Конверсии и данные в мобильной аналитике
Школа проджектов / Модуль Мобайл / Сложный уровень
1. Конверсии в mobile-рекламе
Установки в трекере ≠ реальные установки
Важно
Сторы считают, учитывая аккаунт, а трекеры считают, опираясь на само устройство. Т.е. если один и тот же человек купить новый телефон и установит приложение ещё раз, залогинившись в своем старом Google-аккаунте, то для стора будет всё еще одна установка, а для трекера две, ведь ID устройств разный.
Также важно учитывать, что трекеры считают установкой не сам факт установки, а именно первое открытие приложения.
В отличие от web аналитики вся mobile аналитика привязывается к факту совершения установки (к IDFA\GAID и к дате совершения установки (первого открытия приложения), и пока существует данная сцепка, то вся аналитика работает по LTV модели.
Также важно учитывать, что трекеры считают установкой не сам факт установки, а именно первое открытие приложения.
В отличие от web аналитики вся mobile аналитика привязывается к факту совершения установки (к IDFA\GAID и к дате совершения установки (первого открытия приложения), и пока существует данная сцепка, то вся аналитика работает по LTV модели.
Мы с клиентом работаем уже 2 года, на регулярной основе приводим установки и каждый год подводим итоги года:
За первый год было совершено 10 тыс. установок, которые сконвертились в 5 тыс. покупок
В течение второго года мы не проверяли статистику за первый год, но в конце решили обновить данные, чтобы ретроспективно сравнить их с первым годом. И видим, что так и осталось 10 тыс. установок, но теперь в дашборде трекера мы видим 8 тыс. покупок.
Это не ошибка. Часть из 10 тыс. установок продолжала функционировать в течение последующего года, покупки продолжали происходить, а вся статистика записывалась на дату установки (ведь установка привязывается к дню первого открытия).
За первый год было совершено 10 тыс. установок, которые сконвертились в 5 тыс. покупок
В течение второго года мы не проверяли статистику за первый год, но в конце решили обновить данные, чтобы ретроспективно сравнить их с первым годом. И видим, что так и осталось 10 тыс. установок, но теперь в дашборде трекера мы видим 8 тыс. покупок.
Это не ошибка. Часть из 10 тыс. установок продолжала функционировать в течение последующего года, покупки продолжали происходить, а вся статистика записывалась на дату установки (ведь установка привязывается к дню первого открытия).
Пример
В отделе mobile это принято называть докатами. Докаты могут быть как на ежемесячной, так и на еженедельной или на ежедневной основе.
Конверсии внутри приложения могут прекратиться докатываться только в случае изменения идентификатора телефона (GAID\IDFA). Это может произойти в следующих случаях:
- Удаление приложения
- Переустановка приложения, если прошло окно атрибуции с момента удаления. Обычно 90 дней, но это можно настроить
Подробнее про окна атрибуции было в уроке про атрибуцию.
Важно
- Пользователь купил новый телефон. Новый телефон = новый идентификатор
- Пользователь в настройках сбросил идентификатор самостоятельно
- Пользователь сначала отклонил АТТ, но потом принял. Если пользователь принял АТТ, то появился идентификатор и пользователь заносится как органический, даже если ранее вероятностной моделью был атрибутирован на рекламный источник
2. Сырые VS Агрегированные данные
Сырая выгрузка представляет собой все данные, которые собирает трекер по каждой конверсии. Сырая выгрузка в AppsFlyer содержит:
- Тип атрибуции
- Время клика/показа
- Время установки
- Время события
- Название события
- Дополнительные параметры события которые закладывает разработчик (какой товар, купили, какое количество и так далее)
- Данные, собираемые SDK
- Данные, которые клиент отправляет из CRM в трекер (S2S событие — Server to Server). Например, данные о выкупе товаров
- Доход от события и валюта
- Информация об источнике установки (название источника, название и ID кампании, группы, объявления)
- Информация о ГЕО (страна, регион, город)
- Информация о телефоне (IP, Wi-Fi\оператор, модель, версия ОС, версия приложения)
- Идентификаторы (GAID, IDFA, идентификатор трекера)
- Информация о ссылке (окно атрибуции, деление на прямой и ремаркетинг, сама ссылка)
У разных трекеров полнота данных может разниться. В данном курсе всё рассматривается в рамках AppsFlyer, т.к. это самый популярный трекер.
Важно
Нужно помнить, что пользователи, которые не дали разрешение к отслеживанию, в сырой выгрузки будут падать как неопределенный источник. В агрегированной выгрузке трекер определит их на нужный источник.
Агрегированная выгрузка собирается по данным из сырой, но в ней не содержится персональных данных, только информация о дате установки и об источнике установки.
В трекерах агрегированная выгрузка привязана к дате установки. То есть выбирая дату с 1 по 31 марта, вы скачиваете информацию об установках, а также о событиях (например, покупках) пришедших в этот период. И даже если покупка была совершена, например, через неделю после установки, в выгрузке дата этого события будет такая же как и у самой установки.
Исключение составляет выгрузка из Adjust — это единственный трекер, где все данные в потоковом формате. Т.е. даты событий будут привязаны не к дате установки, а к дате, когда фактически произошло событие.
Агрегированная выгрузка собирается по данным из сырой, но в ней не содержится персональных данных, только информация о дате установки и об источнике установки.
В трекерах агрегированная выгрузка привязана к дате установки. То есть выбирая дату с 1 по 31 марта, вы скачиваете информацию об установках, а также о событиях (например, покупках) пришедших в этот период. И даже если покупка была совершена, например, через неделю после установки, в выгрузке дата этого события будет такая же как и у самой установки.
Исключение составляет выгрузка из Adjust — это единственный трекер, где все данные в потоковом формате. Т.е. даты событий будут привязаны не к дате установки, а к дате, когда фактически произошло событие.
Школа проджектов / Модуль Мобайл / Сложный уровень / Конверсии и данные в мобильной аналитике