Какие метрики будешь отслеживать для анализа продаж через мобильное приложение?

Метрики для анализа продаж через мобильное приложение

Мобильное приложение требует другого набора метрик, чем веб. Юзеры поведут себя по-другому, есть свои механики (push-уведомления, offline mode, батарея), и нужно учитывать жизненный цикл app retention. Разберу полный стек метрик, которые я отслеживаю.

1. Метрики установки и первого запуска (Install Funnel)

Installs (инсталляции)

Основная метрика: сколько раз приложение скачали
Трехируется: через App Store, Google Play analytics, или ваш tracking

Что мониторить:
- Installs по дню/неделе/месяцу
- Installs по источнику (Facebook, Google Ads, organic, etc.)
- Installs по странам и ОС (iOS vs Android)

SQL пример:
SELECT 
    DATE(installed_at) as date,
    acquisition_source,
    os,
    COUNT(*) as installs
FROM app_installs
GROUP BY date, acquisition_source, os
ORDER BY date DESC;

Uninstalls (удаления)

Импортно: узнать, кто удаляет приложение

Метрика: Uninstall Rate = Uninstalls / Installs (за период)

Типичные значения:
- День 1: 20-30% (мусорный трафик)
- День 7: 40-60% (слабая стабильность или не понравилось)
- День 30: 60-80% (нормальный churn)

Если uninstall rate > 60% за 7 дней → problem с продуктом или quality трафика

First Launch / DAU (Daily Active Users)

Метрика: кол-во уникальных пользователей, которые открыли приложение в день

Когда это важно:
- DAU от installs за день = First Launch Rate
- Типично: 40-60% людей запускают приложение в день установки
- Если меньше 30% → проблема с onboarding

2. Engagement Metrics

Session-based metrics

Session = период активности пользователя в приложении
Обычно: сессия заканчивается если пользователь неактивен > 30 мин

Метрики:
- Sessions per DAU = Всего сессий / DAU
- Typical: 1.5-3 сессии в день для engagement app

- Session Length = средняя длина одной сессии
- Typical: 2-5 минут для casual app, 10+ минут для productivity app

- % Users with 5+ sessions per day = очень engaged

SQL:

WITH sessions AS (
    SELECT 
        user_id,
        DATE(session_start) as date,
        COUNT(*) as session_count,
        AVG(EXTRACT(EPOCH FROM (session_end - session_start))/60) as avg_session_length_min
    FROM app_sessions
    GROUP BY user_id, DATE(session_start)
)
SELECT 
    date,
    COUNT(DISTINCT user_id) as dau,
    ROUND(AVG(session_count), 2) as sessions_per_user,
    ROUND(AVG(avg_session_length_min), 1) as avg_session_length_min,
    ROUND(100.0 * COUNT(CASE WHEN session_count >= 5 THEN 1 END) / COUNT(*), 2) as pct_5plus_sessions
FROM sessions
GROUP BY date
ORDER BY date DESC;

Screen Views / Funnel Analysis

Трехируешь: какие экраны пользователи видят

Фанель:
AppOpen → Home → ProductsList → ProductDetail → AddToCart → Checkout → Payment → OrderConfirmation

Жесто отслеживать каждый шаг, чтобы найти bottleneck-и

Примеры:
- 100K opening app
- 85K view Home (15%떨어짐на onboarding)
- 60K view ProductsList (25% не scrollят товары)
- 45K view ProductDetail (25% не кликают на товар)
- 35K click AddToCart (22% не добавляют в корзину)
- 20K begin Checkout (43% abandonment!)
- 15K complete Payment (25% fail)
- 12K OrderConfirmation (20% successful rate от открытия app)

3. Monetization Metrics

Conversion Rate (CR)

CR = Users with purchase / DAU (overall conversion)

Типичные значения:
- Casual e-commerce app: 1-3%
- Frequency purchase (food delivery, taxi): 5-15%
- Subscription app: 0.5-2% (но выше LTV)

Трехируешь:
- Overall CR
- CR по когортам (new users vs returning)
- CR по сегментам (premium users vs free users)
- CR по отношению к сессиям (не всех DAU-ров хотят купить)

Average Order Value (AOV)

AOV = Total Revenue / Total Orders

Это очень важно для мобильного:
- Люди тратят меньше на мобилке, чем на веб
- Мобильный AOV часто на 30-50% ниже, чем веб
- Пример: веб AOV = $50, мобильный = $30

Что трехировать:
- AOV по дню (может меняться по дням недели)
- AOV по источнику трафика (какой трафик покупает больше?)
- AOV по категории товара
- AOV по версии приложения (может ли обновление влиять?)

