Հաճախորդների վերլուծական համակարգեր

Պատկերացրեք, որ դուք սկսնակ ձեռնարկատեր եք, ով նոր է ստեղծել կայք և բջջային հավելված (օրինակ՝ բլիթների խանութի համար): Դուք ցանկանում եք միացնել օգտվողների վերլուծությունը փոքր բյուջեով, բայց չգիտեք, թե ինչպես: Շրջապատում բոլորն օգտվում են Mixpanel-ից, Facebook-ի վերլուծականներից, Yandex.Metrica-ից և այլ համակարգերից, սակայն պարզ չէ, թե ինչ ընտրել և ինչպես օգտագործել այն։

Որոնք են վերլուծական համակարգերը:

Նախ, պետք է ասել, որ օգտվողների վերլուծական համակարգը ինքնին ծառայության տեղեկամատյանների վերլուծության համակարգ չէ: Ծառայության գործունեության մոնիտորինգը կենտրոնանում է կայունության և կատարողականի վրա և իրականացվում է առանձին մշակողների կողմից: Օգտատիրոջ վերլուծությունը ստեղծվում է օգտատիրոջ վարքագիծը ուսումնասիրելու համար՝ ինչ գործողություններ է նա կատարում, որքան հաճախ, ինչպես է նա արձագանքում push ծանուցումներին կամ ծառայության այլ իրադարձություններին: Համաշխարհային առումով օգտատերերի վերլուծությունն ունի երկու ուղղություն՝ բջջային և վեբ վերլուծություն: Չնայած վեբ և բջջային ծառայությունների տարբեր ինտերֆեյսներին և հնարավորություններին, վերլուծական համակարգի հետ աշխատելը երկու ուղղություններով մոտավորապես նույնն է:

Թե ինչու է դա անել.

Օգտագործողի վերլուծությունը անհրաժեշտ է.

• վերահսկել, թե ինչ է տեղի ունենում ծառայությունից օգտվելիս.
• փոխել բովանդակությունը և հասկանալ, թե որտեղ զարգացնել, ինչ հնարավորություններ ավելացնել/հեռացնել;
• գտնել այն, ինչ օգտատերերին դուր չի գալիս և փոխել այն:

Ինչպես է դա աշխատում.

Օգտատիրոջ վարքագիծը ուսումնասիրելու համար դուք պետք է հավաքեք այս վարքագծի պատմությունը: Բայց կոնկրետ ինչ հավաքել: Այս հարցը կազմում է ամբողջ առաջադրանքի բարդության մինչև 70%-ը: Այս հարցին պետք է պատասխանեն արտադրանքի թիմի շատ անդամներ՝ պրոդուկտի մենեջեր, ծրագրավորողներ, վերլուծաբաններ: Ցանկացած սխալ այս քայլում թանկ է նստում. դուք կարող եք չհավաքել այն, ինչ ձեզ հարկավոր է, և կարող եք հավաքել մի բան, որը ձեզ թույլ չի տա իմաստալից եզրակացություններ անել:

Երբ որոշեք, թե ինչ հավաքել, դուք պետք է մտածեք այն հավաքելու ճարտարապետության մասին: Հիմնական օբյեկտը, որի հետ աշխատում են վերլուծական համակարգերը, իրադարձությունն է: Իրադարձությունը կատարվածի նկարագրությունն է, որն ուղարկվում է վերլուծական համակարգ՝ ի պատասխան օգտվողի գործողության: Սովորաբար, նախորդ քայլում հետևելու համար ընտրված գործողություններից յուրաքանչյուրի համար իրադարձությունը նման է JSON փաթեթի՝ կատարված գործողությունը նկարագրող դաշտերով:

Ինչպիսի՞ JSON փաթեթ է սա:

JSON փաթեթը տեքստային ֆայլ է, որը նկարագրում է տեղի ունեցածը: Օրինակ, JSON փաթեթը կարող է պարունակել տեղեկատվություն այն մասին, որ օգտատեր Մերին կատարել է «Սկսած խաղի» գործողությունը նոյեմբերի 23-ին ժամը 00:15-ին: Ինչպե՞ս նկարագրել յուրաքանչյուր գործողություն: Օրինակ, օգտագործողը սեղմում է կոճակը: Ի՞նչ գույք է պետք հավաքել այս պահին։ Դրանք բաժանվում են երկու տեսակի.

