İnternetdə müştəri davranışını təhlil etməyin faydaları haqqında yüzlərlə məqalə var. Çox vaxt bu, pərakəndə satış sektoruna aiddir. Qida səbətinin təhlilindən, ABC və XYZ analizindən tutmuş marketinq və şəxsi təkliflərə qədər. Onilliklər ərzində müxtəlif texnikalardan istifadə olunub, alqoritmlər düşünülmüş, kod yazılmış və sazlanmışdır - götürün və istifadə edin. Bizim vəziyyətimizdə bir fundamental problem ortaya çıxdı - biz ISPsystem-də pərakəndə deyil, proqram təminatının inkişafı ilə məşğuluq.
Mənim adım Denisdir və hazırda ISPsystem-də analitik sistemlərin arxa hissəsinə cavabdehəm. Bu, həmkarımın və mənim necə olmağımızın hekayəsidir — məlumatların vizuallaşdırılmasına cavabdeh olanlar — proqram məhsullarımıza bu bilik prizmasından baxmağa çalışdılar. Həmişə olduğu kimi, tarixdən başlayaq.
Başlanğıcda bir söz var idi və bu söz "Çalışacağıq?"
O zaman mən Ar-Ge departamentində tərtibatçı kimi işləyirdim. Hər şey Danil Habré-də burada oxuyanda başladı — tətbiqlərdə istifadəçi keçidlərini təhlil etmək üçün alət. Burada istifadə etmək fikrinə bir qədər şübhə ilə yanaşdım. Nümunə olaraq, kitabxana tərtibatçıları hədəf fəaliyyətin aydın şəkildə müəyyən edildiyi tətbiqlərin təhlilini göstərdilər - sifariş vermək və ya sahibi şirkətə necə ödəmək üçün başqa bir dəyişiklik. Məhsullarımız öz yerində təmin olunur. Yəni istifadəçi əvvəlcə lisenziya alır və yalnız bundan sonra tətbiqdə öz səyahətinə başlayır. Bəli, demo versiyalarımız var. Siz məhsulu orada sınaqdan keçirə bilərsiniz ki, bir donuz qalmasın.
Lakin məhsullarımızın əksəriyyəti hosting bazarına yönəlib. Bunlar böyük müştərilərdir və biznesin inkişafı şöbəsi onlara məhsul imkanları ilə bağlı məsləhətlər verir. Bundan da belə nəticə çıxır ki, alış zamanı müştərilərimiz proqram təminatımızın onlara hansı problemləri həll etməyə kömək edəcəyini artıq bilirlər. Tətbiqdəki marşrutları məhsula daxil edilmiş CJM ilə üst-üstə düşməlidir və UX həlləri onlara yolda qalmağa kömək edəcəkdir. Spoiler: bu həmişə olmur. Kitabxana ilə tanışlıq təxirə salındı... amma çox keçmədi.
Startapımızın buraxılması ilə hər şey dəyişdi - — Instagram hesabından onlayn mağaza yaratmaq üçün platformalar. Bu proqramda istifadəçiyə bütün funksiyalardan pulsuz istifadə etmək üçün iki həftəlik müddət verilib. Sonra abunə olub-olmamağa qərar verməli idin. Və bu, "marşrut-hədəf hərəkəti" konsepsiyasına mükəmməl uyğun gəlir. Qərara alındı: cəhd edək!
İlk nəticələr və ya ideyaları haradan əldə etmək olar
İnkişaf qrupu və mən bir gündə məhsulu hadisə toplama sisteminə qoşduq. Dərhal deyəcəyəm ki, ISPsystem səhifə ziyarətləri ilə bağlı hadisələri toplamaq üçün öz sistemindən istifadə edir, lakin heç bir şey Yandex.Metrica-dan eyni məqsədlər üçün istifadə etməyə mane olmur, bu da xam məlumatları pulsuz yükləməyə imkan verir. Kitabxanadan istifadə nümunələri öyrənildi və bir həftəlik məlumatların toplanmasından sonra keçid qrafiki əldə etdik.
