Predstavte si, že ste začínajúci podnikateľ, ktorý si práve vytvoril webovú stránku a mobilnú aplikáciu (napríklad pre obchod so šiškami). Chcete prepojiť analýzu používateľov s malým rozpočtom, ale neviete ako. Všetci okolo používajú Mixpanel, Facebook analytics, Yandex.Metrica a ďalšie systémy, ale nie je jasné, čo si vybrať a ako to používať.
Čo sú analytické systémy?
V prvom rade je potrebné povedať, že užívateľský analytický systém nie je systémom na analýzu logov samotnej služby. Monitorovanie výkonu služby sa zameriava na stabilitu a výkon a vývojári ho vykonávajú samostatne. Analytika používateľov sa vytvára s cieľom študovať správanie používateľa: aké akcie vykonáva, ako často, ako reaguje na oznámenia push alebo iné udalosti v službe. Globálne má používateľská analýza dva smery: mobilnú a webovú analýzu. Napriek rôznym rozhraniam a možnostiam webových a mobilných služieb je práca s analytickým systémom v oboch smeroch približne rovnaká.
Prečo to urobil?
Vyžaduje sa analýza používateľov:
- sledovať, čo sa deje pri používaní služby;
- zmeniť obsah a pochopiť, kde sa má rozvíjať, aké funkcie pridať/odobrať;
- nájsť to, čo sa používateľom nepáči a zmeniť to.
Ako to funguje?
Ak chcete študovať správanie používateľov, musíte zhromaždiť históriu tohto správania. Ale čo presne zbierať? Táto otázka tvorí až 70 % zložitosti celej úlohy. Na túto otázku musí odpovedať veľa členov produktového tímu spoločne: produktový manažér, programátori, analytici. Akákoľvek chyba v tomto kroku je drahá: nemusíte zbierať to, čo potrebujete, a môžete zbierať niečo, čo vám nedovolí vyvodiť zmysluplné závery.
Keď ste sa už rozhodli, čo budete zbierať, musíte sa zamyslieť nad architektúrou, ako to zbierať. Hlavným objektom, s ktorým analytické systémy pracujú, je udalosť. Udalosť je popis toho, čo sa stalo, ktorý sa odošle do analytického systému ako odpoveď na akciu používateľa. Pre každú z akcií vybratých na sledovanie v predchádzajúcom kroku udalosť zvyčajne vyzerá ako balík JSON s poľami, ktoré popisujú vykonanú akciu.
Čo je to za balík JSON?
Balík JSON je textový súbor, ktorý popisuje, čo sa stalo. Napríklad paket JSON môže obsahovať informácie o tom, že používateľ Mary vykonal akciu Spustená hra o 23:00 dňa 15. novembra. Ako opísať každú akciu? Používateľ napríklad klikne na tlačidlo. Aké vlastnosti je potrebné v tejto chvíli zhromaždiť? Sú rozdelené do dvoch typov:
- super vlastnosti - vlastnosti, ktoré sú charakteristické pre všetky udalosti, ktoré sú vždy prítomné. Toto je čas, ID zariadenia, verzia API, verzia analýzy, verzia OS;
- vlastnosti špecifické pre udalosť – tieto vlastnosti sú ľubovoľné a hlavným problémom je spôsob ich výberu. Napríklad pre tlačidlo „kúpiť mince“ v hre budú tieto vlastnosti „koľko mincí používateľ kúpil“, „koľko mince stoja“.
Príklad balíka JSON v službe jazykového vzdelávania:
Ale prečo nezbierať všetko?
Pretože všetky udalosti sa vytvárajú ručne. Analytické systémy nemajú tlačidlo „uložiť všetko“ (a to by bolo zbytočné). Zhromažďujú sa iba tie akcie z logiky služby, ktoré sú zaujímavé pre niektorú časť tímu. Dokonca ani pre každý stav tlačidla alebo okna nie sú zvyčajne zaujímavé všetky udalosti. Pre dlhé procesy (ako je úroveň hry) môže byť dôležitý len začiatok a koniec. To, čo sa stane uprostred, sa nemusí spojiť.
Obslužná logika sa spravidla skladá z objektov – entít. Môže to byť entita „mince“ alebo entita „úrovne“. Preto môžete udalosti skladať z entít, ich stavov a akcií. Príklady: „úroveň začala“, „úroveň sa skončila“, „úroveň skončila, dôvod - zjedený drakom“. Je vhodné, aby všetky entity, ktoré je možné „otvoriť“, boli zatvorené, aby sa neporušila logika a nekomplikovala ďalšia práca s analytikou.
