Zamislite da ste ambiciozni poduzetnik koji je upravo napravio web stranicu i mobilnu aplikaciju (npr. za trgovinu krafnama). Želite povezati prilagođenu analitiku uz mali proračun, ali ne znate kako. Svi okolo koriste Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrika i druge sustave, ali nije jasno što odabrati i kako koristiti.
Što su analitički sustavi?
Prije svega treba reći da sustav korisničke analitike nije sustav za analizu logova rada samog servisa. Praćenje rada usluge usmjereno je na stabilnost i performanse, a programeri ga zasebno održavaju. Korisnička analitika, s druge strane, stvorena je kako bi se točno proučavalo ponašanje korisnika: koje radnje izvodi, koliko često, kako reagira na push obavijesti ili druge događaje u servisu. Globalno, korisnička analitika ima dva područja: mobilnu i web analitiku. Unatoč različitim sučeljima i mogućnostima web i mobilnih servisa, rad s analitičkim sustavom u oba smjera približno je isti.
Zašto to učiniti?
Potrebna je korisnička analitika:
- pratiti što se događa tijekom korištenja usluge;
- promijeniti sadržaj i razumjeti gdje razvijati, koje značajke dodati/ukloniti;
- pronaći ono što se korisnicima ne sviđa i promijeniti to.
Kako se to radi?
Da biste proučavali ponašanje korisnika, morate prikupiti povijest tog ponašanja. Ali što točno skupljati? Ovo pitanje je do 70% složenosti cijelog zadatka. Mnogi članovi proizvodnog tima trebali bi odgovoriti na njega zajedno: voditelj proizvoda, programeri, analitičari. Svaka pogreška u ovom koraku je skupa: ne možete prikupiti ono što vam je potrebno, a prikupiti ono što vam ne dopušta izvlačenje smislenih zaključaka.
Nakon što odlučite što ćete graditi, trebate razmisliti o arhitekturi kako to graditi. Glavni objekt s kojim analitički sustavi rade je događaj. Događaj je opis onoga što se dogodilo koji se šalje analitičkom sustavu kao odgovor na radnju korisnika. U pravilu, za svaku radnju odabranu za praćenje u prethodnom koraku, događaj izgleda kao JSON paket s poljima koja opisuju poduzetu akciju.
Što je JSON paket?
JSON paket je tekstualna datoteka koja opisuje što se dogodilo. Na primjer, JSON paket može sadržavati informacije da je korisnica Mary dovršila radnju igre Started u 23:00 15. studenoga. Kako opisati svaku akciju? Na primjer, korisnik klikne na gumb. Koje nekretnine je potrebno prikupiti u ovom trenutku? Dijele se u dvije vrste:
- super svojstva - svojstva karakteristična za sve događaje koja su uvijek prisutna. Ovo je vrijeme, ID uređaja, verzija API-ja, verzija analitike, verzija OS-a;
- svojstva specifična za događaj - ova svojstva su proizvoljna i glavna je poteškoća kako ih odabrati. Na primjer, za gumb "kupi novčiće" u igri, takva svojstva će biti "koliko je novčića korisnik kupio", "koliko koštaju novčići".
Primjer JSON paketa u usluzi učenja jezika:
Ali zašto jednostavno ne prikupiti sve?
Budući da su svi događaji kreirani ručno. Analitički sustavi nemaju gumb "spremi sve" (a to bi bilo besmisleno). Prikupljaju se samo one akcije iz servisne logike koje su od interesa za neki dio tima. Čak i za svako stanje gumba ili prozora, obično nisu svi događaji od interesa. Za dugotrajne procese (npr. razina igre) samo početak i kraj mogu biti važni. Ono što se dogodi u sredini možda neće biti prikupljeno.
U pravilu se logika usluga sastoji od objekata – entiteta. To može biti entitet "kovanice", entitet "razine". Stoga je moguće sastaviti događaje od entiteta, njihovih stanja i akcija. Primjeri: “razina započeta”, “razina završena”, “razina završena, razlog je pojeo zmaj”. Poželjno je da se svi entiteti koji se mogu “otvoriti” zatvore kako se ne bi narušila logika i ne komplicirao daljnji rad s analitikom.
