Įsivaizduokite, kad esate pradedantis verslininkas, ką tik sukūręs svetainę ir programą mobiliesiems (pavyzdžiui, spurgų parduotuvei). Norite susieti vartotojų analizę su nedideliu biudžetu, bet nežinote, kaip. Visi aplinkui naudoja „Mixpanel“, „Facebook analytics“, „Yandex.Metrica“ ir kitas sistemas, tačiau neaišku, ką pasirinkti ir kaip juo naudotis.
Kas yra analitinės sistemos?
Visų pirma, reikia pasakyti, kad vartotojo analizės sistema nėra pati paslaugos žurnalų analizės sistema. Stebint, kaip paslauga veikia, pagrindinis dėmesys skiriamas stabilumui ir našumui, o kūrėjai ją atlieka atskirai. Vartotojo analitika kuriama siekiant ištirti vartotojo elgesį: kokius veiksmus jis atlieka, kaip dažnai, kaip reaguoja į push pranešimus ar kitus paslaugos įvykius. Pasauliniu mastu vartotojų analizė turi dvi kryptis: mobiliųjų ir žiniatinklio analizę. Nepaisant skirtingų žiniatinklio ir mobiliųjų paslaugų sąsajų ir galimybių, darbas su analizės sistema abiem kryptimis yra maždaug vienodas.
Kodėl tai padaryti?
Reikalinga naudotojų analizė:
- stebėti, kas nutinka naudojantis paslauga;
- keisti turinį ir suprasti, kur plėtoti, kokias funkcijas pridėti/pašalinti;
- kad surastumėte tai, kas nepatinka vartotojams, ir pakeistumėte.
Kaip tai veikia?
Norėdami ištirti naudotojo elgesį, turite surinkti šio elgesio istoriją. Bet ką tiksliai rinkti? Šis klausimas sudaro iki 70% visos užduoties sudėtingumo. Daugelis produktų komandos narių turi atsakyti į šį klausimą kartu: produkto vadovas, programuotojai, analitikai. Bet kokia klaida šiame žingsnyje kainuoja brangiai: galite nesurinkti to, ko jums reikia, ir galite surinkti tai, kas neleis jums padaryti reikšmingų išvadų.
Nusprendus, ką rinkti, reikia pagalvoti apie architektūrą, kaip rinkti. Pagrindinis objektas, su kuriuo dirba analitinės sistemos, yra įvykis. Įvykis – tai įvykio aprašymas, kuris siunčiamas į analizės sistemą reaguojant į vartotojo veiksmą. Paprastai kiekvienam iš ankstesniame veiksme pasirinkto veiksmo sekti įvykis atrodo kaip JSON paketas su laukais, apibūdinančiais atliktą veiksmą.
Koks tai JSON paketas?
JSON paketas yra tekstinis failas, aprašantis, kas atsitiko. Pavyzdžiui, JSON pakete gali būti informacijos, kad vartotojas Marija lapkričio 23 d. 00:15 atliko žaidimo pradėtą veiksmą. Kaip apibūdinti kiekvieną veiksmą? Pavyzdžiui, vartotojas paspaudžia mygtuką. Kokias savybes reikia rinkti šiuo metu? Jie skirstomi į du tipus:
- super savybės - savybės, būdingos visiems įvykiams, kurie visada yra. Tai laikas, įrenginio ID, API versija, analizės versija, OS versija;
- įvykiui būdingos savybės – šios savybės yra savavališkos ir pagrindinis sunkumas yra kaip jas pasirinkti. Pavyzdžiui, žaidimo mygtuko „pirkti monetas“ ypatybės bus „kiek monetų vartotojas nusipirko“, „kiek monetos kainuoja“.
Kalbų mokymosi paslaugos JSON paketo pavyzdys:
Bet kodėl gi nesurinkus visko?
Kadangi visi įvykiai kuriami rankiniu būdu. „Analytics“ sistemose nėra mygtuko „išsaugoti viską“ (ir tai būtų beprasmiška). Surenkami tik tie veiksmai iš aptarnavimo logikos, kurie įdomūs kokiai nors komandos daliai. Net ir kiekvienoje mygtuko ar lango būsenoje ne visi įvykiai paprastai yra įdomūs. Ilgiems procesams (pvz., žaidimo lygiui) gali būti svarbi tik pradžia ir pabaiga. Tai, kas nutinka viduryje, gali nesutapti.
Paprastai paslaugų logika susideda iš objektų – subjektų. Tai gali būti „monetos“ arba „lygio“ subjektas. Todėl galite sudaryti įvykius iš subjektų, jų būsenų ir veiksmų. Pavyzdžiai: „lygis prasidėjo“, „lygis baigėsi“, „lygis baigėsi, priežastis – suėdė drakonas“. Patartina, kad visi subjektai, kuriuos galima „atidaryti“, būtų uždaryti, kad nepažeistumėte logikos ir neapsunkintumėte tolesnio darbo su analitika.
