Когда речь заходит о мобильной аналитике, первое, что приходит в голову — это трекеры, отчеты, таблицы и дашборды. Все верно. Но в то же время аналитика — это не просто цифры. Это часть рабочего процесса, которая либо помогает быстро и точно принимать решения, либо мешает, если выстроена неудобно. В материале Юрий Чудовский из 
Rocket10 поделится с Sostav инструментами, которые упрощают работу специалистов и помогают клиентам получать данные вовремя и без лишних затрат.
Что такое мобильная аналитика и зачем она нужна
Мобильная аналитика — это система, которая помогает понимать, как именно работает реклама и что делают пользователи внутри приложения. Она состоит из нескольких ключевых компонентов, каждый из которых отвечает за свою часть данных.
Основа мобильной аналитики — это трекер. Именно он помогает определить, откуда пришел пользователь, по какому каналу, по какой рекламной кампании и креативу. С помощью SDK (Software Development Kit — набор инструментов, в основном библиотек и методов, который встраивается в мобильное приложение, чтобы оно могло передавать данные в сторонние аналитические системы) трекер фиксирует установки, события и взаимодействия внутри продукта.
Также роль играют интеграции с рекламными платформами, CRM (чтобы связывать данные с клиентской базой), а также BI-инструменты, через которые данные превращаются в понятные отчёты и визуализации.
В связке все эти элементы позволяют:
- видеть, сколько стоит привлечение пользователя;
- понимать, как он себя ведет в приложении после установки;
- оценивать эффективность каждого рекламного канала;
- отслеживать фрод и аномалии;
- принимать решения о перераспределении бюджета, изменении креативов, запуске новых гипотез.
В основном мы работаем с трекерами (например, Appsflyer, Adjust, AppMetrica) и интегрируем данные с web-источниками, CRM и BI-инструментами. Благодаря этой системе маркетологи получают полную картину: от первого клика до поведения в продукте и итоговой окупаемости.
Мобильная аналитика помогает решать задачи разного уровня:
- атрибуция установок и ключевых событий;
- анализ поведения пользователей: retention, глубина взаимодействия, ценность пользователя;
- построение воронок и расчет конверсий;
- подсчет ROI, LTV, eCPI и других метрик эффективности;
- сегментация аудитории и работа с гипотезами;
- детализация маркетинговых расходов по каналам;
- контроль качества трафика и выявление фрода;
- поддержка A/B-тестов и аналитика приростов.
Инструменты и практики, которые делают аналитику удобной, понятной и стабильной
1. Appsflyer Data Locker
Appsflyer — один из наиболее распространенных трекеров мобильной аналитики. Его используют как известные, так и набирающие популярность приложения, поскольку он охватывает практически все рекламные сети, интегрируется с основными платформами и позволяет настраивать подробную событийную аналитику.
Чтобы использовать данные Appsflyer, нужно выбрать способ их получения. Существует несколько вариантов:
- Pull API — самый распространенный путь, который позволяет по запросу получать агрегированные или сырые данные за конкретные даты, источники или события. Подходит для базовой интеграции, но имеет ограничения по числу вызовов в день и объему (до 1 млн строк на запрос).
- Push API — отправляет данные в реальном времени сразу после возникновения события, например, инсталла или покупки. Требует настройки Webhook-эндпоинта (специального URL, на который аналитическая система отправит данные, как только произойдет нужное событие) на стороне клиента или агентства.
- Raw Data Reports (ручные выгрузки) — доступны из интерфейса Appsflyer. Можно скачать CSV-файлы с данными, но этот способ не подходит для регулярного использования или автоматизации.
- Data Locker — автоматическая выгрузка полных сырых данных в облачное хранилище (например, Amazon S3 или Google Cloud Storage). Позволяет ежедневно получать данные без лимитов и вручную обновлять отчеты.
