एप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी कैसे करें

एपिक ग्रोथ कॉन्फ्रेंस में , ऐप ऑफ द एयर में सीईओ, बेयराम अन्नकोव ने उन प्रथाओं की समीक्षा की, जो एप्लिकेशन में उपयोगकर्ता की अवधारण दर को बढ़ाने में मदद करती हैं।


नीचे ट्रांसक्रिप्ट पढ़ें।

उपयोगकर्ता हमेशा हमें कुछ बताना चाहता है।

नीचे स्लाइड पर कोई व्यक्ति खराब नियोजन देखता है। यहाँ मुझे वास्तुकारों को पैदल चलने वालों का एक संदेश दिखाई देता है। उत्पाद के साथ एक सादृश्य खींचा जा सकता है। उपयोगकर्ता वास्तव में बिंदु "ए" से बिंदु "बी" पर कैसे जाते हैं।



हम इंटरफ़ेस को डिज़ाइन करते हैं जिस तरह से हमें लगता है कि उपयोगकर्ता को इसका उपयोग करना चाहिए। उत्पाद प्रबंधक का कार्य यह समझना है कि उपयोगकर्ता क्या चाहते हैं, एप्लिकेशन और स्क्रीनशॉट के साथ उनके पथ के आधार पर।

उपयोगकर्ता संदेशों का अध्ययन क्यों करें?

1. उपयोगकर्ता एक उत्पाद प्रबंधक नहीं है

एक कहावत है: "मनुष्य का प्रस्ताव है, लेकिन भगवान का प्रस्ताव है।" आप इसे वेब सेवाओं के काम पर लागू कर सकते हैं: "उत्पाद प्रबंधक मानता है, लेकिन उपयोगकर्ता निपटान करता है।" हम हमेशा सटीक रूप से यह अनुमान नहीं लगा सकते कि लोग आवेदन का उपयोग कैसे करेंगे। समय पर स्थिति का विश्लेषण करने और त्रुटियों पर काम करने के लिए, उपयोगकर्ता संदेशों पर "हथौड़ा" नहीं करना महत्वपूर्ण है, लेकिन उनका अध्ययन करना।

2. फ़नल सब कुछ नहीं है

फ़नल उपयोगकर्ताओं के संदेशों का अध्ययन करने का सबसे सामान्य तरीका है। हालांकि, फ़नल के साथ समस्या यह है कि वे एक निश्चित बिंदु पर पर्याप्त नहीं हैं। इसके कई कारण हैं:

फ़नल बहुत जटिल, समृद्ध उपयोगकर्ता व्यवहार को सरल करता है
बाईं ओर, स्लाइड से पता चलता है कि उपयोगकर्ता आपके उत्पाद की स्क्रीन पर कैसे व्यवहार करते हैं। दाईं ओर आप इस तरह के चरणों के एक सेट में इस व्यवहार को कम करते हैं, यह मानते हुए कि उपयोगकर्ता आंदोलन के चरण अनुक्रमिक हैं।



उपयोगकर्ता ऑनबोर्डिंग पर जा सकता है और फिर किसी अन्य एप्लिकेशन पर जा सकता है, क्योंकि "गो बैक" संदेश के साथ एक एसएमएस आ गया है।

उपयोगकर्ता उस लक्ष्य के लिए स्पष्ट रूप से नहीं जाता है जिसे आप उसके लिए निर्धारित करते हैं। उन्हें जटिल व्यवहार द्वारा निर्देशित किया जाता है, और फ़नल उनके व्यवहार को बहुत कम कर देता है। यह आपको उपयोगकर्ता के संदेश की जटिलता और समृद्धि को देखने की अनुमति नहीं देता है।

उपयोगकर्ता समय बर्बाद कर रहा है

फ़नल समय के पहलू को ध्यान में नहीं रखता है। सटीक स्क्रीन हैं जहां उपयोगकर्ता अधिक समय बिताते हैं और जहां कम है। हमारे आवेदन में, उदाहरण के लिए, हम जानते हैं कि यदि कोई उपयोगकर्ता गोपनीयता नीति पढ़ता है, तो सबसे अधिक संभावना है कि वह आवेदन छोड़ देगा और वापस नहीं आएगा।

कुछ बिंदु पर, आपको लगता है कि फ़नल अब उठने वाले सवालों का जवाब नहीं देता है। फिर आपको उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र का अध्ययन करना होगा।

3. उपयोगकर्ता ग्राफ कुंजी है

एक प्रक्षेपवक्र क्या है? कल्पना करें: आपके पास मानक कार्यक्रम हैं (Google Analytics, Firebase, Amplitude)। घटनाओं का एक समय क्रम होता है। आप उपयोगकर्ता के व्यवहार को एक घटना से दूसरे में संक्रमण के साथ क्रियाओं के अनुक्रम के रूप में दर्शाते हैं।

