Сервисы мобильной аналитики c функцией Регулярные / периодические отчёты

Программные продукты мобильной аналитики позволяют отслеживать и анализировать активность пользователей в мобильных приложениях, используя далее получаемые выводы для улучшения своих мобильных продуктов.

Мобильная аналитика как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных об использовании мобильных приложений пользователями. Она позволяет выявить закономерности поведения аудитории, оценить эффективность функционала приложения, определить наиболее востребованные функции и обнаружить проблемные моменты, которые могут снижать пользовательский опыт и конверсию. С помощью мобильной аналитики компании могут принимать обоснованные решения по оптимизации своих продуктов, улучшению пользовательского интерфейса, корректировке маркетинговых стратегий и повышению общей рентабельности приложения.

Среди ключевых аспектов мобильной аналитики можно выделить:

• отслеживание действий пользователей в приложении,
• анализ путей пользователя внутри приложения,
• измерение ключевых показателей эффективности (KPI),
• сегментацию аудитории по различным критериям,
• оценку влияния обновлений и маркетинговых кампаний на поведение пользователей,
• выявление технических проблем и сбоев,
• анализ источников трафика и каналов привлечения пользователей.

Полученные в результате мобильной аналитики данные становятся основой для разработки и внедрения цифровых (программных) решений, которые позволяют усовершенствовать мобильные продукты, сделать их более удобными и привлекательными для пользователей, а также повысить их коммерческую эффективность. В условиях растущей конкуренции на рынке мобильных приложений значение качественной мобильной аналитики и связанных с ней программных решений продолжает возрастать.

Программные сервисы мобильной аналитики (СМА, англ. Mobile Analytics Services, MA) позволяют измерять характеристики использования мобильных приложений пользователями: открытие и загрузка приложения, определение точки выхода пользователей, проведённое время в приложении – с возможностью создавать воронки отслеживания активностей. Программное обеспечение аналитики мобильных приложений может в реальном оповещать о наступлении событий, базирующихся на данных: использование приложения в текущий момент, отслеживание тенденций во времени, географическая или демографическая сегментация, сегментация по устройствам и операционным системам.

Полученные данные могут быть использованы маркетинговыми и продуктовыми командами для понимания региональной популярности или демографического анализа. Некоторые программные продукты мобильной аналитики предназначены исключительно для анализа приложений, другие могут использоваться также для информационной аналитики (анализ контента). Аналитика мобильных приложений также популярна среди разработчиков мобильных игр.

Сервисы мобильной аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• разработчики мобильных приложений — для выявления проблемных мест в пользовательском интерфейсе и улучшения юзабилити;
• маркетинговые отделы компаний — для анализа эффективности рекламных кампаний и определения наиболее привлекательных для пользователей функций приложения;
• продуктовые менеджеры — для отслеживания поведения пользователей и формирования требований к новым версиям приложения;
• аналитические подразделения — для сбора данных о пользовательском поведении и прогнозирования тенденций развития продукта;
• компании, занимающиеся электронной коммерцией — для анализа покупательских привычек и оптимизации ассортимента и ценовой политики в мобильных приложениях.

A/B-тестирование

Функции A/B-тестирования позволяют повышать конверсию посадочных страниц (лэндингов), подбирать оптимальные заголовки объявлений в рекламных сетях, улучшать качество поиска и пользовательского опыта (UX)

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ результатов маркетинговых опросов

Функции Анализа результатов маркетинговых опросов позволяют производить всестороннее количественное статистическое исследование результатов завершённого рыночного полевого опроса

Бенчмаркинг

Функции Бенчмаркинга (сравнительного анализа) позволяют проводить стратегически ориентированные маркетинговые исследования продуктов или компаний в выбранных сегментах рынка

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мобильная аналитика

Функции Мобильной аналитики позволяют отслеживать поведение пользователей в мобильном приложении, измерять вовлеченность пользователей и визуализировать пути перемещения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отслеживание веб-целей

Функции Отслеживания веб-целей позволяют создавать и отслеживать достижение целей на сайте, позволяя количественно оценивать эффективность взаимодействия пользователя с веб-содержимым

