Мобильная аналитика в маркетинге: инструменты для точных прогнозов и роста

Зачастую современные рекламные аналитики сталкиваются с неточными прогнозами из-за плохой архитектуры данных или же нехватки data science-ресурсов. Поэтому не до конца могут использовать все свои возможности и дополнительные инструменты для полноценного исследования в области маркетинговой бизнес аналитики. 

Уровень аналитики в маркетинге постоянно растет, и нужно прикладывать больше усилий, нежели просто посмотреть в GA4. Ведь маркетинговая аналитика это не про отчеты, а про инфраструктуру данных, построенную на API-интеграциях, базах BI и ML. Ключевым моментом является умение грамотно объединять эти инструменты, очищать и нормализовать данные.

Поэтому в этой статье мы подробно рассмотрим, какие инструменты, технологии и в каких кейсах используют рекламные аналитики, чтобы выстраивать качественные прогнозы в маркетинге. 

Что такое мобильная маркетинговая аналитика в 2025 году?

Нельзя не отметить, что маркетинговая аналитика в 2025 году достигла нового уровня развития. Она включает в себя автоматизированные процессы сбора, нормализации и интерпретации данных, что позволяет компаниям быстро и четко принимать конкретные решения на основе обработанных данных в режиме реального времени. 

Архитектура данных — ключ к автоматизации: она управляет хранением, доступом и обработкой информации.

Как выглядит грамотное использование архитектуры данных?

В основном главными ключевыми элементами в грамотном использовании архитектуры данных будет использование именно такой структуры: рекламные кабинеты → Appsflyer → CRM → API.

1. Рекламные кабинеты, которые предоставляют данные о производительности рекламных кампаний. Например, количество кликов по размещенной рекламе. 
2. Appsflyer - платформа, которая отслеживает установки приложений и ориентируется на действия пользователей в нем. Например, когда пользователь совершает определенные покупки в приложении. 
3. CRM собирает и хранит информацию о клиентах, то есть служит центром клиентской базы данных. 
4. API - защищает данные и ограничивает доступ к ним.

Рассмотрим такой пользовательский путь: клик в TikTok Ads → установка → события из Appsflyer → CRM → повторная продажа.

1. Клик в TikTok Ads (пользователь нажимает на рекламу). 
2. Установка (пользователь после перехода по ссылке скачивает приложение). 
3. События из Appsflyers (регистрация в приложение, после чего все данные передаются в систему CRM)
4. CRM  (анализируется поведения пользователя, история его покупок). 
5. Повторная продажа за счет переданных данных CRM, система в дальнейшем может инициировать повторные продажи с помощью push-уведомлений. 

Или же другая ситуация. Допустим, у вас есть собственный стартап, который разработал мобильное приложение, и вам нужно как можно больше привлечь новых пользователей за определенный период времени. Тогда вы можете использовать JetStat - софт, который, в свою очередь, оценит вовлеченность новых пользователей и поймет потребности целевой аудитории. И пользовательский путь будет выглядеть так: 

1. Сбор данных (интеграция JetStat в приложение). 
2. Анализ поведения пользователей (какие пользователи возвращаются снова в приложение).
3. Оптимизация маркетинговых кампаний (рекламные креативы).
4. Персонализация контента (использование персонализированных рекомендаций).
5. Мониторинг результатов.
6. Отчетность и визуализация данных. 

С какими инструментами работает рекламный аналитик?

Рекламный аналитик использует целый набор инструментов для сбора, обработки и визуализации данных. Среди ключевых:

1. Рекламные кабинеты (VK Ads, Яндекс Директ, Google Ads и др.)
2. Appsflyer API
3. CRM-системы (например, Salesforce)
4. BI-платформы (Power BI, Tableau, Looker)
5. Сервисы сквозной аналитики и интеграции, такие как JetStat

Теперь подробнее о каждом.

Рекламные кабинеты

Рекламные аналитики ежедневно работают с рекламными кабинетами, такими как VK Ads, Яндекс Директ, Google Ads, myTarget, Facebook Ads (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории РФ)  и др. Через эти платформы они получают данные о:

1. показах и кликах по объявлениям,
2. стоимости и бюджете,
3. конверсиях и действиях пользователей,
4. эффективности кампаний по аудиториям и креативам.

