Představte si, že jste začínající podnikatel, který právě vytvořil webovou stránku a mobilní aplikaci (například pro obchod s koblihami). Chcete propojit uživatelskou analýzu s malým rozpočtem, ale nevíte jak. Všichni kolem používají Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrica a další systémy, ale není jasné, co si vybrat a jak to používat.
Co jsou analytické systémy?
Nejprve je třeba říci, že uživatelský analytický systém není systémem pro analýzu logů samotné služby. Monitorování toho, jak služba funguje, se zaměřuje na stabilitu a výkon a vývojáři jej provádějí samostatně. Uživatelská analytika se vytváří za účelem studia chování uživatele: jaké akce provádí, jak často, jak reaguje na push notifikace nebo jiné události ve službě. Globálně má uživatelská analytika dva směry: mobilní a webovou. Navzdory rozdílným rozhraním a možnostem webových a mobilních služeb je práce s analytickým systémem v obou směrech přibližně stejná.
Proč to udělal?
Je potřeba uživatelská analytika:
- sledovat, co se děje při používání služby;
- změnit obsah a pochopit, kde se má vyvíjet, jaké funkce přidat/odebrat;
- zjistit, co se uživatelům nelíbí, a změnit to.
Jak to funguje?
Chcete-li studovat chování uživatelů, musíte shromáždit historii tohoto chování. Ale co přesně sbírat? Tato otázka tvoří až 70 % složitosti celého úkolu. Na tuto otázku musí odpovědět mnoho členů produktového týmu společně: produktový manažer, programátoři, analytici. Jakákoli chyba v tomto kroku je drahá: nemusíte sbírat to, co potřebujete, a můžete sbírat něco, co vám nedovolí vyvodit smysluplné závěry.
Jakmile se rozhodnete, co sbírat, musíte přemýšlet o architektuře, jak to sbírat. Hlavním objektem, se kterým analytické systémy pracují, je událost. Událost je popis toho, co se stalo, který je odeslán do analytického systému v reakci na akci uživatele. Obvykle pro každou z akcí vybraných pro sledování v předchozím kroku událost vypadá jako balíček JSON s poli, která popisují provedenou akci.
Co je to za balíček JSON?
Balíček JSON je textový soubor, který popisuje, co se stalo. Paket JSON může například obsahovat informaci, že uživatelka Marie provedla akci Zahájení hry ve 23:00 15. listopadu. Jak popsat jednotlivé akce? Uživatel například klikne na tlačítko. Jaké nemovitosti je v tuto chvíli potřeba shromáždit? Jsou rozděleny do dvou typů:
- super vlastnosti - vlastnosti, které jsou charakteristické pro všechny události, které jsou vždy přítomné. Toto je čas, ID zařízení, verze API, verze analýzy, verze operačního systému;
- vlastnosti specifické pro událost – tyto vlastnosti jsou libovolné a hlavním problémem je, jak je vybrat. Například u tlačítka „koupit coiny“ ve hře budou tyto vlastnosti „kolik mincí uživatel koupil“, „kolik mincí stojí“.
Příklad balíčku JSON ve službě jazykového vzdělávání:
Ale proč prostě nesbírat všechno?
Protože všechny události jsou vytvářeny ručně. Analytické systémy nemají tlačítko „uložit vše“ (a to by bylo zbytečné). Shromažďují se pouze ty akce ze servisní logiky, které jsou zajímavé pro nějakou část týmu. Dokonce ani pro každý stav tlačítka nebo okna nejsou obvykle zajímavé všechny události. Pro dlouhé procesy (jako je úroveň hry) může být důležitý pouze začátek a konec. To, co se stane uprostřed, se nemusí sejít.
Servisní logika se zpravidla skládá z objektů - entit. Může to být entita „mince“ nebo entita „úrovně“. Proto můžete události skládat z entit, jejich stavů a akcí. Příklady: „úroveň začala“, „úroveň skončila“, „úroveň skončila, důvod – sežrán drakem“. Je vhodné, aby všechny entity, které lze „otevřít“, byly uzavřeny, aby nedošlo k porušení logiky a nekomplikování další práce s analytikou.
