Hello, Habr. Kini nga artikulo gipahinungod sa mga resulta sa upat ka tuig nga pag-uswag sa usa ka hugpong sa mga pamaagi ug mga himan alang sa pagproseso sa mga agianan sa paglihok sa tiggamit sa usa ka aplikasyon o website. Awtor sa kalamboan - , kinsa nangulo sa grupo sa mga tiglalang sa produkto ug mao usab ang tagsulat sa artikulo. Ang produkto mismo gitawag nga Retentioneering; nahimo na kini nga open-source library ug gi-post sa Github aron magamit ni bisan kinsa. Kining tanan mahimong makapainteres sa mga nalambigit sa pagtuki sa produkto ug marketing, promosyon ug pagpalambo sa produkto. Pinaagi sa dalan, sa HabrΓ© . Gipatin-aw sa bag-ong materyal kung unsa ang mahimo sa produkto ug kung giunsa kini magamit.
Pagkahuman sa pagbasa sa artikulo, ikaw mismo makahimo sa pagsulat sa imong kaugalingon nga Retentioneering; kini mahimo nga bisan unsang standardized nga pamaagi sa pagproseso sa mga trajectory sa user sa aplikasyon ug sa unahan, nga nagtugot kanimo nga makita sa detalye ang mga kinaiya sa pamatasan ug makuha ang mga panabut gikan niini alang sa pagtubo sa mga sukatan sa negosyo.
Unsa ang Retentioneering ug nganong gikinahanglan kini?
Ang among una nga katuyoan mao ang pagbalhin sa Growth Hacking gikan sa kalibutan sa "digital witchcraft" ngadto sa kalibutan sa mga numero, analytics ug mga panagna. Ingon usa ka sangputanan, ang pag-analisa sa produkto gikunhuran sa lunsay nga matematika ug pagprograma alang sa mga gusto ang mga numero imbes sa mga nindot nga istorya, ug mga pormula sa mga buzzwords sama sa "rebranding", "repositioning", ug uban pa, nga nindot tan-awon, apan sa praktis makatabang gamay.
Aron masulbad kini nga mga problema, kinahanglan namon ang usa ka balangkas alang sa analytics pinaagi sa mga graph ug trajectory, ug sa parehas nga oras usa ka librarya nga nagpasimple sa naandan nga mga rutina sa analista, ingon usa ka paagi sa paghulagway sa regular nga mga buluhaton sa analytics sa produkto nga masabtan sa mga tawo ug mga robot. Ang librarya naghatag ug katakus sa paghubit sa pamatasan sa tiggamit ug pag-link niini sa mga sukatan sa negosyo sa produkto sa ingon ka pormal ug tin-aw nga sinultian nga gipasimple ug gi-automate niini ang naandan nga mga buluhaton sa mga developer ug analista, ug gipadali ang ilang komunikasyon sa negosyo.
Ang retentioneering usa ka pamaagi ug analytical software nga mga himan nga mahimong ipahiangay ug i-integrate sa bisan unsang digital (ug dili lamang) nga produkto.
Nagsugod kami sa pagtrabaho sa produkto kaniadtong 2015. Karon kini usa ka andam, bisan kung dili pa sulundon, set sa mga himan sa Python ug Pandas alang sa pagtrabaho sa datos, mga modelo sa pagkat-on sa makina nga adunay sama sa sklearn nga api, mga himan alang sa paghubad sa mga sangputanan sa mga modelo sa pagkat-on sa makina nga eli5 ug shap.
Naputos na ang tanan . Ang paggamit sa librarya dili lisud; hapit bisan kinsa nga nahigugma sa pag-analisa sa produkto, apan wala pa makasulat sa code kaniadto, mahimong magamit ang among mga pamaagi sa pag-analisar sa ilang datos nga independente ug walaβy hinungdan nga pagpamuhunan sa oras.
Aw, ang usa ka programmer, usa ka tiglalang sa aplikasyon, o usa ka miyembro sa usa ka development o testing team nga wala pa makahimo ug analytics kaniadto makasugod sa pagdula niini nga code ug makakita sa mga sumbanan sa paggamit sa ilang aplikasyon nga walay tabang sa gawas.
