这个系列介绍一系列在世界上特别优秀的互联网数据分析和优化工具。可以看出这些工具要么在国内还没有对应的解决方案,要么确实比国内的同样方案要厉害不少。客观看待,我们在互联网数据分析领域,与海外确实还是有差距的。
这是这个系列的第一篇,介绍在国内几乎不为人知却特点鲜明的Amplitude——app用户行为分析与用户增长分析工具。
你可能没有听说过Amplitude,但你可能听说过Mixpanel(没有听说过的朋友也没关系,不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司),没错,Amplitude是Mixpanel的有力挑战者。在美国,很多用户因为种种原因(后面会说到),从Mixpanel转投到了Amplitude。
公司简介
Amplitude是这家公司的名字,也是产品的名字。英语直译过来是物理学里面的“振幅”,所以他们的logo也是物理学里面振幅的图形。
Amplitude和Mixpanel一样,聚焦在App用户行为分析与APP运营增长数据分析的实用型解决方案,它在短短三年时间内获得了超过2600万美元的投资,以及每年超过300%的收入增长率和超过150个企业级的付费用户。对于一个纯互联网数据解决方案公司,这是一个了不起的成绩。
在今年6月份获得了B轮1500万美元的投资之后,他们开放了全功能的免费版本,只要你每月的监测事件的数量不超过1000万个,那么就不需要花钱。这对大量的初创公司而言,是一个非常有诱惑力的选项。显然,这家公司想要通过这样的方法抄截它的主要竞争对手Mixpanel的后路。
这意味着其实我们中国的用户也完全可以尝试使用这个产品。
主要功能
这个工具的主要功能如下:
1. 对App中用户的关键领域的行为进行监控,尤其是自定义的用户行为(在行业内我们都称这类行为为事件)、转化漏斗。
2. 一个实时的数据报表,能够看到正在使用你的app的用户的情况。这一点跟GoogleAnalytics的real time报表很类似,如果你熟悉GA的话,一定知道这个感觉。
3. 用户留存数据分析。用户留存的几个核心指标和模型,包括DAU,MAU以及Cohort分析等,这个工具都有,而且还在细节上做了提高,我们后面马上讲到。
4. 当然不能少了转化分析(主要是app的内购),所以这个工具也同样提供漏斗、转化以及收入(revenue)的分析。
给我的感觉是,Amplitude并没有太多花哨的功能,但核心的功能一个不少,因为app用户分析本质上与web用户分析不同,app的用户行为整体是由我前面所说的events(用户的交互事件)和使用app的频次与时间构成的,因此比web分析要聚焦的多。Amplitude可以说是一个很聚焦的产品。
这是这个工具的旧界面
这是这个工具的新界面
下图是Amplitude的用户留存Cohort分析的界面。
不过,与Mixpanel围绕核心功能增加了更丰富实用的辅助功能不同(如下图你可以看到区别),Amplitude缺乏Mixpanel在自定义数据结构(formulas)、A/B测试、Survey(调研)等功能,这些附加功能虽然Amplitude没有直接包含,但他们宣称可以通过与第三方的无缝整合获得。
图:这是Mixpanel的界面。
在左边主菜单中你可以看到两个工具在功能上的差异。
亮点
Amplitude充分注意了与Mixpanel的差异化,因此在核心功能上设计了一些更贴心的亮点,如下:
1. 更好的细分能力,被他们称之为“microscope(微范围)”。也就是在任何一个数据点上,都可以往下进行下钻。而不需要特别到某个具体的报告中。比如下图中的某一天的数据,你可以直接点击这个数据点,然后进入更细节的关于这个数据的具体细分属性或功能中去。
黑色的放大的图中的“show streams”、“create a cohort”就是这个数据的两个细分属性,“download users”则是具体功能(数据导出)。
Create a cohort稍微讲一下,这个工具支持按照通过行为细分的人群的cohort分析。这个细节功能并不是所有工具都支持,但却对分析用户留存或流失的原因很有帮助,算是一个不错的亮点。
2. 强悍的用户路径分析,即所称的“path finder(寻路器)”功能,用过GA路径的朋友不陌生。不过这个不比GA的弱。而且还支持更具体的用户细分,很牛!
图:Amplitude的Path Finder功能
3. 一个更牛的Compass(用户指南针)的功能。简单讲,这是一个具有人工智能的分析模块,它的目的是根据所有用户的行为,判断出那些能够让用户“路转粉”的关键行为,这类行为一旦被找到,就意味着你可能找到了通往生意成功的金钥匙。例如,它可以判断某个app的用户,一旦使用了“照片下载”会有多大的概率成为“忠诚用户”,如果很大,那么“照片下载”就会是一个关键行为。这个功能让我觉得相当有创意。但实际上,关键行为更可能是“在7天内把照片分享给了10个朋友”之类的行为,对这类行为,这个工具同样能够利用机器大脑计算出来。
图:这个报告说明了“加好友”行为与用户留存之间的相关性
也就是他们的“Compass”功能的数据计算结果
4. 这个工具允许从数据库(例如从Amazon的Redshift)中导入数据,也支持数据的导出。不过似乎不支持数据在这个工具内进行简单的计算。
其他还有不少开脑洞有创意的好功能,大家慢慢挖掘吧。
最后,这个工具特别良心的一点,如果是高级的企业级付费版,它不按照企业使用的人头数收费,只按照实际使用发生的events的数量收费,价格是大约是14,000元人民币/月起,如果大企业就要跟他们单谈了。不过,免费版可用,已经足够有诚意了。
不错的工具!在我们看来,它确实具有挑战这个领域目前的领导者Mixpanel的可能性。