Amplitude что это за программа

Содержание

5 способов использовать Amplitude для маркетинга

Amplitude — система продуктовой аналитики. Она анализирует, как пользователи взаимодействуют с продуктом, и помогает оценить окупаемость инвестиций в рекламные кампании. Разберем, чем Amplitude полезна вашему бизнесу.

Конверсия на этапах воронки

Amplitude помогает понять, почему одни сегменты пользователей конвертируются в покупателей, а другие — нет.

Можно работать с лояльностью: раздавать купоны, предлагать скидки, дарить подарки — это помогает увеличить LTV покупателя и оптимизировать верхнюю часть воронки. Но если покупателям что-то мешает совершить повторную покупку, они продолжат получать купоны, а продажи не вырастут.

Когда пользователи видят ценность в продукте, может быть несколько причин, почему они так и не совершат целевое действие. Часто причины в самом продукте: неудобная навигация или непонятные условия продажи.

Разобраться помогает продуктовая аналитика — она показывает, на каком этапе воронки проседают продажи. Пример воронки повторной покупки музыкального сервиса:

Половина пользователей совершили повторную в течение месяца — это 7% от общего числа всех пользователей. Для подобных сервисов это высокая конверсия

В примере с музыкальным сервисом есть смысл поработать над повышением конверсии в первую покупку: сейчас это 18% от всех зарегистрировавшихся в сервисе.

Кейс Patreon. Анализируя поведение пользователей в Amplitude, Patreon оптимизировали страницы публикаций авторов и внедрили новый функционал. В результате конверсия в оплату увеличилась в 2 раза.

Отчеты: Event Segmentation, Funnel Analysis, Compare Behaviors, Retention, Cohorts.

Конверсия по источникам рекламы

Amplitude сравнивает рекламные каналы и находит самые эффективные для привлечения лидов: чем качественнее трафик, тем больше стоит вкладываться в канал. С помощью анализа воронок можно определить, какой источник эффективен для привлечения лидов.

У всех каналов одинаковая конверсия, 70% пользователей не совершают покупку

Если на каком-то этапе много пользователей не совершают покупку, создайте когорту. Вы сможете подробнее изучить ее и сравнить с другими когортами.

Пример создания когорты пользователей iOS из Берлина, совершивших хотя бы одну покупку за последние 30 дней

Отчеты: Funnel Analysis Group By, Retention, Stickiness.

Интеграции: Appsflyer, Adjust, Branch.

Когорты для похожих аудиторий

Amplitude анализирует рекламные кампании и сегментирует аудиторию на основе кликов или подписок.

Можно экспортировать пользователей через когорты в другие инструменты. Например, создать группу пользователей, которые выполнили ключевое действие, а затем загрузить их в look-alike на Facebook. В результате получится таргетироваться на похожих пользователей и приводить качественный трафик на сайт.

Пример группы пользователей, которые вернулись за повторной покупкой:

Группа создана на основе желаемого поведения: совершения повторной покупки

Полученную в отчете когорту пользователей можно экспортировать в Facebook через интеграцию с Amplitude:

После этого информация о лояльных покупателях может использоваться для поиска похожей аудитории.

Вы найдете look-alike аудиторию в разделе «Пользовательские аудитории»

Отчеты: Cohort-Sync, Funnel Analysis, Retention, Stickiness.

Интеграции : реклама Facebook.

Кампании на основе поведенческих когорт

Чтобы привлекать качественный трафик, Amplitude позволяет таргетироваться на пользователей, которые ранее взаимодействовали с продуктом. Для привлечения пользователей можно отправлять push-сообщения и письмами, предварительно заручившись согласием на получение рассылок.

Создайте группу пользователей с интересующим поведением: например, группу тех, кто не совершил повторной покупки. Им можно отправить специальное предложение со скидкой или подарочный купон на вторую покупку.

