क्लाइंट एनालिटिक्स सिस्टम

कल्पना करें कि आप एक उभरते उद्यमी हैं जिसने अभी-अभी एक वेबसाइट और मोबाइल एप्लिकेशन बनाया है (उदाहरण के लिए, डोनट शॉप के लिए)। आप उपयोगकर्ता विश्लेषण को छोटे बजट से जोड़ना चाहते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि कैसे। आसपास हर कोई Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrica और अन्य प्रणालियों का उपयोग करता है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि क्या चुनना है और इसका उपयोग कैसे करना है।

एनालिटिक्स सिस्टम क्या हैं?

सबसे पहले, यह कहा जाना चाहिए कि उपयोगकर्ता विश्लेषण प्रणाली स्वयं सेवा के लॉग का विश्लेषण करने की प्रणाली नहीं है। सेवा कैसा प्रदर्शन करती है इसकी निगरानी स्थिरता और प्रदर्शन पर केंद्रित है, और डेवलपर्स द्वारा अलग से किया जाता है। उपयोगकर्ता विश्लेषण उपयोगकर्ता के व्यवहार का अध्ययन करने के लिए बनाया गया है: वह क्या कार्य करता है, कितनी बार करता है, वह सेवा में पुश सूचनाओं या अन्य घटनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करता है। विश्व स्तर पर, उपयोगकर्ता विश्लेषण की दो दिशाएँ हैं: मोबाइल और वेब विश्लेषण। वेब और मोबाइल सेवाओं के अलग-अलग इंटरफेस और क्षमताओं के बावजूद, दोनों दिशाओं में एनालिटिक्स सिस्टम के साथ काम करना लगभग समान है।

यह क्यों करते हैं?

उपयोगकर्ता विश्लेषण की आवश्यकता है:

• सेवा का उपयोग करते समय क्या होता है इसकी निगरानी करना;
• सामग्री को बदलना और यह समझना कि कहां विकास करना है, कौन सी सुविधाएं जोड़नी/हटानी हैं;
• उपयोगकर्ताओं को जो पसंद नहीं है उसे ढूंढना और उसे बदलना।

यह कैसे काम करता है?

उपयोगकर्ता के व्यवहार का अध्ययन करने के लिए, आपको इस व्यवहार का इतिहास एकत्र करना होगा। लेकिन वास्तव में क्या इकट्ठा करना है? यह प्रश्न संपूर्ण कार्य की जटिलता का 70% तक जिम्मेदार है। उत्पाद टीम के कई सदस्यों को एक साथ इस प्रश्न का उत्तर देना होगा: उत्पाद प्रबंधक, प्रोग्रामर, विश्लेषक। इस चरण में कोई भी गलती महँगी है: हो सकता है कि आप वह चीज़ एकत्र न कर सकें जिसकी आपको आवश्यकता है, और आप कुछ ऐसी चीज़ एकत्र कर सकते हैं जो आपको सार्थक निष्कर्ष निकालने की अनुमति नहीं देगी।

एक बार जब आपने तय कर लिया कि क्या एकत्र करना है, तो आपको इसे कैसे एकत्र करना है इसकी संरचना के बारे में सोचना होगा। विश्लेषणात्मक प्रणालियाँ जिस मुख्य वस्तु के साथ काम करती हैं वह एक घटना है। एक घटना उस घटना का विवरण है जो उपयोगकर्ता की कार्रवाई के जवाब में विश्लेषण प्रणाली को भेजी जाती है। आमतौर पर, पिछले चरण में ट्रैकिंग के लिए चुनी गई प्रत्येक कार्रवाई के लिए, ईवेंट JSON पैकेज की तरह दिखता है जिसमें फ़ील्ड होते हैं जो की गई कार्रवाई का वर्णन करते हैं।

यह किस प्रकार का JSON पैकेज है?