Koliko je događaja u složenom sustavu?
Složeni sustavi mogu obraditi nekoliko stotina događaja koji su prikupljeni od svih kupaca (product manager, programeri, analitičari) i pažljivo (!) uneseni u tablicu, a zatim u servisnu logiku. Priprema događanja velik je interdisciplinarni posao koji od svih zahtijeva razumijevanje onoga što treba prikupiti, pažljivost i točnost.
Što je sljedeće?
Recimo, smislili smo sve zanimljive događaje. Vrijeme je da ih sakupite. Da biste to učinili, morate povezati klijentsku analitiku. Idemo na Google i tražimo mobilnu analitiku (ili biramo između dobro poznatih: , , , , , ). Uzimamo SDK sa stranice i ugrađujemo ga u kod naše usluge (otud i naziv "klijent" - jer je SDK ugrađen u klijenta).
A gdje skupljati događaje?
Svi JSON paketi koji će se kreirati trebaju biti negdje pohranjeni. Gdje će biti poslani i gdje će se preuzeti? U slučaju analitičkog sustava klijenta, on je sam odgovoran za to. Ne znamo gdje su naši JSON paketi, gdje su pohranjeni, koliko ih ima i kako su tamo pohranjeni. Cijeli proces naplate obavlja sustav i za nas je irelevantan. U analitičkoj usluzi dobivamo pristup osobnom računu, gdje već vidimo rezultate obrade početnih podataka o ponašanju. Nadalje, analitičari rade s onim što vide na svom osobnom računu.
U besplatnim verzijama izvorni podaci obično se ne mogu preuzeti. Skupa verzija ima takve karakteristike.
Koliko dugo će veza trajati?
Najjednostavnija analitika može se povezati za sat vremena: to će biti App Metrika, koja će prikazati najjednostavnije stvari bez analize prilagođenih događaja. Vrijeme potrebno za postavljanje složenijeg sustava ovisi o odabranim događajima. Pojavljuju se poteškoće koje zahtijevaju dodatni razvoj:
- Postoji li red čekanja za događaje? Na primjer, kako popraviti da jedan događaj ne može doći prije drugog?
- Što učiniti ako je korisnik promijenio vrijeme? Promijenili vremensku zonu?
- Što ako nema interneta?
U prosjeku možete postaviti Mixpanel za nekoliko dana. Kada se planira zbirka velikog broja specifičnih događaja, to može potrajati tjedan dana.
Kako odabrati koji mi treba?
Opća statistika u svim analitičkim sustavima radi dobro. Prikladno za marketinške stručnjake i prodavače: možete vidjeti zadržavanje, koliko su dugo korisnici proveli u aplikaciji, sve osnovne metrike visoke razine. Za najjednostavniju odredišnu stranicu bit će dovoljna Yandex metrika.
Kada su u pitanju nestandardni zadaci, izbor ovisi o vašoj usluzi, analitičkim zadacima i događajima koje je potrebno obraditi za njihovo rješavanje.
- U Mixpanelu, na primjer, možete pokrenuti A/B testove. Kako to učiniti? Napravite eksperiment u kojem će biti nekoliko uzoraka i napravite selekciju (dodijelite te i te korisnike A, ostale B). Za A gumb će biti zelen, za B će biti plav. Budući da Mixpanel prikuplja sve podatke, može pronaći ID uređaja svakog korisnika iz A i B. Ugađanja se stvaraju u servisnom kodu pomoću SDK-a - to su mjesta gdje se nešto može promijeniti za testiranje. Zatim se za svakog korisnika vrijednost (u našem slučaju, boja gumba) izvlači iz Mixpanela. Ako nema internetske veze, bit će odabrana zadana opcija.
- Često želite ne samo pohranjivati i proučavati događaje, već i prikupljati korisnike. Isti Mixpanel to radi automatski, u kartici Korisnici. Tamo možete vidjeti sve stalne korisničke podatke (ime, email, facebook profil) i povijest korisnika. Korisničke podatke možete promatrati kao statistiku: 100 puta pojeo zmaj, kupio 3 cvijeta. Na nekim sustavima može se preuzeti agregacija korisnika.
