Prisimenu momentą, kai viską supratau. Pirmoji mano aplikacija turėjo 10,000 parsisiuntimų per mėnesį. Galvojau - sėkmė! O tada pažiūrėjau į analytics ir pamačiau: 77% vartotojų ją ištrynė per 3 dienas. Tie 10,000 parsisiuntimų virto 2,300 aktyvių vartotojų. Nuo tos dienos analytics tapo mano obsesija.
Jei valdai aplikaciją be analytics - tu nevažiuoji automobilio be prietaisų skydelio. Gal pavyks, bet greičiausiai - ne.
Kodėl Aš Nebegaliu Gyventi Be Analytics
Be analytics tu spėlioji. "Manau, vartotojams patinka ši funkcija" - tai ne strategija. Su analytics matai: ši funkcija naudojama 3% vartotojų, bet ta - 78%. Dabar žinai, kur investuoti laiką.
Metrikos, Kurias Seku Kasdien
Acquisition - Iš Kur Ateina Vartotojai
Downloads / Installs
Bazinė metrika. Reikalinga, bet viena pati nieko nesako. 100,000 parsisiuntimų su 1% retention = 1,000 vartotojų. Svarbu kontekstas.
Cost Per Install (CPI) - Kiek Mokiu Už Vartotoją
Kai reklamuojuosi - ši metrika lemia ar pelningai, ar ne.
Ką matau praktikoje: iOS: 2-5 EUR, Android: 1-3 EUR. Bet labai priklauso nuo kategorijos - žaidimai pigesni, finansai brangesni.
Install Conversion Rate - Ar App Store Puslapis Veikia
Kiek žmonių, pamatę tavo app store puslapį, parsisiunčia? Jei mažai - problema ne reklamoje, o screenshots/aprašyme.
Mano benchmark: 25-35% - gerai. Virš 40% - puiku. Žemiau 20% - reikia optimizuoti puslapį.
Engagement - Ar Vartotojai Tikrai Naudoja
DAU/MAU Ratio - Mano Mėgstamiausia Metrika
Santykis tarp dienos ir mėnesio aktyvių vartotojų. Jei MAU 10,000 ir DAU 2,000 - reiškia 20% vartotojų ateina kasdien. Tai sveikas rodiklis.
Ką siekiu: 20%+ - puiku. Facebook turi ~50%. Jei tavo 5% - problema su vertės pasiūlymu.
Session Length - Kiek Laiko Praleidžia
Čia svarbu kontekstas. Ilgesnė sesija nebūtinai geriau - priklauso nuo app tipo.
Mano patirtis pagal kategoriją:
- Žaidimai: 10-30 min (ilgiau = gerai)
- Socialiniai: 5-15 min (priklauso nuo turinio)
- Produktyvumas: 3-7 min (efektyvumas svarbu)
- E-komercija: 5-10 min (per ilgai = nerandama ko ieško)
Sessions per User - Kiek Kartų Grįžta
Kiek kartų per dieną vartotojas atidaro aplikaciją.
Kas man atrodo sveika: 2+ sesijos per dieną aktyviam vartotojui. Messenger turi 10+. Fitness app - gal 1-2.
Retention - Čia Atsiskiria Rimtos Apps Nuo Žaisliukų
D1/D7/D30 Retention - Svarbiausia Metrika
Kiek vartotojų grįžta po 1, 7 ir 30 dienų. Jei D1 mažas - onboarding blogas. Jei D7 krenta drastiškai - produktas nesuteikia vertės.
Ką matau rinkoje (ir ko siekiu):
- D1: 25-35% (jei mažiau - skubus onboarding auditas)
- D7: 10-15% (kritinis taškas - ar produktas "įkabino")
- D30: 5-8% (jei pasiekei - turi tikrų vartotojų)
Kodėl Retention Man Yra #1 Metrika
Būsiu atviras - jei retention blogas, visa kita nesvarbu:
- Tikroji produkto vertė - jei žmonės grįžta, produktas jiems naudingas. Taip paprasta
- Monetizacijos pagrindas - negali monetizuoti vartotojų, kurie nebenaudoja
- Marketing'o efektyvumas - pirkti vartotojus su 5% retention = mesti pinigus į ugnį
- Eksponentinis efektas - 5% retention padidėjimas gali reikšti 25-95% pelno padidėjimą
Monetization - Kur Viskas Virsta Pinigais
ARPU - Kiek Uždirbu Iš Vieno Vartotojo
Average Revenue Per User. Paprasta, bet svarbu.
