App में Air में रिटेंशन कैसे लागू किया जाता है

उपयोगकर्ता को मोबाइल एप्लिकेशन में रखना एक विज्ञान है। VC.ru पर हमारे लेख में इसका आधार ग्रोथ हैकिंग कोर्स के लेखक द्वारा वर्णित किया गया था : मोबाइल ऐप एनालिटिक्स मैक्सिम गोडज़ी, ऐप इन द मशीन लर्निंग इन द एयर। मैक्सिम मोबाइल एप्लिकेशन के विश्लेषण और अनुकूलन पर काम के उदाहरण पर कंपनी द्वारा विकसित उपकरणों के बारे में बात करता है। ऐप इन द एयर में विकसित उत्पाद विकास के लिए इस व्यवस्थित दृष्टिकोण को रिटेंशनिंग कहा जाता है। आप अपने उत्पाद में इन उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं: उनमें से कुछ GitHub पर स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं।

ऐप इन द एयर - दुनिया भर में 3 मिलियन से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के साथ एक एप्लिकेशन, जिसके साथ आप उड़ानों को ट्रैक कर सकते हैं, प्रस्थान / लैंडिंग समय, पंजीकरण और हवाई अड्डे की विशेषताओं को बदलने के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

फ़नल से प्रक्षेपवक्र तक

सभी विकास टीमें एक ऑनबोर्डिंग फ़नल (एक उत्पाद के उपयोगकर्ता को गोद लेने के उद्देश्य से एक प्रक्रिया) का निर्माण करती हैं। यह पहला कदम है जो आपको ऊपर से पूरे सिस्टम को देखने और एप्लिकेशन समस्याओं का पता लगाने में मदद करता है। लेकिन जैसे ही उत्पाद विकसित होता है, आप इस दृष्टिकोण की सीमाओं को महसूस करेंगे। एक साधारण फ़नल का उपयोग करके, आप उत्पाद के लिए गैर-स्पष्ट विकास बिंदु नहीं देख सकते हैं। फ़नल का लक्ष्य अनुप्रयोग में उपयोगकर्ताओं के चरणों को एक सामान्य रूप देना है, ताकि आप आदर्श के मैट्रिक्स को दिखा सकें। लेकिन फ़नल स्पष्ट रूप से स्पष्ट समस्याओं की ओर आदर्श से विचलन छिपाएगा या, इसके विपरीत, विशेष उपयोगकर्ता गतिविधि।



हमने ऐप इन द एयर ने अपना फ़नल बनाया, हालांकि, उत्पाद की बारीकियों के कारण, हमें एक घंटे का चश्मा मिला। फिर हमने दृष्टिकोण का विस्तार करने का फैसला किया, और उस समृद्ध जानकारी का उपयोग करें जो आवेदन हमें देता है।

जब आप एक फ़नल का निर्माण करते हैं, तो आप उपयोगकर्ताओं द्वारा ऑनबोर्डिंग के प्रक्षेपवक्र खो देते हैं। प्रक्षेपवक्र में उपयोगकर्ता के कार्यों का एक क्रम होता है और अनुप्रयोग स्वयं (उदाहरण के लिए, एक धक्का सूचना भेजना)।



टाइमस्टैम्प का उपयोग करके, आप बहुत आसानी से उपयोगकर्ता के प्रक्षेपवक्र को पुनर्स्थापित कर सकते हैं और उनमें से प्रत्येक के लिए एक ग्राफ बना सकते हैं। बेशक, बहुत सारे रेखांकन हैं। इसलिए, आपको समान उपयोगकर्ताओं को समूहित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, आप सभी उपयोगकर्ताओं को तालिका की पंक्तियों पर व्यवस्थित कर सकते हैं और पेंट कर सकते हैं कि वे कितनी बार किसी फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं।



