Создание монетизируемого мобильного приложения для App Store или Google Play – только первый шаг на пути к успеху. Не менее важно достичь постоянного роста пользователей и прибыли проекта. Для этого нужно эффективно рекламировать и продвигать мобильное приложение, конкурируя с большим количеством похожих между собой проектов.
В этой статье я рассмотрю основные аналитические показатели, которые позволяют сделать вывод о монетизации и масштабируемости проекта, работающего по подписке. Моя цель – предоставить вам информацию, необходимую для оптимизации рекламных кампаний, принятия решений на основе данных и, в конечном итоге, максимизации прибыли и количестве пользователей вашего приложения. Понимание этих показателей помогает лучше определить области для улучшения продукта и позволяет своевременно корректировать маркетинговую стратегию и ценообразования в мобильного приложения. В свою очередь, это обеспечит конкурентоспособность и прибыльность вашего приложения в долгосрочной перспективе.
1. Стоимость триала и инсталла
В начале запуска приложения важно отслеживать два ключевых показателя: стоимость триала и инсталла. Их анализ позволяет сделать первичные выводы о масштабируемости и окупаемости проекта.
Cost of installation, CPI (Cost Per Install): CPI, или Cost Per Install – это показатель, который отслеживает стоимость установки пользователем мобильного приложения или первого открытия (first open) на определенном рекламном канале. Он помогает компаниям оценить эффективность маркетинговых кампаний и оптимизировать рекламные расходы. При грамотном анализе данного показателя компания может добиться роста количества установок при минимально возможных затратах. Он рассчитывается в соответствии с формулой: CPI ($) = Spend / Installs, |
CPT (Cost Per Trial): CPT, или Cost Per Trial – это метрика маркетинга, которая позволяет отследить среднюю стоимость привлечения нового клиента через определенный маркетинговый канал. Учитывая, что у нас приложение с подпиской – чаще всего отслеживается стоимость действия “активация платной подписки или бесплатного периода платной подписки”, сравнение данного показателя для разных рекламных каналов позволит понять, какой из них более выгоден и куда стоит направить усилия. Он рассчитывается следующим образом: |
Как анализировать: На сегодняшний день существует тенденция объединять пользователей с платных и бесплатных источников трафика при подсчёте затрат на CPI. Существует связь между тем, сколько пользователей пришло благодаря платной рекламе – и сколько пришло из органики. Например, если 100 пользователей пришло из органики, то после закупки 1000 установок с платных рекламных каналов – органический трафик может увеличиться до 500 установок. Это обусловлено следующим: |
Как анализировать: Большая часть мобильных приложений отслеживает данный показатель. Считается, что чем ниже стоимость триала, тем больше будет количество триалов, а следовательно, прибыльность данной рекламной кампании или рекламного источника будет выше. Некоторые мобильные приложения не позволяют пользователям активировать бесплатный период, в таком случае списание денег происходит сразу, что ведет к росту показателя возвратов подписки (Refunds). Чтобы предотвратить резкий рост показателя возврата средств рекомендуется внедрить триальный период. Триальный период предоставит пользователю возможность ознакомиться с функционалом и контентом приложения, и если он не отменит подписку от сервиса, то по истечению 3 или 7 дней будут списаны первые деньги. |
2. Конверсия в триал
Конверсия в триал – это процент пользователей, который подписывается на пробную версию после взаимодействия с продуктом. Данный показатель показывает, насколько мобильное приложение ценно пользователю, заинтересован ли он попробовать в том числе в бесплатный (триальный) период. Он рассчитывается в соответствии с формулой:
Conversion to Trial (%) = Trials / Installs * 100%.
Показатель может различаться в зависимости от длительности бесплатного периода (три дня, неделя, месяц или иные сроки), либо от анализируемого региона (страны).
3. Конверсия в подписку
Конверсия в подписку – это процент пользователей, которые после периода пробной подписки, продлевают использование приложения на платной основе . Он рассчитывается в соответствии с формулой:
Conversion to Subscription (%) = Subscriptions / Trials * 100%.
Часто после завершения пробного периода пользователи отказываются от платного плана ввиду разных причин: приложение не оказалось полезным, высокая стоимость подписки для конкретного пользователя, изменившиеся предпочтения пользователя. Важно отслеживать данный показатель, так как даже позитивные показатели таких метрик как CPI / CPT, не свидетельствуют об окупаемости и масштабируемости проекта. Если пользователи не переходят из триального периода на платный – стоимости CPI и CPT могут оказаться не репрезентативными.
4. Возвраты подписки (Refund rate)
Коэффициент возврата денежных средств – это процент пользователей, которые требуют возврата денег за подписку после совершенной покупки (подписки). Анализ данного показателя позволяет выявить проблемы ценообразования и оценить ценность мобильного приложения для пользователей. Он рассчитывается в соответствии с формулой:
Refund Rate (%) = Refunds (возвраты) / Purchases (покупки) * 100%.
Постоянная поддержка пользователей позволяет снизить данный показатель: коммуникация через почту, обработка отказов, предложение скидок и бонусов. Такая практика более распространена среди крупных компаний с большими оборотами, так как даже небольшой процент возвратов может существенно влиять на выручку крупного бизнеса.
