Best Practices, die Sie beim Erstellen oder Weiterentwickeln Ihres Analytics-Trackings befolgen sollten

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde ursprünglich am 10. Januar 2021 im Iteratively-Blog veröffentlicht.

Ein Verfolgungsplan ist ein lebendiges Dokument (oder er kann in einem Tool wie Amplitude leben) und beschreibt normalerweise, welche Ereignisse und Eigenschaften verfolgt werden sollen, was sie bedeuten und wo sie verfolgt werden. Es hilft bei der Kodifizierung einer Single Source of Truth für Ihre Analysen und stellt Ihren Entwicklern die Details zur Verfügung, die sie benötigen, um das Analytics-Tracking (oder Schema) in der Codebasis Ihres Produkts zu instrumentieren.

Und warum braucht man einen? Nun, ohne einen Tracking-Plan ist es sehr schwer zu wissen, welche Ereignisse Sie in Ihrem Produkt erfassen und was sie bedeuten. Es hilft auch sicherzustellen, dass die von Ihnen erfassten Daten über Ihre Quellen hinweg konsistent sind (denken Sie an iOS, Android, Web, Backend) und gibt Datennutzern ein Verständnis dafür, welche Daten sie zur Analyse in Tools wie Amplitude oder direkt in Ihrem Data Warehouse durchsuchen können .

Neben dem Tracking-Plan benötigen Sie auch einen Prozess, wie Sie Ihr Analytics-Tracking definieren, instrumentieren und verifizieren. An diesem Prozess sind in der Regel Ihre Produktmanager, Datenanalysten und Entwickler beteiligt.

In diesem Beitrag untersuchen wir einige Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass Sie und Ihr Team erfolgreich sind und die Vorteile eines Tracking-Plans und -Prozesses nutzen können, um Ihre Analysen auf die nächste Stufe zu heben.

Beginnen Sie mit Ihren Zielen und Kennzahlen

Es ist wichtig, dass Sie mit der Skizzierung Ihrer Metriken beginnen und sich dann zu den Ereignissen durcharbeiten, die Sie benötigen, um diese Metrik ordnungsgemäß zu melden. Ohne eine Verbindung zwischen Ihren Zielen, Metriken und Ereignissen erhalten Sie höchstwahrscheinlich einen umfangreichen Tracking-Plan und Daten, die Sie eigentlich nicht benötigen, und verpassen gleichzeitig wichtige Ereignisse für Ihr Unternehmen.

Es hilft Ihnen auch, Ereignisse für die Instrumentierung zu priorisieren, und zwingt Produktmanager und Datenanalysten hoffentlich dazu, nicht nur über das Ziel oder die Erfolgsmetrik für ein neues Feature nachzudenken, sondern auch, wie sich dies in das tatsächliche Tracking übersetzt, das im Produkt erforderlich ist, um dies zu messen.

Vergessen Sie nicht die Ereignis- und Benutzereigenschaften

Eigenschaften sind der Ort, an dem Sie alle Details zu einem Ereignis oder Benutzer erfassen können. Sie beschreiben den Kontext rund um das Ereignis oder den Benutzer und ermöglichen Ihren Analysten das Gruppieren, Filtern und Kohortieren.

Es gibt zwei Arten von Eigenschaften: ereignisspezifisch (z. B. der mit einem Kaufereignis verbundene Umsatzbetrag) und benutzerspezifisch (z. B. demografische Informationen über einen Benutzer). Den meisten Ereignissen und Benutzern sind mehrere Eigenschaften zugeordnet, und wie bei Ihren Ereignissen empfehlen wir Ihnen, nur das zu erfassen, was Sie benötigen, und klein anzufangen.

Stellen Sie Konsistenz her und halten Sie es einfach

Ein Hauptgrund für Probleme mit der Datenqualität sind inkonsistente Namenskonventionen. Möglicherweise erfasst ein Team ein Ereignis als „Song Played“, während ein anderes Team dasselbe Ereignis als „Song_Played“ erfasst. Dies führt dazu, dass Analysten viel Datenmüll oder, noch schlimmer, unvollständige Berichte haben.