Чтобы экспортировать пользователей, нажмите Export CSV и загрузите полученный файл в сервис рассылок. Если у Amplitude есть интеграция с конкретным сервисом рассылок, вы сможете автоматически отправлять пользователям письма

Кейс онлайн-школы ABA English. С помощью поведенческих когорт школа увеличила доход на 80% и повысила конверсию в подписку в 4,5 раза. Доход с мобильных устройств вырос в 3 раза.

Отчеты: Cohort-Sync, Event Segmentation, Funnel Analysis, Cohorts.

Интеграции: Braze, Iterable, Urban Airship.

Помогает проводить А/В-тесты

Тесты помогают выявлять полезные изменения на конкретном этапе воронки. Amplitude определяет, являются ли различия статистически значимыми, и выбирает вариант с наибольшей конверсией.

Анализ раздельных тестовых воронок музыкального сервиса. Конверсия в покупку выросла на 68% после того, как на экран оплаты добавили обложку альбома:

Отчеты : Funnel Analysis, Event Segmentation, Retention, Stickiness.

Интеграция: Optimizely, Apptimize.

Поможем повысить продажи

Adventum — единственный реселлер Amplitude в России. Чем мы полезны:

Источник

Amplitude — аналитический хаб, которому нет равных

Jul 4, 2017 · 8 min read

Я давно являюсь большим фанатом и поклонником системы аналитики Amplitude. Признаюсь, даже бы стал их бренд-амбассадором в Украине, если бы предоставилась такая возможность.

Влюбился в эту систему благодаря Alex Tyagulsky. Я благодарен ему сейчас и буду благодарен всегда за время, которое он в меня вложил, а Amplitude лишь малая часть тех инструментов и знаний, которые мне удалось у него подчерпнуть.

Почему у меня к ней такая любовь, в сравнении с другими популярными сервисами, за меня, довольно детально, уже написал Олег Якубенков.

Статье уже больше г о да, интерфейс Amplitude изменился (в лучшую сторону), однако, статья не потеряла актуальности и все преимущества Amplitude остались при ней.

Я немного пройдусь по тем же пунктам, которые описывал у себя Олег, для тех кто не захочет переходить на другую статью, а затем расскажу более детально о возможностях интеграции и почему Amplitude уникальна в своём роде.

Event properties, user properties, user profile

Существует профиль пользователя, в котором хранится по умолчанию собираемая информация (city, device, os, version, etc.), а также кастомные user property, которые вы можете передавать по событию.

Кроме этого, у любого события может быть свой параметр. Простой пример: можно создать событие нажатия на кнопку меню “Menu Icon”, а в качестве его параметра(property) использовать то место, откуда был совершен переход. Назовём параметр ‘source’.

В самом параметре мы можем передавать любое значение, которое захотим. В нашем случае мы будем его передавать с трех экранов, на которых есть одна и та же иконка: Order, Settings, Notifications.

В результате получаем такие данные в Amplitude при нажатии на иконку Menu на экране Settings.

Сегментация пользователей и ивентов

Amplitude позволяет очень гибко работать с сегментацией ивентов и user property по их параметрам. Это удобно как и для анализа отдельных событий, так и при работе с воронками.

Сегментация пользователей протянута через все основные инструменты, предоставляемые Amplitude: сегментация, воронки, ретеншн, анализ денег. Это открывает нам обширные возможности, о которых немного ниже.

Пользовательские сегменты можно строить как на основе стандартных значений, которые передаёт Amplitude (город, страна, оператор связи, версия ОС, версия приложения), так и по нашим кастомным значениям user property.

Гибкая работа с Retention

В отличие от большинства систем, Amplitude умеет не просто считать общий retention, а сравнивать его по пользовательским сегментам.

Кроме этого, еще можно смотреть Change Over Time, где будет видна динамика изменений по ключевым дням (1,7,14,30) и позволяет видеть прямое влияние изменений на продукт.