Даже крупные приложения часто используют Pull API — если объем событий не превышает 1 млн строк в день, этот способ остаётся простым и удобным. Но как только количество отслеживаемых событий растёт, API упирается в ограничения.
В результате:
- performance-команда не видит актуальную картину;
- сложно делать нормальные отчёты по кампаниям и каналам;
- невозможно вовремя заметить фрод или падение конверсий.
Все это снижает качество управленческих решений — и увеличивает риск потерь бюджета. В таких случаях отличным решением становится Appsflyer Data Locker.
Data Locker позволяет выгружать полные сырые данные ежедневно (или даже ежечасно) в облачное хранилище. Мы настраиваем его так, чтобы все сырые данные автоматически попадали в ClickHouse — это быстрая и мощная система хранения, идеально подходящая для аналитики. В результате все данные — из Appsflyer, рекламных кабинетов, CRM и других источников — собираются в одном месте и становятся легко доступными для анализа.
Что это дает:
- Полнота и точность. Никаких потерь: даже если в день проходит несколько миллионов событий, все они будут в отчетах.
- Надежность и автоматизация. Данные поступают по расписанию и автоматически обновляют все нужные отчеты. Никакой ручной работы или напоминаний.
- Гибкость под ваши задачи. Мы можем собирать отдельные отчеты под ваши KPI: по кампаниям, креативам, гео, аудиториям.
- Масштабируемость. Можно подключать новые источники данных без перестройки всей системы: другие трекеры, CRM, call-центры, рекламные платформы. Все это объединяется в едином хранилище.
- Быстрые ответы на вопросы. Отчеты строятся за секунды, а не часы.
- Основа для визуализации. На базе ClickHouse строятся все дашборды и выгрузки — в Google Sheets, DataLens и так далее.
С этого момента аналитика становится не просто оперативной, но и масштабируемой: можно подключать новые сегменты, источники, строить сквозную аналитику и сегментацию.
2. Yandex DataLens + визуализация отчетности
Не все маркетологи работают с таблицами. Часто нужна визуальная картина, особенно при работе с динамикой или сравнением метрик. Наглядный дашборд позволяет за секунды увидеть, что именно требует внимания: где вырос CPI, какая аудитория не конвертируется, какой источник дает лучший retention.
Особенно это актуально для перформанс-команд, которые работают с большим числом каналов, креативов и показателей. Визуальная подача помогает:
- быстро выявлять аномалии и отклонения;
- видеть тренды, а не только разовые всплески;
- принимать решения на основе динамики, а не догадок;
- легко делиться аналитикой — внутри команды, с подрядчиками или руководством.
Для визуализации аналитических данных мы в Rocket10 часто используем Yandex DataLens — инструмент, который работает с ClickHouse и позволяет собирать наглядные, интерактивные отчеты. Он поддерживает фильтры, сравнение периодов, разметку контрольных точек, экспорт и настройку прав доступа.
Перед тем как настраиваем визуализацию, обсуждаем, какая структура нужна конкретному клиенту. Кто-то смотрит в когорты по гео, кому-то важны креативы, а кто-то работает по модели CPA и смотрит только на конверсии. Исходя из запроса клиента, подбираем необходимые параметры для визуализации. Например:
- для e-commerce — эффективность по каналам, ROMI, стоимость привлечения, поведение после установки;
- для мобильных игр — ретеншн, ARPU/ARPPU, события прохождения уровней;
- для сервисов и подписочных моделей — активация после установки, воронка регистрации, подписки и отписки.
Примеры дашбордов:
Кроме дашбордов, мы настраиваем кастомные отчеты под конкретные группы каналов, регионов, сегментов или персональных KPI. Такой подход удобен, если клиент хочет делиться отчетами внутри своей команды или с партнерами — без обращения к агентству каждый раз.
3. Автоматизированная и гибкая передача данных клиенту
Аналитика не должна жить только внутри агентства. Но на практике это часто происходит: данные «заперты» в дашбордах, отчеты отправляются вручную, а чтобы получить нужную цифру — нужно писать в чат или просить выгрузку.
