Аналитика поведения пользователей: как организовать сбор данных

Старайтесь следить только за теми событиями, которые необходимы для достижения ваших бизнес-целей. Если нужно, вы всегда можете добавить больше событий позже, но помните, что тогда у вас не будет ретроспективной картины: как с определенным разделом или кнопкой взаимодействовали до того, как стали собираться данные по ним.

Создайте план по сбору данных

Основываясь на пути пользователя, определите, какие события собирать внутри продукта. Помните о том, что для команды маркетинга будут важны одни данные, для поддержки — другие.

В начале может показаться, что лучше собирать абсолютно все данные, но на деле это не так — слишком много данных могут принести только хаос в аналитику, и найти полезную информацию будет слишком сложно. Собирайте только действительно необходимые данные по событиям и пользователям.

Мы знаем, какой путь проходит пользователь к оформлению подписки. Команде маркетинга важно получить контакт пользователя, а продукту — чтобы пользователь с триала перешел на платную подписку.

Пример:

В стриминговом сервисе наиболее важными событиями будут: «зашел на сайт», «зарегистрировался», «подписался на триал», «добавил номер карты», «выбрал тариф», «посмотрел кино», «просмотрел 10 фильмов», «выбрал подписку», «оплатил первый месяц», «оплатил второй и последующие месяцы».

Установите свойства пользователей и свойства событий

Некоторые события и пользователи содержат в себе свойства. Событие «Проигрывание песни» внутри мобильного приложения может содержать в себе несколько свойств — название песни, жанр или артист.

Выбор свойств пользователя и свойств события может дать вам более глубокое представление о поведении ваших клиентов, когда они взаимодействуют с приложением.

Свойство пользователя описывает атрибуты отдельного пользователя, использующего ваше приложение (возраст, пол, местоположение).

Свойство события описывает характеристику события (на какой странице произошло событие, время, длительность).

Событие имеет дату и время свершения и не может перезаписаться. Свойство — характеристика события.

Пример:

Свойствами пользователя могут быть: страна, язык, часовой пояс, пол, возраст. А свойствами событий — время оплаты подписки, завершил просмотр кино или нет, смотрел на английском или смотрел с субтитрами.

Систематизируйте классификацию событий

Чтобы события и свойства хранились в одном месте и их легко можно было найти, многие компании записывают их в Google таблицы. Такие таблицы служат каталогом для сбора данных и помогают в нужный момент найти нужное событие или свойство.

За каждой великой аналитикой стоит великая классификация событий — то, как вы организуете группы событий и свойств, которые используются для определения действий пользователей внутри продукта. Классификация событий — основа для всей будущей аналитики.

Все события должны быть названы по определенному шаблону, чтобы у вас не было двух разных событий о регистрации: «Sign up» и «sign up».

Собираем все события и свойства для стримингового сервиса в одной таблице, чтобы в будущем иметь доступ к каждому из них.

Не забывайте про идентификацию пользователей

Большинство аналитических платформ требуют дополнительных настроек идентификации — логина, емейла или user ID — для отслеживания уникальных пользователей и тех, кто уже заходил в приложение. Эта возможность позволяет склеивать данные по пользователям с нескольких девайсов и сессий в одного пользователя. Поэтому важно заранее убедиться, что ID пользователя не изменится.

Пример:

В нашем сервисе кинофильмов зарегистрирована Ирина.Благодаря склеенным данным теперь мы видим, что делает Ирина в мобильном приложении и в ноутбуке.

ID помогает узнать пользователя, чтобы записывать о нём данные или совершать с ним действия. Поэтому крайне важно, чтобы на протяжении всего жизненного цикла пользователя user ID оставался уникальным и не изменялся. Если вы используете свои параметры в качестве user ID (например, email), то убедитесь, что данные не будут меняться.

Позаботьтесь о кроссплатформенной аналитике

Если ваш продукт реализован на нескольких платформах, например на вебе и в мобилке, вам понадобится склеенная аналитика по ним. Допустим, вы хотите знать, что ваш пользователь делает на сайте и почему переходит в мобильное приложение, значит вам просто необходима аналитика под одному и тому же пользователю с двух платформ.

Пример:

У нашего стримингового сервиса целых три платформы: в вебе, smart TV и в мобильном приложении. И нам необходима склеенная аналитика по пользователю со всех площадок.

Проверьте все ли события собираются правильно

После того, как вы определились со сбором данных, настроили все события и запустили аналитику, необходимо проверить, правильно ли она работает. Для этого вы можете сами проверить, как записываются события и свойства, пройдя путь пользователя в продукте.

У аналитики есть суперспособность — ломаться. Поэтому очень важно следить за ней и периодически проверять, всё ли работает верно.

Начните анализировать полученные данные

Теперь вы знаете, как идут дела у пользователей, где у них возникают трудности и почему они не доходят до покупки.

С аналитикой вы также можете:

1. строить воронки;
2. создавать поведенческие когорты;
3. настраивать автоматическую коммуникацию с пользователями;
4. увеличивать конверсии с помощью отчетов по воронкам;
5. проводить эксперименты;
6. измерять эффективность новых релизов;
7. и еще много всего другого.

Эта статья была написана на основе двух материалов:

1. A comprehensive guide to behavioral analytics
2. 10 Steps To Get You Started with Behavioral Analytics