Как работает новая сегментация AppMetrica

Отчёты дают представление о ситуации в широком смысле. Чтобы выделить внутри отчёта уникальную аудиторию, данные нужно сегментировать. Чем точнее настроен сегмент — тем прозрачнее выборка и больше уверенность в том, что на основе данных сделаны верные выводы. Изучив вопросы и ситуации, в которые попадают пользователи AppMetrica, мы сделали сегментацию ещё более гибкой.

Что изменилось?

Раньше центром сегментации в AppMetrica был пользователь. К идентификатору пользователя привязывались атрибуты: профиль, история местоположений, версия приложения и операционной системы — всё, что вы можете найти в AppMetrica. Не стоит беспокоиться — этот уровень никуда не исчез, как и ваши старые сегменты.

Но старый вариант не позволял формировать сложные сегменты, в которых бы отличались атрибуты пользователя и его действий. Примеры обязательно покажем ниже, а пока пару слов о том, как работает новый подход.

Мы разделили сегментацию на два уровня: пользователя и его активностей — конкретных событий и сессий.

AppMetrica знает, что пользователь установил определённую версию и сборку приложения, перейдя с рекламного баннера. За время жизни в приложении он совершал конверсии, словил несколько крэшей (надеемся, что нет) и получил несколько релевантных пушей (надеемся, что да). Всё это — уровень пользователя. Такие фильтры, одинаковы для всех отчётов.

Копнём глубже: у каждого взаимодействия пользователя с приложением — сессии, события, push-кампании, крэша — тоже есть уникальные атрибуты:

у конкретной сессии может быть лишь одна длительность и привязанный к ней набор событий,
push-кампания была отправлена в конкретное время и дала какое-то количество конверсий,
крэш случился на определённом наборе устройств, подключенных к сети конкретного оператора, ~~когда луна была в Козероге,~~ в определённой версии приложения, после открытия настроек.

И для каждого такого отчёта мы добавили свой собственный уровень сегментации:

Как работает новая сегментация AppMetrica — AppMetrica говорит с вами на человеческом языке: *Отобрать пользователей по условию А, у которых были сессии с условием Б*. Подробнее об этом — в документации.

За кнопками «+» скрываются уже знакомые метрики, поэтому разобраться в новом интерфейсе не составит труда. Лишь обратим внимание, что на уровне пользователя фильтры делятся на три состояния:

Lifetime-метрики — метрики, которые накапливаются за всё время жизни пользователя: количество дней с установки или последнего запуска, количество открытых пушей, сессий и крэшей.

Последнее значение — информация о последнем местоположении, устройстве, версии и сборке приложения.

Состояние на момент конкретных конверсий — все остальные фильтры учитывают состояние на момент совершения конверсии: события в приложении, получения пуша, открытия диплинка.

Особняком в списке фильтров стоит демография: её показатели — эвристические и рассчитываются технологией Крипта.

Таким образом, сегментируя на уровне пользователя, вы максимально сужаете выборку.

На уровне активности (сессии, события, пуша) AppMetrica ищет людей или устройства с определёнными метриками, которые за период отчёта могли встретиться несколько раз, и подойдёт любое совпадение, а значит — выборка будет шире.

Можно пример?

Можно! Иногда нам важно знать актуальное местоположение пользователя — ту страну, область или город, где человек был последний раз. Это позволит учесть миграцию не только по сезонам, но и в реальном времени. Ещё вы точнее старгетируете push-кампании и сегменты Яндекс.Аудиторий.

Предположим, нашим приложением по продаже туров пользуются путешественники — Вася и Петя. Из их профилей мы знаем, что они легки на подъём — часто покупают билеты за пару дней до отъезда. Сегодня среда, и мы хотим предложить им релевантное путешествие на ближайшие выходные, с помощью push-кампании.

Пользователь Вася на этой неделе сначала был в Москве, а потом уехал в Санкт-Петербург.
Пользователь Петя в те же даты сначала был в Санкт-Петербурге, а потом переместился в Сочи.

Уровень отчёта

Если сегментировать отчёт на уровне конкретной активности — по местоположению «Санкт-Петербург», в выборку попадут оба пользователя.

Уровень пользователя

На этом уровне AppMetrica выберет только те данные по местоположению, которые зафиксировала в момент последнего взаимодействия пользователя с приложением.

Таким образом, в сегмент «Санкт-Петербург» попадёт только Вася — ведь здесь AppMetrica видела его в последний раз. Петя хоть и был в Петербурге, но его актуальное местоположение — Сочи.

Отлично! Теперь мы знаем, что Пете тур из Санкт-Петербурга в Сочи не подойдёт.

Условия на разных уровнях можно комбинировать. Пример из e-commerce: поищите пользователей, которые хоть раз за период покупали товар из категории «Товары для дома» и последний раз купили кофеварку. Быть может, им пригодится тостер, и стоит разослать на них push-кампанию?

Тонкости

Пользуясь новой сегментацией, учитывайте нюансы.

Доступность фильтров

При добавлении нового фильтра сегментация учтёт условия, примененные на уровнях выше. Например, если задать фильтр на пользователей, у которых производитель устройства — Samsung, то на уровне сессии другие производители будут недоступны — одно и то же устройство не может быть от разных производителей. А вот конкретную модель аппарата Samsung выбрать можно.