Hãy tưởng tượng bạn là một doanh nhân vừa chớm nở vừa tạo một trang web và ứng dụng di động (ví dụ: cho một cửa hàng bánh rán). Bạn muốn kết nối phân tích người dùng với ngân sách nhỏ nhưng không biết làm cách nào. Mọi người xung quanh đều sử dụng Mixpanel, Facebook Analytics, Yandex.Metrica và các hệ thống khác, nhưng không rõ nên chọn cái gì và sử dụng nó như thế nào.
Hệ thống phân tích là gì?
Trước hết, phải nói rằng hệ thống phân tích người dùng không phải là một hệ thống để phân tích nhật ký của dịch vụ. Việc giám sát cách thức hoạt động của dịch vụ tập trung vào tính ổn định và hiệu suất và được các nhà phát triển thực hiện riêng biệt. Phân tích người dùng được tạo ra để nghiên cứu hành vi của người dùng: hành động nào anh ta thực hiện, tần suất, cách anh ta phản ứng với thông báo đẩy hoặc các sự kiện khác trong dịch vụ. Trên toàn cầu, phân tích người dùng có hai hướng: phân tích trang web và thiết bị di động. Mặc dù các giao diện và khả năng của dịch vụ web và di động khác nhau, nhưng hoạt động với hệ thống phân tích theo cả hai hướng là gần như nhau.
Tại sao làm điều đó?
Phân tích người dùng là cần thiết:
- theo dõi những gì xảy ra khi sử dụng dịch vụ;
- thay đổi nội dung và hiểu nơi cần phát triển, những tính năng cần thêm/bớt;
- để tìm ra những gì người dùng không thích và thay đổi nó.
Nó hoạt động như thế nào?
Để nghiên cứu hành vi của người dùng, bạn cần thu thập lịch sử của hành vi này. Nhưng chính xác những gì để thu thập? Câu hỏi này chiếm tới 70% mức độ phức tạp của toàn bộ nhiệm vụ. Nhiều thành viên của nhóm sản phẩm phải cùng nhau trả lời câu hỏi này: giám đốc sản phẩm, lập trình viên, nhà phân tích. Bất kỳ sai lầm nào ở bước này đều phải trả giá đắt: bạn có thể không thu thập được những gì bạn cần và bạn có thể thu thập được thứ gì đó không cho phép bạn đưa ra kết luận có ý nghĩa.
Một khi bạn đã quyết định nên thu thập những gì, bạn cần suy nghĩ về cấu trúc của cách thu thập nó. Đối tượng chính mà hệ thống phân tích làm việc là một sự kiện. Sự kiện là mô tả về những gì đã xảy ra và được gửi đến hệ thống phân tích để phản hồi hành động của người dùng. Thông thường, đối với mỗi hành động được chọn để theo dõi ở bước trước, sự kiện trông giống như một gói JSON có các trường mô tả hành động được thực hiện.
Đây là loại gói JSON nào?
Gói JSON là một tệp văn bản mô tả những gì đã xảy ra. Ví dụ: gói JSON có thể chứa thông tin mà người dùng Mary đã thực hiện hành động trò chơi Đã bắt đầu lúc 23:00 ngày 15 tháng XNUMX. Làm thế nào để mô tả từng hành động? Ví dụ: người dùng nhấp vào một nút. Những tài sản nào cần được thu thập vào lúc này? Chúng được chia thành hai loại:
- siêu thuộc tính - thuộc tính đặc trưng của mọi sự kiện luôn hiện hữu. Đây là thời gian, ID thiết bị, phiên bản API, phiên bản phân tích, phiên bản hệ điều hành;
- thuộc tính cụ thể của sự kiện - những thuộc tính này là tùy ý và khó khăn chính là làm thế nào để chọn chúng. Ví dụ: đối với nút “mua xu” trong trò chơi, các thuộc tính đó sẽ là “người dùng đã mua bao nhiêu xu”, “giá xu là bao nhiêu”.
Ví dụ về gói JSON trong dịch vụ học ngôn ngữ:
Nhưng tại sao không thu thập mọi thứ?