नोड्स इवेंट हैं (एक नियम के रूप में, ये स्क्रीन हैं)। संक्रमण स्क्रीन के बीच कूद रहे हैं। जब हम एक स्क्रीन लेआउट बनाते हैं, तो हम उसी टूल के बारे में उपयोग करते हैं।

सभी उपयोगकर्ताओं के सभी प्रक्षेपवक्रों का विश्लेषण करना, व्यवहार में पैटर्न ढूंढना और वे हमें क्या बताने की कोशिश कर रहे हैं, यह अच्छा होगा। लेकिन जब उपयोगकर्ताओं की संख्या प्रति माह 100 मिलियन से अधिक हो जाती है, तो मैन्युअल विश्लेषण के लिए पर्याप्त समय नहीं होता है। मुझे एक स्वचालित उपकरण का उपयोग करना होगा।

4. आवृत्ति विश्लेषण = लाभ

हमने उन उपयोगकर्ताओं के प्रक्षेपवक्र पर नज़र रखने के लिए उपकरणों का एक सेट विकसित किया है जो हमारे उत्पाद को खरीदते हैं और खरीदते नहीं हैं। हम उत्पाद उपयोग आवृत्ति मैट्रिक्स का उपयोग करते हैं।



स्लाइड के किनारों के साथ-साथ उपयोगकर्ताओं के विभिन्न भाग हैं। दो चार्ट उन उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत दिखाते हैं जो प्रत्येक सदस्यता से हमारी सदस्यता खरीदते हैं। एक्स अक्ष पर - हम वाई अक्ष पर - उपयोगकर्ताओं को, सुविधाओं के उपयोग की आवृत्ति का एक संकेतक देखते हैं।

जब आप एक समान मैट्रिक्स का निर्माण करते हैं, तो आप एक कॉहोर्ट और दूसरे के बीच मूलभूत अंतर देखना शुरू करते हैं। यह जानते हुए कि परिणामस्वरूप उपयोगकर्ताओं के किस अनुपात के बीच अंतर होता है और कौन सा अंश नहीं होता है, आप समझ सकते हैं कि कौन से स्क्रीन, ईवेंट और क्रियाएं उपयोगकर्ता की समझ का नेतृत्व करती हैं।

5. समूह ग्राफ के माध्यम से आप अंतर्दृष्टि देख सकते हैं

हम उस अनुक्रम को देखने में रुचि रखते हैं जिसमें उपयोगकर्ता सुविधाओं का उपयोग करते हैं, और निर्माण करते हैं जिसे हम "समूह ग्राफ़" कहते हैं - एक ग्राफ जो एक विशेष समूह की विशेषता है। उदाहरण के लिए, प्रमुख विशेषताएं जो वे उपयोग करते हैं।

इसके अलावा, आपके आवेदन या कार्यों के आधार पर, आप लोगों को उस रास्ते पर ले जाते हैं जो आपको अधिकतम परिणाम देता है।

यदि आप स्पष्ट रूप से समझते हैं कि आपका उत्पाद विभिन्न श्रेणियों के उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है, तो जहाज पर निर्माण करें। आप इस उपयोग के मामले के लिए उत्पाद के पूरे हिस्से को भी तेज कर सकते हैं।

6. साइकिल उपयोगकर्ताओं के बहिर्वाह की ओर ले जाती है

जब आपको एक उपकरण मिलता है जो स्वचालित रूप से ग्राफ़ का विश्लेषण करता है, और एक कोहॉर्ट्स पर एक ट्रांज़िशन ग्राफ़ बनाया है, तो आप इस ग्राफ़ में नुकसान देखना शुरू करते हैं।

उदाहरण के लिए, हमने एक ऑनबोर्डिंग स्क्रीन के बाद लगभग 5% उपयोगकर्ताओं को खो दिया, जिस पर उपयोगकर्ता एक कैलेंडर कनेक्ट कर सकता था।

लूप के कारण ऐसा होता है: उपयोगकर्ता स्क्रीन के एक सेट के चारों ओर चलता है, समान कार्यों को दोहराता है, और फिर एप्लिकेशन को बंद कर देता है। यदि आप एक गणितीय ग्राफ बनाते हैं, तो चक्रों को खोजना बहुत आसान है - क्योंकि उपयोगकर्ता जितना अधिक चक्र बनाता है, उसका अवधारण उतना कम होता है।

7. गतिशील गिनती

हमें पता चला कि प्रक्षेपवक्र में एकत्रित उपयोगकर्ता क्रियाओं के अनुक्रम में कौन सा चक्र इस तथ्य को सबसे बड़ा योगदान देता है कि एक व्यक्ति छोड़ देता है। हम इन चक्रों को चमकाने लगे।



प्रक्षेपवक्र का उपयोग करते हुए, आप उपयोगकर्ता व्यवहार के पैटर्न को परिभाषित करते हैं। ऐसा करने के लिए, आप तैयार किए गए गणितीय उपकरण लगा सकते हैं, उदाहरण के लिए, चक्रों की खोज - वे जल्दी से दिखाएंगे कि कौन सा चक्र इस तथ्य को जन्म देता है कि लोग छोड़ देते हैं।

