Devtodev — это универсальное интегрируемое приложение для оценки и аналитики деятельности проекта на мобильных устройствах. Представляя из себя инструмент для сбора данных, платформа является абсолютно бесплатным предложением с достаточным функционалом для работы профессионального data-аналитика.
Основной функционал предоставляется на бесплатной основе в виде 30-дневнего демо. Его будет достаточно для небольшого проекта с ежемесячной посещаемостью ниже 10 тысяч человек. Для увеличения масштабов предусмотрено несколько типов тарифных планов.
Основные метрики платформы
Благодаря тому, что проект старается выстраивать собственную линию развития, он активно использует инновационные обозначения. Кстати, в сравнительных анализах с другими приложениями достаточно сложно найти их аналоги, пусть Devtodev и называет их «основными».
Средняя продолжительность сеанса
Средняя продолжительность сеанса — это инструмент, который позволяет вычислить временной отрезок, проведенный пользователем внутри приложения или игры. Оценивается на основании следующей формулы:
Честно говоря, большая часть аналитических систем называет это «продолжительность сеанса», «продолжительность сессии», либо «продолжительность посещения». Однако вопрос оценки все равно остается некорректным, потому что активность пользователя — максимально субъективный момент (человек может запустить игру и отойти, включить бота или пользоваться приложением без отдыха всю ночь).
Часть систем берет в основу «время действия», то есть, когда приложение находится в фокусе мобильного устройства — оно работает, причем не в фоновом режиме. Они не берут в учет то, что по непредвиденным причинам часть программ автоматически может закрыться, либо может отключиться сам фокус.
Что касается Devtodev, то общая продолжительность сеанса считается по времени фокуса. Причем, если приложение находится в фоне в течение 10 минут, то оно переводится в режим «неактивно». Расчет среднего значения производится по формуле среднего арифметического, что минимизирует неточность данных.
Количество платежеспособных пользователей
Привлечение платежеспособных пользователей — это первостепенная задача мобильного проекта. Если они проводят первый платеж, необходимо удержать их внимание и «подсадить на удочку» подписок и пополнения виртуального баланса.
Именно поэтому так важно понимать, почему они сделали первый шаг — какими мысли их преследовали, как они рассуждали и благодаря каким предпочтениями выбрали именно этот проект. После этого можно вводить различные маркетинговые стратегии, включая сегментирование по возрасту, гео и остальным характеристикам.
Для оценки и дальнейшей аналитики используется метрика «Платящей доли» — то есть, количество платежеспособных пользователей к их общему числу внутри платформы:
Что касается FreeToPlay проектов, то платящая доля достаточно низкая — примерно 1%, что заставляет разработчиков использовать огромное количество маркетинговых махинаций для привлечения дополнительного дохода.
Стоит понимать, что даже если платежная доля увеличится, это не значит, что и выручка тоже возрастет — средний чек может сократиться, что приведет скорее к убыткам, нежели к выручке. Поэтому внутри Devtodev воссоздан алгоритм ARPPU (средний доход на каждого платящего пользователя), позволяющий более точно оценивать прибыль ожиданий и реальности.
Если ARPPU снижается с увеличением количества платежной доли, необходимо задуматься над изменением маркетинговой стратегии — об этом автоматически напишет система при обнаружении проблемы.
Полярная звезда (North star)
North Star — это один из инструментов, который используется компаниями для демонстрации долгосрочной перспективы развития и сотрудничества. Если говорить максимально просто, то это возможность для каждого человека внутри команды продемонстрировать, как именно его вклад в работу поможет всему проекту.
То есть, это все видимые преимущества, которые приложение готово дать пользователям — этакая выгода в виде измеряемого количественного показателя. Проще будут разобраться на примерах: для Airbnb это количество забронированных ночей, для Miro — количество активных белых dashboard’ов, для приложения FLO — премиум MAU, для Zoom — количество ежедневных встреч, для Spotify — общее время использования, для Slack — количество сообщений внутри одной команды, для Facebook* — DAU.
Совокупный APRU
Достаточно полезной метрикой для оценки качества трафика является совокупный APRU. Помимо этой цели она также позволяет выбрать наиболее оптимальный CPI (Cost Per Install). Вычисляется схожим с обычным APRU способом: нужно просто делить выручку на общую аудиторию.
Однако совокупный ARPU рассчитывается не для целой аудитории, а для конкретного сегмента пользователей. Например, для всех людей, которые установили приложение в течение определенного периода времени (удобнее всего использовать ежедневные или ежемесячные сегменты). Из-за этого метрика может увеличиваться ежедневно для одной и той же выборки, поэтому она называется также «кумулятивной».
Данная метрика может расти только в долгосрочной перспективе, потому что чем больше пользователей приходит в приложение, тем выше вероятность наличия платежеспособных лиц. В том случае, если поток прекратится, то сам график превращается в горизонтальную линию.