Bởi vì tất cả các sự kiện đều được tạo thủ công. Hệ thống phân tích không có nút "lưu tất cả" (và điều đó sẽ vô nghĩa). Chỉ những hành động từ logic dịch vụ mà một số bộ phận trong nhóm quan tâm mới được thu thập. Ngay cả đối với mỗi trạng thái của một nút hoặc một cửa sổ, không phải tất cả các sự kiện đều được quan tâm. Đối với các quá trình dài (chẳng hạn như cấp độ trò chơi), chỉ phần đầu và phần cuối mới có thể quan trọng. Những gì xảy ra ở giữa có thể không kết hợp được với nhau.
Theo quy định, logic dịch vụ bao gồm các đối tượng - thực thể. Đây có thể là thực thể “đồng xu” hoặc thực thể “cấp độ”. Do đó, bạn có thể soạn các sự kiện từ các thực thể, trạng thái và hành động của chúng. Ví dụ: “cấp độ bắt đầu”, “cấp độ kết thúc”, “cấp độ kết thúc, lý do - bị rồng ăn thịt”. Chúng tôi khuyên bạn nên đóng tất cả các thực thể có thể "mở" để không vi phạm logic và không làm phức tạp thêm công việc phân tích.
Có bao nhiêu sự kiện trong một hệ thống phức tạp?
Các hệ thống phức tạp có thể xử lý hàng trăm sự kiện, được thu thập từ tất cả khách hàng (người quản lý sản phẩm, lập trình viên, nhà phân tích) và được nhập cẩn thận (!) vào một bảng, sau đó vào logic dịch vụ. Chuẩn bị sự kiện là một công việc có tính liên ngành lớn, đòi hỏi mọi người phải hiểu rõ những gì cần thu thập, sự chu đáo và chính xác.
Cái gì tiếp theo?
Giả sử chúng ta nghĩ ra tất cả các sự kiện thú vị. Đã đến lúc thu thập chúng. Để làm được điều này, bạn cần kết nối phân tích khách hàng. Truy cập Google và tìm kiếm phân tích di động (hoặc chọn từ những phân tích nổi tiếng: , , , , , ). Chúng tôi lấy SDK từ trang web và xây dựng nó thành mã dịch vụ của chúng tôi (do đó có tên là “khách hàng” - vì SDK được tích hợp vào khách hàng).
Và nơi để thu thập các sự kiện?
Tất cả các gói JSON sẽ được tạo cần phải được lưu trữ ở đâu đó. Họ sẽ được đưa đi đâu và tập hợp ở đâu? Trong trường hợp hệ thống phân tích khách hàng, chính nó chịu trách nhiệm về việc này. Chúng tôi không biết các gói JSON của mình ở đâu, nơi lưu trữ chúng, có bao nhiêu gói hoặc chúng được lưu trữ ở đó như thế nào. Toàn bộ quá trình thu thập được thực hiện bởi hệ thống và không quan trọng đối với chúng tôi. Trong dịch vụ phân tích, chúng tôi có quyền truy cập vào tài khoản cá nhân, nơi chúng tôi xem kết quả xử lý dữ liệu hành vi ban đầu. Tiếp theo, các nhà phân tích làm việc với những gì họ thấy trong tài khoản cá nhân của mình.
Trong các phiên bản miễn phí, dữ liệu thô thường không thể tải xuống được. Phiên bản đắt tiền có tính năng như vậy.
Sẽ mất bao lâu để kết nối?
Phân tích đơn giản nhất có thể được kết nối trong một giờ: đó sẽ là App Metrika, sẽ hiển thị những điều đơn giản nhất mà không cần phân tích các sự kiện tùy chỉnh. Thời gian cần thiết để thiết lập một hệ thống phức tạp hơn phụ thuộc vào các sự kiện đã chọn. Khó khăn nảy sinh đòi hỏi phải phát triển thêm:
- Có một hàng đợi các sự kiện? Ví dụ: làm cách nào để khắc phục sự kiện này không thể đến trước sự kiện khác?