Jei ARPU 0.50 EUR ir CPI 2 EUR - tau reikia, kad vartotojas liktų 4 mėnesius, kad atsipirktų. Ar tavo retention tai leidžia?
LTV - Šventasis Gralis
Lifetime Value - kiek vartotojas sugeneruoja per visą "gyvenimą" aplikacijoje.
Auksinis santykis: LTV turi būti 3x didesnė už CPI. Jei mažesnė - prarandame pinigus su kiekvienu vartotoju.
Conversion Rate - Kiek Sumoka
Kiek nemokamų vartotojų tampa mokančiais.
Ką matau: Freemium: 2-5% (Spotify ~3%). Trial: 5-10% (nes jau "paragavo"). Jei žemiau - arba produktas, arba kainodara.
Kokie Įrankiai Tikrai Verti Dėmesio
Firebase Analytics - Nuo Čia Pradedu Visus Projektus
| Kaina | Nemokama - ir tai yra TIKRAI nemokama |
| Kodėl naudoju | Visa Firebase ekosistema kartu - analytics, crash reports, A/B tests, push. BigQuery eksportas kai reikia deep dive |
| Kas nepatinka | Segmentavimas ribotas. Duomenys kartais vėluoja 24h. Bet už 0 EUR - negali skųstis |
| Kam rekomenduoju | Startuoliams, mažoms-vidutinėms apps. Pradėk čia, migruok kai prireiks daugiau |
Amplitude - Kai Reikia Suprasti KODĖL
| Kaina | Nemokama iki 10M įvykių/mėn. Po to - 995$/mėn. ir aukštyn |
| Kodėl verta | Kohortų analizė, funneliai, behavioral patterns. Kai Firebase nebepakanka |
| Kas sunku | Mokymosi kreivė steili. Enterprise kainos - kosmosas |
| Kam rekomenduoju | Produkto komandoms, kurioms reikia gilios analizės. SaaS apps |
Mixpanel - Techninėms Komandoms
| Kaina | Nemokama iki 20M įvykių - dosnus. Po to nuo 25$/mėn. |
| Stiprybė | Lankstumas. Real-time duomenys. Patys geriausi funneliai rinkoje |
| Silpnybė | Mažiau "out of the box". Reikia žinoti, ką nori matyti, ir sukonfigūruoti |
| Kam rekomenduoju | Techninėms komandoms, kurios nori pilnos kontrolės |
AppsFlyer - Kai Marketing'as Rimtas
| Kaina | ~0.05$/konversija. Enterprise - derybų klausimas |
| Kodėl mokėti | Geriausias attribution rinkoje. Fraud detection. Deep linking veikia |
| Minusas | Per brangus mažoms apps. Fokusuotas į UA, ne į produktą |
| Kam rekomenduoju | Jei leidi 10k+ EUR/mėn. reklamai - privalai turėti |
Greitas Palyginimas - Ką Rinktis
| Įrankis | Nemokamas planas | Stiprybė | Geriausiai tinka |
|---|---|---|---|
| Firebase | Neribota | Visa ekosistema | Startuoliai |
| Amplitude | 10M įvykių | Produkto analitika | Growth komandos |
| Mixpanel | 20M įvykių | Funneliai, segmentai | Techninės komandos |
| AppsFlyer | Ribota | Atribucija | Marketing komandos |
| Adjust | Ne | Fraud prevention | Enterprise |
Kaip Aš Didinu Retention - Praktika
Onboarding - Pirmos Minutės Lemia Viską
77% vartotojų palieka per 3 dienas. Dauguma - per pirmąsias minutes. Štai ką darau:
- 3-5 ekranai max - ilgesnis onboarding = didesnis dropout
- Vertę iškart - ne "welcome", o "štai ką gali padaryti dabar"
- Personalizacija - klausiu tikslų ir adaptuoju patirtį
- Skip mygtukas - neerzink tų, kurie nori pradėti greičiau
Push Pranešimai - Ginklas, Kuris Gali Šauti Į Abi Puses
Tinkami push gali padidinti retention 20%. Netinkami - privers ištrinti app. Mano taisyklės:
- Personalizuok - "Hey user" neveikia. "Jonas, tavo tikslas artėja" - veikia
- Laikas pagal elgseną - jei vartotojas aktyvus 19:00, siųsk 19:00
- Aiški vertė - kodėl turėčiau atidaryti? Kas man iš to?
