分析する：Skyengがモバイルアプリケーション用の製品分析システムを選択した方法

製品を正しい（そして収益性の高い）方向に開発するには、ユーザーの行動と特定の変更に対する反応を注意深く監視する必要があります。 Skyengでは、分析に多くの注意を払っています。この記事では、モバイルアプリケーションAword and Wordsのパフォーマンスを追跡する方法について説明します。

分析が必要な理由

製品がすべて正常であるかどうか、および製品が正しく開発されているかどうかを理解するために、常に監視している多くのインジケーター（メトリック）を使用します。 指標は重要で明白な場合もあります（Awordモバイルアプリケーションのお金）またはそれほど基本的ではありませんが、まだ重要です：週あたりのアクティブユーザー数、インストール数、支払いへの変換、平均小切手、ユーザーのリターン、さまざまな段階での使用頻度などd。 どの製品にも、開発が正しい方向に進んでいるかどうかを判断するための一連のメトリックがあります。



現在、Awordの製品メトリックス（ iOS 、 Android ）は私たちにとって特に重要です。これは新しい製品であり、積極的に開発を続けており、後れを取らないようにする必要があります。 たとえば、ユーザーが新しい製品を理解して受け入れた場合、新しいアルゴリズムの展開、ある種の画面の変更、ある種の機能の追加などの更新を行っています。 もちろん、私たちはユーザー調査を行い、顧客からのリクエストを読みますが、私たちは膨大な数の人々のために製品を作ります。 したがって、メトリックスは一種の「客観的な指標」であり、自信を持って信頼できる特定の数値です。 多くの時間とリソースを費やした機能を展開し、視聴者の2％がそれを見つけて使用し始めた場合、これは非常に悪いことです。 これは、最初に誤った製品決定を行ったため、このイノベーションは誰も必要としないか、何らかの形で誤って提示されたことを意味します。







Webアプリケーションの場合、Vimbox教育プラットフォームで既に経験を積んでいます。その有効性を監視する方法を知っており、クエリデータベースがあり、内部統計があります。 モバイルアプリケーションの分析の組織化を計画し始めたとき、私たちはすぐにこれがそれほど単純ではないことに気付きました。 分析開発者を雇うか、サードパーティのリソースを使用するかというジレンマに直面しました。 投資で存在する発展中のビジネスの場合、2番目のオプションが望ましいです。 当社のポリシーでは、サードパーティソリューションを最大限に使用することを規定していますが、そのような機会もあります。 最終的に、商業分析システムには、私たちが持っているような一人ではなく、クールな開発者のスタッフがいます。 彼らが支援することも重要です。



モバイルアプリケーションには多くの分析システムがあり、すぐに混乱する可能性があります。 どれが良いのか、悪いのか、信頼できるのか、価値がないのか、イベントをどのように追跡するのかなどはわかりませんでした。 私は座って理解し始めなければなりませんでした。 すぐに多数のシステム（約1ダース）を提供し、その結果を比較しました。 専門家に相談しました。 その結果、評価の範囲で割った少なくとも2つの分析システムが常に必要であるという結論に達しました。



製品 ：重要なユーザーアクションはすべて、カウント可能なイベントを作成する必要があります。 「重要な」アクションは、アプリケーション開発のさまざまな段階で異なる場合がありますが、明確な状況を作成するには十分なはずです。 ユーザーが「開始」ボタンをクリックした-データが送信されます。 アプリケーションを終了しました-データが送信されます。 トレーニングを開始し、終了しました-すべてが送信されます。 このデータを使用して、製品ソリューションに関する結論を導き出し、いくつかの変更を行います。要素の配置のサイズ、画面の通過順序、その数、色、影、フォントなどを変更します。



