Ստարտափների համար լավագույն արտադրանքի վերլուծական գործիքները, որոնց հստակ տվյալներ են պետք

Startups-ն հազվադեպ են խնդիրներ ունենում գաղափարների հետ։ Նրանց պակասում է պարզությունը։ Թողարկվում են նոր գործառույթներ, փոփոխվում են onboarding հոսքերը, փորձարկվում է գինը – սակայն առանց պատշաճ վերլուծության, որոշումների մեծ մասը հիմնված է ենթադրությունների վրա։ Վաղ թե ուշ, աղյուսակները և հիմնական վահանակները դադարում են իրական պատասխաններ տալ։

Ապրանքային վերլուծության գործիքները օգնում են տեսանելի դարձնել օգտագործողի վարքագիծը։ Դրանք ցույց են տալիս, թե որտեղ են մարդիկ հեռանում, որ գործառույթները մնում են չօգտագործված, և ինչն է իրականում խթանում պահպանումը։ Ոչ մի գործիք չի երաշխավորում աճ։ Բայց ճիշտ գործիքը վերացնում է կույր կետերը և փոխարինում է կռահումները իրատեսական օրինաչափություններով։ Ստորև ներկայացված են այն հարթակները, որոնց դիմում են սթարթափները, երբ նրանց անհրաժեշտ են կառուցվածքային տվյալներ առանց ձեռնարկությունների մակարդակի ավելորդ ծախսերի։

Խնայեք ապրանքային վերլուծության գործիքների վրա Startup Perks-ի միջոցով

Սթարթափները, որոնք ուսումնասիրում են ապրանքային վերլուծության գործիքներ, հաճախ փորձարկում են մի քանի հարթակներ՝ մինչև ընտրեն այն, որը համապատասխանում է իրենց տվյալների կույտին և աճի ռազմավարությանը:

Get AI Perks-ը հավաքում է սթարթափային արտոնություններ և վարկեր հարյուրավոր AI, SaaS և մշակող գործիքների համար։ Այս արտոնությունները սովորաբար ներառում են անվճար վարկեր, զեղչված բաժանորդագրություններ կամ հատուկ սթարթափային առաջարկներ, որոնք տրամադրվում են տեխնոլոգիական ընկերությունների կողմից։

Հարթակի միջոցով դուք կարող եք բացահայտել.

• արտոնություններ վերլուծության և ապրանքային աճի գործիքների համար
• վարկեր մշակողների և տվյալների հարթակների համար
• զեղչեր AI և SaaS ծրագրային ապահովման վրա, որն օգտագործվում է սթարթափների կողմից

Get AI Perks-ը կարող է օգնել սթարթափներին նվազեցնել ապրանքային վերլուծության գործիքների փորձարկման և ընդունման ծախսերը։ 🚀

Լավագույն ապրանքային վերլուծության գործիքներ սթարթափների համար

1. Amplitude

Amplitude-ը ապրանքային վերլուծություն է տրամադրում այն թիմերի համար, ովքեր ցանկանում են հասկանալ օգտագործողի ամբողջական ուղին վեբ և բջջային ապրանքներում։ Նրանք կենտրոնանում են իրադարձությունների հետևման, փունջների կառուցման, պահպանման վերլուծության և վարքագիծը ակտիվացման կամ դրամայնացման նման արդյունքներին կապելու վրա։ Նրանց հարթակը ներառում է նաև սեանսի վերարտադրում, փորձարկման գործիքներ և գործառույթների կառավարում։

Սթարթափների համար Amplitude-ը կառուցվածքային ուղի է առաջարկում հում իրադարձությունների տվյալներից դեպի որոշումներ։ Թիմերը կարող են կապել տվյալների աղբյուրները, կառավարել կառավարման կանոնները և անհրաժեշտության դեպքում անմիջականորեն աշխատել տվյալների պահեստի հետ։ AI գործառույթները ներկառուցված են հարթակում, որպեսզի օգնեն ավելի արագ ուսումնասիրել տվյալները, բայց հիմքը մնում է իրադարձությունների վրա հիմնված վերլուծությունը և փորձարկումը, որը կապված է ապրանքի օգտագործման հետ։

Հիմնական կետերը.

