想像一下，您是一位有抱負的企業家，剛剛製作了一個網站和一個移動應用程序（例如，為一家甜甜圈店）。 您希望以較小的預算連接自定義分析，但不知道如何進行。 周圍的人都使用 Mixpanel、Facebook 分析、Yandex.Metrika 等系統，但不清楚該選擇什麼以及如何使用。
什麼是分析系統？
首先必須說明的是，用戶分析系統並不是一個分析服務本身運行日誌的系統。 監控服務的運行情況側重於穩定性和性能，由開發人員單獨維護。 另一方面，創建用戶分析是為了準確研究用戶的行為：他執行什麼操作、執行的頻率、他對服務中的推送通知或其他事件的反應。 在全球範圍內，用戶分析有兩個領域：移動和網絡分析。 儘管網絡和移動服務的界面和功能不同，但在兩個方向上使用分析系統大致相同。
為什麼這樣做？
需要用戶分析：
- 監控使用服務時發生的情況；
- 更改內容並了解在哪裡開發、添加/刪除哪些功能；
- 找出用戶不喜歡的內容並進行更改。
它是如何工作的呢？
要研究用戶行為，您需要收集該行為的歷史記錄。 但究竟要收集什麼？ 這個問題佔整個任務複雜度的70%。 產品團隊的很多成員應該一起回答：產品經理、程序員、分析師。 這一步的任何錯誤都會付出高昂的代價：你無法收集到你需要的東西，而收集到的東西又不能讓你得出有意義的結論。
在決定構建什麼之後，您需要考慮如何構建它的架構。 分析系統處理的主要對像是事件。 事件是對所發生事件的描述，發送到分析系統以響應用戶操作。 通常，對於上一步中選擇跟踪的每個操作，事件看起來像一個 JSON 數據包，其中包含描述所採取操作的字段。
什麼是 JSON 包？
JSON 包是一個描述發生情況的文本文件。 例如，JSON 數據包可能包含用戶 Mary 在 23 月 00 日晚上 15:XNUMX 完成“開始遊戲”操作的信息。 如何描述每個動作？ 例如，用戶單擊按鈕。 此時需要收集哪些屬性？ 它們分為兩種類型：
- 超級屬性 - 始終存在的所有事件的屬性特徵。 這是時間、設備 ID、API 版本、分析版本、操作系統版本；
- 事件特定屬性 - 這些屬性是任意的，主要困難是如何選擇它們。 例如，對於遊戲中的“購買金幣”按鈕，此類屬性將是“用戶購買了多少金幣”、“金幣花費了多少”。
語言學習服務中的 JSON 包示例：
但為什麼不收集所有東西呢？
因為所有事件都是手動創建的。 分析系統沒有“全部保存”按鈕（這毫無意義）。 僅收集團隊中某些部分感興趣的服務邏輯中的那些操作。 即使對於按鈕或窗口的每種狀態，通常也不是所有事件都令人感興趣。 對於冗長的過程（例如游戲關卡），只有開始和結束可能很重要。 中間發生的事情可能不會被收集。
通常，服務的邏輯由對象（實體）組成。 它可以是“幣”實體，也可以是“關卡”實體。 因此，可以從實體、實體的狀態和動作組成事件。 例如：“關卡開始”、“關卡結束”、“關卡結束，原因是被龍吃掉了”。 最好關閉所有可以“打開”的實體，以免違反邏輯，也不會使進一步的分析工作變得複雜。
複雜系統中有多少事件？
複雜的系統可以處理從所有客戶（產品經理、程序員、分析師）收集的數百個事件，並仔細（！）輸入到表中，然後輸入到服務邏輯中。 準備活動是一項跨學科的大工作，需要每個人都了解需要收集什麼、細心和準確。
接下來是什麼？
假設我們想出了所有有趣的事件。 是時候收集它們了。 為此，您需要連接客戶端分析。 我們去谷歌尋找移動分析（或者從眾所周知的分析中進行選擇： , , , , , ）。 我們從網站上取得 SDK 並將其建置到我們服務的程式碼中（因此稱為「客戶端」 - 因為 SDK 內建於客戶端）。
以及在哪裡收集事件？
將創建的所有 JSON 包都需要存儲在某個地方。 它們將被發送到哪里以及在哪裡被收集？ 對於客戶端分析系統來說，它本身對此負責。 我們不知道我們的 JSON 包在哪裡、它們存儲在哪裡、有多少個以及它們如何存儲在那裡。 整個採集過程都是由系統完成的，與我們無關。 在分析服務中，我們可以訪問個人帳戶，我們已經在其中看到了處理初始行為數據的結果。 此外，分析師會根據他們在個人賬戶中看到的內容進行分析。
在免費版本中，源數據通常不可下載。 昂貴的版本有這樣的功能。
連接需要多長時間？
最簡單的分析可以在一小時內連接：它將是 App Metrika，它將顯示最簡單的內容，而無需分析自定義事件。 設置更複雜系統的時間取決於所選事件。 出現需要額外開發的困難：
- 是否有事件隊列？ 例如，如何解決一個事件不能發生在另一事件之前的問題？
