Það eru hundruðir greina á netinu um kosti þess að greina hegðun viðskiptavina. Oftast snertir þetta smásölugeirann. Frá matarkörfugreiningu, ABC og XYZ greiningu til varðveislumarkaðssetningar og persónulegra tilboða. Ýmsar aðferðir hafa verið notaðar í áratugi, reiknirit hafa verið úthugsuð, kóðinn hefur verið skrifaður og villuleit - taktu hann og notaðu hann. Í okkar tilviki kom upp eitt grundvallarvandamál - við hjá ISPsystem erum í hugbúnaðarþróun, ekki smásölu.
Ég heiti Denis og er nú ábyrgur fyrir bakenda greiningarkerfa hjá ISPsystem. Og þetta er sagan af því hvernig ég og kollegi minn — þeir sem bera ábyrgð á sjónrænum gögnum — reyndu að skoða hugbúnaðarvörur okkar í gegnum prisma þessarar þekkingar. Byrjum eins og venjulega á sögunni.
Í upphafi var orð, og orðið var "Eigum við að reyna?"
Á því augnabliki var ég að vinna sem þróunaraðili í R&D deildinni. Þetta byrjaði allt þegar Danil las hér á Habré — tæki til að greina notendaskipti í forritum. Ég var nokkuð efins um hugmyndina um að nota það hér. Sem dæmi nefndu verktaki bókasafnsins greiningu á forritum þar sem markmiðsaðgerðin var skýrt skilgreind - pöntun eða önnur afbrigði af því hvernig eigi að greiða eigandafyrirtækinu. Vörur okkar eru afhentar á staðnum. Það er, notandinn kaupir fyrst leyfi og byrjar þá ferð sína í forritinu. Já, við erum með kynningarútgáfur. Þú getur prófað vöruna þar svo þú sért ekki með svín í stinga.
En flestar vörur okkar miða að hýsingarmarkaði. Þetta eru stórir viðskiptavinir og viðskiptaþróunardeild ráðleggur þeim um vörugetu. Það leiðir líka af því að við kaupin vita viðskiptavinir okkar nú þegar hvaða vandamál hugbúnaðurinn okkar mun hjálpa þeim að leysa. Leiðir þeirra í forritinu verða að falla saman við CJM sem er innbyggt í vöruna og UX lausnir munu hjálpa þeim að vera á réttri braut. Spoiler: þetta gerist ekki alltaf. Kynningunni á bókasafninu var frestað...en ekki lengi.
Allt breyttist með útgáfu gangsetningar okkar - — vettvangar til að búa til netverslun af Instagram reikningi. Í þessu forriti fékk notandinn tveggja vikna frest til að nota alla virkni ókeypis. Síðan þurfti að ákveða hvort þú ættir að gerast áskrifandi. Og þetta passaði fullkomlega inn í hugmyndina um „leiðarmiðaaðgerð“. Það var ákveðið: við skulum reyna!
Fyrstu niðurstöður eða hvaðan á að fá hugmyndir
Við þróunarteymið tengdum vöruna við viðburðasöfnunarkerfið bókstaflega á einum degi. Ég segi strax að ISPsystem notar sitt eigið kerfi til að safna viðburðum um síðuheimsóknir, en ekkert kemur í veg fyrir að þú notir Yandex.Metrica í sama tilgangi, sem gerir þér kleift að hlaða niður hráum gögnum ókeypis. Dæmi um notkun safnsins voru rannsökuð og eftir viku af gagnasöfnun fengum við umbreytingargraf.
Umskipti línurit. Grunnvirkni, aðrar umbreytingar fjarlægðar til glöggvunar
Það reyndist alveg eins og í dæminu: flatt, skýrt, fallegt. Út frá þessu grafi gátum við greint algengustu leiðirnar og þverana þar sem fólk eyðir lengstum tíma. Þetta gerði okkur kleift að skilja eftirfarandi:
- Í stað stórs CJM, sem nær yfir tugi aðila, eru aðeins tveir virkir notaðir. Nauðsynlegt er að beina notendum til viðbótar á þá staði sem við þurfum með UX lausnum.
- Sumar síður, hannaðar af UX hönnuðum til að vera enda til enda, enda með því að fólk eyðir óeðlilegum tíma í þær. Þú þarft að finna út hvaða stöðvunarþættir eru á tiltekinni síðu og stilla þá.
