Павел Тучинский, SimilarWeb: Почему наша мобильная аналитика лучше, чем у App Annie и Google Play Store

Развитие событий: Telegram и WhatsApp в картинках из Similarweb (29 января 2015)

Аналитик отдела маркетинга в SimilarWeb Павел Тучинский рассказал Roem.ru о том, почему лидеры рынка (PayPal, eBay и др.) выбирают мобильную аналитику SimilarWeb, и чем их новый «Интеллектуальный сервис оценки вовлеченности в приложение», который аннонсировал вчера TechCrunch, превосходит аналоги.

App Annie — действительно наш конкурент — не показывает количество установок, не имеет рейтинга основанного на использовании. Не показывает, как соотносятся значения рассматриваемого приложения со средними значениями в категории, в то время, как мы показываем benchmark по отношению к категории приложения и в более широком масштабе: по отношению к средним значениям в top paid, top free, top grossing.

App Annie не отражает retention (данные по количеству и времени удалений того или иного приложения и процент лояльных пользователей). Дают информацию только за текущий месяц, мы дает за 6. Многие приложения у них блокированы и доступны только для Enterprise клиентов. В разделе «Интересы аудитории», App Annie основывается только на том, какие еще приложения пользователь установил, в то время как мы в SimilarWeb также анализируем какие еще приложения пользователь реально использует.

Справедливости ради, нужно сказать, что App Annie дает информацию по iOS, а мы пока только в Android’е, но и App Store не за горами.

Остальные сервисы подсчета рейтингов приложений в SimilarWeb прямыми конкурентами не считают, Павел объяснил, почему:

Google Play Store — составляет рейтинг основываясь на количестве установок (и всё), что на самом деле не дает представления о фактической популярности и ценности того или иного приложения.

SimilarWeb, в свою очередь, дает статистику вовлеченности пользователей основываясь на таких показателях, как:

  • Количество активных пользователей в день (то есть какой процент людей реально открывают и пользуются приложением с момента его установки)
  • Количество сессий в день/неделю (как часто пользователь открывает приложение)
  • Продолжительность сессии (как долго человек использует приложение в рамках одной сессии)
  • Какие еще приложения установил данный пользователь и какими еще приложениями он пользуется.

На основе этих показателей мы составляем Usage Rank — рейтинг приложений, отталкиваясь от их использования.

Кроме того, мы показываем retention — «удержание». То есть, как быстро, после изначальной установки, пользователь удаляет приложение. Таким образом, мы можем сказать, какой процент пользователей, установивших приложение, отсеивается, а какой остается лояльным и на каком промежутке времени это происходит. Как полученные показатели сопоставляются с усредненными по данной категории. Все это дает намного более подробный взгляд на фактическую ценность приложения в противовес количеству установок.

Google Analytics и Flurry analytics — показывают вам статистику только вашего приложения. Мы же предлагаем вам посмотреть на конкурентов. Наша фишка в конкурентной разведке, так что их нельзя назвать конкурентами. Но даже по сравнению с ними, retention (показатели возврата) у нас более точные, так как они начинают считывать данные с момента первого открытия, а мы с момента инсталляции.

Лучшие комментарии

  • Контекст комментария

    Nikita Groshin

    SW очень красивые метрика — но большая часть подсчетов вводит в заблуждение или в состояние неопределенности
    Например http://www.similarweb.com/website/coccoc.com
    показывает 256.076867M
    Но если добавить конкурента то сваливается до 8.3M.
    То есть по первой метрике выходит что продукт г-на Лавренко это 70% гугла во Вьетнаме, а по второй 2%.

  • Контекст комментария

    Tuchinsky SimilarWeb

    Спасибо что обратили наше внимание на этот момент.
    Дело в том что когда вы смотрите отдельно аналитику этого сайта, вы видите реальные цифры (поскольку этот сайт подключил свой Google Analytics к нам), а когда добавляется конкурент для которого у нас нет фактических данных, включается сравнение оценочных данных. То есть мы не сравниваем фактические с оценочными, либо фактические с фактическими либо оценочные с оценочными. В данном случае разница так велика потому что большинство посещений Coccoc.com происходят с одноименного (и довольно редко используемого за приделами Вьетнама) браузера, над которым мы только начали работать. Согласен что такая система путает пользователя, но мы работаем над её усовершенствованием.

Добавить 6 комментариев

  • Ответить

    Вы не опасатесь, что если приложение просит разрешение узнать о других приложениях на телефоне, то его просто ставить не будут. Я бы не стал :(

  • Ответить

    SW очень красивые метрика — но большая часть подсчетов вводит в заблуждение или в состояние неопределенности
    Например http://www.similarweb.com/website/coccoc.com
    показывает 256.076867M
    Но если добавить конкурента то сваливается до 8.3M.
    То есть по первой метрике выходит что продукт г-на Лавренко это 70% гугла во Вьетнаме, а по второй 2%.

  • Ответить
    Tuchinsky SimilarWeb

    Спасибо что обратили наше внимание на этот момент.
    Дело в том что когда вы смотрите отдельно аналитику этого сайта, вы видите реальные цифры (поскольку этот сайт подключил свой Google Analytics к нам), а когда добавляется конкурент для которого у нас нет фактических данных, включается сравнение оценочных данных. То есть мы не сравниваем фактические с оценочными, либо фактические с фактическими либо оценочные с оценочными. В данном случае разница так велика потому что большинство посещений Coccoc.com происходят с одноименного (и довольно редко используемого за приделами Вьетнама) браузера, над которым мы только начали работать. Согласен что такая система путает пользователя, но мы работаем над её усовершенствованием.