Strumenti di analisi e statistica nelle applicazioni mobile
La continua evoluzione del mercato mobile ha portato ad un costante e crescente afflusso di visitatori e utenti che sempre più prediligono l'accesso ai siti internet in mobilità. Tracciare, analizzare e conoscere il flusso e il comportamento del traffico mobile risulta fondamentale così come lo è stato per il traffico desktop. Analizziamo quali strumenti e tool possono, ad oggi, assolvere questo compito.
Cosa tracciare in un applicazione mobile
L'intero comparto di analisi di applicazioni mobile risulta essere molto complesso: tornerà utile parte dell'esperienza dei tool e delle metriche acquisita in anni di analisi web, ma bisogna prima di tutto capire quali cambiamenti sono stati introdotti negli ultimi anni di "esposione di navigazione mobile". Da un lato abbiamo applicazioni che sono la derivazione mobile di siti internet esistenti: magazine, portali di contneuti, giornali online. Dall'altro c'è il grande ecosistema di applicazioni che nasce con il preciso target dell'utenze mobile, come social network e videogiochi.
Partiamo da un primo assunto importante:
Per quanto grafica e UX delle applicazioni mobile siano spesso semplici e lineari, convogliando la navigzione in una direzione specifica, non tutti i vostri utenti fruiranno dell'applicazione nello stesso modo.
Comprendere questo punto risulta fondamentale per definire i tre obiettivi primari delle metriche da tracciare in una applicazione mobile, e cioè:
- il flusso di navigazione dell'utente attraverso l'applicazione
- gli eventi che agevolano tale navigazione o che invece la ostacolano
- le componenti, intese come interazioni reali con il device, che l'utente sfrutta nell'app
Passiamo a vedere i migliori strumenti disponibili per queste finalità.
Google Analytics per mobile
Partiamo dallos trumento forse più usato ed amato per la l'analitica di siti web: Google Analytics. Il primo evidente vantaggio di adottare questa soluzione è la possibilità di unificare anni di statistiche web con nuove metriche appositamente studiate per il mobile.
GA è crescito moltissimo offrendo nuove funzionalità davvero interessanti. La prima da segnalare è forse lo screen tracking, il cui obiettivo è facilmente intuibile: favorire l'analisi comportamentale offrendo metriche dettagliate quali Screen Views, Unique Screen Views, Average Time on Screen e il tasso di uscita degli utenti da specifiche schermate.
Sempre fondamentale invece il tracciamento di eventi, che garantisce un'approfondita ispezione di cosa succede durante la navigazione: per tracciare un evento, bisogna prima di tutto impostare il tracking nel proprioa ccount GA e impostare una callback a specifiche elementi degli Screen che si volgiono tracciare. E' possibile includere paramentri come la categoria, l'azione, la label e il valore (i primi tre sono fortemente consigliati per una buona metrica, il quarto è opzionale). Consigliamo l'impostazione di eventi legati all'interazione con le componenti fondamentali (ad esempio l'accesso alla fotocamera per una applicazione sociale, o l'uscita anticipata da una partita per una applicazione di gaming) tenendo sempre conto dello stato e dell'origine di tale azione: accedo alla fotocamera in uno specifico orario? Esco dalla partita solo perchè sto perdendo?
Ritornanto agli obiettivi precentemente esposti, notiamo come questi due strumenti, da soli o combinati, possano garantirci gli obiettivi previssati: l'analisi del flusso, la comprensione della navigazione dei singoli utenti e quindi anche delle diversità di approccio e di flusso, e l'utilizzo e l'interazione con le componenti dell'app attraverso il settaggio di specifici eventi.
Consilgiamo la lettura di videoguide appositamente realizzate da Google: https://analyticsacademy.withgoogle.com/course/4 .
AWS mobile analytics
Amazon Mobile Analytics (https://aws.amazon.com/it/mobileanalytics/) è un potente strumento che offre molteplici metriche unendo un ulteriore vantaggio: la possibilità di integrare tali metriche nell'ecosistema di servizi di AWS: non va quindi visto come un semplice strumento di analisi, ma come un elemento di interazione con prodotti cloud di alto livello, particolarmente utile per quelle applicazioni che già sfruttano servizi di AWS.