ARPPU (Average Revenue Per Paying User)

ARPPU = Revenue / Paying Users

Это отличается от AOV:
- AOV смотрит на средний заказ
- ARPPU смотрит на среднего платящего пользователя (может быть несколько заказов)

Пример:
- 1000 DAU
- 50 с покупкой (5% CR)
- Revenue: $2000
- AOV = 2000 / 50 = $40
- ARPPU = 2000 / 50 = $40 (одинаково, если каждый купил 1 раз)

 Но если 40 пользователей купили по $50, и 10 купили по 2 раза ($50 + $50):
- AOV = (50*40 + 10*100) / 60 = $50
- ARPPU = 2000 / 50 = $40 (считаем уникальных пользователей)

LTV (Lifetime Value)

Для мобильного приложения это очень важно.

ЛTV = средняя сумма, которую пользователь потратит за всю жизнь в приложении

Для мобилки обычно считаем с time decay (discounted LTV):

DLTV = Revenue_Month1 / (1.1)^0 + 
        Revenue_Month2 / (1.1)^1 + 
        Revenue_Month3 / (1.1)^2 + ...

Дисконт 10% означает, что будущие деньги дешевле сегодняшних

Примеры LTV:
- Casual app (low monetization): $5-15
- E-commerce app: $50-200
- Subscription app (Spotify): $200-500
- Gaming app with whales: $500+ (но очень варьируется)

4. Retention Metrics

Day 1 / Day 7 / Day 30 Retention

D1 Retention = Users who opened app on day 2 / Users installed on day 1

Типичные значения:
D1: 20-40% (мусор удаляется)
D7: 10-20% (нормальный хорн)
D30: 5-10% (долгосрочные пользователи)

Для mobile это ОЧЕНЬ важно, потому что сложно удерживать пользователей

Сравнивай:
- Retention по когортам (какая когорта лучше?)
- Retention по источнику трафика (какой трафик стикче?)

Churn Rate

Churn = Users who didn't open app for 7+ days / Active users

Высокий churn → нужно вернуть пользователей через push notifications

Типичный churn:
- День 1-7: 60-80% уходит
- День 7-30: ещё 50% остатка уходит
- День 30+: стабилизируется

Returning User Rate (RUL)

RUL = Returning Users / (Returning + Dormant Users)

Оперираемо: какой % пользователей "проснулся" в этом месяце

Это отличается от retention:
- Retention смотрит на cohort (когда пришли)
- RUL смотрит на текущее состояние (живы ли они сейчас)

5. Push Notification Metrics

Push Metrics (специфично для мобилки)

Пush-уведомления — это основной инструмент engagement в мобилке

Метрики:

1. Delivery Rate
   = Messages delivered / Messages sent
   - Typical: 95-99%
   - Если ниже 90% → проблема с API или devices

2. Open Rate
   = Users who opened from push / Users who received
   - Typical: 20-40% для regular app
   - Если ниже 10% → bad timing или bad messaging

3. Click Rate
   = Users who clicked the link / Users who opened
   - Typical: 10-30%

4. Conversion Rate from Push
   = Users who made purchase after push / Users who clicked
   - Typical: 5-15%

5. Unsubscribe Rate
   = Users who disabled push / Users who received
   - Если > 5% → отправляешь слишком много или в плохое время

6. Performance & Technical Metrics

Crash Rate

Crash Rate = Sessions with crash / Total sessions
Typical: < 0.1%

Это очень важно! Даже одна строка ошибки может убить retention.

Отслеживай:
- Crashes по версии app
- Crashes по ОС (iOS vs Android)
- Crashes по type (null pointer, out of memory, etc.)

