Системи за анализа на клиенти

Замислете дека сте нов претприемач кој штотуку создал веб-страница и мобилна апликација (на пример, за продавница за крофни). Сакате да поврзете аналитика на корисници со мал буџет, но не знаете како. Сите околу користат Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrica и други системи, но не е јасно што да се избере и како да се користи.

Што се аналитички системи?

Пред сè, мора да се каже дека системот за анализа на корисници не е систем за анализа на дневници на самата услуга. Набљудувањето на тоа како функционира услугата се фокусира на стабилноста и перформансите и се спроведува одделно од страна на развивачите. Корисничката аналитика е создадена со цел да се проучи однесувањето на корисникот: какви дејствија ги извршува, колку често, како реагира на притисни известувања или други настани во услугата. На глобално ниво, корисничката анализа има две насоки: мобилна и веб-аналитика. И покрај различните интерфејси и можности на веб и мобилните услуги, работата со аналитичкиот систем во двете насоки е приближно иста.

Зошто го направи тоа?

Потребна е анализа на корисникот:

• да следи што се случува при користење на услугата;
• да ја смените содржината и да разберете каде да се развивате, кои функции да додадете/отстранете;
• да најдете што не им се допаѓа на корисниците и да го промените.

Како тоа функционира?

За да го проучите однесувањето на корисниците, треба да соберете историја на ова однесување. Но, што точно да се собере? Ова прашање опфаќа до 70% од сложеноста на целата задача. Многу членови на тимот на производи мора заедно да одговорат на ова прашање: менаџер на производи, програмери, аналитичари. Секоја грешка на овој чекор е скапа: можеби нема да го соберете она што ви треба и може да соберете нешто што нема да ви дозволи да извлекувате значајни заклучоци.

Откако ќе одлучите што да соберете, треба да размислите за архитектурата како да го соберете. Главниот објект со кој работат аналитичките системи е настан. Настанот е опис на она што се случило што се испраќа до системот за анализа како одговор на дејството на корисникот. Вообичаено, за секое од дејствата избрани за следење во претходниот чекор, настанот изгледа како пакет JSON со полиња што го опишуваат преземеното дејство.

Каков вид на JSON пакет е ова?

Пакетот JSON е текстуална датотека што опишува што се случило. На пример, пакетот JSON може да содржи информации дека корисникот Mary го извршил дејството Started game во 23:00 часот на 15 ноември. Како да се опише секоја акција? На пример, корисникот кликнува на копче. Кои имоти треба да се соберат во овој момент? Тие се поделени во два вида:

• супер својства - својства кои се карактеристични за сите настани кои се секогаш присутни. Ова е време, ID на уред, верзија на API, верзија на аналитика, верзија на ОС;
• својства специфични за настан - овие својства се произволни и главната тешкотија е како да ги изберете. На пример, за копчето „купи монети“ во игра, таквите својства ќе бидат „колку монети купил корисникот“, „колку чинат монетите“.

Пример за JSON пакет во услуга за учење јазик:

Но, зошто само да не соберете сè?

Бидејќи сите настани се креираат рачно. Системите за аналитика немаат копче „зачувај ги сите“ (и тоа би било бесмислено). Се собираат само оние акции од сервисната логика кои се интересни за некој дел од тимот. Дури и за секоја состојба на копче или прозорец, обично не се интересни сите настани. За долги процеси (како што е ниво на игра), само почетокот и крајот може да бидат важни. Она што се случува во средината можеби нема да се собере.
По правило, логиката на услуги се состои од објекти - ентитети. Ова може да биде ентитет „монета“ или ентитет „ниво“. Затоа, можете да составувате настани од ентитети, нивните состојби и дејства. Примери: „започнато ниво“, „завршено ниво“, „завршено ниво, разум - изеден од змеј“. Препорачливо е сите ентитети што можат да се „отворат“ да се затворат за да не се наруши логиката и да не се комплицира понатамошната работа со аналитиката.

Колку настани има во сложен систем?

