পণ্যের আসল চেহারা দেখুন এবং বেঁচে থাকুন। কিছু নতুন পরিষেবা লিখতে একটি কারণ হিসাবে ব্যবহারকারীর ট্রানজিশনের ডেটা

গ্রাহক আচরণ বিশ্লেষণের সুবিধা সম্পর্কে ইন্টারনেটে শত শত নিবন্ধ রয়েছে। প্রায়শই এটি খুচরা খাতকে উদ্বিগ্ন করে। খাদ্য ঝুড়ি বিশ্লেষণ, ABC এবং XYZ বিশ্লেষণ থেকে ধারণ বিপণন এবং ব্যক্তিগত অফার। কয়েক দশক ধরে বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করা হয়েছে, অ্যালগরিদমগুলি চিন্তা করা হয়েছে, কোড লেখা এবং ডিবাগ করা হয়েছে - এটি নিন এবং এটি ব্যবহার করুন। আমাদের ক্ষেত্রে, একটি মৌলিক সমস্যা দেখা দিয়েছে - আমরা আইএসপি সিস্টেমে সফ্টওয়্যার বিকাশে নিযুক্ত, খুচরা নয়।
আমার নাম ডেনিস এবং আমি বর্তমানে ISPsystem-এ বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমের ব্যাকএন্ডের জন্য দায়ী। আর এই হলো আমার সহকর্মী ও আমি কেমন গল্প ড্যানিল — যারা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য দায়ী — এই জ্ঞানের প্রিজমের মাধ্যমে আমাদের সফ্টওয়্যার পণ্যগুলি দেখার চেষ্টা করেছেন৷ চলুন, যথারীতি ইতিহাস দিয়ে শুরু করা যাক।

শুরুতে একটি শব্দ ছিল, এবং শব্দটি ছিল "আমরা কি চেষ্টা করব?"

সেই মুহুর্তে আমি R&D বিভাগে একজন বিকাশকারী হিসাবে কাজ করছিলাম। এটি সব শুরু হয়েছিল যখন ড্যানিল এখানে হ্যাব্রে পড়েছিল ধরে রাখার বিষয়ে — অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারকারীর রূপান্তর বিশ্লেষণের জন্য একটি সরঞ্জাম। আমি এখানে এটি ব্যবহার করার ধারণা সম্পর্কে কিছুটা সন্দিহান ছিলাম। উদাহরণ হিসাবে, লাইব্রেরি ডেভেলপাররা অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিশ্লেষণ উদ্ধৃত করেছেন যেখানে লক্ষ্য ক্রিয়াটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে - একটি অর্ডার দেওয়া বা মালিক কোম্পানিকে কীভাবে অর্থ প্রদান করতে হবে তার কিছু ভিন্নতা। আমাদের পণ্য প্রাঙ্গনে সরবরাহ করা হয়. অর্থাৎ, ব্যবহারকারী প্রথমে একটি লাইসেন্স কেনেন এবং তারপরেই অ্যাপ্লিকেশনটিতে তার যাত্রা শুরু হয়। হ্যাঁ, আমাদের ডেমো সংস্করণ আছে। আপনি সেখানে পণ্যটি চেষ্টা করতে পারেন যাতে আপনার পোকে একটি শূকর না থাকে।

কিন্তু আমাদের বেশিরভাগ পণ্যই হোস্টিং মার্কেটকে লক্ষ্য করে। এগুলি বড় ক্লায়েন্ট, এবং ব্যবসায়িক উন্নয়ন বিভাগ তাদের পণ্যের ক্ষমতা সম্পর্কে পরামর্শ দেয়। এটি আরও অনুসরণ করে যে ক্রয়ের সময়, আমাদের গ্রাহকরা ইতিমধ্যেই জানেন যে আমাদের সফ্টওয়্যারটি তাদের কোন সমস্যাগুলি সমাধান করতে সহায়তা করবে৷ অ্যাপ্লিকেশনে তাদের রুটগুলি অবশ্যই পণ্যটিতে এমবেড করা CJM-এর সাথে মিলিত হতে হবে এবং UX সমাধানগুলি তাদের ট্র্যাকে থাকতে সাহায্য করবে। স্পয়লার: এটা সবসময় ঘটে না। লাইব্রেরির পরিচিতি স্থগিত করা হয়েছিল... তবে বেশি দিন নয়।

আমাদের স্টার্টআপ প্রকাশের সাথে সাথে সবকিছু বদলে গেছে - কার্টবি - একটি ইনস্টাগ্রাম অ্যাকাউন্ট থেকে একটি অনলাইন স্টোর তৈরি করার প্ল্যাটফর্ম। এই অ্যাপ্লিকেশনটিতে, ব্যবহারকারীকে বিনামূল্যে সমস্ত কার্যকারিতা ব্যবহার করার জন্য দুই সপ্তাহের সময় দেওয়া হয়েছিল। তারপর আপনাকে সাবস্ক্রাইব করবেন কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে হয়েছিল। এবং এটি "রুট-টার্গেট অ্যাকশন" ধারণার সাথে পুরোপুরি ফিট। এটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল: আসুন চেষ্টা করি!

