কিভাবে রিটেনশনিয়ারিং অ্যাপ ইন দ্য এয়ারে প্রয়োগ করা হয়

একটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন একটি ব্যবহারকারী রাখা একটি সম্পূর্ণ বিজ্ঞান. কোর্সের লেখক VC.ru এ আমাদের নিবন্ধে এর মূল বিষয়গুলি বর্ণনা করেছেন গ্রোথ হ্যাকিং: মোবাইল অ্যাপ বিশ্লেষণ ম্যাক্সিম গডজি, অ্যাপ ইন দ্য এয়ারের মেশিন লার্নিং এর প্রধান। ম্যাক্সিম একটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশানের কাজের উদাহরণ ব্যবহার করে কোম্পানিতে বিকশিত সরঞ্জামগুলি সম্পর্কে কথা বলেছেন। পণ্যের উন্নতির জন্য এই পদ্ধতিগত পদ্ধতি, অ্যাপ ইন দ্য এয়ারে বিকশিত, যাকে রিটেনশনিয়ারিং বলা হয়। আপনি আপনার পণ্যে এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন: তাদের মধ্যে কিছু রয়েছে৷ বিনামূল্যে এক্সেস গিটহাবে।

অ্যাপ ইন দ্য এয়ার হল একটি অ্যাপ্লিকেশন যেখানে সারা বিশ্বে 3 মিলিয়নেরও বেশি সক্রিয় ব্যবহারকারী রয়েছে, যার সাহায্যে আপনি ফ্লাইটগুলি ট্র্যাক করতে পারেন, প্রস্থান/অবতরণ সময়ের পরিবর্তন, চেক-ইন এবং বিমানবন্দরের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য পেতে পারেন।

ফানেল থেকে ট্র্যাজেক্টোরি পর্যন্ত

সমস্ত উন্নয়ন দল একটি অনবোর্ডিং ফানেল তৈরি করে (একটি প্রক্রিয়া যা পণ্যটির ব্যবহারকারীর গ্রহণযোগ্যতা লক্ষ্য করে)। এটি প্রথম পদক্ষেপ যা আপনাকে উপরের থেকে পুরো সিস্টেমটি দেখতে এবং অ্যাপ্লিকেশন সমস্যাগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করে। কিন্তু পণ্যের বিকাশের সাথে সাথে আপনি এই পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা অনুভব করবেন। একটি সাধারণ ফানেল ব্যবহার করে, আপনি একটি পণ্যের জন্য অ-স্পষ্ট বৃদ্ধি পয়েন্ট দেখতে পারবেন না। ফানেলের উদ্দেশ্য হল অ্যাপ্লিকেশানের ব্যবহারকারীদের পর্যায়গুলিকে একটি সাধারণ চেহারা দেওয়া, আপনাকে আদর্শের মেট্রিক্স দেখানো। কিন্তু ফানেল বিচক্ষণতার সাথে সুস্পষ্ট সমস্যার প্রতি আদর্শ থেকে বিচ্যুতি লুকিয়ে রাখবে বা, বিপরীতে, বিশেষ ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ।

অ্যাপ ইন দ্য এয়ারে, আমরা আমাদের নিজস্ব ফানেল তৈরি করেছি, কিন্তু পণ্যের সুনির্দিষ্টতার কারণে, আমরা একটি বালিঘড়ি দিয়ে শেষ করেছি। তারপরে আমরা পদ্ধতিটি প্রসারিত করার এবং অ্যাপ্লিকেশনটি নিজেই আমাদের দেয় এমন সমৃদ্ধ তথ্য ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি।

আপনি যখন একটি ফানেল তৈরি করেন, তখন আপনি ব্যবহারকারীর অনবোর্ডিং ট্র্যাজেক্টরি হারাবেন। ট্র্যাজেক্টোরিগুলি ব্যবহারকারীর এবং অ্যাপ্লিকেশন নিজেই (উদাহরণস্বরূপ, একটি পুশ বিজ্ঞপ্তি পাঠানো) দ্বারা কর্মের একটি ক্রম নিয়ে গঠিত।

