または、モバイルアプリケーションの分析を開始する方法。
iOSまたはAndroid向けのアプリを計画中またはすでに開発している場合は、モバイルアプリ分析が親友になるはずです。プロジェクトの目標を達成するために、何を最適化する必要があり、どの方向に進むべきかを理解するのに役立ちます。
分析がなければ、これらすべてがモバイルアプリケーションの主要なメトリックにどのように影響するかを理解していなくても、新しい機能を試したり、最適化を試したり、実験を長時間行ったりすることができます。
この記事を読むと、モバイルアプリケーション分析とは何か、どこから始めてどこに移動するか、絶対にすべきではないことについての一般的な考え方がわかります。
モバイルvsWeb
Yandex.Metricaを使用したことがある場合は、さらに類推することで、モバイル分析に多くの時間と注意を払う必要がある理由と、Webサイトに通常の「カウンター」を設定するだけでは実行できない理由をよりよく理解できます。
分析システムをアプリケーションにインストールする
それはすべて、分析システムをアプリケーションにインストールすることから始まります。
アプリケーションへの分析システムコードの平凡なインストールでさえ、開発者の関与を必要とするかなり骨の折れるプロセスです。ここには多くの落とし穴があります。また、変更によってGooglePlayとAppStoreのアプリケーションの再モデレートも必要になると考える場合、このプロセスは面倒であるだけでなく、時間もかかります。
分析サービスの複雑さ
多くの場合、データを収集および分析するためのサービスインターフェイスは非常に複雑です。あなたは一日でそれらを理解することができなくなります。
また、Webサイト用のYandex.Metricaが直感的なインターフェイスを備えた大量生産品である場合、モバイル向けのすべての分析サービスは主に専門家に焦点を当てており、ドキュメントの調査に何日もかかる必要があります。
モバイルアプリケーションの機能
ほとんどのサイトは同じタイプです：ランディングページ、企業サイト、オンラインストアなど。分析へのアプローチもテンプレートであり、サイトにカウンターをインストールし、数回クリックするだけで目標を設定し、分析用のデータの受信を開始できます。
それはアプリではそうではありません。各モバイルアプリケーションは固有であり、独自の機能要素のセットがあります。技術スタックオプション、特定の機能、さまざまなタスクの大規模な動物園...これらすべてでは、分析システムを統合することはできません。そのため、各アプリケーションはデータ分析のための新しいプロジェクトです。
分析には一連のサービスが必要です
現在、モバイルアプリケーションのすべてのデータ分析タスクを閉じることができるサービスはありません。アプリケーションは複雑すぎて、分析タスクは特定のものです。
分析には、いくつかのサービス、データベース、統合などの組み合わせが必要です。このサービスとアプリケーションの複合体は、注意深く設計してから、適切に実装および保守する必要があります。
アプリケーションで分析システムを構築する方法
モバイルアプリケーションの分析は一夜にして行うことはできません。Yandex.Metricaの類似物を「固定」するだけでは機能しません。計画されたリリースの1週間前にスペシャリストを招待することで、開発者向けの技術仕様を2週間ほど受け取ることに非常に驚かれるかもしれません。
すべてを正常に機能させるために何をする必要があるかを見てみましょう。しかし、これはそれぞれの場合において個別に「正しいこと」であるため、モバイルアプリケーションで分析を開発するための3つの主要なオプションを検討することを提案します。
この記事のフレームワーク内で、各オプションの本質のみを概説する予定であることに注意してください。実装の詳細は、個別の記事のトピックです。
基本的な分析
初期段階では、利用可能な分析システムの1つをアプリケーションにインストールし、追跡する予定のイベントをマークアップすることで解決できます。これは、アプリケーションを起動するだけの場合、または開発予算が限られている場合に適したオプションです。
市場に出回っているモバイルアプリケーションのデータを追跡するためのシステムがいくつかあります。それらは無料で、シェアウェアであり、有料です。
ロシア語圏で最も人気のあるモバイル分析システム：
- Yandex AppMetrica（無料）
- Google Firebase（シェアウェア）
- 振幅（月に最大1,000万のイベントを無料で）
- AppsFlyer（有料、月額500ドルから）
何をする必要がありますか？
- データ追跡システムを決定します。
- 開発者向けの分析システムSDKをインストールするための技術的な割り当てを準備します。
- アプリケーションでマークアップするためのイベントマップを準備します。
- アプリケーションに分析を実装します。
- テストデータ収集。
費用はいくらですか？