Ang agianan sa tiggamit ingon usa ka sukaranan nga elemento sa pagtuki ug mga pamaagi alang sa pagproseso niini
Ang agianan sa tiggamit usa ka pagkasunod-sunod sa mga estado sa tiggamit sa piho nga mga punto sa oras. Dugang pa, ang mga panghitabo mahimong maggikan sa lainlaing mga gigikanan sa datos, online ug offline. Ang mga panghitabo nga mahitabo sa user kabahin sa iyang trajectory. Mga pananglitan:
β’ gipugos ang buton
β’ nakakita sa hulagway
β’ naigo sa screen
β’ nakadawat og email
β’ girekomenda ang produkto sa usa ka higala
β’ gipuno ang porma
β’ mipitik sa screen
β’ gi-scroll
β’ miadto sa cash register
β’ nag-order og burrito
β’ mikaon ug burrito
β’ nahiloan pinaagi sa pagkaon og burrito
β’ misulod sa cafe gikan sa likod nga entrada
β’ misulod gikan sa atubangan nga entrada
β’ gipamubu ang aplikasyon
β’ nakadawat og push notification
β’ natanggong sa screen nga mas taas kay sa X
β’ mibayad alang sa order
β’ gipalit ang order
β’ gibalibaran og loan
Kung gikuha nimo ang data sa trajectory sa usa ka grupo sa mga tiggamit ug tun-an kung giunsa ang pagkahan-ay sa mga transisyon, mahimo nimong masubay kung giunsa ang pagkahan-ay sa ilang pamatasan sa aplikasyon. Kombenyente nga buhaton kini pinaagi sa usa ka graph diin ang mga estado mga node, ug ang mga transisyon tali sa mga estado mao ang mga sulud:
Ang "Trajectory" usa ka kombenyente nga konsepto - kini adunay detalyado nga kasayuran bahin sa tanan nga mga aksyon sa gumagamit, nga adunay kaarang nga makadugang bisan unsang dugang nga datos sa paghulagway sa kini nga mga aksyon. Kini naghimo niini nga usa ka unibersal nga butang. Kung ikaw adunay matahum ug kombenyente nga mga himan nga nagtugot kanimo sa pagtrabaho sa mga trajectory, nan makit-an nimo ang mga pagkaparehas ug bahin niini.
Ang pagbahin sa trajectory mahimoβg ingon komplikado kaayo sa una. Sa usa ka normal nga sitwasyon, mao kini ang kaso - kinahanglan nimo nga gamiton ang pagtandi sa matrix sa koneksyon o pag-align sa han-ay. Nakapangita kami usa ka labi ka yano nga paagi - aron matun-an ang daghang mga trajectory ug i-segment kini pinaagi sa clustering.
Ingon sa nahimo, posible nga himuon ang usa ka agianan sa usa ka punto gamit ang padayon nga mga representasyon, pananglitan, . Human sa pagbag-o, ang trajectory nahimong usa ka punto sa wanang diin ang normal nga panghitabo sa nagkalain-laing mga panghitabo ug mga transisyon tali kanila sa trajectory giplano sa daplin sa mga wasay. Kini nga butang gikan sa usa ka dako nga libo o labaw pa nga dimensyon nga wanang (dimS=sum(mga tipo sa panghitabo)+sum(mga tipo sa ngrams_2)) mahimong maplano sa usa ka eroplano gamit ang . Ang TSNE usa ka pagbag-o nga nagpamenos sa dimensyon sa wanang sa 2 ka mga axes ug, kung mahimo, gipreserbar ang mga paryente nga distansya tali sa mga punto. Tungod niini, mahimoβg posible sa usa ka patag nga mapa, usa ka mahulagwayon nga mapa sa projection sa mga trajectory, aron tun-an kung giunsa ang mga punto sa lainlaing mga agianan nahimutang sa ilang kaugalingon. Gi-analisar niini kung unsa sila ka duol o lahi sa usag usa, kung nagporma sila og mga pungpong o nagkatag sa mapa, ug uban pa:
Ang retentioneering analytics nga mga himan naghatag og abilidad sa paghimo sa komplikado nga datos ug mga trajectory ngadto sa usa ka panglantaw nga mahimong itandi sa usag usa, ug unya ang resulta sa pagbag-o mahimong masusi ug mahubad.
Naghisgot bahin sa mga sumbanan nga pamaagi sa pagproseso sa mga trajectory, gipasabut namon ang tulo nga panguna nga himan nga among gipatuman sa Retentioneering - mga graph, step matrice ug mga mapa sa projection sa trajectory.
Ang pagtrabaho kauban ang Google Analytics, Firebase ug parehas nga mga sistema sa analytics medyo komplikado ug dili 100% epektibo. Ang problema mao ang usa ka gidaghanon sa mga pagdili alang sa user, ingon sa usa ka resulta nga ang analista buhat sa maong mga sistema nag-agad sa mouse clicks ug pagpili sa mga hiwa. Ang retentioneering nagpaposible sa pagtrabaho sa mga agianan sa tiggamit, ug dili lang sa mga funnel, sama sa Google Analytics, diin ang lebel sa detalye kanunay nga gipamubu sa usa ka funnel, bisan kung gihimo alang sa usa ka bahin.
Retentioneering ug mga kaso
Isip usa ka pananglitan sa paggamit sa naugmad nga himan, mahimo natong isulti ang kaso sa usa ka dako nga serbisyo sa niche sa Russia. Kini nga kompanya adunay usa ka Android mobile application nga popular sa mga kustomer. Ang tinuig nga turnover gikan sa mobile nga aplikasyon mao ang mahitungod sa 7 ka milyon nga rubles, seasonal pag-usab-usab gikan sa 60-130 ka libo. usa ka kliyente nga naggamit sa aplikasyon sa Android - 1080 rub. batok sa 1300 rub.
