О том, что сегодня может AppMetrica, чем она лучше Google Analytics и Flurry, а также, куда планирует двигаться, — мы поговорили с менеджером проекта Александром Лукиным.
Привет! Сейчас на рынке очень много аналитических сервисов, очень много различных предложений. В то же время мы все знаем, что Яндекс довольно давно занимается аналитикой. Еще до того, как рынок оказался ею пресыщен. В связи с этим возникает такой вопрос: почему AppMetriсa появилась только сейчас, что задерживало?
Действительно, «Яндекс» уже давно предлагает аналитику, Яндекс.Метрика – система веб-аналитики- существует очень давно. Решение для мобильной аналитики у нас появилось в 2013 году. Это была, на тот момент, первая полностью бесплатная, не зависящая от объемов и при этом реалтаймовая мобильная аналитика. Тогда, в 2013 году, кроме нас был Google Analytics — реалтаймовый и бесплатный, но с лимитом на объем данных. Ещё был Flurry, в котором тогда отчетов приходилось ждать по двое суток. Были платные решения, вроде Localytics. И это все, что имелось на тот момент. Могу, конечно, упустить какие-нибудь менее популярные системы или стартапы, бывшие в то время. Поэтому можно сказать, что на рынок настоящей мобильной аналитики Яндекс все-таки вышел одним из первых.
А вот с выходом на рынок именно мобильного трекинга мы, действительно, немного припозднились — это правда. Мы вышли последними из всех имеющихся решений. Kochava была перед нами — зарелизилась в 2014 году. Все трекеры существовали уже с 2013 года и ранее. Это и MobileAppTracking, и Adjust, и AppsFlyer.
Такая задержка была обусловлена тем, что мы не очень хорошо понимали, в каком направлении двигаться. Все трекеры были разные: кто-то предлагал большую гибкость, кто-то — удобство пользования, но меньшую гибкость. Мы, в итоге, старались при разработке учесть самое лучшее из конкурентов и собрать свой продукт, который будет максимально сбалансированным.
Хорошо, идем дальше. Как я уже отметил, предложений на рынке очень много сегодня. Почему именно к AppMetriсa должен присмотреться разработчик?
Здесь конкретика важна. Если сравнивать с бесплатными решениями, то все сведется к сравнению сдвумя сервисами. Это Google Analytics и Flurry.
Если сравнивать с Google Analytics, то у нас и отчеты, и функциональность приблизительно одинаковые. Мы также предлагаем SDK под все платформы, но у нас нет ограничений на объем данных в месяц. В лимит Google Analyticsдостаточно легко упереться, если проект начинает набирать популярность. И у нас нет ограничений на семплирование в отчетах. Мы позволяем балансировать скорость построения и точность отчета. То есть, можно построить отчет по всем данным без семплирования, но это займет время. В Google Analytics же есть максимальная планка семплирования, а для снятия ограничения, нужно приобретать Premuim, который достаточно дорого стоит.
Если сравнивать с Flurry, то этот сервис совсем недавно получил реалтаймовые возможности — в самом конце августа, и пока рано делать какие-то выводы.
Плюс, Google Analytics и Flurry — это системы мобильной аналитики, мы же предлагаем в одной системе, с одним SDK- и трекинг, и поведенческую аналитику по пользователям, и контроль стабильности приложения (сбор и анализ креш логов).
Мой любимый вопрос — когортный анализ. Почему спрашиваю: за последний год появилось ряд решений, предлагающих именно его. То есть, с помощью которых я могу выделить китов, разбить их на типы и отслеживать их поведение. Можно ли такое делать в AppMetrica?
У нас сегментировать можно любой отчет, причем по огромному количеству параметров с помощью фильтров — в том числе и по достижению событий. Сейчас мы заканчиваем разработку отчетов воронок и графа переходов по событиям. Воронки также можно будет сохранять и по ним сегментировать остальные отчеты.
