Метрики мобильных приложений: что измерять и как считать

В мобильных приложениях все решают мгновения. Пользователь установил программу, провел в ней несколько секунд — и уже решил для себя, будет ли он пользоваться продуктом дальше. Времени на раскачку нет. Чтобы вовлечь, удержать и превратить нового пользователя в постоянного, нужно точно понимать, что происходит внутри продукта. В этом помогают правильно подобранные метрики.

Раньше мы уже говорили о базовых метриках, которые важны для оценки качества любого цифрового продукта. Но когда речь заходит о мобильных приложениях, общего подхода недостаточно. Здесь на первый план выходят свои нюансы: скорость первого действия, частота сессий, стабильность работы под разной нагрузкой. О том, по каким именно метрикам анализировать успешность мобильных продуктов, поговорим предметно.

DAU/WAU/MAU: активность пользователей

В случае с мобильными приложениями недостаточно просто знать число скачиваний. Важнее понимать, сколько человек пользуются вашим продуктом каждый день, неделю или месяц. В этом помогают три показателя активности:

На первый взгляд, все просто: чем больше MAU, тем лучше. В реальности же цифры по DAU и WAU часто говорят о состоянии продукта куда больше.

Важна именно частота взаимодействия. Человек может установить приложение из любопытства, открыть пару раз и забыть о нем. Отслеживая же DAU и WAU, можно увидеть, насколько оно стало частью ежедневного сценария пользователей. При этом следует учитывать специфику продукта:

• игры, соцсети, новостные агрегаторы стремятся к высокому ежедневному вовлечению;

• сервисы бронирования, доставки, приложения для учета личных финансов могут нормально существовать при недельных активностях.

Отслеживание ежедневной и недельной активности помогает вовремя замечать тревожные звоночки. Если пользователи стали заходить реже, это может указывать на потерю интереса или снижение удобства работы с приложением.

Stickiness: индикатор вовлеченности

Когда понятно, сколько пользователей заходит в приложение каждый день или неделю, можно оценить, насколько плотно оно вписалось в их повседневную жизнь. Для этого считают Stickiness — показатель «прилипчивости» приложения, характеризующий отношение ежедневной активности к месячной.

Например, при Stickiness 20 % каждый пятый пользователь возвращается ежедневно без дополнительных напоминаний.

Ориентиры по Stickiness зависят от типа приложения:

• для игр, соцсетей, мессенджеров нормой считается 20–30 %;

• для сервисных приложений вроде банков, трекеров привычек или служб доставки хорошими будут показатели в 15–20 %.

Если Stickiness падает, это сигнал, что пользователи теряют мотивацию возвращаться. И наоборот: рост Stickiness часто предвещает повышение Retention Rate и LTV пользователя.

Time to First Action: время до первого целевого действия

Нельзя тратить время пользователя на долгие подводки, анонсы, обещания богатого функционала. Когда человек впервые открывает приложение, нужно суметь всего за несколько мгновений показать ему преимущества продукта. Если за это время он не увидит пользы, велик шанс, что он уйдет и больше не вернется. Поэтому чем быстрее пользователь выполнит целевое действие, тем выше вероятность, что приложение ему понравится. Для оценки такой скорости взаимодействия используют метрику Time to First Action (TTFA).

Что именно будет целевым действием, зависит от назначения приложения:

• первый лайк в соцсети;

• просмотр баланса в мобильном банке;

• переход в каталог или к поиску товаров в приложении интернет-магазина.

Главное, чтобы такое действие было связано с основной функцией продукта, а не просто с техническим фактом взаимодействия.

Логика работы с TTFA такова: чем быстрее человек почувствует, что приложение решает его задачу, тем выше шанс, что он останется. Поэтому продумывайте онбординг, интерфейс и первую сессию так, чтобы путь до целевого действия был максимально коротким и понятным.

Retention Rate: эффективность удержания

Мало привлечь пользователя в продукт. Нужно сделать так, чтобы он остался. Эффективность этой работы отражает метрика Retention Rate — процент пользователей, которые продолжают работать с приложением спустя определенное время после установки. Считают RR по следующей формуле:

В контексте мобильной разработки особенно важно отслеживать Retention на первый, третий и седьмой дни. Эти точки дают понимание, насколько успешно продукт проходит три ключевые фазы:

• первое впечатление;

• формирование привычки;

• закрепление сценария использования.

