Zamislite da ste početnik poduzetnik koji je upravo napravio web stranicu i mobilnu aplikaciju (na primjer, za trgovinu krofnama). Želite da povežete korisničku analitiku sa malim budžetom, ali ne znate kako. Svi okolo koriste Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrica i druge sisteme, ali nije jasno šta odabrati i kako koristiti.
Šta su analitički sistemi?
Prije svega, mora se reći da sistem korisničke analitike nije sistem za analizu dnevnika samog servisa. Praćenje načina na koji servis radi fokusira se na stabilnost i performanse, a programeri ga provode odvojeno. Korisnička analitika kreira se kako bi se proučilo ponašanje korisnika: koje radnje izvodi, koliko često, kako reagira na push obavijesti ili druge događaje u servisu. Globalno gledano, korisnička analitika ima dva smjera: mobilnu i web analitiku. Uprkos različitim interfejsima i mogućnostima web i mobilnih servisa, rad sa analitičkim sistemom u oba smera je približno isti.
Zašto je to neophodno?
Korisnička analitika je potrebna:
- da prati šta se dešava prilikom korišćenja usluge;
- da promijenite sadržaj i shvatite gdje razvijati, koje funkcije dodati/ukloniti;
- kako biste pronašli ono što se korisnicima ne sviđa i promijenili to.
Как это работает?
Da biste proučili ponašanje korisnika, morate prikupiti historiju ovog ponašanja. Ali šta tačno prikupiti? Ovo pitanje čini do 70% složenosti cjelokupnog zadatka. Mnogi članovi proizvodnog tima moraju zajedno odgovoriti na ovo pitanje: menadžer proizvoda, programeri, analitičari. Svaka greška u ovom koraku je skupa: možda nećete prikupiti ono što vam je potrebno, a možda ćete prikupiti nešto što vam neće omogućiti da izvučete smislene zaključke.
Nakon što odlučite šta ćete sakupljati, morate razmisliti o arhitekturi kako to skupljati. Glavni objekat sa kojim analitički sistemi rade je događaj. Događaj je opis onoga što se dogodilo koji se šalje analitičkom sistemu kao odgovor na radnju korisnika. Tipično, za svaku od radnji odabranih za praćenje u prethodnom koraku, događaj izgleda kao JSON paket s poljima koja opisuju poduzetu radnju.
Kakav je ovo JSON paket?
JSON paket je tekstualni fajl koji opisuje šta se dogodilo. Na primjer, JSON paket može sadržavati informaciju da je korisnik Mary izveo akciju Started game u 23:00 15. novembra. Kako opisati svaku akciju? Na primjer, korisnik klikne na dugme. Koje nekretnine treba prikupiti u ovom trenutku? Podijeljeni su u dvije vrste:
- super svojstva - svojstva koja su karakteristična za sve događaje koji su uvijek prisutni. Ovo je vrijeme, ID uređaja, API verzija, verzija analitike, verzija OS-a;
- svojstva specifična za događaj - ova svojstva su proizvoljna i glavna poteškoća je kako ih odabrati. Na primjer, za dugme "kupi novčiće" u igri, takva svojstva će biti "koliko je novčića korisnik kupio", "koliko koštaju novčići".
Primjer JSON paketa u usluzi učenja jezika:
Ali zašto jednostavno ne prikupiti sve?
Zato što se svi događaji kreiraju ručno. Analitički sistemi nemaju dugme "sačuvaj sve" (a to bi bilo besmisleno). Prikupljaju se samo one radnje iz servisne logike koje su interesantne nekom dijelu tima. Čak i za svako stanje dugmeta ili prozora, obično nisu svi događaji od interesa. Za duge procese (kao što je nivo igre), samo početak i kraj mogu biti važni. Ono što se dešava u sredini možda se neće spojiti.
Logika usluge se po pravilu sastoji od objekata - entiteta. Ovo može biti entitet "kovanica" ili entitet "nivoa". Stoga možete sastaviti događaje od entiteta, njihovih stanja i radnji. Primjeri: “nivo je započeo”, “nivo je završio”, “nivo završio, razlog - pojeo zmaj”. Preporučljivo je da se svi entiteti koji se mogu „otvoriti“ zatvore kako se ne bi narušila logika i ne bi komplicirao dalji rad sa analitikom.
