Analytics at Metrics sa Mobile Development: Ano Ito, Anong Mga Tagapagpahiwatig at Paano Gamitin

Mga Pangunahing Metrics: DAU, Retention, LTV, ARPU

DAU, WAU, MAU

DAU (Daily Active Users) — bilang ng mga natatanging gumagamit na nakipag-ugnayan sa app sa loob ng isang araw. WAU — lingguhan, MAU — buwanan. Ang mga metrics na ito ay nagpapakita ng laki ng madla. Ang Sticky Factor = DAU/MAU ay nagpapakita ng «pagkadikit» ng app: >50% — mahusay, 20–50% — normal, <20% — hindi napapanatili ng app ang mga gumagamit.

Retention Rate

Retention — porsyento ng mga gumagamit na bumalik sa app pagkatapos ng N araw mula sa pag-install. Mga pangunahing punto: D1 (araw 1), D7 (araw 7), D30 (araw 30). Mga normal na halaga para sa mobile apps: D1 — 30–40%, D7 — 10–20%, D30 — 5–10%. Ang Churn Rate ay ang kabaligtarang tagapagpahiwatig (porsyento ng mga gumagamit na umalis). Ang Retention ay ang pangunahing metric ng kalidad ng produkto. Kung mababa ang Retention, walang saysay ang pag-akit ng mga bagong gumagamit.

LTV at ARPU

LTV (Lifetime Value) — inaasahang kita mula sa isang gumagamit sa buong buhay sa app. LTV = ARPU × Average Lifetime. ARPU (Average Revenue Per User) — average na kita bawat gumagamit. ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) — kita bawat aktibong gumagamit bawat araw. Ang LTV ay dapat na hindi bababa sa 3 beses na mas mataas kaysa sa CPI (Cost Per Install) para sa kakayahang kumita ng app. Ang mga metrics na ito ay kritikal para sa monetization at pagbili ng trapiko.

Conversion Rate

Conversion Rate — porsyento ng mga gumagamit na nagsagawa ng target na aksyon (pagbili, pagrehistro, subscription). CTR (Click-Through Rate) — porsyento ng mga pag-click sa isang advertising banner o button. Session Length at Session Interval — average na tagal ng session at agwat sa pagitan ng mga session. Maikling madalas na session (mga messenger, social network) vs mahahabang bihirang session (video, edukasyon).

Mga Tool sa Analytics: Firebase, Amplitude, Mixpanel

Firebase Analytics (Google)

Firebase Analytics — libreng tool mula sa Google para sa pangongolekta ng mga event, madla at ulat. Mga kalamangan: libre (walang limitasyong event), pagsasama sa Google Ads at BigQuery, awtomatikong pangongolekta ng event (first_open, in_app_purchase, session_start). Ang Firebase Analytics ay ang pinakamahusay na pagpipilian para sa pagsisimula at pangunahing analytics. Para sa malalim na pagsusuri ng datos, gamitin ang BigQuery.

Amplitude

Amplitude — platform ng analytics ng produkto na nakatuon sa pag-uugali ng gumagamit. Pagsusuri ng funnel (Funnel Analysis), cohort (Cohort Analysis), retention (Retention Analysis) at mga landas ng pag-uugali. Libreng plano — hanggang 10 milyong event bawat buwan. Ang Amplitude ay angkop para sa advanced na analytics ng produkto.

Mixpanel

Mixpanel — katulad ng Amplitude, na may pagtutok sa mga event at property. Libreng plano — hanggang 20 milyong event bawat buwan (may mga limitasyon sa feature). Sa IT Sectr, ginagamit namin ang Firebase Analytics para sa pangunahing analytics (mga pag-install, pagbili, crash) at Amplitude para sa analytics ng produkto at A/B testing.

Analytics ng Event: Event Tracking, Funnels, Cohorts

Event Tracking — pagtatala ng mga aksyon ng gumagamit sa app: mga pag-click, pagtingin, pagbili. Bawat event ay may pangalan (event_name) at parameter (event_params). Mga karaniwang event ng Firebase: screen_view, select_content, add_to_cart, purchase. Mga custom na event: level_up, share_photo, filter_applied.