• սուպեր հատկություններ - հատկություններ, որոնք բնորոշ են բոլոր իրադարձություններին, որոնք միշտ առկա են: Սա ժամանակն է, սարքի ID, API տարբերակ, վերլուծական տարբերակ, OS տարբերակ;
• իրադարձության հատուկ հատկություններ - այս հատկությունները կամայական են, և հիմնական դժվարությունն այն է, թե ինչպես ընտրել դրանք: Օրինակ, խաղի «գնել մետաղադրամներ» կոճակի համար նման հատկությունները կլինեն «օգտվողը քանի մետաղադրամ է գնել», «որքան արժեն մետաղադրամները»:

Լեզուների ուսուցման ծառայությունում JSON փաթեթի օրինակ.

Բայց ինչու՞ պարզապես չհավաքել ամեն ինչ:

Քանի որ բոլոր իրադարձությունները ստեղծվում են ձեռքով: Վերլուծական համակարգերը չունեն «պահպանել բոլորը» կոճակը (և դա անիմաստ կլինի): Ծառայողական տրամաբանությունից հավաքվում են միայն այն գործողությունները, որոնք հետաքրքիր են թիմի ինչ-որ մասին։ Նույնիսկ կոճակի կամ պատուհանի յուրաքանչյուր վիճակի համար ոչ բոլոր իրադարձություններն են սովորաբար հետաքրքրում: Երկար գործընթացների համար (օրինակ՝ խաղի մակարդակը) կարող են կարևոր լինել միայն սկիզբն ու վերջը: Այն, ինչ տեղի է ունենում մեջտեղում, կարող է չմիավորվել:
Որպես կանոն, ծառայության տրամաբանությունը բաղկացած է օբյեկտներից՝ սուբյեկտներից։ Սա կարող է լինել «մետաղադրամ» կամ «մակարդակ» սուբյեկտ: Հետևաբար, դուք կարող եք իրադարձություններ կազմել սուբյեկտներից, նրանց վիճակներից և գործողություններից: Օրինակներ՝ «մակարդակը սկսվեց», «մակարդակը ավարտվեց», «մակարդակը ավարտվեց, պատճառ՝ վիշապի կողմից կերված»: Ցանկալի է, որ բոլոր այն սուբյեկտները, որոնք կարող են «բացվել», փակվեն, որպեսզի չխախտեն տրամաբանությունը և չբարդացնեն հետագա աշխատանքը վերլուծականի հետ:

Քանի՞ իրադարձություն կա բարդ համակարգում:

Բարդ համակարգերը կարող են մշակել մի քանի հարյուր իրադարձություններ, որոնք հավաքվել են բոլոր հաճախորդներից (ապրանքի մենեջերներ, ծրագրավորողներ, վերլուծաբաններ) և զգուշորեն (!) մուտքագրվել աղյուսակի մեջ, այնուհետև ծառայության տրամաբանության մեջ: Միջոցառումների նախապատրաստումը մեծ միջառարկայական աշխատանք է, որը պահանջում է բոլորից հասկանալ, թե ինչ է պետք հավաքել, ուշադրություն և ճշգրտություն:

Ինչ հաջորդ?

