AppMetrica для продакта: события и воронки

Зачем продакту AppMetrica

Если продукт мобильный и аудитория в основном русскоязычная — AppMetrica почти всегда будет либо основной системой аналитики, либо дублирующей рядом с Amplitude/Firebase. Она бесплатная, лимитов на события нет, есть пуши, краш-репорты и атрибуция. Для продакта это значит: можно за полдня настроить базовую сетку метрик и не упереться в платный план через месяц.

Боль без AppMetrica (или любой другой системы продуктовой аналитики) звучит так: запустили фичу — и сидим, гадаем, кликают её или нет. Конверсии мерим «по ощущениям». Через месяц приходит вопрос «а почему DAU просел?» — и ответить нечем, потому что никто не размечал события. AppMetrica закрывает эту дыру: подключается за пару часов, события улетают сразу, отчёты строятся в веб-интерфейсе.

В этой статье разберу, что именно продакту нужно знать про AppMetrica, чтобы не дёргать аналитика по каждому вопросу, и где обычно ломаются данные.

События: что и как трекать

Событие в AppMetrica — это любое действие пользователя: открыл экран, нажал кнопку, оплатил. У события есть имя и параметры. Параметры — это вложенный JSON, можно класть что угодно, но злоупотреблять не стоит.

Базовый сетап событий, который имеет смысл всегда:

• screen_view с параметром screen_name — просмотр экрана.
• button_click с параметром button_id — клик по ключевым кнопкам.
• purchase с параметрами amount, currency, product_id — оплата.
• Доменные события — то, что важно именно вашему продукту: recipe_saved, workout_finished, lesson_completed.

Главное правило — события должны называться единообразно. Если у вас половина в snake_case, половина в camelCase, а где-то вообще «Кнопка нажата» — отчёты строить будет больно. Утвердите словарь событий в Notion или Confluence и обновляйте его при каждой новой фиче.

С разработчиками удобно работать так: продакт пишет ТЗ на событие в формате таблицы (имя, триггер, параметры, тип параметра), разработчик имплементит, QA проверяет в режиме отладки AppMetrica. Без этой последовательности события неизбежно поедут.

Воронки и шаги

Воронка — это последовательность событий, через которую проходит пользователь. В AppMetrica есть отдельный отчёт «Воронки», где собираете цепочку шагов и видите, сколько процентов отвалилось на каждом.

Типичная воронка онбординга:

1. app_open
2. onboarding_started
3. onboarding_step_2
4. onboarding_step_3
5. onboarding_finished
6. first_action_completed

Если на шаге 2 → 3 отваливается 60% — значит, второй экран онбординга что-то ломает. Это уже гипотеза для редизайна.

Что важно знать про воронки в AppMetrica:

• Воронка считается по уникальным пользователям, а не по событиям. Один юзер = один проход.
• Можно задать окно: например, шаги должны произойти в течение 7 дней.
• Можно фильтровать по сегменту (только iOS, только новички и т.д.).

Воронка не покажет, почему отваливаются — она только показывает, где. Дальше включается голова, гипотезы, юзер-тесты, сессии в Hotjar или его аналогах.

Ретеншен и когорты

Ретеншен — главная метрика жизни продукта. Если ретеншен Day 1, Day 7, Day 30 у вас низкий — никакой маркетинг не спасёт, юзеры будут уходить быстрее, чем приходить.

В AppMetrica ретеншен считается так: берётся когорта (все, кто установил приложение в день X), и для каждого следующего дня считается, какой процент из них вернулся. Получается матрица: строки — когорты, столбцы — дни жизни.

Что смотреть продакту:

• Day 1 retention — насколько хорошо первый опыт.
• Day 7 — закрепился ли пользователь.
• Day 30 — стал ли постоянным.
• Падение между когортами — индикатор, что что-то поменялось (релиз сломал что-то, изменился источник трафика).

Когорты можно строить не только по установке, но и по любому событию: «когорта тех, кто завершил онбординг», «когорта тех, кто оплатил». Это полезно, чтобы отделить эффект продукта от эффекта трафика.

Бенчмарки: в среднем для мобильных приложений Day 1 порядка 25–40%, Day 30 — 5–15%. Это очень грубый ориентир по открытым источникам, для конкретной категории нужно смотреть свой бенчмарк.

Сегменты и атрибуция

Сегмент — это срез аудитории по каким-то условиям: «iOS пользователи из Москвы, которые сделали первую покупку». Сегменты в AppMetrica можно сохранять и применять к любым отчётам.

Атрибуция показывает, откуда пришёл пользователь. AppMetrica умеет в постбэки, deeplink-атрибуцию и интеграции с трекерами вроде AppsFlyer. Для продакта главное — понимать, что данные по источникам в одном отчёте могут не сходиться с другим. Это нормально: разные модели атрибуции (last click, first click, multi-touch) дают разные числа.

Полезные сегменты, которые стоит сразу настроить:

• Платящие vs неплатящие.
• Новички (первые 7 дней) vs старички.
• По источнику установки.
• По версии приложения — чтобы быстро отлавливать регрессии после релиза.

Частые ошибки

• Размечать события постфактум. Через полгода никто не помнит, что значит event_47. Всегда именуйте по-человечески сразу.
• Дублировать события. Одно действие — одно событие. Если на одну кнопку висит два события с разными именами, отчёты будут врать.
• Не передавать параметры. Событие purchase без amount бесполезно — нельзя посчитать ARPU.
• Игнорировать таймзоны. AppMetrica по умолчанию в часовом поясе проекта. Если аналитик грузит сырые данные через API в свой DWH — проверяйте, в каком поясе считаются дни.
• Лить PII в параметры. Email, телефон, имя — это не должно уходить в события. Юристы потом скажут спасибо.
• Считать ретеншен по DAU вместо когортного. DAU/MAU не равно ретеншену когорты.
• Менять имя события после релиза. История ломается, отчёты разъезжаются. Если уж переименовываете — пишите оба имени параллельно месяц-два.

Связанные темы

• Что такое product analytics
• DAU, MAU, WAU простыми словами
• Когортный анализ
• Retention простыми словами
• Funnel-анализ

FAQ

AppMetrica платная?

Нет, для большинства задач бесплатна без лимитов на объём событий. Платные опции есть в push-сервисе и расширенной атрибуции, но базовая аналитика — без оплаты.

Чем AppMetrica отличается от Amplitude?

AppMetrica — продукт Яндекса, бесплатный, есть пуши и краши, интерфейс чуть менее гибкий. Amplitude мощнее в кастомных отчётах и сегментах, но платный после небольшого лимита. Часто используют обе одновременно.

Можно ли использовать AppMetrica на вебе?

Да, есть веб-SDK. Но на вебе чаще берут Яндекс.Метрику, GA4 или PostHog — там больше специализированных веб-инструментов.

Как продакту проверить, что событие действительно отправляется?

В AppMetrica есть режим отладки: подключаете девайс, смотрите события в реальном времени. Делайте это вместе с QA на каждой новой фиче.

Почему числа в AppMetrica не сходятся с бэком?

Чаще всего из-за того, что часть событий не доезжает (плохой интернет, оффлайн), плюс разные определения «активного пользователя». Расхождения 1–5% — норма, больше — повод разбираться.

Сколько параметров можно класть в событие?

Технически до 250, но столько никогда не нужно. Оптимум — 3–7 параметров на событие, иначе становится сложно поддерживать.

---

Тренируйте продуктовую аналитику — откройте тренажёр с 1500+ вопросами для собесов.