когортная аналитика

Question

Я провел целый уик-энд, пытаясь выяснить, есть ли инструмент аналитики, который будет поддерживать требования моего приложения для интеллектуального когортного анализа для активного клиента/клиента, но, к сожалению, я ничего не нашел. Я не могу поверить, что я единственный, кто пытается контролировать данные такого типа, поэтому я предполагаю, что мне не хватает этой точки зрения, и поэтому я предлагаю, чтобы сосредоточить свои усилия ...

Мне нужно отслеживать номера активных пользователей в моем приложении. Я определяю активным пользователем как кто-то, кто использовал его (даже если только для просмотра данных) за последние 90 дней. Если пользователь не имеет доступа к приложению более 90 дней, то они становятся активными, и они могут оставаться неактивными в течение еще 90 дней. В конце 90 дней они становятся бездействующими, и я предполагаю, что они решили не использовать мое приложение или не нашли альтернативы. Однако, если возврат в любое время, то «часы» сбрасываются, и они снова становятся активными.

Таким образом, в виде точечной формы:
Активный пользователь - любой, кто регулярно пользуется моим приложением.
В активном пользователе - тот, кто не обращался к/наблюдал/не использовал приложение за последние 90 - 180 дней.
Бездействующий пользователь - тот, у кого не было доступа/просмотра/использования моего приложения больше или больше 180 дней.

Есть ли у кого-нибудь идеи о том, как я могу реализовать это, написав собственный код или, желательно, используя набор инструментов для аналитики, например Flurry или Google Analytics?

Answer 1

Если у вас есть поле в таблице ваших пользователей, которое говорит, что последний раз, когда они вошли в систему, должно быть достаточно простым, чтобы запросить эти данные с помощью SQL, чтобы получить требуемый отчет. На основе вашего определения когорты, который, кажется, лучший способ получить нужные данные.

Проблема с получением этих данных с помощью платформы Web Analytics заключается в том, что эти платформы обычно отслеживают события, происходящие на сайте, в то время как ваше определение предназначено для чего-то, что не может вызвать изменение состояния.

Оба Mixpanel и Kissmetrics поддерживают какой-то когортный анализ. Хотя это не совсем то, что вы определили, оно может быть достаточно близко или возможно подражать вашему прецеденту.

Google Analytics не предоставляет когортный анализ из коробки, вы можете попытаться подражать этому с помощью пользовательских переменных, но я думаю, что это может быть немного сложнее других.

Answer 2

Я составлял список различных решений для разработчиков приложений здесь, в AppSDKs.com, включая категорию для analytics. Надеюсь это поможет.