Ենթադրենք, մենք հանդես ենք գալիս բոլոր հետաքրքիր իրադարձություններով: Ժամանակն է հավաքել դրանք: Դա անելու համար դուք պետք է միացնեք հաճախորդների վերլուծությունը: Գնացեք Google և փնտրեք բջջային վերլուծություններ (կամ ընտրեք հայտնիներից. Mixpanel, Moscow, Google Analytics, Ֆեյսբուքյան վերլուծություն, Մեղեդի, Լիություն) Մենք վերցնում ենք SDK-ն կայքից և կառուցում այն ​​մեր ծառայության կոդում (այստեղից էլ «հաճախորդ» անվանումը, քանի որ SDK-ն ներկառուցված է հաճախորդի մեջ):

Իսկ որտեղի՞ց հավաքել իրադարձությունները:

Բոլոր JSON փաթեթները, որոնք կստեղծվեն, պետք է ինչ-որ տեղ պահվեն: Ու՞ր են ուղարկելու և որտե՞ղ են հավաքվելու։ Հաճախորդների վերլուծական համակարգի դեպքում նա ինքն է պատասխանատու դրա համար: Մենք չգիտենք, թե որտեղ են մեր JSON փաթեթները, որտեղ է դրանց պահեստը, քանիսն են կամ ինչպես են դրանք պահվում այնտեղ: Ամբողջ հավաքագրման գործընթացն իրականացվում է համակարգի կողմից և մեզ համար նշանակություն չունի։ Վերլուծական ծառայությունում մենք մուտք ենք գործում անձնական հաշիվ, որտեղ մենք տեսնում ենք նախնական վարքագծային տվյալների մշակման արդյունքները: Հաջորդը, վերլուծաբաններն աշխատում են այն ամենի հետ, ինչ տեսնում են իրենց անձնական հաշվում:

Անվճար տարբերակներում հում տվյալները սովորաբար ներբեռնելի չեն: Թանկարժեք տարբերակը նման հատկանիշներ ունի.

Որքա՞ն ժամանակ կպահանջվի միանալու համար:

Ամենապարզ վերլուծությունը կարելի է միացնել մեկ ժամում՝ դա կլինի App Metrika-ն, որը ցույց կտա ամենապարզ բաները՝ առանց հատուկ իրադարձությունների վերլուծության։ Ավելի բարդ համակարգի ստեղծման համար պահանջվող ժամանակը կախված է ընտրված իրադարձություններից: Դժվարություններ են առաջանում, որոնք պահանջում են լրացուցիչ զարգացում.

• Իրադարձությունների հերթ կա՞։ Օրինակ, ինչպե՞ս շտկել, որ մի իրադարձություն չի կարող առաջանալ մյուսից:
• Ի՞նչ անել, եթե օգտագործողը փոխել է ժամը: Փոխե՞լ եք ժամային գոտին:
• Ինչ անել, եթե ինտերնետ չկա:

Միջին հաշվով, դուք կարող եք կարգավորել Mixpanel-ը մի քանի օրվա ընթացքում: Երբ նախատեսվում է հավաքել մեծ թվով կոնկրետ միջոցառումներ, դա կարող է տևել մեկ շաբաթ:

Ինչպե՞ս ընտրել, թե որն է ինձ անհրաժեշտ:

Ընդհանուր վիճակագրությունը լավ է աշխատում բոլոր վերլուծական համակարգերում: Հարմար է մարքեթոլոգների և վաճառողների համար. դուք կարող եք տեսնել պահպանումը, օգտվողների կողմից հավելվածում անցկացրած ժամանակը, բարձր մակարդակի բոլոր հիմնական ցուցանիշները: Ամենապարզ վայրէջքի էջի համար Yandex-ի չափումները բավարար կլինեն:

Երբ խոսքը վերաբերում է ոչ ստանդարտ առաջադրանքներին, ընտրությունը կախված է ձեր ծառայությունից, վերլուծական առաջադրանքներից և իրադարձություններից, որոնք պետք է մշակվեն դրանք լուծելու համար:

• Mixpanel-ում, օրինակ, կարող եք գործարկել A/B թեստերը: Ինչպե՞ս դա անել: Դուք ստեղծում եք մի փորձ, որում կլինեն մի քանի նմուշներ և ընտրություն եք կատարում (այսինչ օգտվողներին նշանակում եք A-ին, մյուսներին՝ B-ին): A-ի համար կոճակը կլինի կանաչ, B-ի համար՝ կապույտ: Քանի որ Mixpanel-ը հավաքում է բոլոր տվյալները, այն կարող է գտնել յուրաքանչյուր օգտատիրոջ սարքի ID-ն A-ից և B-ից: Ծառայության կոդում, օգտագործելով SDK-ն, ստեղծվում են փոփոխություններ. դրանք այն վայրերն են, որտեղ ինչ-որ բան կարող է փոխվել թեստավորման համար: Հաջորդը, յուրաքանչյուր օգտագործողի համար արժեքը (մեր դեպքում՝ կոճակի գույնը) հանվում է Mixpanel-ից: Եթե ​​ինտերնետ կապ չկա, կընտրվի լռելյայն տարբերակը:
• Հաճախ դուք ցանկանում եք ոչ միայն պահել և ուսումնասիրել իրադարձությունները, այլև համախմբել օգտվողներին: Mixpanel-ը դա անում է ավտոմատ կերպով՝ Users ներդիրում: Այնտեղ կարող եք դիտել բոլոր մշտական ​​օգտատիրոջ տվյալները (անուն, էլ. փոստ, facebook պրոֆիլ) և օգտատերերի մատյանների պատմությունը: Դուք կարող եք դիտել օգտվողի տվյալները որպես վիճակագրություն. Վիշապը կերավ 100 անգամ, գնեց 3 ծաղիկ. Որոշ համակարգերում օգտագործողի կողմից ագրեգացումը կարող է ներբեռնվել:
• Ո՞րն է հիմնական զովությունը Ֆեյսբուքյան վերլուծություն? Այն կապում է ծառայության այցելուին իր ֆեյսբուքյան պրոֆիլի հետ։ Հետևաբար, դուք կարող եք պարզել ձեր լսարանը, և ամենակարևորը, այն վերածել գովազդային լսարանի: Օրինակ, եթե ես մեկ անգամ այցելել եմ կայք, և դրա սեփականատերը միացրել է գովազդը (ավտոլրացվող լսարանը Facebook-ի վերլուծության մեջ) այցելուների համար, ապա ապագայում ես կտեսնեմ այս կայքի գովազդը Facebook-ում: Կայքի սեփականատիրոջ համար սա աշխատում է պարզ և հարմարավետ, դուք պարզապես պետք է հիշեք, որ ձեր գովազդային բյուջեն օրական սահմանաչափ դնեք: Facebook-ի վերլուծության թերությունն այն է, որ այն առանձնապես հարմար չէ. կայքը բավականին բարդ է, անմիջապես հասկանալի չէ և շատ արագ չի աշխատում:

Գրեթե ոչինչ պետք չէ անել, և ամեն ինչ աշխատում է: Միգուցե կան որոշ բացասական կողմեր:

Այո, և դրանցից մեկն այն է, որ դա սովորաբար թանկ է: Ստարտափի համար այն կարող է կազմել ամսական մոտ 50 հազար դոլար: Բայց կան նաև անվճար տարբերակներ: Yandex App Metrica-ն անվճար է և հարմար է ամենահիմնական չափումների համար:

Այնուամենայնիվ, եթե լուծումը էժան է, ապա վերլուծությունը չի մանրամասնվի. դուք կկարողանաք տեսնել սարքի տեսակը, ՕՀ-ն, բայց ոչ կոնկրետ իրադարձությունները, և դուք չեք կարողանա ձագարներ ստեղծել: Mixpanel-ը կարող է արժենալ տարեկան 50 հազար դոլար (օրինակ, Om Nom-ով հավելվածը կարող է այդքան շատ ուտել): Ընդհանուր առմամբ տվյալների հասանելիությունը բավականին հաճախ սահմանափակվում է բոլորի մոտ։ Դուք չեք ստեղծում ձեր սեփական մոդելները և չեք թողարկում դրանք: Վճարումը սովորաբար կատարվում է ամսական / պարբերաբար:

Որևէ ուրիշներ:

Բայց ամենավատն այն է, որ նույնիսկ Mixpanel-ը ակտիվ բջջային հավելվածին բնորոշ տվյալների ծավալները համարում է մոտավորություն (բացված ուղղակիորեն փաստաթղթերում): Եթե ​​արդյունքները համեմատեք սերվերի վերլուծության հետ, ապա արժեքները կտարբերվեն: (Կարդացեք այն մասին, թե ինչպես ստեղծել ձեր սեփական սերվերի կողմից վերլուծություն մեր հաջորդ հոդվածում):

Գրեթե բոլոր վերլուծական համակարգերի մեծ թերությունն այն է, որ դրանք սահմանափակում են մուտքը հումքի տեղեկամատյաններին: Այսպիսով, ձեր սեփական մոդելը թվացյալ սեփական տվյալների վրա գործարկելը չի ​​աշխատի: Օրինակ, եթե Mixpanel-ում նայեք ձագարներին, կարող եք հաշվարկել միայն քայլերի միջև միջին ժամանակը: Ավելի բարդ չափումներ, օրինակ՝ միջին ժամանակը կամ տոկոսները, չեն կարող հաշվարկվել:

Բացի այդ, հաճախ բացակայում է բարդ ագրեգացիաներ և հատվածավորումներ կատարելու ունակությունը: Օրինակ, «1990 թվականին ծնված օգտատերերին միավորելու և յուրաքանչյուրը առնվազն 50 բլիթ գնած օգտվողներին միավորելու համար» խրթին խումբը կարող է հասանելի չլինել:

Facebook Analytics-ն ունի շատ բարդ ինտերֆեյս և դանդաղ է աշխատում:

Իսկ եթե միանգամից միացնեմ բոլոր համակարգերը:

Հանճարեղ միտք! Հաճախ է պատահում, որ տարբեր համակարգեր տարբեր արդյունքներ են տալիս։ Տարբեր թվեր. Բացի այդ, ոմանք ունեն մեկ ֆունկցիոնալություն, մյուսները՝ մեկ այլ, իսկ մյուսները՝ անվճար:
Բացի այդ, փորձարկման համար կարող են զուգահեռ միացնել մի քանի համակարգեր. օրինակ՝ ծանոթանալ նորի ինտերֆեյսին և աստիճանաբար անցնել դրան: Ինչպես ցանկացած բիզնեսում, այստեղ դուք պետք է իմանաք, թե երբ պետք է դադարեցնեք և միացնեք վերլուծություններն այնքան, որ կարողանաք հետևել դրան (և դա չի դանդաղեցնի ձեր ցանցային կապը):

Մենք կապեցինք ամեն ինչ, իսկ հետո թողարկեցինք նոր գործառույթներ, ինչպե՞ս ավելացնել իրադարձությունները:

Նույնը, ինչ վերլուծությունները զրոյից միացնելիս. հավաքեք անհրաժեշտ իրադարձությունների նկարագրությունները և օգտագործեք SDK-ն՝ դրանք հաճախորդի կոդի մեջ տեղադրելու համար:

Հուսով եմ, որ հաճախ տրվող հարցերի պատասխանները օգտակար կլինեն ձեզ համար: Եթե ​​դրանք օգնեցին ձեզ հասկանալ, որ հաճախորդի կողմից վերլուծությունները հարմար չեն ձեր հավելվածի համար, խորհուրդ ենք տալիս փորձել ձեր սերվերի կողմից վերլուծությունները: Ես կխոսեմ դրա մասին հաջորդ մասում, իսկ հետո կխոսեմ, թե ինչպես դա իրականացնել ձեր նախագծում:

Հարցմանը կարող են մասնակցել միայն գրանցված օգտվողները։ Մուտք գործել, խնդրում եմ:

Հաճախորդների վերլուծության ի՞նչ համակարգեր եք օգտագործում:

• Mixpanel

• Ֆեյսբուքյան վերլուծություն

• Google Analytics

• Yandex Metrica- ն

• Մյուսները

• Ձեր համակարգով

• Ոչինչ

Քվեարկել է 33 օգտատեր։ 15 օգտատեր ձեռնպահ է մնացել։

Source: www.habr.com