• Իրադարձությունների վրա հիմնված ապրանքային և վեբ վերլուծություն
• Սեանսի վերարտադրում և ջերմային քարտեզներ
• Գործառույթների և վեբ փորձարկում
• Տվյալների կառավարում և պահեստի նորարարական սահմանում
• Ինտեգրացիաներ արտաքին գործիքների և տվյալների աղբյուրների հետ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք կառուցում են թվային ապրանքներ
• Ապրանքային և տվյալների թիմեր, որոնք աշխատում են իրադարձությունների հետևման հետ
• Թիմեր, որոնք իրականացնում են փորձարկումներ ապրանքի ներսում
• Ընկերություններ, որոնք պլանավորում են պահեստի մակարդակի վերլուծություն

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ amplitude.com
• Twitter։ x.com/Amplitude_HQ
• LinkedIn։ linkedin.com/company/amplitude-analytics
• Հասցե։ 201 3rd Street, Suite 200, San Francisco, CA 94103, United States

2. Mixpanel

Mixpanel-ը կենտրոնանում է ապրանքային և վեբ վերլուծության վրա՝ հիմնված օգտագործողի վարքագծի վրա։ Նրանք թույլ են տալիս թիմերին հետևել իրադարձություններին, կառուցել փունջներ, վերլուծել կոհորտները և ուսումնասիրել պահպանումը՝ առանց բարդ սահմանումների։ Նրանց վահանակները մշակված են օգնելու ապրանքային, մարքետինգային և ինժեներական թիմերին հասկանալ, թե ինչպես են օգտագործողները շարժվում հիմնական հոսքերով, ինչպիսիք են onboarding-ը կամ checkout-ը։

Սթարթափների համար նրանք տրամադրում են այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են մետրիկական ծառերը՝ բարձր մակարդակի նպատակները ներքին վարքագծին կապելու համար։ Նրանք նաև ներառում են փորձարկումներ, գործառույթների դրոշավորում, սեանսի վերարտադրում և AI-ով օժանդակվող պատկերացումներ՝ վերլուծությունը արագացնելու համար։ Հարթակը աջակցում է ընդհանուր տվյալների գործիքների և պահեստների հետ ինտեգրացիաներին, ինչը օգնում է, երբ ապրանքային և տվյալների կույտը սկսում է աճել:

Հիմնական կետերը.

• Իրադարձությունների վրա հիմնված ապրանքային և բջջային վերլուծություն
• Փունջներ, կոհորտներ և պահպանման վերլուծություն
• Մետրիկական ծառեր՝ նպատակների համաձայնեցման համար
• Փորձարկումներ և գործառույթների դրոշավորում
• Պահեստի կոնեկտորներ և ինտեգրացիաներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք ցանկանում են ինքնուրույն վերլուծություն
• Թիմեր, որոնք համաձայնեցնում են ապրանքային մետրիկաները արդյունքների հետ
• Ընկերություններ, որոնք իրականացնում են ապրանքային փորձարկումներ
• Աճող թիմեր, որոնք համաձայնեցնում են վերլուծությունը տվյալների գործիքների հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ mixpanel.com

3. Pendo

Pendo-ն համատեղում է ապրանքային վերլուծությունը հավելվածում ուղղորդման և օգտագործողի հետադարձ կապի գործիքների հետ։ Նրանք հետևում են օգտագործողի վարքագծին հավելվածներում և տեսանելիություն են ապահովում, թե ինչպես են օգտագործվում գործառույթները։ Վերլուծություններից բացի, նրանք առաջարկում են ուղեցույցներ, հարցումներ և հետադարձ կապի հավաքագրում անմիջապես ապրանքի ներսում, ինչը թիմերին թույլ է տալիս կապել օգտագործման տվյալները օգտագործողի մուտքագրման հետ։

Pendo-ն կարող է ծառայել ինչպես վերլուծական շերտ, այնպես էլ որդեգրման գործիք։ Թիմերը կարող են վերահսկել գործառույթների ներգրավվածությունը, վերլուծել հեռանալու ռիսկերը և ուղղորդել օգտագործողներին onboarding հոսքերի միջով։ Նրանք նաև ներառում են սեանսի վերարտադրում, կանխատեսող գործառույթներ և ինտեգրացիաներ այլ համակարգերի հետ, ինչը հնարավորություն է տալիս կապել ապրանքի վարքագիծը եկամտի կամ աջակցության տվյալների հետ։

Հիմնական կետերը.