JSON पैकेज एक टेक्स्ट फ़ाइल है जो बताती है कि क्या हुआ। उदाहरण के लिए, एक JSON पैकेट में यह जानकारी हो सकती है कि उपयोगकर्ता मैरी ने 23 नवंबर को 00:15 बजे स्टार्टेड गेम एक्शन किया था। प्रत्येक क्रिया का वर्णन कैसे करें? उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता एक बटन पर क्लिक करता है। इस समय कौन-सी संपत्तियाँ एकत्रित करने की आवश्यकता है? इन्हें दो प्रकारों में विभाजित किया गया है:

• super properties — свойства, характерные всем ивентам, которые присутствуют всегда. Это время, девайс айди, версия апи, версия аналитики, версия ОС;
• घटना विशिष्ट गुण - ये गुण मनमाने हैं और मुख्य कठिनाई यह है कि इन्हें कैसे चुना जाए। उदाहरण के लिए, किसी गेम में "सिक्के खरीदें" बटन के लिए, ऐसी संपत्तियां होंगी "उपयोगकर्ता ने कितने सिक्के खरीदे", "सिक्के की कीमत कितनी है"।

भाषा शिक्षण सेवा में JSON पैकेज का एक उदाहरण:

लेकिन सब कुछ इकट्ठा क्यों नहीं कर लेते?

क्योंकि सभी ईवेंट मैन्युअल रूप से बनाए जाते हैं। एनालिटिक्स सिस्टम में "सभी सहेजें" बटन नहीं है (और यह व्यर्थ होगा)। सेवा तर्क से केवल वे क्रियाएँ एकत्र की जाती हैं जो टीम के किसी भाग के लिए दिलचस्प हों। यहां तक ​​कि किसी बटन या विंडो की प्रत्येक स्थिति के लिए भी, सभी घटनाएं आमतौर पर रुचिकर नहीं होती हैं। लंबी प्रक्रियाओं (जैसे खेल स्तर) के लिए, केवल शुरुआत और अंत ही महत्वपूर्ण हो सकते हैं। बीच में जो होता है वह एक साथ नहीं आ सकता।
एक नियम के रूप में, सेवा तर्क में ऑब्जेक्ट - इकाइयाँ शामिल होती हैं। यह एक "सिक्का" इकाई या "स्तर" इकाई हो सकती है। इसलिए, आप संस्थाओं, उनकी स्थितियों और कार्यों से घटनाओं की रचना कर सकते हैं। उदाहरण: "स्तर प्रारंभ", "स्तर समाप्त", "स्तर समाप्त, कारण - एक ड्रैगन द्वारा खाया गया"। यह सलाह दी जाती है कि सभी संस्थाएं जिन्हें "खोला" जा सकता है, बंद कर दिया जाए ताकि तर्क का उल्लंघन न हो और एनालिटिक्स के साथ आगे के काम को जटिल न बनाया जाए।

एक जटिल प्रणाली में कितनी घटनाएँ होती हैं?

जटिल प्रणालियाँ कई सौ घटनाओं को संसाधित कर सकती हैं, जिन्हें सभी ग्राहकों (उत्पाद प्रबंधकों, प्रोग्रामर, विश्लेषकों) से एकत्र किया गया था और सावधानीपूर्वक (!) एक तालिका में दर्ज किया गया था, और फिर सेवा तर्क में। आयोजनों की तैयारी करना एक बड़ा अंतःविषय कार्य है जिसके लिए हर किसी को यह समझने की आवश्यकता होती है कि क्या एकत्र करने की आवश्यकता है, सावधानी और सटीकता।

आगे क्या है?

मान लीजिए कि हम सभी दिलचस्प घटनाओं के साथ आते हैं। अब उन्हें इकट्ठा करने का समय आ गया है. ऐसा करने के लिए, आपको क्लाइंट एनालिटिक्स को कनेक्ट करना होगा। Google पर जाएँ और मोबाइल एनालिटिक्स खोजें (या प्रसिद्ध एनालिटिक्स में से चुनें: Mixpanel, Yandeks.Metrika, Google Analytics, फेसबुक एनालिटिक्स, तराना, आयाम). हम वेबसाइट से एसडीके लेते हैं और इसे अपनी सेवा के कोड में बनाते हैं (इसलिए नाम "क्लाइंट" - क्योंकि एसडीके क्लाइंट में बनाया गया है)।

और इवेंट कहाँ एकत्रित करें?