RR первого дня показывает качество первого впечатления. Если пользователь не вернулся на следующий день, значит, продукт не зацепил. Показатель третьего дня говорит о том, начал ли человек видеть для себя пользу в приложении. А цифры седьмого дня показывают, насколько оно встроилось в повседневный сценарий пользователя.

Нормы этой метрики зависят от категории продукта. Для игр и соцсетей RR седьмого дня в 20–30 % считается хорошим уровнем. Для сервисных приложений неплохим будет показатель в 15–20 %. Но следует не просто собирать цифры, а анализировать их в динамике по кластерам:

• новые пользователи;

• пользователи с разных платформ;

• пользователи, пришедшие с разных каналов привлечения.

Если RR резко падает после 1–2 дней, это указывает на проблему в онбординге или на отсутствие явной ценности. Если люди возвращаются несколько раз, а потом перестают пользоваться приложением, возможно, оно не дает достаточно новых стимулов для регулярного использования.

Важно: правильная работа с Retention Rate должна включать проверку гипотез и улучшений, помогающих пользователю каждый раз находить новый повод вернуться.

Session Length и Session Interval: длительность и частота сессий

Чтобы объективно судить о вовлеченности пользователей, нужно понимать, сколько времени они проводят в приложении и как часто возвращаются. В этом помогают две метрики: Session Length и Session Interval.

Если пользователь открывает приложение и сразу его закрывает, это значит, что он не увидел для себя ценности или столкнулся с проблемой. Долгая сессия, наоборот, может говорить о глубокой вовлеченности, но только если за ней стоит реальная активность, а не попытки разобраться в запутанном интерфейсе.

Чем меньше этот показатель, тем чаще люди возвращаются в приложение. И наоборот: увеличение интервала часто предвещает повышение оттока пользователей.

Важно: анализировать Session Length и Session Interval нужно в связке.

Если Session Length растет, а Session Interval сокращается, это значит, что пользователи не просто чаще заходят, но и проводят в приложении больше времени. Это хороший знак, свидетельствующий о росте вовлеченности. А вот рост Session Length при одновременном увеличении интервала между сессиями может сигнализировать о проблемах: пользователи заходят реже и дольше ищут нужную информацию.

Эталон для мобильных приложений: частые сессии с быстрым и удобным взаимодействием.

PCCU и ACU: показатели выносливости

Когда приложение набирает аудиторию, из-за высокой нагрузки могут возникать сбои и задержки в работе. А это всегда удар по пользовательскому опыту и репутации вашего сервиса. Чтобы минимизировать риски, следите за двумя метриками: PCCU (Peak Concurrent Users) и ACU (Average Concurrent Users).

Если приложение не справляется с пиковыми значениями, пользователи сталкиваются с задержками, ошибками или вообще невозможностью зайти. А ведь в мобильной среде второго шанса почти никогда не дают.

Эта метрика позволяет понять, какую стабильную нагрузку выдерживает инфраструктура приложения в течение дня или недели.

Регулярный мониторинг PCCU и ACU помогает своевременно планировать масштабирование инфраструктуры. Это укрепляет и техническую устойчивость, и репутацию продукта: если приложение упадет в час пик, пользователь с большой вероятностью уйдет к конкурентам.

Crash Rate, ANR Rate, App Load Time: качественные маркеры пользовательского опыта

В мобильных приложениях технические сбои воспринимаются особо болезненно. Пользователи редко анализируют причины ошибок — они просто удаляют приложение. Поэтому стабильность работы должна быть под контролем с первого дня. Обеспечить такой контроль помогают метрики Crash Rate, ANR Rate и App Load Time.

Нормой считается показатель до 1 %. Если он выше, нужно срочно искать и устранять баги. Помните, что даже мелкие сбои в работе могут стоить вам части аудитории. Особенно на старте.

Важно: для Android-приложений из-за фрагментации устройств допустимый Crash Rate может быть немного выше, чем для iOS-приложений.

ANR Rate фиксирует зависания приложения, из-за которых оно перестает отвечать на действия пользователя. Это один из самых раздражающих сценариев, даже редкие сбои могут больно ударить по удержанию пользователей. Особенно важно отслеживать ANR Rate для Android-приложений, потому что эта ОС прямо сообщает, что приложение зависло. Для сравнения: iOS не говорит пользователю об ошибке так явно.