• Ապրանքային վերլուծություն և օգտագործողի վարքագծի հետևում
• Հավելվածի ներսում ուղեցույցներ և հետադարձ կապի գործիքներ
• Սեանսի վերարտադրում
• Կանխատեսել և հեռացնել վերլուծության գործառույթները
• Ինտեգրացիաներ այլ բիզնես համակարգերի հետ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք կենտրոնացած են օգտագործողի որդեգրման վրա
• Թիմեր, որոնք համատեղում են վերլուծությունը հավելվածի ներսում հաղորդագրությունների հետ
• Ընկերություններ, որոնք հետևում են գործառույթների ներգրավվածությանը
• Ապրանքային և հաճախորդներին ուղղված թիմեր

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ pendo.io
• Facebook։ facebook.com/Pendoio
• Twitter։ x.com/pendoio
• LinkedIn։ linkedin.com/company/pendo-io
• Հեռախոս։ 877.320.8484

4. Heap

Heap-ը տրամադրում է ապրանքային վերլուծություն՝ հիմնված ավտոմատ տվյալների հավաքագրման վրա։ Նրանք հավաքում են օգտագործողի փոխազդեցությունները վեբ և թվային ապրանքների վրա՝ առանց թիմերից պահանջելու նախապես սահմանել յուրաքանչյուր իրադարձություն։ Սա հնարավորություն է տալիս ուսումնասիրել վարքագիծը հետադարձաբար, նույնիսկ եթե հատուկ հետևումը նախապես չի պլանավորվել։

Այն, ինչ առանձնանում է, այն է, թե ինչպես են նրանք համատեղում քանակական վերլուծությունը վարքագծային համատեքստի հետ։ Փոխանակ ցույց տան գծապատկերներ, նրանք թույլ են տալիս թիմերին խորանալ իրական սեանսներում և այլընտրանքային ուղիներում, որոնք օգտագործողները վերցնում են։ Սթարթափների համար սա կարող է նվազեցնել ինժեներիայի վրա կախվածությունը վաղ փորձարկումների ընթացքում, հատկապես, երբ ապրանքի ուղղությունը դեռ զարգանում է:

Հիմնական կետերը.

• Ավտոմատ իրադարձությունների հավաքագրում
• Փունջ և ուղևորությունների վերլուծություն
• Ինտեգրված սեանսի վերարտադրում
• Վարքագծային ուղիների վերլուծություն
• Ինտեգրացիաներ ընդհանուր գործիքների միջև

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնց մոտ հետևման պլանները լիովին սահմանված չեն
• Թիմեր, որոնք ցանկանում են հետադարձ վերլուծություն
• Ապրանքային թիմեր, որոնք ուսումնասիրում են օգտագործողի խոչընդոտները
• Ընկերություններ, որոնք համատեղում են վերլուծությունը սեանսի վերարտադրման հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ heap.io
• Էլ․ փոստ։ support@heap.io
• Facebook։ facebook.com/HeapAnalytics
• Twitter։ x.com/heap
• LinkedIn։ linkedin.com/company/heap-inc

5. Plausible

Plausible-ը կենտրոնանում է պարզ վեբ վերլուծության վրա՝ հաշվի առնելով գաղտնիությունը։ Նրանք հետևում են տրաֆիկին, հղումներին, արշավներին, փունջներին և նպատակներին՝ առանց cookies օգտագործելու կամ անձնական տվյալներ հավաքագրելու։ Վահանակը միտումնավոր մինիմալիստական է, ցույց է տալիս հիմնական մետրիկները՝ առանց զեկույցների շերտերի կամ բարդ կազմաձևման։

Փոխանակ փորձելու ծածկել բոլոր օգտագործման դեպքերը, նրանք մնում են մոտ վեբ կայքի կատարողականության և մարքետինգի պատկերացումներին։ Դիտման խորություն, Search Console-ի միջոցով SEO հարցումներ, UTM հետևում և իրական ժամանակի տվյալները հասանելի են՝ առանց բարդ սահմանումների։ Սթարթափների համար, որոնք ունեն բովանդակային կայքեր կամ վաղ մարքետինգային արշավներ, այս մոտեցումը պահպանում է վերլուծությունը թեթև և հեշտ կառավարվող։

Հիմնական կետերը.