बनाए जाने वाले सभी JSON पैकेजों को कहीं संग्रहीत करने की आवश्यकता होगी। उन्हें कहां भेजा जाएगा और वे कहां एकत्र होंगे? क्लाइंट विश्लेषणात्मक प्रणाली के मामले में, यह स्वयं इसके लिए जिम्मेदार है। हम नहीं जानते कि हमारे JSON पैकेज कहां हैं, उनका भंडारण कहां है, कितने हैं, या वे वहां कैसे संग्रहीत हैं। संपूर्ण संग्रह प्रक्रिया सिस्टम द्वारा की जाती है और इससे हमें कोई फर्क नहीं पड़ता। एनालिटिक्स सेवा में, हमें एक व्यक्तिगत खाते तक पहुंच मिलती है, जहां हम प्रारंभिक व्यवहार संबंधी डेटा के प्रसंस्करण के परिणाम देखते हैं। इसके बाद, विश्लेषक अपने व्यक्तिगत खाते में जो देखते हैं उसके आधार पर काम करते हैं।

मुफ़्त संस्करणों में, कच्चा डेटा आमतौर पर डाउनलोड करने योग्य नहीं होता है। महंगे संस्करण में ऐसी विशेषताएं हैं।

कनेक्ट होने में कितना समय लगेगा?

सबसे सरल एनालिटिक्स को एक घंटे में कनेक्ट किया जा सकता है: यह ऐप मेट्रिका होगा, जो कस्टम घटनाओं का विश्लेषण किए बिना सबसे सरल चीजें दिखाएगा। अधिक जटिल प्रणाली स्थापित करने में लगने वाला समय चयनित घटनाओं पर निर्भर करता है। कठिनाइयाँ उत्पन्न होती हैं जिनके लिए अतिरिक्त विकास की आवश्यकता होती है:

• क्या घटनाओं की कोई कतार है? उदाहरण के लिए, इसे कैसे ठीक किया जाए कि एक घटना दूसरी घटना से पहले न आ सके?
• यदि उपयोगकर्ता ने समय बदल दिया है तो क्या करें? समय क्षेत्र बदल गया?
• अगर इंटरनेट न हो तो क्या करें?

औसतन, आप कुछ दिनों में मिक्सपैनल सेट कर सकते हैं। जब बड़ी संख्या में विशिष्ट घटनाओं को एकत्र करने की योजना बनाई जाती है, तो इसमें एक सप्ताह लग सकता है।

मुझे किसकी आवश्यकता है इसका चयन कैसे करूं?

सामान्य आँकड़े सभी विश्लेषणात्मक प्रणालियों में ठीक काम करते हैं। विपणक और बिक्री लोगों के लिए उपयुक्त: आप अवधारण, उपयोगकर्ताओं ने एप्लिकेशन में कितना समय बिताया, सभी बुनियादी उच्च-स्तरीय मेट्रिक्स देख सकते हैं। सबसे सरल लैंडिंग पृष्ठ के लिए, यांडेक्स मेट्रिक्स पर्याप्त होंगे।

जब गैर-मानक कार्यों की बात आती है, तो चुनाव आपकी सेवा, विश्लेषणात्मक कार्यों और घटनाओं पर निर्भर करता है जिन्हें हल करने के लिए संसाधित करने की आवश्यकता होती है।