- Eftir 10 umskipti fóru 20% fólks að verða þreytt og hætta í lotunni í umsókninni. Og þetta er að taka tillit til þess að við vorum með allt að 5 inngöngusíður í forritinu! Þú þarft að bera kennsl á síður þar sem notendur yfirgefa reglulega lotur og stytta leiðina að þeim. Jafnvel betra: auðkenndu allar venjulegar leiðir og leyfðu skjótum breytingum frá upprunasíðunni yfir á áfangasíðuna. Eitthvað sameiginlegt með ABC greiningu og forláta körfugreiningu, finnst þér ekki?
Og hér endurskoðuðum við afstöðu okkar til notagildis þessa tóls fyrir vörur á staðnum. Ákveðið var að greina virkan selda og notaða vöru - . Það er miklu flóknara, það eru stærðargráðu fleiri einingar. Við biðum spennt eftir að sjá hvað umbreytingargrafið myndi reynast vera.
Um vonbrigði og innblástur
Vonbrigði #1
Það voru vinnudagslok, mánaðamót og áramót á sama tíma - 27. desember. Gögn hafa safnast, fyrirspurnir hafa verið skrifaðar. Það voru sekúndur eftir þar til allt var afgreitt og við gátum skoðað afrakstur erfiðis okkar til að komast að því hvar næsta starfsár myndi hefjast. R&D deildin, vörustjóri, UX hönnuðir, teymisstjóri, þróunaraðilar söfnuðust saman fyrir framan skjáinn til að sjá hvernig notendaleiðirnar líta út í vörunni þeirra, en... við sáum þetta:
Umbreytingargraf byggt af Retentioneering bókasafninu
Innblástur #1
Sterkt tengd, heilmikið af einingum, óljósar aðstæður. Það var aðeins ljóst að nýtt starfsár myndi hefjast ekki með greiningu, heldur með því að finna leið til að einfalda vinnu með slíku línuriti. En ég gat ekki skákað þeirri tilfinningu að allt væri miklu einfaldara en það virtist. Og eftir fimmtán mínútur að rannsaka Retentioneering frumkóðann, gátum við flutt smíðaða línuritið út á punktasnið. Þetta gerði það mögulegt að hlaða línuritinu upp í annað tól - Gephi. Og það er nú þegar svigrúm til að greina línurit: skipulag, síur, tölfræði - allt sem þú þarft að gera er að stilla nauðsynlegar breytur í viðmótinu. Með þessa hugsun í huga lögðum við af stað um áramótahelgina.
Vonbrigði #2
Eftir að hafa snúið aftur til vinnu kom í ljós að á meðan allir voru að hvíla sig voru viðskiptavinir okkar að kynna sér vöruna. Já, svo hart að atburðir birtust í geymslunni sem voru ekki til áður. Þetta þýddi að uppfæra þurfti fyrirspurnirnar.
Smá bakgrunnur til að skilja sorgina við þessa staðreynd. Við sendum bæði atburði sem við höfum merkt (til dæmis smellir á nokkra hnappa) og vefslóðir síðna sem notandinn heimsótti. Í tilviki Cartbee virkaði líkanið „ein aðgerð - ein síða“. En með VMmanager var staðan allt önnur: nokkrir modal gluggar gátu opnast á einni síðu. Í þeim gæti notandinn leyst ýmis vandamál. Til dæmis, URL:
/host/item/24/ip(modal:modal/host/item/ip/create)
þýðir að á „IP Addresses“ síðunni bætti notandinn við IP tölu. Og hér eru tvö vandamál sýnileg í einu:
- Vefslóðin inniheldur einhvers konar slóðarbreytu - auðkenni sýndarvélarinnar. Það þarf að útiloka það.
- Vefslóðin inniheldur auðkenni formgluggans. Þú þarft einhvern veginn að „pakka upp“ slíkum vefslóðum.
Annað vandamál var að einmitt atburðir sem við merktum höfðu færibreytur. Til dæmis voru fimm mismunandi leiðir til að komast á síðuna með upplýsingum um sýndarvél af listanum. Samkvæmt því var einn atburður sendur, en með færibreytu sem gaf til kynna hvaða aðferð notandinn gerði umskiptin. Það voru margir slíkir atburðir og allar breytur voru mismunandi. Og við höfum alla gagnaöflunarrökfræði í SQL mállýsku fyrir Clickhouse. Fyrirspurnir um 150-200 línur voru farnar að virðast nokkuð algengar. Vandamál umkringdu okkur.
