Приложение Life Time Training поможет вам достичь ваших целей в фитнесе, предоставляя персонализированные программы, созданные сертифицированными личными тренерами Life Time. Обучение на протяжении всей жизни поможет вам оставаться приверженным здоровому образу жизни с помощью комплексных планов обучения, интерактивных сообщений и отчетов о ходе работы.
В приложении сообщения
Будьте ответственны за мгновенные сообщения с вашим тренером и в группах сообщества приложения.
ТАМОЖЕННЫЕ ПРОГРАММЫ
Созданная сертифицированным персональным тренером Life Time, ваша программа будет адаптирована к вашим целям и возможностям.
ВИДЕОБИБЛИОТЕКА УПРАЖНЕНИЯ
Просматривайте видео каждого упражнения, предписанного вашим Личным тренером, чтобы увидеть правильную форму и технику.
КАЛЕНДАРЬ ТРЕНИРОВКИ
Посмотрите календарь вашей программы, чтобы узнать, что будет и что вы уже сделали.
Отслеживание программы
Отслеживайте свои кардио и силовые тренировки, измерения тела и задачи, чтобы оставаться мотивированным.
Zivert — Life | Премьера клипа
Отслеживание прогресса
Делайте фотографии прогресса и записывайте результаты измерений по мере выполнения плана.
Отслеживание питания
Синхронизируйте с Fitbit или MyFitnessPal, чтобы отслеживать ежедневное питание.
Источник: play.google.com
Life Time Value – что это такое и какой метод подсчета LTV выбрать?
Так уж повелось, что Life Time Value (LTV) – одна из наиболее важных метрик, которые просто необходимо учитывать разработчикам коммерческих приложений. Проблема в том, что как раз разработчики этот показатель используют не так уж часто. Согласно опросу, проведенному Tapdaq, почти 100% создателей приложений согласны с тем, что LTV – это наиболее важная метрика для коммерческих приложений.
При этом 95% авторов используют сторонние инструменты аналитики для своих программ, но только 1 из 20 таких инструментов просчитывает LTV! Сейчас большинство разработчиков оценивают успешность своих приложений по количеству загрузок или по положению в рейтинге каталога. Но на самом деле эти показатели не отражают финансовую успешность приложения. Загрузки и рейтинг – это отлично, но сколько денег отдельно взятый пользователь «вкладывает» в программу за определенное время? Давайте разберемся.
В общем-то, некоторые разработчики не используют LTV, зато просчитывают ARPU, поскольку просчитать ARPU можно быстрее и легче, чем LTV. Но показатели все же различаются, и ARPU не является самодостаточным.
Давайте посмотрим на четыре способа просчета LTV, а затем ознакомимся с опытом некоторых компаний в плане увеличения LTV.
Что такое LTV?
Да, стоит сразу прояснить значение этого термина. В противном случае может возникнуть непонимание сути метрики. LTV, или Life Time Value, это сумма, которую человек тратит в приложении за все время использования программы или за определенный период. Ключевое значение имеет слово «сумма», а не «доход» или «прибыль».
Hadoop In 5 Minutes | What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Explained |Simplilearn
Дело в том, что «сумма» может быть определена как нечто отличное от выручки. LTV может зависеть не только от чисто денежного значения, но и от действий, которые предпринимает пользователь в отношении приложения, и эти действия имеют значение для продвижения программы. Например, это «беспроволочный телеграф», когда пользователь делится информацией о приложении в социальной сети. Это могут быть и деньги, которые тратит пользователь на In-App-покупки или приносит при клику по рекламе.
Что касается социальных сетей, здесь все просто. Пользователь делится информацией о программе, и эта информация привлекает еще двух пользователей, которые тратят уже реальные деньги. Несмотря на то что первый пользователь ничего не потратил, его «работа» может быть оценена суммой дохода, который обеспечили привлеченные им пользователи.
LTV лучше всего измерять, беря отдельные категории пользователей, а не сразу всю базу. Это позволяет оценить паттерны поведения пользователей, что может быть полезно.
В чем отличие LTV и ARPU?
Порой LTV кажется аналогом ARPU (Average Revenue Per User), но все же это различные метрики.
ARPU – относительно просто подсчитываемый показатель. И да, при расчете ARPU во внимание принимается именно выручка, приносимая отдельно взятым пользователем.
Самым простым способом подсчитать ARPU может быть такой метод: берем общий доход и делим его на общее количество загрузок. Это позволит понять, сколько в среднем приносит каждая загрузка приложения.
ARPU просчитывается по всей базе пользователей, здесь не нужно брать отдельные категории или сегменты.
Факторы, используемые при подсчете LTV
При подсчете LTV стоит учитывать несколько факторов. Усиление каждого из них позволяет увеличить и LTV.