- 2-3 per savaitę MAX - daugiau = "annoying" ir mute/delete
Gamifikacija - Bet Ne Per Daug
Žaidimo elementai skatina grįžti, bet turi atitikti produktą:
- Streaks - Duolingo tai pavertė mokslu. Veikia
- Progress bars - žmonės nori užbaigti tai, ką pradėjo
- Achievements - bet prasmingi, ne "atidarei app 5 kartus"
- Leaderboards - tik jei konkurencija tinka tavo produktui
Realus Atvejis: Kaip Padidinom Retention 3.6x
Dirbau su fitneso aplikacija, kuri turėjo 5% D30 retention. Po 3 mėnesių - 18%. Ką padarėme:
- Personalizuotas onboarding - ne generic "pradėk treniruotę", o pagal tikslą (numesti svorį vs priaugti raumenų)
- Streak sistema - kasdieniniai mini-tikslai. Žmonės nenori nutraukti streak
- Smart push timing - jei treniruojiesi 7 ryto - push ateina 6:45. Ne random
- Draugų iššūkiai - socialinis spaudimas veikia. Nenoriu pralaimėti draugui
A/B Testavimas - Nustok Spėlioti, Pradėk Matuoti
Kiekvienas ginčas komandoje gali būti išspręstas A/B testu. Ne "aš manau" vs "tu manai", o duomenys.
Ką Testuoju Reguliariai:
- Onboarding - eiliškumas, turinys, ilgis. Čia didžiausias impact
- UI išdėstymas - CTA mygtukai, navigacija. Mažos detalės, dideli skirtumai
- Push pranešimai - tekstas, laikas, emoji ar be. Kiekvienas testas = mokymasis
- Kainodara - kainos, planų struktūra. Čia testuoti BŪTINA
- Feature priority - kurią funkciją rodyti pirmiau? Testuok, ne spėliok
Mano A/B Testo Framework:
- Hipotezė aiški - "Jei pakeisiu X, tai Y padidės 15%, nes Z"
- Metrikos nustatytos - primary (ko siekiu) ir secondary (ar nesugadinau ko nors)
- 50/50 split - kontrolinė ir test grupė. Random paskirstymas
- Imties skaičiavimas - statistical significance calculator. Ne "palaukiu savaitę"
- Trukmė pagal imtį - kai pasiekiu reikiamą imtį, sustoju. Ne anksčiau
- Dokumentuoju - kas veikė, kas ne. Kitą kartą nereikės kartoti klaidų
GDPR - Neignoruok, Bet Ir Nepersisteng
Kaip Suderinu Analytics su GDPR
GDPR nėra analytics priešas. Tiesiog reikia daryti teisingai:
- Sutikimas PRIEŠ - ne pop-up po to, kai jau surinkau duomenis
- Anoniminiai ID - Firebase/Amplitude naudoja random ID, ne email ar telefono numerį
- Opt-out veikia - jei žmogus atsisako, tu TIKRAI nustoji rinkti. Patikrink, ar veikia
- Retention politika - kiek laiko saugai duomenis? Dokumentuok ir laikykis
- Privatumo politika normali - ne 50 puslapių teisininko žargono, o aiški info
Dažniausiai Užduodami Klausimai (FAQ)
Ką Visa Tai Reiškia Praktiškai
Jei iš viso straipsnio išsineši tik vieną mintį - tebūnie ši: aplikacija be analytics yra kaip verslas be buhalterijos. Gal ir veikia, bet nežinai kodėl ir kiek ilgai.
- Duomenys pakeičia nuomones - ne "man atrodo", o "duomenys rodo"
- Matai, kur prarandi vartotojus - ir gali taisyti
- Retention tampa prioritetu - nes matai, kiek kainuoja jo nebuvimas
- Marketing'as tampa efektyvus - žinai, kurie kanalai veikia
- Kuri tai, ko vartotojai nori - ne tai, ką tu manai, kad jie nori
Pradėk nuo Firebase - nemokama ir pakanka 90% atvejų. Sekite D1/D7/D30 retention ir DAU/MAU. Kai šitos metrikos bus geros - galvok apie sudėtingesnius įrankius.
Nori Suprasti Savo Vartotojus Geriau?
Padėsiu įdiegti analytics, nustatyti prasmingas metrikas ir sukurti sistemą, kuri iš tikrųjų padeda priimti sprendimus. Pirmoji konsultacija nemokama.
Pakalbėkim Apie Tavo Metrikas