Ang pagtipig sa usa ka tiggamit sa usa ka mobile application usa ka tibuuk nga siyensya. Gihubit sa tagsulat sa kurso ang mga sukaranan niini sa among artikulo sa VC.ru Maxim Godzi, Ulo sa Machine Learning sa App in the Air. Gihisgutan ni Maxim ang bahin sa mga himan nga naugmad sa kompanya gamit ang panig-ingnan sa pagtrabaho sa pag-analisar ug pag-optimize sa usa ka mobile application. Kini nga sistematikong pamaagi sa pagpaayo sa produkto, nga gihimo sa App in the Air, gitawag nga Retentioneering. Mahimo nimong gamiton kini nga mga himan sa imong produkto: ang uban niini naa sa sa GitHub.
Ang App in the Air usa ka aplikasyon nga adunay labaw pa sa 3 milyon nga aktibo nga tiggamit sa tibuuk kalibutan, diin mahimo nimong masubay ang mga flight, makakuha og kasayuran bahin sa mga pagbag-o sa mga oras sa pagbiya/pag-landing, pag-check-in ug mga kinaiya sa airport.
Gikan sa funnel hangtod sa trajectory
Ang tanang development teams nagtukod ug onboarding funnel (usa ka proseso nga gitumong sa pagdawat sa user sa produkto). Kini ang una nga lakang nga makatabang kanimo sa pagtan-aw sa tibuuk nga sistema gikan sa taas ug pagpangita sa mga problema sa aplikasyon. Apan samtang nag-uswag ang produkto, imong mabati ang mga limitasyon sa kini nga pamaagi. Gamit ang usa ka yano nga funnel, dili nimo makita ang dili klaro nga mga punto sa pagtubo alang sa usa ka produkto. Ang katuyoan sa funnel mao ang paghatag usa ka kinatibuk-ang pagtan-aw sa mga yugto sa mga tiggamit sa aplikasyon, aron ipakita kanimo ang mga sukatan sa naandan. Apan ang funnel mabinantayon nga magtago sa mga pagtipas gikan sa naandan padulong sa klaro nga mga problema o, sa kasukwahi, espesyal nga kalihokan sa tiggamit.
Sa App in the Air, naghimo kami sa among kaugalingon nga funnel, apan tungod sa mga detalye sa produkto, nakuha namon ang usa ka orasa. Pagkahuman nakahukom kami nga palapdan ang pamaagi ug gamiton ang daghang kasayuran nga gihatag sa aplikasyon mismo kanamo.
Kung maghimo ka usa ka funnel, mawala nimo ang mga agianan sa pagsakay sa user. Ang mga trajectory naglangkob sa usa ka han-ay sa mga aksyon sa user ug sa aplikasyon mismo (pananglitan, pagpadala sa usa ka push notification).
Gamit ang mga timestamp, dali ra nimo matukod pag-usab ang trajectory sa gumagamit ug maghimo usa ka graph gikan niini alang sa matag usa kanila. Siyempre, adunay daghang mga graph. Busa, kinahanglan nimo nga grupo ang parehas nga mga tiggamit. Pananglitan, mahimo nimong ihan-ay ang tanan nga tiggamit pinaagi sa mga laray sa lamesa ug ilista kung unsa ka sagad sila mogamit sa usa ka piho nga function.
Pinasukad sa ingon nga lamesa, naghimo kami usa ka matrix ug gigrupo ang mga tiggamit pinaagi sa kadaghan sa paggamit sa mga gimbuhaton, nga mao, pinaagi sa mga node sa graph. Kasagaran kini ang una nga lakang padulong sa mga panan-aw: pananglitan, sa kini nga yugto makita nimo nga ang pipila nga mga tiggamit wala mogamit sa pipila nga mga gimbuhaton. Kung among gihimo ang frequency analysis, nagsugod kami sa pagtuon kung unsang mga node sa graph ang "pinakadako", nga mao, kung unsang mga panid ang kanunay nga gibisita sa mga tiggamit. Ang mga kategorya nga lahi sa sukaranan sumala sa pipila nga mga sukdanan nga hinungdanon kanimo gipasiugda dayon. Dinhi, pananglitan, adunay duha ka pungpong sa mga tiggamit nga among gibahin base sa desisyon sa suskrisyon (adunay 16 ka cluster sa kinatibuk-an).
Giunsa kini gamiton
Pinaagi sa pagtan-aw sa imong mga tiggamit niining paagiha, imong makita kung unsa nga mga bahin ang imong gigamit sa pagpabilin kanila o, pananglitan, pagparehistro kanila. Siyempre, ang matrix magpakita usab og klaro nga mga butang. Pananglitan, nga kadtong mipalit ug suskrisyon mibisita sa screen sa suskrisyon. Apan gawas pa niini, makit-an usab nimo ang mga sumbanan nga dili nimo mahibal-an kung dili.
