Аналитика мобильных приложений *

Всем привет, меня зовут Александр и я делаю дизайн который основан на метриках. Наверное с такой фразы мы можем начать наш маленький кружок по дизайну цифровых продуктов.

Монетизация на грани. В AppStore запрещено размещать контент эротического и порнографического характера. При этом, находятся те, у кого получается не только разместить, но и зарабатывать на этом хорошие деньги. Как это сделать, если даже рекламировать подобные темы официально нельзя?

Мобильная версия сайта приобретает всё большее значение, так как по последним данным 47% россиян заходят в интернет с помощью смартфонов.

В этой небольшой статье мы рассмотрим ключевые моменты разработки удобного мобильного интерфейса и предложим чек-лист для оценки его качества. 

Привет, Хабр!

Хотел было назвать эту статью «Защитные метрики», но тут такая штука — погуглил в рунете, а там тишина (ну, почти). Пришлось пойти по классике и оставить название на английском — guardrail metrics.

Guardrail metrics — это метрики, которые используются в A/B тестировании для предотвращения нежелательных побочных эффектов. Их основная цель — следить за тем, чтобы изменения, которые вы вносите для улучшения определенных показателей, не повредили другим важным аспектам продукта.

Рассмотрим подробнее.

Ни одна мобильная игра не может быть на 100% Free-to-Play. Это такой же бизнес, существующий в рамках своей экономики, поэтому ему нужно зарабатывать деньги.

Монетизация игрока — это способ извлечь прибыль, которая покроет расходы на его привлечение. Построение грамотной стратегии монетизации — очень сложная задача для разработчика игры (или издателя). Некоторые тратят годы, чтобы их игра наконец начала приносить прибыль.

В этой статье мы рассмотрим основные типы монетизации пользователей, проблемы, которые могут возникнуть, и ключевые метрики, на которые стоит обращать внимание при разработке игры.

Проектирование A/B-экспериментов может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает работать с аналитикой и тестированием в мобильных приложениях. Нередко возникают проблемы с формулировкой гипотез, выбором метрик и определением оптимального распределения аудитории.

На связи Алексей Андриянов, менеджер продукта в RuStore. В этой статье на простом примере мы рассмотрим, как правильно подойти к постановке гипотезы и избежать распространенных ошибок при тестировании изменений в мобильных приложениях.

Возвращаюсь спустя пару месяцев и продолжаю серию публикаций по улучшению юзабилити мобильных приложений. Сегодня сравниваем двух лидеров рынка и крупную региональную сеть. Делимся, что можно позаимствовать из каждого и какие ошибки совершают дизайнеры. Поверьте, не все так очевидно, как мне казалось.

Знакома ли вам ситуация, когда вы спокойно работаете, а клиентская служба передаёт вам странный репорт: несколько пользователей жалуются, что в приложении не грузятся картинки, но у вас всё работает. Или пользователь пишет в Google Play, что приложение занимает несколько гигабайт, и вы не понимаете, сколько таких пользователей и что с этим делать. Нужно ли срочно бросаться чинить, или это может подождать следующего планового релиза?

Согласитесь, было бы здорово узнавать о проблемах раньше, чем пользователи начнут жаловаться в поддержку. Сегодня я расскажу, как мы в Циан создавали Техническую Мобильную Аналитику (ТьМА) и получили возможность в любой момент времени ответить на вопрос: «Всё ли в порядке с приложением?»

Привет, я Паша - продуктовый аналитик во ВкусВилле, занимаюсь аналитикой коммуникаций. По долгу продукта касаюсь многих частей внутри мобильного приложения и почти всегда хочется знать как фактор X влияет на пользователя. Тут все вспомнили про AB тесты, но они не всегда возможны, поэтому в статье рассмотрим 4 метода исследований, которые помогут понять что делать, если выводы нужны, а рандомизации не случилось. 

Для нашей цели нужны квази эксперименты – это исследования ситуаций, когда выборка разделилась на группы по естественным (не обязательно случайным) причинам. В этой статье не будем детально разбирать математику и новейшие достижения методов, но посмотрим на идеи, кейсы и специфические предпосылки. 

Будет полезно тем, кто на вопросы вида “мы год назад запускали фичу, стало лучше?” не задумываясь говорит, что сказать нельзя. 

История о том, как нам надоело искать приложение по зарядке и мы создали своё. Конфиденциально, бесплатно и без рекламы. Для узкой, но заинтересованной аудитории.

