كيفية إنشاء تقرير تنشيط المستخدم: دليل كامل

ينظر فريقان إلى بيانات المنتج نفسها ويبلغان عن معدلات تفعيل تبلغ 22% و61%.

لم يرتكب أي منهما خطأً حسابياً. بل اختارا أحداثاً مختلفة، ونوافذ زمنية مختلفة، وقواسم مختلفة.

تكمن الصعوبة الكاملة في هذا المقياس هنا. فالصيغة عبارة عن عملية قسمة، وكل جدال يدور حول ما يدخل فيها.

يغطي هذا الدليل ما يجب أن يحتويه التقرير والخيارات الثلاثة التي تحدد هذا الرقم. ثم يتناول سبب اختلاف جدول البيانات الخاص بك مع أداة التحليلات، وكيفية إنشاء التقرير من تصدير الأحداث.

ما يجب أن يحتويه تقرير التفعيل

النسبة المئوية الرئيسية هي مجرد سطر واحد. أما التقرير فهو السياق الذي يجعل هذا السطر قابلاً للدفاع عنه.

هناك خمسة أشياء تنتمي إلى العرض نفسه: حدث التفعيل، والنافذة الزمنية، وتعريف الفئة (cohort)، وعدد القاسم، والمعدل نفسه.

إذا استبعدت أيًا منها، فسيصبح الرقم غير قابل للتحقق. وسيقتبسه شخص ما في عرض تقديمي لمجلس الإدارة، ولن يتمكن أحد من إعادة إنتاجه.

أضف الاتجاه العام كعنصر سادس. فالقراءة الواحدة هي مجرد نقطة بيانات، وثلاث قراءات متتالية بتعريفات غير متغيرة هي أول شيء يستحق اتخاذ إجراء بناءً عليه.

الخيارات الثلاثة التي تحدد الرقم

يؤثر كل خيار على النتيجة بمفرده، وكل منها غير مرئي في النسبة المئوية النهائية.

الخيار	ما يحدده	ماذا يحدث إذا قمت بتغييره
حدث التفعيل	ما يُعتبر نجاحاً	يؤدي اختيار حدث متأخر إلى خفض المعدل لكل فئة
نافذة التفعيل	الوقت المتاح للمستخدمين	تؤدي النافذة الأطول إلى زيادة المعدل وإبطاء إعداد التقارير
القاسم	من يتم قياسه	يمكن للفئة المزاحة أن تدفع المعدل لتجاوز 100%

الخيار 1: حدث التفعيل

هذا هو القرار التقديري الأهم، ولا يمكن الإجابة عليه بمجرد النظر إلى الملف المصدر.

يجب أن يكون حدث التفعيل هو الإجراء الأبكر الذي يتنبأ بعودة المستخدم. السهولة ليست هي المعيار، ولا مدى سهولة تتبع الحدث برمجياً.

نادراً ما يكون إكمال التسجيل هو هذا الحدث. فالتسجيل هو مجرد مدخل إلى القمع، وليس دليلاً على أن المنتج قد حقق فائدة لشخص ما.

اختر الإجراء الذي يفي فيه المنتج بوعده لأول مرة. بالنسبة لأداة إعداد التقارير، قد يكون ذلك أول تقرير يتم نشره، وبالنسبة لأداة المراسلة، قد يكون أول رسالة يتم إرسالها إلى شخص آخر.

دوّن هذا الاختيار مع ذكر السبب في سطر واحد. هذه الجملة هي ما يمنع انحراف التعريف في الربع القادم.

الخيار 2: نافذة التفعيل

تتعامل كل أداة جادة مع هذا كمعلمة، مما يعني أنه قرار تملكه أنت.

وثائق مسارات التحويل الخاصة بـ Mixpanel صريحة في هذا الشأن. حيث تحدد نافذة التحويل الخاصة بها "مقدار الوقت المتاح للمستخدم للتحول عبر جميع خطوات مسار التحويل بعد الدخول فيه".

الإعداد الافتراضي هناك هو سبعة أيام من الخطوة الأولى. والحد الأقصى هو 366 يوماً، أو اثنتا عشرة جلسة للنوافذ القائمة على الجلسات.