প্রথম ফলাফল বা কোথা থেকে ধারনা পেতে হবে

ডেভেলপমেন্ট টিম এবং আমি পণ্যটিকে আক্ষরিকভাবে একদিনে ইভেন্ট সংগ্রহের সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করেছি। আমি এখনই বলব যে ISPsystem পৃষ্ঠা পরিদর্শন সম্পর্কে ইভেন্টগুলি সংগ্রহ করার জন্য তার নিজস্ব সিস্টেম ব্যবহার করে, কিন্তু একই উদ্দেশ্যে Yandex.Metrica ব্যবহার করতে আপনাকে কিছুই বাধা দেয় না, যা আপনাকে বিনামূল্যে কাঁচা ডেটা ডাউনলোড করতে দেয়৷ লাইব্রেরি ব্যবহারের উদাহরণগুলি অধ্যয়ন করা হয়েছিল, এবং ডেটা সংগ্রহের এক সপ্তাহ পরে আমরা একটি রূপান্তর গ্রাফ পেয়েছি৷

রূপান্তর গ্রাফ। মৌলিক কার্যকারিতা, স্বচ্ছতার জন্য অন্যান্য রূপান্তর সরানো হয়েছে

এটি উদাহরণের মতোই পরিণত হয়েছে: প্ল্যানার, পরিষ্কার, সুন্দর। এই গ্রাফ থেকে, আমরা সবচেয়ে ঘন ঘন রুট এবং ক্রসিং সনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছি যেখানে লোকেরা সবচেয়ে বেশি সময় কাটায়। এটি আমাদের নিম্নলিখিত বুঝতে অনুমতি দেয়:

• একটি বড় CJM এর পরিবর্তে, যা এক ডজন সত্তাকে কভার করে, শুধুমাত্র দুটি সক্রিয়ভাবে ব্যবহৃত হয়। ইউএক্স সলিউশন ব্যবহার করে আমাদের প্রয়োজন এমন জায়গায় ব্যবহারকারীদের নির্দেশিত করা প্রয়োজন।
• কিছু পেজ, UX ডিজাইনারদের দ্বারা এন্ড-টু-এন্ড হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে লোকেরা তাদের জন্য অযৌক্তিক সময় ব্যয় করে। একটি নির্দিষ্ট পৃষ্ঠায় স্টপ উপাদানগুলি কী তা আপনাকে খুঁজে বের করতে হবে এবং এটি সামঞ্জস্য করতে হবে।
• 10টি ট্রানজিশনের পরে, 20% লোক ক্লান্ত হয়ে পড়তে শুরু করে এবং অ্যাপ্লিকেশনটিতে সেশনটি ছেড়ে দেয়। এবং এই বিষয়টিকে বিবেচনায় নেওয়া হচ্ছে যে অ্যাপ্লিকেশনটিতে আমাদের 5টির মতো অনবোর্ডিং পৃষ্ঠা ছিল! আপনাকে এমন পৃষ্ঠাগুলি সনাক্ত করতে হবে যেখানে ব্যবহারকারীরা নিয়মিত সেশনগুলি পরিত্যাগ করে এবং সেগুলির পথ ছোট করে৷ আরও ভাল: যে কোনও নিয়মিত রুট সনাক্ত করুন এবং উত্স পৃষ্ঠা থেকে গন্তব্য পৃষ্ঠায় দ্রুত স্থানান্তরের অনুমতি দিন। ABC বিশ্লেষণ এবং পরিত্যক্ত কার্ট বিশ্লেষণের সাথে কিছু মিল আছে, আপনি কি মনে করেন না?

