Системы поведенческой аналитики для SaaS

Все больше продакт-менеджеров SaaS компаний приходит к пониманию того, что Google Analytics и Яндекс.Метрика — это конечно же здорово, но не слишком полезно и удобно, когда вам нужно быстро получить ответы на вопросы вроде «Кто из моих пользователей создал минимум три проекта в системе, но не логинился после этого в течении двух недель?». Конечно, знатоки этих систем веб-аналитики скажут мне на это «да вы просто не умеете их готовить». Не спорю — Google Analytics это такой комбайн, который можно адаптировать под практически любые задачи.. другой вопрос, насколько это удобно в реальной жизни?

Именно поэтому на рынке появился новый класс продуктов для анализа поведения пользователей, пожалуй наиболее известные представители которого — KISSMetrics, Mixpanel и HeapAnalytics, а также Totango. Сюда же с некоторой натяжкой можно отнести и Intercom — хотя это продукт немного из другой серии (я бы условно назвал его мини-CRM для веб-сервисов), в нем есть некоторые возможности, которые объединяют его с вышеназваными системами аналитики. Несколько особняком также стоят системы мобильной аналитики типа Flurry.

Мы в наших продуктах YouScan и LeadScanr начали пользоваться этими решениями, ниже я поделюсь с вами основными выводами, которые удалось сделать за несколько месяцев работы с ними.

Зачем поведенческая аналитика?

Я бы выделили три основных задачи, для которых SaaS компаниям нужны специализированные системы поведенческой аналитики:

1. Product Development. Количественный анализ метрик, связанных с поведением пользователей поможет вам более четко понять, какими функциями вашего продукта пользуются (или не пользуются) ваши клиенты, как именно они это делают, а также оперативно получить от них обратную связь. Вооружившись этими знаниями, вы сможете лучше планировать развитие вашего продукта.

2. Customer acquisition. Анализ воронок конверсий, автоматические сообщения при онбординге новых пользователей, а также в течении их пробного периода использования вашего продукта могут повысить конверсию из траял-версий в подписки.

3. Customer retention. Отток клиентов — главный враг SaaS компаний. Именно поэтому системы аналитики так важны — они помогут разобраться, насколько активны пользователи вашего продукта; идентифицировать тех, кто не получает реальной ценности и является кандидатом на отток (например не пользуется частью функций, или давно не заходит в систему). Понимая это, с помощью автоматических сообщений или индивидуального общения вы можете эффективно вовлекать и удерживать ваших платящих пользователей.

Думаю, это достаточно убедительные аргументы для того, чтобы серъезно задуматься о внедрении систем поведенческой аналитики, если вы еще это не сделали.

Краткое объяснение терминов: системы аналитики оперируют «событиями», которые передаются вашим приложением каждый раз, когда ваш пользователь совершает определенное действие на вашем сайте. Эти события могут иметь определенные параметры (свойства). Также, система аналитики хранит профили ваших пользователей, которые также имеют определенные свойства — как стандартные, так и те, которые вы определяете сами (имя, e-mail, количество денег на счету, время последнего логина и т.п.). Интеграцию с вашим продуктом можно провести как на фронтенде, так и на бекенде — для этого системы аналитики предоставляют различные API.

Проблема выбора

В таблице представлено краткое сравнение систем по основным возможностям, которые оказались важны для нас в этих системах. Зеленым выделены функции, сугубо уникальные для данного инструмента.

Основная возможность Intercom  это коммуникации с пользователями. Фактически, это мини-CRM для вашего сайта, где вы можете хранить всю историю общения с пользователями, а также сегментировать их по необходимым характеристикам (свойствам и совершенным событиям). Именно эта возможность сегментации пользователей в некоторой степени объединяет Intercom с двумя другими системами, т.к. она позволяет выявить сегменты пользователей со схожими характеристиками и более детально изучить их.

На этом аналитические возможности Intercom заканчиваются, зато в месседжинге ему нет равных — можно отправлять пользователям, отобранным по необходимым критериям, как e-mail сообщения (индивидуальные или автоматические), так и сообщения в внутри вашего продукта в виде всплывающих окошек-чатов или нотификаторов, прямо внутри которых пользователь может вам ответить.iio-message-097e6576

Эти возможности Intercom вызывают чистый восторг, и применений очень много — от приветственных сообщений новых пользователям до автоматических анонсов новых функций и «вовлекающих» писем во время пробного доступа.

Mixpanel к сожалению пытается сидеть на двух стульях: с одной стороны, это аналитическая система (как KISSMetrics), с другой стороны — там есть автоматический месседжинг (как в Intercom).  Проблема Mixpanel на мой взгляд в том, что у KISSMetrics при этом чуть больше функций по аналитике, а у Intercom — гораздо больше по месседжингу.

Например, в KISSMetrics есть возможность построить дашборд с ключевыми метриками (мы для наглядности вывели такой отчет на большой монитор в офисе): kiss-dash

в Mixpanel же такого сводного отчета нет, зато можно смотреть количество событий на графике в динамике по дням (чего кстати, в свою очередь нет в KISSMetrics: можно смотреть только динамику по одному конкретному событию, но нельзя вывести на график сразу несколько событий).

screenshot

Также, в KISSMetrics (и кстати в Intercom) есть просто киллер-фича, на мой взгляд: это возможность находить по фильтрам пользователей, которые совершили определенные действия внутри вашего продукта (то есть сгенерировали определенные события). В Mixpanel же пользователей можно сегментировать только по характеристикам (свойствам), которые явно записаны в их профиль.