هناك تفصيل واحد قد يغفل عنه البعض. تشير Mixpanel إلى أن النافذة "تبدأ عند أول حدوث لحدث الخطوة 1 لكل دخول في مسار التحويل". ولا تؤدي الحالات اللاحقة لهذا الحدث إلى إعادة ضبط الوقت.

So a user who signs up, disappears for a month, returns and activates may be counted as a failure. That is correct behaviour under a short window, and it will surprise the person reading your report.

الخيار 3: القاسم

القاسم هو الفئة، وتُعرَّف الفئات بوقت وصول الأشخاص بدلاً من وقت اتخاذهم للإجراء.

خذ كل من سجل في فترة زمنية محددة. جمّد تلك القائمة، ثم قس عدد الذين وصلوا إلى حدث التفعيل داخل النافذة الزمنية.

تعمل طريقة العد الفريدة لـ Mixpanel بالطريقة نفسها، حيث تُدخل المستخدم "في المرة الأولى التي يتتبع فيها الخطوة 1 في الفترة الزمنية المحددة". ولا تضيف عمليات الدخول اللاحقة إلى العدد الإجمالي.

الفخ هو خلط الفترات الزمنية. إذا كان القاسم هو "التسجيلات هذا الشهر" والبسط هو "التفعيلات هذا الشهر"، فستكون قد احتسبت التفعيلات بواسطة مستخدمين سجلوا في وقت سابق.

يمكن أن يتجاوز هذا الإصدار من المقياس 100%، وهو ما يكشف الخطأ. يغطي شرحنا حول cohort analysis سبب وجوب تجميد الفئة أولاً.

لماذا يختلف جدول البيانات الخاص بك مع أداة التحليلات الخاصة بك

تستهلك هذه المقارنة وقتاً طويلاً لدى معظم الفرق، لذا يجدر بك فهمها قبل حدوثها.

هناك ثلاثة إعدادات داخل الأداة غير مرئية في المخرجات: طول النافذة، وطريقة العد، وترتيب الخطوات.

تعتمد Mixpanel افتراضياً ترتيباً معيناً، مما يتطلب إكمال كل خطوة قبل التالية. كما أنها تتيح خيار "أي ترتيب"، حيث تُحتسب الخطوات بأي تسلسل ما لم تقم بتثبيتها.

تختار إعادة البناء في جدول البيانات ضمنياً إجاباتها الخاصة لهذه الإعدادات الثلاثة. وبالتالي ستختلف عمليتان حسابيتان صحيحتان، ولا يوجد طرف مخطئ بينهما.

الحل ممل ولكنه فعال. سجّل الإعدادات الثلاثة في التقرير، وقارن بين الأشياء المتشابهة فقط أو لا تقارن على الإطلاق.

كيفية القيام بذلك يدوياً

الخيار 1: عدان وقسمة واحدة

قم بإدراج كل مستخدم سجل في تلك الفترة، ثم أزل المعرفات المكررة باستخدام الدالة UNIQUE.

احسب تلك القائمة باستخدام الدالة COUNTA للحصول على القاسم. ثم استخدم الدالة COUNTIFS لحساب المستخدمين من القائمة نفسها الذين لديهم حدث تفعيل داخل النافذة الزمنية.

احتفظ بكلا العددين في خلايا مرئية. واقسم مرة واحدة في النهاية، حتى يتمكن أي شخص من مراجعة المدخلين بشكل منفصل.

ستصل إلى الحد الأقصى سريعاً. ستحصل على نسبة مئوية واحدة لنافذة واحدة، ودون أي رؤية لمن لم يقم بالتفعيل.

الخيار 2: صف واحد لكل مستخدم

أنشئ جدولاً يحتوي على صف واحد لكل مستخدم في الفئة. وأعمدة لتاريخ التسجيل، وتاريخ أول حدث تفعيل، والأيام بينهما، وعلامة تشير إلى ما إذا كان ذلك داخل النافذة الزمنية.