Koľko udalostí je v zložitom systéme?
Komplexné systémy dokážu spracovať niekoľko stoviek udalostí, ktoré boli zozbierané od všetkých zákazníkov (produktových manažérov, programátorov, analytikov) a starostlivo (!) zapísané do tabuľky a následne do servisnej logiky. Príprava podujatí je veľká interdisciplinárna práca, ktorá si vyžaduje, aby každý pochopil, čo je potrebné zbierať, pozornosť a presnosť.
Čo bude ďalej?
Povedzme, že vymyslíme všetky zaujímavé udalosti. Je čas ich pozbierať. Ak to chcete urobiť, musíte prepojiť analýzu zákazníkov. Prejdite na Google a vyhľadajte mobilnú analytiku (alebo si vyberte z tých známych: , , , , , ). Zoberieme SDK z webu a zabudujeme ho do kódu našej služby (odtiaľ názov „klient“ – pretože SDK je zabudované do klienta).
A kde zbierať akcie?
Všetky balíčky JSON, ktoré sa vytvoria, musia byť niekde uložené. Kam budú poslaní a kde sa budú zhromažďovať? V prípade klientskeho analytického systému je za to zodpovedný on sám. Nevieme, kde sú naše balíčky JSON, kde je ich úložisko, koľko ich je ani ako sú tam uložené. Celý proces zberu je realizovaný systémom a nie je pre nás dôležitý. V analytickej službe získame prístup k osobnému účtu, kde vidíme výsledky spracovania počiatočných údajov o správaní. Ďalej analytici pracujú s tým, čo vidia na svojom osobnom účte.
Vo bezplatných verziách sa nespracované údaje zvyčajne nedajú stiahnuť. Drahá verzia má takéto vlastnosti.
Ako dlho bude trvať pripojenie?
Najjednoduchšiu analytiku je možné pripojiť za hodinu: bude to aplikácia Metrika, ktorá ukáže najjednoduchšie veci bez analýzy vlastných udalostí. Čas potrebný na nastavenie zložitejšieho systému závisí od zvolených udalostí. Vznikajú ťažkosti, ktoré si vyžadujú ďalší rozvoj:
- Je tam front na udalosti? Ako napríklad opraviť, že jedna udalosť nemôže predbehnúť inú?
- Čo robiť, ak používateľ zmenil čas? Zmenili ste časové pásmo?
- Čo robiť, ak nie je internet?
Mixpanel môžete nastaviť v priemere za pár dní. Ak sa plánuje zhromaždenie veľkého počtu konkrétnych udalostí, môže to trvať týždeň.
Ako si vybrať, ktorý potrebujem?
Všeobecné štatistiky fungujú dobre vo všetkých analytických systémoch. Vhodné pre obchodníkov a predajcov: môžete vidieť udržanie, ako dlho používatelia strávili v aplikácii, všetky základné metriky na vysokej úrovni. Pre najjednoduchšiu vstupnú stránku budú stačiť metriky Yandex.
Pokiaľ ide o neštandardné úlohy, výber závisí od vašej služby, analytických úloh a udalostí, ktoré je potrebné spracovať na ich vyriešenie.
- V Mixpaneli môžete napríklad spustiť A/B testy. Ako to spraviť? Vytvoríte experiment, v ktorom bude niekoľko vzoriek a urobíte výber (takých a takých používateľov priradíte k A, ostatných k B). Pre A bude tlačidlo zelené, pre B bude modré. Keďže Mixpanel zhromažďuje všetky dáta, dokáže nájsť ID zariadenia každého používateľa z A a B. V kóde služby sa pomocou SDK vytvárajú vychytávky – to sú miesta, kde sa môže na testovanie niečo zmeniť. Ďalej je pre každého používateľa hodnota (v našom prípade farba tlačidla) stiahnutá z Mixpanel. Ak nie je k dispozícii internetové pripojenie, vyberie sa predvolená možnosť.
- Často chcete nielen ukladať a študovať udalosti, ale aj zhromažďovať používateľov. Mixpanel to robí automaticky na karte Používatelia. Tam si môžete prezerať všetky trvalé užívateľské údaje (meno, email, facebookový profil) a históriu užívateľských prihlásení. Na používateľské údaje sa môžete pozerať ako na štatistiku: Drak jedol 100 krát, kúpil 3 kvety. V niektorých systémoch je možné stiahnuť agregáciu podľa používateľa.
