Analityka aplikacji mobilnych – kompletny przewodnik

Udział aplikacji mobilnych w sprzedaży niektórych e-commerców w Polsce przekracza 50%. Bywają też biznesy oparte wyłącznie o aplikację. O ile jeszcze parę lat temu pierwsze pojawiające się na rynku aplikacje odstraszały klientów, tak obecnie użytkownicy widzą już realne korzyści z instalacji odrębnego oprogramowania na swoim smartfonie.

Przyczyna tego jest prosta. Ta forma komunikacji z klientem pozwala na znacznie więcej możliwości niż dają przeglądarki internetowe. Aplikacje mobilne są też z reguły szybsze, zapewniają dostęp offline do wybranych treści i pozwalają na większą personalizację.

A właśnie personalizacja to słowo klucz. To ona najczęściej powraca w dyskusjach na temat przyszłości biznesów online. Jak również wokół niej rozwija się najbardziej analityka aplikacji mobilnych.

Analityka aplikacji mobilnych

Analityka aplikacji mobilnych w swojej podstawowej formie przypomina analitykę ruchu internetowego w przeglądarkach. Używa się podobnych narzędzi (np. Google Analytics 4  Adobe Analytics). Śledzi się ruch oraz użytkowników. Dochodzą do tego nowe instalacje oraz deinstalacje (informacje te pobiera się platform Google Play i App Strore). Patrzy się na źródła pozyskania nowych instalacji, jak również monitoruje się statystki poszczególnych ekranów, przejść, długości sesji, itd. Jeżeli aplikacja ma wbudowane funkcje sklepowe, wtedy też oczywiście analizuje się konwersję i sprzedaż wewnątrz aplikacji mobilnej.

Poza tym standardowo przeprowadza się testy A/B, patrzy na okres przywiązania do aplikacji oraz wskaźnik odejść, tworzy się segmenty, kohorty, itd.

Ale to są podstawy. Kolejny krok to personalizacja.

Czym jest personalizacja?

Personalizacja to najkrócej mówiąc dostosowywanie prezentowanych treści do poszczególnych użytkowników. Polega ona na znalezieniu tego, co jest odpowiednie dla każdego klienta w konkretnym momencie. Za pomocą zbieranych danych oraz modeli predykcyjnych, dostosowywane są treści oraz szeroko pojęty user experience, aby realizować postawione cele.

A cel jest zwykle jest – przywiązać klienta. A następnie to przywiązanie przekształcić na sprzedaż.

Oczywiście za pojęciem personalizacji kryje się szereg firm, które próbują sprzedać swoje usługi. Nie wszyscy jednak oferują to samo. Bo pod łątkę personalizacji i poprawy doświadczeń klienta można wcisnąć naprawdę dużo. Począwszy od prostych systemów rekomendacyjnych, po automatyzację wiadomości push kończąc. Jednak, co ładnie wygląda na prezentacji, niekoniecznie jest takie łatwe we wdrożeniu. I niekoniecznie takie skuteczne w rzeczywistości.

Od czego zacząć analitykę aplikacji mobilnych?

Standardowo wszystko zaczyna się od wpięcia skryptów analitycznych. A w przypadku aplikacji mobilnych mowa jest o integracji tzw. SDK (Software Development Kit) wybranego narzędzia analitycznego wewnątrz aplikacji.

Zazwyczaj mówiąc o aplikacji, mamy na myśli, wersje na Androida oraz na iOS. To są niezależne programy i odrębne instalacje. Które na koniec dnia odkładają dane w jednym miejscu.

I tutaj pojawia się często pierwszy zgrzyt, gdy okazuje się, że obie wersje aplikacji mobilnej nie są do końca ze sobą spójne. Choćby nawet pod kątem nazewnictwa wszystkich ekranów. Dlatego po wpięciu SDK, należy zweryfikować poprawność odkładania się podstawowych danych.

W drugim kroku przechodzimy do definiowania głównych eventów w ramach aplikacji. Chodzi tu zazwyczaj o zliczanie najważniejszych działań podjętych przez użytkownika, np.: wypełnienie formularza, aktywacja rabatu lub zakup. A mówiąc o eventach, dodajmy, że chodzi tu o zdarzenie wraz z towarzyszącymi im parametrami. Przy czym w kontekście personalizacji, nieodłącznym z nich jest user_id.

Jakie dane zbierają aplikacje mobilne?

Aplikacje zbierają szereg informacji. Zarówno te deklarowane przez klienta podczas procesu rejestracji konta, jak również te dotyczące zachowania w samej programie.

Zakres zbieranych danych, zależy od celów, które dzięki nim chce się osiągnąć. Jak również od ograniczeń regulacyjnych – bo zgodnie z prawem, powinien istnieć uzasadniony powód, dla którego zbiera się przykładowo dane o wieku czy miejscu zamieszkania.

Jak zostało wspomniane, podstawowymi statystykami są popularność poszczególnych ekranów oraz eventy (tj. zdarzenia). Każdy z modułów SDK ma domyślnie zdefiniowane zdarzenia. Ale w zależności od funkcjonalności aplikacji, można dodać kolejne eventy, które planujemy monitorować.

Jednymi z kluczowych eventów, które powinny podlegać monitoringowi są błędy w aplikacji. Czyli jak często i czego (np. ekran lub skrypt) dotyczyły najczęstsze nieprawidłowości w działaniu aplikacji.  

Stopień personalizacji w aplikacji mobilnej

Nie jest tak, że wszyscy użytkownicy aplikacji są zarejestrowani oraz zalogowani. Dlatego wyodrębniamy personalizacje na poziomie:

• unikalnego użytkownika – gdzie tworzony jest sztuczny identyfikator przywiązany do danej instalacji.
• zalogowanego użytkownika – wtedy przypisany user_id do zalogowanego użytkownika, zastępuje wcześniej wymieniony sztuczny identyfikator.

Na czym polega personalizacja w aplikacji mobilne?

Personalizacji podlegają wyświetlane komunikaty, powiadomienia push, ceny, rabaty i oferty promocyjne. Zakres personalizacji zwykle ogranicza się do wybranych modułów na głównym ekranie, kolejności wyświetlanych treści, wynikach wyszukiwania.

Komunikaty w aplikacjach mobilnych mogą być dostosowywane w czasie rzeczywistym (np. zdefiniowane reguły biznesowe w oparciu o eventy) lub z określonym opóźnieniem.

O czym warto pamiętać analizując aplikacje mobilne?

• Kiepskim i mało użytecznym aplikacjom, nawet najlepsza analityka już nie pomoże.
• Bardzo łatwo zebrać 50 lub 100 pomysłów na usprawnienie aplikacji. Ale najważniejsze zawsze są funkcjonalności, które realizują cele biznesowe. A funkcjonalności, które to skutecznie robią, nie zawsze idą w parze z UX.
• Do personalizacji potrzebne są wolumeny ruchu. Tu rządzi statystyka.
• Systemy rekomendacyjne nie są doskonałe. Najlepsze algorytmy nie zawsze przynoszą oczekiwane rezultaty.
• Personalizacja – tak jak każdy dodatkowy skrypt – może spowalniać działanie aplikacji.
• Analityka aplikacji mobilnych i personalizacja odbywa się przez testy. Nie da się zbudować od razu docelowego rozwiązania.
• Analityka i personalizacja wymagają zgód od użytkowników.