Press "Enter" to skip to content

ASO Dashboard — эффективный анализ источников трафика в App Store

Nika Grigorieva

Дмитрий Кофман, ASO Director в Gambino Slots рассказал, как они работают с данными из App Store Connect, почему важна правильная визуализация данных, как для ASO-менеджера, так и для директора по маркетингу.

Мы в Gambino Slots постоянно анализируем данные по источникам трафика внутри сторов, на этом у нас построено множество процессов, от оценки эффективности каждой итерации в ASO до постановки KPI нашим PPC- и ASO- менеджерам.

Раньше у нас были огромные сводные Excel-таблицы, которые мы строили на выгруженных отчетах из консолей. Сейчас мы используем новый инструмент ребят из ASOdesk — ASO Dashboard, который полностью закрывает наши потребности.

Каким должен быть идеальный отчет? Что важнее, данные или их визуализация? На наш взгляд, важнее всего — визуализация данных. Сами данные мы всегда можем скачать в консолях, а вот правильно их проанализировать, построить читабельные дашборды — не всегда. Именно из этого соображения мы стали использовать ASO Dashboard от ASOdesk.

И так давайте посмотрим на главные преимущества такого формата анализа данных и на кейсы, как с ним работать.

ASO Dashboard
Пример дневного репорта в таблице (imp/installs/CVR)
Пример дневного репорта в таблице (page view/installs/CVR)

Аналитика по дням:

  • Отслеживание уникальных установок, взаимодействий или показов страниц и соотношение конверсией в установки.

Все мы знаем что самое интересное происходит после замены метаданных, и мы хотим проанализировать, на сколько выросла или снизилась конверсия. На дневных отчетах можно быстро и удобно увидеть изменения конверсии в установку. Так же можно группировать или совмещать несколько параметров таких как страны, источники трафика и девайсы.

  • Анализ конверсий по странам.

Помогает быстро отследить на графиках конверсию после смены метаданных и не только. К примеру можно выбрать несколько стран, которые важны для вас и проанализировать данные только по ним. Сам Apple дает эти данные не совсем удобно.

К примеру на одним из наших проектов мы заменили метаданные в Таиланде и наблюдаем рост конверсии:

  • Сравнение по каналам трафика

Здесь можно видеть влияние покупных видов трафика на органический.
Очень сильное влияние на органические установки имеет рекламный трафик. Сегодня существует много разных каналов, где можно купить установки, от дешевого или мотивированого трафика до самого качественного и дорогого. Само собой, часть рекламного трафика мы закупаем с целью помочь органическому. В ASOdesk можно отлично проследить влияние рекламного трафика на органический.

К примеру, если на одном графе показать App Store Search, App referer и Web referer установки, то можно увидеть следующие вещи:

  • Зависимость от покупки качественного или не качественного трафика на органические установки.
  • Потеря атрибуции через трекинговые системы такие как Appsflyer или Adjust. Дело в том, что если покупать не совсем качественный трафик, то есть хорошие шансы, что часть кликов из этих источников будут проходить в показы страницы, и, как правило, у них очень низкая конверсия в установки. Из этого у нас сильно пострадает конверсия и нас могут понизить в позициях в поиске.
  • Виральный трафик из Youtube или Web. К примеру, при запуске кампаний на инфлуенсеров или другие веб промоушены можно увидеть точное влияние на органику, а также проанализировать, сколько же пришло органических пользователей, которые не кликали на трекинговую ссылку, например, в описании под видео
Мы видим, как показы страниц из рекламного трафика растут, при этом они убивают конверсию
  • Виральный трафик из Youtube или Web. К примеру, при запуске кампаний на инфлуенсеров или другие веб промоушены можно увидеть точное влияние на органику, а также проанализировать, сколько же пришло органических пользователей, которые не кликали на трекинговую ссылку, например, в описании под видео на Youtube.
  • Анализ общей картины за нужный период и построение KPI, больше для недельного или месячного обзора.

Аналитика по неделям

  • Здесь  отображаются те же данные, как и в дневных отчетах, только их можно группировать по неделям. На такой обзор намного удобнее смотреть по большим промежуткам времени. Здесь конверсия будет видна без сильных колебаний, которые могут присутствовать в дневных отчетах.

Аналитика по месяцам

  • В месячном разрезе можно установить KPI и дальнейшие задания для ASO- и PPC-менеджеров. Например, показать на одном графике App Store Search и App referer установки и увидеть корреляцию. Если рекламный трафик помогает органике, то можно посчитать, сколько нужно добавить платных установок для дальнейшего увеличения органики и установить четкий KPI на ближайший месяц или другой необходимый период.
На графике можно увидеть, как растут установки и конверсия из месяца в месяц, на этих данных можно построить KPI.

Дополнительные возможности:

  • Опция смотреть данные не только в графическом виде, но и в таблице а также возможность их скачать в Excel файл, удобный для построения сводных таблиц. Не каждый ASO-специалист любит смотреть на пироги и графы. Зачастую удобнее анализировать данные в виде таблиц.
На графике отображаются данные по показам страницы, установкам и конверсией по неделям.
  • Сравнение когортных данных по дням. Это одна из уникальных возможностей инструмента ASOdesk. Здесь пользователь может сравнить схожие настраиваемые временные периоды. К примеру пользователь может выбрать с 1-го по 4-е число и на графике будет отображаться количество установок/показов и конверсия за выбранный период.

А так же можно смотреть эти же данные по месяцам, например, на графике мы видим агрегированные данные только с 1-го по 10-е число.

Это важно, когда мы хотим проанализировать начало месяца и понять, какая тенденция в сравнении с прошлыми месяцами за выбранные числа.

  • Интересная возможность сравнивать данные по Installs VS App Units.
    В этом разрезе можно увидеть сколько у нас уникальных установок и не уникальных. Данные по Installs каждое приложение получает по-разному, так как данные по не уникальным установкам показываются в App Store Connect на основе пользователей, которые согласились делиться информацией о своей статистике и использовании с разработчиками приложений.
    Обычно процент таких пользователей составляет 30-33%, и это значит, что мы можем вычислить уникальных юзеров и “ремаркетинг” юзеров.
    К примеру, если у нас есть 30,000 installs в месяц, и если эта цифра только от треть пользователей, то умножаем на 3 и получаем 90,000 неуникальных (это не точный подсчет, но можно увидеть тренд). Потом из 90,000 убираем App Units и получаем цифру установок “ремаркетинга”.

Быстро, удобно и визуально понятнее, чем в App Store Connect.

Кто-то скажет, что App Store Connect показывает все метрики и данные на графах и отчетах в идеальном разрезе, а кто-то совсем с этим не согласен и ему неудобен интерфейс. Мы привыкли опираться на собственную экспертизу. Нам важно, чтобы наши отчеты позволяли отвечать на множество вопросов в работе, как ASO- и PPC-менеджера, так и директора по маркетингу.

ASO Dashboard отличный инструмент для анализа данных, и как мы видим, не только органического трафика, но и рекламного. Этот инструмент поможет понять ASO-сферу лучше и глубже с точки зрения, благодаря гибкой визуализации.

Для наших читателей предлагаем расширенный триал для подключения к ASO Dashboard.

Добавить комментарий