Mao nga bug-os namon nga wala tuyoa nga nakit-an ang usa ka grupo sa mga tiggamit nga nagdugang usa ka paglupad, aktibo nga gisubay kini sa tibuok adlaw ug dayon nawala sa dugay nga panahon hangtod nga sila molupad na usab sa usa ka lugar. Kung among analisahon ang ilang pamatasan gamit ang naandan nga mga himan, maghunahuna kami nga wala gyud sila matagbaw sa pag-andar sa aplikasyon: unsaon pa naton ipasabut nga gigamit nila kini sa usa ka adlaw ug wala na mobalik. Apan sa tabang sa mga graph nakita namo nga sila aktibo kaayo, igo lang ang tanan nilang kalihokan mohaum sa usa ka adlaw.
Karon ang among nag-unang tahas mao ang pagdasig sa ingon nga tiggamit sa pagkonektar sa programa sa pagkamaunongon sa iyang eroplano samtang gigamit niya ang among estadistika. Sa kini nga kaso, among i-import ang tanan nga mga flight nga iyang gipalit ug sulayan nga iduso siya nga magpalista sa diha nga siya mopalit og bag-ong tiket. Aron masulbad kini nga problema, nagsugod usab kami sa pagkooperar sa Aviasales, Svyaznoy.Travel ug uban pang mga aplikasyon. Sa diha nga ang ilang tiggamit mopalit og tiket, ang app mag-aghat kanila sa pagdugang sa paglupad ngadto sa App in the Air, ug makita dayon namo kini.
Salamat sa graph, among nakita nga 5% sa mga tawo nga moadto sa screen sa suskrisyon ang nagkansela niini. Nagsugod kami sa pag-analisar sa ingon nga mga kaso, ug nakita nga adunay usa ka tiggamit nga moadto sa una nga panid, nagsugod sa koneksyon sa iyang Google account, ug dayon gikansela kini, nakaabut sa una nga panid pag-usab, ug uban pa upat ka beses. Sa sinugdan naghunahuna kami, "Adunay klaro nga sayup sa kini nga tiggamit." Ug dayon nahibal-an namon nga, lagmit, adunay bug sa aplikasyon. Sa funnel, kini mahubad ingon sa mosunod: ang user dili ganahan sa set sa mga permiso nga gihangyo sa aplikasyon, ug siya mibiya.
Ang laing grupo adunay 5% sa mga tiggamit nga nawala sa screen diin ang app nag-aghat kanila sa pagpili og usa gikan sa tanang kalendaryo nga apps sa ilang smartphone. Ang mga tiggamit mopili sa lain-laing mga kalendaryo balik-balik ug dayon mogawas lang sa app. Mogawas nga adunay isyu sa UX: pagkahuman gipili sa usa ka tawo ang usa ka kalendaryo, kinahanglan nila nga i-klik ang Tapos sa taas nga tuo nga suok. Kini ra nga dili tanan nga tiggamit nakakita niini.
Unang screen sa App sa Hangin
Sa among graph, among nakita nga mga 30% sa mga tiggamit dili molapas sa unang screen: kini tungod sa kamatuoran nga kami agresibo sa pagduso sa user nga mag-subscribe. Sa una nga screen, ang app nag-aghat kanimo nga magparehistro gamit ang Google o Triplt, ug wala’y kasayuran bahin sa paglaktaw sa pagrehistro. Sa mga mibiya sa unang screen, 16% sa mga tiggamit nag-klik sa "More" ug mobalik pag-usab. Nahibal-an namon nga nangita sila usa ka paagi aron marehistro sa sulod sa aplikasyon ug ipagawas namon kini sa sunod nga pag-update. Dugang pa, 2/3 sa mga mibiya dayon wala mag-klik bisan unsa. Aron mahibal-an kung unsa ang nahitabo kanila, naghimo kami usa ka heatmap. Kini nahimo nga ang mga kustomer nag-klik sa usa ka lista sa mga bahin sa app nga dili ma-click nga mga link.
Pagkuha usa ka micro-moment
Kanunay nimong makita ang mga tawo nga nagyatak sa mga agianan tapad sa aspalto nga dalan. Ang retentioneering usa ka pagsulay sa pagpangita niini nga mga agianan ug, kung mahimo, usbon ang mga dalan.