Keçid qrafiki. Əsas funksionallıq, aydınlıq üçün digər keçidlər silindi
Nümunədə olduğu kimi çıxdı: planar, aydın, gözəl. Bu qrafikdən biz insanların ən çox vaxt keçirdikləri marşrutları və keçidləri müəyyən edə bildik. Bu, bizə aşağıdakıları başa düşməyə imkan verdi:
- Bir çox qurumu əhatə edən böyük CJM əvəzinə yalnız ikisi fəal şəkildə istifadə olunur. UX həllərindən istifadə edərək istifadəçiləri ehtiyac duyduğumuz yerlərə əlavə olaraq yönləndirmək lazımdır.
- UX dizaynerləri tərəfindən başdan-başa dizayn edilmiş bəzi səhifələr insanların onlara əsassız vaxt sərf etməsi ilə nəticələnir. Müəyyən bir səhifədə dayanma elementlərinin nə olduğunu anlamaq və onu tənzimləmək lazımdır.
- Tətbiqdə 10 keçiddən sonra insanların 20%-i yorulmağa başladı və sessiyanı tərk etdi. Və bu, tətbiqdə 5-ə qədər onboarding səhifəmizin olduğunu nəzərə alır! İstifadəçilərin müntəzəm olaraq seansları tərk etdiyi səhifələri müəyyənləşdirməli və onlara gedən yolu qısaltmalısınız. Daha da yaxşısı: istənilən müntəzəm marşrutları müəyyənləşdirin və mənbə səhifədən təyinat səhifəsinə sürətli keçidə icazə verin. ABC təhlili və tərk edilmiş araba analizi ilə ortaq bir şey var, sizcə?
Və burada biz bu alətin yerli məhsullar üçün tətbiqinə münasibətimizi yenidən nəzərdən keçirdik. Aktiv satılan və istifadə olunan məhsulu təhlil etmək qərara alındı - . Bu, daha mürəkkəbdir, daha çox qurum var. Keçid qrafikinin necə olacağını görmək üçün həyəcanla gözləyirdik.
Məyusluqlar və ilhamlar haqqında
Məyusluq №1
İş gününün, ayın və ilin eyni vaxtda - dekabrın 27-si idi. Məlumatlar yığılıb, sorğular yazılıb. Hər şeyin işlənməsinə saniyələr qaldı və biz növbəti iş ilinin harada başlayacağını öyrənmək üçün zəhmətimizin nəticəsinə baxa bilərdik. Ar-Ge departamenti, məhsul meneceri, UX dizaynerləri, komanda rəhbəri, tərtibatçılar məhsullarında istifadəçi yollarının necə göründüyünü görmək üçün monitorun qarşısına toplaşdılar, lakin... biz bunu gördük:
Retentioneering kitabxanası tərəfindən qurulmuş keçid qrafiki
İlham №1
Güclü əlaqəli, onlarla varlıq, qeyri-aşkar ssenarilər. Yeni iş ilinin təhlillə deyil, belə bir qrafiklə işi sadələşdirmək yolunun icad edilməsi ilə başlayacağı aydın idi. Ancaq hər şeyin göründüyündən daha sadə olduğu hissini sarsıda bilmədim. Retentioneering mənbə kodunu öyrəndikdən on beş dəqiqə sonra biz qurulmuş qrafiki nöqtə formatına ixrac edə bildik. Bu, qrafiki başqa alətə - Gephi-yə yükləməyə imkan verdi. Qrafikləri təhlil etmək üçün artıq imkanlar var: planlar, filtrlər, statistika - sizə lazım olan şey interfeysdə lazımi parametrləri konfiqurasiya etməkdir. Bu düşüncə ilə Yeni il həftəsonuna yola düşdük.
Məyusluq №2
İşə qayıtdıqdan sonra məlum oldu ki, hamı istirahət edərkən müştərilərimiz məhsulu öyrənirlər. Bəli, o qədər ağır idi ki, anbarda əvvəllər olmayan hadisələr meydana çıxdı. Bu o demək idi ki, sorğular yenilənməlidir.
