5 פיצ'רים אנליטיים שכל מומחה מיקספאנל חייב להכיר

 

הקדמה

מיקספאנל (Mixpanel) הוא אחד מכלי האנליטיקס המובילים היום בשוק.
בעוד שגוגל אנליטיקס מוביל את השוק מבחינת הגודל, הוא עדיין מכוון למדידת רמת הביקור (Session) – ולא לרמת המשתמש (User).
כאן מיקספאנל נכנס לתמונה.
מיקספאנל נפוץ ביותר בעולם המיזמים, שם נדרשת הבנה מעמיקה מאוד על התנהגות המשתמשים. זה קורה מאחר ובעולם היזמות הבנת המשתמשים היא הבסיס לזיהוי הצרכים שלהם ושיפור המוצר.
מיקספאנל לא הגיע סתם לעמדה הזו. במשך לא מעט שנים הם הכניסו עוד ועוד פיצ'רים חזקים מאוד למוצר שלהם. פיצ'רים שכל מומחה מיקספאנל חייב להכיר.

 

פיצ'ר ראשון – ניתוח משפכים – Funnel

אחד הפיצ'רים הכי מוכרים ב-Mixpanel הוא ניתוח המשפכים הדינמי.
בשונה מגוגל אנליטיקס, שבו נדרש להגדיר מבעוד מועד משפכי שיווק/מכירה, מיקספאנל מאפשר בניה רטרואקטיבית של משפכים.. המשמעות היא שניתן להתחיל לאסוף מידע על פעילות המשתמשים במוצר, ורק לאחר מכן להתחיל לבחון את סדר הפעולות במשפך.

האפשרות הזו מאפשרת גמישות רבה, מאחר ובמקרים רבים לא נדע לאפיין מראש מהם שלבי המשפך ואיך בדיוק משתמשים מגיעים אליהם.
אופן הניתוח יכלול התבססות על שני שלבים (אירוע התחלתי ואירוע המרה), ולאחר מכן הוספה של שלבים בדרך ובחינת יחסי ההמרה.

אם נוסיף לזה את העובדה ש-Mixpanel מתעדכן בזמן אמת – נקבל את אחד הכלים החזקים בשוק לזיהוי תובנות הקשורות לתהליכי המרה.

 (מקור: Youtube)

פיצ'ר שני – שימור משתמשים וניתוח קוהורט (User-Retention & Cohort-Analysis)

כמעט לכל הכלים האנליטיים כיום ישנו מרכיב יחסית סטנדרטי לניתוח נטישות או לחילופין שימור של משתמשים (Retention). המרכיב נקרא Cohort-Analysis .

אך בשונה מכלים אחרים, ב-Mixpanel כולל הפיצ'ר 3 סוגי ניתוח שונים – מה שמאפשר הבנה מוגברת של סוגיית הנטישות.

 

שימור משתמשים חדשים (First Time Retention)

הפיצ'ר מיועד למדידת אחוז השימור שעשו משתמשים לאחר פעולת הצטרפות למוצר.
זהו הפיצ'ר בו נבחר על מנת למדוד את רמת השימור/נטישהה הכללית במוצר, ולאחר מכן לנתח גם כיצד רמה זו משתנה עבור כל סגמנט של משתמשים (לדוגמה: מדינה, מערכת הפעלה, מקור תנועה  וכיו"ב).
(Interface Source: Mixpanel)

 

שימור משתמשים קיימים (Recurring)

הפיצ'ר השני נועד לזיהוי חזרה של משתמשים קיימים על פעולות מסוימות במוצר, ופחות מכוון למשתמשים חדשים.

נניח שאנחנו רוצים למדוד משתמשים פעילים ברמה תקופתית – יומית (DAU – Daily Active Users), שבועית (WAU) או חודשית (MAU).
בהנחה שהגדרנו אירוע (Event) המודד מתי משתמש פעיל (לדוגמה: WAU), נוכל לראות איזה אחוז מהמשתמשים שלנו נשאר לאחרר כמה תקופות. לדוגמה: איזה אחוז מהמשתמשים שהיו פעילים בשבוע מסוים יהיו פעילים בשבוע שאחריו, לאחר שבועיים וכן הלאה.

 

עומק הפעילות של משתמשים קיימים (Addiction)

בשונה משני הפיצ'רים הקודמים, 'Addiction' מציג את שימור המשתמשים בצורה של תדירות שימוש, כאשר עבור כל Cohort של פעולה מסוימת, מוצג איזה אחוז מהמשתמשים מבצע את הפעולה בתדירות של מעל X ימים בשבוע/חודש, או מעל Y שעות ביום.

באמצעות התוצאה אפשר לזהות סגמנטים מעניינים בקרב המשתמשים הנוטים להיות פעילים יותר מאחרים.
מידע נוסף לגבי 3 הפיצ'רים של User-Retention ודגשים לגבי השימוש בהם תוכל למצוא כאן.