• Գաղտնիությանը հարմար վեբ վերլուծություն
• Փունջ և նպատակային հետևում
• SEO և արշավների պատկերացումներ
• Իրական ժամանակի վահանակ
• Ներկառուցված բոտերի ֆիլտրացիա

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք իրականացնում են մարքետինգով պայմանավորված վեբ կայքեր
• Թիմեր, որոնք փոխարինում են Google Analytics-ը
• Հիմնադիրներ, ովքեր ցանկանում են պարզ վահանակներ
• Ընկերություններ, որոնք կենտրոնացած են գաղտնիության համապատասխանության վրա

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ plausible.io
• Էլ․ փոստ։ hello@plausible.io
• Twitter։ x.com/plausiblehq
• LinkedIn։ linkedin.com/company/plausible-analytics

6. LogRocket

LogRocket-ը համատեղում է սեանսի վերարտադրումը ապրանքային վերլուծության և տեխնիկական մոնիտորինգի հետ։ Նրանք գրանցում են օգտագործողի սեանսները՝ կոնսոլային լոգերի, ցանցի ակտիվության և կատարողականի տվյալների հետ, ինչը թիմերին մանրամասն պատկերացում է տալիս այն մասին, թե ինչ է տեղի ունեցել այցի ընթացքում։

Փոխանակ կենտրոնանալ միայն բարձր մակարդակի մետրիկների վրա, նրանք բացահայտում են խոչընդոտները և սխալները, որոնք ազդում են օգտագործողի փորձի վրա։ AI-ով հիմնված գործառույթները ընդգծում են տեխնիկական և UX խնդիրները, որպեսզի թիմերը կարողանան առաջնահերթություն տալ ուղղումներին։ Սթարթափների համար, որոնք կառուցում են վեբ կամ բջջային հավելվածներ, սա կարող է ուղղակիորեն կապել օգտագործողի վարքագիծը կատարողականի և կայունության հետ։

Հիմնական կետերը.

• Սեանսի վերարտադրում՝ տեխնիկական լոգերով
• Փունջ և ուղիների վերլուծություն
• Սխալների հետևում և կատարողականի մոնիտորինգ
• UX վերլուծություն
• Ինտեգրացիաներ աջակցության և տվյալների գործիքների հետ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք կառուցում են վեբ կամ բջջային հավելվածներ
• Ինժեներական և ապրանքային թիմեր, որոնք սերտորեն աշխատում են
• Թիմեր, որոնք վրիպում են ձեռքբերման խնդիրները
• Ընկերություններ, որոնք մոնիտորինգ են անում ֆրոնտենդ կատարողականը

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ logrocket.com
• Facebook։ facebook.com/logrocket
• Twitter։ x.com/LogRocket
• LinkedIn։ linkedin.com/company/logrocket
• Հասցե։ 87 Summer St, Boston, MA 02110
• Հեռախոս։ (855) 564-7625

7. Google Analytics

Google Analytics-ը վեբ և հավելվածների վերլուծության հարթակ է, որը մեկ ինտերֆեյսում հետևում է տրաֆիկին, օգտագործողի վարքագծին և մարքետինգի կատարողականին։ Նրանք հավաքում են տվյալներ այցերի, իրադարձությունների, ձեռքբերումների և ձեռքբերման ուղիների վերաբերյալ՝ օգնելով թիմերին տեսնել, թե ինչպես են օգտագործողները ժամանում, ինչ են անում և արդյոք նրանք կատարում են հիմնական գործողությունները։

Սթարթափների համար նրանք հաճախ ծառայում են որպես վերլուծության մեջ մուտքի կետ։ Սահմանումը համեմատաբար պարզ է, և հիմնական զեկույցները հասանելի են առանց լրացուցիչ գործիքների։ Միևնույն ժամանակ, ինտերֆեյսը կարող է խիտ թվալ, երբ ավելի խորը հարմարեցում է պահանջվում։ Թիմերը, որոնք մեծապես հենվում են վճարովի ձեռքբերման կամ SEO-ի վրա, սովորաբար պահպանում են այն որպես վերլուծության հիմնական շերտ։

Հիմնական կետերը.

