Системы аналитики мобильных приложений c функцией Работа с шаблонами опросов

Программные сервисы и системы аналитики мобильных приложений (САМП, англ. Mobile Application Analytics Systems, MAA) позволяют отслеживать и анализировать активность пользователей в мобильных приложениях. Получаемые посредством анализа выводы могут использоваться для улучшения мобильных продуктов.

Аналитика мобильных приложений как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных об использовании мобильных приложений пользователями. Цель такой деятельности — выявить закономерности поведения пользователей, определить наиболее и наименее эффективные элементы приложения, обнаружить проблемы в его работе и в целом оценить пользовательский опыт. На основе полученных данных формируются рекомендации по оптимизации функционала, улучшению пользовательского интерфейса и повышению конверсии, что в конечном счёте способствует росту удовлетворённости пользователей и увеличению коммерческой эффективности приложения.

Среди ключевых аспектов аналитики мобильных приложений можно выделить:

• отслеживание количества и поведения пользователей,
• анализ частоты и продолжительности использования приложения,
• изучение путей навигации внутри приложения,
• выявление проблемных мест и ошибок в работе приложения,
• оценка эффективности маркетинговых кампаний и вносимых изменений,
• сегментация пользователей и анализ их предпочтений,
• прогнозирование тенденций развития интереса к приложению.

Таким образом, аналитика мобильных приложений является важным инструментом для развития цифровых продуктов. Использование специализированных программных решений позволяет автоматизировать процесс сбора и анализа данных, повысить точность получаемых результатов и ускорить внедрение улучшений, что делает такие решения неотъемлемой частью современного процесса разработки и поддержки мобильных приложений.

Системы аналитики мобильных приложений предназначены для отслеживания и комплексного анализа активности пользователей в мобильных приложениях. Они позволяют собирать и обрабатывать данные о поведении пользователей, включая частоту использования приложения, пути навигации внутри приложения, взаимодействие с определёнными функциями и контентом, а также другие метрики, которые могут быть важны для оценки пользовательского опыта и эффективности приложения в целом.

На основе полученных данных системы аналитики формируют детализированные отчёты и визуальные представления информации, которые помогают разработчикам и аналитикам выявлять проблемные места в пользовательском интерфейсе и функционале приложения, оценивать эффективность внедрённых изменений, прогнозировать тенденции поведения пользователей и разрабатывать стратегии дальнейшего развития продукта. Это, в свою очередь, способствует повышению удовлетворённости пользователей, улучшению ключевых показателей приложения и оптимизации затрат на его разработку и поддержку.

Системы аналитики мобильных приложений в основном используют следующие группы пользователей:

• разработчики мобильных приложений для оптимизации функционала и интерфейса на основе данных о поведении пользователей;
• продуктовые менеджеры для выявления слабых мест продукта и формирования стратегии его развития;
• маркетологи для анализа эффективности рекламных кампаний и пользовательского отклика на маркетинговые акции;
• аналитики данных для изучения пользовательских трендов, сегментации аудитории и прогнозирования поведения пользователей;
• руководители компаний и топ-менеджмент для оценки ключевых показателей эффективности приложения и принятия стратегических решений.

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

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем аналитики мобильных приложений (САМП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования системы в конкретных бизнес-условиях. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны базовые функции отслеживания пользовательского поведения и простой аналитики, тогда как крупным корпорациям потребуются расширенные возможности, включая глубокий анализ больших данных, интеграцию с другими корпоративными системами и поддержку многопользовательского доступа. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к защите данных и соответствию регуляторным нормам, в то время как в сфере развлечений акцент может быть сделан на детализированный анализ пользовательского опыта и вовлечения. Не менее значимы технические ограничения, такие как совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и масштабируемости системы, а также наличие API для интеграции с другими сервисами. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность, связанную с типами данных, которые система способна анализировать (например, поведение пользователя, конверсии, источники трафика, удержание пользователей), и на возможности визуализации результатов анализа.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, облачных платформ);
• наличие необходимых аналитических функций (отслеживание пользовательских сессий, анализ воронки конверсии, сегментация аудитории, A/B-тестирование);
• возможности интеграции с другими системами (CRM, ERP, системами веб-аналитики);
• уровень защиты данных и соответствие отраслевым стандартам и нормам (например, требованиям к обработке персональных данных);
• масштабируемость системы и возможность адаптации под растущий объём данных и количество пользователей;
• наличие инструментов для визуализации данных и формирования отчётов (диаграммы, графики, дашборды);
• поддержка различных платформ (iOS, Android и др.);
• стоимость лицензии и обслуживания в контексте бюджета компании;
• наличие технической поддержки и обучающих материалов для пользователей.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких продуктов-кандидатов, чтобы оценить их удобство использования, скорость работы и соответствие специфическим задачам бизнеса. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих подобные системы, и оценить репутацию поставщика программного продукта.