 

פיצ'ר שלישי – זיהוי Aha MomentsMixpanel Signal

כאן אנחנו כבר מתחילים להיכנס לחלקים היותר 'אקזוטיים' של Mixpanel….

הפיצ'ר יצא ממש לאחרונה (תחילת 2017), והוא נועד לזהות Aha-Moments במוצר שלך.

למה הכוונה ב-Aha-Moments?
מדובר בזיהוי אירועים ייחודיים שמעידים בסבירות גבוהה על שימור או נטישה של משתמשים. או במילים אחרות – זיהוי פעולות שלל משתמשים, אשר מעידות על ערך גבוה שקיבלו מהמוצר שלך.

מדובר בפיצ'ר חזק מאוד, כי הוא בעצם מאפשר לזהות מה הנקודות הכי חזקות של המוצר – אלה שמהוות את הליבה שלו.

טוויטר, לדוגמה, גילו שמי שעושה Follow על 6 אנשים נמצא בסבירות גבוהה מאוד להמשיך ולהשתמש במוצר. כתוצאה מכך – הם הכניסו את התובנה הזו לתהליך ה-Onboarding שלהם, ויצרו עליה דרמטית ב-Retention.

ב-Facebook התופעה היתה דומה – צירוף 7 חברים ב-10 ימים.

באמצעות Signal תוכל לזהות אירועים דומים גם אצלך במוצר.

כיצד בדיוק? תוכל לקרוא עוד בנושא כאן.

 

פיצ'ר רביעי – שאילתות מותאמות אישית על הנתונים – JQL

אף כלי אנליטי אינו מושלם בהיבט היכולות שלו. תמיד יהיו צרכים שכלי SaaS לא יוכל לממש.

לצורך מתן היכולת לתת מענה לצרכים ייחודיים – הוציאו ב- Mixpanel ממשק ייעודי להרצת שאילתות על הנתונים הגולמיים – JQL .

הממשק כולל Syntax המבוסס על JavaScript, ומאפשר תשאול של (כמעט) כל נתון שרוצים לבחון וכל שאלה שרוצים לתת לה מענה.

יחד עם זאת, הממשק אינו טריוויאלי לאנשים רבים. זאת, בעיקר לאור העובדה שהוא מחייב הבנה בשלל היבטים – Business, Product, Technology, Process, Data וכיו"ב. כך, ימצאו את עצמם אנשי מקצוע רבים מתקשים בתפעול שלו:

  • רוב אנשי ה-Data – הרגילים לעבוד מול SQL – יתקשו מול ה-Syntax והלוגיקה השונים כאן.
  • רוב אנשי ה-Product אינם מחפשים כניסה כ"כ מעמיקה לרמה הטכנית של הקוד.
  • אנשי פיתוח אמנם יבינו את הקוד, אך יתקשו באפיון האלגוריתם לפתרון הבעיה העסקית.

לכן, השילוב הייחודי של הידע הנדרש לצורך תפעול הפיצ'ר מחייב מומחה מיקספאנל .
(Interface Source: Mixpanel)

 

פיצ'ר חמישי – Mixpanel API

הרכיב האחרון בארגז הכלים הנדרש מכל מומחה מיקספאנל הוא היכרות עם ה-api.

זהו הכלי האולטימטיבי לצורך ביצוע כל פעולה אנליטית העולה על הדעת – ללא מגבלות.

הפעולות המתאפשרות כאן הן החל מעדכון אירוע (Event) קיים, וכלה בייצוא (Export) של כלל ה-Events ל-Database חיצוני.

הפעילות דרך ה-api כוללת גם שליחת Server Events – מה שמאפשר מעקב אחר פעילויות פסיביות של המשתמשים – דוגמת שליחת אימיילים וכיו"ב.

 

סיכום

Mixpanel הוא אחד מכלי האנליטיקס המובילים והמוכרים ביותר בעולם הסטארטאפים. הוא מאפשר מעקב אחר פעילות המשתמשים, ניתוח שלה והצגה בצורה ויזואלית לטובת הפקת תובנות לשיפור המוצר.

במאמר סקרנו 5 פיצ'רים אנליטיים עיקריים שכל מומחה מיקספאנל חייב להכיר.
הפיצ'רים שתוארו ממצים את היכולת של הכלי לאפשר הבנה עמוקה של המשתמשים במוצר, מה הם עושים בו ומהם הצרכים שלהם.
ההבנה הזו מאפשרת באופן האפקטיבי ביותר לשפר את המוצר וליצור צמיחה. ואלה, כמובן, שתי המטרות של כל כלי אנליטי, ובכלל של כל מיזם.

 

אם גם אחרי המאמר יש לך שאלות על מיקספאנל…

אז "קו חם למבולבלי מיקספאנל" אמנם עוד אין בישראל, אבל אשמח לתת לך כמה טריקים פשוטים כדי לייעל לך את העבודה איתו.

תוכל להגיב או לשאול כל שאלה על מיקספאנל ממש כאן למטה.

 

אהבת את המאמר? יש לך שאלה? קדימה!