Роман Алиев, операционный менеджер BDC Consulting: «В самом начале данные можно собирать и вручную. Но в идеале, конечно, нужна автоматизированная аналитическая система, которая сэкономит ваши усилия и покажет точные результаты в режиме реального времени».
Михаил Ткаль, основатель FindMini.app: «Владельцы приложений часто анализируют метрики, в том числе средние, игнорируя пользовательские сегменты и не учитывая источники трафика. А еще, конечно, они склонны делать выводы по максимально коротким периодам, без учета географии пользователей и типа трафика (платный/органический)».
Роман: «Наконец-то владельцы приложений начали обращать внимание на коэффициент удержания! Раньше мы отслеживали только MAU и DAU, чтобы узнать количество ежемесячно/ежесуточно активных пользователей соответственно. Но релевантность этих метрик спорна. Суточная активность может быть крайне высокой, если постоянно скармливать приложению трафик. Но если не учитывать тех новых пользователей, которые просто открыли приложение и сразу закрыли, то реальные результаты могут оказаться существенно ниже. А вот коэффициент удержания довольно точно показывает, насколько активна ваша пользовательская база».
Михаил: «Я смотрю на данные за D1, D7 и D30, также обращаю внимание на повторные сессии в течение суток и отслеживаю еженедельную вовлеченность. Частота взаимодействия в контексте Telegram — это очень важно. Затем я анализирую точки потерь пользователей: происходит ли это на этапе знакомства с приложением, во время ключевых сценариев использования или из-за каких-то сторонних факторов (например, пропущенных пушей)».
Роман: «Коэффициент удержания может быть выше у мини-приложений Telegram типа Utility — например, у социальных приложений. В последнее время было несколько приложений Web3-гейминга, у которых RR был практически таким же, как у мобильных игр. В большинстве случаев причиной тому оказывался крайне увлекательный и захватывающий игровой процесс».