- 如果用戶更改了時間怎麼辦？ 更改時區了嗎？
- 如果沒有互聯網怎麼辦？
平均而言，您可以在幾天內設置 Mixpanel。 當計劃收集大量特定事件時，可能需要一周的時間。
如何選擇我需要的那一款？
所有分析系統中的一般統計數據都運行良好。 非常適合營銷人員和銷售人員：您可以查看保留率、用戶在應用程序中花費的時間以及所有基本的高級指標。 對於最簡單的登陸頁面，Yandex 指標就足夠了。
當涉及非標準任務時，選擇取決於您的服務、分析任務以及需要處理以解決它們的事件。
- 例如，在 Mixpanel 中，您可以運行 A/B 測試。 怎麼做？ 您創建一個實驗，其中有多個樣本並進行選擇（您將這樣或那樣的用戶分配給 A，將其他用戶分配給 B）。 對於 A，按鈕將為綠色，對於 B，按鈕將為藍色。 由於 Mixpanel 收集所有數據，因此它可以找到 A 和 B 中每個用戶的設備 ID。使用 SDK 在服務代碼中創建調整 - 這些是可以更改測試的地方。 接下來，對於每個用戶，從 Mixpanel 中提取值（在我們的例子中為按鈕的顏色）。 如果沒有互聯網連接，將選擇默認選項。
- 通常，您不僅希望存儲和研究事件，還希望聚合用戶。 同一個 Mixpanel 在“用戶”選項卡中自動執行此操作。 在那裡您可以查看所有永久用戶數據（姓名、電子郵件、Facebook 個人資料）和用戶日誌歷史記錄。 您可以將用戶數據視為統計數據： 被龍吃了100次，買了3朵花。 在某些系統上，可以下載用戶聚合。
- 主要爽什麼 ？ 它將服務訪問者與其 Facebook 個人資料連接起來。 因此，你可以找到你的受眾，最重要的是，然後將其轉化為廣告受眾。 例如，如果我訪問過某個網站一次，並且該網站的所有者已為訪問者啟用了廣告（Facebook 分析中的自動填充受眾），那麼將來我將在 Facebook 上看到該網站的廣告。 對於網站所有者來說，它的工作方式簡單方便，您只需要記住設置每日廣告預算上限即可。 Facebook 分析的缺點是它不是特別方便：一個相當複雜、不能立即理解的網站，它的運行速度不是很快。
幾乎什麼都不用做，一切都正常！ 也許有一些缺點？
是的，其中之一就是通常很貴。 對於初創公司來說，每月的費用可能約為 50 萬美元。 但也有免費的選擇。 Yandex App Metrica 是免費的，適用於最基本的指標。
但是，如果解決方案價格低廉，則分析將不會詳細：可以看到設備、操作系統的類型，但看不到特定事件，並且無法創建渠道。 Mixpanel 每年可能要花費 50 萬美元（例如，帶有 Om Nom 的應用程序就可以吃這麼多）。 一般來說，對所有數據的訪問通常都是有限的。 你不會發明自己的模型，也不會運行它們。 付款通常按月/定期進行。
還有嗎？
但最糟糕的是，即使 Mixpanel 也將活動移動應用程序固有的數據量視為近似值（在文檔中直接公開表示）。 如果將結果與服務器端分析進行比較，數值將會有所不同。 （有關如何創建您自己的服務器端分析，請閱讀我們的下一篇文章！）
幾乎所有分析系統的一大缺點是它們限制對原始日誌的訪問。 因此，在看似您自己的數據上運行您自己的模型是行不通的。 例如，如果您查看 Mixpanel 中的漏斗，您只能計算步驟之間的平均時間。 無法計算更複雜的指標，例如中值時間或百分位數。
此外，通常缺乏複雜聚合和分段的可能性。 例如，棘手的團購“將 1990 年出生的用戶聚集在一起，每人至少購買 50 個甜甜圈”可能無法使用。
Facebook 分析的界面非常複雜，而且速度很慢。
如果我同時打開所有系統怎麼辦？
好想法！ 不同的系統經常會產生不同的結果。 不同的數字。 此外，有些功能只有一種功能，第二種功能是另一種功能，第三種功能是免費的。
另外，可以並行開啟多個系統進行測試：例如熟悉新系統的界面並逐步切換到新系統。 與任何業務一樣，您需要了解衡量標準並將分析連接到可以遵循的程度（並且不會減慢網絡連接速度）。
我們連接了一切，然後發布了新功能，如何添加事件？
就像從頭開始連接分析一樣：收集必要事件的描述並使用 SDK 將其插入到客戶端代碼中。
我希望常見問題的答案對您有用。 如果它們幫助您了解客戶端分析不適合您的應用程序，我們建議您嘗試服務器端分析。 下一部分我會講，然後我會講如何在我的項目中實現。
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33 位用戶投票。 15 名用戶棄權。
來源： www.habr.com