Средняя продолжительность сессии (Average Session Length)

Каждому разработчику хочется, чтобы пользователь оставался в его приложении как можно дольше. Считается, что это говорит о его заинтересованности и вовлеченности.

Действительно ли хорошо надолго задерживать пользователей в рамках одной сессии? Какими способами можно это оценить?

Давайте разбираться.

Метрика, которая характеризует время пребывания пользователя в приложении, называется средней продолжительностью сессии (Average Session Length) и рассчитывается по формуле:

Практически все аналитические сервисы рассчитывают этот показатель, правда, везде он называется по-разному. Можно встретить такие названия, как Session Duration, Session Length или Visit Duration.

Динамика изменения средней продолжительности сессии

И сам принцип расчета тоже зачастую сильно отличается.

Какие-то сервисы считают сессией время активности приложения, когда оно находится в фокусе (запущено и открыто на экране), другие находят разницу между временем первого и последнего действия. Однако еще одна особенность заключается в том, что сервисы по-разному работают с прерываниями сессий. Сессии могут обрываться автоматически после определенного времени неактивности, в случае закрытия приложения или при потере фокуса.

Например, у нас в devtodev продолжительностью сессии считается время активности приложения – когда оно находится в фокусе. Если фокус теряется больше чем на 10 минут, сессия считается завершенной.

Поэтому при использовании данной метрики стоит изучить документацию, чтобы наверняка понимать, что она значит.

Еще один нюанс заключается в том, что эта метрика рассчитывается как среднее арифметическое, а это значит, что она может быть искажена не совсем корректными данными. Допустим, большая часть пользователей проводит в приложении от 10 до 20 минут, но несколько пользователей зашли в приложение, отвлеклись на что-нибудь, и в результате их сессия продлилась 45 минут. Вот как изменится результат при наличии таких пользователей:

Продолжительность сессий пользователей

Поэтому стоит иметь в виду, что экстремальные значения будут влиять на итоговый результат.

Нелишним будет применить сегментацию к этим данным. Возможно, что пользователи, пришедшие из разных источников или использующие разные девайсы, имеют разную продолжительность сессии. Вероятно, что и поведение, и их платежи в продукте будут отличаться.

Динамика средней продолжительности сессий с сегментацией по источникам трафика

Какая должна быть продолжительность сессии

Однозначного ответа на этот вопрос нет. Дело в том, что все приложения – разные, как и их назначение. Исходя из этого, пользователи проводят в них разное количество времени. Например, сессия в словаре вряд ли будет длиться долго – пользователю нужно просто узнать значение слова, а прослушивание музыки через приложение или работа в графическом редакторе может затянуться на несколько часов. Поэтому сравнивать длины сессий различных приложений не имеет смысла, но в рамках одного жанра или одной тематики сравнение может быть уместным.

Часто можно встретить такую зависимость – чем больше сессий, тем они короче, а если сессии у пользователей довольно длинные, то маловероятно, что их будет много. В этом случае скорее частота сессий будет говорить о заинтересованности пользователя и привычке в использовании приложения. Если она действительно есть и пользователь каждую свободную минуту тянется к приложению, то продолжительность сессии уже не играет важной роли.

Однако стоит оценивать продолжительность сессий с точки зрения здравого смысла – если большая их часть имеют продолжительность, например, до 10 секунд, и за это время в приложении невозможно ничего сделать, то стоит подумать, что заставляет пользователей так быстро покидать приложение.

Вряд ли можно говорить о прямой тесной связи продолжительности сессий с доходом. Однако какие-то выводы этот показатель все же позволяет делать.

Например, если после релиза увеличилась продолжительность сессий, это может говорить о том, что релиз был удачный, и пользователей получилось заставить подольше оставаться в продукте. И если это так и заинтересованность пользователей увеличилась, то значит, что и финансовые метрики, скорее всего, должны возрасти, а вместе с ними и Retention.

Динамика изменения средней продолжительности сессии и Retention 1-го дня

Или наоборот, продолжительность сессии увеличилась, потому что новый интерфейс стал менее понятен пользователям. Тогда это может сказаться на тех же метриках, только уже в обратную сторону.

Выходит, что сама по себе средняя продолжительность сессий мало что может сказать о продукте, если анализировать ее в отрыве от жанра, его особенностей, а также других финансовых и поведенческих метрик, которые более однозначно помогут оценить поведение пользователей и их вовлеченность. Тем не менее изменение этой метрики может быть хорошим сигналом для анализа последних изменений и их влияния на продукт и его метрики.

Игровое время (Total Daily Play Time)

Практически всегда разработчик заинтересован в том, чтобы пользователь как можно чаще, дольше и больше пользовался его продуктом. Ведь чем больше времени он в нем проведет, тем больше вероятность того, что он заплатит или хотя бы станет заинтересован и лоялен к продукту.

Метрика, которая как раз отражает то, сколько проводит время в продукте юзер, – это Total Daily Play Time. Рассчитывается она следующим образом:

Суммарную продолжительность всех сессий в день нужно разделить на количество активных пользователей в этот день (DAU). В итоге мы узнаем, сколько в среднем времени в день проводит пользователь в приложении.

Эта метрика похожа на среднюю продолжительность сессии, или Average Session Length. Отличаются они знаменателем: у Average Session Length – это количество сессий, а для Total Daily Play Time – количество уникальных пользователей за день.

Сравним эти две метрики на примере. Допустим, у нас есть информация о пяти пользователях и продолжительности их сессий (в минутах).

Рассчитаем обе метрики по этим данным:

Продолжительность сессий пользователей

– суммарная продолжительность всех сессий – 1:38:50;

– количество сессий – 15;

– количество пользователей – 5;

– средняя продолжительность сессии (Average Session Length) – 06:35;

– среднее время в игре (Total Daily Play Time) – 19:46.

Несмотря на то что итоговые показатели этих метрик довольно сильно отличаются, сами значения зависят от одинаковых факторов, вроде жанра игры или платформы, которые влияют на характер ее использования.

Например, в приложении для чтения книг проводимое в нем время и средняя длина сессии наверняка будут больше, чем в калькуляторе, который обычно используется для единоразового расчета.

Помимо расчета времени, проведенного в продукте, можно накладывать на него различные совершаемые пользователем действия, чтобы узнать:

– сколько времени игроку требуется, чтобы пройти N уровней;

– сколько времени он потратил на прохождение того или иного уровня;

– через сколько минут/часов, проведенных в продукте, пользователь совершил покупку;

– сколько часов или минут проходит между первой и второй покупками;

– сколько часов провел пользователь в приложении перед тем, как уйти;

– сколько часов ему понадобилось, чтобы решить головоломку;

– и любые другие вопросы, которые позволят лучше понять поведение пользователя в игре.

Вот так может выглядеть день пользователя в продукте:

Действия пользователя в продукте за один день

Если бы мы считали метрики традиционным способом, то это были бы:

– 3 сессии;

– 1 покупка;

– 3 level up;

и все это в один день.

Подсчет только игрового времени позволяет более точно описать поведение пользователя:

– 10,5 часов в день в игре;

– прохождение 1-го уровня через 4,5 часа в игре;

– прохождение 2-го уровня через 8 часов в игре;

– прохождение 3-го уровня через 9 часов в игре;

– покупка спустя 7 часов в игре.