Mobil ilovada foydalanuvchini saqlash butun bir fandir. Kurs muallifi VC.ru saytidagi maqolamizda uning asoslarini tasvirlab berdi Maksim Godzi, App in Air kompaniyasining Machine Learning bo'limi rahbari. Maksim mobil ilovani tahlil qilish va optimallashtirish bo'yicha ish misolida kompaniyada ishlab chiqilgan vositalar haqida gapiradi. App in the Air-da ishlab chiqilgan mahsulotni takomillashtirishga qaratilgan ushbu tizimli yondashuv Retentioneering deb ataladi. Siz ushbu vositalarni mahsulotingizda ishlatishingiz mumkin: ulardan ba'zilari mavjud GitHub-da.
Havoda ilova - bu dunyo bo'ylab 3 milliondan ortiq faol foydalanuvchilarga ega bo'lgan ilova bo'lib, uning yordamida siz parvozlarni kuzatishingiz, uchish/qo'nish vaqtlari o'zgarishi, ro'yxatdan o'tish va aeroport xususiyatlari haqida ma'lumot olishingiz mumkin.
Hunidan traektoriyagacha
Barcha ishlab chiqish guruhlari ishga tushirish hunisini quradilar (bu jarayon foydalanuvchi tomonidan mahsulotni qabul qilishga qaratilgan). Bu butun tizimga yuqoridan qarashga va dastur muammolarini topishga yordam beradigan birinchi qadamdir. Ammo mahsulot rivojlanishi bilan siz ushbu yondashuvning cheklovlarini his qilasiz. Oddiy huni yordamida siz mahsulotning aniq bo'lmagan o'sish nuqtalarini ko'ra olmaysiz. Hunining maqsadi - ilovadagi foydalanuvchilar bosqichlarini umumiy ko'rib chiqish, sizga norma ko'rsatkichlarini ko'rsatish. Ammo huni me'yordan aniq muammolarga yoki aksincha, foydalanuvchining maxsus faoliyatiga nisbatan og'ishlarni ehtiyotkorlik bilan yashiradi.
App in the Air-da biz o'z hunimizni qurdik, ammo mahsulotning o'ziga xos xususiyatlari tufayli biz qum soatiga ega bo'ldik. Keyin biz yondashuvni kengaytirishga va dasturning o'zi bizga beradigan boy ma'lumotlardan foydalanishga qaror qildik.
Huni qurganingizda, siz foydalanuvchini ishga tushirish traektoriyalarini yo'qotasiz. Traektoriyalar foydalanuvchi va ilovaning o'zi tomonidan bajariladigan harakatlar ketma-ketligidan iborat (masalan, push-bildirishnoma yuborish).
Vaqt belgilaridan foydalanib, siz foydalanuvchi traektoriyasini juda oson qayta qurishingiz va ularning har biri uchun grafik yaratishingiz mumkin. Albatta, grafikalar juda ko'p. Shuning uchun siz o'xshash foydalanuvchilarni guruhlashingiz kerak. Misol uchun, siz barcha foydalanuvchilarni jadval qatorlari bo'yicha tartiblashingiz va ular ma'lum bir funktsiyadan qanchalik tez-tez foydalanishlarini ro'yxatlashingiz mumkin.
Bunday jadval asosida biz matritsa tuzdik va foydalanuvchilarni funktsiyalardan foydalanish chastotasi, ya'ni grafikdagi tugunlar bo'yicha guruhladik. Bu odatda tushunchalar sari birinchi qadamdir: masalan, ushbu bosqichda siz ba'zi foydalanuvchilar ba'zi funktsiyalardan umuman foydalanmayotganini ko'rasiz. Chastotani tahlil qilganimizda, biz grafikdagi qaysi tugunlar "eng katta", ya'ni foydalanuvchilar qaysi sahifalarga tez-tez tashrif buyurishini o'rganishni boshladik. Siz uchun muhim bo'lgan ba'zi mezonlarga ko'ra tubdan farq qiladigan toifalar darhol ta'kidlanadi. Bu erda, masalan, obuna qarori asosida bo'lingan ikkita foydalanuvchilar klasteri (jami 16 ta klaster bor edi).
Buni qanday ishlatish kerak
Foydalanuvchilaringizga shu tarzda qarab, siz ularni saqlab qolish uchun qanday xususiyatlardan foydalanayotganingizni ko'rishingiz yoki, masalan, ularni ro'yxatdan o'tishga undashingiz mumkin. Tabiiyki, matritsa ham aniq narsalarni ko'rsatadi. Masalan, obunani sotib olganlar obuna ekraniga tashrif buyurishdi. Ammo bundan tashqari, siz hech qachon bilmaydigan naqshlarni ham topishingiz mumkin.
