← Назад в блог
Mobile2026-07-09

Карта мобильной аналитики: какие события нужны в MVP

Как спроектировать событийную аналитику в мобильном приложении: core-события, naming и валидация данных.

Аналитика мобильного приложения

Зачем карта событий

Без заранее согласованной схемы аналитики данные становятся шумом, и продуктовые решения принимаются «на ощущениях».

Core-события для MVP

  • app_open
  • signup_started
  • signup_completed
  • trial_started
  • payment_success
  • feature_core_used

Правила именования

  • snake_case
  • единые параметры (user_id, plan, platform)
  • версии событий (event_version)

Проверка качества

  • Сверка events volume между iOS/Android
  • Проверка обязательных параметров
  • Дашборд активации и week-1 retention

Framework событий для MVP

Удобно группировать события на 4 слоя:

  1. Acquisition — откуда пользователь пришёл и дошёл ли до первого экрана.
  2. Activation — завершил ли первый ключевой шаг.
  3. Engagement — использует ли core-функции регулярно.
  4. Monetization — начал ли trial/подписку/оплату.

Так вы не теряетесь в "сотне событий", которые никто не анализирует.

Пример event taxonomy

auth.signup_started
auth.signup_completed
onboarding.step_completed
feature.chat_message_sent
billing.trial_started
billing.payment_success

Важный момент: название должно сразу объяснять домен и действие.

Параметры, которые стоит стандартизировать

  • platform: ios/android
  • app_version
  • user_tier: free/pro
  • locale
  • experiment_id (если A/B)

Без этого сравнивать когорты и делать нормальные выводы будет сложно.

Валидация данных в продакшене

Типичная проблема: событие отправляется, но без критичного поля. Команда думает, что данные есть, а в BI пусто.

Решение:

  • schema validation перед отправкой;
  • alert, если обязательное поле отсутствует > X% событий;
  • еженедельный audit top-20 событий.

Дашборды, которые нужны сразу

  1. Activation funnel: open -> signup -> core action.
  2. Retention D1/D7.
  3. Paid conversion: trial -> payment.
  4. Crash + ANR рядом с продуктовой воронкой.

Важно смотреть продуктовые и технические метрики вместе: иногда падение конверсии это просто рост крашей после релиза.

Частые anti-patterns

  • Логировать "всё подряд", но не использовать.
  • Разные имена событий на iOS и Android.
  • Изменять параметры без версионирования.
  • Не фиксировать owner аналитики.

Практический чеклист

  • Есть единый словарь событий
  • Есть owner за событийную модель
  • Ключевые события покрывают activation и monetization
  • Данные валидируются и мониторятся
  • Команда использует дашборды в weekly review