• उदाहरण के लिए, मिक्सपैनल में, आप ए/बी परीक्षण चला सकते हैं। इसे कैसे करना है? आप एक प्रयोग बनाते हैं जिसमें कई नमूने होंगे और एक चयन करें (आप ऐसे और ऐसे उपयोगकर्ताओं को ए को, अन्य को बी को असाइन करते हैं)। A के लिए बटन हरा होगा, B के लिए नीला होगा। चूंकि मिक्सपैनल सभी डेटा एकत्र करता है, यह ए और बी से प्रत्येक उपयोगकर्ता की डिवाइस आईडी ढूंढ सकता है। सेवा कोड में, एसडीके का उपयोग करके, ट्विक्स बनाए जाते हैं - ये ऐसे स्थान हैं जहां परीक्षण के लिए कुछ बदला जा सकता है। इसके बाद, प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए, मूल्य (हमारे मामले में, बटन का रंग) मिक्सपैनल से निकाला जाता है। यदि कोई इंटरनेट कनेक्शन नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट विकल्प चुना जाएगा।
• अक्सर आप न केवल घटनाओं को संग्रहीत और अध्ययन करना चाहते हैं, बल्कि उपयोगकर्ताओं को एकत्रित करना भी चाहते हैं। मिक्सपैनल उपयोगकर्ता टैब में यह स्वचालित रूप से करता है। वहां आप सभी स्थायी उपयोगकर्ता डेटा (नाम, ईमेल, फेसबुक प्रोफ़ाइल) और उपयोगकर्ता लॉग इतिहास देख सकते हैं। आप उपयोगकर्ता डेटा को आंकड़ों के रूप में देख सकते हैं: ड्रैगन ने 100 बार खाया, 3 फूल खरीदे. कुछ प्रणालियों में, उपयोगकर्ता द्वारा एकत्रीकरण डाउनलोड किया जा सकता है।
• मुख्य शीतलता क्या है? फेसबुक एनालिटिक्स? यह सर्विस विजिटर को उसकी फेसबुक प्रोफाइल से जोड़ता है। इसलिए, आप अपने दर्शकों का पता लगा सकते हैं, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि उसे विज्ञापन दर्शकों में बदल सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि मैं एक बार किसी साइट पर गया, और उसके मालिक ने आगंतुकों के लिए विज्ञापन (फेसबुक एनालिटिक्स में ऑटोफिल करने योग्य ऑडियंस) चालू कर दिया, तो भविष्य में मैं फेसबुक पर इस साइट के लिए विज्ञापन देखूंगा। साइट स्वामी के लिए, यह सरल और सुविधाजनक तरीके से काम करता है; आपको बस अपने विज्ञापन बजट पर दैनिक सीमा लगाना याद रखना होगा। फेसबुक एनालिटिक्स का नुकसान यह है कि यह विशेष रूप से सुविधाजनक नहीं है: साइट काफी जटिल है, तुरंत समझ में नहीं आती है, और बहुत जल्दी काम नहीं करती है।

लगभग कुछ भी करने की ज़रूरत नहीं है और सब कुछ काम करता है! शायद कुछ कमियां भी हों?

हाँ, और उनमें से एक यह है कि यह आमतौर पर महंगा है। एक स्टार्टअप के लिए यह लगभग $50k प्रति माह हो सकता है। लेकिन मुफ़्त विकल्प भी हैं। यांडेक्स ऐप मेट्रिका मुफ़्त है और सबसे बुनियादी मेट्रिक्स के लिए उपयुक्त है।

हालाँकि, यदि समाधान सस्ता है, तो विश्लेषण विस्तृत नहीं होगा: आप डिवाइस का प्रकार, ओएस देख पाएंगे, लेकिन विशिष्ट घटनाएं नहीं, और आप फ़नल नहीं बना पाएंगे। मिक्सपैनल की लागत प्रति वर्ष 50k डॉलर हो सकती है (उदाहरण के लिए, ओम नॉम वाला एक एप्लिकेशन इतना खर्च कर सकता है)। सामान्य तौर पर, उन सभी में डेटा तक पहुंच अक्सर सीमित होती है। आप अपने स्वयं के मॉडल लेकर नहीं आते और उन्हें लॉन्च नहीं करते। भुगतान आमतौर पर मासिक/समय-समय पर किया जाता है।

अन्य कोई?