Koliko događaja postoji u složenom sistemu?
Složeni sistemi mogu obraditi nekoliko stotina događaja, koji su prikupljeni od svih kupaca (produkti menadžeri, programeri, analitičari) i pažljivo (!) uneti u tabelu, a zatim i u servisnu logiku. Priprema događaja je veliki interdisciplinarni posao koji od svih zahtijeva razumijevanje šta treba prikupiti, pažnju i tačnost.
Što je sljedeće?
Recimo da smo smislili sve zanimljive događaje. Vrijeme je da ih prikupimo. Da biste to učinili, morate povezati korisničku analitiku. Idite na Google i potražite mobilnu analitiku (ili izaberite neku od poznatih: , , , , , ). Uzimamo SDK sa web stranice i ugrađujemo ga u kod naše usluge (otuda naziv „klijent“ – jer je SDK ugrađen u klijenta).
A gdje prikupiti događaje?
Svi JSON paketi koji će biti kreirani moraju biti negdje pohranjeni. Gdje će biti poslani i gdje će se okupljati? U slučaju analitičkog sistema klijenta, on je sam odgovoran za to. Ne znamo gdje su naši JSON paketi, gdje je njihova pohrana, koliko ih ima ili kako su tamo pohranjeni. Cijeli proces naplate provodi sistem i nama nije bitan. U servisu za analizu dobijamo pristup ličnom nalogu, gde vidimo rezultate obrade početnih podataka o ponašanju. Zatim, analitičari rade sa onim što vide na svom ličnom računu.
U besplatnim verzijama, sirovi podaci se obično ne mogu preuzeti. Skupa verzija ima takve karakteristike.
Koliko će vremena trebati za povezivanje?
Najjednostavnija analitika se može povezati za sat vremena: to će biti App metrica, koja će pokazati najjednostavnije stvari bez analize prilagođenih događaja. Vrijeme potrebno za postavljanje složenijeg sistema ovisi o odabranim događajima. Pojavljuju se poteškoće koje zahtijevaju dodatni razvoj:
- Postoji li red događaja? Na primjer, kako popraviti da jedan događaj ne može doći prije drugog?
- Šta učiniti ako je korisnik promijenio vrijeme? Promijenjena vremenska zona?
- Šta učiniti ako nema interneta?
U prosjeku, Mixpanel možete postaviti za nekoliko dana. Kada se planira prikupljanje velikog broja konkretnih događaja, može potrajati sedmica.
Kako odabrati koji mi je potreban?
Opća statistika radi dobro u svim analitičkim sistemima. Pogodno za trgovce i prodavače: možete vidjeti zadržavanje, koliko su korisnici proveli u aplikaciji, sve osnovne metrike visokog nivoa. Za najjednostavniju odredišnu stranicu, Yandex metrika će biti dovoljna.
Kada su u pitanju nestandardni zadaci, izbor ovisi o vašoj usluzi, analitičkim zadacima i događajima koje je potrebno obraditi da biste ih riješili.
- U Mixpanel-u, na primjer, možete pokrenuti A/B testove. Kako uraditi? Kreirate eksperiment u kojem će biti nekoliko uzoraka i vršite selekciju (te i takve korisnike dodjeljujete A, druge B). Za A dugme će biti zeleno, za B će biti plavo. Pošto Mixpanel prikuplja sve podatke, može pronaći ID uređaja svakog korisnika od A i B. U kodu usluge, koristeći SDK, kreiraju se podešavanja - to su mjesta gdje se nešto može promijeniti radi testiranja. Zatim, za svakog korisnika, vrijednost (u našem slučaju, boja gumba) se izvlači iz Mixpanela. Ako nema internetske veze, bit će odabrana zadana opcija.
- Često želite ne samo pohranjivati i proučavati događaje, već i agregirati korisnike. Mixpanel to radi automatski, na kartici Korisnici. Tamo možete vidjeti sve trajne korisničke podatke (ime, e-mail, facebook profil) i istoriju korisničkih dnevnika. Korisničke podatke možete gledati kao statistiku: Zmaj je jeo 100 puta, kupio 3 cvijeta. U nekim sistemima, agregacija po korisniku se može preuzeti.
