt de données analytiques unifié (DWH). Une base de données qui collectera des données sur les actions des utilisateurs à partir de diverses sources.
2. ( , , .) DWH.
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Quelles tâches aideront à résoudre?



En connectant de nouvelles sources de données, vous serez en mesure de combiner des informations sur le comportement des utilisateurs avec leur profil client depuis l'application, de créer des analyses de bout en bout sur les utilisateurs, de comprendre exactement quels utilisateurs à partir de quels canaux vous attirez et combien cela vous coûte.



Si nous évaluons le rapport des options de base et étendues selon la loi de Pareto, alors l'option de base est le très 80% qui peut donner le résultat principal. Mais lorsque vous disposez d'un produit stable qui rapporte de l'argent, une croissance supplémentaire de 20% grâce à l'analyse peut considérablement améliorer les performances de votre application.

Des perspectives infinies

Cette option doit être envisagée si vous avez un projet réussi et une base d'utilisateurs suffisante. À ce stade, vous allez au-delà de la simple analyse de données pour trouver des informations et passer à l'utilisation des données dans le produit lui-même.



À l'aide des données accumulées, vous pouvez commencer à créer des modèles prédictifs, des systèmes de recommandation, c'est-à-dire utiliser les données déjà accumulées afin de prédire le comportement et d'augmenter la valeur des utilisateurs attirés.



Le développement dans cette direction va au-delà de l'analyse des produits et se déroule sans heurts dans le domaine de la science des données.

l'utilisation de données

Dans toutes les options, nous considérons uniquement les approches de collecte de données. Mais les données sont collectées afin de les utiliser au profit du projet.



L'option la plus courante est la visualisation des données à l'aide de systèmes BI . Les tableaux croisés dynamiques, les graphiques et les graphiques sont les plus couramment utilisés dans les entreprises pour prendre des décisions commerciales. Cela peut sembler une tâche triviale, car nous savons tous comment créer des graphiques dans Excel, mais la tâche n'est pas si facile si vous l'étudiez plus en détail. Par conséquent, l'implication dans le projet d'un spécialiste des systèmes BI pour le développement primaire évitera de nombreuses erreurs.



Cependant, les analyses ne se limitent pas aux visualisations, aux graphiques et aux vidages de données sous forme de tableaux croisés dynamiques. Si vous collectez suffisamment de données sur vos utilisateurs, vous pouvez concevoir des systèmes de recommandation efficaces pour les utilisateurs, ce qui augmentera le contrôle moyen, augmentera la rétention des utilisateurs, etc.



En plus d'utiliser les données du moment, si vous avez suffisamment de données, vous pouvez penser à construire des modèles qui peut prédire certains événements dans le futur avec un certain degré de probabilité - il s'agit de l'analyse prédictive.



Et ce n'est qu'une petite partie de la façon dont les données peuvent vous aider à développer votre entreprise.

Résumé de l'article

Si vous manquez de temps, voici un bref résumé:

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