Innblástur #2
Einn snemma morguns lagði Danil því miður í gegnum beiðnina í aðra mínútu og lagði til við mig: „Við skulum skrifa gagnavinnsluleiðslur? Við hugsuðum um það og ákváðum að ef við ætluðum að gera það þá yrði þetta eitthvað eins og ETL. Þannig að það síar strax og dregur upp nauðsynleg gögn frá öðrum aðilum. Þannig fæddist fyrsta greiningarþjónustan okkar með fullgildan bakenda. Það útfærir fimm meginþrep gagnavinnslu:
- Að afferma atburði úr hrágagnageymslunni og undirbúa þá fyrir vinnslu.
- Skýring er „upptaka“ á þessum sjálfu auðkennum fyrir formglugga, atburðarbreytur og aðrar upplýsingar sem skýra atburðinn.
- Auðgun (af orðinu „að verða ríkur“) er að bæta við atburðum með gögnum frá þriðja aðila. Á þeim tíma innihélt þetta aðeins innheimtukerfið okkar BILLmanager.
- Síun er ferlið við að sía út atburði sem skekkja niðurstöður greiningarinnar (atburðir frá innri stöðvum, frávikum osfrv.).
- Hleður upp mótteknum viðburðum í geymslu, sem við kölluðum hrein gögn.
Nú var hægt að viðhalda mikilvægi með því að bæta við reglum um úrvinnslu atburðar eða jafnvel hópa svipaðra atburða. Til dæmis, síðan þá höfum við aldrei uppfært URL-upptöku. Þó hefur nokkrum nýjum vefslóðafbrigðum verið bætt við á þessum tíma. Þau eru í samræmi við þær reglur sem þegar eru settar í þjónustunni og eru unnar á réttan hátt.
Vonbrigði #3
Þegar við byrjuðum að greina komumst við að því hvers vegna línuritið var svona samhangandi. Staðreyndin er sú að næstum hvert N-gramm innihélt umbreytingar sem ekki var hægt að framkvæma í gegnum viðmótið.
Lítil rannsókn hófst. Ég var ruglaður á því að það væru engar ómögulegar umskipti innan einnar einingar. Þetta þýðir að þetta er ekki villa í viðburðasöfnunarkerfinu eða ETL þjónustunni okkar. Það var tilfinning að notandinn væri samtímis að vinna í nokkrum einingum, án þess að flytja frá einum til annars. Hvernig á að ná þessu? Notkun mismunandi flipa í vafranum.
Við greiningu á Cartbee var okkur bjargað vegna sérstöðu þess. Forritið var notað úr farsímum, þar sem vinna úr nokkrum flipa er einfaldlega óþægilegt. Hér erum við með skjáborð og á meðan verkefni er framkvæmt í einni einingu er eðlilegt að vilja eyða þessum tíma í að setja upp eða fylgjast með stöðunni í annarri. Og til að missa ekki framfarir skaltu bara opna annan flipa.
Innblástur #3
Samstarfsmenn úr framhliðarþróun kenndu viðburðasöfnunarkerfinu að greina á milli flipa. Greiningin gæti hafist. Og við byrjuðum. Eins og við var að búast passaði CJM ekki raunverulegar slóðir: notendur eyddu miklum tíma á skráarsíðum, yfirgefnum fundum og flipa á óvæntustu stöðum. Með því að nota umbreytingargreiningu gátum við fundið vandamál í sumum Mozilla byggingum. Í þeim, vegna útfærslueiginleika, hurfu siglingaþættir eða birtust hálftómar síður sem ættu aðeins að vera aðgengilegar stjórnanda. Síðan opnaðist en ekkert efni kom frá bakendanum. Talning umbreytinga gerði það mögulegt að meta hvaða eiginleikar voru raunverulega notaðir. Keðjurnar gerðu það mögulegt að skilja hvernig notandinn fékk þessa eða hina villuna. Gögnin leyfðu fyrir prófun byggð á hegðun notenda. Það heppnaðist vel, hugmyndin var ekki til einskis.
Sjálfvirkni greiningar
Í einni af niðurstöðunum sýndum við hvernig Gephi er notað við grafgreiningu. Í þessu tóli er hægt að birta viðskiptagögn í töflu. Og yfirmaður UX deildarinnar sagði eina mjög mikilvæga hugsun sem hafði áhrif á þróun allrar hegðunargreiningarstefnu fyrirtækisins: „Við skulum gera það sama, en í Tableau og með síum - það verður þægilegra.
