Привет! Меня зовут Витя, я работаю проектировщиком интерфейсов в Selectel. Довольно часто при изучении пользовательского опыта мы с коллегами используем PostHog — мощный инструмент для сбора и анализа статических данных веб-сайтов и приложений. Инструмент важный и по-настоящему сложный, поэтому хочу собрать мини-курс о том, как с ним работать.
Но с чего начать и как заставить себя его изучить? В этом материале я расскажу, как дизайнер может использовать преимущества PostHog в своих целях. Постараюсь заинтриговать: с помощью этого инструмента даже можно повлиять на оплату своего труда. А еще получить много полезных инсайтов, которые помогут в профессиональном развитии.
Легенда: вы — Петя
Представьте: вы — UX-специалист Петя, который хочет пойти на повышение. Для этого нужно показать тимлиду, как ваши решения повлияли на рост целевых метрик. И это — неудивительно — помогут сделать «цифры», потому что с ними не поспоришь.
Если результат вашей работы измерим, то ее можно оценить и переоценить в большую сторону вместе с ростом метрик. А если метрики не растут или, наоборот, падают, то вы можете исправить ситуацию, что тоже показывает вашу ценность. С какой стороны не смотрим, а метрики остаются важным инструментом в UX и не только.
Какие метрики полезны для Пети
Конверсия. В общем смысле конверсия показывает отношение пользователей совершивших целевое действие к общему количеству пользователей на старте.
Время выполнения целевого действия. Это время, которое тратит пользователь на то, чтобы пройти спроектированный путь.
Совершение ключевых действий на пути к целевому действию. Например, создание дополнительной сущности, чтобы воспроизвести необходимый объект. Отслеживание подобных ключевых событий помогает анализировать их вместе при построении карты пользовательского пути.
Коэффициент удержания (Retention). Это статистическое измерение доли пользователей, которые остаются вовлеченными в использование продукта от одного заданного периода к другому.
Жизненный путь (lifecycle). Визуализирует поведение новых, возвращающихся, возрождающихся и спящих пользователей и показывает, как именно растет ваша аудитория.
Все эти метрики можно отслеживать с помощью PostHog — аналитической платформой для работы с данными, которая поможет разобраться с поведением пользователей в вашем продукте.
Особенности PostHog
PostHog — строит свою аналитику на событиях, которые совершает пользователь. Яркий пример такого события — клик по кнопке или баннеру. Кроме того, есть события вроде просмотра страниц, которые считаются автоматическими.
Еще события могут создаваться пользователями и иметь свои свойства. Например, кнопки добавления услуги могут быть вверху и внизу страницы — с помощью свойства события вы узнаете, какую именно нажал юзер.
Кроме того, в PostHog есть и другие замечательные инструменты, которые могут помочь дизайнеру в работе.
- Запись сессий — для наглядного наблюдения за поведением пользователей.
- Фича-флаг — для тестирования или релиза функциональности на ограниченное число пользователей.
- Встроенная функция A/B-тестирования — для выявления лучшего варианта за счет выборки пользователей или проверки гипотез.
Примеры аналитики из PostHog
Конверсия
В вашем интерфейсе точно есть целевые события, выполнение которых стоит отслеживать, анализировать и убирать блокеры на пути их реализации. С этим вам поможет конверсия, которая покажет, какой процент пользователей походит до конца.
PostHog позволяет отслеживать конверсию за определенный интервал, а также показывает среднее время, за которое пользователь добрался до финиша и заказал вашу услугу.
Кроме конверсии за период, доступна историческая конверсия, которая показывает значение за фиксированные промежутки — например, за месяц — и ее рост может быть поводом для гордости за вашу работу, если вы к этому причастны.
Ценным является и анализ пользователей, которые по какой-то причине не заказали вашу услугу. Допустим, 6 000 пользователей из примера выше можно дополнительно проанализировать через PostHog. С этим нам поможет следующий инструмент.
Когорты
Различных пользователей с общими свойствам, например одинаковыми регионами или типами устройств, можно объединять в когорты и анализировать уже их поведение. В PostHog доступно большое количество вариаций по тому, как формировать такие сущности.
К одному из таких вариантов относится формирование когорты из пользователей, которые заказали или не заказали услугу согласно вашему целевому событию. Анализировать полезно и тех, и других.
Во время просмотра пользователей вам доступны записи их сессии, которые будут полезны при анализе поведения и выявлении «проблемных мест». Сохранив нужную когорту, вы можете изучить путь юзера в вашем продукте.
Пользовательские пути
Еще один замечательный инструмент в PostHog, который поможет вам оценить, насколько соответствует ваш user flow реальному поведению пользователя. Помните мем про прямоугольно спроектированную дорожку и тропинку, которую натоптали люди? Пользовательские пути именно про это.
Через анализ пути вы можете спроектировать его проще и короче, что должно положительно повлиять на метрики конверсии. Например, увеличить процент заказавших услугу и сократить среднее время на заказ.
Такие данные прекрасно проиллюстрируют вашу ценность и работу в компании на ревью и будут весомым аргументом, чтобы вырасти в зарплате. Или украсят ваше портфолио при описании кейсов.
Если вы готовы развернуть PostHog и приступить к работе, можно использовать облачные серверы Selectel. Мы позаботимся о круглосуточной доступности и надежном хранении данных для аналитики.
