Уявіце, што вы пачатковец прадпрымальнік, які толькі што зрабіў сайт і мабільнае прыкладанне (напрыклад, для крамы пончыкаў). Вы хочаце падключыць карыстацкую аналітыку з невялікім бюджэтам, але не ведаеце як. Усе вакол карыстаюцца Mixpanel, Facebook analytics, Яндэкс.Метрыку і іншымі сістэмамі, але незразумела, што абраць і як карыстацца.
Што такое сістэмы аналітыкі?
Першым чынам, трэба сказаць, што карыстацкая сістэма аналітыкі - гэта не сістэма аналітыкі логаў працы самога сэрвісу. Маніторынг таго, як працуе сэрвіс, факусуюць на стабільнасці і прадукцыйнасці, і вядзецца распрацоўшчыкамі асобна. Карыстацкая аналітыка ж створана для таго, каб вывучаць менавіта паводзіны карыстальніка: якія дзеянні ён здзяйсняе, як часта, як рэагуе на пушы ці іншыя падзеі ў сэрвісе. Глабальна ў карыстацкай аналітыкі ёсць два напрамкі: мабільная і вэб-аналітыка. Нягледзячы на розныя інтэрфейсы і магчымасці вэб-і мабільных сэрвісаў, праца з сістэмай аналітыкі ў абодвух напрамках адбываецца прыкладна аднолькава.
Навошта гэта трэба?
Карыстацкая аналітыка патрэбна:
- каб маніторыць, што адбываецца пры выкарыстанні сэрвісу;
- каб мяняць кантэнт, і разумець, куды развівацца, якія фічы дадаваць/прыбіраць;
- каб знайсці, што не падабаецца карыстальнікам, і мяняць гэта.
Як гэта працуе?
Каб вывучаць паводзіны карыстальнікаў, трэба збіраць гісторыю гэтых паводзін. Але што збіраць? Гэта пытанне складае да 70 працэнтаў складанасці ўсёй задачы. На яго павінны разам адказаць многія ўдзельнікі прадуктовай каманды: продакт менеджэр, праграмісты, аналітыкі. Любая памылка на гэтым кроку каштуе дорага: можна не сабраць тое, што трэба, і сабраць тое, што не дазволіць зрабіць значныя высновы.
Пасля таго як вызначыліся, што збіраць, трэба прадумаць архітэктуру таго, як гэта збіраць. Асноўны аб'ект, з якім працуюць аналітычныя сістэмы - гэта івэнт. Івэнт - гэта апісанне таго, што адбылося, якое адпраўляецца ў сістэму аналітыкі ў адказ на дзеянне карыстальніка. Як правіла, для кожнага з дзеянняў, абраных для трекінга на папярэднім кроку, івэнт выглядае як JSON-пакет з палямі, якія апісваюць здзейсненае дзеянне.
Што за JSON-пакет?
JSON пакет гэта тэкставы файл, які апісвае, што адбылося. Напрыклад, JSON-пакет можа ўтрымоўваць інфармацыю аб тым, што карыстач Mary здзейсніў дзеянне Started game у момант часу 23:00 15 лістапада. Як апісаць кожнае дзеянне? Напрыклад, карыстач націскае на кнопку. Якія ўласцівасці трэба сабраць у гэты момант? Яны дзеляцца на два віды:
- super properties - уласцівасці, характэрныя ўсім івэнтам, якія прысутнічаюць заўсёды. Гэты час, девайс айдзі, версія апі, версія аналітыкі, версія АС;
- event specific properties - гэтыя ўласцівасці адвольныя і асноўная складанасць у тым, як іх падабраць. Напрыклад, для кнопкі "купіць манеткі" у гульні такімі ўласцівасцямі будуць "колькі манетак купіў карыстач", "колькі каштавалі манеткі".
Прыклад JSON-пакета ў сэрвісе па вывучэнні моў:
Але чаму б проста не збіраць усё запар?
Бо ўсе івэнты ствараюцца ўручную. У сістэмах аналітыкі няма кнопкі "захаваць усё" (і гэта было б бессэнсоўна). Збіраюцца толькі тыя дзеянні з логікі сэрвісу, якія цікавыя нейкай частцы каманды. Нават на кожны стан кнопкі ці акенца звычайна цікавяць не ўсе івэнты. Для працяглых працэсаў (напрыклад, узровень гульні) могуць быць важныя толькі пачатак і канец. Што адбываецца ў сярэдзіне, пры гэтым можа не зьбірацца.
Як правіла, логіка сэрвісаў складаецца з аб'ектаў - сутнасцяў. Гэта могуць быць сутнасць "манетка", сутнасць "узровень". Таму можна складаць івэнты з сутнасцяў, іх станаў і дзеянняў. Прыклады: "узровень пачаўся", "узровень скончыўся", "узровень скончыўся, прычына - з'едзены драконам". Пажадана, каб усе сутнасці, якія могуць быць "адкрыты", зачыняліся, каб не парушаць логіку і не ўскладняць сабе далейшую працу з аналітыкай.