5. Повторные попытки списания средств
Billing retry – это повторная попытка выставления счёта пользователю мобильного приложения после первой неудачной попытки. Показатель отражает платежеспособность пользователей, а также временные сложности при оплате: привязка просроченной банковской карты, либо недостаток средств на балансе. В некоторых странах данный показатель можно снизить через понижение стоимость подписки.
6. LTV (Lifetime Value)
Lifetime Value – это показатель, отражающий объём денег, которые компания сумеет заработать с пользователя за период пользования мобильным приложением. Самый простой способ расчета данного показателя можно отразить пропорционально: измерить взаимозависимость между первым, вторым, третьим и последующими списаниями. Например: компания привлекла
100 пользователей, которые заплатили за недельную подписку; в 1-ю неделю 100 списаний, во 2-ю неделю – 75, в третью – 56 и так далее. Пропорциональный подсчет показывает, что от недели к неделе компания теряет примерно 25% относительно предыдущей недели. С помощью таблицы можно рассчитать пропорциональную зависимость до того момента, пока не останется ни одного подписчика. В вышеприведенном примере - это 17 недель, Суммируя количество списаний на протяжении всех 17 недель, мы получается следующее:
100 + 75 + 56 + 42 + 32 + 24 + 18 + 14 + 10 + 8 + 6 + 4 + 3 + 2 + 1 + 1 + 1 = 297 |
Это означает, что за 17 недель общее количество списаний составит 297. В среднем, на 1-го подписчика будет порядка 2,97 списаний. При цене подписки в 7,99$ за вычетом комиссии, LTV одного пользователя составит .
Если LTV пользователя > чем CAC, Customer Acquisition Cost, то приложение приносит прибыль.
7. ROMI (Return On Marketing Investment)
Возврат инвестиций на маркетинг – это показатель, который позволяет оценить эффективность маркетинговых затрат путём сопоставления их с полученным доходом от данных затрат. Чем выше данный показатель для рекламных кампаний – ROMI, тем лучше для компании. Он рассчитывается в соответствии с формулой:
ROMI = (Доходы от маркетинга − Расходы на маркетинг) / Расходы на маркетинг * 100%.
Целесообразно регулярно отслеживать изменения данного показателя, чтобы понимать, что приложение прибыльно и работает не в минус.
Если данный показатель меньше - следует дорабатывать как продукт и улучшать маркетинг. По результатам внедрения подобных изменений можно добиться окупаемости рекламных компаний и их прибыльности.
Маркетинговые изменения: можно протестировать разные виды креативов (статичные изображения, видео), посмотреть на CPI/CPT каждого из них. На страницах мобильного приложения в магазинах приложений можно протестировать скриншоты и иконки, чтобы улучшить конверсию и снизить CPI.
Модификации продукта: имеет смысл изменить количество экранов или промежуточных шагов на онбординге, их визуальное оформление. На экране с триалами и подписками следует сделать редизайн, изменить цену подписки и её длительность (годовая, месячная, недельная).
В заключение следует отметить, что анализ ключевых показателей подписки имеет решающее значение для приложений. Корректный и своевременный анализ описанных в статьей показателей позволяет оптимизировать рост и прибыльность на конкурентном рынке приложений, работающих по подписке. Мониторинг таких показателей позволяет компаниям получить ценную информацию о поведении, удовлетворенности и предпочтениях пользователей и соответственно разработать успешное с точки зрения монетизации и удовлетворения пользователей приложение.
Govar
С помощью чего лучше всего замерять без потерь?
У нас приложение для практики разговорного английского.
У нас есть GA4, firebase, meta sdk. Appsflyer не ставили – сильно дорого выглядит.
В моем случае в приложении критически важно замерять следующие показатели:
Инсталл
Регистрация (создание учетки)
Активация (посещение встреч, то есть определеного экрана приложения)
Триал
Покупка.
Ну и, судя по всему, refund.
LTV (приложению всего 6 месяцев, есть повторные несколько покупок, но триал только внедрили. Что брать за lifetime в юнит-экономику, когда неизвестно сколько юзер живет?)
Заранее спасибо, хорошая статья
Tazzard Автор
Для замера инсталлов, регистраций, активаций и триалов с покупками вполне можно обойтись Firebase + Meta SDK, нужно настроить in-app эвенты по логике приложения (создать in-app события, которые назвать как будет удобно использовать в дальнейшем, например registration / event_visiting / exact_screen_inapp / trial / purchase и так далее).
Для анализа триалов / покупок / рефандов - вопрос привычки, мне удобнее использовать сервис ChartMogul, он может подтянуть все исторические метрики с аккаунта разработчика.
По прогнозированию LTV - можно на исторических данных посмотреть, как себя вели пользователи, например: если подписка месячная, то поглядеть помесячно - сколько пользователей из 1-го месяца обновилось во 2 / 3 / 4 / 5 месяц, сколько пользователей из 2-го месяца обновилось на 3 / 4 / 5 месяц (и так далее) и на основе этого примерно понять, сколько примерно списаний у вас за полгода происходит.