Если вы не настраивали никаких систем аналитики, но собираете основные данные о работе приложения и действиях пользователя самостоятельно, можно использовать эти данные для оптимизации.

Наши аналитики настроят расчет и визуализацию основных необходимых показателей, за которыми надо следить в каждом конкретном случае.

Статистику по падениям приложения и сбоям в сети собирают с помощью таких систем, как:

IOS:

• Xcode
• fabric.io
• Instabug
• Crashlytics
• Firebase Crashlytics

Android

• Firebase Crashlytics
• Finotes
• Bugsee

Информация по сбоям и падениям сети является очень важной для аналитики любых показателей. Косвенно проблемы можно обнаружить и по другим показателям.

Грамотная аналитика мобильного приложения обязательно должна учитывать данные по сбоям.

1C

Для анализа всего того, что происходит внутри приложения, включая работу самого приложения, механик и техник монетизации используют такие системы, как

• Amplitude
• Google Analytics
• Mixpanel

Экспертиза для работы с системами аналитики нужна, чтобы собрать все необходимые данные, а не только собираемые системой. Встроенные средства визуализации, без учета задач конкретного приложения, зачастую только отвлекают. Кроме того, у геймдизайнеров, руководителя проекта и программистов разные задачи, и для их решения нужны разные данные и их представление.

Для анализа трафика выбирают системы, собирающие информацию об источниках трафика различными способами и интегрированные с различными платформами закупки трафика:

• Adjust
• AppsFlyer
• Amplitude
• AppMetrica
• TUNE

В зависимости от бюджета, объема и состава трафика могут быть рекомендованы различные системы, или предложены решения для уже существующих. Важным моментом для анализа трафика является превращение аналитики в конкретные рекомендации в виде цифр и выгрузки списков. Наши аналитики помогут настроить автоматическую оптимизацию работы с платформами закупки трафика как с ручным, так и с настраиваемым управлением.

• AppAnnie
• Sensor Tower

Инструменты анализа сторов – один из самых лучших источников конкурентной аналитики на рынке. Используется так же для анализа паблишеров при размещении рекламы. Данные из этих систем могут послужить для моделирования будущего в случае запуска нового приложения или вложения средств в маркетинг.

В мобильном трафике всё ещё сильно распространены различные способы мошенничества и жульничества (фрода). При работе с большинством платформ затраты на фрод можно возместить при достаточно веской аргументации. Возвраты средств в нашей практике могут достигать 50, 60, 70 и даже 80 процентов.

Существуют автоматические системы, которые частично решают проблему:

• Protect360 (AppsFlyer)
• Fraudshield
• Fraudscore
• Scalarr

Однако большинство крупных девелоперов используют эти системы скорее как рекомендательные, потому что достаточно хорошую аналитику фрода можно провести только с использованием собственных данных.

Предлагаем вам помощь наших специалистов с опытом в этой сфере.