এবং এখানে আমরা অন-প্রিমিস পণ্যগুলির জন্য এই সরঞ্জামটির প্রযোজ্যতার বিষয়ে আমাদের মনোভাব পুনর্বিবেচনা করেছি। একটি সক্রিয়ভাবে বিক্রি এবং ব্যবহৃত পণ্য বিশ্লেষণ করার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল - ভিএম ম্যানেজার 6. এটা অনেক বেশি জটিল, সেখানে অনেক বেশি সত্তার অর্ডার আছে। আমরা উত্তেজিতভাবে ট্রানজিশন গ্রাফটি কী হবে তা দেখার জন্য অপেক্ষা করছিলাম।

হতাশা এবং অনুপ্রেরণা সম্পর্কে

হতাশা #1

এটি ছিল কাজের দিনের শেষ, মাসের শেষ এবং একই সময়ে বছরের শেষ - 27 ডিসেম্বর। তথ্য জমা হয়েছে, প্রশ্ন লেখা হয়েছে. সবকিছু প্রক্রিয়া করার আগে কিছু সেকেন্ড বাকি ছিল এবং আমরা আমাদের শ্রমের ফলাফলের দিকে তাকাতে পারতাম যে পরবর্তী কাজের বছরটি কোথায় শুরু হবে। R&D বিভাগ, প্রোডাক্ট ম্যানেজার, UX ডিজাইনার, টিম লিড, ডেভেলপাররা তাদের প্রোডাক্টে ব্যবহারকারীর পথগুলি কেমন তা দেখতে মনিটরের সামনে জড়ো হয়েছিল, কিন্তু... আমরা এটি দেখেছি:

রিটেনশনিয়ারিং লাইব্রেরি দ্বারা নির্মিত ট্রানজিশন গ্রাফ

অনুপ্রেরণা #1

দৃঢ়ভাবে সংযুক্ত, কয়েক ডজন সত্তা, অ-স্পষ্ট পরিস্থিতি। এটি কেবল স্পষ্ট ছিল যে নতুন কর্মবর্ষটি বিশ্লেষণের সাথে নয়, এই জাতীয় গ্রাফের সাথে কাজকে সহজ করার উপায় আবিষ্কারের সাথে শুরু হবে। কিন্তু আমি এই অনুভূতিকে নাড়াতে পারিনি যে সবকিছু যতটা মনে হয়েছিল তার চেয়ে অনেক সহজ। এবং রিটেনশনিয়ারিং সোর্স কোড অধ্যয়ন করার পনের মিনিটের পরে, আমরা নির্মিত গ্রাফটি ডট ফর্ম্যাটে রপ্তানি করতে সক্ষম হয়েছি। এটি অন্য টুল - গেফিতে গ্রাফটি আপলোড করা সম্ভব করেছে। এবং ইতিমধ্যেই গ্রাফ বিশ্লেষণ করার সুযোগ রয়েছে: লেআউট, ফিল্টার, পরিসংখ্যান - আপনাকে যা করতে হবে তা হল ইন্টারফেসে প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলি কনফিগার করা। এই চিন্তা মাথায় নিয়েই আমরা রওনা দিলাম নববর্ষের সপ্তাহান্তে।

হতাশা #2

কাজে ফিরে আসার পরে, দেখা গেল যে সবাই যখন বিশ্রাম নিচ্ছিল, আমাদের ক্লায়েন্টরা পণ্যটি অধ্যয়ন করছিল। হ্যাঁ, এত কঠিন যে ইভেন্টগুলি স্টোরেজে উপস্থিত হয়েছিল যা আগে বিদ্যমান ছিল না। এর মানে হল যে প্রশ্নগুলি আপডেট করা দরকার৷

এই বাস্তবতার দুঃখটা বুঝতে একটু পটভূমিকা। আমরা যে ইভেন্টগুলিকে চিহ্নিত করেছি (উদাহরণস্বরূপ, কিছু বোতামে ক্লিক) এবং ব্যবহারকারী যে পৃষ্ঠাগুলি পরিদর্শন করেছেন তার URL উভয়ই প্রেরণ করি৷ কার্টবির ক্ষেত্রে, "এক ক্রিয়া - এক পৃষ্ঠা" মডেলটি কাজ করেছে। কিন্তু VMmanager এর সাথে পরিস্থিতি সম্পূর্ণ ভিন্ন ছিল: একটি পৃষ্ঠায় বেশ কয়েকটি মডেল উইন্ডো খুলতে পারে। তাদের মধ্যে ব্যবহারকারী বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, URL:

/host/item/24/ip(modal:modal/host/item/ip/create)

এর মানে হল "আইপি ঠিকানা" পৃষ্ঠায় ব্যবহারকারী একটি আইপি ঠিকানা যোগ করেছেন। এবং এখানে দুটি সমস্যা একবারে দৃশ্যমান:

• URL-এ কিছু ধরণের পাথ প্যারামিটার রয়েছে - ভার্চুয়াল মেশিনের আইডি। এটা বাদ দেওয়া প্রয়োজন.
• ইউআরএলে মডেল উইন্ডো আইডি রয়েছে। আপনাকে কোনোভাবে এই ধরনের URL গুলিকে "আনপ্যাক" করতে হবে।
  আরেকটি সমস্যা হল আমরা যে ইভেন্টগুলি চিহ্নিত করেছি তার পরামিতি ছিল। উদাহরণস্বরূপ, তালিকা থেকে একটি ভার্চুয়াল মেশিন সম্পর্কে তথ্য সহ পৃষ্ঠায় যাওয়ার পাঁচটি ভিন্ন উপায় ছিল। তদনুসারে, একটি ইভেন্ট পাঠানো হয়েছিল, কিন্তু একটি প্যারামিটার সহ যা নির্দেশ করে যে ব্যবহারকারী কোন পদ্ধতিতে রূপান্তর করেছেন। এই ধরনের অনেক ঘটনা ছিল, এবং সব পরামিতি ভিন্ন ছিল. এবং আমাদের কাছে ক্লিকহাউসের জন্য এসকিউএল উপভাষায় সমস্ত ডেটা পুনরুদ্ধার যুক্তি রয়েছে। 150-200 লাইনের প্রশ্নগুলি কিছুটা সাধারণ বলে মনে হতে শুরু করেছে। সমস্যা আমাদের ঘিরে রেখেছে।

অনুপ্রেরণা #2

একদিন ভোরবেলা, ড্যানিল, দুঃখের সাথে দ্বিতীয় মিনিটের অনুরোধের মধ্য দিয়ে স্ক্রোল করে, আমাকে পরামর্শ দিল: "চলো আমরা ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন লিখি?" আমরা এটি সম্পর্কে চিন্তা করেছি এবং সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে আমরা যদি এটি করতে যাচ্ছি তবে এটি ETL এর মতো কিছু হবে। যাতে এটি অবিলম্বে ফিল্টার করে এবং অন্যান্য উত্স থেকে প্রয়োজনীয় ডেটা তুলে নেয়। এইভাবে একটি সম্পূর্ণ ব্যাকএন্ড সহ আমাদের প্রথম বিশ্লেষণাত্মক পরিষেবার জন্ম হয়েছিল। এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের পাঁচটি প্রধান পর্যায় প্রয়োগ করে:

1. কাঁচা ডেটা স্টোরেজ থেকে ইভেন্টগুলি আনলোড করা এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রস্তুত করা।
2. স্পষ্টীকরণ হল মোডাল উইন্ডো, ইভেন্ট প্যারামিটার এবং ইভেন্টকে স্পষ্ট করে এমন অন্যান্য বিশদ শনাক্তকারীর "আনপ্যাকিং"।
3. সমৃদ্ধকরণ ("ধনী হওয়া" শব্দ থেকে) তৃতীয় পক্ষের উত্স থেকে ডেটা সহ ইভেন্টগুলি যোগ করা। সেই সময়ে, এতে শুধুমাত্র আমাদের বিলিং সিস্টেম BILLmanager অন্তর্ভুক্ত ছিল।
4. ফিল্টারিং হল ইভেন্টগুলিকে ফিল্টার করার প্রক্রিয়া যা বিশ্লেষণের ফলাফলগুলিকে বিকৃত করে (অভ্যন্তরীণ স্ট্যান্ড, আউটলিয়ার ইত্যাদির ঘটনা)।
5. স্টোরেজে প্রাপ্ত ইভেন্টগুলি আপলোড করা হচ্ছে, যাকে আমরা ক্লিন ডেটা বলে থাকি।
   এখন এটি একটি ইভেন্ট বা এমনকি অনুরূপ ইভেন্টের গ্রুপ প্রক্রিয়াকরণের জন্য নিয়ম যোগ করে প্রাসঙ্গিকতা বজায় রাখা সম্ভব ছিল। উদাহরণস্বরূপ, তারপর থেকে আমরা কখনই ইউআরএল আনপ্যাকিং আপডেট করিনি। যদিও, এই সময়ের মধ্যে বেশ কিছু নতুন URL বৈচিত্র যোগ করা হয়েছে। তারা ইতিমধ্যে পরিষেবাতে নির্ধারিত নিয়মগুলি মেনে চলে এবং সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করা হয়।

হতাশা #3

একবার আমরা বিশ্লেষণ শুরু করলে, আমরা বুঝতে পেরেছিলাম কেন গ্রাফটি এত সুসংগত ছিল। আসল বিষয়টি হ'ল প্রায় প্রতিটি এন-গ্রামে এমন রূপান্তর রয়েছে যা ইন্টারফেসের মাধ্যমে করা যায় না।

