Salam, Habr. Artikel ieu devoted kana hasil opat taun ngembangkeun sakumpulan métode jeung parabot pikeun ngolah lintasan gerakan pamaké dina aplikasi atawa ramatloka. Panulis pamekaran - , anu mingpin tim panyipta produk sareng ogé panulis artikel. Produkna sorangan disebut Retentioneering; ayeuna parantos dirobih janten perpustakaan open-source sareng dipasang dina Github supados saha waé tiasa ngagunakeunana. Sadaya ieu tiasa dipikaresep ku anu aub dina analisis produk sareng pamasaran, promosi sareng pamekaran produk. Ku jalan kitu, dina Habré . Bahan anyar ngajelaskeun naon anu tiasa dilakukeun ku produk sareng kumaha éta tiasa dianggo.
Saatos maca tulisan, anjeun nyalira bakal tiasa nyerat Retentioneering anjeun nyalira; éta tiasa waé metodeu standar pikeun ngolah lintasan pangguna dina aplikasi sareng saluareun, ngamungkinkeun anjeun ningali sacara rinci karakteristik paripolah sareng nimba wawasan tina ieu pikeun kamekaran. tina métrik bisnis.
Naon Retentioneering sareng naha éta diperyogikeun?
Tujuan awal kami nyaéta pikeun mindahkeun Growth Hacking tina dunya "sihir digital" ka dunya angka, analitik sareng ramalan. Salaku konsekuensi a, analytics produk diréduksi jadi matématika murni tur programming pikeun maranéhanana anu resep angka tinimbang carita hebat, sarta rumus pikeun buzzwords kawas "rebranding", "repositioning", jeung sajabana, nu disada nice, tapi dina praktekna mantuan saeutik.
Pikeun ngajawab masalah ieu, urang diperlukeun hiji kerangka pikeun analytics ngaliwatan grafik na trajectories, sarta dina waktos anu sareng perpustakaan nu simplifies rutin analis has, salaku cara pikeun ngajelaskeun tugas analytics produk biasa nu bakal kaharti ku duanana jalma jeung robot. Perpustakaan nyadiakeun kamampuhan pikeun ngajelaskeun kabiasaan pamaké sarta numbu ka metrics bisnis produk misalna dina basa formal tur jelas yén éta simplifies na automates tugas rutin pamekar jeung analis, sarta facilitates komunikasi maranéhanana jeung bisnis.
Retentioneering mangrupikeun metode sareng alat parangkat lunak analitik anu tiasa diadaptasi sareng diintegrasikeun kana produk digital (sareng sanés ngan ukur).
Kami ngamimitian ngerjakeun produk dina 2015. Ayeuna ieu téh siap-dijieun, sanajan teu acan idéal, susunan parabot di Python jeung Pandas pikeun gawé bareng data, model learning mesin kalawan sklearn-kawas api, parabot pikeun napsirkeun hasil mesin learning model eli5 na shap.
Éta sadayana dibungkus . Nganggo perpustakaan henteu sesah; ampir saha waé anu resep analytics produk, tapi henteu acan nyerat kode sateuacanna, tiasa nerapkeun metode analitik kami pikeun datana sacara mandiri sareng tanpa investasi waktos anu signifikan.
Nya, programer, panyipta aplikasi, atanapi anggota tim pamekaran atanapi uji coba anu teu acan kantos ngalaksanakeun analitik tiasa ngamimitian maén sareng kode ieu sareng ningali pola pamakean aplikasina tanpa bantosan ti luar.