Kolik událostí je ve složitém systému?
Komplexní systémy dokážou zpracovat několik stovek událostí, které byly shromážděny od všech zákazníků (produktových manažerů, programátorů, analytiků) a pečlivě (!) zaneseny do tabulky a následně do servisní logiky. Příprava akcí je rozsáhlá interdisciplinární práce, která vyžaduje, aby každý pochopil, co je třeba shromáždit, pozornost a přesnost.
Co bude dál?
Řekněme, že vymyslíme všechny zajímavé akce. Je čas je posbírat. Chcete-li to provést, musíte propojit analýzu zákazníků. Přejděte na Google a vyhledejte mobilní analytiku (nebo si vyberte ze známých: , , , , , ). Vezmeme SDK z webu a zabudujeme ho do kódu naší služby (odtud název „klient“ – protože SDK je zabudováno do klienta).
A kde akce sbírat?
Všechny balíčky JSON, které budou vytvořeny, musí být někde uloženy. Kam budou posláni a kde se budou shromažďovat? V případě klientského analytického systému za to odpovídá on sám. Nevíme, kde jsou naše balíčky JSON, kde je jejich úložiště, kolik jich je nebo jak jsou tam uloženy. Celý proces inkasa probíhá systémem a je nám to jedno. V analytické službě získáme přístup k osobnímu účtu, kde vidíme výsledky zpracování prvotních údajů o chování. Dále analytici pracují s tím, co vidí na svém osobním účtu.
Ve bezplatných verzích se nezpracovaná data obvykle nedají stáhnout. Drahá verze má takové vlastnosti.
Jak dlouho bude trvat připojení?
Nejjednodušší analytiku lze připojit za hodinu: bude to App Metrika, která ukáže ty nejjednodušší věci bez analýzy vlastních událostí. Čas potřebný k nastavení složitějšího systému závisí na zvolených událostech. Objevují se obtíže, které vyžadují další vývoj:
- Je tam fronta akcí? Jak například opravit, že jedna událost nemůže předcházet jiné?
- Co dělat, když uživatel změnil čas? Změněné časové pásmo?
- Co dělat, když není internet?
Mixpanel můžete nastavit v průměru za pár dní. Pokud se plánuje shromažďování velkého počtu konkrétních událostí, může to trvat týden.
Jak si vybrat, kterou potřebuji?
Obecná statistika funguje dobře ve všech analytických systémech. Dobře se hodí pro obchodníky a obchodníky: můžete vidět udržení, jak dlouho uživatelé strávili v aplikaci, všechny základní metriky na vysoké úrovni. Pro nejjednodušší vstupní stránku budou stačit metriky Yandex.
Pokud jde o nestandardní úkoly, výběr závisí na vaší službě, analytických úkolech a událostech, které je třeba zpracovat k jejich vyřešení.
- V Mixpanelu můžete například spouštět A/B testy. Jak to udělat? Vytvoříte experiment, ve kterém bude několik vzorků a provedete výběr (takové a takové uživatele přiřadíte A, ostatní B). Pro A bude tlačítko zelené, pro B bude modré. Vzhledem k tomu, že Mixpanel shromažďuje všechna data, dokáže najít ID zařízení každého uživatele z A a B. V kódu služby se pomocí SDK vytvářejí vychytávky - to jsou místa, kde se může něco změnit pro testování. Dále je pro každého uživatele hodnota (v našem případě barva tlačítka) stažena z Mixpanelu. Pokud není k dispozici připojení k internetu, bude vybrána výchozí možnost.
- Často chcete nejen ukládat a studovat události, ale také agregovat uživatele. Mixpanel to dělá automaticky na kartě Uživatelé. Zde si můžete prohlédnout všechna trvalá uživatelská data (jméno, e-mail, facebookový profil) a historii přihlášení uživatele. Na uživatelská data se můžete dívat jako na statistiky: Drak snědl 100x, koupil 3 květiny. V některých systémech lze stáhnout agregaci podle uživatele.