コストは、データ追跡サービス（有料サービスを選択した場合）のコスト、分析システムの実装に関するプログラマーの作業のコスト、およびポイント2と3を実行するアナリストのサービスで構成されます。
最も経済的なオプションでは、アナリストなしで実行を試みることができます。その場合、システムの実装には、開発者の作業と必要なすべての技術仕様を準備するための時間から10〜15時間以内に費用がかかります。
どのようなタスクを解決するのに役立ちますか？
アプリケーションでのユーザーアクションとインストールのソースを初期段階で追跡することで、次のような基本的なことを理解できます。
- トラフィックソース（どれが効果的で、どのような変換が行われるか）
- ユーザーアクティビティ。アプリケーションでのユーザーアクションに基づくDAU、MAU、保持、およびその他のメトリックに関する情報。
- 収益性。アプリがアプリ内購入を提供している場合、収益、ARPU、ARPPUなどを評価できる可能性があります。
- 聴衆と行動。どのユーザーがアプリケーションにアクセスし、製品との対話のパターンは何ですか。
適切に選択および構成された分析システムを使用すると、アプリケーションの最初の数か月、さらには数年で発生する可能性のある分析タスクの最大80％を閉じることができます。
高度な分析（より多くのデータ）
アプリケーションがしばらくの間機能していて、一般的に正常に開発されている場合は、分析システムの開発について考えるのが理にかなっています。さらなる改善には追加のリソースが必要になりますが、適切なアプローチを使用すると、分析から得られた洞察により、費やされたお金は報われる以上のものになります。
Basic Analyticsをすでに実装している場合は、システムに新しいデータを追加したり、既存のデータを充実させたりすることができます。これは、独自のデータベースからのユーザーに関するデータ、アドオフィスからの費用、外部システムからのデータなど
です。分析システムをどのように強化できますか？
- 統合分析データウェアハウス（DWH）をセットアップします。さまざまなソースからユーザーアクションに関するデータを収集するデータベース。
- ( , , .) DWH.
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どのようなタスクを解決するのに役立ちますか？
新しいデータソースを接続することで、ユーザーの行動に関する情報をアプリケーションのクライアントプロファイルと組み合わせ、ユーザーに関するエンドツーエンドの分析を構築し、どのチャネルからどのユーザーを引き付けているか、およびその費用を正確に把握できます。
パレートの法則に従って基本オプションと拡張オプションの比率を評価すると、基本オプションは非常に80％であり、主な結果が得られます。しかし、収益を上げる安定した製品がある場合、分析による20％の追加の成長により、アプリケーションのパフォーマンスを劇的に向上させることができます。
無限の展望
プロジェクトが成功し、十分なユーザーベースがある場合は、このオプションを検討する必要があります。この段階では、単純なデータ分析を超えて洞察を見つけ、製品自体のデータの使用に移ります。
蓄積されたデータの助けを借りて、予測モデル、推奨システムの構築を開始できます。つまり、すでに蓄積されたデータを使用して、動作を予測し、引き付けられたユーザーの価値を高めることができます。
この方向での開発は、製品分析を超えて、データサイエンスの分野にスムーズに流れ込みます。
データ使用量
すべてのオプションで、データ収集へのアプローチのみを検討します。ただし、データはプロジェクトの利益のために使用するために収集されます。
最も一般的なオプションは、BIシステムを使用したデータの視覚化です。ピボットテーブル、グラフ、およびチャートは、企業でビジネス上の意思決定を行うために最も一般的に使用されるものです。 Excelでグラフを作成する方法は誰もが知っているので、これは簡単な作業のように思えるかもしれませんが、詳細に調べると、この作業はそれほど簡単ではありません。したがって、一次開発のためのBIシステムの専門家のプロジェクト関与は、多くの間違いを回避します。
ただし、分析は、視覚化、チャート、ピボットテーブルデータのダウンロードだけに限定されません。ユーザーに関する十分なデータを収集すると、ユーザー向けの効果的な推奨システムを設計できます。これにより、平均チェック数が増え、ユーザー維持率が向上します。
現時点でのデータの使用に加えて、十分なデータがある場合は、モデルの構築を検討できます。これは、将来の特定のイベントをある程度の確率で予測できます。これは予測分析です。
これは、データがビジネスの成長にどのように役立つかについてのほんの一部です。
記事についての要約
時間に余裕がない場合は、次の短い要約をご覧ください。
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