Shunday qilib, biz tasodifan parvozni qo'shadigan, uni kun davomida faol ravishda kuzatib boradigan va keyin yana bir joyga uchib ketguncha uzoq vaqt g'oyib bo'ladigan foydalanuvchilar guruhini topdik. Agar biz ularning xatti-harakatlarini an'anaviy vositalar yordamida tahlil qilsak, ular dasturning funksionalligidan shunchaki qoniqmagan deb o'ylagan bo'lardik: ular undan bir kun foydalanishgan va hech qachon qaytib kelmaganini yana qanday izohlash mumkin. Ammo grafiklar yordamida biz ularning juda faol ekanligini ko'rdik, shunchaki ularning barcha faoliyati bir kunga to'g'ri keladi.
Endi bizning asosiy vazifamiz - bunday foydalanuvchini bizning statistikamizdan foydalangan holda o'z aviakompaniyasining sodiqlik dasturiga ulanishga undash. Bunday holda, biz u sotib olgan barcha reyslarni import qilamiz va u yangi chipta sotib olishi bilanoq uni ro'yxatdan o'tishga undashga harakat qilamiz. Ushbu muammoni hal qilish uchun biz Aviasales, Svyaznoy.Travel va boshqa ilovalar bilan ham hamkorlik qila boshladik. Ularning foydalanuvchisi chipta sotib olganida, ilova ularga parvozni havodagi ilovaga qo'shishni taklif qiladi va biz buni darhol ko'ramiz.
Grafik tufayli biz obuna ekraniga kirgan odamlarning 5 foizi uni bekor qilishini ko'rdik. Biz bunday holatlarni tahlil qila boshladik va birinchi sahifaga o'tib, o'zining Google akkauntiga ulanishni boshlagan va darhol uni bekor qiladigan, yana birinchi sahifaga kiradigan va to'rt marta davom etadigan foydalanuvchi borligini ko'rdik. Avvaliga “Ushbu foydalanuvchida nimadir noto‘g‘ri” deb o‘yladik. Va keyin biz, ehtimol, ilovada xatolik borligini angladik. Hunida bu quyidagicha talqin qilinadi: foydalanuvchi dastur so'ragan ruxsatlar to'plamini yoqtirmadi va u ketdi.
Yana bir guruh foydalanuvchilarning 5 foizi ekranda adashib qolishgan, u yerda dastur ularga smartfondagi barcha kalendar ilovalaridan birini tanlashni taklif qiladi. Foydalanuvchilar turli xil kalendarlarni qayta-qayta tanlab, so‘ng ilovadan chiqishadi. Ma'lum bo'lishicha, UX muammosi bor edi: odam taqvimni tanlagandan so'ng, yuqori o'ng burchakdagi Bajarildi tugmasini bosish kerak edi. Faqat hamma foydalanuvchilar buni ko'rmagan.
Ilovaning havodagi birinchi ekrani
Grafikimizda biz foydalanuvchilarning 30% ga yaqini birinchi ekrandan tashqariga chiqmasligini ko'rdik: bu biz foydalanuvchini obuna bo'lishga undashda ancha tajovuzkor ekanligimiz bilan bog'liq. Birinchi ekranda ilova sizni Google yoki Triplt yordamida ro'yxatdan o'tishni taklif qiladi va ro'yxatdan o'tishni o'tkazib yuborish haqida hech qanday ma'lumot yo'q. Birinchi ekranni tark etganlarning 16% foydalanuvchilar "Ko'proq" tugmasini bosib, yana qaytib kelishadi. Biz ular ilovada ichki ro'yxatdan o'tish yo'lini izlayotganini aniqladik va biz uni keyingi yangilanishda chiqaramiz. Bundan tashqari, darhol ketganlarning 2/3 qismi hech narsani bosmaydi. Ularga nima bo'layotganini bilish uchun biz issiqlik xaritasini yaratdik. Ma'lum bo'lishicha, mijozlar bosish mumkin bo'lmagan havolalar ro'yxatini bosishmoqda.
Mikro lahzani suratga oling
Asfalt yo‘lning yonidagi yo‘llarni oyoq osti qilayotgan odamlarni tez-tez ko‘rishingiz mumkin. Saqlash - bu yo'llarni topishga urinish va iloji bo'lsa, yo'llarni o'zgartirish.