Kiek įvykių yra sudėtingoje sistemoje?
Sudėtingos sistemos gali apdoroti kelis šimtus įvykių, kurie buvo surinkti iš visų klientų (produktų vadybininkų, programuotojų, analitikų) ir kruopščiai (!) suvesti į lentelę, o vėliau į paslaugų logiką. Renginių ruošimas – didelis tarpdisciplininis darbas, reikalaujantis, kad visi suprastų, ką reikia rinkti, atidumo ir tikslumo.
Kas toliau?
Tarkime, sugalvojame visus įdomius renginius. Pats laikas juos rinkti. Norėdami tai padaryti, turite prijungti kliento analizę. Eikite į „Google“ ir ieškokite mobiliosios analizės (arba pasirinkite iš gerai žinomų: , , , , , ). Mes paimame SDK iš svetainės ir įtraukiame jį į savo paslaugos kodą (iš čia ir pavadinimas „klientas“, nes SDK yra įtaisytas kliente).
O kur rinkti renginius?
Visi JSON paketai, kurie bus sukurti, turi būti kažkur saugomi. Kur jie bus siunčiami ir kur rinksis? Kliento analitinės sistemos atveju ji pati yra atsakinga už tai. Mes nežinome, kur yra mūsų JSON paketai, kur yra jų saugykla, kiek jų yra ir kaip jie ten saugomi. Visą surinkimo procesą atlieka sistema ir mums tai nesvarbu. Analizės paslaugoje gauname prieigą prie asmeninės paskyros, kurioje matome pradinių elgesio duomenų apdorojimo rezultatus. Tada analitikai dirba su tuo, ką mato savo asmeninėje paskyroje.
Nemokamose versijose neapdorotų duomenų paprastai negalima atsisiųsti. Brangi versija turi tokias funkcijas.
Kiek laiko užtruks prisijungimas?
Paprasčiausią analizę galima prijungti per valandą: tai bus „App Metrika“, kuri parodys pačius paprasčiausius dalykus, neanalizuojant pasirinktinių įvykių. Laikas, kurio reikia sudėtingesnei sistemai sukurti, priklauso nuo pasirinktų įvykių. Iškyla sunkumų, kuriuos reikia tobulinti:
- Ar yra renginių eilė? Pavyzdžiui, kaip ištaisyti, kad vienas įvykis negali būti anksčiau už kitą?
- Ką daryti, jei vartotojas pakeitė laiką? Pasikeitėte laiko juostą?
- Ką daryti, jei nėra interneto?
Vidutiniškai „Mixpanel“ galite nustatyti per kelias dienas. Kai planuojama surinkti daug konkrečių įvykių, tai gali užtrukti savaitę.
Kaip išsirinkti kurio man reikia?
Bendroji statistika puikiai veikia visose analitinėse sistemose. Puikiai tinka rinkodaros specialistams ir pardavėjams: galite matyti išlaikymą, kiek laiko naudotojai praleido programoje, visą pagrindinę aukšto lygio metriką. Paprasčiausiam nukreipimo puslapiui pakaks „Yandex“ metrikos.
Kalbant apie nestandartines užduotis, pasirinkimas priklauso nuo jūsų paslaugų, analitinių užduočių ir įvykių, kuriuos reikia apdoroti norint jas išspręsti.
- Pavyzdžiui, „Mixpanel“ galite paleisti A/B testus. Kaip tai padaryti? Sukuriate eksperimentą, kuriame bus keli pavyzdžiai ir atliekate pasirinkimą (tokius ir tokius vartotojus priskiriate A, kitus B). A mygtukas bus žalias, o B – mėlynas. Kadangi „Mixpanel“ renka visus duomenis, gali rasti kiekvieno vartotojo įrenginio ID iš A ir B. Paslaugos kode, naudojant SDK, sukuriami tweaks – tai yra vietos, kur testavimui gali kažkas pasikeisti. Toliau kiekvienam vartotojui reikšmė (mūsų atveju mygtuko spalva) ištraukiama iš „Mixpanel“. Jei nėra interneto ryšio, bus pasirinkta numatytoji parinktis.
- Dažnai norima ne tik saugoti ir tirti įvykius, bet ir apibendrinti vartotojus. „Mixpanel“ tai daro automatiškai, skirtuke Vartotojai. Ten galite peržiūrėti visus nuolatinius vartotojo duomenis (vardą, el. paštą, facebook profilį) ir vartotojo prisijungimo istoriją. Galite peržiūrėti naudotojų duomenis kaip statistiką: Drakonas valgė 100 kartų, nusipirko 3 gėles. Kai kuriose sistemose galima atsisiųsti agregaciją pagal vartotoją.
