Użytkownicy internetu przenoszą się do przestrzeni mobilnej. Jednak badanie ich aktywności w aplikacjach mobilnych, wyciąganie wniosków i dalsze przetwarzanie tych danych jest znacznie bardziej skomplikowane niż w przypadku dobrze znanego środowiska webowego. Na które dane należy więc zwrócić uwagę w pierwszej kolejności w obszarze analityki aplikacji mobilnych?
Z tego artykułu dowiesz się:
- jakie KPI należy uwzględnić w analityce aplikacji mobilnych,
- jakie narzędzia wykorzystać w analityce,
- według jakich parametrów segmentować użytkowników aplikacji i dlaczego,
- czy lepiej zwracać uwagę na szczegółowe dane dotyczące ruchu czy na dane ogólne,
- co będzie wyjątkowo ważne w analityce aplikacji mobilnych w nadchodzącym roku.
1. Ustalenie właściwych KPI
Jednym z celów analityki w marketingu jest monitorowanie realizacji celów biznesowych. Dzięki temu wiadomo, czy obrana strategia jest skuteczna czy wymaga poprawy. Dane zdobyte za pomocą analityki mogą być także punktem wyjścia do optymalizacji nie tylko strategii, lecz także samej aplikacji.
Aby jednak analityka przynosiła rezultaty, należy ustalić, które wskaźniki będziesz monitorować. Ich wybór jest oczywiście uzależniony od tego, co stanowi cel Twoich działań. Popularnym i prostym KPI jest przykładowo liczba instalacji aplikacji, która pokazuje, czy baza odbiorców wzrasta czy nie. Inne przykładowe KPI odnoszące się do aplikacji mobilnych to:
Słuchaj „Marketer+” Podcast
- ruch z reklam, landing page’ów i innych źródeł,
- liczba instalacji aplikacji,
- liczba i wartość zakupów w samej aplikacji,
- długość pojedynczej sesji,
- tempo wzrostu liczby użytkowników.
Warto przy tym zwrócić uwagę na KPI, które w wypadku aplikacji mają szczególne znaczenie i świadczą o jej sukcesie. Należy do nich churn rate – wskaźnik oznaczający liczbę użytkowników, którzy zrezygnowali z używania aplikacji.
Przykład
Wysoki churn rate zestawiony z dużą liczbą instalacji może być sygnałem, że choć strategia promocyjna działa bez zarzutu, to sama aplikacja nie jest interesująca dla danej grupy użytkowników.
Inne ważne KPI to:
- częstotliwość wizyt w aplikacji,
- zaangażowanie użytkownika (wyrażone np. przez aktywowanie dodatków),
- retencja,
- liczba aktywnych użytkowników (korzystających z aplikacji przynajmniej raz w wybranym okresie).
2. Wybór odpowiednich narzędzi
Nie mniej ważny od decyzji o KPI jest wybór aplikacji analitycznych. Najpopularniejsza z nich to Google Analytics (GA), bardzo więc cieszy fakt, że pod koniec 2020 r. dotychczasowa usługa App + Web przestała być wersją beta i stała się nową domyślną wersją oprogramowania, nazywaną Google Analytics 4. Pozwala ona na równoczesne śledzenie stron internetowych i aplikacji mobilnych.
Główną różnicą między starym a nowym GA – mierzącym także aplikacje mobilne – jest pomiar nie sesji użytkownika, ale tzw. eventów, czyli zdarzeń w aplikacji, i ich parametrów. Eventy to np. ukończenie poziomu w grze, zakup w aplikacji czy kliknięcie linku kierującego poza aplikację, jak również przejście z wersji darmowej na płatną, wycofanie subskrypcji albo błąd aplikacji i jej zamknięcie. Oczywiście można też konfigurować własne eventy za pomocą platformy Google Firebase.
Oprócz aplikacji Google’a warto dobrać jeszcze jedno źródło danych, aby móc porównywać wyniki i szacować ich dokładność. Inną popularną aplikacją do analityki mobilnej jest Flurry Analytics.
