Читать книгу - "Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше - Василий Сабиров"

– во вторую неделю (с 8-го по 14-й день) этот показатель уже равен 3 – первый и второй пользователи не делали сессий.

Можно выбрать и произвольную неделю, например с 3-го по 9-й день, и тогда WAU будет равен 4.

Аналогично можно посчитать активных пользователей и за месяц, и за полгода, и за другие временные промежутки.

В нашем примере участвовало всего 5 человек, а в реальном проекте это будут тысячи, сотни тысяч, миллионы пользователей, которые ежедневно посещают продукт. И то, как они заходят в приложение, говорит о его стабильности, качестве и масштабе.

Кроме того, Active Users – это тот показатель, который имеет смысл отслеживать в реальном времени, потому что если что-то сломается в приложении или на сервере и пользователи не смогут воспользоваться продуктом, это сразу же скажется на данной метрике. Для такого контроля группировать пользователей можно уже не по дням, а по часам или даже 10-минутным интервалам.

Кстати, активные пользователи, которые в текущий момент находятся в приложении, – это отдельная метрика, которая имеет свое название. Чаще всего это Users Online, но можно встретить и такие аббревиатуры, как CCU (Concurrent Users) – пользователи, находящиеся в приложении в определенный момент, и PCCU (Peak Concurrent Users) – максимальное количество пользователей, одновременно находящихся в приложении.

Средний CCU хорошо отражает масштаб проекта, а PCCU очень важен при планировании нагрузки на серверы.

Динамика активных пользователей может меняться не только в рамках дня, она может постепенно расти или падать месяц к месяцу. И ее довольно важно контролировать.

Упростить анализ изменений количества активных пользователей помогает сегментация. Благодаря ей можно быстрее понять, за счет какого сегмента пользователей происходит изменение показателя.

Вот несколько вариантов сегментации активной аудитории.

– По платежам:

– платящий/неплатящий;

– совершивший только 1 платеж / совершивший повторные платежи.

– По сроку с момента установки:

– 1 день / 2–7 дней / 8–14 дней / 15–30 дней / 30–60 дней / 60+ дней.

– По регулярности заходов:

– каждый день / 4–6 раз в неделю / 1–2 раза в неделю / раз в месяц и реже.

А также можно делить аудиторию по странам, девайсам, операционным системам, кастомному событию (то есть на пользователей, выполнивших и не выполнивших то или иное действие).

Последний вариант сегментации можно использовать, если в приложении есть какое-либо ключевое событие, важное для полноты игрового опыта или создания правильного первого впечатления о продукте (например, прохождение обучения, N уровней в игре или заход в магазин).

Когда вы определите сегмент, в котором происходит уменьшение активных пользователей, будет проще искать возможную причину проблемы.

Может случиться следующая ситуация:

Динамика изменения активной аудитории по странам

Сначала начинает уменьшаться количество активных пользователей в России, в то же время увеличивается количество посетителей из Японии, и они компенсируют это падение. Если мы смотрим только на общий график DAU, то вряд ли заметим какие-либо изменения. И только потом, когда количество активных пользователей России упадет еще сильнее, мы увидим это на общем графике. А между тем пройдет уже достаточно много времени, которое можно было бы использовать для поиска и устранения причины падения.

Еще одна статистическая аномалия, которая подтверждает важность сегментации, – это парадокс Симпсона. Его проявление лучше всего рассмотреть на примере.

Возьмем четыре страны из предыдущего примера и предположим, что конверсия в покупку в них такая:

Конверсии четырех стран из новых пользователей в платящих

Далее посчитаем общую конверсию европейских и азиатских стран:

Конверсии европейских и азиатских стран из предыдущей таблицы из новых пользователей в платящих

И вот что получается:

– конверсия в России (4,85 %) больше, чем конверсия в Японии (4,44 %);

– конверсия в Великобритании (7,08 %) больше, чем конверсия в Китае (6,98 %);

– общая конверсия европейских стран (5,79 %) меньше, чем конверсия азиатских (6,45 %).

Это еще раз говорит о том, что сегментация может дать совсем не такие результаты, как общая статистика показателя.

Кстати, иногда, глядя на график DAU, вы не всегда можете явно определить тенденцию, но группировка по неделям или по месяцам (преобразование графика в WAU и MAU) делает ее более явной.

Количество активных пользователей, сгруппированное по дням, неделям, месяцам

Сама по себе метрика Active Users, безусловно, важна для проекта, но также она связана с другими финансовыми и поведенческими метриками.

В первую очередь на Active Users влияет количество новых пользователей – чем их больше и чем быстрее и стабильнее они приходят в проект, тем быстрее растет аудитория.

New Users → Active Users → Paying Users

Кстати, важно, чтобы пользователь после совершения первого платежа оставался активен в продукте, потому что это увеличит шансы на повторные покупки. Таким образом, Active Users прямо пропорционально влияет на доход:

Revenue = Active Users * Paying Share * ARPPU

Количество активных пользователей – один из важнейших показателей продукта, который косвенно указывает на его успешность, сочетая в себе и качество привлечения новых пользователей, и метрики удержания, непосредственно влияя на доход. Поэтому при анализе активных пользователей стоит обращать внимание еще и на скорость роста аудитории, ведь эта метрика является одним из самых позитивных признаков активного развития продукта.

Средняя продолжительность сессии (Average Session Length)

Каждому разработчику хочется, чтобы пользователь оставался в его приложении как можно дольше. Считается, что это говорит о его заинтересованности и вовлеченности.

Действительно ли хорошо надолго задерживать пользователей в рамках одной сессии? Какими способами можно это оценить?

Давайте разбираться.

Метрика, которая характеризует время пребывания пользователя в приложении, называется средней продолжительностью сессии (Average Session Length) и рассчитывается по формуле:

Практически все аналитические сервисы рассчитывают этот показатель, правда, везде он называется по-разному. Можно встретить такие названия, как Session Duration, Session Length или Visit Duration.

Динамика изменения средней продолжительности сессии

И сам принцип расчета тоже зачастую сильно отличается.

Какие-то сервисы считают сессией время активности приложения, когда оно находится в фокусе (запущено и открыто на экране), другие находят разницу между временем первого и последнего действия. Однако еще одна особенность заключается в том, что сервисы по-разному работают с прерываниями сессий. Сессии могут обрываться автоматически после определенного времени неактивности, в случае закрытия приложения или при потере фокуса.

Например, у нас в devtodev продолжительностью сессии считается время активности приложения – когда оно находится в фокусе.