Знакомство с продуктовой аналитикой — Направления в аналитике

• Продуктовая аналитика
• Продуктовые метрики

Продуктовая аналитика помогает оптимизировать и развивать продукт. Ее цель — удовлетворить потребности клиентов и повысить эффективность бизнеса.

Продуктовая аналитика

Давайте рассмотрим более подробно задачи и области применения продуктовой аналитики:

• Адаптация продукта под целевую аудиторию. Аналитик помогает определить целевую аудиторию и адаптировать продукт так, чтобы он соответствовал потребностям и ожиданиям целевой аудитории
• Привлечение новой аудитории. Аналитик определяет, какие сегменты аудитории можно привлечь к продукту. Также он разрабатывает новые маркетинговые стратегии, создает новые функциональные возможности и помогает выходить на новые рынки
• Удержание пользователей и улучшение пользовательского опыта. Аналитик изучает поведение пользователей и предлагает улучшения интерфейса, функциональности и обслуживания для улучшения пользовательского опыта
• Повышение продаж. Аналитик оценивает производительность продукта с точки зрения продаж, выявляет слабые места и предлагает стратегии для увеличения конверсии и доходов
• Оптимизация затрат. Если продукт не достигает ожидаемых результатов, аналитик может провести анализ расходов и предложить меры по сокращению издержек без ущерба для качества продукта

Продуктовая аналитика также может включать в себя следующие аспекты:

• Анализ взаимодействия пользователей с продуктом и поиск проблем в нем
• Оценка функциональности — выявление популярных и полезных функций, чтобы их улучшить
• Мониторинг и анализ метрик пользовательской активности, конверсии, удержания
• Проверка гипотез с помощью A/B-тестов, чтобы оценить влияние изменений на продукт

Продуктовая аналитика позволяет лучше понимать клиентов, оптимизировать продукт и маркетинговые стратегии, увеличивать доходы и снижать издержки.

Продуктовые метрики

Продуктовые метрики бывают трех основных видов направлений. Это метрики привлечения, как завлечь новых пользователей, метрики вовлеченности, как повысить лояльность уже существующих клиентов, и метрики производительности, уже более технические параметры.

Понимание и использование продуктовых метрик является критически важным для эффективного управления и оптимизации продуктов или сервисов. Давайте рассмотрим эти метрики подробно:

Метрики привлечения:

• Стоимость одной установки (CPI, Cost Per Install) — сколько денег вы затратили на каждую установку вашего приложения. Рассчитывается как общие затраты на маркетинг, поделенные на количество установок
• Средний доход на пользователя (ARPU, Average Revenue per User) — средний доход, который вы получаете от каждого пользователя. Рассчитывается как общий доход от всех пользователей, поделенный на общее количество пользователей
• Пожизненная ценность клиента (LTV, Customer Lifetime Value) — сколько денег можно заработать от одного клиента за все время его взаимодействия с продуктом. Она рассчитывается как средний доход на пользователя, умноженный на среднюю продолжительность сотрудничества с клиентом

Метрики вовлеченности:

• Daily Active Users (DAU) — количество уникальных пользователей, которые активно взаимодействовали с вашим продуктом в течение одного дня. Эта метрика показывает, насколько часто пользователи возвращаются к вашему продукту
• Weekly Active Users (WAU) — количество уникальных пользователей, которые активно взаимодействовали с вашим продуктом в течение недели. WAU дает представление о недельной активности пользователей
• Monthly Active Users (MAU) — количество уникальных пользователей, которые активно взаимодействовали с вашим продуктом в течение месяца. MAU показывает месячную активность пользователей
• Коэффициент прилипания (DAU/MAU) — это отношение DAU к MAU. Оно показывает, какая часть пользователей остается активной в вашем продукте каждый день. Высокий коэффициент прилипания может указывать на хорошую вовлеченность пользователей
• Коэффициент удержания клиентов (Retention Rate): Эта метрика показывает, сколько пользователей остается активными в продукте с течением времени. Она может быть рассчитана для разных временных интервалов — например, на 7, 30 или 90 дней. Retention Rate помогает определить, насколько успешно удерживаются клиенты.

Метрики производительности:

• Время загрузки (AdLogTime) — сколько времени требуется для загрузки вашего приложения или сайта в минутах или секундах. Быстрое время загрузки важно, потому что медленная загрузка может вызвать раздражение пользователей и отток аудитории
• Сбои (Crashes) — количество раз, когда приложение или сайт выходит из строя или завершается аварийно. Высокая частота сбоев может негативно сказаться на пользовательском опыте и привести к потере клиентов
• Время отклика (Applet Latency) — время отклика измеряет среднее время между действием пользователя и завершением соответствующего действия. Это важно для оптимизации пользовательского опыта, потому что большое время отклика делает продукт менее привлекательным
• Отклик на проблемы производительности — это отслеживание реакции пользователей на проблемы с производительностью. Важно отслеживать, как пользователи реагируют на сбои, высокое время загрузки и другие проблемы в приложении. Если DownDetector сообщает о большом числе жалоб, это может сигнализировать о серьезных проблемах