টাইমস্ট্যাম্প ব্যবহার করে, আপনি খুব সহজেই ব্যবহারকারীর গতিপথ পুনর্গঠন করতে পারেন এবং তাদের প্রত্যেকের জন্য একটি গ্রাফ তৈরি করতে পারেন। অবশ্যই, গ্রাফ অনেক আছে. অতএব, আপনাকে অনুরূপ ব্যবহারকারীদের গ্রুপ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি টেবিলের সারি দ্বারা সমস্ত ব্যবহারকারীকে সাজাতে পারেন এবং তারা কত ঘন ঘন একটি নির্দিষ্ট ফাংশন ব্যবহার করেন তা তালিকাভুক্ত করতে পারেন।

এই জাতীয় টেবিলের উপর ভিত্তি করে, আমরা একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করেছি এবং ফাংশনের ব্যবহারের ফ্রিকোয়েন্সি অনুসারে ব্যবহারকারীদের গ্রুপ করেছি, অর্থাৎ গ্রাফের নোড দ্বারা। এটি সাধারণত অন্তর্দৃষ্টির দিকে প্রথম পদক্ষেপ: উদাহরণস্বরূপ, ইতিমধ্যে এই পর্যায়ে আপনি দেখতে পাবেন যে কিছু ব্যবহারকারী কিছু ফাংশন ব্যবহার করেন না। যখন আমরা ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ করি, তখন আমরা অধ্যয়ন করতে শুরু করি যে গ্রাফের কোন নোডগুলি "সবচেয়ে বড়", অর্থাৎ ব্যবহারকারীরা প্রায়শই কোন পৃষ্ঠাগুলি দেখেন৷ আপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ কিছু মানদণ্ড অনুসারে মৌলিকভাবে ভিন্ন যে বিভাগগুলি অবিলম্বে হাইলাইট করা হয়। এখানে, উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীদের দুটি ক্লাস্টার রয়েছে যা আমরা সাবস্ক্রিপশন সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে ভাগ করেছি (মোট 16 টি ক্লাস্টার ছিল)।

এটি কিভাবে ব্যবহার করতে

আপনার ব্যবহারকারীদের এইভাবে দেখে, আপনি তাদের ধরে রাখার জন্য কোন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করেন বা, উদাহরণস্বরূপ, তাদের সাইন আপ করতে চান তা দেখতে পারেন৷ স্বাভাবিকভাবেই, ম্যাট্রিক্সও স্পষ্ট জিনিস দেখাবে। উদাহরণস্বরূপ, যারা একটি সাবস্ক্রিপশন কিনেছেন তারা সাবস্ক্রিপশন স্ক্রীনে যান। তবে এটি ছাড়াও, আপনি এমন নিদর্শনগুলিও খুঁজে পেতে পারেন যা অন্যথায় আপনি কখনই জানতেন না।

তাই আমরা সম্পূর্ণ ভুলবশত এমন একদল ব্যবহারকারীকে খুঁজে পেয়েছি যারা একটি ফ্লাইট যোগ করে, সারাদিন সক্রিয়ভাবে ট্র্যাক করে এবং তারপর তারা আবার কোথাও উড়ে না যাওয়া পর্যন্ত দীর্ঘ সময়ের জন্য অদৃশ্য হয়ে যায়। যদি আমরা প্রচলিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে তাদের আচরণ বিশ্লেষণ করি, আমরা মনে করব যে তারা কেবল অ্যাপ্লিকেশনটির কার্যকারিতা নিয়ে সন্তুষ্ট ছিল না: আমরা কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি যে তারা এটি একদিনের জন্য ব্যবহার করেছে এবং কখনও ফিরে আসেনি। কিন্তু গ্রাফের সাহায্যে আমরা দেখেছি যে তারা খুব সক্রিয়, এটি শুধুমাত্র তাদের সমস্ত কার্যকলাপ একদিনে ফিট করে।

এখন আমাদের প্রধান কাজ হল এই ধরনের একজন ব্যবহারকারীকে তার এয়ারলাইনের লয়ালটি প্রোগ্রামের সাথে সংযোগ করতে উৎসাহিত করা যখন সে আমাদের পরিসংখ্যান ব্যবহার করছে। এই ক্ষেত্রে, আমরা তার কেনা সমস্ত ফ্লাইট আমদানি করব এবং নতুন টিকিট কেনার সাথে সাথে তাকে সাইন আপ করার জন্য চাপ দেওয়ার চেষ্টা করব। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, আমরা Aviasales, Svyaznoy.Travel এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সহযোগিতা করতে শুরু করেছি। যখন তাদের ব্যবহারকারী একটি টিকিট ক্রয় করেন, অ্যাপটি তাদের অ্যাপ ইন দ্য এয়ারে ফ্লাইট যোগ করার জন্য অনুরোধ করে এবং আমরা এখনই তা দেখতে পাই।