ऐसी तालिका के आधार पर, हमने कार्यों के उपयोग की आवृत्ति द्वारा एक मैट्रिक्स और समूहीकृत उपयोगकर्ताओं को बनाया है, जो कि ग्राफ में नोड्स द्वारा किया गया है। आमतौर पर यह अंतर्दृष्टि के लिए पहला कदम है: उदाहरण के लिए, पहले से ही इस स्तर पर आप देखेंगे कि कुछ उपयोगकर्ता कार्यों का हिस्सा बिल्कुल भी उपयोग नहीं करते हैं। जब हमने आवृत्ति विश्लेषण किया, तो हमने अध्ययन करना शुरू किया कि ग्राफ़ के कौन से नोड्स "सबसे बड़े" हैं, अर्थात्, कौन से पृष्ठ उपयोगकर्ता सबसे अधिक बार आते हैं। श्रेणियां जो आपके लिए कुछ महत्वपूर्ण मानदंड से मौलिक रूप से भिन्न हैं, तुरंत प्रतिष्ठित हैं। यहाँ, उदाहरण के लिए, दो उपयोगकर्ता क्लस्टर हैं जिन्हें हमने सदस्यता निर्णय के आधार पर विभाजित किया है (कुल 16 क्लस्टर थे)।

इसका उपयोग कैसे करें

अपने उपयोगकर्ताओं को इस तरह से देखकर, आप देख सकते हैं कि आप उन्हें पकड़ने के लिए किन कार्यों का उपयोग करते हैं या उदाहरण के लिए, सदस्यता प्राप्त करने के लिए। स्वाभाविक रूप से, मैट्रिक्स भी स्पष्ट चीजें दिखाएगा। उदाहरण के लिए, जिन्होंने सब्सक्रिप्शन खरीदा है वे सब्सक्रिप्शन स्क्रीन पर थे। लेकिन इसके अलावा, आप ऐसे पैटर्न पा सकते हैं जिन्हें आप कभी नहीं जानते होंगे।

इसलिए हमें गलती से उपयोगकर्ताओं का एक समूह मिला, जो एक उड़ान जोड़ते हैं, दिन के दौरान इसे सक्रिय रूप से ट्रैक करते हैं और फिर लंबे समय तक गायब हो जाते हैं जब तक कि वे कहीं और नहीं उड़ते। यदि हम सामान्य साधनों का उपयोग करके उनके व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए थे, तो हमें लगता है कि आवेदन की कार्यक्षमता बस उनके अनुरूप नहीं थी: और कैसे समझा जाए कि उन्होंने एक दिन के लिए इसका इस्तेमाल किया और कभी वापस नहीं आए। लेकिन ग्राफ़ की मदद से, हमने देखा कि वे बहुत सक्रिय हैं, बस उनकी सारी गतिविधि एक दिन में फिट हो जाती है।

अब हमारा मुख्य कार्य ऐसे उपयोगकर्ता को अपने वाहक की वफादारी कार्यक्रम को जोड़ने के लिए धक्का देना है, जबकि वह हमारे आँकड़ों का उपयोग करता है। इस मामले में, हम उन सभी उड़ानों को आयात करते हैं जो वह खरीदेंगे और एक नया टिकट खरीदते ही उसे सदस्यता देने के लिए उसे धक्का देने की कोशिश करेंगे। इस समस्या को हल करने के लिए, हमने Aviasales, Svyaznoy.Travel और अन्य अनुप्रयोगों के साथ सहयोग करना शुरू किया। जब उनका उपयोगकर्ता टिकट खरीदता है, तो एप्लिकेशन उसे ऐप को एयर में एक उड़ान जोड़ने के लिए प्रदान करता है, और हम तुरंत इसे देखते हैं।

ग्राफ़ के लिए धन्यवाद, हमने देखा कि सदस्यता स्क्रीन पर जाने वाले 5% लोग इसे मना कर देते हैं। हमने ऐसे मामलों का विश्लेषण करना शुरू किया, और देखा कि एक उपयोगकर्ता है जो पहले पृष्ठ पर जाता है, अपने Google खाते का कनेक्शन शुरू करता है, और फिर इसे रद्द करता है, पहले पृष्ठ पर वापस आता है, और इसलिए चार बार। सबसे पहले हमने सोचा: "इस उपयोगकर्ता के साथ स्पष्ट रूप से कुछ गलत है।" और फिर हमने महसूस किया कि, सबसे अधिक संभावना है, आवेदन में एक बग है। एक फ़नल पर, इसकी व्याख्या इस प्रकार की जाएगी: उपयोगकर्ता को आवेदन अनुरोधों की अनुमति की अनुमति पसंद नहीं थी, और वह चला गया।