Albatta, biz haqiqiy foydalanuvchilardan o'rganganimiz yomon, lekin hech bo'lmaganda dasturda foydalanuvchi muammosini ko'rsatadigan naqshlarni avtomatik ravishda kuzatishni boshladik. Endi mahsulot menejeri agar foydalanuvchi bir xil ekranga qayta-qayta qaytsa, ko'p sonli "ko'chadan" sodir bo'lganda elektron pochta xabarnomalarini oladi.
Keling, dasturning muammolari va rivojlanish sohalarini tahlil qilish uchun foydalanuvchi traektoriyalarida qanday naqshlarni izlash odatda qiziqarli ekanligini ko'rib chiqaylik:
- Looplar va tsikllar. Yuqorida aytib o'tilgan tsikllar foydalanuvchi traektoriyasida bir voqea takrorlanganda, masalan, kalendar-taqvim-taqvim-taqvim. Ko'p takrorlanadigan tsikl interfeys muammosining aniq ko'rsatkichi yoki hodisa belgisi etarli emas. Tsikl ham yopiq traektoriyadir, lekin tsikldan farqli o'laroq, u bir nechta hodisalarni o'z ichiga oladi, masalan: parvozlar tarixini ko'rish - parvozni qo'shish - parvoz tarixini ko'rish.
- Flowstoppers - agar foydalanuvchi biron bir to'siq tufayli dastur orqali o'zi xohlagan harakatini davom ettira olmasa, masalan, mijozga tushunarsiz bo'lgan interfeysli ekran. Bunday hodisalar foydalanuvchilarning harakatini sekinlashtiradi va o'zgartiradi.
- Bifurkatsiya nuqtalari muhim voqealar bo'lib, undan so'ng har xil turdagi mijozlarning traektoriyalari ajratiladi. Xususan, bu maqsadli harakatga to'g'ridan-to'g'ri o'tish yoki harakatga chaqiruvni o'z ichiga olmaydigan ekranlar bo'lib, ba'zi foydalanuvchilarni unga nisbatan samarali ravishda undaydi. Misol uchun, ilovadagi kontentni xarid qilish bilan bevosita bog'liq bo'lmagan, lekin mijozlar kontentni sotib olishga yoki sotib olmaslikka moyil bo'lgan ba'zi ekranlar boshqacha harakat qiladi. Bifurkatsiya nuqtalari plyus belgisi bilan foydalanuvchilaringizning harakatlariga ta'sir qilish nuqtalari bo'lishi mumkin - ular xarid qilish yoki bosish yoki minus belgisini amalga oshirish qaroriga ta'sir qilishi mumkin - ular bir necha qadamdan so'ng foydalanuvchi dasturni tark etishini aniqlashi mumkin.
- Bekor qilingan konversiya nuqtalari potentsial bifurkatsiya nuqtalari hisoblanadi. Siz ularni maqsadli harakatni talab qiladigan ekranlar deb hisoblashingiz mumkin, ammo bunday qilmang. Bu, shuningdek, foydalanuvchining ehtiyoji bo'lgan vaqt nuqtasi bo'lishi mumkin, ammo biz buni qondirmaymiz, chunki biz bu haqda bilmaymiz. Traektoriya tahlili bu ehtiyojni aniqlashga imkon berishi kerak.
- Chalg'itish nuqtasi - foydalanuvchiga qiymat bermaydigan, konversiyaga ta'sir qilmaydigan va foydalanuvchini maqsadli harakatlardan chalg'ituvchi traektoriyalarni "xiralashi" mumkin bo'lgan ekranlar/qalqib chiquvchi oynalar.
- Ko'r joylar - bu foydalanuvchi erishish juda qiyin bo'lgan dastur, ekranlar va xususiyatlarning yashirin nuqtalari.
- Drenajlar - tirbandlik oqadigan joylar
Umuman olganda, matematik yondashuv mijoz dasturdan foydalanuvchi uchun standart foydalanish stsenariysini rejalashtirishga harakat qilganda odatda mahsulot menejerlari o'ylaganidan butunlay boshqacha tarzda foydalanishini tushunishga imkon berdi. Ofisda o'tirib, eng zo'r mahsulot konferentsiyalarida qatnashish, foydalanuvchi dastur yordamida o'z muammolarini hal qiladigan turli xil haqiqiy maydon sharoitlarini tasavvur qilish hali ham juda qiyin.
Bu menga ajoyib hazilni eslatadi. Sinovchi barga kirib buyuradi: bir stakan pivo, 2 stakan pivo, 0 stakan pivo, 999999999 stakan pivo, stakandagi kaltakesak, -1 stakan pivo, qwertyuip stakan pivo. Birinchi haqiqiy mijoz barga kirib, hojatxona qaerdaligini so'raydi. Bar yonib ketadi va hamma halok bo'ladi.