Bu həqiqətin kədərini anlamaq üçün bir az arxa plan. Biz həm qeyd etdiyimiz hadisələri (məsələn, bəzi düymələrə kliklər), həm də istifadəçinin daxil olduğu səhifələrin URL-lərini ötürürük. Cartbee vəziyyətində "bir hərəkət - bir səhifə" modeli işləmişdir. Lakin VMmanager ilə vəziyyət tamamilə fərqli idi: bir səhifədə bir neçə modal pəncərə aça bilərdi. Onlarda istifadəçi müxtəlif problemləri həll edə bilər. Məsələn, URL:
/host/item/24/ip(modal:modal/host/item/ip/create)
o deməkdir ki, “IP ünvanları” səhifəsində istifadəçi bir IP ünvanı əlavə etdi. Və burada bir anda iki problem görünür:
- URL bir növ yol parametrini - virtual maşının identifikatorunu ehtiva edir. Bunu istisna etmək lazımdır.
- URL modal pəncərə identifikatorunu ehtiva edir. Bu cür URL-ləri birtəhər "paketdən çıxarmaq" lazımdır.
Digər problem o idi ki, qeyd etdiyimiz hadisələrin özü də parametrlərə malik idi. Məsələn, siyahıdan virtual maşın haqqında məlumat olan səhifəyə daxil olmağın beş müxtəlif yolu var idi. Müvafiq olaraq, bir hadisə göndərildi, lakin istifadəçinin hansı üsulla keçid etdiyini göstərən bir parametr ilə. Belə hadisələr çox olub və bütün parametrlər fərqli olub. Bizdə Clickhouse üçün SQL dialektində bütün məlumat axtarışı məntiqi var. 150-200 sətirdən ibarət sorğular bir qədər adi görünməyə başladı. Problemlər bizi əhatə edirdi.
İlham №2
Bir səhər səhər tezdən, ikinci dəqiqə sorğunu təəssüflə vərəqləyən Danil mənə təklif etdi: "Gəlin verilənlərin emal borularını yazaq?" Biz bu barədə düşündük və qərara gəldik ki, əgər bunu edəcək olsaq, ETL kimi bir şey olacaq. Beləliklə, o, dərhal süzgəcdən keçir və lazımi məlumatları digər mənbələrdən götürür. Tam hüquqlu backend ilə ilk analitik xidmətimiz belə yarandı. O, məlumatların emalının beş əsas mərhələsini həyata keçirir:
- Xam məlumat anbarından hadisələrin boşaldılması və emal üçün hazırlanması.
- Aydınlaşdırma modal pəncərələrin identifikatorlarının, hadisə parametrlərinin və hadisəni aydınlaşdıran digər detalların "açılması" dır.
- Zənginləşdirmə (“zəngin olmaq” sözündən) üçüncü tərəf mənbələrindən alınan məlumatlarla hadisələrin əlavə edilməsidir. O zaman bura yalnız billinq sistemimiz BILLmanager daxil idi.
- Filtrləmə təhlilin nəticələrini təhrif edən hadisələrin (daxili stendlərdən, kənar göstəricilərdən və s.) süzgəcdən keçirilməsi prosesidir.
- Təmiz məlumat adlandırdığımız yaddaşa qəbul edilən hadisələrin yüklənməsi.
İndi bir hadisənin və ya hətta oxşar hadisələrin qruplarının işlənməsi qaydaları əlavə etməklə aktuallığını qorumaq mümkün idi. Məsələn, o vaxtdan bəri biz URL-nin paketdən çıxarılmasını heç vaxt yeniləməmişik. Baxmayaraq ki, bu müddət ərzində bir neçə yeni URL variasiyası əlavə edilib. Onlar artıq xidmətdə müəyyən edilmiş qaydalara uyğundur və düzgün işlənir.
Məyusluq №3
Təhlil etməyə başladıqdan sonra qrafikin niyə bu qədər ardıcıl olduğunu anladıq. Fakt budur ki, demək olar ki, hər N-qramda interfeys vasitəsilə həyata keçirilə bilməyən keçidlər var.
Kiçik bir araşdırma başladı. Bir varlıq daxilində qeyri-mümkün keçidlərin olmadığı məni çaşdırdı. Bu o deməkdir ki, bu hadisə toplama sistemində və ya ETL xidmətimizdə səhv deyil. İstifadəçinin birindən digərinə keçmədən eyni vaxtda bir neçə qurumda işlədiyi hissi var idi. Buna necə nail olmaq olar? Brauzerdə müxtəlif nişanlardan istifadə.