Воронки

Как и у ивентов, у воронок есть возможность сегментировать каждый ивент по неограниченному числу параметров, посмотреть на сегменты пользователей относительно этой воронки или сгруппировать по user property.

Из приятных бонусов это то, что можно ограничить окно конверсии воронки или посмотреть Conversion Over Time чтобы отслеживать влияние изменений в продукте на воронку.

Пользовательские когорты

Пожалуй, лучше чем Олег, про когорты я не напишу.

А вот теперь, когда я рассказал про все стандартные инструменты, можно перейти к самому крутому, что есть в Amplitude.

Представьте, что вы анализируете воронку и видите, что на определенном шаге у вас потерялось 30% пользователей. C помощью Amplitude вы можете создать из этих пользователей отдельную когорту, а потом изучать ее с помощью всех инструментов, которые мы обсуждали ранее.

Что особенно удобно — такие когорты можно использовать как сегменты пользователей.

Когорты можно создавать практически в любом инструменте Amplitude. Будь то те кто не вернулись на 7 день (retention), drop-off % в воронке, из event segmentation или в специальном инструменте Behavioral Cohorts, который позволяет провести очень тонкую настройку.

Во время изучения когорты может стать интересно как именно действует конкретный пользователь. И у Amplitude есть ответ на этот вопрос: можно зайти в профиль пользователя и посмотреть последовательность всех его ивентов.

Другие инструменты

Еще есть специализированные чарты по работе с Revenue и LTV, проверка валидности in-app покупок (что даёт достаточно точные цифры).

User Activity позволяет смотреть ивенты лайв, что сильно облегчает интеграцию и проверку валидности присылаемых ивентов на этапе теста. Реальная задержка от момента трека ивента до момента попадания в амплитуду колеблется от 1 до 3 минут.

Интеграция со сторонними сервисами

А вот с этого момента я бы хотел немного подробнее рассказать об интеграции с сервисами, о которой Олег упомянул достаточно вскользь.

Одним из ключевых факторов при выборе системы аналитики было то, что я хочу агрегировать максимум данных в одном месте.

Анализ маркетинговых кампаний и каналов

Одна из задач состоит в том, чтобы понять эффективность различных каналов привлечения и отдельных кампаний не только с точки зрения показателей конверсии, но и увязать это с Retention, LTV и пользовательским поведением в целом.

Для этого я решил попробовать интеграцию с Branch.io (deep linking provider). Консультацию по интеграции мне любезно дал бренд амбассадор Branch Ruslan Nazarenko.

В Бранч я могу создать диплинк и использовать его внутри рекламных кампаний. Данные о том, что это за кампания и какой канал использовался я могу передавать в Amplitude за счёт интеграции из коробки.

Интеграция оказалось очень простой. Все что нужно сделать в Branch, это ввести API Key Amplitude проекта, а после, вбить данные карты, так как интеграции у них платные. И не забыть подключить SDK Branch к продукту с валидными ключами.

Есть всего два типа ивентов, которые отсылает Branch: установка и открытие. Ивенты в Amplitude передаются со всеми значениями, которые были указаны при создании ссылки внутри Branch.

В моем случае значения, которые я передавал из Бранч, были значения campaign и channel. Также бранч передает и другие проперти, которые можно использовать в работе с сегментами: feature и tag, однако, остальное нельзя использовать для построения сегментов.

Важно знать
Само событие из Branch приходит в Amplitude и отображается в User Activity или профиле пользователя мгновенно.

Однако, по каким-то абсолютно необъяснимым причинам, у некоторых пользователей Amplitude, в число которых я попал, интеграционные User Property в поисковых подсказках, во время построения графика, могут отображаться с задержкой 24–48 часов.

При этом, если вбить значение в поле поиска и применить, то график все равно будет построен.

Как самый простой пример, я построил User Composition Chart, на котором можно увидеть распределение пользователей относительно различных каналов.

