CJM в мобильном приложении: почему важно облегчать путь пользователя

Почему необходим анализ пользовательского пути в приложении

Простой анализ пути пользователя даже на основе вебвизора помогает в следующем:

• разработка маркетинговой стратегии согласно шагам, которые проходит пользователь до покупки;

• усовершенствование программных продуктов, добавление новых фич в шагах, где пользователь может потеряться;

• анализ конкурентных преимуществ — проведение касдева на основе пользовательского поведения;

• прочие задачи для увеличения выручки из онлайн канала мобильного приложения.

Список может длиться бесконечно, но главными показателями будут являться — число новых установок, а также ROAS (возврат затрат на рекламу), и сумма из конкретных мест приложения.

Качества app-аналитики.

Разберем качества аналитики приложений для смартфонов:

1. Распределительная монополия. Большая часть приложений для мобильных продается путем расположения в сторах. Обычно приложения находятся в App Store или Google Play, что ограничивает популяризацию приложения, но, в то же время, являются удобными в простоте использования для целевой аудитории.

2. Точка применения и использования приложения. Человек пользуется мобильным приложением чаще всего дома, на работе и в транспорте. В спокойном состоянии он внимательней взаимодействует с контентом и тогда тапы полностью ложатся на кнопки. В транспорте — может листать в спешке, часто нажимает на кнопку не сразу.

Получается, что действия одного человека различаются, зависят от среды, где он пользуется смартфоном. В этом заключается важный момент для анализа мобильных приложений.

3. Точка доступа в интернет — «доезд» событий. Беспроводная работа в сети может быть прервана, а затем восстановлена. Часто в ОС и смартфонах программы не требуют подключения к интернету (когда техподдержку предоставляют производители).

Поэтому нельзя сразу собрать все аналитические данные. Операции пользователя остаются и идут в статистическую систему в результате повторного присоединения к Сети (это тоже занимает некоторое время).

В целях экономии возможностей аналитики создаётся окно отправки информации — стандартно не более семи дней. Идет сбор информации о действиях посетителей без подключения к интернету. Если за семь дней смартфон не будет подключен к интернету, данные будут удалены.

4. Взаимосвязь с платформами операционной системы. У разных площадок своя специфика для производства ПО, и эту специфику необходимо принимать во внимание при работе. В системах iOS и Android посетители распознаются при помощи меток, которые различаются свойствами, длительностью сеансов и настроенными событиями в приложении.

5. Предрасположенность к падению — крэши и ошибки. Приложения для мобильных предрасположены к ошибкам и сбоям. Это происходит в каждом проекте по многим основаниям: баги в ОС, приложении или смартфоне.

6. Ограничения устройства: память, батарея и другие.

Мобильные устройства являются автономными, вследствие чего у них больше проблем с местом для хранения или уровнем заряда батареи, чем у компьютеров и ноутбуков.

Добавление множества аналитических систем делает программу «тяжелее». Это заставляет пользователей уходить, удалять приложение.

Стандартный путь пользователя в мобильном приложении

Путь пользователя достаточно стандартен относительно основных шагов воронки — тоже самое, что и на веб-сайте, оффлайн магазине, но уровней в воронке может быть значительно больше.

Шаги, обычно, следующие:

1. установка, запуск приложения
2. активация (прохождение онбординга, авторизация в приложении)
3. основной цикл действия (например, выбор товара и покупка в приложении)
4. повторное взаимодействие (время, когда пользователь становится лояльным)

Использование знаний о пути пользователя

Эксперты определяют три основных типа анализа приложений:

1. Маркетинговый анализ. Исследование рекламных кампаний. Дает ответ, какой платный канал рекламы работает лучше на привлечение/удержание пользователей. Анализируется количество загрузок, событий и действий пользователя в приложении.

2.Анализ продукта. Исследование поведения аудитории в приложении. Помогает при ответе на вопрос: что поменять в ПО, чтобы повысить конверсию? Анализируются поведение пользователей, а также, профит, который приносят экраны в приложении

3. Анализ сторов. Исследование и наблюдение за распространенностью приложения. Помогает ответить на вопрос: насколько хорош продукт для непосредственной аудитории? Анализируется численность загрузок

Инструменты app-аналитики.

Эксперты определяют различные категории инструментов анализа приложений, наиболее часто используемых при работе:

1. трекинг — мониторинг маркетинговой деятельности аудитории;
2. анализ продукта — важные показатели продукта: привлеченная аудитория, число сессий, продолжительность сессий в среднем;
3. статистика по крэшам — исследование устойчивости работы мобильного приложения, число «падений», ошибок, все, что создает отрицательный пользовательский опыт;
4. push и in-app коммуникации — push -уведомления для общения с аудиторией (эксперты исследуют число кликов и посещаемость);
5. анализ сторов — этот инструмент используется для оценки ASO (оптимизация магазинов приложений) и изучения конкурентов;
6. финансовый анализ — к примеру, исследование числа подписок или покупок продуктов;
7. запись пользовательских сессий — действия аудитории в приложении для смартфона, как она взаимосвязана с консолем (аналог вебвизора, применяемого в Яндекс.Метрике);
8. специальные платформы для анализа, к примеру, для применения A/B-тестов, deep-линков, ссылок.