Клиенты не всегда имеют доступ к данным в нужный момент или в нужном формате. Внутренние BI-системы, CRM, отделы закупки или руководители — всем нужны цифры, но в разном виде, в разное время и по разным метрикам. В результате:
- тратится время на согласование и ручную передачу;
- данные устаревают уже к моменту, когда попадают в отчет;
- решения принимаются вслепую или с задержкой.
Чтобы этого избежать, мы настраиваем гибкую систему передачи данных, которая точно подстраивается под рабочие процессы клиента. На старте подключаемся к инфраструктуре и смотрим, какие форматы и каналы будут удобны.
Вариантов несколько:
- API. Используем для автоматической интеграции с внутренними BI-платформами или CRM. Например, если у клиента собственная витрина данных, мы настраиваем API, через который он забирает свежие данные по расписанию. Это удобно для команд, где разработчики или аналитики работают напрямую с базой.
- Google Sheets/Excel. Подходит для команд, которые привыкли работать с таблицами и вручную анализировать данные. Мы настраиваем автоматическое обновление данных в Google Sheets: это может быть либо обновляемая вкладка, либо новая таблица с ежедневной датой. Такой подход особенно удобен, если клиенту нужно сверить данные с планом, выставить инвойс или передать цифры в отдел закупки.
- Email. Клиент ежедневно или еженедельно получает сводку с ключевыми метриками — в виде вложения или встроенной таблицы. Например, каждый день в 9 утра приходит письмо с данными за вчера. Обычно это компактный отчет на 1−2 страницы: CPI, spend, installs, eCPI, конверсии и так далее.
- Telegram. Используем для алертов, оперативных сообщений и коротких отчетов. Перформанс-менеджеры реагируют быстрее, так как нет необходимости открывать дашборды или BI-систему.
- FTP/S3. Если у клиента есть свое хранилище или инфраструктура, данные могут выгружаться туда в виде CSV, JSON или других форматов. Это удобно для внутренних процессов, особенно если компания строит свою аналитику или использует централизованное хранилище.
Как это работает в реальности
Технически процесс организован так. Мы используем ETL-оркестраторы — системы, которые автоматически собирают данные из внешних источников: рекламных платформ, трекеров, CRM. Затем информация загружается в ClickHouse — хранилище данных, оптимизированное для аналитических задач.
На этом этапе аналитики формируют витрины — таблицы, в которых данные очищены, логически связаны между собой и готовы к использованию. Оттуда они автоматически попадают в конечные точки: Google Sheets, дашборды в DataLens, Telegram-алерты, email-отчеты, FTP — в зависимости от того, как это настроено под клиента.
Все процессы работают по расписанию, без ручного вмешательства. Это значит, что данные всегда актуальны, отчеты обновляются вовремя, а клиенту не нужно тратить ресурсы на поддержку инфраструктуры — все просто работает.
4. Telegram-боты
Мобильному маркетологу или байеру почти всегда необходимо следить за конверсиями, метриками, бюджетом. Если он по каждому офферу будет смотреть в таблицы, то у него просто не останется времени ни на что другое. Чтобы повысить продуктивность, необходимо в первую очередь освободить его от таких рутинных задач. Для этого мы автоматизируем не только отчеты, но и алерты. Внутри агентства есть несколько телеграм-ботов, которые уведомляют:
- О фроде. Каждое утро бот присылает список площадок, у которых накануне была наибольшая доля подозрительных инсталлов. Отчет основывается на данных из MMP: сравниваются показатели по источникам, ищутся резкие всплески, пересекаются сигналы из антифрод-систем.
- О сбоях. Если данные из трекеров или рекламных платформ не загрузились в хранилище, не рассчитались витрины или отчеты — бот сообщает об этом аналитической команде. Это позволяет моментально реагировать на технические проблемы и минимизировать риск «пустых» данных в отчетах.
