Анализ данных интернет-трафика для маркетинговых исследований

Сложно недооценивать рынок мобильных приложений в наше время, когда их количество на мобильных площадках уже превышает 2 млн. шт. Одна из проблем начинающих разработчиков – сложность продвижения собственного приложения. Ведь каким бы полезным и интересным оно не оказалось для пользователя, оно не будет приносить прибыли, пока о нем никто не узнает. В связи с этим, остро ставится вопрос выбора рекламной кампании, обеспечивающей продвижение приложения за плату. Казалось бы, нужно выбрать кампанию, которая будет приводить пользователя за наименьшую сумму, но этот подход не всегда является правильным, потому что разные кампании могут привлечь в приложение разных пользователей. В связи с этим, необходимо также оценивать и качество привлекаемых пользователей, а не только их количество. В данной работе автор рассказывает о современных инструментах для сбора данных в мобильных приложениях таких как Flurry, Google Analytics и Mixpanel, об их возможностях и недостатках. Выбрав один из инструментов, автор интегрирует его в свое приложение. Процесс интеграции также описан в работе. После этого автор определят, какие именно данные о пользователях необходимо собрать для проведения анализа. Для каждого приложения эта задача является уникальной и очень важной для достижения поставленных целей. Затем автор проводит 2 разные маркетинговые кампании через рекламные сети PushApp и AdMob и собирает данные о привлеченных ими пользователях при помощи интегрированного инструмента. После этого описывается приведение данных в подходящий для проведения анализа вид. После чего, описывается процесс кластеризации пользователей методом k-средних с выбором оптимального количества кластеров и в результате определяется, какая кампания оказалась наиболее успешной. Более того, было получено несколько второстепенных результатов, которые помогли узнать больше о проблемах приложения.