- Phải làm gì nếu người dùng đã thay đổi thời gian? Múi giờ đã thay đổi?
- Phải làm gì nếu không có Internet?
Trung bình, bạn có thể thiết lập Mixpanel trong vài ngày. Khi có kế hoạch thu thập một số lượng lớn các sự kiện cụ thể, có thể mất một tuần.
Làm thế nào để chọn cái nào tôi cần?
Số liệu thống kê chung hoạt động tốt trong tất cả các hệ thống phân tích. Rất phù hợp cho các nhà tiếp thị và nhân viên bán hàng: bạn có thể xem tỷ lệ giữ chân, thời gian người dùng sử dụng ứng dụng, tất cả các số liệu cơ bản cấp cao. Đối với trang đích đơn giản nhất, số liệu Yandex là đủ.
Khi nói đến các nhiệm vụ không chuẩn, sự lựa chọn phụ thuộc vào dịch vụ của bạn, các nhiệm vụ phân tích và các sự kiện cần được xử lý để giải quyết chúng.
- Ví dụ: trong Mixpanel, bạn có thể chạy thử nghiệm A/B. Làm thế nào để làm nó? Bạn tạo một thử nghiệm trong đó sẽ có một số mẫu và thực hiện lựa chọn (bạn chỉ định những người dùng này và người dùng khác cho A, những người khác cho B). Đối với A nút sẽ có màu xanh lá cây, đối với B nó sẽ có màu xanh lam. Vì Mixpanel thu thập tất cả dữ liệu nên nó có thể tìm thấy id thiết bị của từng người dùng từ A và B. Trong mã dịch vụ, sử dụng SDK, các chỉnh sửa được tạo - đây là những nơi có thể thay đổi thứ gì đó để thử nghiệm. Tiếp theo, đối với mỗi người dùng, giá trị (trong trường hợp của chúng tôi là màu của nút) được lấy từ Mixpanel. Nếu không có kết nối Internet, tùy chọn mặc định sẽ được chọn.
- Thông thường, bạn không chỉ muốn lưu trữ và nghiên cứu các sự kiện mà còn muốn tổng hợp người dùng. Mixpanel thực hiện việc này một cách tự động trong tab Người dùng. Ở đó bạn có thể xem tất cả dữ liệu người dùng cố định (tên, email, hồ sơ facebook) và lịch sử nhật ký người dùng. Bạn có thể xem dữ liệu người dùng dưới dạng số liệu thống kê: Rồng ăn 100 lần mua 3 bông hoa. Trong một số hệ thống, có thể tải xuống bản tổng hợp theo người dùng.
- Sự mát mẻ chính là gì ? Nó kết nối người truy cập dịch vụ với hồ sơ Facebook của anh ta. Do đó, bạn có thể tìm hiểu đối tượng của mình và quan trọng nhất là sau đó chuyển đổi đối tượng đó thành đối tượng quảng cáo. Ví dụ: nếu tôi đã truy cập một trang web một lần và chủ sở hữu trang web đó đã bật quảng cáo (đối tượng tự động điền trong phân tích của Facebook) cho khách truy cập thì trong tương lai tôi sẽ thấy quảng cáo cho trang web này trên Facebook. Đối với chủ sở hữu trang web, điều này hoạt động đơn giản và thuận tiện; bạn chỉ cần nhớ đặt giới hạn hàng ngày cho ngân sách quảng cáo của mình. Nhược điểm của phân tích Facebook là nó không đặc biệt thuận tiện: trang web khá phức tạp, không thể hiểu ngay lập tức và hoạt động không nhanh chóng.
Hầu như không cần phải làm gì và mọi thứ đều hoạt động! Có lẽ có một số nhược điểm?
Có, và một trong số đó là nó thường đắt tiền. Đối với một công ty khởi nghiệp, số tiền có thể là khoảng 50 nghìn đô la mỗi tháng. Nhưng cũng có những lựa chọn miễn phí. Yandex App Metrica miễn phí và phù hợp với các số liệu cơ bản nhất.
