Mobilní analytika (Mobile analytics)

Příklady z praxe

1. 01

   Onboarding, který ztrácí polovinu lidí

   E-shopová aplikace měří čtyři kroky registrace jako samostatné události. Report ukáže, že mezi krokem ověření telefonu a dokončením zmizí 48 % uživatelů, přičemž na Androidu je propad dvojnásobný. Příčinou byla SMS brána, která v jedné síti doručovala kód se zpožděním. Bez rozpadu události podle platformy a verze aplikace by tým hledal chybu v designu formuláře.

2. 02

   Vlastní vrstva pro odesílání událostí

   Aplikace nevolá SDK přímo, ale jedinou funkci, která doplní společné parametry a respektuje souhlas. Díky tomu jde nástroj vyměnit na jednom místě a události nasbírané bez souhlasu se odešlou bez identifikátoru zařízení.

   type EventName = 'screen_view' | 'add_to_cart' | 'purchase';
   
   export function track(name: EventName, params: Record<string, string | number> = {}) {
     if (!consent.analytics) return;
   
     analytics.logEvent(name, {
       ...params,
       app_version: Constants.appVersion,
       platform: Platform.OS,
       session_id: session.id,
     });
   }
   
   track('purchase', { value: 1290, currency: 'CZK', items: 2 });

Časté omyly

MýtusMáme Google Analytics na webu, tak ho jen nasadíme i do appky.

Ve skutečnostiMěření v aplikaci pracuje s událostmi a identifikátory instalace, ne s pageview a cookie. Nástroje pro aplikace mají vlastní SDK a odlišný datový model, takže se webová konfigurace nepřenese jedna ku jedné.

MýtusPočet instalací je hlavní ukazatel úspěchu aplikace.

Ve skutečnostiInstalace jen otevírá možnost, že aplikaci někdo použije. Rozhodující je podíl lidí, kteří se vrátí druhý a sedmý den, a kolik z nich dojde ke klíčové akci. Kampaň umí instalace koupit, retenci ne.

MýtusData v přehledu za včerejšek jsou finální.

Ve skutečnostiZařízení odesílají fronty událostí se zpožděním, když je uživatel offline nebo má aplikaci zavřenou. Čísla za posledních několik dní se proto dopočítávají a srovnávat se dají až po ustálení.

Časté dotazy

Jaké události má smysl v mobilní aplikaci měřit jako první?

Na začátku stačí pět až deset událostí navázaných na hlavní cestu produktu: první spuštění, dokončení onboardingu, klíčová akce (odeslání objednávky, založení záznamu, přehrání obsahu), nákup nebo start předplatného a pád aplikace. Ke každé události patří jasně definované parametry a jeden vlastník, který ví, jaké rozhodnutí z ní vzejde. Rozšiřovat sadu je snadné, opravovat tisíc nekonzistentně pojmenovaných událostí zpětně nikoli. Platí, že přesně měřená malá sada je cennější než široké, ale nedůvěryhodné pokrytí.

Jak mobilní analytika funguje, když je uživatel offline?

SDK ukládá události do lokální fronty na zařízení, obvykle do souboru nebo SQLite databáze, a odesílá je v dávkách, jakmile je k dispozici síť a aplikace běží. Fronta má limit velikosti i stáří, takže při dlouhé nedostupnosti se nejstarší události zahazují. Pro analýzu to znamená rozlišovat čas vzniku události na zařízení od času přijetí serverem: reporty se počítají podle prvního, ale kompletní jsou až s odstupem, typicky po několika dnech.

Potřebuje mobilní analytika souhlas uživatele?

Souhlas je potřeba všude, kde měření sleduje jednotlivce nebo slouží marketingu a personalizaci. Podle GDPR jde o zpracování osobních údajů, protože identifikátor zařízení je osobním údajem, a přístup k údajům uloženým v zařízení navíc řeší pravidla o elektronických komunikacích. Na iOS přistupuje ještě App Tracking Transparency, tedy systémový dotaz před použitím reklamního identifikátoru napříč aplikacemi. Praktické řešení je inicializovat analytické SDK až po rozhodnutí uživatele a bez souhlasu měřit jen agregovaně a bez identifikátorů.

Proč se čísla z analytiky rozcházejí s výkazem z App Store nebo Google Play?