Mga Funnel — pagkakasunod-sunod ng mga event na humahantong sa mga layunin tulad ng pagkumpleto ng onboarding o pagbili ng produkto. Ang Funnel Analysis ay nagpapakita kung saang hakbang umaalis ang mga gumagamit. Isang tipikal na funnel: Install → Sign Up → Add to Cart → Purchase. Kung umaalis sila sa Sign Up, ang problema ay nasa pagpaparehistro.

Mga Cohort — mga grupo ng gumagamit na pinag-isa ng isang karaniwang katangian (petsa ng pag-install, bansa, pinagmulan ng trapiko). Ang Cohort Analysis ay nagbibigay-daan sa paghahambing ng pag-uugali ng iba't ibang grupo: Retention ayon sa araw para sa mga gumagamit na nag-install ng app noong Enero vs Pebrero. Mga Property ng Gumagamit (User Properties) — mga karagdagang katangian ng gumagamit (subscription, antas, bansa).

Pag-uulat ng Crash: Crashlytics, Sentry

Firebase Crashlytics — pangunahing tool para sa pagsubaybay ng mga error at crash sa mobile applications. Kinokolekta ng Crashlytics ang stack trace, mga log at datos ng device sa bawat crash. Mga kalamangan: libre, awtomatikong pagsasama sa Firebase Analytics, pagpapangkat at pag-prioritize ng mga crash (mga crash na nakakaapekto sa karamihan ng mga gumagamit).

Sentry — alternatibo sa Crashlytics na may malawak na suporta para sa Flutter, React Native at iba pang cross-platform frameworks. Kinokolekta ng Sentry hindi lamang ang mga crash kundi pati na rin ang mga isyu sa pagganap (mabagal na transaksyon). Pagsasama sa Git (Sentry → issue → commit). Sa IT Sectr, ginagamit namin ang Crashlytics bilang pangunahing tool at Sentry para sa mga proyekto sa Flutter at React Native.

Mga Hindi Nakamamatay na Error (Non-Fatal Errors) — mga error na hindi nagdudulot ng crash ngunit nakakagambala sa lohika ng app (nabigong kahilingan, null pointer sa try-catch). Mahalagang i-log din ang mga ito upang makita ang kumpletong larawan ng katatagan ng app.

A/B Testing at Mga Eksperimento

A/B Testing — paraan ng paghahambing ng dalawang bersyon ng isang screen o feature (A — kontrol, B — variant) upang piliin ang mas mahusay batay sa target na metrics. Sa mobile development, ang A/B tests ay isinasagawa sa pamamagitan ng Firebase Remote Config o Amplitude Experiment. Minimum na tagal ng pagsubok — 7 araw (upang isaalang-alang ang araw ng linggo).

A/A Test — pagsubok kung saan magkapareho ang dalawang bersyon. Ginagamit upang i-verify ang kawastuhan ng tool ng estadistika. Multivariate Testing (MVT) — pagsubok ng maraming pagbabago nang sabay-sabay. Halimbawa: bagong disenyo ng screen + bagong teksto ng button (4 na kumbinasyon). Ang MVT ay nangangailangan ng mas maraming trapiko.

Statistical significance (p-value < 0.05) — pinakamababang hangganan para sa paggawa ng desisyon. Ang laki ng sample ay depende sa inaasahang epekto: para sa 5% na pagpapabuti, kailangan ng ~1000 gumagamit sa bawat grupo. Sa IT Sectr, nagsasagawa kami ng A/B tests sa bawat yugto ng pag-develop — ito ay sistematikong nagpapabuti ng metrics ng 10–15%.

Firebase Remote Config — tool para sa malayuang pagbabago ng mga parameter ng app nang hindi naglalathala ng bagong bersyon. Ginagamit para sa A/B tests, unti-unting pagpapalabas ng feature, pag-activate/deactivate ng mga functionality. Sinusuportahan ng Remote Config ang pag-personalize ayon sa madla.