Это создает коллосальную разницу в удобстве аналитики. Например, в KISSMetrics я могу, если захочу, найти «всех пользователей, которые n-раз заходили в систему за последние четыре дня, но при это ни разу не пользовались функцией X, и у которых на счету сейчас Y денег».

people-search

Возможности отправки пользователям автоматических сообщений в Mixpanel также ограничены — это только электронная почта (плюс in-app нотификаторы, но только для мобильных приложений). Нет in-app нотификаторов для веб-приложений, как в Intercom, и не хранится история переписки с пользователем.

Именно эти возможности оказались нам нужны, и поэтому мы пока для себя выбрали связку KISSMetrics (для глубокой аналитики) + Intercom (коммуникации с пользователями) вместо Mixpanel. Отказываться от Mixpanel даже немного жаль — так что если вы меня переубедите я чего-то не досмотрел в этой системе, буду рад. У нее на самом деле есть ряд своих интересных фишек: например, этапы в воронках конверсий могут состоять из нескольких условий (например, вы можете создать этап «оплатили подписку», в который попадут как те пользователи, которые пополнили счет кредитной карточкой, так и те, кто ввели промо-код), а также возможность считать «формулы» — например, вычислять соотношения метрик, суммировать и делить их и т.п. (своебразный встроенный Excel), ну и упомянутая ранее возможность строить график по динамике количества многих событий одновременно.

С HeapAnalytics пока поиграться не удалось, но насколько я понял при беглом анализе, основное отличие в том, что в KISSMetrics и Mixpanel вам нужно заранее определять события, которые вы хотите отслеживать, и настраивать их передачу из вашего продукта в систему аналитики, в то время как в HeapMetrics система «загребает» из вашего приложения все данные, которые только можно, а вы уже потом определяете, что вам интересно анализировать.  Вот здесь можно найти сравнение ее с другими системами — может пригодиться.

Сколько стоит

Стоимость KISSMetrics и Mixpanel находится в приблизительно похожем диапазоне — от $150/мес, KISSMetrics чуть дороже. Небольшой хак: у Mixpanel есть не слишком заметная на сайте опция получить бесплатно расширенный пакет, став партнером (то есть разместив у себя их логотип). С другой стороны, одна из самых интересных функций KISSMetrics — PowerReport (возможность как угодно манипулировать данными, комбинировать запросы и выборки по любым характеристикам, и строить практически любые отчеты, которые могут вам прийти в голову) доступна в пакете от $500/мес.

Кстати, у всех этих продуктов отличные службы поддержки — быстрые, четкие ответы на все возникающие вопросы ни разу не разочаровали. Всем твердая пятерка.

Итоги подведем

Если вы еще не начали пользоваться системами поведенческой аналитики, сделайте это прямо сегодня (в крайнем случае, завтра). Внедрив их, мы в YouScan реально почувствовали, что наше понимание того, как работают с системой наши пользователей, возможности по улучшению продукта и удержанию клиентов перешли на принципиально новый уровень. Чего и вам всем желаю.

А в следующем посте я постараюсь рассказать о том, как вооружившись инструментами, мы в YouScan подошли к вопросу анализа поведения пользователей, и что именно мы делаем на основе анализа этих данных.

Если я допустил какую-то неточность при описании возможностей систем, поправьте меня.

А какие системы аналитики используете вы?

  • Maximus Koretskyi

    Отличная статья, спасибо! А насколько большой смысл использовать эти системы если похожую аналитику можно сделать своими силами?

    • Ну все в мире в принципе можно делать своими силами — тут вопрос, сколько вам нужно потратить усилий и времени, чтобы написать собственный инструмент с подобными возможностями, и не лучше ли вместо этого заниматься развитием своего продукта?

      • Maximus Koretskyi

        Спасибо! Наверное у меня просто нет опыта работы с подобными системами. Я так понимаю их даже можно связать с реальными пользователями (с ID пользователей у меня в БД), да? Google Analytics и Yandex Metrika вроде не предоставляют такую возможность. Именно для того, что бы иметь возможность сопоставить посещения и действия с реальными пользователями (по ID у нас в БД), мы реализовали простую систему аналитики, которая просто логировала все действия пользователя, а потом из этих сырых данных в экселе можно были строить любые отчеты.

        • По своему опыту скажу, самое ценное для стартапа на начальном этапе — это обратная связь от пользователей. Платить ли за инструменты для ее получения или нет — зависит уже от специфики вашей ситуации, но главное в принципе целенаправленно эту обратную связь получать и анализировать

  • Alexander Brovko

    А totango и heapanalytics почему откинули?

    • SaaS Dojo

      Totango дочтаточно дорог (по крайней мере был раньше), HeapAnalytics — как-то руки не дошли попробовать. Вы юзали? Расскажите

  • Olga

    Это очень дорогие и сложные инструменты, мы пробовали в них разобраться, но нанимать аналитика только ради этого — дорого, и пока он научится с этим работать, а самим — тогда другая работа встает. В итоге мы нашли компанию , которая дает полное аналитическое сопровождение на базе этих инструментов и не надо самим ломать голову.

    • Ольга, странный тезис честно говоря ) Эти инструменты не дорогие и не сложные (хотя для кого как наверное :), а по моему мнению, просто необходимые любой продуктовой компании. Но если у вас просто рекламный пост, то ок )

  • Update: в Mixpanel теперь тоже есть Дашборд (сводный отчет)