cél címkével jelölt bejegyzések

Mobil App mérések – miért, mit és hogyan?

Tudtad, hogy a letöltött mobil app-ok 80%-át az első használat után törlik a felhasználók a telefonjukról? Hogy bent maradj a kellemes 20%-ban, elengedhetetlen, hogy reagálj a user-eid viselkedésére! Ehhez pedig mérned kell. Ugyanúgy, mint desktop-os internetes alkalmazásoknál… habár az elmélet és a gyakorlat is egy kicsit más. Ebben a cikkben leírom azt a néhány best practice-t, amivel már könnyen el tudod kezdeni a mobil app-od mérését!

MIÉRT MÉRJEM A MOBIL APP-OM?

Az egyik legfontosabb kérdés, hogy miért is mérsz? Erről már többször is írtam, de nem győzöm mindig hangsúlyozni, hogy akármit is mérsz: legyen egy jól definiált üzleti célod!
Ezt a célt állapotban két dolog határozza meg (Rajtad kívül). Az egyik, hogy milyen bizniszben vagy, a másik pedig hogy milyen szakaszában a növekedésnek.

Ha pl. egy érett e-commerce bizniszen dolgozol, akkor az egyik legfontosabb célod a Revenue, azaz a bevételed lesz.
Ha egy korai fázisú startup-on, akkor inkább az engagement-re és az activation-re fókuszálj, azaz arra, hogy a felhasználók egyáltalán megértsék a termékedet és elkezdjék használni – no meg persze, hogy elégedettek legyenek vele.
Egy feltörekvő média oldalnak pedig általában a retention-re fekteti a hangsúlyt, tehát a visszatérő látogatók számára és a visszatérések sűrűségére.

Ha megvan a célod, akkor már könnyen választ adhatsz a miért-re. Azért mérsz, hogy ezt a célt minél könnyebben elérd és ha nem sikerül, akkor megértsd, hogy miért nem sikerült. És persze, hogy tudd, hogy hol, mikor, mit és hogyan kell változtatnod.

MIT MÉRJEK A MOBIL APP-OMBAN?

Egy mobil app persze elég speciális biznisz. Van egy-két dolog, amit a legtöbben mérnek és ami gyakorlatilag kikerülhetetlen, ha ezen a területen dolgozol. A 3 leggyakoribb:

1. Onboarding funnel

Mobil App Onboarding Funnel
Mobil App Onboarding Funnel

Ahogy a képen is látszik, az onboarding során lépésről lépésre kiesnek az emberek. pl. 1300-an letöltik az app-ot, 800-an elindítják, 400-an beregisztrálnak, 100-an pedig elkezdik használni tényleg a terméket, stb, stb… A lényeg, hogy lásd, hogy hol esnek ki a legtöbben és, ha ez a szám nagyon nem illik az elképzeléseidbe, akkor tudd, hogy ott valamit változtatnod kell.

A mobil app-oknál a legtöbb onboarding funnel így néz ki.
1. lépés: Letöltések száma (pl. 1000 db)
2. lépés: Launch (pl. 800 db)
3. lépés: Regisztráció (pl. 600 db)
4. lépés: Elkezdik használni a terméket (pl. 400 db)
5. lépés: Végére érnek az első körnek, a tanulási (más néven onboarding) folyamatnak (pl. 200 db)

Az 5. lépés egyébként trükkös, ezért szét szoktuk bontani 3-4 allépésre. Akkor vesszük úgy, hogy egy felhasználó elérte az 5. lépést és “onboarded” lett, ha már tudjuk, hogy minden olyan funkciót használt, ami kell ahhoz, hogy értse a termék előnyeit.
pl. ha egy idegenvezető mobil app-od van, ami a füledre mondja egy városban, hogy merre menj és mit kell tudni a nevezetességekről, akkor valami ilyesmi lehet az onboarding funnel-ed vége:

4. lépés: Kiválaszt a user egy túrát.
5. lépés: Odamegy a túra kezdőpontjára.
6. lépés: Elindítja az audio guide-ot.
7. lépés: Eljut a túra felére.
8. lépés: Végigér a túrán.

Aki végigért a túrán, nagy eséllyel találkozott az app összes főfunkciójával és érti, hogy mi a jó benne. Utána, hogy újra használja-e már, az egy másik kérdés.