- О бюджете. Отдел закупки получает сообщения с динамикой по освоению бюджета: сколько открутилось за день, неделю, как отклоняются значения от плана. Это помогает контролировать бюджеты в режиме реального времени и не допускать как недоосвоения, так и перерасхода.
С таким подходом команда постоянно в курсе любых отклонений и оперативно отреагирует до того, как что-то пойдёт не так. Внимание уходит не на проверку табличек, а на анализ, стратегию и развитие. Telegram-боты снимают нагрузку, экономят время и помогают держать систему в фокусе — даже без BI-интерфейса под рукой.
5. Дашборды контроля данных
Аналитика — это не только расчеты и графики. Это еще и огромный поток данных, который ежедневно проходит через десятки процессов: API-запросы, загрузки, объединения, пересчеты, фильтрации. При любой ошибке на этом пути цифры в отчетах могут оказаться неполными, некорректными или вовсе пропасть.
Что может пойти не так:
- не загрузились события из трекера за предыдущий день;
- рекламный кабинет социальной сети вернул пустую выгрузку;
- канал или источник случайно исчез из витрины;
- всплеск инсталлов по одному офферу оказался техническим фродом;
- данные обновились частично, и в отчете отображаются «провалы».
Такие ошибки часто не очевидны — особенно если смотреть только финальный отчет. А выявляются они уже после того, как были приняты решения или клиент построил стратегию на «не тех» цифрах.
Чтобы этого не происходило, мы используем внутренние дашборды контроля данных — специальные панели, которые не показывают метрики как таковые — они следят за тем, что данные, во-первых, вообще пришли, а во-вторых, пришли полные и корректно посчитались.
Что можно контролировать:
- загружены ли события за вчера/неделю/период;
- были ли «пустые» данные или сбои по конкретным источникам;
- не пропали ли каналы или поля из API-ответов;
- резкие аномалии по ключевым метрикам (например, CPI вырос в 3 раза);
- работали ли все ETL-процессы, обновились ли витрины и отчеты.
Например, если данные из одного рекламного источника вдруг не пришли за вчера, это сразу видно в контролирующем дашборде. Аналитик узнает об этом утром, до того как отчет попадет к маркетологу или клиенту. Ошибка устраняется, данные перезагружаются — и только потом информация доходит до клиента.
Такой подход дает дополнительный уровень уверенности. Он защищает от ошибок, которые сложно заметить глазами, и делает аналитику не только информативной, но и надежной.
Заключение: почему это работает стабильно
Все описанное выше работает потому, что «под капотом» — выстроенная аналитическая инфраструктура на базе ClickHouse, ETL-оркестрации и внутренних систем мониторинга.
Это позволяет:
- обновлять данные вовремя;
- исключить ручной труд и минимизировать человеческий фактор;
- быстро масштабировать решения под новые задачи;
- оперативно выявлять сбои;
- держать клиента в центре внимания — без лишней технической нагрузки на его стороне.
Клиенту удобно. Агентству — надежно
Аналитика в диджитал-маркетинге — это не «отчет в конце месяца». Это инструмент ежедневного управления рекламой, бюджетами, тестами и продуктом.
Мы строим аналитику вокруг потребностей клиента: в нужном формате, на нужном языке, с нужной глубиной. Где-то это будет дашборд с открутом по кампаниям, где-то — выгрузка в Google Sheets, а где-то — автоматический алерт с фродовыми источниками. В первую очередь это зависит от задач и потребностей клиента. Не нужно внедрять все и сразу — инструменты могут не только не помочь, но и помешать, если использовать их без потребностей.
Все работает, когда данные собираются, хранятся, обрабатываются и передаются надежно, прозрачно и без лишнего шума. Если вы хотите не просто «получать цифры», а действительно использовать данные в работе — значит, мы с вами говорим на одном языке.