احسب الفارق بالأيام بطرح التاريخ الأقدم من التاريخ الأحدث. تحذر إرشادات Microsoft الخاصة بالدالة DATEDIF function من أنها "قد تحسب نتائج غير صحيحة في ظل سيناريوهات معينة"، وتوصي بالطرح العادي لحساب عدد الأيام.

الآن يمكن تقسيم التقرير وتصنيفه: حسب الخطة، أو قناة الاستقطاب، أو أسبوع التسجيل، أو حجم الشركة.

هذا التقسيم هو المكان الذي تظهر فيه النتائج عادةً. فالمعدل الإجمالي الثابت غالباً ما يخفي قناة تنشط بشكل جيد وأخرى لا تنشط على الإطلاق.

العائق هنا هو عمليات الربط وحجم البيانات. فمطابقة ملف تصدير الأحداث مع جدول المستخدمين تتوقف عن كونها عملية ممتعة بمجرد تجاوز بضع مئات الآلاف من الصفوف.

الخيار 3: علامة تبويب التعريفات

سجّل حدث التفعيل، والنافذة الزمنية، وقاعدة الفئة، وطريقة العد. ثم سجّل ما تستبعده، مثل الحسابات الداخلية ومستخدمي الاختبار.

الزيارات الداخلية هي المشوه الصامت للبيانات. ففريق مكون من ثلاثين شخصاً يختبرون المنتج كل أسبوع يمكن أن يرفع معدل فئة صغيرة بعدة نقاط.

العائق هنا هو أن كتابة القاعدة لا تعني تطبيقها تلقائياً. سيظل هناك من يعيد بناء الفلاتر نفسها في الشهر التالي.

الحد الأقصى المشترك. تفترض الخيارات الثلاثة جميعها أن الملف المصدر يحتوي على معرف مستخدم موثوق واسم حدث واضح. وإذا تم تغيير أسماء الأحداث في منتصف الربع السنوي، فإن عملية التسوية هذه ستكون هي العمل الحقيقي.

أين تتباطأ الطريقة اليدوية

يستغرق التقرير الأول صباحاً كاملاً. بينما يستغرق التقرير الرابع وقتاً أطول، لأنه بحلول ذلك الوقت تكون التعريفات قد تغيرت.

تغيير أسماء الأحداث هو السبب الأكثر شيوعاً. حيث تؤدي عملية تنظيف التتبع إلى تقسيم حدث واحد إلى حدثين، وينخفض عدد التفعيلات دون أي تغيير في السلوك الفعلي.

كما تختلف فترة الفئة أيضاً. حيث يقوم شخص ما بإعادة تشغيل ملف الربع الماضي باستخدام فلتر تاريخ الربع الحالي، ويتم مقارنة الرقمين في الاجتماع.

ثم هناك الطلب الذي يتكرر في كل مرة؛ حيث يطلب شخص ما المعدل نفسه حسب القناة، فيتم إعادة بناء مجموعة الفلاتر بأكملها يدوياً.

يغطي ملخص AI tools for product analytics جانب الأدوات البرمجية لهذه المشكلة.

كيفية بنائه باستخدام Powerdrill Bloom

الخطوة 1: تحميل ملف تصدير الأحداث الخاص بك

قم بتحميل ملف الأحداث، أو ملفي الأحداث والمستخدمين معاً. يقوم Powerdrill Bloom بتحليل الأعمدة فور وصولها، بحيث تظهر معرفات المستخدمين المفقودة، وأسماء الأحداث غير المتسقة، والطوابع الزمنية الخارجة عن النطاق قبل حساب أي معدل.

الخطوة 2: وصف التعريف باللغة الطبيعية

حدد القواعد بدلاً من بنائها برمجياً. اذكر اسم حدث التفعيل، والنافذة بالأيام، وفترة الفئة، والحسابات التي تريد استبعادها.

ثم اطرح الأسئلة التي تكشف الحالات الاستثنائية. اسأل عن عدد المستخدمين الذين نشطوا بعد يوم واحد من إغلاق النافذة. واسأل عن أسماء الأحداث التي تظهر في جزء فقط من الفترة الزمنية. ثم اطلب تقسيم المعدل حسب القناة وأسبوع التسجيل.