Однако, имея данные по каналам и кампаниям можно копнуть глубже, и, например, построить воронку конверсии и проанализировать её относительно сегментов, созданных из кампаний.

Поле деятельности с сегментами компаний на самом деле ограничено только вашей фантазией. Анализ LTV, Revenue, Retention на основе канала или кампании даст много пищи для размышлений и в правильных руках поможет бизнесу двигаться в нужном направлении.

A/B тестирование

Как и в ситуации с маркетинговыми каналами, задача стоит не просто проверить насколько версия ‘A’ работает лучше или хуже версии ‘B’ по ключевым метрикам. Важно понять почему она работает хуже, и действительно ли хуже.

Вполне реальной может быть ситуация, когда один из вариантов показывает более низкую конверсию в покупку/регистрацию, но при более детальном изучение оказывается что он имеет более высокие значения ARPU, ARPPU и LTV на длинной дистанции.

На самом деле пример выше касается и маркетинговых каналов привлечения.

Интегрируя инструменты A/B тестирования с Amplitude, у нас появляется уникальная возможность исследовать пользовательские сегменты, которые участвуют в тестах и находить причины неудач и побед.

Я выбрал Firebase как инструмент для создания самого эксперимента и разделения трафика/пользователей. Он бесплатный и даёт возможность менять долю группы в эксперименте на лету. Сам же анализ полученных данных я решил проводить в Amplitude.

Чтобы начать передавать данные в Amplitude нужно присвоить каждому эксперименту свой User Property, а для версий эксперимента— значения (Value). Точно так же, как мы делали с обычными User Property.

Например, у нас есть эксперимент A/B_Test_Signup. С несколькими значениями: Simple_SignUp, SignUp_with_Social, Full_SignUp

После того как пользователь попал в одну из групп тестирования в его профиль будет записано соответствующее значения эксперимента.

Важно знать
Я рекомендую для каждого эксперимента заводить отдельный User Property. Это нужно делать для того, чтобы когда пользователь попадает в несколько экспериментов значение эксперимента в User Property не перезатиралось самой Amplitude.

Note: В бесплатной версии Amplitude вы ограничены 1000 User Property.

Имея настроенную интеграцию и правильную передачу ивентов, можно смотреть данные по экспериментам. Что немаловажно — в реальном времени.

Можно посмотреть на воронку как мы это делали раньше: сгруппировать данные по User Property A/B_Test_Signup.

А можно посмотреть по-другому. Amplitude даёт отдельный вид отображения для A/B тестов, в котором можно выбрать одну из версий тестов как baseline с котором стоит сравнить остальные версии.

В данном случае я взял в качестве baseline версию Simple_SignUp (0% на графике) и решил посмотреть насколько от него отличаются другие версии.

Ещё есть возможность отображения графика не только как Improvement Over Baseline, но и как Chance To Outperform. По сути этот функционал помогает предсказывать шансы на победу одного из вариантов в ходе тестирования.

Сам я еще не до конца уверен в его точности, но попробовать поэкспериментировать стоит.

Стоимость

Amplitude можно использовать бесплатно с ограничением в 10 000 000 ивентов, 1000 уникальных user properties и 2000 уникальных event properties. Так же некоторые фичи будут недоступны в бесплатной версии, но для большинства это не будет критичным.

Для тех кому нужны расширенные возможности и неограниченное число ивентов нужно будет заплатить 2000$ в месяц или общаться на счёт enterprise plan.

В заключение

Конечно, нельзя ограничиваться только сторонними сервисами в анализе данных по продукту. Довольно часто ответы на некоторые вопросы могут быть только при анализе собственной базы данных.

Однако, если выбирать инструмент для анализа: пользовательского поведения, решений в интерфейсе и каналов привлечения в одном месте — то аналогов Amplitude по удобству, инструментарию, цене и простоте работы на данный момент на рынке нет.