- Šta je glavna hladnoća ? Povezuje posjetitelja usluge s njegovim Facebook profilom. Stoga možete saznati svoju publiku, i što je najvažnije, zatim je pretvoriti u reklamnu publiku. Na primjer, ako sam jednom posjetio stranicu, a njen vlasnik je uključio oglašavanje (automatsko popunjavanje publike u Facebook analitici) za posjetitelje, onda ću u budućnosti vidjeti oglašavanje za ovu stranicu na Facebooku. Za vlasnika stranice ovo funkcionira jednostavno i praktično; samo trebate zapamtiti da stavite dnevno ograničenje na svoj budžet za oglašavanje. Nedostatak Facebook analitike je što nije posebno zgodna: stranica je prilično složena, nije odmah razumljiva i ne radi vrlo brzo.
Ne treba skoro ništa da se radi i sve funkcioniše! Možda ima nekih nedostataka?
Da, a jedna od njih je da je obično skupo. Za startup to bi moglo biti oko 50 hiljada dolara mjesečno. Ali postoje i besplatne opcije. Yandex App Metrica je besplatna i pogodna za najosnovnije metrike.
Međutim, ako je rješenje jeftino, onda analitika neće biti detaljna: moći ćete vidjeti tip uređaja, OS, ali ne i specifične događaje, i nećete moći kreirati tokove. Mixpanel može koštati 50 hiljada dolara godišnje (na primjer, aplikacija sa Om Nomom može pojesti toliko). Općenito, pristup podacima je često ograničen kod svih njih. Ne smišljate svoje modele i ne lansirate ih. Plaćanje se obično vrši mjesečno/periodično.
Neki drugi?
Ali najgore je što čak i Mixpanel količine podataka svojstvene aktivnoj mobilnoj aplikaciji smatra aproksimacijom (otvoreno navedeno direktno u dokumentaciji). Ako uporedite rezultate sa serverskom analitikom, vrijednosti će se razlikovati. (O tome kako kreirati vlastitu analitiku na strani servera pročitajte u našem sljedećem članku!)
Veliki nedostatak gotovo svih analitičkih sistema je što ograničavaju pristup sirovim evidencijama. Dakle, pokretanje vlastitog modela na naizgled vlastitim podacima neće raditi. Na primjer, ako pogledate tokove u Mixpanel-u, možete izračunati samo prosječno vrijeme između koraka. Složenije metrike, na primjer, srednje vrijeme ili percentili, ne mogu se izračunati.
Takođe, često nedostaje sposobnost izvođenja složenih agregacija i segmentacija. Na primjer, škakljiva grupna kupovina „da bi se ujedinili korisnici koji su rođeni 1990. i kupili su najmanje 50 krofni svaki“ možda neće biti dostupna.
Facebook Analytics ima veoma složen interfejs i spor je.
Šta ako uključim sve sisteme odjednom?
Odlicna ideja! Često se dešava da različiti sistemi daju različite rezultate. Različiti brojevi. Osim toga, neki imaju jednu funkcionalnost, drugi imaju drugu, a treći su besplatni.
Osim toga, nekoliko sistema se može uključiti paralelno za testiranje: na primjer, da se upoznate sa sučeljem novog i postepeno prelazite na njega. Kao i u svakom poslu, i ovdje morate znati kada zaustaviti i povezati analitiku do te mjere da je možete pratiti (a to neće usporiti vašu mrežnu vezu).
Povezali smo sve, a zatim objavili nove funkcije, kako dodati događaje?
Isto kao kod povezivanja analitike od nule: prikupite opise potrebnih događaja i koristite SDK da ih ubacite u klijentski kod.
Nadam se da će vam odgovori na često postavljana pitanja biti korisni. Ako su vam pomogli da shvatite da analitika na strani klijenta nije prikladna za vašu aplikaciju, preporučujemo da isprobate analizu na strani servera. O tome ću govoriti u sljedećem dijelu, a zatim ću o tome kako to implementirati u svoj projekat.
Samo registrovani korisnici mogu učestvovati u anketi. molim.
Koje sisteme za analizu kupaca koristite?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Drugi
-
Sa vašim sistemom
-
Ništa
Glasalo je 33 korisnika. Uzdržano je bilo 15 korisnika.
izvor: www.habr.com