एक अन्य समूह में, 5% उपयोगकर्ता स्क्रीन पर खो गए, जहां एप्लिकेशन स्मार्टफोन पर सभी कैलेंडर अनुप्रयोगों में से एक को चुनने का प्रस्ताव देता है। उपयोगकर्ताओं ने फिर से अलग-अलग कैलेंडर का चयन किया, और फिर बस आवेदन छोड़ दिया। यह पता चला कि एक UX समस्या थी: एक व्यक्ति ने एक कैलेंडर चुनने के बाद, उसे ऊपरी दाएं कोने में Done पर क्लिक करना था। बस सभी उपयोगकर्ताओं ने इसे नहीं देखा है।


एयर में पहला स्क्रीन ऐप

हमारे ग्राफ पर, हमने देखा कि लगभग 30% उपयोगकर्ता पहली स्क्रीन से आगे नहीं जाते हैं: यह इस तथ्य के कारण है कि हम उपयोगकर्ता को सदस्यता लेने के लिए आक्रामक रूप से धक्का देते हैं। पहली स्क्रीन पर, एप्लिकेशन Google या ट्रिपलेट का उपयोग करके पंजीकरण करने की पेशकश करता है, और ऐसी कोई जानकारी नहीं है कि आप पंजीकरण को छोड़ सकते हैं। पहली स्क्रीन छोड़ने वालों में से, 16% उपयोगकर्ता "अधिक" पर क्लिक करते हैं और फिर से लौटते हैं। हमें पता चला कि वे आवेदन में आंतरिक पंजीकरण का रास्ता तलाश रहे हैं, और हम इसे अगले अद्यतन में जारी करेंगे। इसके अलावा, 2/3 जो लोग तुरंत छोड़ देते हैं, वे कुछ भी नहीं दबाते हैं। यह पता लगाने के लिए कि उनके साथ क्या होता है, हमने एक हीटमैप बनाया - एक हीट मैप। यह पता चला है कि ग्राहक उन एप्लिकेशन फ़ंक्शन की सूची पर क्लिक करते हैं जो सक्रिय लिंक नहीं हैं।

पल को पकड़ो

आप अक्सर एक डामर सड़क के बगल में लोगों को रौंदते हुए रास्ते देख सकते हैं। इन मार्गों को खोजने का एक प्रयास है और यदि संभव हो तो सड़कों को बदल दें।

बेशक, यह बुरा है कि हम वास्तविक उपयोगकर्ताओं से सीखते हैं, लेकिन कम से कम हम उन पैटर्नों को स्वचालित रूप से ट्रैक करना शुरू कर देते हैं जो एप्लिकेशन में उपयोगकर्ता की समस्या का संकेत देते हैं। अब उत्पाद प्रबंधक ई-मेल द्वारा सूचनाएं प्राप्त करता है यदि बड़ी संख्या में "लूप्स" हैं - जब उपयोगकर्ता बार-बार एक स्क्रीन पर लौटता है।

आइए देखें कि समस्याओं और अनुप्रयोग विकास बिंदुओं का विश्लेषण करने के लिए उपयोगकर्ता प्रक्षेप पथ में कौन से पैटर्न आमतौर पर दिलचस्प हैं:

• लूप्स और लूप्स। ऊपर उल्लिखित लूप - जब उपयोगकर्ता के पथ में एक घटना दोहराई जाती है, उदाहरण के लिए, कैलेंडर-कैलेंडर-कैलेंडर-कैलेंडर। बड़ी संख्या में दोहराव के साथ एक लूप इंटरफ़ेस या घटनाओं के अपर्याप्त मार्कअप के साथ एक समस्या का एक स्पष्ट सूचक है। चक्र भी एक बंद रास्ता है, लेकिन लूप के विपरीत, इसमें एक से अधिक घटनाएँ शामिल हैं, उदाहरण के लिए: उड़ान इतिहास देखना - उड़ान जोड़ना - उड़ान इतिहास देखना।
• फ़्लोस्टॉपर्स - जब उपयोगकर्ता, किसी प्रकार की बाधा के कारण, एप्लिकेशन के माध्यम से अपने वांछित आंदोलन को जारी नहीं रख सकता है, उदाहरण के लिए, एक इंटरफ़ेस वाला स्क्रीन जो क्लाइंट के लिए स्पष्ट नहीं है। ऐसी घटनाएँ उपयोगकर्ताओं के प्रक्षेपवक्र को रोकती और स्थानांतरित करती हैं।
• द्विभाजन अंक - महत्वपूर्ण घटनाएं जिसके बाद विभिन्न प्रकार के ग्राहकों के प्रक्षेपवक्र अलग हो जाते हैं। विशेष रूप से, ये ऐसी स्क्रीन हैं, जिनमें टारगेट एक्शन के लिए सीधा संक्रमण या कॉल-टू-एक्शन नहीं होता है, प्रभावी रूप से कुछ उपयोगकर्ताओं को इसमें धकेल देते हैं। उदाहरण के लिए, एक स्क्रीन जो सीधे आवेदन में सामग्री की खरीद से संबंधित नहीं है, लेकिन जिस पर ग्राहक सामग्री खरीदने या न खरीदने की प्रवृत्ति रखते हैं, वह अलग तरह से व्यवहार करेगा। द्विभाजन अंक आपके उपयोगकर्ताओं के कार्यों पर प्लस चिह्न के साथ प्रभाव के बिंदु हो सकते हैं - खरीदने या सही क्लिक करने के निर्णय को प्रभावित करते हैं, या ऋण - वे निर्धारित कर सकते हैं कि कुछ चरणों के बाद उपयोगकर्ता आवेदन छोड़ देगा।
• परिवर्तित रूपांतरण बिंदु संभावित द्विभाजन बिंदु हैं। आप उन्हें स्क्रीन के रूप में सोच सकते हैं जो लक्ष्य कार्रवाई को आगे बढ़ा सकते हैं, लेकिन नहीं। यह उस समय भी हो सकता है जब किसी उपयोगकर्ता की आवश्यकता होती है, लेकिन हम इसे संतुष्ट नहीं करते हैं, क्योंकि हम बस इसके बारे में नहीं जानते हैं। प्रक्षेपवक्र के विश्लेषण से इस पहचान की आवश्यकता होनी चाहिए।
• व्याकुलता बिंदु - स्क्रीन / पॉप-अप, जो उपयोगकर्ता के लिए मूल्य नहीं रखते हैं, रूपांतरण को प्रभावित नहीं करते हैं और एक ही समय में प्रक्षेपवक्र को "धुंधला" कर सकते हैं, उपयोगकर्ता को लक्ष्य कार्यों से विचलित कर सकते हैं।
• ब्लाइंड स्पॉट - एप्लिकेशन, स्क्रीन और सुविधाओं के छिपे हुए बिंदु, जो उपयोगकर्ता तक पहुंचना बहुत मुश्किल है।
• नालियाँ - यातायात रिसाव बिंदु

सामान्य तौर पर, गणितीय दृष्टिकोण ने हमें यह समझने की अनुमति दी है कि ग्राहक एप्लिकेशन का उपयोग उत्पाद प्रबंधकों की तुलना में पूरी तरह से अलग तरीके से करता है, आमतौर पर लगता है कि उपयोगकर्ता अपने स्वयं के, मानक उपयोग के मामले में किसी तरह की योजना बनाने की कोशिश कर रहा है। कार्यालय में बैठना और उत्पादों के लिए सबसे अच्छे सम्मेलनों में भाग लेना, वास्तविक क्षेत्र स्थितियों की पूरी विविधता की कल्पना करना अभी भी बहुत मुश्किल है जिसमें उपयोगकर्ता एप्लिकेशन का उपयोग करके अपनी समस्याओं को हल करेगा।

यह एक शांत मजाक की याद दिलाता है। परीक्षक बार और आदेशों में प्रवेश करता है: एक बीयर मग, 2 बीयर मग, 099 मग, 999999999 बीयर मग, एक ग्लास में एक छिपकली, -1 बियर मग, क्वेर्टीटिप बीयर मग। पहला वास्तविक ग्राहक बार में आता है और पूछता है कि शौचालय कहाँ है। बार आग की लपटों में घिर जाता है, हर कोई मर जाता है।

उत्पाद विश्लेषकों ने इस समस्या पर गहराई से विचार करते हुए सूक्ष्म क्षण की अवधारणा शुरू की। आधुनिक उपयोगकर्ता को उनकी समस्या के त्वरित समाधान की आवश्यकता है। इसके बारे में कुछ साल पहले, Google ने बोलना शुरू किया था: कंपनी में ऐसे उपयोगकर्ता कार्यों को सूक्ष्म-क्षण कहा जाता था। उपयोगकर्ता विचलित हो जाता है, गलती से एप्लिकेशन को बंद कर देता है, समझ में नहीं आता है कि उसकी क्या आवश्यकता है, 24 घंटे के बाद फिर से लॉग इन करता है, फिर से भूल जाता है, और फिर मैसेंजर में एक मित्र द्वारा उसे भेजे गए लिंक पर क्लिक करता है। और ये सभी सत्र 20 सेकंड से अधिक नहीं रह सकते हैं।

