Аналитика приложений NambaTaxi по юзерам и рекламным источникам 2016

Published in

Mad Devs — блог об IT

6 min readDec 13, 2016

Пост о том, как правильно анализировать эффективность продвижения мобильных приложений и делать быстроокупаемую рекламу для служб такси. Хотя, этот кейс можно применить и ко многим другим сферам бизнеса.

Все, кто размещал рекламу в сети Google AdMob с помощью Adwords всегда поражались и радовались сказочно низкой цене за клик и низкой стоимости конверсии (то есть, скачивания приложения).

Служба такси — специфический бизнес, где большая часть суммы с чека за поездку уходит водителю, а у службы остается, как правило, небольшая комиссия.

Поэтому для эффективных вложений в рекламу и отслеживания ROI нам было мало видеть, что пользователи десятками и сотнями устанавливают себе наши приложения при минимальных затратах.

Задача: понимать, в какой момент окупается каждый из приведенных пользователей, и какую прибыль они начинают приносить впоследствии.

Над этим кейсом нам пришлось очень плотно поработать: из команды задействованы были разработчики приложений, backend-разработчики и интернет-маркетологи.

Естественно, бесценная Google Analytics, при грамотной настройке, позволяет решить данный вопрос. Некоторые подзадачи были простые и типовые, а некоторые — весьма изощренные.

Установка Google Analytics в iOS & Android приложения NambaTaxi. Здесь все просто и обычно. Ссылка на руководство.
Cвязать Google Analytics с Google Play Developer Console, а также с Google Adwords + включить функцию “Отслеживание кампаний для iOS” в настройках ресурса в GA. Это тоже стандартные процедуры.
Отслеживание конверсий (установок приложения) в Adwords:
Для iOS: https://support.google.com/adwords/answer/6095881
Для Android: https://support.google.com/adwords/answer/6255257

Далее начинается самое интересное:

Определение источников трафика приложений.

По умолчанию Google Analytics видит только два источника трафика в приложении: Google Play, App Store. И это логично, ведь приложения устанавливаются только оттуда. На десктопе все было бы гораздо проще и вся задача решилась бы стандартными UTM-метками, которыми помечаются рекламные ссылки. Но в случае продвижения приложений мы ведем рекламой не сразу на приложение, а на Store.

Поэтому пришлось делать такие штуки:

Для продвижения Android приложений в Google Adwords в этом плане гораздо проще. После связки Google Analytics с Google Play Developer Console и Google Adwords — все, аналитика начинает понимать, что пользователи, перед тем как попасть в Play Market, кликнули по нашему объявлению в Adwords
Для отслеживания других источников трафика необходимо было применить одно решение, которое детально расписано по данной ссылке. И только после реализации этой фишки с добавлением приемника Google Analytics в файл AndroidManifest.xml, стандартные UTM-метки заработают.
С iOS все вышло посложнее, даже при работе с Adwords. Пришлось использовать решение, которое детально описано здесь.

Результат

После настройки этих нюансов, мы наконец-то понимаем, откуда приходят пользователи еще до того, как зашли в Store! Это уже победа! Вот скриншот:

Настройка отслеживания электронной торговли в Google Analytics.

Откуда идет трафик — знаем, а как этот трафик конвертируется — не имеем представления. Поэтому следующий шаг — это передача данных о поездках, заказанных через приложения, в аналитику. У нас, опять же, нестандартный случай, так как завершение поездки не привязано ни к какому экрану в приложении, поэтому передавать данные о транзакциях пришлось прямо с сервера.

Вот подробные ссылки на описание стандартных настроек e-commerce:

А в нашем случае пришлось делать следующую магию:

Мы забираем с приложений CID (идентификатор клиента) и привязываем у себя к заказу;
При создании заказа сохраняем у нас на сервере. Идентификатор хранится у нас до момента, когда водитель завершил заказ;
Реализовали сервис, который отсылает данные в гугл аналитику в момент, когда водитель завершает заказ.

Данные в гугл аналитику с этого сервиса шлем в таком формате:

Предусмотрели удобную штуку:

В поле «Доход» мы шлем только нашу комиссию, а в поле «Доход от продукта» — общую сумму чека, для общего видения картины.

Что у нас в итоге?

