Аналитика мобильных приложений *

Времена сейчас тяжелые, я как пользователь iPhone, давно чувствую себя неполноценным пользователем смартфона в нашей юрисдикции. А с недавнего времени возглавил команду линуксоидов и потянуло меня на всё линуксовое. Решил, так скажем, стать пингвином. Все началось с того, что выкинул свой макбук, которым пользовался с 2015 года, купил хороший ThinkPad на Ryzen 7 и накатил туда Linux Mint 22.2 и, знаете что, радости моей нет предела, я прям кайфую и пропитываюсь духом опенсорса. Все таки, когда клиентам показываешь преимущества миграции на линукс с мака, есть нотка недоверия к таким ребятам. И для пущей линуксовости, уже второй месяц подумываю пересесть на линуксфон, а еще все это недоверие к корпоратам, подогревает мой интерес. В общем если с тем, как накатить Минт на ноут в целом сложностей нет, то с линуксфоном, не все так просто… погнали разбираться

В новом дайджесте последствия уменьшения приложений и новый шаг в передаче зависимостей Swift, улучшение доступности в Android-приложениях и перформанс, лёгкий и быстрый DI-контейнер, Offline-First приложения, ускорение загрузки экрана, больше рекламы в App Store и многое другое. Заходите!

Всем привет! Меня зовут Тимур, я платформенный Android-разработчик с опытом 5+ лет в ритейле и e-com.

В этой статье разберём, почему перформанс на мобильных устройствах это не ощущения, а фактор, который влияет на конверсию и GMV. Покажу, какие метрики имеет смысл собирать на клиенте, как их мониторить, и приведу примеры кода для Android.

Присаживайтесь, наливайте чай/кофе — поехали.

Воронки конверсий - популярный инструмент, который сейчас используется почти в любом коммерческом продукте.

Считается, что эта штука быстро и гибко отвечает на большое количество практических продуктовых вопросов.

Предлагаю вместе проговорить границы применимости воронок и рассмотреть методологию, которая может эффективно дополнить уже существубщие у вас инструменты анализа пользовательского поведения.

Привет, Хабр! Это Илья Красавцев и Артем Козак из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Понять, насколько хорошо работает поиск, не так просто, как кажется. Здесь не поможет одна правильная метрика: поведение пользователей неоднозначно, запросы разнообразны, а контент постоянно меняется. Поэтому приходится копать глубже: анализировать метрики, использовать LLM и даже спрашивать самих пользователей. 

В этой статье мы расскажем, какие процессы выстроили для непрерывной оценки качества поиска в каталоге, и как с помощью них постоянно улучшаем систему.

Прошло почти 5 лет с момента вскрытия уязвимости кнопки «Безопасность» в сервисе Яндекс.Такси, который ныне зовётся YandexGo. Но я снова решил сожрать тот же кактус.

И отправил двух дорогих мне людей на этом сервисе...

В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.

Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».

Приветствую, Хабр! Пока исследования по web-аналитике затянулись решил немного посмотреть в сторону маркетинговой аналитики. И собрал для вас примеры не самых лучших подходов, которых есть на просторах интернета в изобилии. И имя им - темные паттерны UX, причем это прям термин. И давайте в нем разбираться!

Какие инструменты и методы спасут от крушения в момент пика. И как выстроить устойчивость в мире маркетинга и распродаж.

Меня зовут Владимир Жилкинский и я внутренний аудитор. Моя задача — найти слабые места в процессах, чтобы бизнес терял меньше денег и работал эффективнее. Каждый год я досконально изучаю совершенно различные бизнес-процессы – от найма персонала и бюджетирования до технического обслуживания оборудования.

В начале этого года я завершил интересный проект по аудиту digital-маркетинга крупной компании. Меня часто спрашивали о данном проекте, поэтому я решил поделиться своим опытом в этой статье.

Статья будет интересна как предпринимателям и руководителям, так и тем, кто увлекается маркетингом – в ней я расскажу о том, как внутренний аудитор видит данный процесс, на что обращает внимание. В комментариях буду рад почитать о вашем опыте.

Чтобы найти работу в аналитике, мало освоить необходимый скилсет и научиться анализировать метрики. Не менее важно получить неочевидный навык — навык прохождения собеседований. 

В Яндекс Практикуме прошёл вебинар «Разбор резюме и собеседования бизнес-аналитика и аналитика данных» — эксперты и работодатели проводили мок-интервью и разбирали резюме выпускников. Делимся самым важным.

Привет! Я — Лёша Белов, продуктовый аналитик в команде Отелей сервиса путешествий Туту. Рано или поздно в любом продукте встает вопрос о том, как успевать отлавливать аномалии в аналитических логах и метриках. В статье расскажу о нашем подходе к алертингу и поделюсь кодом, с помощью которого продуктовый аналитик может за пару часов самостоятельно настроить базовый алертинг.