- Co je hlavní cool ? Propojí návštěvníka služby s jeho facebookovým profilem. Své publikum tedy můžete zjistit, a co je nejdůležitější, pak ho převést na reklamní publikum. Pokud jsem například jednou navštívil web a jeho vlastník zapnul pro návštěvníky reklamu (automaticky vyplnitelné publikum ve službě Facebook Analytics), v budoucnu se mi na Facebooku zobrazí reklama na tento web. Pro vlastníka stránek to funguje jednoduše a pohodlně, jen si musíte pamatovat, že musíte omezit denní limit na svůj reklamní rozpočet. Nevýhodou analýzy Facebooku je, že není příliš pohodlná: stránka je poměrně složitá, není okamžitě srozumitelná a nefunguje příliš rychle.
Není třeba dělat téměř nic a vše funguje! Možná existují nějaké nevýhody?
Ano, a jedním z nich je, že je to obvykle drahé. Pro startup by to mohlo být kolem 50 XNUMX $ měsíčně. Existují ale i bezplatné možnosti. Yandex App Metrica je zdarma a vhodný pro nejzákladnější metriky.
Pokud je však řešení levné, nebude analýza podrobná: budete moci vidět typ zařízení, OS, ale ne konkrétní události, a nebudete moci vytvářet cesty. Mixpanel může stát 50 XNUMX dolarů ročně (například aplikace s Om Nom může tolik sežrat). Obecně je přístup k datům ve všech poměrně často omezený. Nevymýšlíte si vlastní modely a nespouštíte je. Platba se obvykle provádí měsíčně / periodicky.
Nějaké další?
Nejhorší ale je, že i Mixpanel považuje objemy dat vlastní aktivní mobilní aplikaci za přibližné (otevřeně uvedené přímo v dokumentaci). Pokud porovnáte výsledky s analýzou serveru, hodnoty se budou lišit. (Přečtěte si o tom, jak vytvořit vlastní analytiku na straně serveru v našem dalším článku!)
Velkou nevýhodou téměř všech analytických systémů je, že omezují přístup k raw logům. Spuštění vlastního modelu na zdánlivě vlastních datech tedy nebude fungovat. Pokud se například podíváte na cesty v Mixpanelu, můžete vypočítat pouze průměrnou dobu mezi kroky. Složitější metriky, například medián času nebo percentily, nelze vypočítat.
Často také chybí schopnost provádět komplexní agregace a segmentace. Například záludný skupinový nákup „pro sjednocení uživatelů, kteří se narodili v roce 1990 a každý si zakoupil alespoň 50 koblih“, nemusí být k dispozici.
Facebook Analytics má velmi složité rozhraní a je pomalé.
Co když zapnu všechny systémy najednou?
Skvělý nápad! Často se stává, že různé systémy přinášejí různé výsledky. Různá čísla. Některé mají navíc jednu funkci, jiné jinou a další jsou zdarma.
Kromě toho lze paralelně zapnout několik systémů pro testování: například seznámit se s rozhraním nového a postupně na něj přecházet. Jako v každém podnikání i zde musíte vědět, kdy přestat a propojit analytiku do takové míry, abyste ji mohli sledovat (a nezpomalí to vaše síťové připojení).
Vše jsme propojili a poté vydali nové funkce, jak přidávat události?
Stejné jako při připojování analytiky od začátku: shromažďujte popisy nezbytných událostí a pomocí SDK je vložte do klientského kódu.
Doufám, že odpovědi na často kladené otázky vám budou užitečné. Pokud vám pomohly pochopit, že analytika na straně klienta není pro vaši aplikaci vhodná, doporučujeme vyzkoušet analýzu na straně serveru. Budu o tom mluvit v další části a pak budu mluvit o tom, jak to implementovat do vašeho projektu.
Průzkumu se mohou zúčastnit pouze registrovaní uživatelé. , prosím.
Jaké systémy pro analýzu zákazníků používáte?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Ostatní
-
S vaším systémem
-
Nic
Hlasovalo 33 uživatelů. 15 uživatelů se zdrželo hlasování.
Zdroj: www.habr.com