लेकिन सबसे बुरी बात यह है कि मिक्सपैनल भी एक सक्रिय मोबाइल एप्लिकेशन में निहित डेटा वॉल्यूम को एक अनुमान के रूप में मानता है (दस्तावेज़ीकरण में सीधे तौर पर बताया गया है)। यदि आप परिणामों की तुलना सर्वर एनालिटिक्स से करते हैं, तो मान भिन्न हो जाएंगे। (अपना स्वयं का सर्वर-साइड एनालिटिक्स कैसे बनाएं, इसके बारे में हमारे अगले लेख में पढ़ें!)

लगभग सभी विश्लेषणात्मक प्रणालियों का बड़ा नुकसान यह है कि वे कच्चे लॉग तक पहुंच को सीमित कर देते हैं। इसलिए, प्रतीत होता है कि आपके अपने डेटा पर अपना स्वयं का मॉडल चलाने से काम नहीं चलेगा। उदाहरण के लिए, यदि आप मिक्सपैनल में फ़नल देखते हैं, तो आप केवल चरणों के बीच के औसत समय की गणना कर सकते हैं। अधिक जटिल मैट्रिक्स, उदाहरण के लिए, माध्य समय या प्रतिशतक की गणना नहीं की जा सकती।

साथ ही, जटिल एकत्रीकरण और विभाजन करने की क्षमता में अक्सर कमी होती है। उदाहरण के लिए, ट्रिकी ग्रुप बाय "उन उपयोगकर्ताओं को एकजुट करने के लिए जो 1990 में पैदा हुए थे और प्रत्येक ने कम से कम 50 डोनट खरीदे थे" उपलब्ध नहीं हो सकता है।

फेसबुक एनालिटिक्स का इंटरफ़ेस बहुत जटिल है और यह धीमा है।

यदि मैं एक ही बार में सभी सिस्टम चालू कर दूं तो क्या होगा?

महान विचार! अक्सर ऐसा होता है कि अलग-अलग प्रणालियाँ अलग-अलग परिणाम देती हैं। अलग-अलग नंबर. इसके अलावा, कुछ के पास एक कार्यक्षमता है, अन्य के पास दूसरी, और अन्य मुफ़्त हैं।
इसके अलावा, परीक्षण के लिए कई प्रणालियों को समानांतर में चालू किया जा सकता है: उदाहरण के लिए, किसी नए के इंटरफ़ेस से परिचित होना और धीरे-धीरे उस पर स्विच करना। किसी भी व्यवसाय की तरह, यहां आपको यह जानना होगा कि एनालिटिक्स को कब बंद करना है और इस हद तक कनेक्ट करना है कि आप इसका ट्रैक रख सकें (और इससे आपका नेटवर्क कनेक्शन धीमा नहीं होगा)।

हमने सब कुछ कनेक्ट किया, और फिर नई सुविधाएँ जारी कीं, इवेंट कैसे जोड़ें?

एनालिटिक्स को स्क्रैच से कनेक्ट करते समय भी ऐसा ही होता है: आवश्यक घटनाओं के विवरण एकत्र करें और उन्हें क्लाइंट कोड में डालने के लिए एसडीके का उपयोग करें।

मुझे आशा है कि अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर आपके लिए उपयोगी होंगे। यदि उन्होंने आपको यह समझने में मदद की है कि क्लाइंट-साइड एनालिटिक्स आपके एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त नहीं है, तो हम आपको सर्वर-साइड एनालिटिक्स आज़माने की सलाह देते हैं। मैं इसके बारे में अगले भाग में बात करूंगा, और फिर मैं इस बारे में बात करूंगा कि इसे अपने प्रोजेक्ट में कैसे लागू किया जाए।

केवल पंजीकृत उपयोगकर्ता ही सर्वेक्षण में भाग ले सकते हैं। साइन इन करेंकृपया।

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स्रोत: www.habr.com