Képzelje el, hogy Ön egy kezdő vállalkozó, aki nemrég hozott létre egy webhelyet és egy mobilalkalmazást (például egy fánkbolt számára). Kis költségvetéssel szeretné összekapcsolni a felhasználói elemzést, de nem tudja, hogyan. A környéken mindenki használja a Mixpanelt, a Facebook analytics-t, a Yandex.Metricát és más rendszereket, de nem világos, hogy mit és hogyan kell használni.
Mik azok az analitikai rendszerek?
Először is el kell mondani, hogy a felhasználói analitikai rendszer nem magának a szolgáltatásnak a naplóit elemző rendszer. A szolgáltatás teljesítményének figyelése a stabilitásra és a teljesítményre összpontosít, és ezt a fejlesztők külön végzik el. A felhasználói elemzések célja a felhasználó viselkedésének tanulmányozása: milyen műveleteket hajt végre, milyen gyakran, hogyan reagál a push értesítésekre vagy más eseményekre a szolgáltatásban. Globálisan a felhasználói elemzésnek két iránya van: mobil és webes elemzés. A webes és mobilszolgáltatások eltérő felületei és képességei ellenére az analitikai rendszerrel való munka mindkét irányban megközelítőleg azonos.
Miért is?
Felhasználói elemzés szükséges:
- nyomon követni, hogy mi történik a szolgáltatás használata során;
- megváltoztatni a tartalmat, és megérteni, hol kell fejleszteni, milyen funkciókat kell hozzáadni/eltávolítani;
- hogy megtalálja, mi nem tetszik a felhasználóknak, és módosítsa azt.
Hogyan működik?
A felhasználói viselkedés tanulmányozásához össze kell gyűjtenie ennek a viselkedésnek az előzményeit. De mit kell gyűjteni pontosan? Ez a kérdés a teljes feladat összetettségének akár 70%-át teszi ki. A termékcsapat sok tagjának együtt kell válaszolnia erre a kérdésre: termékmenedzsernek, programozónak, elemzőnek. Bármilyen hiba ennél a lépésnél költséges: előfordulhat, hogy nem gyűjti össze azt, amire szüksége van, és olyat gyűjt össze, ami nem teszi lehetővé, hogy értelmes következtetéseket vonjon le.
Miután eldöntötte, hogy mit kell gyűjtenie, át kell gondolnia a gyűjtés felépítését. A fő objektum, amellyel az elemző rendszerek működnek, egy esemény. Az esemény a történtek leírása, amely felhasználói műveletre válaszul elküldésre kerül az analitikai rendszernek. Általában az előző lépésben nyomon követésre kiválasztott műveletek mindegyikénél az esemény úgy néz ki, mint egy JSON-csomag a végrehajtott műveletet leíró mezőkkel.
Milyen JSON-csomag ez?
A JSON-csomag egy szövegfájl, amely leírja a történteket. Például egy JSON-csomag tartalmazhat információkat arról, hogy Mary felhasználó november 23-én 00:15-kor végrehajtotta a játék elindítása műveletet. Hogyan kell leírni az egyes műveleteket? Például a felhasználó rákattint egy gombra. Milyen ingatlanokat kell gyűjteni jelenleg? Két típusra oszthatók:
- szuper tulajdonságok - olyan tulajdonságok, amelyek minden olyan eseményre jellemzőek, amelyek mindig jelen vannak. Ez az idő, az eszközazonosító, az API-verzió, az elemzési verzió, az operációs rendszer verziója;
- eseményspecifikus tulajdonságok - ezek a tulajdonságok tetszőlegesek, és a fő nehézség a kijelölésük. Például egy játékban az „érmék vásárlása” gomb ilyen tulajdonságai a következők: „hány érmét vásárolt a felhasználó”, „mennyibe kerülnek az érmék”.
Példa JSON-csomagra egy nyelvoktató szolgáltatásban:
De miért nem gyűjt össze mindent?
Mivel minden esemény manuálisan jön létre. Az Analytics rendszerekben nincs "minden mentése" gomb (és ennek értelmetlen lenne). A szolgáltatási logikából csak azokat a műveleteket gyűjtjük össze, amelyek a csapat egy része számára érdekesek. Még egy gomb vagy ablak minden egyes állapota esetén sem általában minden esemény érdekes. Hosszú folyamatoknál (például játékszint) csak a kezdet és a vége lehet fontos. Ami a közepén történik, nem biztos, hogy összejön.
A szolgáltatási logika általában objektumokból – entitásokból – áll. Ez lehet „érme” vagy „szintű” entitás. Ezért eseményeket összeállíthat entitásokból, állapotaikból és cselekvéseikből. Példák: „szint elkezdődött”, „szint véget ért”, „szint véget ért, ok – megette egy sárkány”. Célszerű minden „nyitható” entitást bezárni, hogy ne sértse meg a logikát, és ne bonyolítsa a további elemzést.