Vereinbaren Sie eine Namenskonvention für Ihre Ereignisse und Eigenschaften und stellen Sie sicher, dass sie allen Beteiligten klar ist, wenn Sie Analyse-Tracking definieren und instrumentieren (oder verwenden Sie ein Tool wie Amplitude, um sie einfach durchzusetzen).

Legen Sie neben Ihren Namenskonventionen auch einen Rahmen für Ihre Veranstaltungen fest, z. B. „Objekt-Aktion“. Wählen Sie zuerst Ihre Objekte aus (z. B. „Song“) und definieren Sie dann Aktionen, die Benutzer an diesem Objekt ausführen (z. B. „Gespielt“, „Pausiert“), um Ereignisse wie „Song gespielt“ oder „Song angehalten“ zu erstellen. Und schließlich einigen Sie sich auf eine Zeitform (z. B. „Song Played“ oder „Song Play“).

Bestimmen Sie, wo Ereignisse erfasst werden sollen

Sie haben Möglichkeiten, wenn es um Analytics-Tracking geht, und es ist wichtig, die Vor- und Nachteile zu verstehen, um die optimale Mischung zu bestimmen, die Ihren Geschäfts- und Analyseanforderungen entspricht. Viele Unternehmen beschränken sich darauf, Ereignisse nur clientseitig zu erfassen und die serverseitige Ereigniserfassung nicht zu nutzen.

Das Erfassen von Ereignissen auf dem Server ist zuverlässiger und wir empfehlen Ihnen, Ihre geschäftskritischen Ereignisse immer dort zu erfassen. Während das serverseitige Tracking etwas eingeschränkt ist und weniger Zugriff auf Informationen über den Benutzer hat (z. B. IP-Adresse, Benutzeragent, Referrer und UTM-Parameter), ist es viel zuverlässiger und widerstandsfähiger.

Das clientseitige Tracking ermöglicht viel reichhaltigere Informationen und ist der Ort, an dem Sie Ereignisse erfassen sollten, wenn Sie den Kontext dafür benötigen, wie ein Ereignis aufgetreten ist (z. B. für einen ersten Seitenaufruf möchten Sie UTM-Parameter und Referrer erfassen, um zu verstehen, woher der Besuch kam). . Denken Sie jedoch daran, dass Werbeblocker und Browserbeschränkungen wie ITP und ETP Ihr clientseitiges Tracking einschränken können, sodass Sie eine optimale Mischung aus Reichtum und Zuverlässigkeit finden möchten.

Behalten Sie getrennte Entwicklungs- und Produktionsumgebungen bei

Dieser ist einfach, aber wir sehen immer noch Unternehmen, die Daten aus ihren Entwicklungsumgebungen an ihre Analyseziele senden. Beschmutzen Sie Ihre Produktionsdaten nicht und stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Umgebungen getrennt halten.

Setzen Sie Ihren Tracking-Plan durch

Viele Teams behandeln Analytics-Tracking als nachträglichen Einfall und wenden nicht die gleichen Praktiken an wie bei anderem Code. Dies führt natürlich zu Analysefehlern, die Sie nachgelagert beheben müssen, oder schlimmer noch, die Sie überhaupt nicht entdecken. Wir sehen, dass viele Teams auf diese Weise das Vertrauen in ihre Daten verlieren, und wenn das Vertrauen einmal weg ist, ist es schwer, es wieder aufzubauen!

Um dies abzumildern, ist es wichtig, dass Sie Ihr Analytics-Tracking validieren und durchsetzen. Wir haben einen umfassenden Leitfaden geschrieben, der verschiedene Möglichkeiten zur Validierung Ihrer Daten gemäß ihren Spezifikationen aufzeigt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es mehrere Möglichkeiten gibt, Ihr Tracking durchzusetzen, und sie fallen normalerweise in eine von zwei Kategorien: reaktive oder proaktive Ansätze, und Sie können Ihren Tracking-Plan oder Ihr Analyseschema im Client, in der Pipeline und am Ziel durchsetzen ( normalerweise ein Data Warehouse oder ein Analyseziel). Wir empfehlen immer, sich mit Qualitätsproblemen an der Quelle zu befassen, dh zunächst sicherzustellen, dass Ihre Instrumentierung mit den Spezifikationen übereinstimmt, und dies dann mit Einheitentests und als Teil von CI/CD zu überprüfen.

