التحليلات في تطبيق الهاتف

أو كيف تبدأ في تحليل تطبيق جوال.



يجب أن تكون تحليلات تطبيقات الهاتف المحمول هي أفضل صديق لك إذا كنت تخطط أو تطور بالفعل تطبيقًا لنظام التشغيل iOS أو Android. سيساعدك هذا على فهم ما يجب تحسينه وفي أي اتجاه يجب التحرك لتحقيق أهداف المشروع.



بدون تحليلات ، يمكنك تجربة ميزات جديدة ، أو اللعب بالتحسين ، أو إجراء تجارب لفترة طويلة دون فهم كيفية تأثير كل هذا على المقاييس الرئيسية لتطبيق الهاتف المحمول.



بعد قراءة هذا المقال ، ستحصل على فكرة عامة عن ماهية تحليلات تطبيقات الهاتف المحمول ، ومن أين تبدأ وأين تنتقل ، وما يجب ألا تفعله بالتأكيد.

الجوال مقابل الويب

إذا سبق لك استخدام Yandex.Metrica ، فسيساعدك إجراء تشبيه آخر على فهم أفضل لسبب احتياج تحليلات الهاتف المحمول إلى تكريس الكثير من الوقت والاهتمام ولماذا لا يمكنك القيام فقط بتعيين "العداد" المعتاد لمواقع الويب.

تثبيت نظام التحليلات في التطبيق

يبدأ كل شيء بتثبيت نظام التحليلات في التطبيق.



حتى التثبيت المبتذل لرمز الأنظمة التحليلية في تطبيق ما هو عملية شاقة تتطلب مشاركة المطورين. هناك الكثير من المزالق هنا. وإذا كنت تعتبر أن أي تغيير يتطلب أيضًا إعادة الإشراف على التطبيقات في Google Play و App Store ، فإن العملية ليست شاقة فحسب ، بل تستغرق وقتًا طويلاً أيضًا.

تعقيد الخدمات التحليلية

غالبًا ما تكون واجهات الخدمة الخاصة بجمع البيانات وتحليلها معقدة للغاية. لن تتمكن من اكتشافها في يوم واحد.



وإذا كانت Yandex.Metrica للمواقع الإلكترونية عبارة عن منتج ضخم بواجهة سهلة الاستخدام ، فإن جميع خدمات التحليلات للجوال تركز بشكل أساسي على المتخصصين وتتطلب عدة أيام من دراسة الوثائق.

وظائف تطبيقات الهاتف المحمول

معظم المواقع من نفس النوع: الصفحة المقصودة ، موقع الشركة ، المتجر عبر الإنترنت ، إلخ. تعتبر مناهج التحليل أيضًا نموذجًا ، حيث يمكنك ببساطة تثبيت عداد على الموقع وتحديد الأهداف ببضع نقرات والبدء في تلقي البيانات لتحليلها.



الأمر ليس كذلك مع التطبيقات. كل تطبيق جوال محدد وله مجموعة العناصر الوظيفية الخاصة به. حديقة حيوانات كبيرة من خيارات المكدس التكنولوجية ، وظائف محددة ، مهام متنوعة ... كل هذا لا يسمح بتوحيد أنظمة التحليلات. هذا هو السبب في أن كل تطبيق هو مشروع جديد لتحليل البيانات.

يتطلب التحليل مجموعة من الخدمات

اليوم ، لا يمكن لأي خدمة إغلاق جميع مهام تحليل البيانات في تطبيق الهاتف المحمول - التطبيقات معقدة للغاية ، ومهام التحليل محددة.



يتطلب التحليل مجموعة من العديد من الخدمات وقواعد البيانات وعمليات الدمج وما إلى ذلك. يجب تصميم مجموعة الخدمات والتطبيقات هذه بعناية ، ثم تنفيذها وصيانتها بشكل صحيح.

كيفية بناء نظام تحليلات في تطبيق ما

لا يمكن إجراء تحليلات تطبيقات الهاتف المحمول بين عشية وضحاها. لن تنجح فقط في "ربط" نظير Yandex.Metrica. من خلال دعوة أحد المتخصصين قبل أسبوع من الإصدار المخطط له ، قد تفاجأ جدًا بتلقي المواصفات الفنية للمطورين لبضعة أسابيع.