Ushbu muammoga chuqur kirib borgan mahsulot tahlilchilari mikromoment tushunchasini joriy qila boshladilar. Zamonaviy foydalanuvchi o'z muammosini tezda hal qilishga muhtoj. Google bu haqda bir necha yil oldin gapira boshlagan: kompaniya foydalanuvchilarning bunday harakatlarini mikro lahzalar deb atagan. Foydalanuvchi chalg‘itadi, tasodifan dasturni yopadi, undan nima talab qilinishini tushunmaydi, bir kundan keyin yana tizimga kiradi, yana unutadi va keyin do‘sti messenjerda yuborgan havolaga o‘tadi. Va bu seanslarning barchasi 20 soniyadan ko'proq davom etishi mumkin.
Shunday qilib, xodimlar deyarli real vaqtda muammo nima ekanligini tushunishlari uchun biz qo'llab-quvvatlash xizmati ishini yo'lga qo'yishga harakat qila boshladik. Biror kishi qo'llab-quvvatlash sahifasiga kelib, o'z savolini yozishni boshlaganida, biz uning traektoriyasini - oxirgi 100 voqeani bilib, muammoning mohiyatini aniqlashimiz mumkin. Ilgari biz qo'llab-quvvatlash so'rovlari matnlarini ML tahlilidan foydalangan holda barcha qo'llab-quvvatlash so'rovlarini toifalarga taqsimlashni avtomatlashtirdik. Turkumlashtirish muvaffaqiyatiga qaramay, barcha so'rovlarning 87 foizi 13 toifadan biriga to'g'ri taqsimlanganda, bu foydalanuvchining holati uchun eng mos echimni avtomatik ravishda topa oladigan traektoriyalar bilan ishlashdir.
Biz yangilanishlarni tezda chiqara olmaymiz, lekin biz muammoni payqashimiz mumkin va agar foydalanuvchi biz ko'rgan stsenariyga amal qilsa, unga push-bildirishnoma yuboring.
Ilovani optimallashtirish vazifasi foydalanuvchi traektoriyalarini o'rganish uchun boy vositalarni talab qilishini ko'ramiz. Bundan tashqari, foydalanuvchilar bosib o'tadigan barcha yo'llarni bilib, siz kerakli yo'llarni ochishingiz mumkin va moslashtirilgan kontent, push-bildirishnomalar va moslashuvchan UI elementlari yordamida "qo'l bilan" foydalanuvchini uning ehtiyojlariga mos keladigan va pul olib keladigan maqsadli harakatlarga olib boradi. , ma'lumotlar va biznesingiz uchun boshqa qiymat.
Nimaga e'tibor berish kerak
- Misol sifatida faqat huni yordamida foydalanuvchi konvertatsiyasini o'rganish dasturning o'zi bizga beradigan boy ma'lumotlarni yo'qotishni anglatadi.
- Grafiklardagi foydalanuvchi traektoriyalarini saqlash tahlili foydalanuvchilarni saqlab qolish yoki masalan, obuna bo'lishga undash uchun qaysi xususiyatlardan foydalanayotganingizni ko'rishga yordam beradi.
- Saqlash vositalari real vaqt rejimida avtomatik ravishda ilovadagi foydalanuvchi muammolarini ko'rsatadigan naqshlarni kuzatishga, ularni sezish qiyin bo'lgan xatolarni topishga va yopishga yordam beradi.
- Ular foydalanuvchi xatti-harakatlarining noaniq modellarini topishga yordam beradi.
- Saqlash vositalari asosiy foydalanuvchi hodisalari va ko'rsatkichlarini bashorat qilish uchun avtomatlashtirilgan ML vositalarini yaratishga imkon beradi: foydalanuvchi yo'qolishi, LTV va grafikda osongina aniqlanadigan boshqa ko'rsatkichlar.
Biz erkin fikr almashish uchun Retentioneering atrofida hamjamiyat qurmoqdamiz. Siz biz ishlab chiqayotgan vositalarni turli xil mobil va veb-ilovalardagi tahlilchilar va mahsulotlar tushunchalar, eng yaxshi texnika va usullar bilan almashishi mumkin bo'lgan til sifatida tasavvur qilishingiz mumkin. Ushbu vositalardan qanday foydalanishni kursda o'rganishingiz mumkin Ikkilik tuman.
Manba: www.habr.com