Документ описывает аналитику мобильного проекта, проводимые эксперименты и оптимизацию показателей вовлеченности пользователей. Рассматриваются различия в метриках, таких как active users, retention и sessions, а также предлагаются решения для улучшения аналитики и понимания причин расхождений. Акцентируется внимание на важности точной настройки трекинга сессий и использовании данных для управления пользовательским опытом.

2. Аналитика мобильного проекта
проверяй и доверяй
Александр Лукин

3. Тестируем концепции, проводим
эксперименты
Аналитика
Следим за показателями - AU, retention,
вовлеченность, целевые события
Улучшаем пользовательский опыт

4. Трекинг
Отслеживание источников трафика и
построение отчетов по кампаниям
Оптимизация CPI,CPA кампаний

5. Crash Reporting
Следим за стабильностью приложения
Оперативно узнаем о новых проблемах,
воспроизводим, исследуем и фиксим

6. End-to-end платформа аналитики
Crash ReportingAd TrackingApp Analytics

7. Real-time отчеты и обработка
Нет ограничений на объем данных
Доступ к сырым данным
Бесплатно
End-to-end платформа аналитики

8. SDK под все платформы (почти)
End-to-end платформа аналитики

9. Взгляните на демо и начните пользоваться appmetrica.yandex.com

10. “Trust, but verify”
R. Reagan

11. Проекты с правильной аналитикой проектируют метрики и все
остальное заранее
Часто используется несколько платформ аналитики
Нужно больше аналитики

12. Нужно больше аналитики

13. В чем проблема?
Аналитика N
Аналитика K

14. Расхождение в Active Users
117,500
125,000
132,500
140,000
147,500
155,000
07 мар 08 мар 09 мар 10 мар 11 мар 12 мар 13 мар
AppMetrica Flurry

15. Расхождение в Active Users
Dimension AppMetrica Flurry Diff
07 мар 115,221 114,494 -0.63%
08 мар 123,848 127,870 3.25%
09 мар 147,606 149,915 1.56%
10 мар 149,263 146,349 -1.95%
11 мар 134,026 127,214 -5.08%
12 мар 119,622 115,269 -3.64%
13 мар 126,212 128,931 2.15%

16. Расхождение может быть незначительным - решать вам.
Это может влиять на
Расхождение в Active Users
проектные решения (thx captain)

17. Расхождение может быть незначительным - решать вам.
Это может влиять на
Расхождение в Active Users
проектные решения (thx captain)
прогнозирование

18. Расхождение может быть незначительным - решать вам.
Это может влиять на
Расхождение в Active Users
проектные решения (thx captain)
прогнозирование
другие агрегатные метрики - например, retention

19. Расхождение в retention W2
43%
51%
59%
67%
75%
6-Apr 20-Apr 4-May 18-May 1-Jun 15-Jun
MAT Flurry AppMetrica

20. Разлет значений - 10-20%
Действительно плохо - совсем разные тренды
Расхождение в retention W2
Очевидно, что разница - в исходных данных

21. Как определена метрика Active Users?
Active Users
An active user is defined as a user that has had at least one
session with your application during a given time period (days,
weeks, months)…
Yahoo Developer Network
https://developer.yahoo.com/flurry/docs/overview/

22. Расхождение в Sessions
577,000
604,000
631,000
658,000
685,000
712,000
739,000
766,000
793,000
820,000
07 мар 08 мар 09 мар 10 мар 11 мар 12 мар 13 мар
AppMetrica Flurry

23. Расхождение в Sessions
Dimension AppMetrica Flurry Diff AU Diff
07 мар 591,413 601,259 1.66% -0.63%
08 мар 626,159 666,287 6.41% 3.25%
09 мар 766,076 785,369 2.52% 1.56%
10 мар 782,661 778,891 -0.48% -1.95%
11 мар 689,813 654,401 -5.13% -5.08%
12 мар 589,589 576,078 -2.29% -3.64%
13 мар 662,192 690,016 4.20% 2.15%

24. Число и продолжительность сессии - хорошие метрики для
оценки вовлеченности пользователей.
Расхождение в Sessions

25. Число и продолжительность сессии - хорошие метрики для
оценки вовлеченности пользователей.
Расхождение в Sessions
Нужно понять причину расхождения

26. Число и продолжительность сессии - хорошие метрики для
оценки вовлеченности пользователей.
Расхождение в Sessions
Почему при большем числе сессий одна система рассчитывает
меньшее количество пользователей?
Нужно понять причину расхождения

27. Число и продолжительность сессии - хорошие метрики для
оценки вовлеченности пользователей.
Расхождение в Sessions
Почему при большем числе сессий одна система рассчитывает
меньшее количество пользователей?
Нужно понять причину расхождения
Очевидно, сессии генерируются разными
множествами устройств

28. Как определена метрика Sessions?
Sessions
A session is one use of the application by an end user. This
typically begins when the application is launched and ends when
the application is terminated. Depending on the platform, the
Flurry SDK may allow you to specify when a session starts and
stops, in which case the definition can vary depending on your
implementation.
Yahoo Developer Network
https://developer.yahoo.com/flurry/docs/overview/