Метрика совокупного APRU будет интересна хотя бы потому, что она позволяет узнать выручку по пользователям за неделю, месяц или даже три месяца после момента установки. То есть, имеется возможность прогноза выручки по проекту.
Этот показатель действительно полезен для оценки качества трафика и периода его окупаемости, так как важно знать, когда пользователи начинают приносить больше денег, чем было потрачено на их приобретение. Это момент, когда совокупный ARPU становится равным CPI (Cost Per Install).
Фактор залипания
Ежедневно приложение может получать все больше и больше новых пользователей. Причем часть из них просто устанавливает продукт и не пользуется им, а кому-то важно каждый день проверять содержимое — при этом доходы разработчика напрямую зависят от этих двух показателей. Чем более лояльны покупатели, тем выше вероятность вложений.
Внутри Devtodev создан алгоритм, позволяющий оценить интерес, лояльность и степень вовлеченности пользователей, используя ряд метрик. Одной из них является «фактор залипания», представляющий из себя количественную отметку, насколько стабильна база пользователей и насколько регулярно они открывают приложение.
Для более точного понимания процесса работа алгоритма лучше воспользоваться примером:
Предположим, что 1000 уникальных посетителей открывают приложение каждый день. Это означает, что DAU (ежедневный) этого проекта составляет 5000. Если это разные посетители каждый день, то MAU (месячный) проекта будет равняться 150 000 и фактор залипания будет равен 5000/150 000 = 3%. Это самое низкое значение, которое может принять этот показатель, и оно показывает, что пользователи не остаются в приложении и его коэффициент удержания, скорее всего, низкий, нет пользовательской базы, необходимой для получения дохода.
Обратная ситуация, когда люди используют продукт каждый день, из-за чего DAU равен 5000, MAU — также 5000, и фактор залипания = 100%. Это мечта, которая никогда не осуществится, и эта метрика обычно сильно зависит от жанра продукта и его предполагаемого использования. Например, для игр считается хорошим фактор залипания около 20%, но для социальных сетей и мессенджеров он часто составляет около 50%.
Обновление от 2022-2023 года
Главное полезное свойство платформы, занимающейся аналитикой статистики, является постоянное обновление встроенного функционала. Чем больше «фич» может предложить проект, чем точнее работают алгоритмы, тем более выгодным становится сотрудничество. В одном из последних дайджестов 2022 года были подведены итоги по наиболее крупным улучшениям с дальнейшей доработкой в 2023:
- Интеграция собственной услуги A/B тестирования. Благодаря этой особенности пользователям больше не нужно переключаться между множеством внутренних инструментов даже в том случае, когда хочется воссоздать принципиально новую идею — достаточно загрузить данные в алгоритм тестирования.
- Больше возможностей анализа на основе машинного обучения. Идеальный вариант — полная интеграция Machine Learning в алгоритм платформы — это позволит производить 365-дневные прогнозы по LTV вне зависимости от источников дохода (внутри приложений, реклама, подписки). Также это поможет в прогнозировании расходов по каждому пользователю.
- Улучшенный интерфейс для командного взаимодействия. Ранее все пользователи обладали равными правами, что приводило ко множеству ошибок с человеческим фактором. Теперь каждый член команды будет обладать своими правами (владелец, редактор, комментатор, зритель), а также виджеты получат более удобное представление.
- Улучшенная гибкость взаимодействия с SQL. Сегментация, оценка и улучшение производительности — вот, что ждет разработчиков, которые решатся на тестирование обновленных SQL-отчетностей, заточенных под точечный анализ.
- Открытие платформы Edvice. Образовательный форум рассчитан на всех пользователей, которые хотят поделиться опытом и готовы помогать своим «братьям по SQL-оружию» со стартом проектов. Ожидается, что множество экспертов из Devtodev также будут активно участвовать в работе нового проекта.
Ежегодно команда выпускает все больше и больше обновлений. Это не может не радовать, потому что мир напрямую переходит в виртуальные сети, улучшаются алгоритмы машинного обучения, и их правильная интеграция приводит к улучшению эффективности проектов.
Лучшим решением для Devtodev станет следование трендам, включая искусственный интеллект в общий алгоритм. Возможно, в таком случае придется также рассчитывать на платную подписку вместо бесплатного доступа на сегодняшний день.
Вывод
Платформа достаточно интересная для исследования, обладает расширенным функционалом аналитики и оценки рекламных кампаний и трафика в целом. Ориентирована в основном на мобильные приложения, однако при должном упорстве можно произвести интеграцию с компьютерным программным обеспечением.
Официальный адрес сайта — https://www.devtodev.com/
*запрещенная в РФ организация
0