- Aký je hlavný chlad ? Prepojí návštevníka služby s jeho profilom na Facebooku. Preto môžete zistiť svoje publikum a čo je najdôležitejšie, potom ho premeniť na reklamné publikum. Ak som napríklad raz navštívil stránku a jej vlastník zapol pre návštevníkov reklamu (autovyplniteľné publikum v analýze Facebooku), v budúcnosti sa mi na Facebooku zobrazí reklama na túto stránku. Pre vlastníka stránky to funguje jednoducho a pohodlne, len si musíte pamätať na to, aby ste nastavili denný strop na svoj reklamný rozpočet. Nevýhodou analýzy Facebooku je, že nie je obzvlášť pohodlná: stránka je pomerne zložitá, nie je okamžite zrozumiteľná a nefunguje veľmi rýchlo.
Netreba robiť takmer nič a všetko funguje! Možno existujú nejaké nevýhody?
Áno, a jedným z nich je, že je to zvyčajne drahé. Pre startup by to mohlo byť okolo 50 XNUMX dolárov mesačne. Existujú však aj bezplatné možnosti. Yandex App Metrica je bezplatná a vhodná pre najzákladnejšie metriky.
Ak je však riešenie lacné, analýza nebude podrobná: budete môcť vidieť typ zariadenia, OS, ale nie konkrétne udalosti, a nebudete môcť vytvárať zúženia. Mixpanel môže stáť 50 XNUMX dolárov ročne (napríklad aplikácia s Om Nom môže toľko zjesť). Vo všeobecnosti je prístup k údajom vo všetkých dosť často obmedzený. Neprichádzate s vlastnými modelmi a nespúšťate ich. Platba sa zvyčajne vykonáva mesačne / periodicky.
Nejaké iné?
Najhoršie však je, že aj Mixpanel považuje objemy dát vlastné aktívnej mobilnej aplikácii za približné (otvorene uvedené priamo v dokumentácii). Ak porovnáte výsledky s analýzou servera, hodnoty sa budú líšiť. (O tom, ako vytvoriť vlastnú analýzu na strane servera, si prečítajte v našom ďalšom článku!)
Veľkou nevýhodou takmer všetkých analytických systémov je, že obmedzujú prístup k nespracovaným protokolom. Spustenie vlastného modelu na zdanlivo vlastných údajoch teda nebude fungovať. Ak sa napríklad pozriete na zúženia v Mixpaneli, môžete vypočítať iba priemerný čas medzi krokmi. Zložitejšie metriky, napríklad medián času alebo percentily, nie je možné vypočítať.
Často tiež chýba schopnosť vykonávať komplexné agregácie a segmentácie. Napríklad zložitý skupinový nákup „na zjednotenie používateľov, ktorí sa narodili v roku 1990 a každý si kúpil aspoň 50 šišiek“, nemusí byť k dispozícii.
Facebook Analytics má veľmi zložité rozhranie a je pomalé.
Čo ak zapnem všetky systémy naraz?
Výborný nápad! Často sa stáva, že rôzne systémy prinášajú rôzne výsledky. Rôzne čísla. Niektoré majú navyše jednu funkciu, iné inú a ďalšie sú zadarmo.
Okrem toho je možné paralelne zapnúť niekoľko systémov na testovanie: napríklad zoznámiť sa s rozhraním nového a postupne naň prejsť. Ako v každom podnikaní, aj tu musíte vedieť, kedy zastaviť a pripojiť analytiku do takej miery, aby ste ju mohli sledovať (a to nespomalí vaše sieťové pripojenie).
Všetko sme prepojili a potom sme vydali nové funkcie, ako pridať udalosti?
To isté ako pri pripájaní analytiky od začiatku: zbierajte popisy potrebných udalostí a pomocou súpravy SDK ich vložte do kódu klienta.
Dúfam, že odpovede na často kladené otázky budú pre vás užitočné. Ak vám pomohli pochopiť, že analytika na strane klienta nie je vhodná pre vašu aplikáciu, odporúčame vám vyskúšať analýzu na strane servera. Budem o tom hovoriť v ďalšej časti a potom budem hovoriť o tom, ako to implementovať do vášho projektu.
Do prieskumu sa môžu zapojiť iba registrovaní užívatelia. Prosím.
Aké systémy zákazníckej analýzy používate?
-
Mixpanel
-
Facebook Analytics
-
Google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Iní
-
S vaším systémom
-
Nič
Hlasovalo 33 užívateľov. 15 užívateľov sa zdržalo hlasovania.
Zdroj: hab.com