आप इन चक्रों में डुबकी लगाते हैं, कुछ उपयोगकर्ताओं पर क्रॉस-चेक करते हैं, पूरे चक्र को देखते हैं, समझते हैं कि समस्या क्या है, और चक्र को फ्लैश करें। यह तुरंत उपयोगकर्ता प्रतिधारण दर में लाभ देता है।

एक अच्छा उदाहरण: कल्पना कीजिए कि आपका उपयोगकर्ता दुबई के हवाई अड्डे पर आता है और खो जाता है। यह नेविगेशन के संदर्भ में सबसे अधिक समझ में आने वाले हवाई अड्डों में से एक है। कुछ बिंदु पर, वह एक हवाई अड्डे के कर्मचारी द्वारा देखा जाता है और बाहर निकलने की दिशा में इंगित करता है। आपकी सेवा के लिए, आप अवधारण को अधिकतम करने के लिए UI को गतिशील रूप से बदल सकते हैं।

हमने सोचा: “कंपनी के अंदर ऐसा करना अच्छा है। लेकिन इन सभी साधनों की भरपाई करना और उत्पाद प्रबंधकों को उनका उपयोग करने में सक्षम बनाना और भी मज़ेदार है। ”

Google Analytics या किसी भी एनालिटिक्स टूल के साथ काम करें। टूल का एक सेट आपको स्वचालित रूप से ग्राफ़ बनाने और नवीनतम एक्स इवेंट्स के लिए किसी व्यक्ति के प्रस्थान की भविष्यवाणी करने में मदद करेगा।

कई कंपनियों में एनालिटिक्स कैसे विकसित हो रहा है?

आइए कल्पना करें कि हमारे पास दो अक्ष हैं। एक छोर "मुझे पता है," दूसरा है "मुझे नहीं पता।" दूसरी धुरी उसी सिद्धांत पर कार्य करती है। कई कंपनियों के अवलोकन और विश्लेषिकी के विकास से पता चला है कि हम सभी इस चतुर्थांश में आगे बढ़ रहे हैं।

चतुष्कोण में रेटेनशिंग और वर्णित साधनों की स्थिति क्या है?

2. "हम केवल वही जानते हैं जो हम जानते हैं"

आमतौर पर यह एनालिटिक्स सिस्टम का मुख्य डैशबोर्ड है। हमें पता है कि हमारे पास कितने डाउनलोड हैं, उपयोगकर्ता, हमारी आय कितनी है। इस स्तर पर, "तथ्य" होता है। इसे "एनालिटिक्स" नहीं कहा जा सकता है, केवल सांख्यिकीय जानकारी है। कई कंपनियां अभी भी इस स्तर पर बनी हुई हैं।

2. "हम जानते हैं कि हम कुछ नहीं समझते हैं"

वे जानते हैं, उदाहरण के लिए, कौन सी प्रतिधारण दर या कौन सी एलटीवी। वे भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए इसे कई तरीकों से मापना शुरू करते हैं।

अवधारण क्यों मापें? सक्रिय उपयोगकर्ताओं की भविष्य की संख्या की भविष्यवाणी करने के लिए। LTV क्यों मापें? यह समझने के लिए कि हम उपयोगकर्ता से कितना कमाते हैं और अंत में कितना कमाते हैं। इस डेटा को एक दूसरे से कैसे संबंधित करें? जब हम "हम जानते हैं कि हम क्या जानते हैं" चरण में नहीं हैं, हम धीरे-धीरे उन पर विचार करते हैं और भविष्य को देखने की कोशिश करते हैं।

3. "हम नहीं जानते कि हम क्या जानते हैं"

यह रिटेंसिंग और कई मशीन लर्निंग अप्रोच का स्थान है। हम पहले से ही जानते हैं कि उपयोगकर्ता प्रक्षेपवक्र को कैसे मापें। हम जानते हैं कि उपयोगकर्ता हमें कुछ बताने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन हम इस जानकारी का विश्लेषण नहीं करते हैं। उपकरण हमें उपयोगकर्ताओं से संदेश खींचने और उत्पाद को बेहतर बनाने के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं या, इसके विपरीत, इसे बंद करें।

4. "हम नहीं जानते कि हम क्या नहीं जानते"

जब आप रिटेंसिंग से निपटते हैं, तो आपको इस दिशा में आगे बढ़ने की जरूरत है। इस चरण को एनालिटिक्स में सूक्ष्म के रूप में वर्णित किया जा सकता है। आप लगातार विचारों की तलाश कर रहे हैं, उन्हें अपने उत्पाद में लागू करने की कोशिश कर रहे हैं, परिणामों की जांच करें और विश्लेषण करें।

उत्पाद विपणन पर अधिक रिपोर्ट @epicgrowth Telegram चैनल पर देखी जा सकती हैं।