গ্রাফের জন্য ধন্যবাদ, আমরা দেখেছি যে 5% লোক যারা সাবস্ক্রিপশন স্ক্রিনে যায় তারা এটি বাতিল করে। আমরা এই জাতীয় ঘটনাগুলি বিশ্লেষণ করতে শুরু করেছি, এবং দেখেছি যে একজন ব্যবহারকারী আছেন যিনি প্রথম পৃষ্ঠায় যান, তার Google অ্যাকাউন্টের সংযোগ শুরু করেন এবং অবিলম্বে এটি বাতিল করেন, আবার প্রথম পৃষ্ঠায় যান এবং আরও চারবার। প্রথমে আমরা ভেবেছিলাম, "এই ব্যবহারকারীর সাথে স্পষ্টভাবে কিছু ভুল হয়েছে।" এবং তারপর আমরা বুঝতে পেরেছি যে, সম্ভবত, অ্যাপ্লিকেশনটিতে একটি বাগ ছিল। ফানেলে, এটি নিম্নরূপ ব্যাখ্যা করা হবে: ব্যবহারকারী অ্যাপ্লিকেশনটির অনুরোধের অনুমতিগুলির সেট পছন্দ করেননি এবং তিনি চলে গেছেন।

অন্য গ্রুপের 5% ব্যবহারকারী স্ক্রিনে হারিয়ে গেছে যেখানে অ্যাপটি তাদের স্মার্টফোনের সমস্ত ক্যালেন্ডার অ্যাপ থেকে একটি নির্বাচন করতে অনুরোধ করে। ব্যবহারকারীরা বারবার বিভিন্ন ক্যালেন্ডার নির্বাচন করবে এবং তারপরে কেবল অ্যাপ থেকে প্রস্থান করবে। দেখা যাচ্ছে যে সেখানে একটি UX সমস্যা ছিল: একজন ব্যক্তি একটি ক্যালেন্ডার নির্বাচন করার পরে, তাদের উপরের ডানদিকে কোণায় সম্পন্ন ক্লিক করতে হয়েছিল। এটা শুধু যে সব ব্যবহারকারী এটা দেখেনি।

অ্যাপের প্রথম স্ক্রিন ইন দ্য এয়ার

আমাদের গ্রাফে, আমরা দেখেছি যে প্রায় 30% ব্যবহারকারী প্রথম স্ক্রীনের বাইরে যান না: এটি এই কারণে যে আমরা ব্যবহারকারীকে সদস্যতা নিতে চাপ দেওয়ার ক্ষেত্রে বেশ আক্রমনাত্মক। প্রথম স্ক্রিনে, অ্যাপটি আপনাকে Google বা Triplt ব্যবহার করে নিবন্ধন করতে অনুরোধ করে এবং নিবন্ধন এড়িয়ে যাওয়ার বিষয়ে কোনো তথ্য নেই। যারা প্রথম স্ক্রীন ছেড়ে চলে যায়, তাদের মধ্যে 16% ব্যবহারকারী "আরো" ক্লিক করে এবং আবার ফিরে আসে। আমরা খুঁজে পেয়েছি যে তারা অ্যাপ্লিকেশনটিতে অভ্যন্তরীণভাবে নিবন্ধন করার একটি উপায় খুঁজছে এবং আমরা পরবর্তী আপডেটে এটি প্রকাশ করব। উপরন্তু, যারা অবিলম্বে চলে যায় তাদের মধ্যে 2/3 জন কিছুতেই ক্লিক করেন না। তাদের সাথে কী ঘটছে তা খুঁজে বের করার জন্য, আমরা একটি হিটম্যাপ তৈরি করেছি। দেখা যাচ্ছে যে গ্রাহকরা অ্যাপ্লিকেশন বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকায় ক্লিক করছেন যা ক্লিকযোগ্য লিঙ্ক নয়।

একটি মাইক্রো-মুহূর্ত ক্যাপচার করুন

আপনি প্রায়শই দেখতে পারেন যে ডামার রাস্তার পাশে মানুষ পথ মাড়াচ্ছেন। রিটেনশনিয়ারিং হল এই পথগুলি খুঁজে বের করার এবং সম্ভব হলে রাস্তা পরিবর্তন করার একটি প্রচেষ্টা৷