マーケティング ：より複雑なスキームで、ユーザーがどこから来たのか、どの広告キャンペーンから来たのか、登録するかどうか、支払いをするかどうか、広告チャネルの有効性を評価できます。 Webのように標準に見えますが、実際にはそうではありません。膨大な数の異なる分析システムをシャベルで処理しなければならないことを理解するための、明白ではないもの、複雑なものがあります。 しかし、これは別の記事のトピックであり、私たちはそれを書いていきます（そして、あなたがそれに興味のあるコメントを書く場合、スピードアップします）。

製品分析システムの選択

ツールを選択するとき、それが安価または無料であることは私たちにとって重要でした。 したがって、必要なすべてを非常にうまく行う有名な製品分析システムであるMixpanelは、その時点で最も控えめなサブスクリプション条件を持っていなかったが、すぐに姿を消した。

Facebook Analytics、AppMetrica、Amplitude、adjustがあります。



調整はすぐに落ちました。これは、マーケティング分析に適しているため、小さなイベントを分析する機会が与えられないためです。ボタンを押す、ユーザーのアクション。 さらに、彼は期間限定の試用版を持っています。



AppMetrica分析システムは、私たちにとってあまり便利ではないことがわかりました。 最初に複数のアナリストが並行して働いていたため、データを比較することができました。 分析では、最初はすべてのシステムのパフォーマンスがほぼ同じである状況がしばしば発生し、その後、何らかのイベントでAppMetricaが突然20〜30％発散しました。 それにもかかわらず、AppMetricaは予備戦闘として私たちと協力します。 一般に、システムをロードするわけではなく、悪くはありませんが、あまりカスタマイズできません。 イベントとユーザーのファンネルを構築し、それぞれが何をしたかを知る必要があります-アプリケーションのインストール、起動、トレーニングの開始、終了、別の開始など。 たとえば、AppMetricaでは、アプリケーションが600人によってインストールされ、200人が起動したことがわかります。 しかし、これらの200人が最初の600人に含まれているのか、それとも古いユーザーなのかはわかりません。 ある番号が別の番号のサブセットであるかどうかを確認する方法はありません。 しかし、それは無料です。これは私たちにとって重要です。



データが他のアナリストと大きく異なっていたため、 Facebook Analyticsを多かれ少なかれ拒否しました 。あるイベントでは、差異は10〜25％でした。 その利点は、ユーザーごとにイベントを追跡する場合、これらのイベントに基づいてFBおよびInstagramで広告キャンペーンを設定できることです。 たとえば、正確に3回トレーニングされたユーザーにのみ広告を実行できます。 さらに、見た目が似ている可能性もあります-ユーザーに似た人（犬が好き、車を運転、その精神で「The Simpsons」を見る）に広告を掲載します。 この分析は無料で、その中にファネルを構築し、イベントとお金を追跡できます。これは、製品とマーケティングのメトリックを操作できる数少ないアナリストの1人です。 しかし、私たちは数字を信頼していません。さらに、システムに非常に多くの負荷をかけています（既に多くのデータを送信しています）。



最後に、 Amplitude 。 これは非常にクールなイベントを追跡します。他のシステムとの統合の可能性があります。Optimizely 、Slack、メトリックを送信でき、非常に便利です。 まあ、そして最も重要なこと-信頼できる数値（当社のデータベースに基づく）、多くのカスタマイズオプション; 有料の形式では、独自のSQLクエリを使用できます。 私たちにとって重要なのは、目標到達プロセス、正確な数字、お金を測定できることです。 私たちはこの分析を、無料の学生向けのワードスクールと、有料の「外部」Awordアプリケーションの両方で使用します。 また、Amplitudeでは、イベントだけでなくユーザーデータも追跡できます。 このデータを受信すると、システムはそれを後続のすべてのイベントに割り当てます。 ただし、ユーザー情報は登録時にすぐにデータベースから送信されるわけではなく、しばらくしてから送信されるため、ユーザーの種類ごとに最初のステップをセグメント化する機会は常にありません。