Cartbee-ni təhlil edərkən biz onun spesifikliyi ilə xilas olduq. Tətbiq bir neçə nişandan işləməyin sadəcə əlverişsiz olduğu mobil cihazlardan istifadə edilmişdir. Burada iş masamız var və tapşırıq bir qurumda yerinə yetirilərkən, bu vaxtı başqa bir qurumda qurmaq və ya statusu izləmək üçün sərf etmək məqsədəuyğundur. Tərəqqi itirməmək üçün başqa bir nişanı açın.
İlham №3
Front-end inkişaf etdirici həmkarları hadisələrin toplanması sisteminə tabları ayırd etməyi öyrətdilər. Analiz başlaya bilər. Və başladıq. Gözlənildiyi kimi, CJM real yollara uyğun gəlmədi: istifadəçilər ən gözlənilməz yerlərdə kataloq səhifələrində, tərk edilmiş sessiyalarda və tablarda çox vaxt sərf etdilər. Keçid təhlilindən istifadə edərək bəzi Mozilla konstruksiyalarında problemlər tapa bildik. Onlarda tətbiq xüsusiyyətlərinə görə naviqasiya elementləri yoxa çıxdı və ya yalnız administrator üçün əlçatan olmalı olan yarı boş səhifələr göstərildi. Səhifə açıldı, lakin backenddən heç bir məzmun gəlmədi. Keçidlərin sayılması faktiki olaraq hansı xüsusiyyətlərin istifadə olunduğunu qiymətləndirməyə imkan verdi. Zəncirlər istifadəçinin bu və ya digər səhvi necə qəbul etdiyini anlamağa imkan verdi. İstifadəçi davranışı əsasında test üçün icazə verilən məlumatlar. Bu, uğur idi, ideya boşuna deyildi.
Analitikanın avtomatlaşdırılması
Nəticə nümayişlərindən birində biz Gephi-nin qrafik analizi üçün necə istifadə edildiyini göstərdik. Bu alətdə dönüşüm məlumatları cədvəldə göstərilə bilər. UX departamentinin rəhbəri şirkətdə bütün davranış analitikası istiqamətinin inkişafına təsir edən çox vacib bir fikri söylədi: "Gəlin eyni şeyi edək, lakin Tableau və filtrlərlə - bu daha rahat olacaq."
Sonra düşündüm: niyə olmasın, Retentioneering bütün məlumatları pandas.DataFrame strukturunda saxlayır. Və bu, ümumiyyətlə, bir masadır. Başqa bir xidmət belə ortaya çıxdı: Məlumat Provayderi. O, təkcə qrafikdən cədvəl hazırlamayıb, həm də səhifənin nə qədər populyar olduğunu və onunla əlaqəli funksionallığı, istifadəçinin saxlanmasına necə təsir etdiyini, istifadəçilərin orada nə qədər qaldığını və istifadəçilərin ən çox hansı səhifələri tərk etdiyini hesablayıb. Və Tableau-da vizuallaşdırmanın istifadəsi qrafikin öyrənilməsi xərclərini o qədər azaldıb ki, məhsulda davranış təhlili üçün iterasiya müddəti demək olar ki, iki dəfə azalıb.
Danil bu vizuallaşdırmanın necə istifadə edildiyi və hansı nəticələr çıxarmağa imkan verdiyi barədə danışacaq.
Masa tanrısı üçün daha çox masa!
Sadələşdirilmiş formada tapşırıq aşağıdakı kimi tərtib edilmişdir: keçid qrafikini Tableau-da göstərin, filtrasiya imkanını təmin edin və mümkün qədər aydın və rahat edin.
Cədvəldə istiqamətləndirilmiş qrafik çəkmək istəməzdim. Uğurlu olsa belə, Gephi ilə müqayisədə qazanc açıq görünmürdü. Bizə daha sadə və daha əlçatan bir şey lazım idi. Cədvəl! Axı, qrafik asanlıqla cədvəl sətirləri şəklində təqdim edilə bilər, burada hər bir sıra "mənbə-təyinat" növünün kənarıdır. Üstəlik, Retentioneering və Data Provider alətlərindən istifadə edərək, belə bir cədvəli artıq diqqətlə hazırlamışıq. Yalnız cədvəli Tableau-da göstərmək və hesabatı vərəqləmək qalırdı.