Комплексните системи можат да обработат неколку стотици настани, кои беа собрани од сите клиенти (менаџери на производи, програмери, аналитичари) и внимателно (!) внесени во табела, а потоа во логиката на услугата. Подготовката на настани е голема интердисциплинарна работа која бара секој да разбере што треба да се собере, внимание и точност.

Што е следно?

Да речеме дека ги смисливме сите интересни настани. Време е да ги собереме. За да го направите ова, треба да поврзете аналитика на клиентите. Одете на Google и побарајте аналитика за мобилни телефони (или изберете од добро познатите: Mixpanel, Yandeks.Metrika, Google Analytics, Фејсбук аналитика, Мелодија, Амплитуда). Го земаме SDK од веб-локацијата и го вградуваме во кодот на нашата услуга (оттука и името „клиент“ - затоа што SDK е вграден во клиентот).

И каде да се соберат настани?

Сите JSON пакети што ќе се креираат треба да се складираат некаде. Каде ќе бидат испратени и каде ќе се соберат? Во случај на клиентски аналитички систем, тој самиот е одговорен за ова. Не знаеме каде се нашите JSON пакети, каде е нивното складирање, колку ги има или како се складирани таму. Целиот процес на наплата го спроведува системот и не ни е важен. Во услугата за анализа, добиваме пристап до лична сметка, каде што ги гледаме резултатите од обработката на првичните податоци за однесувањето. Следно, аналитичарите работат со она што го гледаат во нивната лична сметка.

Во бесплатните верзии, необработените податоци обично не се преземаат. Скапата верзија има такви карактеристики.

Колку време ќе биде потребно за да се поврзе?

Наједноставната аналитика може да се поврзе за еден час: тоа ќе биде App Metrika, која ќе ги прикажува наједноставните работи без да ги анализира сопствените настани. Времето потребно за поставување на покомплексен систем зависи од избраните настани. Се појавуваат тешкотии кои бараат дополнителен развој:

• Дали има редица на настани? На пример, како да се поправи дека еден настан не може да дојде пред друг?
• Што да направите ако корисникот го променил времето? Променета временска зона?
• Што да направите ако нема Интернет?

Во просек, можете да го поставите Mixpanel за неколку дена. Кога се планира да се соберат голем број конкретни настани, може да потрае една недела.

Како да изберам кој ми треба?

Општата статистика работи добро во сите аналитички системи. Добро прилагоден за продавачите и продавачите: можете да видите задржување, колку долго корисниците поминале во апликацијата, сите основни метрики на високо ниво. За наједноставната целна страница, метриката на Yandex ќе биде доволна.

Кога станува збор за нестандардни задачи, изборот зависи од вашата услуга, аналитичките задачи и настаните што треба да се обработат за да се решат.

• Во Mixpanel, на пример, можете да извршите A/B тестови. Како да се направи тоа? Креираш експеримент во кој ќе има неколку примероци и правиш селекција (такви корисници ги доделуваш на А, други на Б). За А копчето ќе биде зелено, за Б ќе биде сино. Бидејќи Mixpanel ги собира сите податоци, може да го најде идентификаторот на уредот на секој корисник од А и Б. Во кодот на услугата, користејќи го SDK, се креираат измени - тоа се места каде што може да се промени нешто за тестирање. Следно, за секој корисник, вредноста (во нашиот случај, бојата на копчето) се извлекува од Mixpanel. Ако нема интернет врска, ќе се избере стандардната опција.
• Честопати сакате не само да складирате и проучувате настани, туку и да собирате корисници. Mixpanel го прави тоа автоматски, во картичката Корисници. Таму можете да ги прегледате сите постојани кориснички податоци (име, е-пошта, профил на Фејсбук) и историја на евиденција на корисници. Можете да ги гледате корисничките податоци како статистика: Змејот изел 100 пати, купил 3 цвеќиња. Во некои системи, агрегирањето по корисник може да се преземе.
• Која е главната свежина Фејсбук аналитика? Го поврзува посетителот на услугата со неговиот Фејсбук профил. Затоа, можете да ја дознаете вашата публика, и што е најважно, потоа да ја претворите во рекламна публика. На пример, ако еднаш посетив страница, а нејзиниот сопственик вклучи рекламирање (публика што може да се пополни автоматски во аналитиката на Фејсбук) за посетителите, тогаш во иднина ќе гледам рекламирање за оваа страница на Фејсбук. За сопственикот на страницата, ова функционира едноставно и удобно; само треба да запомните да ставите дневна граница на вашиот буџет за рекламирање. Недостаток на Фејсбук аналитиката е тоа што не е особено погодно: страницата е прилично сложена, не е веднаш разбирлива и не работи многу брзо.