2. Retention – visszatérés

Az egyik legütősebb metrika a felhasználó elégedettség vizsgálatára: a visszatérések száma és aránya. Tehát azok közül, akik múlt héten használták az app-odat, hányan használják újra. Itt nem feltétlenül megnyitásról beszélünk, hanem pl. egy core-feature használatáról (mint pl. a spotify-nál a zenelejátszás).

Itt is érdemes Neked definiálnod, hogy mi az ideális visszatérési sűrűség. Pl. ha egy média app-od van (, ahol naponta jelennek meg új cikkek,) vagy egy self-tracker alkalmazásod (, ahova minden reggel beírod, hogy milyen kedved van), akkor érdemes napi retention-t mérned. Egy Uber típusú app-nál a heti retention már logikusabbnak tűnik, egy repülőjárat kereső alkalmazásnál pedig akár a (több-)havi retention is indokoltnak tűnhet, hiszen a legtöbb ember amúgy sem utazgat minden héten vagy hónapban repülővel. (Azért törekedj minél kisebb retention time-ot belőni, mivel ha változtatsz valamit az app-odban és szeretnéd a retention-re gyakorolt hatását látni, mindig annyit kell majd várnod az első adatpontodra, amekkorára a retention definíciód be van állítva.)

Ha ez megvan, akkor nincs más dolgod, minthogy meghatározd a napi, heti vagy havi visszatérő látogatóid számát és arányát. És, hogy próbáld ezt a számot minél magasabbra tolni!

A retention címszó alatt még több dolgot is mérhetsz. Pl. a churn, azaz a lemorzsolódások aránya (pl. hányan uninstall-álták az alkalmazást, vagy hányan nem tértek vissza legalább a retention time-od 10-szereséig.) Vagy idetartozik az active/passive user-ek aránya. Azaz, hogy az összes user-edből hány % aktív.

3. Revenue – bevétel

A bevételt is többféleképpen mérheted. Itt persze attól is függ a dolog, hogy pontosan, hogy monetizálsz (fizetős app? reklámokból? in-app eladásokból? stb…), de a leg fontosabb alapmérések:

  • Első fizetésig eltelt idő
  • Fizetős user-ek aránya (hány ingyenes felhasználóra jut egy fizetős)
  • Havi átlagos bevétel user-enként
  • CLV – Customer Lifetime Value: Ez már egy összetettebb számítás, ami megmutatja, hogy az adott lemorzsolódási arányok és havi átlagos bevételek mellett egy user kb. mennyi pénzt termel az applikáción keresztül Neked onnantól, hogy beregisztrált, egészen addig, hogy letörli az app-ot.
    customer lifetime value mobil app mérés

Ez most csak 3 dolog – onboarding, retention és revenue -, de az alapok lefektetéséhez elég, aztán lehet továbbrészletezni még…

HOGYAN MÉRJEM A MOBIL APP-OM?

A millió dolláros kérdés: milyen eszközzel mérjem a mobil app-omat?
A jó hír hogy rengeteg lehetőség van…
Amit mindenképpen ajánlok az a Google Mobile Analytics. Ingyenes, mindent tud, ami kellhet. A korlátai pedig ugyanazok, mint a Google Analytics-nek. Csak report-olásra jó.
Ha szeretnél eggyel továbblépni, akkor itt is a Mixpanel az egyik legerősebb játékos a piacon. A Mixpanel-lel már viselkedés alapján tudsz szegmentálni, automatizált e-mail marketing-et beállítani, stb…
Ezeken kívül még rengeteg tool létezik, pl. az ingyenes Flurry Analytics vagy a kifejezetten crash-ek mérésére szolgáló Crashlytics – de azt is kevesen tudják, hogy az Optimizely-t is lehet használni mobil app AB-tesztelésre…

Egy szó mint száz

A lehetőségek és az eszközök adottak! Kezdd el mérni az app-odat és meglátod, sokkal tudatosabban, gyorsabban és eredményesebben tudsz majd fejlődni!
Sok sikert!

Ha szeretnél még ilyen cikkeket olvasni, iratkozz fel a hírlevelünkre!

Mester Tomi

Lead, Lag, WIG – célok 2015-re

Egyébként ez az utolsó bejegyzésünk idén. Még lezárunk egy-két projektet, aztán mi is megyünk karácsonyozni. De egy rövid gondolat még – mivel sokaknál amúgy is most vannak az év végi értékelések. És ami még fontosabb, nem sokára jönnek az évindító stratégiai szuper-meetingek, a 2015-ös nagy célok felállításaival.