Hány esemény van egy összetett rendszerben?
A komplex rendszerek több száz eseményt képesek feldolgozni, melyeket minden ügyféltől (termékmenedzser, programozó, elemző) összegyűjtöttek és gondosan (!) táblázatba, majd a szolgáltatási logikába vittek. A rendezvények előkészítése egy nagy interdiszciplináris munka, amely mindenkitől megköveteli, hogy megértse, mit kell gyűjteni, odafigyelést és pontosságot.
Mi a következő lépés?
Tegyük fel, hogy kitaláltunk minden érdekes eseményt. Ideje összegyűjteni őket. Ehhez csatlakoztatnia kell az ügyfélelemzést. Nyissa meg a Google-t, és keresse meg a mobilelemzést (vagy válasszon a jól ismertek közül: , , , , , ). Az SDK-t a webhelyről vesszük, és beépítjük szolgáltatásunk kódjába (innen a „kliens” elnevezés, mert az SDK be van építve a kliensbe).
És hol gyűjtsük össze az eseményeket?
Az összes létrehozandó JSON-csomagot tárolni kell valahol. Hová küldik és hova gyűlnek össze? Egy kliens elemző rendszer esetében maga a felelős ezért. Nem tudjuk, hol vannak a JSON-csomagjaink, hol van a tárhelyük, mennyi van, és nem tudjuk, hogyan tárolják őket. A teljes gyűjtési folyamatot a rendszer végzi, és ez számunkra nem számít. Az analitikai szolgáltatásban egy személyes fiókhoz jutunk, ahol láthatjuk a kezdeti viselkedési adatok feldolgozásának eredményeit. Ezután az elemzők azzal dolgoznak, amit személyes fiókjukban látnak.
Az ingyenes verziókban a nyers adatok általában nem tölthetők le. A drága változat ilyen tulajdonságokkal rendelkezik.
Mennyi ideig tart a csatlakozás?
A legegyszerűbb elemzések egy óra alatt csatlakoztathatók: ez az App Metrika lesz, amely a legegyszerűbb dolgokat mutatja meg egyedi események elemzése nélkül. Az összetettebb rendszer felállításához szükséges idő a kiválasztott eseményektől függ. Olyan nehézségek merülnek fel, amelyek további fejlesztést igényelnek:
- Sorba állnak az események? Például, hogyan lehet kijavítani azt, hogy az egyik esemény nem előzheti meg a másikat?
- Mi a teendő, ha a felhasználó megváltoztatta az időt? Időzónát váltott?
- Mi a teendő, ha nincs internet?
Átlagosan néhány nap alatt beállíthatja a Mixpanelt. Ha nagyszámú konkrét esemény összegyűjtését tervezik, ez egy hétig is eltarthat.
Hogyan válasszam ki melyikre van szükségem?
Az általános statisztikák minden elemző rendszerben jól működnek. Jól használható marketingesek és értékesítők számára: láthatja a megtartást, azt, hogy a felhasználók mennyi időt töltöttek az alkalmazásban, valamint az összes alapvető, magas szintű mérőszámot. A legegyszerűbb céloldalhoz elegendő a Yandex mérőszáma.
Ha nem szabványos feladatokról van szó, a választás a szolgáltatástól, az elemzési feladatoktól és az ezek megoldásához feldolgozandó eseményektől függ.
- A Mixpanelben például A/B teszteket futtathat. Hogyan kell csinálni? Létrehozol egy kísérletet, amelyben több minta lesz, és kiválasztasz (ilyen-olyan felhasználókat A-hoz, másokat B-hez rendelsz). A-nál a gomb zöld, B-nél kék színű lesz. Mivel a Mixpanel az összes adatot összegyűjti, minden egyes felhasználó eszközazonosítóját meg tudja találni A-tól és B-től. A szolgáltatáskódban az SDK segítségével finomítások jönnek létre - ezek azok a helyek, ahol valami változhat a teszteléshez. Ezután minden felhasználó számára az értéket (esetünkben a gomb színét) a Mixpanelből húzzuk le. Ha nincs internetkapcsolat, az alapértelmezett beállítás lesz kiválasztva.
- Gyakran nem csak eseményeket szeretne tárolni és tanulmányozni, hanem a felhasználókat is összesíteni szeretné. A Mixpanel ezt automatikusan megteszi a Felhasználók lapon. Itt megtekintheti az összes állandó felhasználói adatot (név, e-mail, facebook profil) és a felhasználói naplózási előzményeket. A felhasználói adatokat statisztikaként tekintheti meg: A sárkány 100-szor evett, vett 3 virágot. Egyes rendszerekben letölthető a felhasználó szerinti összesítés.