Partiamo però da cosa ha da offrire Mobile Analytics focalizzandoci sui report disponibili:
- Panoramica: utenti attivi giornalieri (DAU), utenti attivi mensili (MAU), nuovi utenti, indice di attrattività, sessioni totali giornaliere, retention di 1 giorno, ricavi medi per utente attivo giornaliero (ARPDAU), utenti attivi giornalieri paganti e ricavi medi per utente attivo giornaliero pagante (ARPPDAU).
- Utenti attivi: utenti attivi giornalieri (DAU), utenti attivi mensili (MAU), nuovi utenti e indice di attrattività.
- Sessioni: sessioni totali (numero di volte in cui la tua app è stata utilizzata in un giorno specifico) e numero medio di sessioni per utente attivo giornaliero (DAU).
- Ricavi: utenti attivi giornalieri paganti, ricavi medi per utente attivo giornaliero (ARPDAU) e ricavi medi per utente attivo giornaliero pagante (ARPPDAU), utenti attivi mensili paganti, ricavi medi per utente attivo mensile (ARPMAU) e ricavi medi per utente attivo mensile pagante (ARPPMAU).
- Retention: retention giornaliera (include retention di 1 giorno, 3 giorni e 7 giorni) e retention settimanale (include retention di 1 settimana, 2 settimane e 3 settimane) per i nuovi utenti.
- Eventi personalizzati: eventi personalizzati specifici per la tua app (ad esempio quando gli utenti toccano un pulsante oppure ogni volta che un giocatore completa un livello).
Da non sottovalutare il costo veramente accessibile del serivizio: ogni mese 100 milioni di sessioni analizzate gratuitamente, e solo 1 dollaro per ogni milione successivo. Infine, l'opportunità di salvare direttamente le statistiche sullo storage cloud di AMazon S3 e sulla piattaforma di Redshift, permette all'azienda di creare flussi di stockaggio e analitica veramente potenti: immaginate uno scenario dove le statistiche vengono automaticamente catalogate e integrate nel vostro backend pilotando una serie di servizi cloud al fine di offrire ai vostri utenti una esperienza d'uso governata dalle statistiche da essi stessi prodotte.
Localitycs
Meno conosciutoi nel nostro paese ma particolarmente apprezzato da anni è Localytics prodotto che ha concentrato i suoi sforzi sui servizi integrati di analisi e marketing. Si propone come unico strumento in grado di unificare analisi, smart marketing e marketing automation in un prodotto di facile fruizione e integrazione.
Rispetto ai tool precedentemente analizzati, Localytics offre nuove funzionalità inserite in un contesto molto amato da startup e aziende moderne: semplicità di integrazione attraverso API consolidate, dashboard semplici e intuitive, abbattimento dei tempi di apprendimento e adozione. Oltre quindi alle metriche su sessioni, flussi di navigazione e comportamento degli utenti, come come abbiamo visto vanno a assolvere quegli obiettivi prefissati a inizio articolo, Localitycs offre strumenti dinamici di engament e remarketing dei propri visitatori. La lista delle funzionalità in tal senso è molto ampia e promettente, e profondamente allineata con quelel che sono gli obiettivi non solo di analitica, ma anche di veicolazione del traffico mobile.
Parliamo quindi di ads, messages and content delivery automaticamente generato partendo proprio da quelle analitiche che, in questo contensto, non sono solopiù un dato da analizzare ma sono ilmotore per un automatismo che può generare un grande valore nel nostro progetto mobile. Localitcs è uno strumento sicuramente da scoprire e valutare, tenendo conto che il modello di vendit è basato sui MAU, cioè utenti unici attivi nel corso del mese, e ch esolo i primi 10000 MAU sono gratuiti.
Conclusioni
Gli strumenti proposti sono solo alcuni dei diversi toola disposizione. Il nostro consiglio è quello di valutare le reali necessità del proprio business senza però dimenticare che, in ogni caso, eseguire un'analitica di base è assolutamente fondamentale specie in un ecosistema così variabile come quello mobile. Attenzione inoltre al costo dell'analitica, non tanto in termini di canone/licenza, quanto di tempo e risorse necessarie all'implementazione e alla comprensione dei dati raccolti. L'analitica deve rimanere uno strumento a servizio del business e non un ostacolo tecnologico.