Þá hugsaði ég: hvers vegna ekki, Retentioneering geymir öll gögn í pandas.DataFrame uppbyggingu. Og þetta er í stórum dráttum borð. Svona birtist önnur þjónusta: Gagnaveita. Hann gerði ekki bara töflu úr línuritinu heldur reiknaði hann einnig út hversu vinsæl síðan og virkni tengd henni er, hvernig hún hefur áhrif á varðveislu notenda, hversu lengi notendur dvelja á henni og hvaða síður notendur fara oftast. Og notkun sjónrænnar í Tableau dró úr kostnaði við að rannsaka línuritið svo mikið að endurtekningartími fyrir atferlisgreiningu í vörunni var næstum helmingur.
Danil mun tala um hvernig þessi sjónmynd er notuð og hvaða ályktanir það leyfir að draga.
Fleiri borð fyrir borðguðinn!
Í einfaldaðri mynd var verkefnið þannig útfært: birta umbreytingargrafið í Tableau, gefa möguleika á að sía og gera það eins skýrt og þægilegt og mögulegt er.
Ég vildi eiginlega ekki teikna beint línurit í Tableau. Og jafnvel þótt vel hafi tekist, virtist ávinningurinn, samanborið við Gefí, ekki augljós. Okkur vantaði eitthvað miklu einfaldara og aðgengilegra. Borð! Þegar öllu er á botninn hvolft er auðvelt að tákna línuritið í formi töflulína, þar sem hver röð er brún af gerðinni „uppspretta-áfangastaður“. Þar að auki höfum við þegar útbúið slíka töflu vandlega með því að nota Retentioneering og Data Provider verkfæri. Það eina sem var eftir að gera var að sýna töfluna í Tableau og grúska í skýrslunni.
Talandi um hvernig allir elska borð.
Hins vegar stöndum við frammi fyrir öðru vandamáli. Hvað á að gera við gagnagjafann? Það var ómögulegt að tengja pöndur.DataFrame; Tableau er ekki með slíkt tengi. Að hækka sérstakan grunn til að geyma línuritið virtist vera of róttæk lausn með óljósar horfur. Og staðbundnir losunarmöguleikar voru ekki hentugir vegna þess að þörf var á stöðugum handvirkum aðgerðum. Við skoðuðum listann yfir tiltæk tengi og augnaráð okkar féll á hlutinn , sem kúrði sig forfallalega neðst.
Tableau er með mikið úrval af tengjum. Við fundum einn sem leysti vandamál okkar
Hvers konar dýr? Nokkrir nýir opnir flipar í vafranum - og það varð ljóst að þetta tengi gerir þér kleift að taka á móti gögnum þegar þú opnar vefslóð. Bakendinn til að reikna gögnin sjálf var næstum tilbúin, allt sem eftir var var að eignast það vini WDC. Í nokkra daga rannsakaði Denis skjölin og barðist við Tableau kerfin, og sendi mér svo hlekk sem ég límdi inn í tengigluggann.
Tengingareyðublað við WDC okkar. Denis kom fram og sá um öryggið
Eftir nokkurra mínútna bið (gögnin eru reiknuð út á kraftmikinn hátt þegar þess er óskað) birtist taflan:
Svona lítur hrágagnafylki út í Tableau viðmótinu
Eins og lofað var, táknaði hver röð slíkrar töflu brún á línuritinu, það er bein umskipti notandans. Það innihélt einnig nokkra viðbótareiginleika. Til dæmis, fjöldi einstakra notenda, heildarfjölda umbreytinga og fleira.
Það væri hægt að birta þessa töflu í skýrslunni eins og hún er, strá ríkulega á síum og senda tólið í siglingu. Hljómar rökrétt. Hvað er hægt að gera við borðið? En þetta er ekki okkar leið, því við erum að gera ekki bara töflu, heldur tæki til að greina og taka vöruákvarðanir.
Venjulega, þegar gögn eru greind, vill einstaklingur fá svör við spurningum. Frábært. Byrjum á þeim.
- Hver eru algengustu umskiptin?
- Hvert fara þeir frá ákveðnum síðum?
- Hversu langan tíma eyðir þú að meðaltali á þessari síðu áður en þú ferð?
- Hversu oft skiptir þú frá A til B?