Hər kəsin masaları necə sevdiyindən danışırıq.
Ancaq burada başqa bir problemlə qarşılaşırıq. Məlumat mənbəyi ilə nə etmək lazımdır? Pandaları birləşdirmək mümkün deyildi.DataFrame; Tableau-da belə bir konnektor yoxdur. Qrafikin saxlanması üçün ayrıca bazanın yaradılması qeyri-müəyyən perspektivləri olan çox radikal bir həll kimi görünürdü. Daimi əl əməliyyatlarına ehtiyac olduğu üçün yerli boşaltma variantları uyğun deyildi. Mövcud bağlayıcıların siyahısına nəzər saldıq və baxışlarımız həmin elementə düşdü , lap dibində təmkinli bir şəkildə qısılmışdı.
Tableau birləşdiricilərin zəngin seçiminə malikdir. Problemimizi həll edən birini tapdıq
Hansı heyvan? Brauzerdə bir neçə yeni açıq sekmə - və aydın oldu ki, bu konnektor bir URL-ə daxil olduqda məlumat qəbul etməyə imkan verir. Məlumatların özünü hesablamaq üçün arxa plan demək olar ki, hazır idi, qalan yalnız onu WDC ilə dostlaşdırmaq idi. Bir neçə gün Denis sənədləri öyrəndi və Tableau mexanizmləri ilə mübarizə apardı və sonra mənə əlaqə pəncərəsinə yapışdırdığım bir keçid göndərdi.
WDC ilə əlaqə forması. Denis önünü düzəltdi və təhlükəsizliyin qayğısına qaldı
Bir neçə dəqiqə gözlədikdən sonra (məlumatlar tələb olunduqda dinamik olaraq hesablanır) cədvəl göründü:
Tableau interfeysində xam məlumat massivi belə görünür
Söz verildiyi kimi, belə bir cədvəlin hər bir sırası qrafikin kənarını, yəni istifadəçinin yönəldilmiş keçidini təmsil edirdi. O, həmçinin bir sıra əlavə xüsusiyyətlərə malikdir. Məsələn, unikal istifadəçilərin sayı, keçidlərin ümumi sayı və s.
Hesabatda bu cədvəli olduğu kimi göstərmək, səxavətlə filtrlər səpmək və aləti yola salmaq mümkün olardı. Məntiqli səslənir. Masa ilə nə edə bilərsiniz? Ancaq bu, bizim yolumuz deyil, çünki biz sadəcə bir cədvəl deyil, məhsulun təhlili və qərarlarının qəbulu üçün bir vasitədir.
Tipik olaraq, məlumatları təhlil edərkən insan suallara cavab almaq istəyir. Əla. Onlardan başlayaq.
- Ən çox hansı keçidlər olur?
- Onlar konkret səhifələrdən hara gedirlər?
- Ayrılmadan əvvəl bu səhifəyə orta hesabla nə qədər vaxt sərf edirsiniz?
- A-dan B-yə nə qədər tez-tez keçid edirsiniz?
- Sessiya hansı səhifələrdə bitir?
Hesabatların hər biri və ya onların birləşməsi istifadəçiyə müstəqil olaraq bu suallara cavab tapmaq imkanı verməlidir. Burada əsas strategiya bunu özünüz etmək üçün sizə alətlər verməkdir. Bu həm analitik departamentin yükünü azaltmaq, həm də qərar qəbul etmək üçün vaxtı azaltmaq üçün faydalıdır - axı, artıq Youtrack-ə girib analitik üçün tapşırıq yaratmağa ehtiyac yoxdur, sadəcə hesabatı açmaq lazımdır.
Nə əldə etdik?
İnsanlar tablosundan ən çox harada ayrılırlar?