इसलिए हमने सहायता सेवा को कॉन्फ़िगर करने का प्रयास करना शुरू किया ताकि कर्मचारी समझ सकें कि समस्या लगभग वास्तविक समय में क्या थी। जब तक कोई व्यक्ति समर्थन पृष्ठ पर आता है और अपना प्रश्न लिखना शुरू करता है, तब तक हम समस्या के सार को निर्धारित कर सकते हैं, इसके प्रक्षेपवक्र को जानते हुए - अंतिम 100 घटनाएँ। पहले, हमने समर्थन सेवा के लिए अनुरोधों के ग्रंथों के एमएल विश्लेषण का उपयोग करके श्रेणी के द्वारा सभी सहायता के वितरण को स्वचालित कर दिया था। श्रेणीकरण की सफलता के बावजूद, जब सभी कॉल में से 87% को 13 श्रेणियों में से एक में सही ढंग से वितरित किया जाता है, तो यह प्रक्षेपवक्र के साथ काम है जो उपयोगकर्ता की स्थिति के लिए स्वचालित रूप से सबसे उपयुक्त समाधान पा सकता है।

हम अपडेट को जल्दी से जारी नहीं कर सकते हैं, लेकिन हम इस समस्या को नोटिस करने में सक्षम हैं, भले ही उपयोगकर्ता उस परिदृश्य का अनुसरण करता है जिसे हमने पहले ही देखा है, उसे एक धक्का अधिसूचना भेजें।

हम देखते हैं कि एप्लिकेशन के अनुकूलन के कार्य के लिए उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र का अध्ययन करने के लिए समृद्ध उपकरणों की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, उन सभी रास्तों को जानकर, जो उपयोगकर्ता साथ चलते हैं, आप सही रास्तों को प्रशस्त कर सकते हैं, और हैंडल द्वारा "अनुकूलित सामग्री, पुश सूचनाओं और अनुकूली यूआई तत्वों" की मदद से उपयोगकर्ता को लक्षित कार्यों तक ले जा सकते हैं जो उसकी जरूरतों को पूरा करते हैं और पैसे लाते हैं, आपके व्यवसाय के लिए डेटा और अन्य मूल्य।

क्या ध्यान दें

• केवल फ़नल के उदाहरण से उपयोगकर्ता रूपांतरणों की जांच करें - वह समृद्ध जानकारी खो दें जो एप्लिकेशन हमें देता है।

• रेखांकन पर उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र के विश्लेषण का विश्लेषण यह देखने में मदद करता है कि आप उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने के लिए किन कार्यों का उपयोग करते हैं या उदाहरण के लिए, उन्हें सदस्यता के लिए उत्तेजित करें।
• ध्यान देने वाले उपकरण आपको वास्तविक समय के पैटर्न को स्वचालित रूप से ट्रैक करने में मदद करते हैं, जो एप्लिकेशन में उपयोगकर्ता की समस्या को इंगित करते हैं, बग को ढूंढते हैं और जहां यह नोटिस करना मुश्किल था।

• वे उपयोगकर्ता के व्यवहार के गैर-स्पष्ट पैटर्न को खोजने में मदद करते हैं।

• प्रतिधारण उपकरण उपयोगकर्ता और मीट्रिक के साथ प्रमुख घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए स्वचालित एमएल उपकरण बनाने की क्षमता प्रदान करते हैं: उपयोगकर्ता हानि, एलटीवी और कई अन्य मीट्रिक जो आसानी से ग्राफ पर पहचाने जाते हैं।

हम विचारों के मुक्त आदान-प्रदान के लिए रिटेंशन के आसपास एक समुदाय बना रहे हैं। आप उन उपकरणों को देख सकते हैं जिन्हें हम एक भाषा के रूप में विकसित कर रहे हैं जिसमें विश्लेषकों और विभिन्न मोबाइल और वेब अनुप्रयोगों के उत्पाद अंतर्दृष्टि, सर्वोत्तम तकनीकों और विधियों का आदान-प्रदान कर सकते हैं। आप ग्रोथ हैकिंग कोर्स में इन उपकरणों का उपयोग करना सीख सकते हैं : बाइनरी डिस्ट्रिक्ट मोबाइल ऐप एनालिटिक्स ।