Приветствую вас, друзья и подписчики, а также все остальные, кто волею судьбы забрел на эту страничку=) Сегодня мы поговорим об аналитике. А конкретнее, о том, как работать с аналитикой в игре, какие данные важно отслеживать и что с ними делать.

Примечание: вопрос подключения и настройки скриптов и сервисов аналитики – это отдельная тема, о которой речь сейчас не пойдет. Есть миллион и еще один способ сделать это. Вы можете почитать о них в многочисленных источниках. Однако, если вы хотите увидеть материал именно от меня про то, как, к примеру, подключить GA к игрушке в Steam, или как настроить события на web-платформе или в мобилке — напишите в комментариях, и я постараюсь ответить на ваш вопрос в одной из следующих статей=) 

Все, кто знаком с мобильным тестированием, знают, что для тестов нужны разные устройства. Если с iOS все понятно — там одна операционная система, один вендор, но разные форм-факторы — то с Android сложнее. Это разные оболочки, и разные форм-факторы, и разные сервисы, которые будут влиять на тестирование. Поэтому нам понадобится не один и даже не десять смартфонов.

Расскажем, как покрыть устройствами все запросы отдела и сделать так, чтобы каждый QA был уверен в наличии нужной конфигурации.

Привет, меня зовут Даниль Гатиатуллин, я инженер юнита Performance в Авито. В этой статье я рассказываю, что такое Baseline Profiles, как он ускоряет запуск программы и каким приложениям он принесет больше пользы. В качестве примера возьму наш эксперимент, который ускорил время запуска приложения на 15%. Также расскажу, как мы автоматизировали добавление профилей в каждый релиз.

В этой статье мы разберем основы, связанные с ретаргетингом, а именно: Что это такое? Для каких игр он подходит? В чем принцип его работы? Каких пользователей имеет смысл возвращать? Как оценивать результаты?

Всем привет! Меня зовут Даша, я продуктовый аналитик и Product Owner в команде Garage Eight.

Во время A/B-тестов у меня часто возникает вопрос о долгосрочном эффекте от изменений в продукте. Для меня ГКГ (она же Глобальная Контрольная Группа) стала незаменимым инструментом анализа таких изменений. В этой статье не будет занудной статистики и замысловатых формул, только практика. 

Я расскажу о том, что такое ГКГ, как этот инструмент помогает упростить оценку эффективности и как избежать популярных ошибок при его внедрении. Надеюсь, что мой опыт принесет пользу и вашим проектам. 

Привет! На связи Алексей, Александр и Алиса. В предыдущей статье мы рассмотрели технические аспекты обучения ML-алгоритма по предсказанию отказа пользователей от рекламы.

Модель определяет пользователей, которых сегодня не стоит беспокоить рекламными коммуникациями, это снижает динамику пользовательских отказов от маркетинга при сохранении общего уровня продуктовой активности.

В этой статье мы рассмотрим используемые метрики для мониторинга качества модели и оценки ее точности in production. Поговорим об измерении статистически значимой эффективности решения, полученной с помощью fixed horizon a/b-теста. Рассмотрим последовательное использование статистических критериев на примере ratio-метрики.

Добро пожаловать в блок статей для начинающих системных/бизнес аналитиков. Здесь мы готовимся к получению заветного оффера вместе

Привет, Хабр! Меня зовут Валерий Разномазов, я системный аналитик в РСХБ. Сегодня поговорим про архитектуру мобильного в разрезе высоких нагрузок и построения экосистем. В этой статье я собрал свой 10-летний опыт по этому направлению и готов его обсудить с вами.

Есть ли конкуренция на IT рынке в аналитике?

Когда-то в мою команду нужен был новый продуктовый аналитик и мне предложили пособесить кандидатов и найти подходящего. Мы искали продуктового аналитика Middle - Middle+ уровня.

Изначально я предполагал, что сейчас мне попадутся классные ребята, которые отлично шарят за SQL, Python и в целом имеют хороший product vision.

Но я был очень огорчен.

После внедрения процесса тестирования рекламных тегов на сайте из инструмента аналитики, GTM (предыдущая статья). Мы задумались каких ресурсов он нам стоит, как уменьшить влияние GTM и сформулировали гипотезу что посредством аудита тегов можно улучшить метрики веба. Помимо этого мы хотели бы узнать:

- Правда ли то, что ассинхронные сценарии настолько легкие для веба?

- Правда ли то, что приостановленные теги == удаленным?

Этапы эксперимента и наши выводы читайте ниже. Будем рады, если в комментариях вы поделитесь своими мнениями, идеями или опытом. Давайте обсудим вместе!