Weisen Sie einen Eigentümer zu

Es ist entscheidend, einen klaren Besitzer Ihres Tracking-Plans zu haben. Verantwortlichkeit ist erforderlich, um sicherzustellen, dass Ihr Nachverfolgungsplan auf dem neuesten Stand gehalten wird. In einem anderen Blogbeitrag gehen wir darauf ein, wer dieser Eigentümer sein könnte und wie Sie einen Prozess rund um Ihr Analytics-Tracking aufbauen.

Das wegnehmen? Wir glauben, dass das Produktteam am besten in der Lage ist, der Eigentümer Ihres Tracking-Plans zu sein, und wir empfehlen, einen klaren Prozess für das Analytics-Tracking zu haben, um sicherzustellen, dass das Event-Tracking mit jeder neuen Produktversion veröffentlicht wird. Das bedeutet, dass Sie einen klaren Prozess für Ihre Ereignisverfolgung definieren und das Produktteam damit betrauen, die Verantwortung zu übernehmen, indem Sie es mit den richtigen Tools und Schulungen ausstatten.

Alles dokumentieren

Wir können nicht betonen, wie wichtig eine aktuelle Dokumentation ist. Ohne sie wird das Analytics-Tracking leicht chaotisch, Teams werden vergessen, Tracking als Teil des Freigabeprozesses einzubeziehen, und Sie beginnen die Abwärtsspirale, in der Sie Ihren Daten nicht vertrauen.

Die manuelle Dokumentation kann mühsam sein und leicht vergessen werden, aber wir empfehlen dringend, mindestens Folgendes zu dokumentieren:

• Analytics-Tracking-Richtlinien: Eine Übersicht über den gesamten Prozess, einschließlich Ihrer Event-Taxonomie und Ihres Frameworks, wie Sie neue Events definieren, wer wofür verantwortlich ist und Links zu verwandten Ressourcen.
• Verfolgungsplan: Die tatsächliche Liste der Ereignisse und Eigenschaften, einschließlich Beschreibungen, von wo sie verfolgt werden, seit wann und wer der Eigentümer ist.
• Instrumentierungsprozess : Fügen Sie ein Prozessdokument hinzu, in dem beschrieben wird, wie sichergestellt werden kann, dass neue Ereignisse implementiert werden, bis hin zur Jira-Ticketebene, Anforderungen in Bezug auf Instrumentierung, Tests, Validierung und mehr.

Viele Unternehmen verwenden Google Sheets, Notion oder Confluence-Seiten, um diese Dokumente zu verwalten. Mit den Data-Governance-Funktionen von Amplitude erledigen Sie das alles automatisch für Sie und stellen sicher, dass das gesamte Unternehmen rund um die Analyse synchron ist.

Holen Sie sich Best Practices mit Amplitude

Amplitude unterstützt Datenteams, Produktmanager und Ingenieure bei der Definition, Instrumentierung, Verifizierung und Zusammenarbeit bei der Analyseverfolgung. Wir lösen proaktiv die Datenqualitätsprobleme, die sich aus inkonsistenten Ereignisbenennungen und fehlendem Tracking ergeben, und bieten einen Workflow zur Verwaltung der Entwicklung Ihres Trackings.

Wir stellen sicher, dass Teams qualitativ hochwertige Daten erhalten, die sofort einsatzbereit sind, indem wir sie in die Lage versetzen, das Analyse-Tracking gleich beim ersten Mal richtig durchzuführen. Wenn Sie Amplitude für Ihr Unternehmen ausprobieren möchten, erstellen Sie noch heute ein Konto oder buchen Sie eine Demo bei unserem Team, um mehr zu erfahren.