Best practice da seguire durante la creazione o l'evoluzione del monitoraggio di Analytics

Pubblicato: 2022-12-16

Nota del redattore: questo articolo è stato originariamente pubblicato sul blog di Iterativamente il 10 gennaio 2021.

Un piano di tracciamento è un documento vivente (o può vivere in uno strumento come Amplitude) e di solito delinea quali eventi e proprietà tracciare, cosa significano e dove vengono tracciati. Aiuta a codificare un'unica fonte di verità per la tua analisi e fornisce ai tuoi sviluppatori i dettagli di cui hanno bisogno per strumentare il tracciamento dell'analisi (o schema) nella base di codice del tuo prodotto.

E perché ne hai bisogno? Bene, senza un piano di tracciamento è molto difficile sapere quali eventi stai catturando nel tuo prodotto e cosa significano. Aiuta anche a garantire che i dati acquisiti siano coerenti tra le tue fonti (si pensi a iOS, Android, Web, back-end) e offre ai consumatori di dati una comprensione di quali dati sono in grado di esplorare per l'analisi in strumenti come Amplitude o direttamente nel tuo data warehouse .

Oltre al piano di monitoraggio, è necessario anche un processo su come definire, strumentare e verificare il monitoraggio delle analisi. Questo processo di solito coinvolge i tuoi product manager, analisti di dati e sviluppatori.

In questo post esploreremo alcuni modi per garantire che tu e il tuo team abbiate successo e possiate raccogliere i vantaggi di un piano e di un processo di monitoraggio, portando la vostra analisi al livello successivo.

Inizia con i tuoi obiettivi e le tue metriche

È fondamentale che inizi delineando le tue metriche e poi procedi fino a quali eventi devi riportare correttamente su quella metrica. Senza un collegamento tra obiettivi, metriche ed eventi, molto probabilmente ti ritroverai con un vasto piano di monitoraggio e dati di cui non hai effettivamente bisogno, perdendo eventi cruciali per la tua attività.


Obbiettivo	Aumentare le acquisizioni del 15% nel primo trimestre
Metrico	Tasso di conversione = Utente registrato/Visitatori unici
Evento	Utente registrato
Proprietà	user_id, campagna, esperimento, referrer, ecc.

Ti aiuta anche a stabilire la priorità degli eventi per la strumentazione e, si spera, costringe i product manager e gli analisti di dati a pensare non solo all'obiettivo o alla metrica del successo per una nuova funzionalità, ma anche a come ciò si traduce nel tracciamento effettivo necessario nel prodotto per misurarlo.

Non dimenticare le proprietà dell'evento e dell'utente

Le proprietà sono dove puoi catturare tutti i dettagli associati a un evento o utente. Descrivono il contesto attorno all'evento o all'utente e consentono ai tuoi analisti di essere in grado di raggruppare, filtrare e raggruppare.

Esistono due tipi di proprietà: specifiche dell'evento (ad es. l'importo del ricavo associato a un evento di acquisto) e specifiche dell'utente (ad es. informazioni demografiche su un utente). La maggior parte degli eventi e degli utenti avrà più proprietà associate e, come per i tuoi eventi, ti consigliamo di acquisire solo ciò di cui hai bisogno e iniziare in piccolo.

Stabilisci la coerenza e mantienila semplice

Uno dei principali colpevoli dei problemi di qualità dei dati sono le convenzioni di denominazione incoerenti. Potresti avere un team che acquisisce un evento come "Song Played", mentre un altro team sta catturando lo stesso evento come "Song_Played". Ciò lascia gli analisti con molti dati munging o, peggio ancora, report incompleti.

Concorda una convenzione di denominazione per i tuoi eventi e le tue proprietà e assicurati che sia chiara a tutti coloro che sono coinvolti nella definizione e nella strumentazione del monitoraggio dell'analisi (o utilizza uno strumento come Amplitude per applicarla facilmente).

Convenzione di denominazione	Tassonomia	Esempio
Convenzione sui nomi degli eventi	Caso titolo	ad esempio Canzone riprodotta
Convenzione di denominazione delle proprietà	snake_case	ad esempio song_title

Insieme alle tue convenzioni di denominazione, stabilisci una struttura per i tuoi eventi, ad esempio "Oggetto-Azione". Per prima cosa scegli i tuoi oggetti (ad es. "Canzone"), quindi definisci le azioni che gli utenti eseguono su quell'oggetto (ad es. "Riprodotto", "In pausa") per costruire eventi come "Brano riprodotto" o "Brano in pausa". E infine, accordati su un tempo verbale (es. “Song Played” o “Song Play”).

Determinare dove acquisire gli eventi

Hai delle opzioni quando si tratta di monitoraggio dell'analisi ed è importante comprendere i pro e i contro per determinare il mix ottimale che si adatta alle tue esigenze aziendali e di analisi. Molte aziende si limitano ad acquisire solo gli eventi lato client e non a sfruttare l'acquisizione degli eventi lato server.