Речиси ништо не треба да се направи и сè функционира! Можеби има некои негативни страни?

Да, и еден од нив е тоа што обично е скапо. За стартување може да биде околу 50 илјади долари месечно. Но, постојат и бесплатни опции. Yandex App Metrica е бесплатна и погодна за најосновните метрики.

Меѓутоа, ако решението е евтино, тогаш аналитиката нема да биде детална: ќе можете да го видите типот на уредот, ОС, но не и конкретни настани и нема да можете да креирате инки. Mixpanel може да чини 50 илјади долари годишно (на пример, апликација со Om Nom може да изеде толку многу). Општо земено, пристапот до податоците е доста често ограничен кај сите нив. Вие не смислувате свои модели и не ги лансирате. Плаќањето обично се врши месечно / периодично.

Сите други?

Но, најлошото е што дури и Mixpanel ги смета волумените на податоци својствени за активна мобилна апликација како приближна вредност (отворено директно наведена во документацијата). Ако ги споредите резултатите со аналитиката на серверот, вредностите ќе се разликуваат. (Прочитајте за тоа како да креирате сопствена аналитика од страна на серверот во нашата следна статија!)

Големиот недостаток на речиси сите аналитички системи е тоа што тие го ограничуваат пристапот до необработени логови. Значи, водење на сопствен модел на навидум ваши податоци нема да работи. На пример, ако ги погледнете инките во Mixpanel, можете само да го пресметате просечното време помеѓу чекорите. Покомплексните метрики, на пример, средното време или перцентилите, не можат да се пресметаат.

Исто така, честопати недостасува способноста за извршување сложени агрегации и сегментации. На пример, незгодната група купување „за да се обединат корисници кои се родени во 1990 година и купиле најмалку 50 крофни секој“ можеби не е достапна.

Facebook Analytics има многу сложен интерфејс и е бавен.

Што ако ги вклучам сите системи одеднаш?

Одлична идеја! Често се случува различни системи да даваат различни резултати. Различни броеви. Покрај тоа, некои имаат една функционалност, други имаат друга, а други се бесплатни.
Покрај тоа, неколку системи може да се вклучат паралелно за тестирање: на пример, да се запознаете со интерфејсот на нов и постепено да се префрлите на него. Како и во секој бизнис, тука треба да знаете кога да запрете и да ја поврзете аналитиката до тој степен што ќе можете да ја следите (а тоа нема да ја забави вашата мрежна врска).

Поврзавме сè, а потоа објавивме нови функции, како да додаваме настани?

Исто како и при поврзување на аналитиката од нула: собирајте описи на потребните настани и користете го SDK за да ги вметнете во кодот на клиентот.

Се надевам дека одговорите на најчесто поставуваните прашања ќе ви бидат корисни. Ако тие ви помогнаа да разберете дека аналитиката од страна на клиентот не е погодна за вашата апликација, препорачуваме да ја испробате вашата анализа на серверот. Ќе зборувам за тоа во следниот дел, а потоа ќе зборувам за тоа како да го имплементирате ова во вашиот проект.

Само регистрирани корисници можат да учествуваат во анкетата. Најави се, вие сте добредојдени.

Кои системи за анализа на клиенти ги користите?

• Mixpanel

• Анализа на Фејсбук

• Google Analytics

• Yandex Metrica

• Други

• Со вашиот систем

• Ништо

Гласале 33 корисници. 15 корисници беа воздржани.

Извор: www.habr.com