Удержание пользователей
Хорошо известный разработчикам фактор. Здесь подразумевается то, насколько часто пользователи работают с приложением. Удержание является важным компонентом LTV, поскольку чем чаще пользователь возвращается, тем больше шансов на то, что пользователь сделает определенный «вклад» – либо деньги, либо, как мы уже писали выше, что-то иное. Можно сказать, что удержание – самый важный фактор, который влияет на LTV.
Монетизация
Это простой показатель, который выражается в том, сколько денег вкладывает пользователь в приложение. Очевидно, что чем больше тратит отдельно взятый пользователь, тем выше LTV.
Этот показатель отражает количество новых пользователей, приведенных существующим пользователем приложения. Это может быть и личная беседа, и публикация информации о программе в Сети, и все прочее.
Average Revenue Per User (ARPU)
Как говорилось выше, этот показатель вычисляется просто: берем общее количество дохода приложения и делим на общее количество загрузок.
Average Revenue Per Daily Active User (ARPDAU)
То же самое, что и ARPU, только здесь показатель просчитывается ежедневно. Берем дневной доход и делим на количество пользователей за день.
4 способа подсчета LTV
Есть несколько методов подсчета LTV, мы предлагаем рассмотреть четыре основных, которые используются чаще всего.
Средний LTV
Это довольно простой (если честно – очень простой) способ подсчета LTV. Берем APRDAU (Average Revenue Per Daily Active User), умножаем на среднее значение удержания.
LTV = APRDAU × ср. удержание
Помните, что APRDAU получаем путем деления дохода за день на суточное количество пользователей. Этот метод подходит для приложений со значительной пользовательской базой и доходом. Если же у приложения еще не так много пользователей и минимальный доход, этот метод подсчета не слишком подходит.
Второй метод довольно значительно отличается от первого. Здесь вводится дополнительная метрика – Churn.
Для просчета этой метрики нужно знать, сколько людей прекращают использовать приложение за определенное время. Например, если у приложения 100 пользователей и 20 из них прекращают работать с программой в течение месяца, то ежемесячный показатель churn равен 20%.
Также необходимо знать ARPU. Как вычислить этот показатель, мы уже знаем.
Ну, а теперь используем вот такую формулу:
LTV = ARPU × (1 ÷ Churn)
Weekly Cohort
Еще один интересный метод, где применяется разделение всей базы пользователей на группы с периодом в неделю или год.
LTV рассчитывается отдельно для каждого сегмента. Например, пользователи, которые скачали приложение 50 недель назад, записываются в отдельную группу. А те, кто скачал приложение 4 недели назад, – соответственно, в другую группу.
Формула здесь довольно простая. Для каждого недельного сегмента просчитываем вот что:
LTV = общий In-App Purchase доход ÷ количество пользователей в сегменте
Метод подсчета с использованием «вирусности»
Как упоминалось ранее, распространение пользователем информации о приложении имеет важное значение при подсчете LTV. И в этом методе как раз и «беспроволочный телеграф» используется.
Для того чтобы принять этот фактор во внимание, нужно ввести определенный коэффициент, например k. Он будет равен единице, если каждый пользователь приложения привел еще одного человека. В этом случае формула будет очень простой, поскольку коэффициент можно не учитывать.
У программы, где этот коэффициент больше единицы, база пользователей будет стремительно увеличиваться, поскольку они постоянно добавляются. Правда, программы с k > 1 достаточно редки.
В общем, здесь нужно знать, какой коэффициент именно у вашего приложения. Затем можно использовать вот такую формулу:
LTV= (1 + K) × ARPU
Если у вас приложение с ARPU = $1,2 и вирусным коэффициентом 0,2, то значение LTV будет следующим:
LTV = (1 + 0,2) × $1,20
Вывод
Каждый из способов вычисления LTV по-своему хорош. Мы в Appodeal предлагаем попробовать сразу несколько методов и выбрать тот, который оптимально подойдет вам. Если вы до сих пор не отслеживали LTV, самое время это сделать.
Как только вы определите, какой у вас LTV, можно будет понять, что сделать для вывода приложения на новый уровень.
В качестве примера увеличения LTV можно привести случай с приложением компании Secret Escapes, которая занимается туризмом. Компании хотелось понять, будет ли приложение эффективно работать, если ввести обязательную регистрацию.
Мнения команды здесь разделились. С одной стороны, обязательная регистрация в приложении вводит в игру некую эксклюзивность, элемент причастности к сообществу избранных. С другой – обязательная регистрация может отпугивать новых пользователей, и это случается достаточно часто.
Чтобы выяснить, как повлияет обязательная регистрация на поведение пользователей, было решено провести эксперимент, разделенный на две части. Первый позволял пользователям пропускать экран регистрации. Второй делал регистрацию в приложении обязательной.
Как оказалось, опасения были напрасными: обязательная регистрация положительно повлияла на популярность приложения. А выяснить это удалось путем просчета LTV одним из описанных выше способов. LTV приложения с обязательной регистрацией значительно превышал LTV приложения, где экран регистрации можно было пропустить.