Колькі івэнтаў у складанай сістэме?
Складаныя сістэмы могуць апрацоўваць некалькі сотняў івэнтаў, якія сабралі са ўсіх замоўцаў (продакт мэнэджара, праграмістаў, аналітыкаў) і акуратна (!) занеслі ў таблічку, а потым у логіку сэрвісу. Падрыхтоўка івэнтаў - гэта вялікая міждысцыплінарная праца, якая патрабуе ад усіх разумення таго, што трэба сабраць, уважлівасці і акуратнасці.
Што далей?
Дапусцім, мы прыдумалі ўсе цікавыя івэнты. Нетутэйша час іх збіраць. Для гэтага трэба падлучыць кліенцкую аналітыку. Заходзім у гугл і шукаем mobile analytics (ці выбіраем з вядомых: , , , , , ). Бярэм з сайта SDK і ўбудоўваем у код свайго сэрвісу (адсюль жа назва «кліенцкая») - таму што SDK ўбудоўваецца ў кліент).
І куды збіраць івэнты?
Усе JSON-пакеты, якія будуць стварацца, трэба недзе захоўваць. Куды іх адпраўляць і дзе яны будуць зьбірацца? У выпадку кліенцкай аналітычнай сістэмы, за гэта адказвае яна сама. Мы не ведаем, дзе нашы JSON-пакеты, дзе іх сховішча, колькі іх і як яны тамака захоўваюцца. Увесь працэс збору выконваецца сістэмай і не мае значэння для нас. У сэрвісе аналітыкі мы атрымліваем доступ да асабістага кабінета, дзе бачым ужо вынікі апрацоўкі зыходных паводніцкіх дадзеных. Далей аналітыкі працуюць з тым, што бачаць у асабістым кабінеце.
У бясплатных версіях зыходныя дадзеныя звычайна нельга спампаваць. У дарагой версіі такія магчымасці ёсць.
Колькі зойме падключэнне?
Найпростую аналітыку можна падлучыць за гадзіну: гэта будзе App Metrika, якая пакажа самыя простыя рэчы без аналізу кастамных івэнтаў. Час наладкі больш складанай сістэмы залежыць ад абраных івэнтаў. Узнікаюць складанасці, якія патрабуюць дадатковай распрацоўкі:
- Ці ёсць чарга івэнтаў? Напрыклад, як зафіксаваць, што адзін івэнт не можа прыйсці раней за іншы?
- Што рабіць, калі карыстач перавёў час? Змяніў часавы пояс?
- Што рабіць, калі няма інтэрнэту?
У сярэднім, наладзіць Mixpanel можна за пару дзён. Калі запланаваны збор вялікай колькасці спецыфічных івентаў, можа заняць і тыдзень.
Як выбраць, якая патрэбна мне?
Агульная статыстыка ва ўсіх аналітычных сістэмах працуе добра. Добра падыходзіць для маркетолагаў і прадажнікаў: можна паглядзець рэтэншн, колькі карыстачы правялі ў дадатку, усе базавыя высокаўзроўневыя метрыкі. Для самай простай landing page будзе дастаткова Яндэкс метрыкі.
Калі справа даходзіць да нестандартных задач, выбар залежыць ад вашага сэрвісу, аналітычных задач і івэнтаў, якія трэба апрацоўваць для іх вырашэння.
- У Mixpanel, напрыклад, можна праводзіць A/B тэсты. Як гэта зрабіць? Ствараеш эксперымент, у якім будзе некалькі выбарак і робіш селекцыю (адносіш у А вось такіх карыстачы, у B - іншых). Для A кнопка будзе зялёнай, для B - блакітны. Так як Mixpanel збірае ўсе дадзеныя, яна можа знайсці device id кожнага карыстальніка з A і B. У кодзе сэрвісу, выкарыстоўваючы SDK, ствараюцца tweaks - гэта месцы, у якіх нешта можа мяняцца для тэставання. Далей, для кожнага карыстальніка значэнне (у нашым выпадку колер кнопкі) падцягваецца з Mixpanel. Калі падключэння да інтэрнэту няма, будзе абраны дэфолтны варыянт.
- Нярэдка хочацца не проста складзіраваць і вывучаць івэнты, але і агрэгаваць карыстальнікаў. Тая ж Mixpanel робіць гэта аўтаматычна, ва ўкладцы Users. Там можна прагледзець усе пастаянныя user дадзеныя (імя, email, facebook профіль) і гісторыю логаў карыстальніка. Можна паглядзець на дадзеныя карыстальніка як статыстыку: 100 разоў з'еў цмок, купіў 3 кветачкі. У некаторых сістэмах агрэгацыю па карыстальніках можна спампаваць.