La raccolta di eventi sul server è più affidabile e ti consigliamo di acquisire sempre lì i tuoi eventi mission-critical. Mentre il tracciamento lato server è in qualche modo limitato con meno accesso alle informazioni sull'utente (ad esempio indirizzo IP, user agent, referrer e parametri UTM) è molto più affidabile e resiliente.

Il monitoraggio lato client consente di ottenere informazioni molto più ricche ed è il luogo in cui è necessario acquisire eventi in cui è necessario il contesto per come si è verificato un evento (ad esempio, per una visualizzazione della prima pagina si desidera acquisire parametri UTM e referrer per capire da dove proviene la visita) . Ma tieni presente che i blocchi degli annunci e le restrizioni del browser come ITP ed ETP possono limitare il monitoraggio lato client, quindi vuoi trovare un mix ottimale di ricchezza e affidabilità.

Mantieni ambienti di sviluppo e produzione separati

Questo è semplice, ma vediamo ancora aziende che inviano dati dai loro ambienti di sviluppo alle loro destinazioni di analisi. Non sporcare i tuoi dati di produzione e assicurati di mantenere separati i tuoi ambienti.

Applica il tuo piano di monitoraggio

Molti team considerano il monitoraggio dell'analisi come un ripensamento e non applicano le stesse pratiche che farebbero con altri codici. Ciò si traduce naturalmente in bug di analisi che dovrai correggere a valle o, peggio, che non scopri affatto. Vediamo molti team perdere la fiducia nei propri dati in questo modo e una volta persa la fiducia è difficile ricostruire!

Per mitigare ciò è fondamentale convalidare e applicare il monitoraggio delle analisi. Abbiamo scritto una guida completa che delinea vari modi per convalidare i dati in base alle relative specifiche.

Per riassumere, ci sono diversi modi per imporre il tuo monitoraggio e di solito rientrano in una delle due categorie: approcci reattivi o proattivi, e puoi applicare il tuo piano di monitoraggio, o schema di analisi, nel client, nella pipeline e alla destinazione ( di solito un data warehouse o una destinazione di analisi). Raccomandiamo sempre di affrontare i problemi di qualità alla fonte, ad esempio assicurandoci che la vostra strumentazione corrisponda a quanto specificato in primo luogo e poi verificandolo con test unitari e come parte di CI/CD.

Assegna un proprietario

Avere un chiaro proprietario del tuo piano di monitoraggio è fondamentale. La responsabilità è necessaria per garantire che il tuo piano di monitoraggio sia aggiornato. In un altro post del blog, ci immergiamo in chi potrebbe essere quel proprietario e come costruisci un processo attorno al tuo monitoraggio delle analisi.

L'asporto? Riteniamo che il team del prodotto sia nella posizione migliore per essere il proprietario del tuo piano di monitoraggio e ti consigliamo di disporre di un processo chiaro per il monitoraggio dell'analisi, assicurandoti che il monitoraggio degli eventi venga pubblicato con ogni nuova versione del prodotto. Ciò significa definire un processo chiaro per il monitoraggio degli eventi e affidare al team del prodotto la responsabilità di assumersene la responsabilità fornendo loro gli strumenti e la formazione giusti.

Documenta tutto

Non possiamo sottolineare l'importanza di una documentazione aggiornata. Senza di esso, il monitoraggio dell'analisi diventerà facilmente disordinato, i team inizieranno a dimenticare di includere il monitoraggio come parte del processo di rilascio e inizierai la spirale discendente di non fidarti dei tuoi dati.

La documentazione manuale può essere noiosa e facile da dimenticare, ma consigliamo vivamente di documentare almeno quanto segue:

Linee guida per il monitoraggio di Analytics: una panoramica del processo completo, inclusa la tassonomia e il framework degli eventi, come definire nuovi eventi, chi è responsabile di cosa e collegamenti alle risorse correlate.
Piano di monitoraggio: l'elenco effettivo di eventi e proprietà, comprese le descrizioni, da dove vengono monitorati, da quando e chi è il proprietario.
Processo di strumentazione : includi un documento di processo su come garantire l'implementazione di nuovi eventi, fino al livello di ticket Jira, i requisiti relativi a strumentazione, test, convalida e altro ancora.

Molte aziende utilizzano le pagine Google Sheets, Notion o Confluence per gestire questi documenti. Con le funzionalità di governance dei dati di Amplitude, è tutto fatto automaticamente per te, assicurando che l'intera azienda sia sincronizzata con l'analisi.

Ottieni le migliori pratiche con Amplitude

Amplitude aiuta i team di dati, i product manager e gli ingegneri a definire, strumentare, verificare e collaborare al monitoraggio delle analisi. Risolviamo in modo proattivo i problemi di qualità dei dati derivanti da nomi di eventi incoerenti e tracciamento mancante e forniamo un flusso di lavoro per gestire l'evoluzione del tracciamento.

Garantiamo che i team ottengano dati di alta qualità pronti per l'uso, consentendo loro di ottenere il monitoraggio dell'analisi giusto la prima volta. Se sei interessato a provare Amplitude per la tua azienda, crea un account oggi o prenota una demo con il nostro team per saperne di più.