Мобильный сайт vs приложение: как понять с помощью Google Analytics?
Первой страной, где мобильный трафик перекрыл десктопный, стала Индия — в 2013 году. В четырнадцатом подтянулись США.
В России этот момент наступит к 2017 году, но уже сейчас картинка выглядит так:
Данные по поведению взрослых и подростков в городах с населением в 100 тыс. и более; до присоединения Крыма таких городов было 166.
Игнорировать нельзя. Или, как минимум, все сложнее это делать. Тут и встает выбор между "сделаем мобильный сайт" и "запилим приложение". В обоих вариантах есть свои минусы и плюсы — по скорости реализации, возможностям и стоимости.
И тут как в сказке
Это картинка из задачника за второй класс:
Не смейтесь, уже к середине описания задачи для второклассника исходная картинка мутирует вот в такую:
Ответ на вопрос "мобильный сайт или приложение" зарыт в том, какой тип клиентов ты хочешь развивать. Ответ на этот вопрос - в ответах на вопросы, как эти мобильные клиенты приходят, взаимодействуют — и что их останавливает.
А все эти данные зарыты в раскидистой как дуб Google Analytics.
Мы хотим поделиться опытом, как решали этот вопрос для #tceh — проекта, где нужно соблюдать баланс между платящими и неплатящими пользователями и разделение аудитории между несколькими продуктами (которых в 2015-м станет, как минимум, на два больше).
В конце мы покажем простой инструмент, который помогает прикинуть финансовую сторону вопроса, а пока — история про аналитику.
Эта история началась для нас 3 сентября 2014-го
Мы пригласили евангелиста подхода "гроус-хакинг" (это когда через аналитику находятся катализаторы кратного роста постоянной аудитории) Байрама Аннакова рассказать о своем опыте.
В своей работе Байрам и его коллеги по Empatika используют пакет R, но начинали тоже с гугл-аналитики, которую прикручивают все.
Аккаунт их компании для демонстрации не подходил.
Во-первых, там уже все что можно настроено. Во-вторых, Байрам сам практикует сбор показателей конкурентов по их публичным выступлениям (хотя можно ещё и бенчмаркинг в той же гугл-аналитике применять), и мы не хотели играть его конкурентам на руку.
Когда добровольцев не нашлось, мы решили, что Байрам препарирует гугл-аналитику #tceh. А что? Каждое новое мероприятие или пост на Хабрахабре приносили нам поток аудитории, которая частично конвертировалась в посетителей следующих мероприятий и даже резидентов коворкинга. А еще мы готовили свои первые два курса, которые вписывались в концепцию "учим тому, чему не учат другие на digital-рынке"....
Второй по силе удар, который мы получили от публичного разбора:
три клика в аккаунте GA — и Байрам демонстрирует, что пользователи мобильных браузеров на iOS и Android бегут от нас в первые 10 секунд в 92% случаев.
Даже то, что через две недели "лопату" выпустили в Apple, а следом — и многих других компаниях, не помогло :)
Профилактика: этот, первый этап гроус-хакинга занял 4 месяца
Мы занялись профилактикой веб-версии — потому что паттерн, что у человека несколько устройств, но покупки он делает в основном с ноутбука, все же более распространен.
Ну и потому что первый по силе удар (почти как удар-ногой-с-разворота у Чака Норриса) мы получили от того, что наша аналитика, по сути, не работала вообще.
16.7% - неплохая конверсия. Но куда девались все остальные?
Не настроив все разделы, отчеты (их десятки) и кампании, мы не могли заглянуть так глубоко. Получается, не могли и ответить на вопросы о том - а кто они, наши мобильные пользователи. Пришлось начинать с азов.
Сначала мы учились просто не забывать делать utm'ы. Затем стали обвешивать весь сайт метриками. Особенно узкие места в виде кнопок и форм (Наташа Стурза, спасибо за помощь!)
Вот эти кнопки обвешали аналитикой тоже
А параллельно думали, как наши решения по обновлению сайта могут лечь в мобильную версию или использоваться в приложении.