الخطوة 3: تصدير المخطط أو التقرير أو العرض التقديمي

استخرج المعدل مع القاسم الخاص به، أو منحنى التفعيل حسب الأيام منذ التسجيل، أو شرائح تعرض التعريفات بجانب الرقم.

أخطاء شائعة

استخدام التسجيل كحدث تفعيل. التسجيل هو مدخل مسار التحويل. يجب أن يكون التفعيل هو اللحظة التي يقدم فيها المنتج قيمة فعلية.

الإبلاغ عن المعدل دون ذكر القاسم. النسبة المئوية لقاعدة غير محددة هي مجرد زينة. اعرض حجم الفئة بجانبها.

خلط فترات الفئات. إن احتساب التفعيلات من عمليات التسجيل السابقة مقابل قاعدة هذا الشهر يضخم المعدل ويمكن أن يدفعه لتجاوز 100%.

تغيير النافذة دون إعادة التسمية. رقم الأيام السبعة ورقم الثلاثين يوماً هما قياسان مختلفان. حدد أحدهما واكتبه بوضوح على التقرير.

مقارنة رقمك بمعيار مرجعي منشور. تختار الشركات الأخرى أحداثاً ونوافذ مختلفة. قارن رقمك باتجاهك العام أولاً.

ترك الحسابات الداخلية في الفئة. ينشط الموظفون ومستخدمو الاختبار بنسبة تقارب 100%. وفي الفئات الصغيرة، يؤثر هذا بشكل واضح على الرقم.

تجاهل الأحداث المعاد تسميتها. يمكن أن يؤدي تغيير التتبع إلى خفض العدد دون أي تغيير في السلوك. تحقق من أسماء الأحداث قبل تفسير أي انخفاض.

خاتمة

اختر حدث التفعيل، وحدد النافذة الزمنية، وجمّد الفئة، وأبلغ عن المعدل مع وضع القاسم بجانبه. تنتج هذه القرارات الأربعة رقماً يمكن للناس اتخاذ إجراءات بناءً عليه.

النسبة المئوية نفسها ليست هي النتيجة النهائية المطلوبة. بل إن التقسيم حسب القناة وأسبوع التسجيل هو ما يخبرك بأين تنفق ميزانيتك في الشهر المقبل.

إذا كانت إعادة بناء هذا التقسيم تستهلك كل وقتك وجهدك، فجرّب Powerdrill Bloom على ملف تصدير الأحداث الخاص بك. راجع أيضاً دليلنا حول how to turn product usage data into a feature adoption report وصفحة AI report generator.

الأسئلة الشائعة

ما هي صيغة حساب معدل التفعيل؟

احسب عدد المستخدمين في الفئة الذين وصلوا إلى حدث التفعيل داخل النافذة الزمنية. واقسم ذلك على إجمالي عدد المستخدمين في الفئة، ثم اضرب الناتج في 100.

كم يجب أن تكون مدة نافذة التفعيل؟

طويلة بما يكفي لالتقاط السلوك الطبيعي وقصيرة بما يكفي لتكون قابلة للتنفيذ. تضبط Mixpanel نافذة التحويل الافتراضية الخاصة بها على سبعة أيام، وتسمح بما يصل إلى 366 يوماً.

ما هو الحدث الذي يجب اعتباره حدث تفعيل؟

الإجراء الأبكر الذي يتنبأ بعودة المستخدم. اختبر الأحداث المرشحة لمعرفة ما إذا كان المستخدمون الذين قاموا بها يعودون في الأسابيع اللاحقة.

لماذا يختلف رقمي عن أداة التحليلات الخاصة بنا؟

عادةً بسبب النافذة الزمنية، أو طريقة العد، أو ترتيب الخطوات. تعيش هذه الإعدادات الثلاثة داخل الأداة ولا تظهر في الرقم المصدر.

هل يمكن أن يتجاوز معدل التفعيل 100%؟

فقط إذا تم كسر الفئة. تعني هذه النتيجة أنه يتم احتساب التفعيلات من عمليات التسجيل السابقة مقابل قاسم لاحق.