Bayangkan anda seorang usahawan baru yang baru mencipta laman web dan aplikasi mudah alih (contohnya, untuk kedai donat). Anda ingin menyambungkan analitis pengguna dengan belanjawan yang kecil, tetapi tidak tahu caranya. Semua orang di sekeliling menggunakan Mixpanel, analisis Facebook, Yandex.Metrica dan sistem lain, tetapi tidak jelas apa yang harus dipilih dan cara menggunakannya.
Apakah sistem analitik?
Pertama sekali, mesti dikatakan bahawa sistem analitik pengguna bukanlah sistem untuk menganalisis log perkhidmatan itu sendiri. Pemantauan prestasi perkhidmatan memfokuskan pada kestabilan dan prestasi, dan dijalankan secara berasingan oleh pembangun. Analitis pengguna dicipta untuk mengkaji tingkah laku pengguna: tindakan yang dilakukannya, kekerapannya, cara dia bertindak balas terhadap pemberitahuan tolak atau peristiwa lain dalam perkhidmatan. Di peringkat global, analitis pengguna mempunyai dua arah: analisis mudah alih dan web. Walaupun antara muka dan keupayaan perkhidmatan web dan mudah alih berbeza, bekerja dengan sistem analitik dalam kedua-dua arah adalah lebih kurang sama.
Mengapa melakukannya?
Analitis pengguna diperlukan:
- untuk memantau apa yang berlaku apabila menggunakan perkhidmatan;
- untuk menukar kandungan dan memahami tempat untuk dibangunkan, apakah ciri yang perlu ditambah/dialih keluar;
- untuk mencari perkara yang pengguna tidak suka dan mengubahnya.
Bagaimana ia berfungsi?
Untuk mengkaji tingkah laku pengguna, anda perlu mengumpul sejarah tingkah laku ini. Tetapi apa sebenarnya yang perlu dikumpulkan? Soalan ini menyumbang sehingga 70% daripada kerumitan keseluruhan tugasan. Ramai ahli pasukan produk mesti menjawab soalan ini bersama-sama: pengurus produk, pengaturcara, penganalisis. Sebarang kesilapan pada langkah ini adalah mahal: anda mungkin tidak mengumpul apa yang anda perlukan, dan anda mungkin mengumpul sesuatu yang tidak membenarkan anda membuat kesimpulan yang bermakna.
Sebaik sahaja anda telah memutuskan apa yang hendak dikumpulkan, anda perlu memikirkan tentang seni bina cara mengumpulnya. Objek utama yang berfungsi dengan sistem analisis ialah peristiwa. Peristiwa ialah perihalan tentang perkara yang berlaku yang dihantar ke sistem analitis sebagai tindak balas kepada tindakan pengguna. Biasanya, untuk setiap tindakan yang dipilih untuk penjejakan dalam langkah sebelumnya, acara tersebut kelihatan seperti pakej JSON dengan medan yang menerangkan tindakan yang diambil.
Apakah jenis pakej JSON ini?
Pakej JSON ialah fail teks yang menerangkan perkara yang berlaku. Sebagai contoh, paket JSON mungkin mengandungi maklumat bahawa pengguna Mary melakukan tindakan permainan Dimulakan pada 23:00 pada 15 November. Bagaimana untuk menerangkan setiap tindakan? Sebagai contoh, pengguna mengklik pada butang. Apakah hartanah yang perlu dikumpul pada masa ini? Mereka dibahagikan kepada dua jenis:
- sifat super - sifat yang menjadi ciri semua peristiwa yang sentiasa ada. Inilah masanya, ID peranti, versi API, versi analitik, versi OS;
- sifat khusus acara - sifat ini adalah sewenang-wenangnya dan kesukaran utama ialah cara memilihnya. Contohnya, untuk butang "beli syiling" dalam permainan, sifat sedemikian ialah "berapa banyak syiling yang dibeli pengguna", "berapa kos syiling".
Contoh pakej JSON dalam perkhidmatan pembelajaran bahasa:
Tetapi mengapa tidak mengumpul segala-galanya?
Kerana semua acara dibuat secara manual. Sistem analitis tidak mempunyai butang "simpan semua" (dan itu tidak berguna). Hanya tindakan daripada logik perkhidmatan yang menarik bagi sesetengah bahagian pasukan dikumpulkan. Walaupun untuk setiap keadaan butang atau tetingkap, tidak semua acara biasanya menarik. Untuk proses yang panjang (seperti tahap permainan), hanya permulaan dan penghujung mungkin penting. Apa yang berlaku di tengah mungkin tidak bersatu.
Sebagai peraturan, logik perkhidmatan terdiri daripada objek - entiti. Ini boleh menjadi entiti "syiling" atau entiti "tahap". Oleh itu, anda boleh mengarang acara daripada entiti, keadaan dan tindakan mereka. Contoh: βperingkat dimulakanβ, βperingkat berakhirβ, βperingkat berakhir, sebab - dimakan oleh nagaβ. Adalah dinasihatkan bahawa semua entiti yang boleh "dibuka" ditutup supaya tidak melanggar logik dan tidak merumitkan kerja lanjut dengan analitik.