Тут единых норм нет, многое зависит от типа приложения. Но общее правило таково: чем короче загрузка, тем лучше. Каждая дополнительная секунда увеличивает риск отказа: скорость запуска воспринимается как показатель качества всего продукта. Если загрузка затягивается, пользователь может закрыть приложение и уйти к конкурентам.

Важно: эти метрики нужно отслеживать не только на тестовых устройствах, но и на реальных пользователях, в боевых условиях. Это поможет увидеть настоящую картину и вовремя устранить скрытые проблемы, пока они не стали критичными.

ARPDAU и Purchase Conversion Rate: метрики монетизации

Если мобильное приложение должно приносить прибыль, полезно будет понимать, сколько денег оно зарабатывает каждый день. В этом помогают две метрики: ARPDAU и Purchase Conversion Rate (PCR).

ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) — это средний доход, который приносит один активный пользователь в день. Считают эту метрику так: берут общую дневную выручку и делят на количество активных пользователей за тот же день.

Например, при дневной выручке в 10 000 и DAU 5 000 величина ARPDAU составит:

10 000 / 5 000 = 2

Почему именно ежедневный показатель? Потому что в мобильных приложениях цикл принятия решений короткий. Пользователь может зайти, сделать покупку и исчезнуть. Или, наоборот, покупать регулярно. Ежедневная аналитика позволяет быстрее замечать тренды и реагировать на изменения в поведении аудитории.

Важно: ARPDAU особенно важен для B2C-приложений с быстрым циклом покупок. Для долгого цикла монетизации (например, B2B) он может быть менее релевантным.

Если ARPDAU — это абсолютный показатель, то Purchase Conversion Rate — относительный. Он показывает, какой процент пользователей совершает покупки внутри приложения. Считается он так: количество покупателей делят на общее количество пользователей за период и умножают на 100 %.

Нужно не просто отслеживать общую конверсию в покупку, но и анализировать ее по сценариям: какие товары или функции покупают чаще, на каком этапе теряются потенциальные покупатели и т. д.

Такая детализация помогает точечно дорабатывать продукт и повышать монетизацию без лишнего давления на аудиторию.

Uninstall Rate: метрика оттока пользователей

Каждая установка приложения — это маленькая победа. Каждое же удаление указывает на проблемы в пользовательском опыте. Оценивать, как часто ваше приложение удаляют, помогает метрика Uninstall Rate.

Рост Uninstall Rate почти всегда связан с проблемами в первых сессиях:

• неудобный онбординг;

• неочевидная ценность продукта;

• баги;

• долгая загрузка.

Иногда удаление происходит через несколько дней — это может означать, что пользователь счел приложение бесполезным или неудобным для регулярного использования.

Чтобы работа над ошибками не велась вслепую, нужно анализировать паттерны удаления. Когда именно пользователь решает удалить приложение? Сколько сессий он провел? Какой функционал успел попробовать? Ответы на эти вопросы помогают понять настоящие причины оттока и вовремя исправить сценарии, которые не работают.

Заключение

Мобильные приложения живут в условиях высокой конкуренции и низкой толерантности пользователей к ошибкам. Чтобы оставаться на плаву и расти, недостаточно просто следить за установками или красивыми цифрами в отчетах. Важно регулярно отслеживать метрики, понимать, что стоит за каждой из них и действовать на основе данных, а не интуиции. Падает Retention Rate — ищем узкое место в онбординге. Растет время загрузки — оптимизируем первый экран. Снижается ARPDAU — разбираем путь пользователя к покупке.

Мы рассмотрели далеко не все метрики, а лишь часть наиболее важных. Для каждого проекта их перечень составляется индивидуально. Например, для сервисных приложений актуальна метрика FCR (First Contact Resolution), показывающая, сколько клиентских запросов решено при первом обращении. 

Главное требование: метрики не должны быть отчетностью для галочки. Используйте их как навигатор в работе над продуктом. И чем раньше начнете, тем быстрее увидите, как приложение начинает работать на результат.

Читайте также:

Что такое UNIT-экономика?

Как считать CAC?

Как найти метрику роста: гайд для владельца продукта