Hesabatımızın fraqmenti. Tablosundan sonra hər kəs ya VM siyahısına, ya da qovşaqların siyahısına keçdi
Keçidləri olan ümumi cədvəli götürək və mənbə səhifəsinə görə filtr edək. Çox vaxt onlar tablosundan virtual maşınlar siyahısına keçirlər. Üstəlik, Regularity sütunu bunun təkrarlanan bir hərəkət olduğunu göstərir.
Onlar klasterlər siyahısına haradan gəlirlər?
Hesabatlardakı filtrlər hər iki istiqamətdə işləyir: hara getdiyinizi və ya hara getdiyinizi öyrənə bilərsiniz
Nümunələrdən aydın olur ki, hətta iki sadə filtrin və dəyərlərə görə sıralanma sıralarının olması da məlumatı tez əldə etməyə imkan verir.
Gəlin daha mürəkkəb bir şey soruşaq.
İstifadəçilər sessiyanı ən çox harada tərk edirlər?
VMmanager istifadəçiləri çox vaxt ayrı-ayrı tablarda işləyirlər
Bunun üçün bizə məlumatı yönləndirən mənbələr tərəfindən birləşdirilən hesabat lazımdır. Və sözdə qırılma nöqtələri tapşırıqlar kimi qəbul edildi - keçid zəncirinin sonu kimi xidmət edən hadisələr.
Burada qeyd etmək vacibdir ki, bu ya sessiyanın sonu, ya da yeni tabın açılması ola bilər. Nümunə göstərir ki, zəncir ən çox virtual maşınların siyahısı olan bir masada bitir. Bu halda, xarakterik davranış gözlənilən nümunə ilə uyğun gələn başqa bir nişana keçiddir.
Analoji şəkildə təhlil apararkən ilk növbədə bu hesabatların faydalılığını öz üzərimizdə yoxladıq , daha bir məhsulumuz. Cədvəllərin və filtrlərin meydana çıxması ilə fərziyyələr daha tez yoxlanılır, gözlər daha az yorulurdu.
Hesabatlar hazırlayarkən vizual dizaynı da unutmadıq. Bu ölçülü cədvəllərlə işləyərkən bu vacib amildir. Məsələn, biz qavranılması asan olan sakit rəng diapazonundan istifadə etdik rəqəmlər üçün xüsusiyyətlərin ədədi dəyərlərinə uyğun olaraq xətlərin rənglə vurğulanması. Bu cür təfərrüatlar istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırır və alətin şirkət daxilində uğurla işə düşmə ehtimalını artırır.
Cədvəl olduqca həcmli oldu, amma ümid edirik ki, oxunaqlı olmaqdan əl çəkməyib
Daxili müştərilərimizin təlimi haqqında ayrıca qeyd etmək lazımdır: məhsul mütəxəssisləri və UX dizaynerləri. Onlar üçün təhlil nümunələri və filtrlərlə işləmək üçün tövsiyələr olan təlimatlar xüsusi hazırlanmışdır. Dərsliklərə keçidləri birbaşa hesabat səhifələrinə daxil etdik.
Biz təlimatı sadəcə olaraq Google Sənəddə təqdimat kimi hazırladıq. Cədvəl alətləri veb səhifələri birbaşa hesabat iş kitabının içərisində göstərməyə imkan verir.
Bir sözlə yerinə
Aşağı xəttdə nə var? Hər gün üçün aləti nisbətən tez və ucuz qiymətə əldə edə bildik. Bəli, bu, mütləq qrafikin özünü, kliklərin istilik xəritəsini və ya veb görüntüləyicisini əvəz etmir. Lakin bu cür hesabatlar sadalanan alətləri əhəmiyyətli dərəcədə tamamlayır və düşüncə və yeni məhsul və interfeys fərziyyələri üçün qida təmin edir.
Bu hekayə ISP sistemində analitikanın inkişafı üçün yalnız başlanğıc rolunu oynadı. Son altı ay ərzində məhsuldakı istifadəçinin rəqəmsal portretləri və oxşar hədəfləmə üçün verilənlər bazası yaratmaq xidməti daxil olmaqla daha yeddi yeni xidmət ortaya çıxdı, lakin biz onlar haqqında növbəti epizodlarda danışacağıq.
Mənbə: www.habr.com