Понравилась статья? Похлопай 👏 и поделись — это лучшее спасибо.

Материал всегда выходит первым в блоге Nick On Air и телеграм канале Nick On Air. Подпишись, чтобы получать уведомления.

Источник

Amplitude: инструкция для новичков

Часть 1: как зарегистрироваться, настроить рабочее пространство, добавить проект и команду.

Amplitude — сервис для анализа пользовательского поведения в вебе и мобильных приложениях. Про возможности Amplitude отличный материал написал Олег Якубенков из Go!Practice. Я же в этом цикле статей расскажу, как стартовать в Amplitude: зарегистрироваться, настроить рабочее пространство, собирать статистику и строить дашборды с диаграммами.

Чтобы зарегистрироваться, заходим на главную страницу сервиса — amplitude.com. Раньше ссылка на регистрацию была в топе, теперь же придется идти более долгим путём — через меню «Product» вверху слева (все нужные ссылки подчеркнул красным). В нём выбираем первый продукт — «Behavioral Analytics Platform», а там кликаем на фиолетовую кнопку «Sign up for free».

upd: Зарегистрироваться можно и через кнопку «Explore demo now» — работает так же, как и обычная регистрация, но конвертит пользователей лучше (спасибо комментаторам).

Форма регистрации простая: имя-фамилия, рабочий имейл, название компании, страна и по желанию номер телефона. Жмём «Let’s get started» и попадаем в демо-раздел: примеры дашбордов и предзалитые данные: можно посмотреть возможности системы. Но чтобы получить бесплатный тариф, надо подтвердить имейл — проверьте почту и перейдите по ссылке. Придумайте пароль.

На главной есть ещё одна важная опция — «Explore demo now». Ссылки по центру страницы, и сверху справа. Если интересно потыкаться в случайные данные, бесплатно глянуть возможности Amplitude и полюбоваться на красивые диаграммы — кликайте.

Но это не всё — вы пока в демо-режиме. Надо кликнуть по надписи на синем фоне вверху страницы «Set up on the Free Plan». Ещё раз проверьте название организации и выберите короткую ссылку для аккаунта компании в Amplitude. Теперь вас попросят выбрать сферу деятельности компании и предложат стартовать в Amplitude.

Да, будет ещё один шаг:) Если вы собираете и отправляете в сервис данные жителей Евросоюза, придётся заполнить и подписать DPA — соглашение об обработке данных. Если жители Евросоюза вас не интересуют — нажмите «Мне не нужно DPA». Completed. Теперь у вас личный кабинет, 10 млн пользовательских событий в месяц и урезанные возможности системы.

Аккаунт готов — начинаем его настраивать. В Amplitude есть две сущности: организация и проект. По логике разработчиков организация — это ваша компания (один аккаунт — одна организация), а проекты — это аналитика по разным источникам данных. Например, организация — «Игровые решения», а проекты — «iOS Веселый дачник», «Android Веселый дачник», «Web Веселый дачник».

Если вы делаете сразу несколько приложений, придется создавать много проектов в одной организации — вряд ли вы захотите оплачивать несколько аккаунтов:) Организация создается, когда вы подтверждаете имейл — и короткая ссылка на ваш раздел Amplitude как раз указывает на неё.

На рабочей странице организации можно создать ещё одну организацию — вкладка «Create Organization» слева снизу. Для переключения между ними есть вкладка «Switch Organization». Но помните, политика Amplitude жесткая: новая организация — новый аккаунт в системе, а значит, ещё один чек, если вы не на бесплатном тарифе.

Пока вы не создали проект, никакие данные отправить в Amplitude вы не сможете — именно к проектам привязаны API Key и Secret Key, с помощью которых ваше приложение будет общаться с системой. Кнопка «Create Project» вынесена на главную страницу организации. Кликаем, вводим название проекта и Amplitude открывает страницу настроек. Здесь можно выбрать первый день недели, временную зону и еще ряд опций — по умолчанию всё стоит нормально, но мало ли.