Lintasan pamaké salaku unsur dasar analisa sareng metode pikeun ngolahna
Lintasan pamaké nyaéta runtuyan kaayaan pamaké dina titik waktu nu tangtu. Leuwih ti éta, acara bisa datangna ti sumber data béda, duanana online tur offline. Kajadian anu lumangsung ka pangguna mangrupikeun bagian tina lintasan na. conto:
• pencét tombol
• nempo gambar
• pencét layar
• narima surelek
• dianjurkeun produk ka babaturan
• ngeusian formulir
• ngetok layar
• ngagulung
• indit ka cash register
• maréntahkeun burrito a
• ate burrito a
• meunang diracun ku dahar burrito a
• diasupkeun ka cafe ti lawang deui
• diasupkeun ti lawang hareup
• ngaminimalkeun aplikasi
• nampi bewara push
• nyangkut dina layar leuwih panjang batan X
• mayar pesenan
• dibeuli urutan
• ieu nampik injeuman
Upami anjeun nyandak data lintasan sakelompok pangguna sareng diajar kumaha transisi terstruktur, anjeun tiasa ngalacak persis kumaha kalakuanana dina aplikasi terstruktur. Éta merenah pikeun ngalakukeun ieu ngaliwatan grafik dimana nagara bagian mangrupakeun titik, sarta transisi antara nagara bagian mangrupakeun edges:
"Trajectory" mangrupikeun konsép anu saé - ngandung inpormasi lengkep ngeunaan sadaya tindakan pangguna, kalayan kamampuan pikeun nambihan data tambahan kana pedaran ngeunaan tindakan ieu. Hal ieu ngajadikeun eta objék universal. Upami anjeun gaduh alat anu saé sareng pikaresepeun anu ngamungkinkeun anjeun damel sareng lintasan, maka anjeun tiasa mendakan kamiripan sareng ngabagi aranjeunna.
Segmentasi lintasan sigana rumit pisan dina mimitina. Dina kaayaan normal, ieu kasus - Anjeun kudu make konektipitas matrix ngabandingkeun atawa runtuyan alignment. Kami junun mendakan cara anu langkung saderhana - pikeun ngulik sajumlah lintasan sareng ngabagikeunana ngaliwatan clustering.
Salaku tétéla, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun ngarobah lintasan kana hiji titik ngagunakeun representasi kontinyu, contona, . Saatos transformasi, lintasan janten titik dina rohangan dimana kajadian anu dinormalisasi tina sagala rupa kajadian sareng transisi antara aranjeunna dina lintasan diplot sapanjang sumbu. Hal ieu tina sarébu ageung atanapi langkung rohangan diménsi (dimS=sum(tipe acara)+sum(tipe ngrams_2)) tiasa diproyeksikan kana pesawat nganggo . TSNE mangrupakeun transformasi nu ngurangan diménsi spasi mun 2 sumbu jeung, lamun mungkin, preserves jarak relatif antara titik. Sasuai, mungkin dina peta datar, peta proyéksi figuratif lintasan, pikeun diajar kumaha titik-titik lintasan anu béda-béda ayana diantara aranjeunna. Éta nganalisa kumaha caket atanapi bédana aranjeunna, naha aranjeunna ngawangun klaster atanapi sumebar dina peta, jsb.
Alat analitik retentioneering nyadiakeun kamampuhan pikeun ngarobah data rumit sarta lintasan kana pintonan nu bisa dibandingkeun saling, lajeng hasil transformasi bisa digali tur diinterpretasi.
Ngomongkeun metode standar pikeun ngolah lintasan, kami hartosna tilu alat utama anu kami laksanakeun dina Retentioneering - grafik, matriks léngkah sareng peta proyéksi lintasan.
Gawe sareng Google Analytics, Firebase sareng sistem analytics anu sami cukup rumit sareng henteu 100% efektif. Masalahna nyaéta sajumlah larangan pikeun pangguna, salaku hasil tina padamelan analis dina sistem sapertos kitu gumantung kana klik beurit sareng pilihan irisan. Retentioneering ngamungkinkeun pikeun digawekeun ku lintasan pamaké, teu ngan kalawan funnels, sakumaha dina Google Analytics, dimana tingkat jéntré mindeng diréduksi jadi corong a, sanajan diwangun pikeun bagéan nu tangtu.
Retentioneering jeung kasus
Salaku conto ngagunakeun alat anu dikembangkeun, urang tiasa nyebatkeun kasus jasa niche ageung di Rusia. Perusahaan ieu ngagaduhan aplikasi mobile Android anu populer di kalangan para nasabah. Elehan taunan tina aplikasi mobile éta ngeunaan 7 juta rubles, fluctuations musiman dibasajankeun 60-130 sarébu. Pausahaan sarua ogé boga hiji aplikasi pikeun ios, sarta bil rata pamaké tina aplikasi Apple éta leuwih luhur ti bil rata-rata. klien ngagunakeun aplikasi Android - 1080 rub. ngalawan 1300 rub.