Appsflyer API

Appsflyer API позволяет синхронизировать данные с другими аналитическими системами. С его помощью аналитик получает event-level data — данные о событиях установки, ретаргетинге и действиях внутри приложения.

Типовой процесс работы выглядит так:

1. Устанавливается SDK Appsflyer для отслеживания действий пользователей.
2. Далее события передаются в Appsflyer.
3. Через API аналитик получает данные о ретаргетинге и in-app событиях.

Appsflyer также предоставляет доступ к raw data — сырым данным о пользователях, источниках трафика и событиях. Однако важно учитывать ограничения по объёму API-запросов — они зависят от тарифа и типа данных.

Платформа интегрируется с множеством сервисов: Google Ads, Facebook Ads (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории РФ), Unity Ads, а также с аналитическими системами (например, Google Analytics, Mixpanel, JetStat, Mailchimp, Shopify и др.).

CRM-системы

Чтобы объединить данные из CRM-системы и выгрузить их в BI, сначала нужно получить доступ к API. Это можно сделать через такую платформу, как Salesforce — она позволяет извлекать информацию о клиентах, продажах и взаимодействиях.

Следующим шагом стоит провести интеграцию данных. Можно применять уникальные идентификаторы (например, ID пользователя). Это свяжет информацию о пользователях с их действиями в приложении.

Затем следует использовать BI-платформы, такие как Tableau, Power BI или Looker, чтобы визуализировать данные. Обработанную информацию можно передавать в BI-систему через API или с помощью встроенных коннекторов.

В конце, настройте автоматическую синхронизацию данных, чтобы отчеты всегда были актуальными и разработайте графики или дашборды в BI-системе для изучения поведения пользователей и оценки эффективности маркетинговых кампаний.

BI-платформы

После подготовки и объединения данных аналитик передаёт их в BI-систему — такие как Tableau, Power BI или Looker. Это позволяет:

1. строить визуальные дашборды,
2. анализировать поведение пользователей по сегментам,
3. отслеживать ключевые метрики по каналам.

Передача данных возможна как через API, так и с использованием встроенных коннекторов. Важно также настроить автоматическую синхронизацию, чтобы отчёты обновлялись без ручного участия.

Как всё это связывается: роль ETL-процессов

Чтобы объединить данные из Appsflyer, CRM, рекламных кабинетов и передать их в BI, аналитик использует ETL-процессы — Extract, Transform, Load.

Это может быть как готовый ETL-сервис (например, JetStat), так и кастомное решение. ETL-процессы:

1. адаптируются под цели бизнеса,
2. позволяют контролировать извлечение и трансформацию данных,
3. подходят для нестандартных источников,
4. оптимизируют обработку больших объёмов данных.

JetStat выполняет всю эту связку автоматически — от сбора данных по API до визуализации и передачи в BI, с обработкой UTM-меток и дедупликацией по User ID.

Какие методы используются для прогнозов в маркетинговой аналитике? 

Прогнозная модель LTV.

1. Прогнозная модель LTV - это процесс для оценки возможной ценности клиента на основе различных факторов. 

Зачастую Прогнозная модель LTV выстраивается на основе: 

1. Источника трафика Appsflyer. То есть сбор данных и анализ пути пользователей.
2.  Поведения/события in-app (сбор данных о действиях пользователей).
3. Жизненный цикл (данные CRM). Информация о клиенте, его покупках и взаимодействиях с брендом.
4. Стоимости привлечения за счет рекламных кабинетов. Подробный анализ затрат на рекламу и ROI. 

Объясним более подробно на одном примере: JetStat инициирует подключение к API AppsFlyer → JetStat получает данные о каждом пользователе (затраченное время, количество установок и т.д) → JetStat формирует готовый набор данных для полноценного и точного анализа → данные передаются в BI-систему через интеграцию для построения конкретных прогнозов. 

RFM-сегментация.