Источник

Как настроить продуктовую аналитику и усилить data-driven культуру в компании

Для омниканальной продуктовой аналитики Лига Ставок использует систему Amplitude, прошедшую пилотные испытания с воронкой, регистрация-идентификация. Наша задача — помочь клиентам «в один клик» приступить к игре.

Опираясь на данные, полученные из Amplitude, мы сформировали гипотезы: «Почему клиенты не завершают идентификацию?» и начали проверку. Одни оказались успешными, другие менее, но эффект положительный. Подключили максимум клиентских событий к сервису, собираем и анализируем данные, делаем выводы, планируем следующие задачи, опираясь на аналитику, и хотим показать на практике, как мы улучшаем наш продукт.

Работа с данными без Amplitude

Как появилась аналитика данных

В начале 2020 года в Лиге Ставок сформировали новый отдел «Центр аналитики»‎ (Data Office), который стал связующим звеном для подразделений бизнеса по предоставлению данных и проведению исследований.

Но с созданием команды появлялись новые требования к источникам данных, что подсветило главный недостаток в аналитике: отсутствие отдельной системы с данными о поведении пользователей в продукте. Поэтому тогда же в начале 2020 по запросу Дмитрия Урдина, главного менеджера по продукту в Лиге Ставок, было принято решение о внедрении системы продуктовой аналитики. Вопрос был только в том, какую выбрать.

Кто работал с данными

Основной упор в продукте делали на привлечении трафика, поэтому требовался сбор и анализ данных как для команды маркетинга, так и для всего бизнеса. До появления Data office и продуктовой аналитики задачи по аналитике были абстрактные, без конкретных целевых результатов. Поэтому в процессе сбора данных возникали проблемы:

Сложно было определить приоритетность задач, а их выполнение занимало от недели до нескольких месяцев;

В каждом подразделении были собственные аналитики, свои источники и модели расчета. Поэтому одни и те же показатели часто отличались по качеству и наполнению;

Из-за большой нагрузки или отсутствия web-аналитика маркетологи и менеджеры по развитию продукта не могли получить полноценную информацию о метриках, даже если имели доступ в системы Яндекс.Метрика, Google Analytics, AppsFlyer. Им приходилось оставлять заявку в Help Desk и, в зависимости от приоритетов и свободного времени сотрудников, ждать ответ от нескольких часов до недель;

Отсутствие контроля качества. В команде не было человека, который бы проверял корректность сбора давно введенных событий. Они проверялись только при аномальных росте или падении.

Мы поняли, что оценить эффективность всех команд, влияющих на продукт, и обеспечить стабильный рост бизнеса можно только на основе точных данных. Так проблема сбора и анализа данных о пользователях в продукте стала ключевой.

Проблема — нехватка данных о пользователях по использованию продуктов компании

Чтобы решить эту проблему, мы использовали стандартные системы: Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppsFlyer и внедряли систему аналитики Matomo. Не все данные собирались корректно, и в in-house решениях часто возникали проблемы, например, с базой данных Matomo при высокой нагрузке. Поэтому базу приходилось очищать, в том числе и от нужных данных. Наш опыт лишь доказывает, что в большинстве случаев для продуктовой аналитики лучше использовать готовое решение, а не делать собственную систему.

Решение — внедрение системы продуктовой аналитики Amplitude

Чтобы принять решение о покупке Amplitude, мы прошли несколько этапов внедрения этой системы:

1 этап — Аудит

На этом этапе аналитикам Adventum нужно было проанализировать, как устроена аналитика у нас в компании и выявить узкие места, которые требуется улучшить. Для этого составили список вопросов:

«На этом этапе нужно было выявить основные проблемы в процессах и дать рекомендации по их устранению. Ведь самое важное для data-driven компании — это удобные процессы по работе с данными. Данные должны быть доступны, понятны, подкреплены документацией и регламентами. Немаловажно — вовлечение сотрудников и их обучение по каждому из пунктов. Именно на это были направлены наши усилия в дальнейшей работе».
Вадим Шестаков, руководитель отдела аналитики Adventum

2 этап — Подготовка к тестированию

Перед тестированием важно определить, какие именно события отправлять в Amplitude, и записать их в единый реестр — перечень действий, которые совершает пользователь на сайте. Реестр помогает разработчикам понять, что значит то или иное событие, если это не очевидно из названия.