একটি ছোট তদন্ত শুরু হয়. আমি বিভ্রান্ত ছিলাম যে একটি সত্তার মধ্যে কোন অসম্ভব রূপান্তর ছিল না। এর মানে হল যে এটি ইভেন্ট সংগ্রহ সিস্টেম বা আমাদের ETL পরিষেবাতে একটি বাগ নয়। একটি অনুভূতি ছিল যে ব্যবহারকারী একই সাথে একাধিক সত্তায় কাজ করছেন, এক থেকে অন্যটিতে না গিয়ে। এই অর্জন কিভাবে? ব্রাউজারে বিভিন্ন ট্যাব ব্যবহার করা।

কার্টবি বিশ্লেষণ করার সময়, আমরা এর নির্দিষ্টতা দ্বারা সংরক্ষিত হয়েছিলাম। অ্যাপ্লিকেশনটি মোবাইল ডিভাইস থেকে ব্যবহৃত হয়েছিল, যেখানে বেশ কয়েকটি ট্যাব থেকে কাজ করা কেবল অসুবিধাজনক। এখানে আমাদের একটি ডেস্কটপ রয়েছে এবং যখন একটি কাজ একটি সত্তায় সঞ্চালিত হচ্ছে, তখন অন্যটিতে স্থিতি সেট আপ বা পর্যবেক্ষণ করতে এই সময় ব্যয় করা যুক্তিসঙ্গত। এবং যাতে অগ্রগতি হারান না, শুধু অন্য ট্যাব খুলুন.

অনুপ্রেরণা #3

ফ্রন্ট-এন্ড ডেভেলপমেন্টের সহকর্মীরা ইভেন্ট সংগ্রহ সিস্টেমটিকে ট্যাবের মধ্যে পার্থক্য করতে শিখিয়েছে। বিশ্লেষণ শুরু হতে পারে। এবং আমরা শুরু. প্রত্যাশিত হিসাবে, CJM বাস্তব পাথগুলির সাথে মেলেনি: ব্যবহারকারীরা ডিরেক্টরি পৃষ্ঠাগুলিতে অনেক সময় ব্যয় করেছেন, সবচেয়ে অপ্রত্যাশিত জায়গায় পরিত্যক্ত সেশন এবং ট্যাবগুলি। স্থানান্তর বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, আমরা কিছু Mozilla বিল্ডে সমস্যা খুঁজে পেতে সক্ষম হয়েছি। তাদের মধ্যে, বাস্তবায়ন বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে, নেভিগেশন উপাদানগুলি অদৃশ্য হয়ে গেছে বা অর্ধ-খালি পৃষ্ঠাগুলি প্রদর্শিত হয়েছিল, যা শুধুমাত্র প্রশাসকের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়া উচিত। পৃষ্ঠাটি খোলা হয়েছে, কিন্তু ব্যাকএন্ড থেকে কোন বিষয়বস্তু আসেনি। কাউন্টিং ট্রানজিশনগুলি আসলে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা হয়েছিল তা মূল্যায়ন করা সম্ভব করেছে৷ চেইনগুলি কীভাবে ব্যবহারকারী এই বা সেই ত্রুটিটি পেয়েছে তা বোঝা সম্ভব করেছে৷ ব্যবহারকারীর আচরণের উপর ভিত্তি করে পরীক্ষার জন্য অনুমোদিত ডেটা। এটি একটি সাফল্য ছিল, ধারণা বৃথা ছিল না.

বিশ্লেষণ অটোমেশন

ফলাফল প্রদর্শনের একটিতে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে গ্রাফ বিশ্লেষণের জন্য গেফি ব্যবহার করা হয়। এই টুলে, রূপান্তর ডেটা একটি টেবিলে প্রদর্শিত হতে পারে। এবং ইউএক্স বিভাগের প্রধান বলেছেন যে একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ চিন্তাভাবনা যা কোম্পানির সম্পূর্ণ আচরণ বিশ্লেষণের দিকনির্দেশের বিকাশকে প্রভাবিত করেছে: "আসুন একই কাজ করি, তবে মূক এবং ফিল্টার সহ - এটি আরও সুবিধাজনক হবে।"