その結果、Amplitudeを使用した製品分析（Optimizelyと組み合わせて、以下を参照）とAppsFlyerでのマーケティングを決定しました 。 すべての分析システムは、優れていて、有料で、高価な場合。 たとえば、振幅は月額2,000ドルで、これは拡張バージョンではありません。 しかし、彼女は私たちに非常に適している快適なものを持っています。 Amplitudeの試用版は、無料の作業の月数ではなく、一定期間アプリケーション内でトリガーできるイベントの数によって制限されます。 そのため、追跡するイベントを操作および選択できます。 このため、ほとんどの場合、無料の振幅計画（1か月あたり1,000万イベント）の制限に適合します。

実験

2つの方法で実験を開始します。 まず、シンプル-Optimizelyを使用します。 これはクールなツールであり、開発者はそれを気に入っており、コードのトピックについてあまり気にする必要はありません。 有効性を比較する必要がある複数のソリューションを簡単に作成できます。たとえば、同じ画面を異なる色のボタンで作成できます。 実験は並行して実行され、ユーザーの半分は1つのバージョンに送信され、もう1つのバージョンは別のバージョンに送信されます。 統計によると、結論を引き出すことができます。たとえば、赤いボタンからより頻繁に戻り、青いボタンからより多くアプリケーションにハングアップしたなどです。



しかし、これらの結果は通常、私たちも含めて十分ではありません。 ユーザーが目標到達プロセスに沿ってどのように移動するか、条件付きの青/赤ボタンをクリックした後のユーザーの行動を監視する必要がありました。 したがって、Amplitudeが便利な2番目の実験方法があります（これら2つのシステムは互いに組み込まれています）。 Optimizely実験のデータを振幅分析システムと統合し、特定の色のボタンを見たユーザーの次に何が起こったかを確認できます。



Optimizelyは最も安価なツールでもありません。試用期間は2〜3か月で終了します。この時点で最大数の実験に合わせようとしました。 理論的には、「赤」または「青ボタン」プロパティを各ユーザーに配布し、Amplitudeで選択して統計を表示するだけで、独自のバックエンドに実装できます。 Optimizelyを使用すると、これをフロントエンドで実行できます。

例

サブスクリプション画面

アプリケーションをインストールしてから購入するまで、ユーザーには長い道のりがありました。 サブスクリプションを更新するための関税を選択するための提案を含む画面を見る前に、彼はいくつかのトレーニングを受け、言葉を学ぶ必要がありました。 このパスを短くし、ユーザーが最初のトレーニングセッションに合格するとすぐにサブスクリプションオプションを理解できるようにし、対応するオファーのポップアップを表示することにしました。



その結果、ユーザーへのこのページへのアクセスが平均2倍に増加し、支払いのコンバージョンが数パーセント増加しました。 AppMetrikaを使用して結果を確認しました。 実験が成功した後、そのようなポップアップを残すことにしました。

登録窓口

元のバージョンでは、新しいユーザーを登録するための灰色のウィンドウがありました。 この瞬間には特に注意を払わず、アプリケーションのより重要な要素に焦点を移しました。 しばらくして、私たちはこの問題に戻り、通常の鮮明なオプションを作成し、成果を上げました。





登録への変換は、13％から95％増加しました。 測定は振幅を使用して行われました。

結論

分析システムを使用すると、モバイルアプリケーションに加えられた変更の結果を評価できます。 アプリケーションを改善するには、特定の番号が必要です。 新しい機能を作成するのは費用がかかり、分析なしではそれらがどれだけ必要であるか（または正当化されたか）を把握することは不可能です。 これで、並行して実行された実験の結果を確認し、投稿した機能の結果を確認し、分析システムの数値に基づいてアプリケーションの品質を改善できます。



伝統的に、私たちは興味深い欠員があることを思い出させます。 フルスタック開発者の立場は今、特に興味深いものです-これは夢の仕事です！ むしろ、すぐに履歴書を投げてください！