অবশ্যই, এটা খারাপ যে আমরা প্রকৃত ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে শিখি, কিন্তু অন্তত আমরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যাটার্ন ট্র্যাক করতে শুরু করেছি যা অ্যাপ্লিকেশনটিতে ব্যবহারকারীর সমস্যা নির্দেশ করে। এখন প্রোডাক্ট ম্যানেজার ইমেল নোটিফিকেশন পায় যদি প্রচুর সংখ্যক "লুপ" ঘটে—যখন ব্যবহারকারী একই স্ক্রিনে বারবার ফিরে আসে।

একটি অ্যাপ্লিকেশনের সমস্যা এবং বৃদ্ধির ক্ষেত্রগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহারকারীর ট্র্যাজেক্টোরিতে কোন প্যাটার্নগুলি সাধারণত আকর্ষণীয় তা দেখা যাক:

• লুপ এবং চক্র। উপরে উল্লিখিত লুপগুলি হল যখন ব্যবহারকারীর গতিপথে একটি ইভেন্ট পুনরাবৃত্তি হয়, উদাহরণস্বরূপ, ক্যালেন্ডার-ক্যালেন্ডার-ক্যালেন্ডার-ক্যালেন্ডার। অনেক পুনরাবৃত্তি সহ একটি লুপ একটি ইন্টারফেস সমস্যা বা অপর্যাপ্ত ইভেন্ট চিহ্নিতকরণের একটি স্পষ্ট সূচক। একটি চক্র একটি বন্ধ ট্রাজেক্টোরিও, কিন্তু একটি লুপের বিপরীতে এটি একাধিক ইভেন্ট অন্তর্ভুক্ত করে, উদাহরণস্বরূপ: ফ্লাইট ইতিহাস দেখা - একটি ফ্লাইট যোগ করা - ফ্লাইটের ইতিহাস দেখা৷
• ফ্লোস্টপার্স - যখন ব্যবহারকারী, কিছু বাধার কারণে, অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে তার পছন্দসই আন্দোলন চালিয়ে যেতে পারে না, উদাহরণস্বরূপ, একটি ইন্টারফেস সহ একটি স্ক্রীন যা ক্লায়েন্টের কাছে স্পষ্ট নয়। এই ধরনের ঘটনাগুলি ব্যবহারকারীদের গতি কমিয়ে দেয় এবং পরিবর্তন করে।
• বিভাজন পয়েন্টগুলি হল উল্লেখযোগ্য ইভেন্ট যার পরে বিভিন্ন ধরণের ক্লায়েন্টদের ট্র্যাজেক্টোরিগুলি আলাদা করা হয়। বিশেষ করে, এগুলি এমন স্ক্রীন যাতে লক্ষ্য ক্রিয়ায় সরাসরি রূপান্তর বা কল-টু-অ্যাকশন থাকে না, কার্যকরভাবে কিছু ব্যবহারকারীকে এর দিকে ঠেলে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, কিছু স্ক্রীন যা সরাসরি একটি অ্যাপ্লিকেশনে সামগ্রী কেনার সাথে সম্পর্কিত নয়, কিন্তু যার উপর গ্রাহকরা সামগ্রী কেনা বা না কেনার দিকে ঝুঁকছেন, সেগুলি ভিন্নভাবে আচরণ করবে৷ বিভাজন পয়েন্টগুলি একটি প্লাস চিহ্ন সহ আপনার ব্যবহারকারীদের ক্রিয়াকলাপের প্রভাবের পয়েন্ট হতে পারে - তারা একটি ক্রয় বা ক্লিক করার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে, বা একটি বিয়োগ চিহ্ন - তারা নির্ধারণ করতে পারে যে কয়েক ধাপ পরে ব্যবহারকারী অ্যাপ্লিকেশনটি ছেড়ে যাবে৷
• বাতিল করা রূপান্তর পয়েন্টগুলি সম্ভাব্য দ্বিখণ্ডন পয়েন্ট। আপনি এগুলিকে একটি স্ক্রীন হিসাবে ভাবতে পারেন যা একটি লক্ষ্য ক্রিয়াকে প্রম্পট করতে পারে, কিন্তু তা নয়৷ এটি এমন একটি সময়ও হতে পারে যখন ব্যবহারকারীর প্রয়োজন হয়, কিন্তু আমরা এটি সন্তুষ্ট করি না কারণ আমরা কেবল এটি সম্পর্কে জানি না। ট্র্যাজেক্টরি বিশ্লেষণ এই প্রয়োজন সনাক্ত করা অনুমতি দেওয়া উচিত.
• বিভ্রান্তি বিন্দু - স্ক্রীন/পপ-আপ যা ব্যবহারকারীকে মূল্য দেয় না, রূপান্তরকে প্রভাবিত করে না এবং ট্রাজেক্টোরিগুলিকে "অস্পষ্ট" করতে পারে, ব্যবহারকারীকে লক্ষ্য ক্রিয়া থেকে বিভ্রান্ত করে।
• অন্ধ দাগ হল অ্যাপ্লিকেশনের লুকানো পয়েন্ট, স্ক্রিন এবং বৈশিষ্ট্য যা ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছানো খুব কঠিন।
• ড্রেন - পয়েন্ট যেখানে ট্রাফিক লিক