তারপর আমি ভাবলাম: কেন না, রিটেনশিয়রিং একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম কাঠামোতে সমস্ত ডেটা সঞ্চয় করে। এবং এই, দ্বারা এবং বড়, একটি টেবিল. এইভাবে অন্য একটি পরিষেবা উপস্থিত হয়েছিল: ডেটা প্রদানকারী৷ তিনি কেবল গ্রাফ থেকে একটি টেবিল তৈরি করেননি, তবে পৃষ্ঠাটি কতটা জনপ্রিয় এবং এর সাথে যুক্ত কার্যকারিতা, এটি কীভাবে ব্যবহারকারীর ধারণকে প্রভাবিত করে, ব্যবহারকারীরা কতক্ষণ এতে থাকে এবং ব্যবহারকারীরা কোন পৃষ্ঠাগুলি প্রায়শই ছেড়ে যায় তাও গণনা করেছিলেন। এবং টেবিলে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ব্যবহার গ্রাফ অধ্যয়নের খরচ এতটাই কমিয়ে দিয়েছে যে পণ্যে আচরণ বিশ্লেষণের পুনরাবৃত্তির সময় প্রায় অর্ধেক হয়ে গেছে।

ড্যানিল এই ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি কীভাবে ব্যবহার করা হয় এবং এটি কী সিদ্ধান্তগুলি আঁকতে দেয় সে সম্পর্কে কথা বলবেন।

মেজ দেবতার জন্য আরও টেবিল!

একটি সরলীকৃত আকারে, কাজটি নিম্নরূপ প্রণয়ন করা হয়েছিল: মূকনামে রূপান্তর গ্রাফটি প্রদর্শন করুন, ফিল্টার করার ক্ষমতা প্রদান করুন এবং এটি যতটা সম্ভব পরিষ্কার এবং সুবিধাজনক করুন।

আমি সত্যিই মূকনামে একটি নির্দেশিত গ্রাফ আঁকতে চাইনি। এবং সফল হলেও, গেফির তুলনায় লাভটা সুস্পষ্ট বলে মনে হয়নি। আমাদের আরও সহজ এবং আরও অ্যাক্সেসযোগ্য কিছু দরকার ছিল। টেবিল ! সর্বোপরি, গ্রাফটি সহজে টেবিল সারি আকারে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি সারি "উৎস-গন্তব্য" টাইপের একটি প্রান্ত। অধিকন্তু, আমরা ইতিমধ্যেই রিটেনশনিয়ারিং এবং ডেটা প্রোভাইডার টুল ব্যবহার করে সাবধানতার সাথে এই ধরনের একটি টেবিল প্রস্তুত করেছি। যা করা বাকি ছিল তা হল টেবিলটি মূকনাট্যে প্রদর্শন করা এবং রিপোর্টের মাধ্যমে গুঞ্জন করা।

সবাই টেবিল ভালোবাসে কিভাবে কথা বলা.

যাইহোক, এখানে আমরা অন্য সমস্যা সম্মুখীন হয়. ডাটা সোর্স দিয়ে কি করতে হবে? pandas.DataFrame সংযোগ করা অসম্ভব ছিল; Tableau-তে এমন একটি সংযোগকারী নেই। গ্রাফ সঞ্চয় করার জন্য একটি পৃথক ভিত্তি উত্থাপন অস্পষ্ট সম্ভাবনার সাথে খুব আমূল একটি সমাধান বলে মনে হয়েছিল। এবং ক্রমাগত ম্যানুয়াল অপারেশনের প্রয়োজনের কারণে স্থানীয় আনলোডিং বিকল্পগুলি উপযুক্ত ছিল না। আমরা উপলব্ধ সংযোগকারীদের তালিকার মাধ্যমে দেখেছি, এবং আমাদের দৃষ্টি আইটেমটির উপর পড়েছিল ওয়েব ডেটা সংযোগকারী, যারা খুব নীচের দিকে অসহায়ভাবে জড়িয়ে ধরেছিল।

মূক সংযোজক একটি সমৃদ্ধ নির্বাচন আছে. আমরা এমন একটি খুঁজে পেয়েছি যা আমাদের সমস্যার সমাধান করেছে

কি ধরনের পশু? ব্রাউজারে কয়েকটি নতুন উন্মুক্ত ট্যাব - এবং এটি স্পষ্ট হয়ে গেছে যে এই সংযোগকারী আপনাকে একটি URL অ্যাক্সেস করার সময় ডেটা গ্রহণ করতে দেয়৷ ডেটা গণনা করার জন্য ব্যাকএন্ডটি প্রায় প্রস্তুত ছিল, যা বাকি ছিল তা হল এটিকে WDC এর সাথে বন্ধুত্ব করা। বেশ কয়েক দিন ধরে ডেনিস ডকুমেন্টেশন অধ্যয়ন করে এবং মূকনাট্য পদ্ধতির সাথে লড়াই করে এবং তারপরে আমাকে একটি লিঙ্ক পাঠায় যা আমি সংযোগ উইন্ডোতে আটকে দিয়েছিলাম।