- Kas yra pagrindinis šaunumas ? Tai sujungia paslaugos lankytoją su jo Facebook profiliu. Todėl galite sužinoti savo auditoriją, o svarbiausia – paversti ją reklamos auditorija. Pavyzdžiui, jei vieną kartą apsilankiau svetainėje, o jos savininkas lankytojams įjungė reklamą (automatiškai pildoma auditorija Facebook analytikoje), tai ateityje šios svetainės reklamą matysiu Facebook. Svetainės savininkui tai veikia paprastai ir patogiai; tereikia nepamiršti nustatyti dienos reklamos biudžeto viršutinės ribos. Facebook analitikos trūkumas yra tai, kad ji nėra ypač patogi: svetainė yra gana sudėtinga, ne iš karto suprantama ir neveikia labai greitai.
Beveik nieko nereikia daryti ir viskas veikia! Gal yra kokių nors minusų?
Taip, ir vienas iš jų yra tai, kad jis paprastai yra brangus. Pradedantiesiems tai gali būti apie 50 XNUMX USD per mėnesį. Tačiau yra ir nemokamų variantų. „Yandex App Metrica“ yra nemokama ir tinka pačiai pagrindinei metrikai.
Tačiau jei sprendimas yra nebrangus, tuomet analizė nebus detalizuota: matysite įrenginio tipą, OS, bet ne konkrečius įvykius, o ir kanalų kurti nepavyks. „Mixpanel“ gali kainuoti 50 XNUMX dolerių per metus (pavyzdžiui, programa su „Om Nom“ gali suvalgyti tiek daug). Apskritai prieiga prie duomenų gana dažnai yra apribota visose. Jūs nesugalvojate savo modelių ir jų nepaleidžiate. Mokėjimas paprastai atliekamas kas mėnesį / periodiškai.
Ar kiti?
Tačiau blogiausia yra tai, kad net „Mixpanel“ duomenų kiekius, būdingus aktyviai mobiliajai programai, laiko apytiksliu (atvirai nurodyta dokumentacijoje). Jei palyginsite rezultatus su serverio analize, reikšmės skirsis. (Skaitykite, kaip sukurti savo serverio analitiką kitame mūsų straipsnyje!)
Didelis beveik visų analitinių sistemų trūkumas yra tas, kad jos riboja prieigą prie neapdorotų žurnalų. Taigi, paleisti savo modelį naudojant, atrodo, savo duomenis, neveiks. Pavyzdžiui, jei žiūrite į „Mixpanel“ kanalus, galite apskaičiuoti tik vidutinį laiką tarp veiksmų. Sudėtingesnės metrikos, pvz., laiko medianos ar procentilių, apskaičiuoti negalima.
Be to, dažnai trūksta galimybės atlikti sudėtingus agregavimus ir segmentacijas. Pavyzdžiui, sudėtingas grupinis pirkimas „suvienyti vartotojus, gimusius 1990 m. ir nusipirkusius bent 50 spurgų“ gali būti nepasiekiamas.
„Facebook Analytics“ turi labai sudėtingą sąsają ir yra lėta.
Ką daryti, jei įjungsiu visas sistemas vienu metu?
Puiki mintis! Dažnai atsitinka, kad skirtingos sistemos duoda skirtingus rezultatus. Skirtingi skaičiai. Be to, vieni turi vieną funkcionalumą, kiti – kitą, o kiti – nemokami.
Be to, testavimui lygiagrečiai galima įjungti kelias sistemas: pavyzdžiui, susipažinti su naujos sąsaja ir palaipsniui prie jos pereiti. Kaip ir bet kuriame versle, čia jūs turite žinoti, kada sustoti ir prijungti analizę tiek, kad galėtumėte ją sekti (ir tai nesustabdys jūsų tinklo ryšio).
Viską sujungėme, o tada išleidome naujas funkcijas, kaip pridėti įvykių?
Tas pats, kas jungiant analizę nuo nulio: surinkite reikalingų įvykių aprašymus ir naudodami SDK įterpkite juos į kliento kodą.
Tikiuosi, kad atsakymai į dažniausiai užduodamus klausimus jums bus naudingi. Jei jie padėjo suprasti, kad kliento analizė netinka jūsų programai, rekomenduojame išbandyti serverio analizę. Apie tai pakalbėsiu kitoje dalyje, o tada – kaip tai įgyvendinti jūsų projekte.
Apklausoje gali dalyvauti tik registruoti vartotojai. , Prašau.
Kokias klientų analizės sistemas naudojate?
-
Mixpanel
-
„Facebook Analytics“
-
"Google Analytics"
-
„Yandex Metrica“
-
Kiti
-
Su savo sistema
-
Nieko
Balsavo 33 vartotojai. 15 vartotojų susilaikė.
Šaltinis: www.habr.com