Pausahaan mutuskeun pikeun ngaronjatkeun efisiensi tina aplikasi Android, nu eta dilakukeun analisis teleb. Sababaraha belasan hipotesis dihasilkeun ngeunaan ningkatkeun efektivitas aplikasi. Saatos nganggo Retentionneering, tétéla yén masalahna aya dina pesen anu dipidangkeun ka pangguna énggal. Aranjeunna nampi inpormasi ngeunaan merek, kauntungan perusahaan sareng harga. Tapi, sakumaha tétéla, pesen anu sakuduna dituju pikeun mantuan pamaké diajar kumaha carana dianggo dina aplikasi.
Hal ieu dilakukeun, salaku hasil tina nu aplikasi jadi kirang uninstalled, sarta kanaékan konvérsi kana urutan éta 23%. Mimitina, 20 persén lalu lintas asup dipasihkeun ka tés, tapi saatos sababaraha dinten, saatos nganalisa hasil anu munggaran sareng ngira-ngira tren, aranjeunna ngabalikeun proporsi sareng, sabalikna, ninggalkeun 20 persén pikeun kelompok kontrol, sareng dalapan puluh persén ditempatkeun dina tés. Saminggu ti harita, diputuskeun pikeun sacara berurutan nambihan uji dua hipotesis deui. Dina ngan tujuh minggu, omzet tina aplikasi Android ngaronjat ku hiji satengah kali dibandingkeun tingkat saméméhna.
Kumaha damel sareng Retentioneering?
Léngkah munggaran cukup saderhana - unduh perpustakaan kalayan paréntah pip install retentioneering. Repositori sorangan ngandung conto siap-siap sareng kasus ngolah data pikeun sababaraha tugas analitik produk. set ieu terus diropéa nepi ka cukup pikeun kenalan munggaran. Saha waé tiasa nyandak modul anu siap-siap sareng langsung nerapkeunana kana tugasna - hal ieu ngamungkinkeun aranjeunna langsung nyetél prosés analisa anu langkung rinci sareng optimasi lintasan pangguna gancang-gancang sareng éfisién. Sadaya ieu ngamungkinkeun pikeun mendakan pola panggunaan aplikasi ku kode anu jelas sareng ngabagi pangalaman ieu sareng kolega.
Retentioneering mangrupikeun alat anu pantes dianggo sapanjang umur aplikasi anjeun, sareng ieu sababna:
- Retentioneering mujarab pikeun nyukcruk sareng terus-terusan ngaoptimalkeun lintasan pangguna sareng ningkatkeun kinerja bisnis. Ku kituna, fitur anyar mindeng ditambahkeun kana aplikasi e-commerce, dampak nu dina produk teu salawasna bisa diprediksi leres. Dina sababaraha kasus, masalah kasaluyuan timbul antara fungsi anyar jeung heubeul - contona, nu anyar "cannibalize" nu geus aya. Sareng dina kaayaan ieu, analisa konstan tina lintasan mangrupikeun anu diperyogikeun.
- Kaayaanana sami nalika damel sareng saluran pariwara: sumber lalu lintas anyar sareng kreatif pariwara terus diuji, perlu pikeun ngawas seasonality, tren sareng pangaruh acara anu sanés, anu nyababkeun munculna masalah-masalah anu langkung seueur. Ieu ogé merlukeun ngawaskeun konstanta sarta interpretasi mékanika pamaké.
- Aya sababaraha faktor anu terus-terusan mangaruhan kinerja hiji aplikasi. Salaku conto, sékrési énggal ti pamekar: nutup masalah anu ayeuna, aranjeunna henteu ngahaja mulangkeun anu lami atanapi nyiptakeun anu énggal. Kana waktosna, jumlah sékrési énggal ningkat, sareng prosés nyukcruk kasalahan kedah otomatis, kalebet ku nganalisa lintasan pangguna.
Gemblengna, Retentioneering mangrupikeun alat anu efektif. Tapi teu aya watesna pikeun kasampurnaan - éta tiasa sareng kedah ditingkatkeun, dikembangkeun, sareng produk keren anyar anu diwangun dina dasarna. Beuki aktif komunitas proyék éta, beuki garpu bakal aya, sarta pilihan metot anyar pikeun ngagunakeun éta bakal muncul.
Inpo nu langkung lengkep ihwal alat Retentioneering:
- Наш сайт:
- jeung pendaptaran pikeun partisipasi
- Gratis
sumber: www.habr.com