И, конечно, мы рассчитываем, что по дороге к успешной монетизации своих приложений вы решите подключить и наш сервис, ведь оптимальная реклама может быть одним из слагаемых высокого LTV.
- Блог компании Appodeal
- Исследования и прогнозы в IT
- Финансы в IT
Источник: habr.com
Time to Interactive
В последние годы важность скорости страницы и времени загрузки — постоянная тема для обсуждения. Игнорирование проблем с производительностью сайта опасно для успеха сайта, поскольку посетители сайта (включая Google и Facebook) отказываются от взаимодействия со страницами, которые медленно загружаются. И это несёт прямую угрозу бизнесу.
Недавние исследования Google показали, что 53% посетителей покидают мобильный сайт, если его загрузка занимает более трех секунд. Но результаты, которые всплыли в процессе данных исследований стали шокирующими. Огромное количество сайтов, в своей мобильной версии при слабом интернет-сигнале, готовы к полноценному взаимодействию спустя только 22 секунды.
После этого, поисковые системы изменили алгоритм ранжирования, поставив на первое место именно скорость загрузки. И сколько бы денег вы не вложили в платное продвижение, если не проведена полная оптимизация сайта и он работает медленно, поисковики не предложат его пользователям. После этого появилось большое количество скоростных интернет-ресурсов.
При проведении оптимизации сайта, некоторые веб-разработчики уделяют внимание исключительно скорости загрузки страницы. И это в корне неправильный подход. Настройки должны осуществляться полноценные и затрагивать все аспекты. Помимо простой загрузки различных ресурсов, составляющих веб-страницу, также необходимо учитывать время выполнения JavaScript.
Это время, которое требуется браузеру для выполнения элементов JavaScript, которые делают страницу интерактивной. И все они добавляют время к традиционным показателям загрузки страниц. А если говорить непосредственно о взаимодействии — то являются даже важнее.
Одним из важнейших показателей в данном сегменте является Time to Interactive. Это время, за которое контент страницы становится функциональным и готовым для взаимодействия с пользователем после стабилизации контента. Это не опция, а критерий оценки.
Что такое показатель Time to Interactive
Time to Interactive (TTI) является метрикой Google, которая используется всеми браузерами, а также другими поисковыми системами. TTI измеряет сколько времени требуется в интервале от момента загрузки элементов страницы до момента, когда эти элементы становятся интерактивными — доступными для использования.
Следовательно, Time to Interactive — это точка, в которой макет стабилизировался, ключевые веб-шрифты видны, а основной поток доступен для обработки пользовательского ввода. Создано это для того, чтобы при работе со всё более сложными веб-интерфейсами, учитывать не только скорость загрузки страницы, но и насколько быстро она реагирует на действия пользователя.
Все показатели измеряются в миллисекундах. Полностью интерактивной страница является только при соблюдении трёх основных правил:
• На странице отображается полезный контент, который измеряется первой содержательной краской
• Обработчики событий регистрируются для наиболее видимых элементов страницы
• Страница реагирует на взаимодействие с пользователем в течение 50 миллисекунд и менее
Измерение TTI является крайне важным, так как некоторые сайты оптимизируют видимость контента за счет интерактивности. И этим пользуются недобросовестные веб-разработчики. При этом, для пользователя такой сайт будет не удобным и не функциональным. Он визуально кажется готовым к использованию, но когда пользователь пытается взаимодействовать с ним, то ничего не происходит. Это негативно сказывается на конверсии.
Как измерить TTI
Одним из основных расширений, которое в настоящее время использует TTI в качестве метрики в своих отчетах, является расширение Chrome Lighthouse. «Маяк» использует TTI как фактор измерения общей эффективности сайта. Запустив сайт с Lighthouse и проведя его тестирование, на выходе становится доступным подробный отчет об общей эффективности сайта его доступности и реальном времени, которое пользователи затрачивают на взаимодействие с ним.
Оценка TTI — представляет собой ни что иное, как сравнение TTI конкретной страницы и TTI для реальных веб-сайтов на основе данных из архива HTTP . К примеру, сайты, работающие в девяносто девятом процентиле, отображают TTI примерно за 2,2 секунды. Если TTI отдельно взятого сайта составляет 2,2 секунды, то это значит, что показатель TTI составляет 99.
Все показатели имеют как цифирное, так и цветовое значение:
• Быстро (зелёный) — 0,5-2 секунды
• Средне (оранжевый) — 5,3-7,3 секунды
• Медленно (красный) — выше 7,3 секунды
Стоит учитывать, что отследить Time to Interactive на устройствах реальных пользователей, а не на собственном ПК или мобильном устройстве, несколько сложнее. Для этого разработан метод getFirstConsistentlyInteractive(), используя который в Google Analytics,можно отследить TTI. Для его применения необходимо ввести приблизительно следующий скрипт:
import ttiPolyfill from ‘./path/to/tti-polyfill.js’;
eventCategory: ‘Performance Metrics’,
eventAction: ‘TTI’,
eventValue: tti,
nonInteraction: true,