আমাদের WDC এর সাথে সংযোগ ফর্ম। ডেনিস তার সামনে তৈরি এবং নিরাপত্তার যত্ন নিল

কয়েক মিনিট অপেক্ষা করার পরে (অনুরোধের সময় ডেটা গতিশীলভাবে গণনা করা হয়), টেবিলটি উপস্থিত হয়েছিল:

টেবল ইন্টারফেসে একটি কাঁচা ডেটা অ্যারে দেখতে এইরকম

প্রতিশ্রুতি অনুসারে, এই জাতীয় টেবিলের প্রতিটি সারি গ্রাফের একটি প্রান্তকে উপস্থাপন করে, অর্থাৎ ব্যবহারকারীর নির্দেশিত রূপান্তর। এতে বেশ কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যও ছিল। উদাহরণস্বরূপ, অনন্য ব্যবহারকারীর সংখ্যা, মোট রূপান্তরের সংখ্যা এবং অন্যান্য।

রিপোর্টে এই সারণীটি দেখানো সম্ভব হবে, উদারভাবে ফিল্টার ছিটিয়ে দিন এবং টুলটি পাঠান। যৌক্তিক শোনাচ্ছে. আপনি টেবিল দিয়ে কি করতে পারেন? তবে এটি আমাদের উপায় নয়, কারণ আমরা কেবল একটি টেবিল তৈরি করছি না, তবে বিশ্লেষণ এবং পণ্যের সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি হাতিয়ার।

সাধারণত, ডেটা বিশ্লেষণ করার সময়, একজন ব্যক্তি প্রশ্নের উত্তর পেতে চায়। দারুণ। তাদের দিয়ে শুরু করা যাক।

• সবচেয়ে ঘন ঘন রূপান্তর কি?
• তারা নির্দিষ্ট পৃষ্ঠাগুলি থেকে কোথায় যায়?
• ছেড়ে যাওয়ার আগে আপনি এই পৃষ্ঠায় গড়ে কতক্ষণ ব্যয় করেন?
• আপনি কত ঘন ঘন A থেকে B তে রূপান্তর করবেন?
• কোন পৃষ্ঠায় অধিবেশন শেষ হয়?

প্রতিটি প্রতিবেদন বা তাদের একটি সংমিশ্রণ ব্যবহারকারীকে স্বাধীনভাবে এই প্রশ্নগুলির উত্তর খুঁজে পেতে অনুমতি দেবে। এখানে মূল কৌশল হল আপনাকে এটি নিজে করার জন্য টুল দেওয়া। এটি বিশ্লেষণ বিভাগের লোড কমাতে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় কমানোর জন্য উভয়ই কার্যকর - সর্বোপরি, আপনাকে আর ইউট্র্যাকে যেতে হবে না এবং বিশ্লেষকের জন্য একটি টাস্ক তৈরি করতে হবে, আপনাকে কেবল প্রতিবেদনটি খুলতে হবে।

আমরা কি পেলাম?

লোকেরা প্রায়শই ড্যাশবোর্ড থেকে কোথায় বিচ্ছিন্ন হয়?

আমাদের প্রতিবেদনের টুকরো। ড্যাশবোর্ডের পরে, সবাই হয় VM-এর তালিকায় বা নোডের তালিকায় চলে যায়

চলুন ট্রানজিশন সহ একটি সাধারণ টেবিল নেওয়া যাক এবং উত্স পৃষ্ঠা অনুসারে ফিল্টার করুন। প্রায়শই, তারা ড্যাশবোর্ড থেকে ভার্চুয়াল মেশিনের তালিকায় যায়। তাছাড়া, নিয়মিততা কলাম পরামর্শ দেয় যে এটি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক ক্রিয়া।

তারা ক্লাস্টারের তালিকায় কোথা থেকে আসে?

প্রতিবেদনের ফিল্টারগুলি উভয় দিকেই কাজ করে: আপনি কোথায় গিয়েছিলেন বা কোথায় গিয়েছিলেন তা খুঁজে বের করতে পারেন

উদাহরণগুলি থেকে এটি স্পষ্ট যে এমনকি দুটি সাধারণ ফিল্টার এবং মান দ্বারা র‌্যাঙ্কিং সারিগুলির উপস্থিতি আপনাকে দ্রুত তথ্য পেতে দেয়।

আরো কঠিন কিছু জিজ্ঞাসা করা যাক.

যেখানে ব্যবহারকারীরা প্রায়শই তাদের সেশন পরিত্যাগ করেন?