Berapa banyak peristiwa yang terdapat dalam sistem yang kompleks?
Sistem yang kompleks boleh memproses beberapa ratus peristiwa, yang dikumpulkan daripada semua pelanggan (pengurus produk, pengaturcara, penganalisis) dan dengan teliti (!) dimasukkan ke dalam jadual, dan kemudian ke dalam logik perkhidmatan. Menyediakan acara ialah kerja antara disiplin yang besar yang memerlukan semua orang memahami perkara yang perlu dikumpulkan, perhatian dan ketepatan.
Apa seterusnya?
Katakan kita datang dengan semua acara menarik. Sudah tiba masanya untuk mengumpul mereka. Untuk melakukan ini, anda perlu menyambungkan analitis pelanggan. Pergi ke Google dan cari analitis mudah alih (atau pilih daripada yang terkenal: , , , , , ). Kami mengambil SDK daripada tapak web dan membinanya ke dalam kod perkhidmatan kami (oleh itu dinamakan "pelanggan" - kerana SDK dibina ke dalam klien).
Dan di mana untuk mengumpul acara?
Semua pakej JSON yang akan dibuat perlu disimpan di suatu tempat. Di manakah mereka akan dihantar dan ke mana mereka akan berkumpul? Dalam kes sistem analisis pelanggan, ia sendiri bertanggungjawab untuk ini. Kami tidak tahu di mana pakej JSON kami, di mana storannya, berapa banyak yang ada, atau cara ia disimpan di sana. Keseluruhan proses pengumpulan dijalankan oleh sistem dan tidak penting kepada kami. Dalam perkhidmatan analitis, kami mendapat akses kepada akaun peribadi, di mana kami melihat hasil pemprosesan data tingkah laku awal. Seterusnya, penganalisis bekerja dengan apa yang mereka lihat dalam akaun peribadi mereka.
Dalam versi percuma, data mentah biasanya tidak boleh dimuat turun. Versi mahal mempunyai ciri sedemikian.
Berapa lama masa yang diperlukan untuk menyambung?
Analitis paling mudah boleh disambungkan dalam masa sejam: ia akan menjadi App Metrika, yang akan menunjukkan perkara paling mudah tanpa menganalisis acara tersuai. Masa yang diperlukan untuk menyediakan sistem yang lebih kompleks bergantung pada acara yang dipilih. Kesukaran timbul yang memerlukan pembangunan tambahan:
- Adakah terdapat barisan acara? Sebagai contoh, bagaimana untuk membetulkan bahawa satu peristiwa tidak boleh datang sebelum yang lain?
- Apa yang perlu dilakukan jika pengguna telah menukar masa? Zon waktu ditukar?
- Apa yang perlu dilakukan jika tiada Internet?
Secara purata, anda boleh menyediakan Mixpanel dalam beberapa hari. Apabila sejumlah besar acara khusus dirancang untuk dikumpulkan, ia mungkin mengambil masa seminggu.
Bagaimana untuk memilih mana yang saya perlukan?
Statistik am berfungsi dengan baik dalam semua sistem analisis. Sesuai untuk pemasar dan orang jualan: anda boleh melihat pengekalan, tempoh pengguna menghabiskan masa dalam aplikasi, semua metrik peringkat tinggi asas. Untuk halaman pendaratan yang paling mudah, metrik Yandex sudah memadai.
Apabila ia berkaitan dengan tugasan bukan standard, pilihan bergantung pada perkhidmatan anda, tugasan analisis dan peristiwa yang perlu diproses untuk menyelesaikannya.
- Dalam Mixpanel, sebagai contoh, anda boleh menjalankan ujian A/B. Bagaimana hendak melakukannya? Anda membuat percubaan di mana akan terdapat beberapa sampel dan membuat pilihan (anda menugaskan pengguna itu dan itu kepada A, yang lain kepada B). Untuk A butang akan menjadi hijau, untuk B ia akan menjadi biru. Memandangkan Mixpanel mengumpul semua data, ia boleh mencari id peranti setiap pengguna daripada A dan B. Dalam kod perkhidmatan, menggunakan SDK, tweak dibuat - ini adalah tempat di mana sesuatu boleh berubah untuk ujian. Seterusnya, untuk setiap pengguna, nilai (dalam kes kami, warna butang) ditarik dari Mixpanel. Jika tiada sambungan Internet, pilihan lalai akan dipilih.
- Selalunya anda ingin bukan sahaja menyimpan dan mengkaji acara, tetapi juga mengagregatkan pengguna. Mixpanel melakukan ini secara automatik, dalam tab Pengguna. Di sana anda boleh melihat semua data pengguna tetap (nama, e-mel, profil facebook) dan sejarah log pengguna. Anda boleh melihat data pengguna sebagai statistik: Naga itu makan 100 kali, membeli 3 kuntum bunga. Dalam sesetengah sistem, pengagregatan mengikut pengguna boleh dimuat turun.