Latency / App Start Time

App Start Time = время от нажатия приложения до первого экрана
SLA: < 3 сек (если > 5 сек, люди закрывают)

Отслеживай:
- Холодный старт (first open after install или после закрытия)
- Теплый старт (app в памяти)
- Зависит от устройства (iPhone vs Android, новые vs старые)

Battery / Data Usage

Если приложение пожирает батарею или траффик → люди удалят

Мониторь:
- Средняя длительность на батарее при использовании app
- Datatraffic per session

7. Полный пример dashboard для мобильного app

Дневной dashboard:

┌─ INSTALL FUNNEL
├─ Installs: 5,234 (+12% vs вчера)
├─ D1 Retention: 35% (-2pp)
├─ D7 Retention: 12% (stable)
└─ D30 Retention: 5% (down from 6%)

┌─ ENGAGEMENT
├─ DAU: 8,452 (+5%)
├─ Sessions per DAU: 2.1 (stable)
├─ Session Length: 4.2 min (up from 3.9 min)
└─ Most used screen: Home (95%), ProductsList (78%)

┌─ MONETIZATION
├─ Revenue: $12,340 (up 8%)
├─ Transactions: 342 (up 3%)
├─ CR (Revenue Users / DAU): 4% (stable)
├─ AOV: $36 (stable)
└─ LTV (30-day cohort): $52 (down from $58)

┌─ PUSH NOTIFICATIONS
├─ Sent: 50,000
├─ Delivered: 49,500 (99%)
├─ Open Rate: 28% (good)
├─ Click Rate: 15% (good)
└─ Conversion Rate: 8% (excellent)

┌─ TECHNICAL
├─ Crash Rate: 0.05% (healthy)
├─ App Start Time: 2.1 sec (healthy)
├─ Uninstall Rate: 2.5% (normal)
└─ Version Distribution: v2.3 (87%), v2.2 (12%), other (1%)

8. Мобильные метрики по этапам

Awareness → Installation

- CPI (Cost Per Install): сколько платишь за инсталл
- Install volume trend
- Quality of installs (uninstall rate next day)

Installation → First Purchase

- D1 / D7 Retention: остаются ли люди
- Time to First Purchase: как быстро они покупают
- Drop-off по funnel (Home → ProductsList → Purchase)

Purchase → Repeat Purchase

- Repeat Purchase Rate: % вернулись и купили снова
- Days between purchases: как часто покупают
- AOV для repeat purchases vs first purchase

Retention → LTV

- Lifetime value по когортам
- LTV / CAC ratio (должен быть > 3)
- Чернение LTV (какие пользователи уходят и когда)

9. Как отслеживать эти метрики

Инструменты:

1. Firebase Analytics (Google)
   - Бесплатно, интегрировано в платформу
   - Хорошо для базовых метрик
   
2. Amplitude
   - Специалист для product analytics
   - Хорош для cohort и funnel analysis
   
3. Appsflyer / Adjust
   - Специалист для mobile attribution
   - Отслеживает installs, events, конверсии
   
4. Mixpanel
   - User-centric analytics
   - Хорош для user journey mapping
   
5. Flurry
   - Yahoo's analytics (бесплатно)
   - Базовый функционал

Что отслеживать в коде:

// iOS example (Swift) / Android (Kotlin)

// Event: User opened product
Analytics.logEvent("view_item", parameters: [
  "product_id": productId,
  "product_name": productName,
  "product_category": category,
  "price": price
])

// Event: User made purchase
Analytics.logEvent("purchase", parameters: [
  "transaction_id": orderId,
  "value": totalAmount,
  "currency": "USD",
  "items": 3
])

// Event: User clicked push notification
Analytics.logEvent("push_click", parameters: [
  "campaign_id": campaignId,
  "action": actionClicked
])

Вывод

Для мобильного приложения главные метрики в порядке приоритета:

1. Install Quality: D1 / D7 Retention (мусор vs здоровые пользователи)
2. Engagement: DAU, Sessions per user, Session length (используют ли люди app?)
3. Monetization: CR, AOV, ARPPU, LTV (есть ли деньги?)
4. Retention: Day 30 Retention, Churn rate (остаются ли люди?)
5. Technical: Crash rate, App start time (работает ли app?)

Лучший способ — это смотреть на них как на funnel:

Installs → D7 Retention → D30 Retention → First Purchase → Repeat Purchases → LTV

Если на каком-то этапе просыпается проблема — копай туда.