रिटेंशनियरिंग: हमने पायथन और पांडा में उत्पाद विश्लेषण के लिए ओपन-सोर्स टूल कैसे लिखे

नमस्ते, हबर। यह आलेख किसी एप्लिकेशन या वेबसाइट में उपयोगकर्ता आंदोलन प्रक्षेपवक्र को संसाधित करने के लिए तरीकों और उपकरणों के एक सेट के विकास के चार वर्षों के परिणामों के लिए समर्पित है। विकास के लेखक - मैक्सिम गोडज़ी, जो उत्पाद निर्माताओं की टीम का प्रमुख है और लेख का लेखक भी है। उत्पाद को स्वयं रिटेंशनियरिंग कहा जाता था; इसे अब एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी में बदल दिया गया है और जीथब पर पोस्ट किया गया है ताकि कोई भी इसका उपयोग कर सके। यह सब उत्पाद और विपणन विश्लेषण, प्रचार और उत्पाद विकास में शामिल लोगों के लिए रुचिकर हो सकता है। वैसे, हैबे पर रिटेंशनियरिंग के साथ काम करने के एक मामले के बारे में एक लेख पहले ही प्रकाशित हो चुका है. नई सामग्री बताती है कि उत्पाद क्या कर सकता है और इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

लेख को पढ़ने के बाद, आप स्वयं अपना रिटेंशनियरिंग लिखने में सक्षम होंगे; यह एप्लिकेशन और उसके बाहर उपयोगकर्ता प्रक्षेप पथों को संसाधित करने के लिए कोई भी मानकीकृत तरीका हो सकता है, जो आपको व्यवहार की विशेषताओं को विस्तार से देखने और विकास के लिए इससे अंतर्दृष्टि निकालने की अनुमति देता है। बिजनेस मेट्रिक्स का.

रिटेंशनियरिंग क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है?

हमारा प्रारंभिक लक्ष्य ग्रोथ हैकिंग को "डिजिटल जादू टोना" की दुनिया से संख्याओं, विश्लेषण और पूर्वानुमान की दुनिया में ले जाना था। परिणामस्वरूप, उत्पाद विश्लेषण उन लोगों के लिए शुद्ध गणित और प्रोग्रामिंग तक सीमित हो गया है जो शानदार कहानियों के बजाय संख्याओं को पसंद करते हैं, और "रीब्रांडिंग", "रीपोज़िशनिंग" आदि जैसे प्रचलित शब्दों के सूत्र, जो अच्छे लगते हैं, लेकिन व्यवहार में बहुत कम मदद करते हैं।

इन समस्याओं को हल करने के लिए, हमें ग्राफ़ और प्रक्षेप पथ के माध्यम से विश्लेषण के लिए एक रूपरेखा की आवश्यकता थी, और साथ ही एक पुस्तकालय जो विशिष्ट विश्लेषक दिनचर्या को सरल बनाता है, नियमित उत्पाद विश्लेषण कार्यों का वर्णन करने के एक तरीके के रूप में जो लोगों और रोबोट दोनों के लिए समझ में आता हो। लाइब्रेरी उपयोगकर्ता के व्यवहार का वर्णन करने और उसे उत्पाद व्यवसाय मेट्रिक्स से इतनी औपचारिक और स्पष्ट भाषा में जोड़ने की क्षमता प्रदान करती है कि यह डेवलपर्स और विश्लेषकों के नियमित कार्यों को सरल और स्वचालित करती है, और व्यवसाय के साथ उनके संचार की सुविधा प्रदान करती है।

रिटेंशनियरिंग एक विधि और विश्लेषणात्मक सॉफ्टवेयर उपकरण है जिसे किसी भी डिजिटल (और न केवल) उत्पाद में अनुकूलित और एकीकृत किया जा सकता है।

हमने 2015 में उत्पाद पर काम करना शुरू किया। अब यह डेटा के साथ काम करने के लिए पायथन और पांडा में उपकरणों का एक तैयार, हालांकि अभी तक आदर्श नहीं है, सेट है, स्केलेर-जैसे एपीआई के साथ मशीन लर्निंग मॉडल, मशीन लर्निंग मॉडल एली5 और शेप के परिणामों की व्याख्या करने के लिए उपकरण।

यह सब लपेटा हुआ है ओपन जीथब रिपॉजिटरी में एक सुविधाजनक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के लिए - रिटेंशनियरिंग-टूल्स. लाइब्रेरी का उपयोग करना मुश्किल नहीं है; लगभग कोई भी व्यक्ति जो उत्पाद विश्लेषण पसंद करता है, लेकिन उसने पहले कोड नहीं लिखा है, हमारे एनालिटिक्स तरीकों को अपने डेटा पर स्वतंत्र रूप से और महत्वपूर्ण समय निवेश के बिना लागू कर सकता है।