Siyempre, dili maayo nga nakakat-on kami gikan sa tinuod nga mga tiggamit, apan labing menos nagsugod kami sa awtomatikong pagsubay sa mga sumbanan nga nagpakita sa problema sa user sa aplikasyon. Karon ang tagdumala sa produkto makadawat mga pahibalo sa email kung daghang "mga loop" ang mahitabo-kung ang tiggamit mobalik sa parehas nga screen.
Atong tan-awon kung unsa nga mga sumbanan sa mga agianan sa gumagamit ang kasagaran nga makapaikag nga pangitaon aron ma-analisar ang mga problema ug mga lugar sa pagtubo sa usa ka aplikasyon:
- Mga loop ug mga siklo. Ang mga loop nga gihisgutan sa ibabaw mao ang kung ang usa ka panghitabo nagbalikbalik sa agianan sa gumagamit, pananglitan, kalendaryo-kalendaryo-kalendaryo-kalendaryo. Ang usa ka loop nga adunay daghang pagbalik-balik usa ka tin-aw nga timailhan sa usa ka problema sa interface o dili igo nga pagmarka sa panghitabo. Ang usa ka siklo usa usab ka sirado nga trajectory, apan dili sama sa usa ka loop kini naglakip sa labaw pa sa usa ka panghitabo, pananglitan: pagtan-aw sa kasaysayan sa paglupad - pagdugang sa usa ka paglupad - pagtan-aw sa kasaysayan sa paglupad.
- Flowstoppers - kung ang user, tungod sa usa ka babag, dili makapadayon sa iyang gitinguha nga paglihok pinaagi sa aplikasyon, pananglitan, usa ka screen nga adunay interface nga dili klaro sa kliyente. Ang ingon nga mga panghitabo nagpahinay ug nagbalhin sa agianan sa mga tiggamit.
- Ang mga punto sa bifurcation usa ka hinungdanon nga mga panghitabo nga pagkahuman gibulag ang mga agianan sa mga kliyente sa lainlaing mga lahi. Sa partikular, kini ang mga screen nga walay direktang transisyon o call-to-action ngadto sa target nga aksyon, nga epektibong nagduso sa pipila ka tiggamit niini. Pananglitan, ang pipila ka screen nga dili direktang may kalabutan sa pagpalit sa sulod sa usa ka aplikasyon, apan diin ang mga kustomer hilig nga mopalit o dili mopalit og sulod, lahi ang paggawi. Ang mga punto sa bifurcation mahimong mga punto sa impluwensya sa mga aksyon sa imong mga tiggamit nga adunay usa ka plus sign - mahimo nilang maimpluwensyahan ang desisyon sa pagpalit o pag-klik, o usa ka minus nga timaan - mahibal-an nila nga pagkahuman sa pipila ka mga lakang ang user mobiya sa aplikasyon.
- Ang gi-abort nga mga punto sa pagkakabig mao ang potensyal nga mga punto sa bifurcation. Mahimo nimong hunahunaon kini nga mga screen nga mahimong mag-aghat sa usa ka target nga aksyon, apan ayaw. Kini mahimo usab nga usa ka punto sa panahon nga ang tiggamit adunay panginahanglan, apan dili namon kini matagbaw tungod kay wala kami kahibalo bahin niini. Ang pag-analisa sa trajectory kinahanglan magtugot niini nga kinahanglan nga mailhan.
- Distraction point - mga screen/pop-up nga wala maghatag ug bili sa user, dili makaapekto sa conversion ug mahimong "blur" sa mga trajectory, nga makabalda sa user gikan sa mga target nga aksyon.
- Ang mga buta nga lugar mao ang mga tinago nga punto sa aplikasyon, mga screen ug mga bahin nga lisud kaayo nga maabot sa tiggamit.
- Drains - mga punto diin ang trapiko motulo
Sa kinatibuk-an, ang matematika nga pamaagi nagtugot kanamo nga masabtan nga ang kliyente naggamit sa aplikasyon sa usa ka hingpit nga lahi nga paagi kaysa sa mga managers sa produkto nga kasagarang gihunahuna kung gisulayan ang pagplano sa pipila ka mga standard nga senaryo sa paggamit alang sa tiggamit. Naglingkod sa opisina ug nagtambong sa labing cool nga mga komperensya sa produkto, lisud gihapon mahanduraw ang tanan nga lainlaing mga kahimtang sa tinuud nga uma diin masulbad sa tiggamit ang iyang mga problema gamit ang aplikasyon.
Kini nagpahinumdom kanako sa usa ka dako nga komedya. Usa ka tester ang misulod sa usa ka bar ug nag-order: usa ka baso nga beer, 2 baso nga beer, 0 baso nga beer, 999999999 baso nga beer, usa ka tuko sa usa ka baso, -1 baso nga beer, qwertyuip baso nga beer. Ang una nga tinuod nga kustomer naglakaw sa bar ug nangutana kung asa ang kasilyas. Ang bar misilaob ug ang tanan nangamatay.
