Разработка дашборда продуктовой аналитики для мобильного приложения

О клиенте и проблеме

Продуктовая компания занимается развитием собственного мобильного приложения. Продукт генерирует большой объем данных, которые надежно сохранялись на бэкенде в базе PostgreSQL. Главная проблема заключалась в отсутствии удобной системы аналитики. Продакт-менеджеру приходилось сводить таблицы вручную, а основатели компании не имели доступа к прозрачной статистике в реальном времени.

Задача и стек технологий

Необходимо было визуализировать ключевые продуктовые и маркетинговые метрики: привлечение пользователей, затраты на рекламу, удержание (retention) и платежное поведение аудитории.

Для реализации проекта мы выбрали надежный и эффективный стек: базу данных PostgreSQL и BI-систему DataLens для построения дашбордов. Инструментарий DataLens полностью покрывает потребности продукта в визуализации и обработке данных.

Ход работы и решения

1. Аналитика маркетинга и источников трафика

Первым этапом мы разработали сводный дашборд с ключевыми маркетинговыми показателями. На верхний уровень вывели карточки с важнейшими метриками: визиты, платные визиты, расходы, CPA, CPC, CTR и доля платного трафика. Интерфейс снабдили удобными фильтрами по источникам и временным периодам.

На графиках отразили динамику изменений. Сопоставление расходов с количеством платных визитов позволило команде контролировать эффективность расхода бюджета при колебаниях цены клика.

Выявленный инсайт: При построении диаграммы источников трафика обнаружилась аномалия (67% трафика определялось как direct). Это стало сигналом о проблемах с UTM-разметкой, из-за которых часть платного трафика классифицировалась неверно. Баг с разметкой был оперативно устранен.

2. Когортный анализ оплат

Для мобильного приложения с внутренними покупками критически важно отслеживать жизненный цикл клиента. Мы построили тепловую карту оплат по неделям жизни пользователя. Строки отображают месяц регистрации (охват данных с конца 2024 по начало 2026 года), а столбцы показывают недели.

Визуализация наглядно продемонстрировала поведение пользователей:

• В нулевую неделю (сразу после регистрации) конверсия в оплату достигала 35-39% (в пиковые весенние месяцы 2025 года).

• После ожидаемого спада наблюдается стабильный длинный хвост: пользователи продолжают совершать транзакции на 5 и 12 неделях.

Этот инструмент стал незаменимым для бизнеса, так как он позволяет точно рассчитывать сроки окупаемости затрат на привлечение каждой когорты.

3. Удержание пользователей (Retention Rate)

Для оценки возвращаемости аудитории мы визуализировали классическую кривую удержания. График отражает реальную динамику продукта:

• В нулевую неделю в приложение возвращается 22.6% пользователей.

• К первой неделе показатель снижается до 8.9%.

• Далее кривая переходит в долгое плато, стремящееся к нулю в районе 30 недели.

Построенная кривая помогает продуктовой команде находить основные точки оттока аудитории и планировать изменения в приложении.

Результаты проекта

• Полная автоматизация отчетности. Команда полностью отказалась от ресурсоемких ручных выгрузок данных из базы.

• Единое информационное поле. Маркетолог, продакт-менеджер и CEO теперь получают актуальные цифры по ссылке в DataLens в режиме реального времени.

• Прозрачность бизнеса. Визуализация данных не только упростила мониторинг, но и помогла выявить технические ошибки в аналитике и найти узкие места в пользовательской воронке.