खैर, एक प्रोग्रामर, एक एप्लिकेशन निर्माता, या एक विकास या परीक्षण टीम का सदस्य, जिसने पहले कभी एनालिटिक्स नहीं किया है, इस कोड के साथ खेलना शुरू कर सकता है और बाहरी मदद के बिना अपने एप्लिकेशन के उपयोग पैटर्न को देख सकता है।

विश्लेषण के मूल तत्व के रूप में उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र और इसके प्रसंस्करण के तरीके

उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र निश्चित समय बिंदुओं पर उपयोगकर्ता की स्थिति का एक क्रम है। इसके अलावा, इवेंट विभिन्न डेटा स्रोतों से आ सकते हैं, ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों। उपयोगकर्ता के साथ घटित होने वाली घटनाएँ उसके प्रक्षेप पथ का हिस्सा हैं। उदाहरण:
• बटन दबाया
• चित्र देखा
• स्क्रीन पर हिट करें
• एक ईमेल प्राप्त हुआ
• एक मित्र को उत्पाद की अनुशंसा की
• फॉर्म भरा
• स्क्रीन पर टैप किया
• स्क्रॉल किया गया
• कैश रजिस्टर में गया
• एक बरिटो का ऑर्डर दिया
• एक बुरिटो खाया
• बुरिटो खाने से जहर मिला
• पिछले प्रवेश द्वार से कैफे में प्रवेश किया
• सामने के प्रवेश द्वार से प्रवेश किया
• एप्लिकेशन को न्यूनतम कर दिया गया
• एक पुश सूचना प्राप्त हुई
• X से अधिक समय तक स्क्रीन पर अटका रहा
• ऑर्डर के लिए भुगतान किया गया
• ऑर्डर खरीदा
• ऋण देने से इंकार कर दिया गया

यदि आप उपयोगकर्ताओं के समूह का प्रक्षेपवक्र डेटा लेते हैं और अध्ययन करते हैं कि संक्रमण कैसे संरचित होते हैं, तो आप वास्तव में पता लगा सकते हैं कि एप्लिकेशन में उनका व्यवहार कैसे संरचित है। एक ग्राफ़ के माध्यम से ऐसा करना सुविधाजनक है जिसमें राज्य नोड हैं, और राज्यों के बीच संक्रमण किनारे हैं:

"प्रक्षेपवक्र" एक बहुत ही सुविधाजनक अवधारणा है - इसमें इन कार्यों के विवरण में कोई भी अतिरिक्त डेटा जोड़ने की क्षमता के साथ, सभी उपयोगकर्ता कार्यों के बारे में विस्तृत जानकारी शामिल है। यह इसे एक सार्वभौमिक वस्तु बनाता है। यदि आपके पास सुंदर और सुविधाजनक उपकरण हैं जो आपको प्रक्षेप पथ के साथ काम करने की अनुमति देते हैं, तो आप समानताएं ढूंढ सकते हैं और उन्हें खंडित कर सकते हैं।

प्रक्षेपवक्र विभाजन पहली बार में बहुत जटिल लग सकता है। सामान्य स्थिति में, यह मामला है - आपको कनेक्टिविटी मैट्रिक्स तुलना या अनुक्रम संरेखण का उपयोग करने की आवश्यकता है। हम एक सरल तरीका खोजने में कामयाब रहे - बड़ी संख्या में प्रक्षेप पथों का अध्ययन करना और उन्हें क्लस्टरिंग के माध्यम से विभाजित करना।

जैसा कि यह निकला, निरंतर अभ्यावेदन का उपयोग करके एक प्रक्षेपवक्र को एक बिंदु में बदलना संभव है, उदाहरण के लिए, TF-आईडीएफ. परिवर्तन के बाद, प्रक्षेप पथ अंतरिक्ष में एक बिंदु बन जाता है जहां प्रक्षेप पथ में उनके बीच विभिन्न घटनाओं और संक्रमणों की सामान्यीकृत घटना को अक्षों के साथ प्लॉट किया जाता है। एक विशाल हजार या अधिक आयामी स्थान (dimS=sum(घटना प्रकार)+sum(ngrams_2 प्रकार)) से यह चीज़ एक विमान पर प्रक्षेपित की जा सकती है टीएसएनई. टीएसएनई एक परिवर्तन है जो अंतरिक्ष के आयाम को 2 अक्षों तक कम कर देता है और यदि संभव हो तो बिंदुओं के बीच सापेक्ष दूरी को संरक्षित करता है। तदनुसार, एक समतल मानचित्र, प्रक्षेप पथों का एक आलंकारिक प्रक्षेपण मानचित्र, पर यह अध्ययन करना संभव हो जाता है कि विभिन्न प्रक्षेप पथों के बिंदु आपस में कैसे स्थित थे। यह विश्लेषण करता है कि वे एक-दूसरे के कितने करीब या भिन्न थे, क्या उन्होंने समूह बनाए थे या मानचित्र पर बिखरे हुए थे, आदि:

रिटेंशनियरिंग एनालिटिक्स उपकरण जटिल डेटा और प्रक्षेप पथ को एक ऐसे दृश्य में बदलने की क्षमता प्रदान करते हैं जिसकी एक दूसरे के साथ तुलना की जा सकती है, और फिर परिवर्तन के परिणाम की जांच और व्याख्या की जा सकती है।

प्रक्षेप पथों के प्रसंस्करण के लिए मानक तरीकों के बारे में बोलते हुए, हमारा मतलब तीन मुख्य उपकरण हैं जिन्हें हमने रिटेंशनियरिंग में लागू किया है - ग्राफ़, चरण मैट्रिक्स और प्रक्षेप पथ प्रक्षेपण मानचित्र।

Google Analytics, Firebase और इसी तरह के एनालिटिक्स सिस्टम के साथ काम करना काफी जटिल है और 100% प्रभावी नहीं है। समस्या उपयोगकर्ता के लिए कई प्रतिबंधों की है, जिसके परिणामस्वरूप ऐसे सिस्टम में विश्लेषक का काम माउस क्लिक और स्लाइस के चयन पर निर्भर करता है। रिटेंशनियरिंग उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र के साथ काम करना संभव बनाता है, न कि केवल फ़नल के साथ, जैसा कि Google Analytics में होता है, जहां विवरण का स्तर अक्सर फ़नल तक कम हो जाता है, भले ही एक निश्चित सेगमेंट के लिए बनाया गया हो।

प्रतिधारण और मामले

विकसित टूल के उपयोग के उदाहरण के रूप में, हम रूस में एक बड़ी आला सेवा के मामले का हवाला दे सकते हैं। इस कंपनी का एक एंड्रॉइड मोबाइल एप्लिकेशन है जो ग्राहकों के बीच लोकप्रिय है। मोबाइल एप्लिकेशन से वार्षिक कारोबार लगभग 7 मिलियन रूबल था, मौसमी उतार-चढ़ाव 60-130 हजार तक था। इसी कंपनी के पास iOS के लिए एक एप्लिकेशन भी है, और Apple एप्लिकेशन के एक उपयोगकर्ता का औसत बिल औसत बिल से अधिक था। एंड्रॉइड एप्लिकेशन का उपयोग करने वाला एक ग्राहक - 1080 रूबल। बनाम 1300 रूबल।

कंपनी ने एंड्रॉइड एप्लिकेशन की दक्षता बढ़ाने का फैसला किया, जिसके लिए उसने गहन विश्लेषण किया। एप्लिकेशन की प्रभावशीलता बढ़ाने के बारे में कई दर्जन परिकल्पनाएँ उत्पन्न की गईं। रिटेंशननीरिंग का उपयोग करने के बाद, यह पता चला कि समस्या उन संदेशों में थी जो नए उपयोगकर्ताओं को दिखाए गए थे। उन्होंने ब्रांड, कंपनी के लाभ और कीमतों के बारे में जानकारी प्राप्त की। लेकिन, जैसा कि बाद में पता चला, संदेश उपयोगकर्ता को यह सीखने में मदद करने वाले थे कि एप्लिकेशन में कैसे काम करना है।

ऐसा किया गया, जिसके परिणामस्वरूप एप्लिकेशन को कम अनइंस्टॉल किया गया, और ऑर्डर में रूपांतरण में 23% की वृद्धि हुई। सबसे पहले, आने वाले ट्रैफ़िक का 20 प्रतिशत परीक्षण के लिए दिया गया था, लेकिन कुछ दिनों के बाद, पहले परिणामों का विश्लेषण करने और प्रवृत्ति का आकलन करने के बाद, उन्होंने अनुपात उलट दिया और, इसके विपरीत, नियंत्रण समूह के लिए 20 प्रतिशत छोड़ दिया, और अस्सी प्रतिशत को परीक्षण में रखा गया था। एक सप्ताह बाद, क्रमिक रूप से दो और परिकल्पनाओं का परीक्षण जोड़ने का निर्णय लिया गया। केवल सात सप्ताह में, एंड्रॉइड एप्लिकेशन से कारोबार पिछले स्तर की तुलना में डेढ़ गुना बढ़ गया।

रिटेंशनियरिंग के साथ कैसे काम करें?