Ang mga analista sa produkto, nga naunlod pag-ayo sa kini nga problema, nagsugod sa pagpaila sa konsepto sa usa ka micromoment. Ang modernong tiggamit nanginahanglan dayon nga solusyon sa ilang problema. Ang Google nagsugod sa paghisgot bahin niini pipila ka tuig na ang milabay: ang kompanya nagtawag sa ingon nga mga aksyon sa gumagamit nga micro-moments. Nabalda ang user, aksidenteng gisirad-an ang aplikasyon, wala makasabot kung unsa ang gikinahanglan kaniya, nag-log in pag-usab usa ka adlaw sa ulahi, nakalimot pag-usab, ug dayon gisundan ang link nga gipadala kaniya sa usa ka higala sa messenger. Ug kining tanan nga mga sesyon mahimong molungtad dili molapas sa 20 segundos.
Mao nga nagsugod kami sa pagsulay sa pag-set up sa trabaho sa serbisyo sa suporta aron masabtan sa mga empleyado kung unsa ang problema hapit sa tinuud nga oras. Sa oras nga ang usa ka tawo moabut sa panid sa suporta ug magsugod sa pagsulat sa iyang pangutana, mahibal-an naton ang esensya sa problema, nahibal-an ang iyang agianan - ang katapusan nga 100 nga mga panghitabo. Kaniadto, awtomatiko namon ang pag-apod-apod sa tanan nga mga hangyo sa suporta sa mga kategorya gamit ang pagtuki sa ML sa mga teksto sa mga hangyo sa suporta. Bisan pa sa kalampusan sa pagkategorya, kung ang 87% sa tanan nga mga hangyo husto nga giapod-apod sa usa sa 13 nga mga kategorya, kini nagtrabaho sa mga trajectory nga awtomatiko nga makit-an ang labing angay nga solusyon alang sa kahimtang sa tiggamit.
Dili namo mapagawas dayon ang mga update, pero namatikdan namo ang problema ug, kung gisunod sa user ang senaryo nga nakita na namo, padad-i siya og push notification.
Nakita namon nga ang tahas sa pag-optimize sa usa ka aplikasyon nanginahanglan daghang mga himan alang sa pagtuon sa mga agianan sa tiggamit. Dugang pa, nga nahibal-an ang tanan nga mga agianan nga giagian sa mga tiggamit, mahimo nimong ablihan ang kinahanglan nga mga agianan, ug sa tabang sa gipahiangay nga sulud, mga pahibalo sa pagduso ug mga elemento sa adaptive nga UI "pinaagi sa kamot" nagdala sa tiggamit sa mga target nga aksyon nga labing angay sa iyang mga panginahanglanon ug magdala salapi , data ug uban pang bili para sa imong negosyo.
Unsa ang bantayan
- Ang pagtuon sa pagkakabig sa tiggamit gamit lang ang mga funnel isip usa ka pananglitan nagpasabut nga mawala ang daghang impormasyon nga gihatag mismo sa aplikasyon kanato.
- Ang pag-analisa sa pagpadayon sa mga agianan sa gumagamit sa mga graph makatabang kanimo nga makita kung unsang mga bahin ang imong gigamit aron mapadayon ang mga tiggamit o, pananglitan, awhagon sila nga mag-subscribe.
- Ang mga galamiton sa retentioneering makatabang nga awtomatiko, sa tinuud nga oras, pagsubay sa mga pattern nga nagpaila sa mga problema sa gumagamit sa aplikasyon, pagpangita ug pagsira sa mga bug kung diin sila lisud mamatikdan.
- Nakatabang sila sa pagpangita sa dili klaro nga mga sumbanan sa pamatasan sa tiggamit.
- Ang mga galamiton sa retentioneering nagpaposible sa paghimo og automated nga ML nga mga himan para sa pagtagna sa mga importanteng panghitabo ug metric sa user: pagkawala sa user, LTV ug uban pang metrics nga daling matino sa graph.
Nagtukod kami usa ka komunidad sa palibot sa Retentioneering alang sa libre nga pagbinayloay sa mga ideya. Mahimo nimong hunahunaon ang mga himan nga among gipalambo isip usa ka lengguwahe diin ang mga analista ug mga produkto gikan sa lainlaing mga aplikasyon sa mobile ug web mahimo’g magbinayloay og mga panabut, labing maayo nga mga teknik ug pamaagi. Makakat-on ka unsaon paggamit niini nga mga himan sa kurso Binary District.
Source: www.habr.com