- Što je glavno cool ? Povezuje posjetitelja usluge s njegovim Facebook profilom. Stoga možete saznati svoju publiku i, što je najvažnije, pretvoriti je u publiku za oglašavanje. Na primjer, ako jednom posjetim web mjesto, a njegov vlasnik je omogućio oglase (publika koja se automatski popunjava u Facebook analitici) za posjetitelje, tada ću u budućnosti vidjeti oglase za ovo web mjesto na Facebooku. Za vlasnika web-mjesta, to radi jednostavno i praktično, samo se trebate sjetiti dnevnog ograničenja proračuna za oglašavanje. Nedostatak Facebook analitike je taj što nije osobito prikladna: prilično složena, ne odmah razumljiva stranica, ne radi baš brzo.
Gotovo ništa ne treba raditi i sve radi! Možda postoje neki nedostaci?
Da, a jedan od njih je da je obično skupo. Za startup, to bi moglo biti oko 50 tisuća dolara mjesečno. Ali postoje i besplatne opcije. Yandex App Metrica je besplatna i prikladna za najosnovnije mjerenje.
No, ako je rješenje jeftino, tada analitika neće biti detaljna: moći će se vidjeti tip uređaja, OS, ali ne i konkretni događaji, te se neće moći kreirati tokovi. Mixpanel može koštati 50 tisuća dolara godišnje (na primjer, aplikacija s Om Nom može pojesti toliko). Općenito, pristup podacima često je ograničen. Ne izmišljate vlastite modele i ne pokrećete ih. Plaćanje se obično vrši mjesečno / periodično.
Više?
Ali najgora stvar je što čak i Mixpanel smatra količine podataka svojstvene aktivnoj mobilnoj aplikaciji kao aproksimaciju (otvoreno naznačeno izravno u dokumentaciji). Ako usporedite rezultate s analitikom na strani poslužitelja, vrijednosti će se razlikovati. (Kako izraditi vlastitu analitiku na strani poslužitelja, pročitajte naš sljedeći članak!)
Veliki nedostatak gotovo svih analitičkih sustava je taj što ograničavaju pristup neobrađenim zapisima. Dakle, pokretanje vlastitog modela na naizgled vlastitim podacima neće funkcionirati. Na primjer, ako pogledate tokove u Mixpanelu, možete izračunati samo prosječno vrijeme između koraka. Složenije metrike, kao što je srednje vrijeme ili percentili, ne mogu se izračunati.
Također, često nedostaje mogućnost složenih agregacija i segmentacija. Na primjer, lukava grupna kupnja "okupite korisnike koji su rođeni 1990. i svaki je kupio najmanje 50 krafni" možda neće biti dostupna.
Facebook analitika ima vrlo složeno sučelje i spora je.
Što ako uključim sve sustave odjednom?
Odlična ideja! Često se događa da različiti sustavi daju različite rezultate. Različiti brojevi. Osim toga, neki imaju jednu funkcionalnost, drugi - drugu, a treći su besplatni.
Osim toga, nekoliko sustava može se uključiti paralelno za testiranje: na primjer, da se upoznate sa sučeljem novog i postupno prelazite na njega. Kao i u svakom poslu, i ovdje treba znati mjeru i povezati analitiku u tolikoj mjeri da je možete pratiti (i koja neće usporavati mrežnu vezu).
Sve smo povezali, a zatim izdali nove mogućnosti, kako dodati događaje?
Baš kao kod povezivanja analitike od nule: prikupite opis potrebnih događaja i umetnite ga u kod klijenta pomoću SDK-a.
Nadam se da će vam odgovori na često postavljana pitanja biti korisni. Ako su vam pomogli shvatiti da analitika na strani klijenta nije prikladna za vašu aplikaciju, preporučujemo da isprobate analitiku na strani poslužitelja. O tome ću govoriti u sljedećem dijelu, a zatim ću govoriti o tome kako to implementirati u svoj projekt.
U anketi mogu sudjelovati samo registrirani korisnici. , molim.
Koje sustave za analizu kupaca koristite?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Drugi
-
Sa svojim sustavom
-
ništa
Glasovalo je 33 korisnika. Suzdržano je bilo 15 korisnika.
Izvor: www.habr.com