Аналитик маркетолог может использовать ещё и RFM-сегментацию и кластеризацию для глубокого понимания поведения клиентов и оптимизации маркетинговых стратегий. 

1. RFM - это метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых маркетинговых метриках: 

→ как давно клиент совершал покупку.

→ за какой период клиент совершил покупку.

→ сколько клиент потратил денег. 

Теперь разберёмся, как реализуется на практике расчет маркетинговых RFM-метрики:

1. Общий сбор данных.

2. Осуществляется расчет RFM-метрик по значению:

→ Recency: разница между датами последней и новой покупкой. 

→ Frequency: рассчитывается определенное количество покупок за конкретный период. 

→ Monetary: общая сумма покупок за определенный период. 

3. Нормализация данных ( перевод значения RFM к конкретной шкале, например от 0 до 1, чтобы избежать некорректности в анализе. 

4. Кластеризация: использование различных алгоритмов, таких как K-means, для группировки клиентов. 

5. Анализ кластеров: определить потенциальных клиентов. 

6. Прогнозирование Churn: этот процесс определяет вероятность того, что клиент откажется от продукта или услуги в течение определенного времени. За счет чего можно определить клиентов с высоким риском оттока и разрабатывать новые целевые стратегии.

7. Прогнозирование повторной покупки. 

8. Мониторинг и оптимизация: регулярное обновление RFM и постоянная оценка эффективности возможных стратегий. 

С какими ошибками сталкиваются маркетологи при построении различных прогнозов? 

1. Неполные данные. Например, полное отсутствие данных о некоторых пользователях.
2. UTM-хаос. Неправильное использование UTM-меток, которые в свою очередь усложняют анализ источников трафика. 
3. Ошибка в модели. Маркетологи часто прибегают к сложным математическим моделям, которые не учитывают все факторы, влияющие на результаты.

Зачастую как раз именно из-за этих ошибок у аналитиков не получается выстраивать точные прогнозы в маркетинге. Но чтобы избежать таких проблем можно начать использовать такую систему для интеграции и прогноза, как JetStat. 

Как избежать ошибок? 

JetStat это инструмент, который позволит маркетинговым аналитикам собрать данные из разных источников и использовать их для:

1. Вывода прогнозных метрик (LTV, ROI, отток) по сегментам, благодаря чему рассчитывать оптимальные прогнозы.
2. Оптимизации по ROI/ROAS.
3. Подключения Appsflyer API, рекламных кабинетов, CRM, GA4.

И чтобы был понятен процесс использования JetStat. Мы сейчас разберемся в нем поподробнее с помощью примера: Appsflyer → JetStat → Power BI.

Рекламный аналитик использует Appsflyer, где данные о пользователях и их действиях автоматически загружаются в JetStat, после чего JetStat анализирует данные, позволяя детально изучать разные показатели (например, по каналам привлечения, устройствам и т.д), а в самом конце данные из JetStat загружаются в Power BI для создания визуальных отчетов и дашбордов.

Также маркетинговые и product-аналитики применяют прогнозирование в e-commerce и SaaS. Поскольку:

→ E-commerce оптимизирует рекламные расходы, и маркетинговые аналитики могут анализировать ROI кампаний, используя данные из Appsflyer и JetStat, а затем визуализировать результаты в Power BI. 

→ Или же через модель распространения программного обеспечения SaaS, при которой приложения размещаются в облаке и становятся доступны пользователям.

Мобильная маркетинговая аналитика — это уже не просто отчёты, а комплексная система с грамотной архитектурой данных и интеграциями. Современные аналитики работают не только с таблицами, а с полноценной системой данных, что помогает глубже понимать поведение пользователей и принимать более обоснованные решения.

Использование Appsflyer, JetStat, CRM и BI позволяет получать точные и актуальные данные для качественных прогнозов. Автоматизация через API и ETL помогает избежать ошибок и повысить надёжность аналитики. Прогнозные модели LTV и RFM дают глубокое понимание клиентов и помогают оптимизировать маркетинговые бюджеты.

Интеграция JetStat и Appsflyer API создаёт мощную платформу для роста бизнеса, открывая новые возможности и делая маркетинг более эффективным и управляемым.