3. Segmentacja użytkowników
Do grupowania użytkowników aplikacji używa się zazwyczaj dość ogólnych parametrów – np. demograficznych, lokalizacyjnych według sposobu pozyskania. Warto jednak przypisać userom dodatkowe identyfikatory, charakterystyczne dla aplikacji mobilnych. Pozwoli to śledzić każdego z nich od pierwszego kontaktu z aplikacją i włączyć do odpowiedniego segmentu grupy.
Przykład
Oprócz danych takich jak wiek czy płeć warto przypisać użytkownikom identyfikatory związane z wyznaczonymi KPI czy charakterem aplikacji, np. wybrany rodzaj eventu, konkretne aktywności, środki wydane w aplikacji czy częstotliwość i długość sesji. Pozwoli to na skierowanie innych komunikatów i akcji promocyjnych do grupy korzystającej z aplikacji rzadko (np. dodatkowe gratyfikacje zachęcające do większej aktywności), a innych – do osób zaangażowanych (np. zniżki na droższe plany subskrypcyjne).
Tak dokładna segmentacja za pomocą identyfikatorów pozwoli także na określenie LTV (lifetime value) użytkowników, czyli rentowności klienta w czasie, i ocenę tego, w które segmenty należy inwestować więcej, a w które mniej. Celem jest zatrzymanie odbiorców w aplikacji na dłużej.
4. Obserwowanie raportów w Google Analytics 4
Szczegółowa segmentacja pomaga w ustalaniu działań wobec konkretnych grup użytkowników. Nie znaczy to jednak, że można zapomnieć o standardowych, ogólnych raportach – dają one bowiem wgląd w to, skąd przychodzą użytkownicy, jakie czynności wykonują podczas pierwszych kontaktów z aplikacją i przede wszystkim: jacy są. Jeśli są zupełnie inni niż przewidywana przez Ciebie grupa docelowa aplikacji, może to być sygnałem, że coś nie działa tak, jak powinno.
Raporty, które warto obserwować, to:
- home – ogólny zarys działań użytkowników w początkowej fazie korzystania z aplikacji,
- demographics – informacje o danych demograficznych użytkowników,
- all events – ogólne dane na temat zdarzeń w aplikacji, które można uszczegółowić przez wybór konkretnych eventów.
Warto także porównywać te same raporty na różnych platformach (Android, iOS, Windows Mobile itd.) czy na różnych urządzeniach.
5. Analiza UX/UI
Rok 2021 będzie należał do user experience i user interface, czyli użyteczności i funkcjonalności stron oraz łatwości w korzystaniu z nich. Mówi się nawet o tym, że Google będzie brał pod uwagę UX i UI w swoich algorytmach wyszukiwania, a mobilna wersja witryny będzie liczyła się równie mocno co desktopowa.
Wskazówka
Warto przeprowadzać analitykę strony nie tylko pod kątem KPI, eventów i innych mierników analitycznych, lecz także z punktu widzenia łatwości korzystania z aplikacji. Pomogą w tym aplikacje do tworzenia map cieplnych (np. UXCam, Smartlook, UserExperior) oraz opinie zbierane bezpośrednio od użytkowników. Warto porównać dane dotyczące aplikacji z tymi samymi danymi, ale dotyczącymi wersji desktopowej (jeśli jest dostępna) – takie zestawienie pokaże choćby, które funkcje aplikacji są wybierane od razu po jej uruchomieniu.
Podsumowanie
Konieczność prowadzenia dokładnej analityki aplikacji mobilnych jest naturalnym efektem rosnącej popularności zarówno samych aplikacji, jak i urządzeń przenośnych. W niektórych grupach konsumenckich ruch ze smartfonów przewyższa już nawet ruch z komputerów stacjonarnych czy laptopów – zatem dalsze traktowanie tego drugiego jako „domyślnego” jest dziś poważnym niedopatrzeniem i może skutkować znacznym spadkiem sprzedaży (w aplikacji, jak również w e-commerce obsługiwanym przez tę aplikację).