29. Insight #1 - трекинг сессий
Сессия привязана к жизненному циклу приложения - вызов
методов вручную или автотрекинг
onStart()/onStop()

30. onStart()
Пользовательская
сессия in progress
onStop()
Входящий звонок
(2 минуты)
onStart()
Новая сессия или
продолжение?
Insight #1 - трекинг сессий

31. Insight #1 - трекинг сессий
Сессия привязана к жизненному циклу приложения - вызов
методов вручную или автотрекинг
Конфигурируемый таймаут сессии - решайте сами
onStart()/onStop()
setSessionTimeout(60)

32. Пользователи без сессии
Приложение Yandex.Disk. Синхронизация файлов в бэкграунде
AppMetrica SDK
t
Events
File Sync Successful Folder Sync Failed Photo Sync Successful

33. Пользователи без сессии
В отчете События хотим увидеть % пользователей с
успешными/неуспешными синхронизациями.
Event Name Users, % Events
File Sync Successful 95% 1,789,687
Folder Sync Failed 5% 1,432
Photo Sync Successful 99% 1,809,888

34. Insight #2 - метрика Devices
Device - уникальным образом идентифицированный
отправитель событий
Если есть хотя бы одно событие - есть и device

35. Device - уникальным образом идентифицированный
отправитель событий. Если есть хотя бы одно событие - есть и
device
Insight #2 - итого

36. Device - уникальным образом идентифицированный
отправитель событий. Если есть хотя бы одно событие - есть и
device
Session - сеанс использования приложения, определенный
реализацией разработчика или автотрекингом
Insight #2 - итого

37. Device - уникальным образом идентифицированный
отправитель событий. Если есть хотя бы одно событие - есть и
device
Session - сеанс использования приложения, определенный
реализацией разработчика или автотрекингом
Active User - это device, имеющий за требуемый период хотя
бы одну сессию
Insight #2 - итого
N.B. - у приложения Я.Диск различие Users и Devices - в 3 раза

38. Выбираем метрику в зависимости от бизнес-логики отчета!
Dimension Users Devices
Insight #2 - итого

39. Ничего не помогает
onStart()
Пользовательская
сессия in progress
onStop()
Прослушивание в
фоне
Анализируем поведение:
Приложение Yandex.Music
пока идет воспроизведение - считаем
пользовательскую сессию
по событиям (pause/play…)

40. Как это работает сейчас
Приложение Yandex.Music. Воспроизведение в фоне
AppMetrica SDK
t
Events
Play Pause
START
Уходим в bg
START
SessionID = 1 SessionID = 2
Push ReceivedSwitch track

41. Как это можно решить - hit-based подход
Никто не знает контекста лучше вашего прикладного кода.

42. Как это можно решить - hit-based подход
Разделим все события на 2 типа:
USER INTERACTION
Событие, связанное с пользовательской
активностью
Метрика Active Users считается не по
сессиям, а по событиям данного типа
Никто не знает контекста лучше вашего прикладного кода.

43. USER INTERACTION BACKGROUND ACTIVITY
Событие, связанное с пользовательской
активностью
Метрика Active Users считается не по
сессиям, а по событиям данного типа
Событие, связанное с бэкграундной
активностью самого приложения
Разделим все события на 2 типа:
Никто не знает контекста лучше вашего прикладного кода.
Как это можно решить - hit-based подход

44. Откажемся от общего понятия Session
Как это можно решить - hit-based подход

45. Откажемся от общего понятия Session
Как это можно решить - hit-based подход
Предоставим возможность самостоятельно определять начало и
конец сессии
SDK только проверяет консистентность начал и концов

46. Откажемся от общего понятия Session
Как это можно решить - hit-based подход
Предоставим возможность самостоятельно определять начало и
конец сессии
SDK только проверяет консистентность начал и концов
Сессии получают текстовые метки
“Сессия UI-взаимодействия”, “Сессия прослушивания”, etc.

47. Проверим
Приложение Yandex.Music. Воспроизведение в фоне
AppMetrica SDK
t
Events
Play Pause
START
“Music Play”
Уходим в bg
Push Received
Switch trackUI
BG
Session
Track
END “Music Play”

48. Используем в отчетах метрики по новым, промеченным сессиям
Dimension Users Devices Music Play
Проверим

49. Как сделать?
AppMetrica позволяет в добавить любой JSON-payload в событие.
Используем их для разметки событий и трекинга промеченных сессий.
Map<String, Object> eventAttributes = new HashMap<String, Object> ();
eventAttributes.put("EventType", “USER_INTERACTION");
…
YandexMetrica.reportEvent("Play", eventAttributes);

50. Как сделать?
In-house analytics
Для построения отчета необходимо получить сырые данные и выполнить
агрегацию самостоятельно
Logs API
Выгрузка большой
плоской таблицы
Агрегация
Pandas + Highcharts
Excel

51. Важно понимать методологию расчета метрик, которыми вы
пользуетесь
Мораль
Расчет собственных метрик на hit’ах - next-level
Исследуйте, как работает ваша платформа аналитики
Centimeters

52. Free install attribution and mobile analytics platform
appmetrica.yandex.com