Мы понимаем, откуда приходят юзеры (как с Adwords, так и из других мобильных рекламных сетей), мы также видим окупаемость отдельных рекламных кампаний. Соответственно, мы уже, вроде как, можем вычислять ROI. В целом, это уже хорошо, но недостаточно!

Что мы видим в отчете:

Сколько новых пользователей нашего приложения появилось за конкретный день (на графике);
Из каких источников они пришли;
Сколько всего было новых пользователей за период и сколько они сгенерировали сеансов и транзакций;
Доход — конкретно наша комиссия;
Доход от продукта — передается сумма со счетчика водителей;
Стоимость — показатель, который срабатывает для Adwords;

Передача пользовательской переменной (Custom Dimensions) с уникальным ID пользователя.

(ссылка на описание)

Эта штука — вишенка на торте нашей отчетности! Просматривая отчеты с включением дополнительного параметра, мы теперь можем видеть цельную картину:

когда, откуда, за какие деньги и какие конкретно пользователи установили наши приложения
как часто и на какие суммы ездит каждый из этих пользователей в любой интересующий нас промежуток времени с момента установки приложения

Это дает нам возможность оценивать эффективность рекламы в долгосрочной перспективе, так как я писал раньше, комиссия службы такси с поездок невысокая, поэтому моментальной окупаемости дождаться достаточно сложно.

Результат кейса: продвижение Android приложения в Google Adwords с таргетингом на продвижение в мобильной сети AdMob

Дата: апрель 2016 года
Затраты: $120

Мы видим, что месяц размещения рекламы сразу же себя окупил! В GA есть нюанс, что она не нашу валюту (киргизские сомы) и поэтому данные по доходам помечаются $.

Также мы видим, что первая волна рекламы обеспечила в дальнейшем поток заказов через приложение, которые были, когда реклама была неактивна.

То есть, я могу посмотреть, насколько окупили себя пользователи на сегодняшний день, приведенные, к примеру 1–10 апреля: для этого нужно воспользоваться функцией «Расширенные сегменты» по нужным датам первого посещения 1–10 апреля.

Затраты: $53,75
Доход: 6051 сом
ROI: 70%

С такой статистикой теперь можно смело идти в бой и вкладывать в рекламу на раз!

Есть еще один интересный нюанс, который идеально решает использование Custom Dimenstions. Он заключается в следующем:

Когда несколько источников заказов для одного и того же пользователя (SMS, Website, Phone, Apps), акцентирование маркетинга на одном из них может привести к “перетягиванию одеяла”.

То есть, клиент мог раньше спокойно и часто пользоваться нашей службой, но с помощью телефона или SMS. И тут, наконец-то, он увидел рекламу нашего приложения, скачал — и ему стало еще комфортнее пользоваться нашей службой. То есть, мы потратили деньги на привлечение того клиента, который уже был нашим клиентом! Поэтому есть еще 7-й пункт ↓

Разграничение новых клиентов службы от старых, переключившихся на приложение.

Необходимо понять, какие клиенты являются новыми, а какие просто стали пользоваться еще одним способом вызова NambaTaxi. Для этого мы:

выгружаем список клиентов из Google Analytics со столбцом CD1 (custom dimension 1) и показателями электронной торговли, с расширенным сегментом по дате первого посещения (дата отчетного периода);
выгружаем список всех клиентов из нашей системы, делавших заказы за предыдущий месяц до отчетного периода;
проводим сверку на совпадения;
те клиенты, которых в итоге не оказалось в списке делавших заказы за предыдущий месяц до отчетного периода — являются новыми, и исходя из них высчитывается итоговая эффективность рекламы!

Если взять данные по нашей сверке, то на данный момент, у нас приблизительно 10% ROI, который будет постоянно расти.

Кстати, помимо этого кейса, еще заодно решили развесить GA Events на всевозможные действия, кнопки, алерты. Они дадут нам понимание, какими из функций клиенты пользуются чаще, что из них набирает популярность, а что наоборот не используется. Это поможет нам делать приложения удобнее и функциональнее. И, естественно, без ничего лишнего. Думаем, выйдет что-нибудь полезное и мы поделимся этой информацией!

Автор: Роман Леонов, digital маркетолог