Бывало ли, что для решения бизнес-кейса на собеседовании вам не хватило знания какой-нибудь метрики из предметной области? Это частая ситуация — например, в маркетплейсах всюду говорят про GMV, а в маркетинговой аналитике не обойтись без LTV.

Привет, Хабр! Меня зовут Рафаэль Сайфутдинов, но обычно меня зовут просто Раф. Я работаю аналитиком ценообразования в Авито (а раньше — в Яндекс Лавке), преподаю машинное обучение в Центральном университете, окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Делюсь памяткой для аналитиков — сохраните, чтобы не провалить собеседование из-за незнания продуктовых метрик.

Аналитика — один из ключевых инструментов в управлении современными цифровыми продуктами. Без данных о поведении пользователей невозможно понять, кто и как взаимодействует с вашим сайтом, приложением или сервисом, какие страницы работают эффективно, где пользователи теряются и почему падают конверсии. Аналитика помогает отслеживать рост, вовремя замечать проблемы, принимать решения на основе фактов и улучшать продукт так, чтобы он действительно работал лучше.

Однако всё чаще компании сталкиваются с тем, что популярные трекеры вроде Google Analytics или Яндекс.Метрики блокируются браузерами, adblock-расширениями или просто вызывают недоверие у пользователей. В условиях растущего запроса на приватность, прозрачность и независимость данных становится очевидной потребность в более простых, честных и контролируемых решениях.

Одно из таких решений — Umami Analytics.

Umami — это лёгкая, современная система веб-аналитики с открытым исходным кодом. Она не отправляет данные третьим лицам, не использует сторонние куки, работает быстро и предоставляет аккуратный минималистичный интерфейс. Среди ключевых возможностей: реал-тайм аналитика, отсутствие трекинга, который легко блокируется, и понятные метрики без перегруза.

Но здесь есть нюанс: официальный облачный сервис Umami стоит $20 в месяц. Для небольшого проекта, сайта или небольшого бизнеса это ощутимая сумма, особенно если нужна простая и приватная аналитика без обилия корпоративных функций.

И здесь появляется главный инсайт.

Все эти преимущества — real-time аналитика, приватность, удобный интерфейс, отсутствие блокировок — можно получить всего за 150 рублей в месяц, если развернуть Umami в режиме self-host. Более того, в этом случае вы получаете не только экономию, но и полный контроль над данными и инфраструктурой, что особенно важно в 2025 году.

Когда-то я просто хотел писать мобильные приложения. Никаких планов «стать техлидом», «управлять командами» или «строить архитектуру» у меня не было. Я просто любил разбираться в технологиях и доводить фичи до ума.

Но как это обычно бывает, если долго и упорно копать в одном направлении — горизонт начинает расширяться.

Расскажу коротко, как это произошло у меня.

История о том, как одинокий UX/UI-дизайнер сделал Flutter приложение, прошёл огонь, воду, Drag’n Drop — и вышел в релиз.

Пример юзкейса, который точно прочитают разработчики!

Хабр, привет! Я Ира, бизнес-аналитик в онлайн-кинотеатре Okko.

На работе каждый день я описываю Use Case. Эта техника помогает увидеть путь пользователя от А до Я и не забыть про корнер-кейсы.

За 6 лет и 4 места работы я попробовала разные форматы и шаблоны описания юзкейсов. И недавно пообещала написать статью с примерами и картинками.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я тестировщик в РГС. Сейчас мы с командой разрабатываем новое приложение для клиентов, и нам очень хотелось, чтобы у нас была прозрачная картина актуальности и полноты тестового покрытия, для повышения качества выпускаемого продукта и эффективности процессов.

Поэтому мы задались вопросом систематизации требований к этому продукту, которые зачастую поступают из различных источников: бизнес-задачи, регламенты, макеты, пользовательские истории, обратная связь от клиентов и так далее.

На что ориентироваться? Сильные стороны и лучшие пользовательские сценарии
с актуальной статистикой за 2025 год. Как микровзаимодействия повышают конверсию в приложениях.

Всем привет! Меня зовут Михаил, я продуктовый аналитик в команде Foodtech мобильного приложения Магнит. В своей прошлой статье я рассказывал о применении алгоритмов PrefixSpan и Seq2Pat для анализа путей пользователей, и сегодня продолжу тему изучения передвижения пользователей внутри приложения. На этот раз речь пойдёт о методе, который позволяет оценить влияние каждого сегмента аудитории на изменение метрики всей пользовательской базы.