- Apakah kesejukan utama ? Ia menghubungkan pelawat perkhidmatan dengan profil Facebooknya. Oleh itu, anda boleh mengetahui khalayak anda, dan yang paling penting, kemudian menukarnya menjadi khalayak pengiklanan. Sebagai contoh, jika saya melawat tapak sekali, dan pemiliknya menghidupkan pengiklanan (autofillable audience in Facebook analytics) untuk pelawat, maka pada masa hadapan saya akan melihat pengiklanan untuk tapak ini di Facebook. Bagi pemilik tapak, ini berfungsi dengan mudah dan mudah; anda hanya perlu ingat untuk meletakkan had harian pada belanjawan pengiklanan anda. Kelemahan analisis Facebook ialah ia tidak begitu mudah: tapak ini agak kompleks, tidak dapat difahami dengan segera, dan tidak berfungsi dengan cepat.
Hampir tiada apa yang perlu dilakukan dan semuanya berfungsi! Mungkin terdapat beberapa kelemahan?
Ya, dan salah satunya ialah ia biasanya mahal. Untuk permulaan ia mungkin sekitar $50k sebulan. Tetapi terdapat juga pilihan percuma. Yandex App Metrica adalah percuma dan sesuai untuk metrik yang paling asas.
Walau bagaimanapun, jika penyelesaiannya tidak mahal, maka analitis tidak akan diperincikan: anda akan dapat melihat jenis peranti, OS, tetapi bukan acara khusus dan anda tidak akan dapat membuat corong. Mixpanel boleh menelan kos 50k dolar setahun (contohnya, aplikasi dengan Om Nom boleh memakan sebanyak itu). Secara umum, akses kepada data selalunya terhad dalam kesemuanya. Anda tidak menghasilkan model anda sendiri dan melancarkannya. Bayaran biasanya dibuat secara bulanan/berkala.
Ada yang lain?
Tetapi perkara yang paling teruk ialah walaupun Mixpanel menganggap volum data yang wujud dalam aplikasi mudah alih aktif sebagai anggaran (dinyatakan secara terbuka secara langsung dalam dokumentasi). Jika anda membandingkan keputusan dengan analitik pelayan, nilai akan berbeza. (Baca tentang cara membuat analitis sisi pelayan anda sendiri dalam artikel kami yang seterusnya!)
Kelemahan besar hampir semua sistem analitik ialah mereka mengehadkan akses kepada log mentah. Jadi, menjalankan model anda sendiri pada data anda sendiri tidak akan berfungsi. Contohnya, jika anda melihat corong dalam Mixpanel, anda hanya boleh mengira purata masa antara langkah. Metrik yang lebih kompleks, contohnya, masa median atau persentil, tidak boleh dikira.
Selain itu, keupayaan untuk melakukan pengagregatan dan pembahagian yang kompleks selalunya kurang. Sebagai contoh, kumpulan rumit membeli "untuk menyatukan pengguna yang dilahirkan pada tahun 1990 dan membeli sekurang-kurangnya 50 donat setiap satu" mungkin tidak tersedia.
Analitis Facebook mempunyai antara muka yang sangat kompleks dan perlahan.
Bagaimana jika saya menghidupkan semua sistem sekaligus?
Idea bernas! Selalunya berlaku bahawa sistem yang berbeza menghasilkan hasil yang berbeza. Nombor yang berbeza. Di samping itu, sesetengahnya mempunyai satu fungsi, yang lain mempunyai yang lain, dan yang lain adalah percuma.
Di samping itu, beberapa sistem boleh dihidupkan secara selari untuk ujian: sebagai contoh, untuk membiasakan diri dengan antara muka yang baharu dan beralih kepadanya secara beransur-ansur. Seperti dalam mana-mana perniagaan, di sini anda perlu tahu masa untuk berhenti dan menyambungkan analitik sehingga anda boleh menjejakinya (dan itu tidak akan melambatkan sambungan rangkaian anda).
Kami menyambungkan segala-galanya, dan kemudian mengeluarkan ciri baharu, bagaimana untuk menambah acara?
Sama seperti semasa menyambungkan analitis dari awal: kumpulkan perihalan peristiwa yang diperlukan dan gunakan SDK untuk memasukkannya ke dalam kod pelanggan.
Saya harap jawapan kepada soalan lazim akan berguna kepada anda. Jika mereka membantu anda memahami bahawa analitis sisi pelanggan tidak sesuai untuk aplikasi anda, kami mengesyorkan mencuba analitis sisi pelayan anda. Saya akan bercakap mengenainya dalam bahagian seterusnya, dan kemudian saya akan bercakap tentang cara melaksanakan ini dalam projek anda.
Hanya pengguna berdaftar boleh mengambil bahagian dalam tinjauan. , Sama-sama.
Apakah sistem analitis pelanggan yang anda gunakan?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Lain-lain
-
Dengan sistem anda
-
tiada apa
33 pengguna telah mengundi. 15 pengguna berpantang.
Sumber: www.habr.com