Отслеживание окупаемости инвестиций

Функции Отслеживания окупаемости инвестиций (англ. return on investment, ROI) позволяют отслеживать коэффициент окупаемости инвестиций на продвижение и рекламу в режиме реального времени на основе автоматически обрабатываемых данных

Отслеживание перемещения на сайте

Функции Отслеживания перемещения на сайте клиента позволяют хранить и имитировать перемещения клиента на веб-сайте на основании исторических данных

Отслеживания времени на сайте

Функции Отслеживания времени на сайте позволяют вести учёт времени, которое провёл каждый пользователь на сайте

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Проведение маркетинговых опросов

Функции Проведения маркетинговых опросов позволяют запускать кампанию по проведению полевых рыночных исследований, предоставлять форму опроса респондентам и собирать заполненные опросные формы

Работа с шаблонами опросов

Функции Работы с шаблонами опросов позволяют создавать типовые формы маркетинговых опросов для их многократного использования при проведении рыночных полевых исследований

Регулярные / периодические отчёты

Функции Регулярных / периодических отчётов позволяют настроить автоматическое формирование отчёта с требуемыми данными, за выбранный промежуток в выбранные промежутки времени

Сквозная аналитика

Функции Сквозной аналитики позволяют анализировать наиболее полно эффективность маркетинговых инвестиций и рекламных кампаний, отслеживая путь клиента к продаже, начиная с самой первого рекламного контакта

Управление кампаниями

Функции Управления кампаниями предоставляют различные инструменты для выбора оптимальных параметров проведения маркетинговых и рекламных кампаний

База статистики веб-сайтов

Особенность База статистики веб-сайтов обеспечивает возможность просмотра веб-метрик по одному или нескольким сайтам, сравнения показателей между собой, просмотра рейтинговых оценок

Метрики социальных сетей

Особенность Метрики социальных сетей обеспечивает возможность оценки популярности бренда или веб-ресурса на основании данных различных социальных сетей

При выборе программного продукта из функционального класса Сервисы мобильной аналитики необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования такого решения в бизнесе. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны базовые функции отслеживания пользовательского поведения и формирования стандартных отчётов, тогда как крупным корпорациям потребуются расширенные возможности интеграции с другими корпоративными системами, глубокий анализ больших объёмов данных и поддержка многопользовательского доступа с различными ролями и правами. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к защите данных и соответствию нормативам регуляторов, в то время как в сфере электронной коммерции акцент может быть сделан на аналитике конверсии и пользовательского пути. Не менее значимы технические ограничения: необходимо проверить совместимость выбранного решения с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к ресурсам сервера и клиентской части, поддержку необходимых мобильных платформ (iOS, Android) и возможность кастомизации под специфические задачи бизнеса.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• поддержка различных мобильных платформ (iOS, Android);
• наличие API для интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP и т. д.);
• возможности сегментации пользователей и анализа их поведения по различным критериям (демографические данные, географическое положение, частота использования приложения и т. п.);
• наличие инструментов для A/B-тестирования и анализа эффективности различных версий приложения;
• возможности визуализации данных и формирования отчётов (графики, дашборды, экспорт в различные форматы);
• уровень защиты данных и соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к обработке персональных данных);
• масштабируемость решения и возможность адаптации под растущий объём данных и количество пользователей;
• наличие механизмов для отслеживания сбоев и ошибок в работе приложения, анализа их причин и влияния на пользовательский опыт;
• поддержка различных методов аутентификации и управления доступом к аналитическим данным.

Кроме того, стоит обратить внимание на качество технической поддержки и наличие обучающих материалов, поскольку от этого зависит скорость внедрения решения и эффективность его использования сотрудниками. Также целесообразно оценить репутацию разработчика и отзывы других компаний, уже использующих данный продукт, чтобы получить представление о возможных рисках и преимуществах сотрудничества. Не менее важно учесть стоимость решения, включая не только лицензионные платежи, но и расходы на внедрение, обучение персонала и техническую поддержку.