- Mi a fő hűvösség ? Összeköti a szolgáltatás látogatóját a Facebook-profiljával. Ezért megtudhatja a közönségét, és ami a legfontosabb, átalakíthatja azt reklámközönséggé. Például, ha egyszer meglátogattam egy webhelyet, és annak tulajdonosa bekapcsolta a hirdetést (a Facebook elemzésében automatikusan kitölthető közönség), akkor a jövőben ennek az oldalnak a hirdetését fogom látni a Facebookon. A webhely tulajdonosa számára ez egyszerűen és kényelmesen működik; csak emlékeznie kell arra, hogy napi felső határt szabjon hirdetési költségvetésének. A Facebook-analitika hátránya, hogy nem különösebben kényelmes: az oldal meglehetősen összetett, nem azonnal érthető, és nem is működik túl gyorsan.
Szinte semmit sem kell tenni, és minden működik! Talán vannak árnyoldalai?
Igen, és az egyik az, hogy általában drága. Egy induló vállalkozás esetében ez körülbelül 50 XNUMX dollár lehet havonta. De vannak ingyenes lehetőségek is. A Yandex App Metrica ingyenes, és a legalapvetőbb mérőszámokhoz alkalmas.
Ha azonban olcsó a megoldás, akkor az elemzés nem lesz részletezve: látni lehet majd az eszköz típusát, az operációs rendszert, de konkrét eseményeket nem, és nem lehet tölcséreket létrehozni. A Mixpanel évente 50 XNUMX dollárba kerülhet (például egy Om Nom alkalmazás ennyit felemészt). Általánosságban elmondható, hogy az adatokhoz való hozzáférés gyakran mindegyikben korlátozott. Nem saját modelleket találsz ki és nem indítasz el. A fizetés általában havonta/időszakonként történik.
Bárki más?
De a legrosszabb az, hogy még a Mixpanel is közelítésnek tekinti az aktív mobilalkalmazásban rejlő adatmennyiséget (a dokumentációban közvetlenül kimondva). Ha összehasonlítja az eredményeket a szerver elemzésével, az értékek eltérnek. (Következő cikkünkben olvashat arról, hogyan hozhat létre saját szerveroldali elemzést!)
Szinte minden elemző rendszer nagy hátránya, hogy korlátozza a nyers naplókhoz való hozzáférést. Tehát saját modelljének látszólag saját adatain való futtatása nem fog működni. Ha például a Mixpanel tölcséreit nézi, akkor csak a lépések közötti átlagos időt számíthatja ki. Az összetettebb mérőszámok, például a medián idő vagy százalékpontok nem számíthatók ki.
Emellett gyakran hiányzik az összetett összesítések és szegmentálások végrehajtásának képessége is. Előfordulhat például, hogy a trükkös csoportos vásárlás „az 1990-ben született felhasználók egyesítésére, akik egyenként legalább 50 fánkot vásároltak” nem érhető el.
A Facebook Analytics nagyon összetett felülettel rendelkezik, és lassú.
Mi van, ha az összes rendszert egyszerre bekapcsolom?
Jó ötlet! Gyakran előfordul, hogy a különböző rendszerek eltérő eredményeket produkálnak. Különböző számok. Ezenkívül egyesek egy funkcióval rendelkeznek, másoknak másik, mások pedig ingyenesek.
Ezenkívül több rendszer párhuzamosan is bekapcsolható tesztelésre: például megismerkedhet egy új felületével, és fokozatosan válthat rá. Mint minden üzletben, itt is tudnia kell, mikor kell abbahagyni, és olyan mértékben csatlakoztassa az elemzést, hogy nyomon tudja követni azt (és ez nem lassítja le a hálózati kapcsolatot).
Mindent összekapcsoltunk, majd új funkciókat adtunk ki, hogyan adjunk hozzá eseményeket?
Ugyanaz, mint az analitika nulláról való összekapcsolásakor: gyűjtse össze a szükséges események leírását, és az SDK segítségével illessze be azokat az ügyfélkódba.
Remélem, hogy a gyakran ismételt kérdésekre adott válaszok hasznosak lesznek az Ön számára. Ha segítettek megérteni, hogy az ügyféloldali elemzések nem megfelelőek az Ön alkalmazásához, javasoljuk, hogy próbálja ki a szerveroldali elemzést. A következő részben beszélek róla, majd arról, hogyan valósítsd meg ezt a projektedben.
A felmérésben csak regisztrált felhasználók vehetnek részt. , kérem.
Milyen ügyfélelemző rendszereket használ?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics.
-
Yandex Metrica
-
Mások
-
A rendszereddel
-
semmi
33 felhasználó szavazott. 15 felhasználó tartózkodott.
Forrás: will.com