সাধারণভাবে, গাণিতিক পদ্ধতি আমাদের বুঝতে দেয় যে ক্লায়েন্ট ব্যবহারকারীর জন্য কিছু মানক ব্যবহারের দৃশ্যের পরিকল্পনা করার চেষ্টা করার সময় পণ্য পরিচালকরা সাধারণত ভাবেন তার থেকে সম্পূর্ণ ভিন্ন উপায়ে অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে। অফিসে বসে থাকা এবং সবচেয়ে ভালো পণ্য কনফারেন্সে অংশ নেওয়া, বাস্তব ক্ষেত্রের সমস্ত পরিস্থিতি কল্পনা করা এখনও খুব কঠিন যেখানে ব্যবহারকারী অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহার করে তার সমস্যার সমাধান করবে।

এটি আমাকে একটি দুর্দান্ত রসিকতার কথা মনে করিয়ে দেয়। একজন পরীক্ষক একটি বারে যান এবং অর্ডার দেন: এক গ্লাস বিয়ার, 2 গ্লাস বিয়ার, 0 গ্লাস বিয়ার, 999999999 গ্লাস বিয়ার, একটি গ্লাসে একটি টিকটিকি, -1 গ্লাস বিয়ার, কোয়ার্টিউইপ বিয়ারের গ্লাস। প্রথম আসল গ্রাহক বারে চলে যায় এবং জিজ্ঞাসা করে যে বিশ্রামাগার কোথায়। বারটি আগুনে ফেটে যায় এবং সবাই মারা যায়।

পণ্য বিশ্লেষকরা, এই সমস্যায় গভীরভাবে নিমজ্জিত, একটি মাইক্রোমোমেন্টের ধারণাটি প্রবর্তন করতে শুরু করেন। আধুনিক ব্যবহারকারী তাদের সমস্যার একটি তাত্ক্ষণিক সমাধান প্রয়োজন. গুগল কয়েক বছর আগে এই বিষয়ে কথা বলা শুরু করে: কোম্পানিটি এই ধরনের ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপকে মাইক্রো-মোমেন্ট বলে। ব্যবহারকারী বিভ্রান্ত হয়, ঘটনাক্রমে অ্যাপ্লিকেশনটি বন্ধ করে দেয়, তার জন্য কী প্রয়োজন তা বুঝতে পারে না, একদিন পরে আবার লগ ইন করে, আবার ভুলে যায় এবং তারপরে একজন বন্ধু তাকে মেসেঞ্জারে পাঠানো লিঙ্কটি অনুসরণ করে। এবং এই সমস্ত সেশন 20 সেকেন্ডের বেশি স্থায়ী হতে পারে না।