Сервисы мобильной аналитики (СМА) предоставляют компаниям инструменты для глубокого понимания поведения пользователей и оптимизации мобильных продуктов. Применение СМА позволяет повысить эффективность приложений, улучшить пользовательский опыт и увеличить бизнес-показатели. Среди основных преимуществ и выгод использования СМА можно выделить:

• Повышение конверсии и монетизации. СМА позволяют выявить паттерны поведения пользователей, которые способствуют конверсии, и оптимизировать механизмы монетизации, например, размещение рекламы или продажу внутриигровых товаров.

• Оптимизация пользовательского интерфейса и функционала. Анализ данных о взаимодействии с интерфейсом помогает выявить проблемные места и улучшить юзабилити, что ведёт к повышению удовлетворённости пользователей и снижению оттока.

• Персонализация контента и предложений. На основе данных о предпочтениях и поведении пользователей СМА позволяют создавать персонализированные рекомендации и предложения, что увеличивает вовлечённость и лояльность аудитории.

• Улучшение удержания пользователей. Анализ метрик удержания помогает выявить факторы, влияющие на отток пользователей, и разработать меры по их устранению, например, улучшить уведомления или систему вознаграждений.

• Оптимизация затрат на маркетинг и рекламу. СМА позволяют оценить эффективность маркетинговых кампаний и рекламных каналов, что помогает перераспределить бюджет в пользу наиболее результативных инструментов и снизить издержки.

• Выявление и устранение технических проблем. Анализ данных о сбоях и ошибках в приложении помогает оперативно выявлять и устранять технические проблемы, что улучшает стабильность работы приложения и удовлетворённость пользователей.

• Прогнозирование тенденций и планирование развития. На основе исторических данных СМА позволяют строить прогнозы поведения пользователей и спроса на функционал, что помогает планировать развитие приложения и заранее адаптировать его под изменяющиеся потребности аудитории.

Чтобы претендовать на включение в категорию сервисов мобильной аналитики, продукт должен:

• Предоставлять данные о поведении пользователя приложения;
• Предоставлять информацию о демографии, региональном использовании, операционных системах и устройствах;
• Отображать тенденции или поведение пользователей рынка;
• Анализировать удовлетворенность клиентов и уровень использование приложения;
• Подготавливать отчеты с изложением нескольких проанализированных факторов.

В 2025 году на рынке сервисов мобильной аналитики (СМА) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённым применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа поведенческих паттернов пользователей, интеграцией с системами больших данных, развитием инструментов предиктивной аналитики, повышением уровня персонализации аналитических отчётов, а также усилением внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных.

• Развитие мультиплатформенных решений. СМА будут предлагать более гибкие и масштабируемые решения, совместимые с различными операционными системами и устройствами, что позволит охватить более широкую аудиторию пользователей и расширить возможности анализа.

• Углублённый анализ поведенческих данных. Применение сложных алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей в поведении пользователей, что поможет компаниям более точно настраивать функционал и контент мобильных приложений под потребности аудитории.

• Интеграция с системами больших данных (Big Data). СМА будут более тесно интегрироваться с платформами обработки больших данных, что позволит анализировать не только данные о поведении в приложении, но и внешние факторы, влияющие на пользовательский опыт.

• Развитие инструментов предиктивной аналитики. СМА начнут активнее использовать модели прогнозирования поведения пользователей, что позволит заранее выявлять потенциальные проблемы и возможности для развития мобильных продуктов.

• Персонализация аналитических отчётов. Разработка механизмов создания отчётов, адаптированных под конкретные потребности и роли пользователей в компании, что повысит практическую ценность аналитики для бизнеса.

• Усиление мер безопасности и конфиденциальности. В условиях растущего внимания к защите персональных данных СМА будут внедрять более продвинутые технологии шифрования и анонимизации данных, а также соблюдать международные стандарты безопасности.

• Применение технологий расширенной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR). СМА начнут интегрироваться с приложениями, использующими AR и VR, для анализа взаимодействия пользователей с контентом в этих средах и оптимизации пользовательского опыта.