- Á hvaða síðum lýkur lotunni?
Hver skýrslan eða samsetning þeirra ætti að gera notandanum kleift að finna svör við þessum spurningum sjálfstætt. Lykilstefnan hér er að gefa þér verkfæri til að gera það sjálfur. Þetta er gagnlegt bæði til að draga úr álagi á greiningardeildina og til að draga úr tíma til að taka ákvarðanir - þegar allt kemur til alls þarftu ekki lengur að fara á Youtrack og búa til verkefni fyrir sérfræðinginn, þú þarft bara að opna skýrsluna.
Hvað fengum við?
Hvar víkur fólk oftast frá mælaborðinu?
Brot af skýrslu okkar. Eftir mælaborðið fóru allir annað hvort á listann yfir VM eða á lista yfir hnúta
Tökum almenna töflu með umbreytingum og síum eftir upprunasíðu. Oftast fara þeir frá mælaborðinu yfir á lista yfir sýndarvélar. Þar að auki bendir Regluleiki dálkurinn til þess að þetta sé endurtekin aðgerð.
Hvaðan koma þeir á lista yfir klasa?
Síur í skýrslum virka í báðar áttir: þú getur fundið út hvert þú fórst eða hvert þú fórst
Af dæmunum er ljóst að jafnvel tilvist tveggja einfaldra sía og röðun raða eftir gildum gerir þér kleift að fá upplýsingar fljótt.
Spyrjum eitthvað erfiðara.
Hvar yfirgefa notendur oftast lotuna sína?
Notendur VMmanager vinna oft á aðskildum flipa
Til að gera þetta þurfum við skýrslu þar sem gögnin eru tekin saman af tilvísunarheimildum. Og hinir svokölluðu brotapunktar voru teknir sem verkefni - atburðir sem þjónuðu sem endalok keðjunnar umbreytinga.
Það er mikilvægt að hafa í huga hér að þetta getur verið annað hvort lok lotunnar eða opnun nýs flipa. Dæmið sýnir að keðjan endar oftast við borð með lista yfir sýndarvélar. Í þessu tilviki er einkennandi hegðun að skipta yfir í annan flipa, sem er í samræmi við væntanlegt mynstur.
Við prófuðum fyrst og fremst gagnsemi þessara skýrslna á okkur sjálfum þegar við gerðum greininguna á svipaðan hátt , önnur af vörum okkar. Með tilkomu tafla og sía voru tilgátur prófaðar hraðar og augun þreyttu minna.
Við gerð skýrslna gleymdum við ekki sjónrænni hönnun. Þegar unnið er með töflur af þessari stærð er þetta mikilvægur þáttur. Til dæmis notuðum við rólegt úrval af litum, auðvelt að skynja fyrir tölur, litaástrikun á línum í samræmi við tölugildi einkennanna. Slík smáatriði bæta notendaupplifunina og auka líkurnar á því að tólið nái árangri innan fyrirtækisins.
Taflan reyndist nokkuð fyrirferðarmikil en við vonum að hún hafi ekki hætt að vera læsileg
Það er þess virði að minnast sérstaklega á þjálfun innri viðskiptavina okkar: vörusérfræðinga og UX hönnuða. Sérstaklega voru útbúnar handbækur með greiningardæmum og ráðum til að vinna með síur. Við settum tengla á handbækur beint inn á skýrslusíðurnar.
Við gerðum handbókina einfaldlega sem kynningu í Google Docs. Tableau verkfæri gera þér kleift að birta vefsíður beint í skýrsluvinnubók.
Í staðinn fyrir eftirsögn
Hvað er í botninum? Við gátum fengið verkfæri fyrir hvern dag tiltölulega fljótt og ódýrt. Já, þetta kemur örugglega ekki í staðinn fyrir grafið sjálft, hitakortið af smellum eða vefskoðarann. En slíkar skýrslur bæta verulega við upptalin verkfæri og veita umhugsunarefni og nýjar vöru- og viðmótstilgátur.
Þessi saga þjónaði aðeins sem upphafið að þróun greiningar í ISPsystem. Undanfarið hálft ár hafa sjö nýjar þjónustur til viðbótar litið dagsins ljós, þar á meðal stafrænar andlitsmyndir af notanda vörunnar og þjónusta til að búa til gagnagrunna fyrir Look-alike miðun, en fjallað verður um þær í eftirfarandi þáttum.
Heimild: www.habr.com