Egy nagyon jó modell, amit a Prezinél láttam (,de pl. az Adatlabornál is ezt használjuk):
4DX (The Four Disciplines of Execution)
(Az egész könyv első fejezetét itt is eléritek, illetve feltettem a szakmai anyagok közé is, de röviden a könyv célokkal kapcsolatos lényege.)
A 4DX szerint  a céljainkat 3 csoportba oszthatjuk: WIG, LAG, LEAD.

Lead Lag WIG
Lead – Lag – WIG — összefüggés

WIG: wildly important goal – azaz a legvégső célod. Legtöbbször ez a cél a profit. Ez nem csak az anyagiak miatt van. A profit nem csak azt mutatja meg, hogy mennyivel leszel gazdagabb, de egy jó mérőszám arra, is hogy a terméked vagy szolgáltatásod valóban értéket képvisel-e. Hogy a lehetséges ügyfelek tényleg fizetnek-e érte, hogy tényleg szüksége van-e a piacnak arra, amit csinálsz. Ha nem, akkor valami nem jó és ezt a legeslegjobban mindig a pénzügyi mutatók mutatják. Én hiszek abban, hogy emiatt – ha csak nem non-profit szektorban vagy – a profit/bevétel egy jó végső mutató és célérték.

LAG: A LAG-ek azok a minicélok, amelyek támogatnak téged a WIG elérésében. Pl. hány vásárlód van, mennyire értékes terméket tudsz eladni. De lehet LAG a hírlevél feliratkozók száma, a Facebook Like-ok száma, stb… A LAG definíciója: egy olyan cél, aminek az elérését nem tudod közvetlenül befolyásolni (pl. egy Facebook like megszületése az oldaladon nem a te döntésed, hiszen, az már a látogatód választása, hogy megnyomja-e a gombot vagy sem), de jó visszajelzés arról, hogy közelebb vagy-e a WIG-hez, a végső célodhoz vagy sem. A LAG-eket ezért mindig csak utólag tudod ellenőrizni.
A LAG-eknél a legnagyobb csapda, hogy bizonyos üzletágakban vannak totálisan irreleváns LAG-célok. Pl. van ahol semmit nem ér a 10.000 cikk megtekintés, mert végül nem lesz belőle egy vásárlás sem. Ezeket az összefüggéseket minden cégnek magának kell kikísérleteznie és kimérnie.

LEAD: (Kicsit megtévesztő a neve, mivel LEAD-nek nevezzük pl. a Sales folyamatokban, a potenciális ügyfelektől érkező visszajelzést is. Ez most egy másik LEAD. :-)) LEAD az a cél, amit mi magunk közvetlenül tudunk befolyásolni. Pl. Hány cikket írok meg a blogomon. Vagy hány konferenciára megyek el beszélni. Vagy hogy mennyi időt és pénzt költök reklámokra. Stb. Ezek még nem a végső célok, hanem az eszközök a végső célhoz. Viszont a LEAD-eket mindig előre tudom vetíteni, tudok vele tervezni. És ami fontos, egy jó LEAD hatással van a LAG-re.

Egy konkrét példa a Lean Analytics című könyvből.
Egy ügyfélszolgálat esetében ezek a számok:
LEAD: 1. a megoldott panaszok száma (%-ban a panaszokhoz képest) 2. a problémamegoldás gyorsasága (átlagos megoldási idő, percben vagy órában)
LAG: 1. az ügyfelek elégedettsége (elégedettség-mérés alapján, pl 1-10) 2. az ügyfél további panaszai (%-ban hány ügyfél panaszkodik tovább)
WIG: Hogy az ügyfél visszatérjen a termékhez és ne mondja le az előfizetését. (% lemondások aránya)Jól látszik, hogy a LEAD befolyásolja a LAG-et, a LAG pedig befolyásolja a WIG-et. De az egyetlen dolog, amiért mi közvetlenül teszünk az a LEAD – a többi már az ügyfeleken és a folyamataink minőségén múlik.
Ha felállítod a saját Lead-jeidet, Lag-jeidet és WIG-jeidet és találsz köztük valódi, statisztikailag is kimutatható összefüggéseket, akkor meg tudod mondani, hogy mi történik, ha az egyik LEAD-edet változtatod. Máshogy mondva meg tudod jósolni a jövőt. Ilyen egyszerű az egész. :-)Kellemes tervezgetést 2015-re és kellemes pihenést 2014 hátralevő részére!

Mester Tomi