Решил возобновить серию еженедельных постов, а точнее заметок. | Growth Lab

Решил возобновить серию еженедельных постов, а точнее заметок. Так что не удивляйтесь, моему частому появлению учитывая, что это мой пятый пост за год.

И первая заметка, о которой сегодня поговорим – альтернативный способ поиска точек роста в продукте при анализе пользовательского пути.

Говоря о пользовательском пути, мы часто представляем его в виде воронки, где пользователи двигаются последовательно от шага 1 к шагу 2 и т.д., пока не дойдут до ключевой цели (или не отвалятся по пути). Воронки хорошо описывают путь и помогают верхнеуровнево увидеть проблему на каждом шаге.

Но, если детально проанализировать пути пользователей в продукте (от ивента к ивенту), то можно заметить, что он, зачастую, нелинейный и не вписывается в стандартную воронку. И чем сложнее и многосценарнее продукт, тем это заметнее. Нелинейность пути подталкивает нас к поиску нового метода анализа проблемных участков.

И один из них – анализ траекторий пользователей на графах.
Графы при правильном использовании помогают увидеть проблемы (точки роста) там, где не справляются стандартные методы.

Основные проблемы, которые можно найти при анализе траекторий:

1. Петли – повторение одного события в траектории пользователя.
2. Циклы – замкнутые траектории, как и петли, но включающие в себя больше одного события.
3. Точки торможения – точки, препятствующие быстрому прохождению до ключевой цели.
4. Точки отвлечения – лишние действия, которые уводят/отвлекают от целевого действия.

Но с графами не так всё просто. Нельзя взять и построить граф на всех данных, что у нас есть, так мы рискуем ничего не увидеть и потеряться в огромном количестве вершин и рёбер. Вначале нужно отходить от гипотез или кластерного анализа и далее переходить к построению и поиску аномалий.

Если хотите разобраться в теме подробнее, то копайте в сторону retentioneering.
Также есть бесплатная open-source библиотека на GitHub.

До встречи на следующей неделе.