Тема: РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ СПЛИТ-ТЕСТИРОВАНИЯ И АНАЛИТИКИ МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ АНАЛИТИКИ 6
1.1. Обзор и исследование наиболее популярных сервисов аналитики
мобильных приложений 6
1.2. Выявление критериев анализа приложений по категориям 22
1.3. Оценка временных и финансовых затрат 30
2. ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ A/B-ТЕСТИРОВАНИЯ 34
2.1. Обзор и исследование наиболее популярных сервисов сплит-
тестирования мобильных приложений 34
2.2. Выявление самых распространенных ошибок при проведении сплит-
тестирования мобильных приложений 41
2.3. Важнейшие критерии тестирования мобильных приложений 45
2.4. Оценка временных и финансовых затрат 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 51
ПРИЛОЖЕНИЕ
📖 Введение
Аналитика - один из ключевых элементов для принятия решений в экономике, а также в продвижения мобильных приложений. С помощью полученной статистики можно определить наиболее эффективные источники трафика, выявить как сильные, так и слабые стороны продукта, выяснить, что необходимо улучшить (рекламу, локализацию по регионам и т.д.) [5].
Как правило, компании используют статистику для решения широкого круга задач, например: повышение качества самого приложения, построение маркетинговой стратегии, оценка конкурентоспособности. С точки зрения топ - менеджмента, основным показателем является количество установок и рейтинг приложения, а перед разработчиком стоит задача оценить качество продукта, количество конверсий, платные действия пользователей и конкурентные преимущества продукта.
Понять пристрастия и предпочтения клиентов, угадать их прихоти, создать непреодолимое желание приобретения продукта - вот что действительно ценно. Обычно, в ход идут различные опросы, анкеты, дорогостоящие маркетинговые исследования, долгие раздумья над результатами рекламных акций и продаж. Всё, лишь бы угодить клиенту и привлечь его большее внимание [2]. При этом, всегда хочется избежать излишней и нудной работы, а также исследовать свою базу менее затратными по финансам и времени способами. Один из таких способов - сплит - тестирование.
Данный инструмент развития проектов известен также, как A/B- тестирование. Этот метод позволяет быстрее и результативнее измерять предпочтения аудитории и влиять на ключевые показатели эффективности и востребованности мобильного приложения, включая количество новых пользователей, среднее время пребывания клиентов в системе, процент пользователей, которые вернулись на следующий день после первого визита и другие немаловажные метрики.
Суть сплит - тестирования заключается в том, что контрольная группа элементов (контрольный образец) сравнивается с набором тестовых групп (множеством вариаций), в которых один или несколько показателей были изменены [3]. Практический смысл использования этого метода заключается в поиске и внедрении компонентов текущей страницы приложения, увеличивающих ее результативность, и улучшении целевого показателя в общем.
Тестируется, как правило, практически все. Для примера можно привести краткий список: шрифты текстов, баннеры, изображения, цвета приложения, расположение элементов на странице, терминология. Но всегда следует помнить, что в сплит - тестировании побеждает не самый лучший вариант, а лучший из тех, которые участвовали в тестировании [4]. Следовательно, всегда остается свободное пространство для последующего тестирования и повышения эффективности приложения.
Но провести успешный A/B эксперимент без специальных сервисов - практически невозможно. Несомненно, в современном мире такие сервисы существуют, однако, немногие из них готовы похвастаться высокой результативностью и практически каждый не удовлетворяет своих пользователей текущим коэффициентом конверсии. Так, например,
специалисты облачного сервиса Visual Website Optimizer провели свое собственное исследование, показавшее, что только 1 из 7 каждых сплит-тестов дает статистически значимый рост конверсии [6].
Также невозможно представить процесс эффективного проведения сплит - тестирования без аналитики мобильного приложения, о котором упоминалось ранее. Для этого в наши дни существует очень большое количество конкурирующих между собой сервисов и каждый из них имеет собственный "наилучший" вариант данного исследования. Тем не менее, как показывает мониторинг отзывов пользователей подобных средств, большинство сервисов требует излишние трудозатраты и не имеет конкретных методологий.
Таким образом, была поставлена цель работы - разработка стратегии аналитики, а также алгоритма сплит - тестирования мобильных приложений.
Задачами, выполнение которых необходимо для достижения поставленных целей, являются проведение анализа наиболее популярных на сегодняшний день сервисов для аналитики и сплит - тестирования мобильных приложений, выявление критериев аналитики мобильных приложений и формирование методов, следование которых позволит охватить максимальное количество критериев с минимальными затратами.
✅ Заключение
На основе данных исследований было выявлено, что ни один из существующих на рынке инструментов для аналитики мобильных приложений не может похвастаться идеальными параметрами и делать все необходимое сразу (хотя некоторые близки, но очень дороги), что создает в этой сфере ряд определенных сложностей. Ведь именно благодаря аналитическим сервисам можно узнать огромное количество информации о посетителях и на основе этих данных выстроить эффективную стратегию по оптимизации конверсии.
Также было отмечено, что, несмотря на схожий функционал
практически всех платформ для сплит-тестирования, при запуске
экспериментов допускаются некоторые ошибки и игнорируются важные аспекты. Подобные недочеты упускать нельзя, так как результаты, полученные в ходе простого сплит-теста, могут быть весьма значительными для бизнеса.
В результате были разработаны стратегии аналитики и сплит- тестирования мобильных приложений. Следование разработанным стратегиям уменьшает временные и финансовые затраты на анализ и тестирование мобильных приложений, что позволит улучшить продукт по требуемым показателям и повысить его конверсию.