На этапе обсуждения планировали разметить небольшой участок воронки — регистрацию в iOS приложении, потому что там уже была настроена отправка событий в системы аналитики, но после составления схемы и реестра событий мы решили сразу разметить основные воронки регистрации, ставок и заключения пари.

В процессе разметки мы выделили особенности строения продукта в сфере беттинга, которые задали нам вектор дальнейших действий: большое количество ивентов, на которые можно сделать ставку, и множество вариантов исхода ставки. Они дробятся, поэтому на сайте может происходить несколько сотен разных событий в день. Мы ввели более крупные категории по видам спорта, лигам и добавили id событий, чтобы легче их отслеживать. По правилам безопасности в беттинге нельзя передавать данные о стоимости «покупки»‎. Поэтому мы концентрировались на исследовании пользовательского пути, а не на сумме пари.

3 этап — Проверка концепции (Proof of Concept)

Пока данные по воронкам собирались, мы с командой Adventum приступили к обсуждению Proof of concept (POC) — критериев эффективности внедрения Amplitude в продукт. Цель — решить, как мы на своей стороне будем измерять ценность системы.

Результатом стал документ, где были прописаны:

На этом же этапе аналитики Adventum провели оценку стоимости на основе примерного количества отправляемых событий в месяц (50-100 млн).

4 этап — Тестирование

На этот период нам подключили расширенную версию Amplitude и организовали тренинг, чтобы научить наших сотрудников пользоваться системой и показать, какие инсайты можно найти с помощью ее инструментов.

5 этап — Принятие решения

«Сначала мы думали, что когда запустим Amplitude, она как волшебная палочка по взмаху ответит на все вопросы, которые нас интересовали, подсветит все точки роста в продуктах. Когда мы интегрировали систему и запустили в нее данные, то поняли, что самый сложный вопрос заключается в разметке продуктов: как разметить каждый элемент продукта, чтобы выстроить их в цепочку и понять, где слабое место».
Алексей Кочанов, начальник отдела Data Office Лиги Ставок

Наша команда сформировала задачи для Amplitude, которые мы хотим решить с помощью системы:

1. Удерживать клиента, найти причины низкой конверсии, оттока и уменьшить его.
2. Увеличить конверсию в регистрацию, совершение ставки и депозит.
3. Интегрироваться с другими системами.
4. Отслеживать Customer journey map (CJM) и следить за воронками в регистрацию, ставку с пониманием всех шагов и скорости их прохождения.
5. Отслеживать, из какого раздела совершается ставка.
6. Отслеживать работу с корзиной (купонником), куда пользователь добавляет события: почему «покупка»‎ ставки не удается, какие исходы бросают и почему.
7. Отслеживать, что люди, пришедшие по целевой компании, выполняют условия, а если нет — откуда уходят: с неинформативного лендинга, на этапе авторизации, и так далее.
8. Отслеживать, пользуются ли клиенты новыми фичами и как ими пользуются.

Как сейчас работают с данными в Amplitude

С Amplitude каждый в Лиге Ставок может обратиться к данным, проанализировать их и предложить гипотезы по развитию продукта или решению проблемы. Раньше это могли сделать только руководители отделов. Благодаря этому у наших команд появился инструмент оценки: KPI по конверсиям и другим целям.

На ранних этапах внедрения Amplitude системой пользовались единицы сотрудников Лиги Ставок. Спустя полгода сервисом продуктовой аналитики активно пользуются 30 сотрудников.