- У чым асноўная крутасць ? Яна аб'ядноўвае наведвальніка сэрвісу з яго фэйсбук профілем. Таму можна пазнаць сваю аўдыторыю, а галоўнае, затым канвертаваць яе ў рэкламную аўдыторыю. Напрыклад, калі я 1 раз зайшоў на сайт, і яго ўладальнік уключыў рэкламу (autofillable audience ў фэйсбук аналітыцы) на наведвальнікаў, то ў будучыні я ўбачу ў фэйсбуку рэкламу гэтага сайта. Для ўладальніка сайта гэта працуе проста і зручна, трэба толькі не забыцца паставіць daily cap на рэкламны бюджэт. Мінус фэйсбук аналітыкі ў тым, што яна не асабліва зручная: даволі складаны, не адразу зразумелы сайт, працуе не вельмі хутка.
Амаль нічога не трэба рабіць і ўсё працуе! Мусіць, ёсць і мінусы?
Так, і адзін з іх у тым, што звычайна, гэта дорага. Для стартапа можа быць каля $50k у месяц. Але ёсць і бясплатныя варыянты. Яндэкс App Метрыка бясплатная і падыходзіць для самых базавых метрык.
Аднак, калі рашэнне недарагое, то аналітыка будзе не падрабязнай: можна будзе паглядзець тып девайса, АС, але не канкрэтныя івэнты, і нельга будзе ствараць варонкі. Mixpanel можа каштаваць 50к даляраў у год (напрыклад, дадатак з Ам Нямам, можа столькі з'ядаць). У цэлым ва ўсіх доступ да дадзеных даволі часта абмежаваны. Свае мадэлі не папрыдумляеш і не пазапускаеш. Аплата звычайна праводзіцца памесячна / перыядычна.
Яшчэ нейкія?
Але самае дрэннае, што нават Мікспанэль аб'ёмы дадзеных, уласцівыя актыўнаму мабільнаму з дадаткам, лічыць як набліжэнне (адкрыта паказана прама ў дакументацыі). Калі параўнаць вынікі з сервернай аналітыкай, значэнні будуць разыходзіцца. (Пра тое, як стварыць уласную серверную аналітыку, чытайце ў нашым наступным артыкуле!)
Вялікі мінус амаль усіх аналітычных сістэм у тым, што яны абмяжоўваюць доступ да волкіх логаў. Так, запусціць сваю ўласную мадэль на, здавалася б, сваіх жа звестак не атрымаецца. Напрыклад, калі глядзець на варонкі ў Мікспанелі, можна палічыць толькі сярэдні час паміж крокамі. Больш складаныя метрыкі, напрыклад, медыяны час ці перцентили палічыць не выйдзе.
Таксама, часта бракуе магчымасці складаных агрэгацый і сегментацый. Напрыклад, хітры групбай "аб'яднаць карыстальнікаў, якія нарадзіліся ў 1990 годзе і купілі не менш за 50 пончыкаў кожны" можа быць недаступны.
Facebook аналітыка мае вельмі складаны інтэрфейс і працуе марудна.
А калі ўключу ўсе сістэмы адразу?
Выдатная ідэя! Нярэдка бывае так, што ў розных сістэмах атрымліваюцца розныя вынікі. Розныя лікі. Да таго ж, у адных ёсць адзін функцыянал, у другіх - іншы, трэція бясплатныя.
Апроч гэтага, некалькі сістэм можна ўлучыць раўналежна для тэставання: напрыклад, каб азнаёміцца з інтэрфейсам новай і паступова перайсці на яе. Як і ў любой справе, тут трэба ведаць меру і падключаць аналітыку ў такім аб'ёме, за якім можна будзе ўсачыць (і які не будзе тармазіць сеткавы канэкшн).
Мы ўсё падключылі, а потым зарэлізавалі новыя фічы, як дадаць івэнты?
Гэтак жа, як пры падлучэнні аналітыкі з нуля: сабраць апісанне патрэбных івэнтаў і з дапамогай SDK уставіць у кліенцкі код.
Спадзяюся, што адказы на частыя пытанні будуць карысныя вам. Калі яны дапамаглі вам зразумець, што кліенцкія аналітыкі не падыходзяць вашаму з дадаткам, раім паспрабаваць сваю серверную аналітыку. Пра яе я раскажу ў наступнай частцы, а затым раскажу і пра тое, як увасобіць гэта ў сваім праекце.
Толькі зарэгістраваныя карыстачы могуць удзельнічаць у апытанні. , Калі ласка.
Якімі сістэмамі кліенцкай аналітыкі вы карыстаецеся?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics
-
Яндэкс Метрыка
-
Іншымі
-
Сваёй сістэмай
-
Нічым
Прагаласавалі 33 карыстальніка. Устрымаліся 15 карыстальнікаў.
Крыніца: habr.com