دعونا نلقي نظرة على ما يجب القيام به لجعل كل شيء يعمل كما ينبغي. ولكن نظرًا لأن هذا هو "الشيء الصحيح" في كل حالة على حدة ، أقترح النظر في 3 خيارات رئيسية لتطوير التحليلات في تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك.



لاحظ أنه في إطار هذه المقالة ، أخطط لتوضيح جوهر كل خيار فقط ، وتفاصيل التنفيذ هي مواضيع لمقالات منفصلة.

التحليلات الأساسية

في المرحلة الأولية ، يمكنك الحصول على تثبيت أحد أنظمة التحليلات المتاحة في التطبيق وترميز الأحداث التي تخطط لتتبعها. يعد هذا خيارًا جيدًا إذا كنت تقوم فقط بتشغيل تطبيق أو لديك ميزانية تطوير محدودة.



هناك عدة أنظمة لتتبع البيانات في تطبيقات الهاتف المحمول في السوق. إنها مجانية وتجريبية ومدفوعة.



أشهر أنظمة تحليل الأجهزة المحمولة في القطاع الناطق بالروسية:

• تطبيق Yandex AppMetrica (مجاني)
• Google Firebase (برنامج تجريبي)
• السعة (مجانًا حتى 10 ملايين حدث شهريًا)
• AppsFlyer (مدفوع ، من 500 دولار شهريًا)

ما يجب القيام به؟

1. حدد نظام تتبع البيانات.
2. قم بإعداد مهمة فنية لتثبيت SDK للنظام التحليلي للمطورين.
3. قم بإعداد خريطة حدث للترميز في التطبيق.
4. تنفيذ التحليلات في التطبيق.
5. جمع بيانات الاختبار.

ما هي التكاليف؟



تتكون التكلفة من تكلفة خدمة تتبع البيانات (إذا اخترت خدمة مدفوعة) ، وتكلفة عمل المبرمجين على تنفيذ نظام التحليلات وخدمات المحلل ، الذين سينفذون النقطتين 2 و 3.



في الخيار الأكثر اقتصادا ، يمكنك محاولة الاستغناء عن محلل. بعد ذلك سيكلف تنفيذ النظام خلال 10-15 ساعة من عمل المطور ووقتك لإعداد جميع المواصفات الفنية اللازمة.



ما المهام التي ستساعد في حلها؟



سيسمح لك تتبع إجراءات المستخدم في التطبيق ومصادر التثبيت في المرحلة الأولية بفهم أشياء أساسية مثل:

• مصادر الزيارات (أي منها فعال وما هو التحويل بالنسبة لها)
• نشاط المستخدم . معلومات حول DAU و MAU والاحتفاظ والمقاييس الأخرى بناءً على إجراءات المستخدم في التطبيق.
• الربحية . إذا كان تطبيقك يقدم عمليات شراء داخل التطبيق ، فقد يكون من الممكن تقييم الإيرادات و ARPU و ARPPU وما إلى ذلك.
• الجمهور والسلوك . ماذا يأتي المستخدمون إلى تطبيقك وما هي أنماط تفاعلهم مع المنتج.

سيسمح لك نظام التحليلات المختار والمهيأ بشكل صحيح بإغلاق ما يصل إلى 80 ٪ من المهام التحليلية التي قد تكون لديك في الأشهر الأولى وحتى سنوات التطبيق.

تحليلات متقدمة (المزيد من البيانات)

إذا كان تطبيقك يعمل لبعض الوقت ويتم تطويره بشكل عام بنجاح ، فمن المنطقي التفكير في تطوير نظام التحليلات. ستتطلب التحسينات الإضافية موارد إضافية ، ولكن مع النهج الصحيح ، فإن الأموال التي يتم إنفاقها ستؤتي ثمارها بسبب الأفكار التي تم الحصول عليها من التحليلات.