Из интересных отчетов у нас есть отличный когортный анализ, с помощью которого можно изучить возвращаемость, конверсию в целевые события для разных когорт. Еще у нас есть отличный отчет по географии. Он, пожалуй, лучший из всех систем, поскольку позволяет для любой страны мира построить иерархию: страна — регион — город. Такой детальный отчет может быть интересен для гиперлокальных сервисов, например, доставки или сервисных приложений. У нас также есть отчет по соцдему, в котором мы отдаем наружу знания Яндекс.Крипты об этом пользователе.
Немного возвращаясь назад. Одним из главных ваших преимуществ на данный момент является полная бесплатность. А на чем планируете деньги зарабатывать?
Во-первых, мы с помощью AppMetrica хотим решить, прежде всего, имиджевую задачу для Яндекса, а именно усилить наш бренд — бренд Яндекс — как технологический бренд для мобильных разработчиков. До этого у нас было совсем немного предложений для мобильных разработчиков — SDK карт, SpeechKit и так далее. Но нечто объединяющее, аналитику, мы смогли предложить только сейчас. Так что, повторюсь, это и имиджевая задача.
Во-вторых, мы сами этим решением пользуемся, хотя на самом деле доля приложений Яндекса в объеме обрабатываемых AppMetrica уже меньше трети.
В-третьих, сейчас продукт бесплатен и таким он и останется. Трекинг и аналитика будут бесплатными, вне зависимости от объема данных. Но с определенной долей вероятности мы будем добавлять фичи, которые будем монетизировать напрямую. Что это за фичи, я пока говорить не могу. Когда они выйдут, тогда и расскажем.
Что сейчас с SDK?
У нас есть SDK для Windows Phone, для десктопного Windows, для Android и iOS, а также у нас сейчас есть Unity-плагин, который весьма востребован. Дальше мы планируем создавать плагины и SDK под другие технологии – Xamarin, PhoneGap.
А к Unreal будете делать?
Не могу пока сказать точно.
Работаете со сторонними аналитиками?
Да, в средних и больших компаниях зачастую используются собственные решения. Так что, если у вас уже есть как-то поставленный процесс потребления аналитики внутри компании или у вас есть свои внутренние аналитические решения, то наше API позволяет забирать, как агрегированные данные, так и сырые, и строить все отчеты на своей стороне. Так же эти сырые данные могут быть использованы для ретаргетинга в будущем.
Вот еще какой вопрос: у Яндекс.Метрики есть каталог сайтов, это своеобразный топ по цитируемости. Не хотите сделать что-то подобное, но для приложений?
Идея интересная, у нас она пресекается немного с одним из планов развития, а именно — добавлением базовой аналитики по сторам. Поскольку мы хотим развивать AppMetriсa в сторону создания консолидированного решения для всех маркетинговых активностей, связанных с приложением, то, конечно же, сюда бы было интересно включить сравнение с приложениями конкурентов. Пока что у нас в планах реализация базовой аналитики по сторам, которая бы позволяла отслеживать изменения позиций в топах и категориях стора, отслеживать комментарии и прочее.
И последний вопрос: у Google есть собственные курсы по аналитике, даже дипломы выдают. Будет ли что-то подобное у Яндекса?
На самом деле AdWords и Google Analytics, действительно, настолько сложные, что там нужны курсы — это факт известный. По Яндекс.Метрике тоже есть ряд курсов, которые позволяют овладеть какими-то тайными знаниями, но они в большей степени связаны с нашими курсами по Яндекс.Директу. Что касается AppMetriсa, то тут мы делаем упор на наращивание базы знаний вокруг проекта, чтобы легко разобраться с сервисом пользователь мог бы сам.
К слову, у нас есть уже раздел на tech.yandex.ru, где собираются лучшие кейсы использования, есть общий раздел документации, и скоро мы запустим наш блог, в котором будем рассказывать про работу с AppMetrica и мобильную аналитику в общем.
Спасибо за интервью!
Комментарии
Ответить