Nakahukom ang kompanya nga dugangan ang kaepektibo sa aplikasyon sa Android, diin nagpahigayon kini usa ka bug-os nga pagsusi. Daghang dosena nga mga pangagpas ang namugna bahin sa pagdugang sa pagkaepektibo sa aplikasyon. Pagkahuman sa paggamit sa Retentionneering, nahimo nga ang problema naa sa mga mensahe nga gipakita sa mga bag-ong tiggamit. Nakadawat sila og impormasyon bahin sa brand, mga benepisyo sa kompanya ug mga presyo. Apan, ingon nga kini nahimo, ang mga mensahe kinahanglan nga makatabang sa tiggamit nga makat-on kung unsaon pagtrabaho sa aplikasyon.
Gihimo kini, ingon nga resulta diin ang aplikasyon nahimong dili kaayo ma-uninstall, ug ang pagtaas sa pagkakabig ngadto sa order mao ang 23%. Sa sinugdan, 20 porsyento sa umaabot nga trapiko ang gihatag sa pagsulay, apan pagkahuman sa pipila ka mga adlaw, pagkahuman sa pag-analisar sa una nga mga resulta ug pag-assess sa uso, gibaliktad nila ang mga proporsyon ug, sa sukwahi, gibiyaan ang 20 porsyento alang sa kontrol nga grupo, ug otsenta porsyento ang gibutang sa pagsulay. Paglabay sa usa ka semana, nakahukom nga sunodsunod nga idugang ang pagsulay sa duha pa nga mga pangagpas. Sa pito lang ka semana, ang turnover gikan sa Android application misaka ug usa ug tunga ka pilo kon itandi sa miaging lebel.
Giunsa ang pagtrabaho kauban ang Retentioneering?
Ang una nga mga lakang yano ra - i-download ang librarya gamit ang pip install retentioneering command. Ang repository mismo adunay mga andam nga gihimo nga mga pananglitan ug mga kaso sa pagproseso sa datos alang sa pipila ka mga buluhaton sa pag-analisa sa produkto. Ang set kanunay nga gi-update hangtod nga kini igo na alang sa usa ka una nga kaila. Bisan kinsa mahimong mokuha ug andam na nga mga module ug magamit dayon kini sa ilang mga buluhaton - kini nagtugot kanila sa pag-set up dayon sa proseso sa mas detalyado nga pagtuki ug pag-optimize sa mga trajectory sa user sa labing madali ug episyente kutob sa mahimo. Kining tanan nagpaposible nga makit-an ang mga sumbanan sa paggamit sa aplikasyon pinaagi sa tin-aw nga code ug ipaambit kini nga kasinatian sa mga kauban.
Ang retentioneering usa ka himan nga angay gamiton sa tibuok kinabuhi sa imong aplikasyon, ug mao kini ang hinungdan:
- Epektibo ang retentioneering sa pagsubay ug padayon nga pag-optimize sa mga trajectory sa user ug pagpaayo sa performance sa negosyo. Sa ingon, ang mga bag-ong bahin kanunay nga gidugang sa mga aplikasyon sa ecommerce, ang epekto niini sa produkto dili kanunay matagna sa husto. Sa pipila ka mga kaso, ang mga problema sa pagpahiangay mitungha tali sa bag-o ug daan nga mga gimbuhaton - pananglitan, ang mga bag-o "mag-cannibalize" sa mga naa na. Ug sa kini nga kahimtang, ang kanunay nga pag-analisar sa mga trajectory mao gyud ang kinahanglan.
- Ang sitwasyon susama sa dihang nagtrabaho sa mga channel sa advertising: ang bag-ong mga tinubdan sa trapiko ug mga creative sa advertising kanunay nga gisulayan, gikinahanglan ang pag-monitor sa seasonality, uso ug impluwensya sa ubang mga panghitabo, nga mosangpot sa pagtunga sa mas daghang bag-ong mga klase sa mga problema. Nanginahanglan usab kini kanunay nga pag-monitor ug paghubad sa mga mekaniko sa tiggamit.
- Adunay ubay-ubay nga mga hinungdan nga kanunay nga makaapekto sa paghimo sa usa ka aplikasyon. Pananglitan, ang mga bag-ong pagpagawas gikan sa mga nag-develop: pagsira sa usa ka karon nga problema, wala nila tuyoa nga ibalik ang daan o maghimo usa ka hingpit nga bag-o. Sa paglabay sa panahon, ang gidaghanon sa mga bag-ong pagpagawas motubo, ug ang proseso sa pagsubay sa mga sayup kinahanglan nga awtomatiko, lakip ang pag-analisar sa mga agianan sa tiggamit.
Sa kinatibuk-an, ang Retentioneering usa ka epektibo nga himan. Apan walay limitasyon sa kahingpitan - kini mahimo ug kinahanglan nga pauswagon, mapalambo, ug bag-ong mga cool nga produkto nga gitukod sa basehan niini. Ang mas aktibo nga komunidad sa proyekto, mas daghan ang mga tinidor, ug ang bag-ong makapaikag nga mga kapilian sa paggamit niini makita.
Dugang nga impormasyon bahin sa Retentioneering nga mga himan:
- Ang among website:
- ug pagparehistro alang sa pag-apil
- Libre
Source: www.habr.com