Tuy nhiên, nếu giải pháp không tốn kém thì số liệu phân tích sẽ không chi tiết: bạn sẽ có thể xem loại thiết bị, hệ điều hành chứ không phải các sự kiện cụ thể và bạn sẽ không thể tạo kênh. Mixpanel có thể tiêu tốn 50 nghìn đô la một năm (ví dụ: một ứng dụng có Om Nom có thể tiêu tốn nhiều như vậy). Nói chung, việc truy cập vào dữ liệu thường bị hạn chế ở tất cả chúng. Bạn không nghĩ ra các mô hình của riêng mình và tung ra chúng. Việc thanh toán thường được thực hiện hàng tháng/định kỳ.
Bất kì thứ khác?
Nhưng điều tồi tệ nhất là ngay cả Mixpanel cũng coi khối lượng dữ liệu vốn có trong một ứng dụng di động đang hoạt động là gần đúng (được nêu trực tiếp trong tài liệu). Nếu bạn so sánh kết quả với phân tích máy chủ, các giá trị sẽ khác nhau. (Đọc về cách tạo phân tích phía máy chủ của riêng bạn trong bài viết tiếp theo của chúng tôi!)
Nhược điểm lớn của hầu hết các hệ thống phân tích là chúng hạn chế quyền truy cập vào nhật ký thô. Vì vậy, việc chạy mô hình của riêng bạn trên dữ liệu của riêng bạn dường như sẽ không hoạt động. Ví dụ: nếu bạn xem các kênh trong Mixpanel, bạn chỉ có thể tính thời gian trung bình giữa các bước. Không thể tính toán các số liệu phức tạp hơn, chẳng hạn như thời gian trung bình hoặc phần trăm.
Ngoài ra, khả năng thực hiện các tập hợp và phân đoạn phức tạp thường thiếu. Ví dụ: nhóm phức tạp mua “để đoàn kết những người dùng sinh năm 1990 và mua ít nhất 50 chiếc bánh rán mỗi người” có thể không có sẵn.
Facebook Analytics có giao diện rất phức tạp và chậm.
Nếu tôi bật tất cả các hệ thống cùng một lúc thì sao?
Ý tưởng tuyệt vời! Điều thường xảy ra là các hệ thống khác nhau tạo ra các kết quả khác nhau. Những con số khác nhau. Ngoài ra, một số có chức năng này, số khác có chức năng khác và số khác thì miễn phí.
Ngoài ra, một số hệ thống có thể được bật song song để thử nghiệm: ví dụ: để làm quen với giao diện của hệ thống mới và dần dần chuyển sang nó. Giống như bất kỳ hoạt động kinh doanh nào, ở đây bạn cần biết khi nào nên dừng và kết nối phân tích ở mức độ mà bạn có thể theo dõi nó (và điều đó sẽ không làm chậm kết nối mạng của bạn).
Chúng tôi kết nối mọi thứ và sau đó phát hành các tính năng mới, làm cách nào để thêm sự kiện?
Tương tự như khi kết nối phân tích từ đầu: thu thập mô tả về các sự kiện cần thiết và sử dụng SDK để chèn chúng vào mã máy khách.
Tôi hy vọng rằng câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp sẽ hữu ích cho bạn. Nếu họ giúp bạn hiểu rằng phân tích phía máy khách không phù hợp với ứng dụng của bạn thì chúng tôi khuyên bạn nên thử phân tích phía máy chủ. Tôi sẽ nói về nó trong phần tiếp theo và sau đó tôi sẽ nói về cách triển khai điều này trong dự án của bạn.
Chỉ những người dùng đã đăng ký mới có thể tham gia khảo sát. , xin vui lòng.
Bạn sử dụng hệ thống phân tích khách hàng nào?
-
Mixpanel
-
Phân tích Facebook
-
Google Analytics
-
Yandex Metrica
-
Khác
-
Với hệ thống của bạn
-
Không có gì
33 người dùng bình chọn. 15 người dùng bỏ phiếu trắng.
Nguồn: www.habr.com