তাই আমরা সহায়তা পরিষেবার কাজ সেট আপ করার চেষ্টা শুরু করেছি যাতে কর্মচারীরা বুঝতে পারে যে সমস্যাটি প্রায় বাস্তব সময়ে কী ছিল। যখন একজন ব্যক্তি সমর্থন পৃষ্ঠায় আসে এবং তার প্রশ্ন লিখতে শুরু করে, আমরা তার গতিপথ - শেষ 100টি ঘটনা জেনে সমস্যার সারাংশ নির্ধারণ করতে পারি। পূর্বে, আমরা সমর্থন অনুরোধের পাঠ্যের ML বিশ্লেষণ ব্যবহার করে বিভাগগুলিতে সমস্ত সমর্থন অনুরোধের বিতরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে করেছি। শ্রেণীকরণের সাফল্য সত্ত্বেও, যখন সমস্ত অনুরোধের 87% সঠিকভাবে 13টি বিভাগের একটিতে বিতরণ করা হয়, তখন এটি এমন ট্র্যাজেক্টোরিজগুলির সাথে কাজ যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর পরিস্থিতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত সমাধান খুঁজে পেতে পারে।

আমরা দ্রুত আপডেটগুলি প্রকাশ করতে পারি না, তবে আমরা সমস্যাটি লক্ষ্য করতে সক্ষম হয়েছি এবং, ব্যবহারকারী যদি আমরা ইতিমধ্যে দেখেছি এমন দৃশ্য অনুসরণ করে, তাকে একটি পুশ বিজ্ঞপ্তি পাঠান।

আমরা দেখতে পাই যে একটি অ্যাপ্লিকেশন অপ্টিমাইজ করার জন্য ব্যবহারকারীর গতিপথ অধ্যয়ন করার জন্য সমৃদ্ধ সরঞ্জামগুলির প্রয়োজন। আরও, ব্যবহারকারীরা যে সমস্ত পথগুলি গ্রহণ করে তা জেনে, আপনি প্রয়োজনীয় পথ তৈরি করতে পারেন এবং কাস্টমাইজ করা বিষয়বস্তুর সাহায্যে, পুশ নোটিফিকেশন এবং অভিযোজিত UI উপাদান "হাত দিয়ে" ব্যবহারকারীকে লক্ষ্যযুক্ত অ্যাকশনের দিকে নিয়ে যায় যা তার প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এবং অর্থ আনতে পারে। , আপনার ব্যবসার জন্য ডেটা এবং অন্যান্য মান।

কি নোট নিতে হবে

• শুধুমাত্র একটি উদাহরণ হিসাবে ফানেল ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর রূপান্তর অধ্যয়ন করার অর্থ হল সেই সমৃদ্ধ তথ্য হারানো যা অ্যাপ্লিকেশন নিজেই আমাদের দেয়৷

• গ্রাফগুলিতে ব্যবহারকারীর ট্র্যাজেক্টোরিজগুলির ধরে রাখার বিশ্লেষণ আপনাকে ব্যবহারকারীদের ধরে রাখার জন্য কোন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে তা দেখতে বা, উদাহরণস্বরূপ, তাদের সদস্যতা নিতে উত্সাহিত করতে সহায়তা করে৷
• রিটেনশনিয়ারিং টুলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাহায্য করে, রিয়েল টাইমে, ট্র্যাক প্যাটার্ন যা অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহারকারীর সমস্যাগুলি নির্দেশ করে, বাগগুলি খুঁজে পেতে এবং বন্ধ করে যেখানে সেগুলি লক্ষ্য করা কঠিন ছিল৷

• তারা ব্যবহারকারীর আচরণের অ-স্পষ্ট নিদর্শন খুঁজে পেতে সাহায্য করে।

• রিটেনশনিয়ারিং টুলগুলি মূল ব্যবহারকারীর ইভেন্ট এবং মেট্রিক্সের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য স্বয়ংক্রিয় ML সরঞ্জামগুলি তৈরি করা সম্ভব করে: ব্যবহারকারীর ক্ষতি, LTV এবং অন্যান্য অনেক মেট্রিক যা গ্রাফে সহজেই নির্ধারিত হয়।

আমরা ধারণার অবাধ আদান-প্রদানের জন্য Retentioneering এর চারপাশে একটি সম্প্রদায় তৈরি করছি। আপনি ভাবতে পারেন যে সরঞ্জামগুলি আমরা একটি ভাষা হিসাবে বিকাশ করছি যেখানে বিশ্লেষক এবং বিভিন্ন মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের পণ্যগুলি অন্তর্দৃষ্টি, সেরা কৌশল এবং পদ্ধতিগুলি বিনিময় করতে পারে৷ আপনি কোর্সে এই সরঞ্জামগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখতে পারেন গ্রোথ হ্যাকিং: মোবাইল অ্যাপ বিশ্লেষণ বাইনারি জেলা।

উত্স: www.habr.com