पहला चरण काफी सरल है - पिप इंस्टाल रिटेंशनियरिंग कमांड के साथ लाइब्रेरी डाउनलोड करें। रिपॉजिटरी में स्वयं कुछ उत्पाद विश्लेषण कार्यों के लिए डेटा प्रोसेसिंग के तैयार उदाहरण और मामले शामिल हैं। सेट को लगातार अपडेट किया जाता है जब तक कि यह पहली बार परिचित होने के लिए पर्याप्त न हो जाए। कोई भी तैयार मॉड्यूल ले सकता है और उन्हें तुरंत अपने कार्यों में लागू कर सकता है - इससे उन्हें उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र के अधिक विस्तृत विश्लेषण और अनुकूलन की प्रक्रिया को जितनी जल्दी और कुशलता से संभव हो सके स्थापित करने की अनुमति मिलती है। यह सब स्पष्ट कोड के माध्यम से एप्लिकेशन उपयोग पैटर्न ढूंढना और सहकर्मियों के साथ इस अनुभव को साझा करना संभव बनाता है।

रिटेंशनियरिंग आपके एप्लिकेशन के पूरे जीवनकाल में उपयोग करने लायक एक उपकरण है, और यहां बताया गया है कि क्यों:

• उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र को ट्रैक करने और लगातार अनुकूलित करने और व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार करने के लिए रिटेंशनियरिंग प्रभावी है। इस प्रकार, ईकॉमर्स अनुप्रयोगों में अक्सर नई सुविधाएँ जोड़ी जाती हैं, जिनके उत्पाद पर प्रभाव का हमेशा सही अनुमान नहीं लगाया जा सकता है। कुछ मामलों में, नए और पुराने कार्यों के बीच संगतता समस्याएं उत्पन्न होती हैं - उदाहरण के लिए, नए फ़ंक्शन मौजूदा कार्यों को "नरभक्षी" बना देते हैं। और इस स्थिति में, प्रक्षेप पथों का निरंतर विश्लेषण बिल्कुल आवश्यक है।
• विज्ञापन चैनलों के साथ काम करते समय स्थिति समान होती है: नए ट्रैफ़िक स्रोतों और विज्ञापन क्रिएटिव का लगातार परीक्षण किया जा रहा है, मौसमी, रुझान और अन्य घटनाओं के प्रभाव की निगरानी करना आवश्यक है, जिससे समस्याओं के अधिक से अधिक नए वर्ग सामने आते हैं। इसके लिए उपयोगकर्ता यांत्रिकी की निरंतर निगरानी और व्याख्या की भी आवश्यकता होती है।
• ऐसे कई कारक हैं जो किसी एप्लिकेशन के प्रदर्शन को लगातार प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, डेवलपर्स की ओर से नई रिलीज़: मौजूदा समस्या को बंद करते हुए, वे अनजाने में पुरानी समस्या को वापस कर देते हैं या पूरी तरह से नई समस्या बना देते हैं। समय के साथ, नई रिलीज़ की संख्या बढ़ती है, और त्रुटियों को ट्रैक करने की प्रक्रिया को स्वचालित करने की आवश्यकता होती है, जिसमें उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र का विश्लेषण भी शामिल है।

कुल मिलाकर, रिटेंशनियरिंग एक प्रभावी उपकरण है। लेकिन पूर्णता की कोई सीमा नहीं है - इसमें सुधार किया जा सकता है, विकसित किया जा सकता है और इसके आधार पर नए अच्छे उत्पाद बनाए जा सकते हैं। परियोजना का समुदाय जितना अधिक सक्रिय होगा, उतने ही अधिक कांटे होंगे और इसका उपयोग करने के लिए नए दिलचस्प विकल्प सामने आएंगे।

रिटेंशनियरिंग टूल के बारे में अधिक जानकारी:

• हमारी वेबसाइट: retentioneering.com
• मुलाकात कार्यक्रम और भागीदारी के लिए पंजीकरण
• टेलीग्राम में उत्पादों और विश्लेषकों की चैट
• मुक्त GitHub पर रिटेंशनियरिंग रिपॉजिटरी

स्रोत: www.habr.com