LTV или Live Time Value это сумма, которую пользователь тратит в приложении за все время его использования. Если вы продаете в приложении, то это жизненно важная для вас метрика.
Разберемся, как посчитать LTV во Flurry, одной из самых популярных бесплатных систем мобильной аналитики.
Требования к интеграцииЧтобы посчитать LTV, необходимо:
— При запуске и входе в приложение вызывать метод Flurry setUserID. Для зарегистрированных это логин или внутренний ID. Для анонимных пользователей генерировать ID любым удобным способом, главное, чтобы он не менялся при последующих запусках. При экспорте лога события Flurry не экспортирует свой внутренний ID, но экспортирует установленный вами.
— Событие покупки с параметром суммы покупки. Все суммы должны быть в одной валюте.
— Восстановление покупок НЕ должно вызывать события покупки. Часто встречается такая ошибка.
Как посчитатьЭкспортируем данные события: Events → Экран события (ищем в поиске или выбираем в списке)→ Event Logs →Download CSV
Получаем таблицу со строками такого вида:
Просуммируйте покупки по User ID и получите LTV. Сделать это можно в Google Docs. Готовые формулы и пример смотрите в
документе.
Для удобного подсчета LTV мы сделали онлайн сервис. Загружаете данные из Flurry и получаете красивую табличку с LTV, средним временем жизни и другими данными.
РезюмеК сожалению, это всего лишь красивая табличка. Ценности от чисел нет. Flurry не позволяет фильтровать лог событий по источнику трафика или сегментам пользователей. Вы не сможете оценивать LTV для разных рекламных каналов или успешность новой версии приложения. И внимательный читатель заметит, что Flurry тут не причем. Он просто принимает и хранит данные. Flurry не подходит для подсчета LTV.
На мой взгляд, есть три варианта полноценной мобильной аналитики.
Своя аналитика + MAT. Собираем события с параметрами приложения и складываем в SQL базу. С помощью SQL запросов и скриптов получаем любые интересующие нас данные.
MAT + MixPanel. Удобные воронки, зачатки когортного анализа, push-аналитика, с расширением People и LTV (но очень дорого). В следующих письмах посмотрим, как связать MAT и MixPanel.
Localytics. Похож на MixPanel, но определение источника трафика встроено в аналитику, можно обойтись без MAT.
В любом случае, иногда вам придется выгружать данные из MixPanel и Localytics и анализировать их руками. Учите SQL и Python :)