С появлением единой системы продуктовой аналитики изменилась и структура нашей компании: помимо нового отдела Data office в Центре аналитики, создается отдел исследования пользовательского опыта. Всего в центр сейчас входят 7 человек, которые собирают, обрабатывают и используют данные в аналитике. И это только начало — Лига Ставок активно растет и ищет новые таланты. Узнайте больше о компании, атмосфере и посмотрите открытые вакансии. А если не нашли подходящую, отправьте резюме на hr@ligastavok.ru
Евгения Агеева, руководитель направления комьюнити в Лиге Ставок

Какие данные мы собираем в Amplitude

Максимальная разметка продуктов: она приближена к e-commerce, у нас те же товары (ставки) и корзина (купонник), но без передачи информации о деньгах. Для этого сделана интеграция с корпоративным хранилищем компании, где финансовые данные объединяются с данными продуктовой аналитики по пользователям.

Это решение позволяет дополнить профиль клиента в Amplitude с помощью данных из CRM. Теперь есть возможность сегментации по импортированным данным для проведения продуктово-поведенческой аналитики не только интересующих клиентских когорт при работе с гипотезами, а общепринятых сегментов букмекерского бизнеса.

Цифровой путь клиента в продукте: на данных, которые фиксируются в Amplitude, будут выстраивать рекомендательную систему с персональными предложениями.

Какие инсайты получили от внедрения Amplitude

Благодаря внедрению системы Amplitude наши аналитики обнаружили слабые места в продукте и внутренних процессах:

Некорректно собираются данные об ошибках. Когда клиент делает ставку и сталкивается с ошибкой, он получает уведомление об этом. Это событие записывается в мастер-систему и уходит в работу к аналитикам. Ошибки отправляются рандомно, поэтому их сложно отследить и быстро исправить.

Сложный этап регистрации и первой ставки. Он строится по большой воронке: пользователю нужно заполнить анкету в несколько страниц, добавить документы, дождаться валидации и пройти еще много шагов, чтобы в итоге сделать ставку. Это воронка, в которой на каждом шаге может уйти пользователь. Поэтому было важно найти в ней узкие места и улучшить их.

Нужно создать процесс работы с данными. В требованиях к команде разработки стали подробно описывать, какие шаги пользователя в продукте передавать в Amplitude. Так, продакт-менеджеры и маркетологи выявляют популярные и непопулярные места в сервисе, а также предлагают гипотезы по улучшению пользовательского опыта.

Что планируем дальше

«После внедрения Amplitude мы пересмотрели все наши подходы как до, так и после принятия решения. Это важный фактор, который повлиял не только на наш подход к решению проблем, но и на корпоративную культуру компании. Мы угадали с системой, а дальше все зависит от того, как мы научимся ее использовать».
Алексей Кочанов, начальник отдела Data Office Лиги Ставок

Таким образом команда Data office хочет повысить лояльность клиентов и влиять на их поведение с помощью собранных данных.

«Мы прошли долгий путь настройки подробного сбора данных с сайта и приложения Лиги Ставок, провели полный онбординг клиента в систему Amplitude: от обсуждения основного фокуса аналитики до обучающих мероприятий по работе с платформой. Теперь сотрудники Лиги Ставок могут самостоятельно работать с данными, искать полезные инсайты и делать продукт лучше, не дожидаясь ответа от отдела аналитики.
Я рад, что совместно с коллегами из Лиги Ставок нам удалось проделать такую работу и заложить основу культуры продуктовой аналитики в компании».

Вадим Шестаков, руководитель отдела аналитики Adventum

Культура продуктовой аналитики ведет к увеличению числа гипотез, ускорению разработки и росту метрик. Каких результатов нам удалось добиться, вы узнаете в следующих кейсах.

Источник

Операционные системы и программное обеспечение