VMmanager ব্যবহারকারীরা প্রায়ই আলাদা ট্যাবে কাজ করে

এটি করার জন্য, আমাদের একটি প্রতিবেদনের প্রয়োজন যার ডেটা রেফারেল উত্স দ্বারা একত্রিত করা হয়৷ এবং তথাকথিত ব্রেকপয়েন্টগুলিকে অ্যাসাইনমেন্ট হিসাবে নেওয়া হয়েছিল - এমন ঘটনা যা পরিবর্তনের শৃঙ্খলের শেষ হিসাবে কাজ করেছিল।

এখানে উল্লেখ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি হয় সেশনের শেষ বা একটি নতুন ট্যাব খোলা হতে পারে। উদাহরণটি দেখায় যে চেইনটি প্রায়শই ভার্চুয়াল মেশিনের তালিকা সহ একটি টেবিলে শেষ হয়। এই ক্ষেত্রে, চরিত্রগত আচরণ অন্য ট্যাবে স্যুইচ করছে, যা প্রত্যাশিত প্যাটার্নের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

যখন আমরা একইভাবে বিশ্লেষণ করেছিলাম তখন আমরা প্রথমে নিজেদের উপর এই রিপোর্টগুলির উপযোগিতা পরীক্ষা করেছিলাম। ভেপ, আমাদের পণ্য অন্য. টেবিল এবং ফিল্টারের আবির্ভাবের সাথে, অনুমানগুলি দ্রুত পরীক্ষা করা হয়েছিল, এবং চোখ কম ক্লান্ত ছিল।

রিপোর্ট তৈরি করার সময়, আমরা ভিজ্যুয়াল ডিজাইন সম্পর্কে ভুলে যাইনি। এই আকারের টেবিলের সাথে কাজ করার সময়, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর। উদাহরণস্বরূপ, আমরা রঙের একটি শান্ত পরিসর ব্যবহার করেছি, যা উপলব্ধি করা সহজ মনোস্পেস ফন্ট সংখ্যার জন্য, বৈশিষ্ট্যের সংখ্যাসূচক মান অনুসারে লাইনের রঙ হাইলাইট করা। এই ধরনের বিবরণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে এবং কোম্পানির মধ্যে সফলভাবে টুলটি চালু হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ায়।

টেবিলটি বেশ বড় হয়ে উঠেছে, তবে আমরা আশা করি এটি পাঠযোগ্য হওয়া বন্ধ করেনি

আমাদের অভ্যন্তরীণ ক্লায়েন্টদের প্রশিক্ষণ সম্পর্কে আলাদাভাবে উল্লেখ করার মতো: পণ্য বিশেষজ্ঞ এবং UX ডিজাইনার। বিশ্লেষণের উদাহরণ সহ ম্যানুয়াল এবং ফিল্টারগুলির সাথে কাজ করার টিপস তাদের জন্য বিশেষভাবে প্রস্তুত করা হয়েছিল। আমরা সরাসরি প্রতিবেদনের পৃষ্ঠাগুলিতে ম্যানুয়ালগুলির লিঙ্কগুলি সন্নিবেশিত করেছি৷

আমরা ম্যানুয়ালটি Google ডক্সে একটি উপস্থাপনা হিসাবে তৈরি করেছি। মূকনাট্য সরঞ্জামগুলি আপনাকে সরাসরি রিপোর্ট ওয়ার্কবুকের ভিতরে ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি প্রদর্শন করতে দেয়।

পরিবর্তে একটি বিপরীত শব্দ এর পরিবর্তে

নিচের লাইনে কি আছে? আমরা অপেক্ষাকৃত দ্রুত এবং সস্তায় প্রতিদিনের জন্য একটি টুল পেতে সক্ষম হয়েছি। হ্যাঁ, এটি অবশ্যই গ্রাফ নিজেই, ক্লিকের হিট ম্যাপ বা ওয়েব ভিউয়ারের প্রতিস্থাপন নয়। কিন্তু এই ধরনের রিপোর্ট উল্লেখযোগ্যভাবে তালিকাভুক্ত সরঞ্জামগুলির পরিপূরক এবং চিন্তা এবং নতুন পণ্য এবং ইন্টারফেস অনুমানের জন্য খাদ্য প্রদান করে।

এই গল্পটি শুধুমাত্র আইএসপি সিস্টেমে বিশ্লেষণের বিকাশের সূচনা হিসাবে কাজ করেছে। গত ছয় মাসে, পণ্যটিতে ব্যবহারকারীর ডিজিটাল প্রতিকৃতি এবং লুক-অ্যালাইক টার্গেটিংয়ের জন্য ডেটাবেস তৈরির একটি পরিষেবা সহ আরও সাতটি নতুন পরিষেবা উপস্থিত হয়েছে, তবে আমরা নিম্নলিখিত পর্বগুলিতে সেগুলি সম্পর্কে কথা বলব।

উত্স: www.habr.com