Системы аналитики мобильных приложений (САМП) предоставляют компаниям инструменты для глубокого понимания поведения пользователей и оптимизации мобильных продуктов. Это способствует повышению их эффективности, улучшению пользовательского опыта и росту бизнес-показателей. Основные преимущества и выгода от применения САМП включают:

• Повышение вовлечённости пользователей. САМП позволяют выявить факторы, которые способствуют удержанию пользователей и их активному взаимодействию с приложением, что ведёт к увеличению времени, проведённого в приложении, и частоты его использования.

• Оптимизация функционала приложения. Анализ данных о пользовательском поведении помогает определить, какие функции наиболее востребованы, а какие — избыточны или неудобны, что позволяет оптимизировать интерфейс и функционал приложения.

• Улучшение пользовательского опыта. САМП помогают выявить проблемные места в пользовательском интерфейсе и взаимодействии с приложением, что позволяет устранять неудобства и повышать удовлетворённость пользователей.

• Повышение конверсии и монетизации. Анализ путей пользователя и его действий в приложении помогает выявить возможности для оптимизации рекламных и коммерческих блоков, что способствует росту конверсии и доходов от приложения.

• Прогнозирование тенденций и трендов. На основе собранных данных САМП позволяют строить прогнозы относительно изменений в поведении пользователей и трендов на рынке, что помогает своевременно адаптировать стратегию развития приложения.

• Сокращение затрат на разработку и поддержку. Благодаря анализу данных компании могут более эффективно распределять ресурсы, фокусируясь на наиболее перспективных направлениях развития приложения и избегая затрат на ненужные функции.

• Улучшение принятия решений. САМП предоставляют объективные данные и аналитику, которые служат основой для принятия обоснованных управленческих решений на всех уровнях разработки и эксплуатации мобильного приложения.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики мобильных приложений, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• отслеживание пользовательских сессий и действий в приложении, включая последовательность взаимодействий с элементами интерфейса,
• анализ конверсий и ключевых показателей эффективности (KPI), связанных с достижением бизнес-целей в приложении,
• сегментация пользователей по различным критериям (поведение, демографические характеристики, используемые устройства и т. д.),
• отслеживание путей пользователей в приложении и выявление наиболее и наименее посещаемых разделов,
• анализ влияния обновлений и изменений в приложении на поведение и удержание пользователей.

По оценке аналитиков Soware, в 2026 году на рынке систем аналитики мобильных приложений (САМП) продолжат развиваться тенденции, связанные с применением передовых технологий для углублённого анализа пользовательского поведения и оптимизации мобильных продуктов. Ожидается дальнейшее усиление роли искусственного интеллекта и машинного обучения, расширение возможностей прогнозирования, интеграция с корпоративными системами, совершенствование защиты данных и развитие мультимодального анализа.

Системы аналитики мобильных приложений в 2026 году будут развиваться с высоким фокусом внимания на следующие тренды:

• Углублённый анализ поведенческих паттернов. САМП будут применять более сложные и адаптивные алгоритмы машинного обучения для выявления скрытых закономерностей в поведении пользователей и определения ключевых факторов, влияющих на их вовлечённость и лояльность.

• Прогнозирование пользовательских сценариев. Системы будут использовать продвинутые модели прогнозирования для предсказания будущих действий пользователей, что позволит разработчикам заблаговременно адаптировать функционал и контент приложений под изменяющиеся потребности аудитории.

• Интеграция с корпоративными платформами. САМП станут ещё теснее интегрироваться с системами бизнес-аналитики, CRM и хранилищами данных, обеспечивая комплексный анализ влияния мобильных приложений на ключевые бизнес-показатели и операционные процессы.

• Развитие технологий обработки естественного языка (NLP). Усовершенствование алгоритмов анализа текстовых данных из отзывов, чатов и других источников для выявления эмоциональных состояний пользователей, ключевых тем и трендов, волнующих целевую аудиторию.

• Усиление мер защиты данных. Внедрение более продвинутых криптографических алгоритмов, механизмов анонимизации и средств контроля доступа для обеспечения соответствия регуляторным требованиям и защиты конфиденциальной информации пользователей.

• Автоматизация A/B-тестирования. Развитие инструментов для автоматизации проектирования, проведения и анализа результатов A/B-тестирования, что позволит оперативно выявлять наиболее эффективные элементы интерфейса и функционала, повышая конверсию и удовлетворённость пользователей.

• Анализ мультимодальных данных. Расширение возможностей обработки и анализа мультимедийного контента (изображений, видео) для более глубокого понимания предпочтений и поведения пользователей, выявления визуальных и эмоциональных триггеров, влияющих на взаимодействие с приложением.