Obchody počítají stahování a účty, analytika v aplikaci počítá spuštění a instalace, které skutečně proběhly a odeslaly první událost. Rozdíl vzniká z několika příčin: stažení bez spuštění, sdílení jednoho účtu na více zařízeních, reinstalace, odmítnutí souhlasu se sledováním a zpožděné doručení událostí. Rozdíl v řádu jednotek až nižších desítek procent je běžný. Důležité je používat jeden zdroj konzistentně pro trend a nesnažit se obě čísla srovnat do rovnosti.

Vyplatí se posílat události ze serveru místo z aplikace?

Serverové měření se vyplatí u všeho, co má finanční nebo právní dopad: nákup, obnova a zrušení předplatného, vrácení peněz, změna stavu objednávky. Server tato data zná spolehlivě, klient je může ztratit při zavření aplikace nebo podvrhnout. Klientské události zůstávají nezastupitelné tam, kde server do dění nevidí: zobrazení obrazovky, gesta, chyby ve formuláři, doba načítání na zařízení. Většina zralých nasazení kombinuje obojí a spojuje je společným identifikátorem uživatele nebo relace.

Zdroje

1. Google Analytics for Firebase(otevře se v novém okně)Google
2. Nařízení (EU) 2016/679 (obecné nařízení o ochraně osobních údajů)(otevře se v novém okně)Úřad pro publikace EU, 2016
3. Úřad pro ochranu osobních údajů(otevře se v novém okně)ÚOOÚ

Související pojmy

• Deep linkDeep link je odkaz, který uživatele nevede na úvodní stránku služby, ale přímo na konkrétní obsah, stav nebo obrazovku. Na webu jde typicky o URL s cestou, parametry nebo fragmentem, v mobilních aplikacích o ověřený odkaz či schéma, které otevře správné místo v aplikaci.
• Kohortní analýzaKohortní analýza je metoda datové analytiky, která sleduje chování skupin uživatelů se společným začátkem, například registrací nebo prvním nákupem, v čase. Pomáhá odhalit retenci, churn, opakované nákupy nebo dopad změn produktu přesněji než souhrnné průměry za všechny uživatele.
• Retenční míraRetenční míra je podíl uživatelů, zákazníků nebo předplatitelů, kteří zůstanou aktivní po zvoleném období. V produktové analytice, e-commerce i SaaS ukazuje, zda se lidé vracejí a platí dál. Počítá se nad jasně definovanou kohortou, jinak může stejné číslo znamenat několik různých věcí.
• Souhlas s cookiesSouhlas s cookies je prokazatelná volba návštěvníka webu, zda smí provozovatel ukládat nebo číst cookies a podobné identifikátory, které nejsou nezbytné pro poskytování služby. V praxi rozhoduje hlavně o analytice, personalizaci, reklamě a konkrétních návazných skriptech třetích stran na stránce.
• A/B testováníA/B testování je řízený experiment, který porovnává dvě varianty stránky, funkce, ceny nebo sdělení na podobných skupinách uživatelů. Měří předem zvolenou metriku, například konverzi nebo retenci, a pomáhá rozhodnout, zda změna skutečně zlepšuje výsledek, nebo zda pozorovaný rozdíl mohl vzniknout náhodou.
• Adaptive IconAdaptivní ikona je formát ikony aplikace na Androidu, který se místo jedné hotové bitmapy skládá z oddělených vrstev: pozadí a popředí. Systém výsledný tvar sám ořízne podle masky výrobce zařízení a může vrstvy animovat nebo přebarvit. Vývojář tak dodá jeden zdroj a launcher z něj vytvoří kruh, čtverec i squircle.
• Anchor textAnchor text je viditelný, klikatelný text odkazu, tedy obsah mezi značkami <a> a </a>. Vyhledávačům i uživatelům popisuje, co najdou na cílové stránce, a spoluurčuje, na jaké dotazy cílová stránka hodnotí. Kvalitní anchor text je krátký, popisný a čitelný i vytržený ze zbytku věty.
• AndroidAndroid je operační systém postavený nad linuxovým jádrem, který vyvíjí Google a otevřeně uvolňuje jako projekt AOSP. Android pohání převážnou většinu chytrých telefonů, dále tablety, televize, hodinky i palubní systémy aut. Aplikace se pro něj píší hlavně v Kotlinu nebo Javě a distribuují přes Google Play i alternativní obchody.