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.