Так получилось, что мы стартанули с приложения.
Это было не аналитически обоснованное решение, но точно возможность хотя бы частично закрыть дырку в воронке.
Наш хороший друг, программист и создатель Bizcontacts Миша Фарленков предложил бесплатно запилить версию своего продукта для нас в обмен на возможность оттестировать на аудитории #tceh кусочек нового функционала.
Сначала появился Android.
Вообще у приложения есть много плюсов — пуш-нотификации, возможность использовать гео-данные (простой пример: подсказать, как к нам пройти) и многое другое. Но первое с чем мы столкнулись это сложности при добавлении в сторы, точнее, iOS-версия за два месяца так и не прошла модерацию в App Store, канал, который мы планировали использовать отдельно.
Второе — идеи по оптимизации текущей версии под наши бизнес-задачи. Мы не можем сидеть на шее у человека, который предложил бесплатное сотрудничество :)
Поэтому решили прикинуть, во что встанут наши хотелки
С помощью простого онлайн-калькулятора. HowMuchToMakeAnApp — хороший в этом плане инструмент, заодно помогает структурировать первые наброски по ТЗ. Да, он заточен под рынок США, — но если брать в расчет старый курс доллара, будет похоже на правду и для России.
Посчитали. Закрыли. Спросили себя:
Готовы ли мы потратить полугодовой маркетинг-бюджет на приложение? Целиком.
Короче, к концу 2014-го вновь назрел вопрос — стабилизировали веб-версию, но мобильный трафик в #tceh — это стабильно 30%.
Как мы это посчитали через гугл-аналитику
Катя Клинк, эксперт по мобильной индустрии, подсказала на офисных часах (это когда один проект консультируется у другого по какой-то проблеме) простую и понятную схему:
1. Берем текущую картину заходов сайта или лендинга, делаем разделение на категории desktop/tablet/mobile.
2. Сравниваем процент заходов, отказов и конверсий по каждой категории, проверяем возможные очевидные проблемы.
3. Делаем разбивку по группам каналов.
4. Анализируем соотношение заходов по платным и бесплатным каналам, конверсии, отказы и время на сайте.
5. Считаем стоимость привлечения плюс итоговую стоимость - сколько мы готовы потратить безубыточно, чтобы клиент мог принести нам желаемые деньги.
6. Считаем ресурсы на масштабирование такой группы клиентов - готовы ли вкладываться в выращивание числа платящих пользователей именно из этой категории.
7. Если готовы (а если нет, возвращаемся на предыдущие шаги и ищем), то вытаскиваем из аналитики "живых" представителей целевой группы - современные инструменты GA позволяют сделать и это - и интервьюируем их насчет потребностей.
8. Понимая юзкейсы платящей аудитории, которую мы хотим масштабировать через мобильный канал, взвешенно делаем ставку в забеге "приложение vs адаптированный сайт".
Очень похоже на подход кастомер-девелопмент, правда? И тут нет панацеи для всех. Что подойдет одному, с высокой вероятностью, не подойдет другому.
Но каждый клиент точно сколько-то стоит.
Например, в январе основной мобильный трафик шел к нам с канала Paid Search.
Это мы запускали контекстную рекламу наших платных курсов — запросы на изучение Android программистом с нуля или комплексное освоение той же Google Analytics — низкочастотные, зато дают высокий результат в переходах.
Проблема, если эти люди отвалятся после перехода. Мы уже готовы опросить их, почему.
Эта история закончится 18 февраля
Единственная оставшаяся проблема — правильно ли мы поняли и вычленили все факторы и группы, на которые стоит делать ставку в кризис. И тут Катя Клинк ушла на новую работу, мы не видимся: а переписок и скайп-коллов в этом случае недостаточно.
Тут надо часами сидеть бок о бок с экспертом.
Мы решили завершить эксперимент при помощи Саши Кулачиковой, ведущего эксперта Google по работе с аналитикой. На это уйдет шесть вечеров — потому что ежедневных задач стабильно много.
Кажется, с этим разобрались. Но остались еще 70 новых функций Google Analytics...
