As métricas predefinidas cobrem comportamentos comuns, mas questões específicas do produto — como quais etapas de checkout causam abandono ou quais versões do app têm maior retenção — exigem instrumentação definida por você. A análise personalizada permite instrumentar, coletar e analisar eventos do app além das métricas predefinidas. Ela usa um modelo de instrumentação no lado do cliente com suporte de um mecanismo de Processamento Analítico Online (OLAP) para oferecer visibilidade multidimensional em tempo real.
Como funciona
A análise personalizada usa um modelo de instrumentação no lado do cliente com quatro componentes:
Gerenciamento da configuração de metadados de eventos
Modelos analíticos personalizados
Padrões de análise personalizada
Relatórios de análise personalizada de frontend
Esses componentes funcionam da seguinte forma:
Gerenciamento da configuração de metadados de eventos: defina as métricas que seu app envia para análise em tempo real. Esses metadados determinam as tabelas criadas no banco de dados OLAP e as dimensões disponíveis para consultas.
Modelos analíticos personalizados e Padrões de análise personalizada: os modelos representam tipos específicos de análise, como análise de eventos e análise de funil. Cada modelo impõe sua própria estrutura de consulta. Os padrões são configurações reutilizáveis que capturam uma combinação específica de modelo, condições de consulta e dimensões. Salve padrões para reproduzir análises frequentes.
Relatórios de análise personalizada de frontend: relatórios gerados a partir de um modelo e de um conjunto de condições de consulta. Agrupe relatórios em um painel personalizado para monitorar as métricas mais importantes para sua equipe.
Tipos de análise
Há suporte para dois tipos de análise:
Análise de eventos personalizados: rastreie e detalhe eventos instrumentados por você. Use o mecanismo OLAP do mPaaS para filtrar, agrupar e comparar eventos por qualquer dimensão definida.
Análise de comportamento: monitore métricas padrão de engajamento em toda a base de usuários, incluindo taxa de retenção, tendências de acesso de usuários e dispositivos, distribuição de dispositivos e versões, páginas mais acessadas e distribuição de horários de acesso.
Primeiros passos
Para executar sua primeira análise personalizada:
Defina os metadados de eventos para especificar as métricas e dimensões que seu app enviará.
Escolha um modelo analítico adequado à pergunta que deseja responder. Por exemplo, use análise de eventos para detalhamento por propriedade ou análise de funil para visualizar conversões passo a passo.
Configure as condições de consulta e salve a configuração como um padrão de análise caso pretenda reutilizá-la.
Gere um relatório e adicione-o a um painel personalizado.