Кажется, что с таким количеством вопросов сложно подходить к корректной трактовке CJM, но за всё это может отвечать один или несколько простых инструментов.

Итак, если вам нужно проводить работу с различными инструментами, как получить единую картину опыта пользователя? Однозначного ответа здесь нет. У каждого свой подход, который помогает в выполнении основных задач.

Анализ маркетинговой составляющей и сторов.

Разберемся подробнее со схемой процесса трекинга. К примеру, есть пользователь, который использует мобильное устройство. При виде рекламы он нажимает на нее. Система трекинга обрабатывает это: устанавливает, есть ли приложение на устройстве.

В первом случае в магазине происходит переадресация на загрузку и установку ПО. Во втором же, при наличии диплинка — перенаправление на установленную программу для отображения конкретной страницы приложения. В отчёт данные уже попадут как install в первом случае и order (к примеру) в другом.

Кроме того, информация об этих действиях будет отправлена в рекламные кабинеты, чтобы подкорректировать и их поведение тоже — отправить информацию о пользователе, совершившим действие, тем самым оптимизируя конверсию (если, к примеру, реклама настроена по look-a-like).

При помощи трекинга также могут выполняться другие задачи:

• Установление вида конверсии: установки, повторное вовлечение (ретаргетинг), покупки, события.

• Разделение каналов трафика: реферральный, органический, платный.

• Исследование продуктивности кампаний: CPI, CPA, CPO.

Наиболее известные трекинговые сервисы в Рунете — это Adjust, AppsFlyer, AppMetrica и Branch. Их отличие в особенностях и функциональности. Но существует одна общая характеристика: анализ продукта они, как правило, не заменяют.

Большинство трекеров имеют ограничения:

• отсутствие API с некоторыми рекламными площадками в России;

• отсутствие специализированных отчетов, таких как анализ продукта (надо самостоятельно анализировать логи по экранам и прокруткам);

• невозможность беспристрастно дать оценку аудитории.

Анализ продукта.

Анализ продукта путем мониторинга метрик проекта создает данные, по которым эксперты решают: правильны ли предположения и необходимо ли их распространять на всё ПО.

Осуществление A/B тестирований в некоторых приложениях отсутствует, поэтому важно понимать, как именно вы будете проводить тест — на пользователях, и какую аудиторию возьмёте. В некоторых трекинг системах уже есть возможность выбора тестовой группы аудиторий.

Продуктовая аналитика изучает, как аудитория ведет себя при взаимодействии с вашим ПО. На основании этой информации продакты уже определяют, что происходит с приложением — где пользователь отваливается в воронке, а куда можно добавить что-то, чтобы максимально облегчить его путь до покупки или целевого действия.

Пример анализируемый информации:

• по каким кнопкам совершал клики пользователь, какие экране он проходил, что именно скроллил;

• частота использования продукта — сессии по временным отрезкам;

• какие точки коннекта распространены у ЦА шире, чем остальные;

• какие проблемы возникают у аудитории при использовании продукта.

Данная информация помогает удерживать аудиторию в приложении — ведь это более выгодно, чем привлечь новых пользователей. Понимая, как клиенты работают с продуктом, их удобства и проблемы, которые у них возникают, вы сможете быстро внести нужные изменения и увеличить результативность своего продукта — как следствие, повысив маржинальность.

Для исследования продукта используют Amplitude, Flurry, AppMetrica Firebase и Mixpanel. Они поддерживают подключение к другим площадкам: трекинг, push-рассылки и другие.

Полностью многофункциональных площадок на сегодняшний день не существует. Необходимые метрики «добивают» сторонними площадками — например, теми же самыми трекинговыми системами.

Само ПО для анализа продукта постоянно прогрессирует, создаются новые характеристики и особенности.

Push и in-app коммуникации.

Анализ «пушей» и in-app коммуникаций — это раздел анализа продукта. Они используются для улучшения показателей удержания и конверсии. На основании полученной информации делается вывод: какие коммуникации не функционируют, а что нужно усовершенствовать и масштабировать.

Пуши применяются для актуального и персонализированного предоставления товаров/услуг пользователям. Продуктивность этого инструмента неоднократно доказана практически. Без уведомления аудитория с меньшей вероятностью вернется в приложение и предпримет целевые действия.

Вы можете анализировать push- и in-app уведомления и общение внутри приложения на площадках Firebase и AppMetrica. Если другие аналитические системы не имеют такой возможности, рассмотрите возможность использования стороннего инструмента, такого как Airship или OneSignal.

Статистика сбоев и ошибок.

Статистические данные по крэшам и ошибкам необходимы для удержания имеющихся пользователей. Это позволяет держать под контролем устойчивость приложения, помогая выявлять проблемы и расставлять приоритеты. Если влияние ошибки на ключевую метрику высоко, ее важность больше. Сначала исправляют сбои с наивысшей значимостью.

В Firebase и AppMetrica есть статистические функции по крэшам и ошибкам. При работе на иных площадках, с отсутствием такой возможности, пользуйтесь сторонними инструментами: App Center или Countly.

Исследование информации о действиях аудитории даст возможность принять взвешенные решения, и спустя некоторое время вы увидите повышение метрик и улучшение пользовательского пути.

Автор: Маргарита Туктарова, product manager online продаж.