إذا تم بالفعل تنفيذ Basic Analytics ، فيمكنك البدء في إضافة بيانات جديدة إلى نظامك أو إثراء البيانات الموجودة. يمكن أن تكون هذه بيانات حول المستخدمين من قاعدة البيانات الخاصة بك ، والنفقات من المكاتب الإعلانية ، والبيانات من الأنظمة الخارجية ، وما إلى ذلك.



كيف يمكنك تعزيز نظام التحليلات الخاص بك؟

1. إنشاء مستودع بيانات تحليلي موحد (DWH). قاعدة بيانات ستجمع بيانات عن إجراءات المستخدم من مصادر مختلفة.
2. ( , , .) DWH.
3. .

?

• .
• . , .
• , , .

ما المهام التي ستساعد في حلها؟



من خلال ربط مصادر البيانات الجديدة ، ستكون قادرًا على دمج المعلومات حول سلوك المستخدم مع ملف تعريف العميل الخاص به من التطبيق ، وبناء تحليلات شاملة للمستخدم ، وفهم بالضبط أي المستخدمين من القنوات التي تجذبها ومقدار تكلفتك.



إذا قمنا بتقييم نسبة الخيار الأساسي والخيار الموسع وفقًا لقانون باريتو ، فإن الخيار الأساسي هو 80٪ الذي يمكن أن يعطي النتيجة الرئيسية ولكن عندما يكون لديك منتج مستقر يحقق أرباحًا ، يمكن أن يؤدي النمو الإضافي بنسبة 20٪ من التحليلات إلى تحسين أداء تطبيقك بشكل كبير.

آفاق لا نهاية لها

يجب النظر في هذا الخيار إذا كان لديك مشروع ناجح وقاعدة مستخدمين كافية. في هذه المرحلة ، يمكنك تجاوز تحليل البيانات البسيط للعثور على رؤى والانتقال إلى استخدام البيانات في المنتج نفسه.



بمساعدة البيانات المتراكمة ، يمكنك البدء في بناء نماذج تنبؤية وأنظمة توصية ، أي استخدام البيانات المتراكمة بالفعل للتنبؤ بالسلوك وزيادة قيمة المستخدمين الذين تم جذبهم.



يتجاوز التطوير في هذا الاتجاه تحليلات المنتج ويتدفق بسلاسة إلى مجال علوم البيانات.

استخدام البيانات

في جميع الخيارات ، نحن ننظر فقط في مناهج جمع البيانات. ولكن يتم جمع البيانات من أجل استخدامها لصالح المشروع.



الخيار الأكثر شيوعًا هو تصور البيانات باستخدام أنظمة ذكاء الأعمال . الجداول المحورية والرسوم البيانية والمخططات هي الأكثر استخدامًا في الشركات لاتخاذ قرارات العمل. قد تبدو هذه مهمة تافهة ، لأننا جميعًا نعرف كيفية إنشاء الرسوم البيانية في Excel ، لكن المهمة ليست بهذه السهولة إذا قمت بدراستها بمزيد من التفصيل. لذلك ، فإن إشراك متخصص في أنظمة ذكاء الأعمال من أجل التطوير الأولي في المشروع سوف يتجنب العديد من الأخطاء.



ومع ذلك ، لا تقتصر التحليلات على التصورات والرسوم البيانية وتفريغ البيانات في شكل جداول محورية. إذا جمعت بيانات كافية عن المستخدمين ، فيمكنك تصميم أنظمة توصية فعالة للمستخدمين ، مما سيزيد من متوسط ​​الفحص ، ويزيد من الاحتفاظ بالمستخدمين ، وما



إلى ذلك . بالإضافة إلى استخدام البيانات في الوقت الحالي ، إذا كان لديك بيانات كافية ، يمكنك التفكير في بناء النماذج. يمكنه التنبؤ بأحداث معينة في المستقبل بدرجة معينة من الاحتمال - هذه تحليلات تنبؤية.



وهذا مجرد جزء صغير من الطريقة التي يمكن أن تساعدك بها البيانات في تنمية أعمالك.

ملخص عن المقال

إذا كان لديك وقت قصير ، فإليك ملخص قصير:

1. , ? , — , .
2. , , . , — .
3. — , , .
4. — . .