• Վեբ և հավելվածների տրաֆիկի վերլուծություն
• Իրադարձությունների և ձեռքբերումների հետևում
• Մարքետինգի և ձեռքբերման զեկույցներ
• Ինտեգրացիա Google ծառայությունների հետ
• Ներկառուցված մեքենայական ուսուցման պատկերացումներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք իրականացնում են վճարովի և օրգանական մարքետինգ
• Թիմեր, որոնք կարիք ունեն անվճար հիմնական վերլուծության
• Հիմնադիրներ, որոնք հետևում են տրաֆիկին և ձեռքբերումներին
• Ապրանքներ, որոնք կապված են Google էկոհամակարգի հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ analytics.google.com
• Twitter։ x.com/GMktgPlatform
• LinkedIn։ linkedin.com/showcase/googlemarketingplatform

8. Hotjar

Hotjar-ը կենտրոնանում է օգտագործողների փոխազդեցությունը կոնկրետ էջերի և հոսքերի հետ հասկանալու վրա։ Նրանք տրամադրում են ջերմային քարտեզներ, սեանսի ձայնագրություններ, փունջներ, հարցումներ և օգտագործողի հետադարձ կապի գործիքներ։ Փոխանակ շեշտելու բարձր մակարդակի մետրիկները, նրանք օգնում են թիմերին տեսնել, թե որտեղ են մարդիկ սեղմում, սկրոլում, կասկածում կամ հեռանում։

Ի տարբերություն մյուսների, նրանց տարբերում է վարքագծի տեսողականացման և ուղղակի հետադարձ կապի համադրությունը։ Թիմերը կարող են դիտել սեանսներ, հավաքել հարցումների պատասխաններ և իրականացնել պարզ օգտագործողի թեստեր՝ առանց բարդ սահմանումների։ Սթարթափների համար, որոնք բարելավում են onboarding-ը, վայրէջքի էջերը կամ checkout հոսքերը, այս տեսակի որակական պատկերացումները հաճախ լրացնում են ավանդական վերլուծական գործիքները։

Հիմնական կետերը.

• Սեղմումների և սկրոլի վարքագծի համար ջերմային քարտեզներ
• Սեանսի վերարտադրում
• Փունջի տեսողականացում
• Հարցումներ և հետադարձ կապի հավաքագրում
• Օգտագործողի հարցազրույցներ և թեստեր

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք օպտիմալացնում են վայրէջքի էջերը
• Թիմեր, որոնք բարելավում են onboarding հոսքերը
• Ապրանքներ, որոնք կենտրոնացած են UX բարելավումների վրա
• Ընկերություններ, որոնք համատեղում են վարքագծային տվյալները հետադարձ կապի հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ hotjar.com
• Twitter։ x.com/hotjar
• LinkedIn։ linkedin.com/company/hotjar
• Instagram։ instagram.com/hotjar

9. PostHog

PostHog-ը տրամադրում է ապրանքային վերլուծություն՝ ավտոմատ իրադարձությունների հավաքագրմամբ և ապրանքային թիմերի շուրջ կառուցված ավելի լայն տվյալների կույտով։ Նրանք ներառում են ապրանքային վերլուծություն, սեանսի վերարտադրում, գործառույթների դրոշներ և կառավարվող պահեստ մեկ համակարգում։ Գաղափարն է թիմերին տալ մեկ տեղ՝ վերլուծելու օգտագործումը, փորձարկել գործառույթները և համատեղել հաճախորդների տվյալները բազմաթիվ աղբյուրներից։

Իրադարձությունների հետևումից բացի, նրանք ինտեգրում են վճարումներ, աջակցության գործիքներ և սխալների հետևում նույն միջավայրում։ Սա թիմերին թույլ է տալիս վերլուծել ապրանքի օգտագործումը՝ զուգահեռաբար արտաքին ազդանշանների, ինչպիսիք են վճարումները կամ աջակցության տոմսերը։ Սթարթափների համար, որոնք կառուցում են տեխնիկական ապրանքներ, հատկապես այնպիսիք, որոնք ունեն ինժեներական ուղղվածություն ունեցող թիմեր, այս սահմանումը կարող է նվազեցնել վաղ փուլում առանձին գործիքների անհրաժեշտությունը:

Հիմնական կետերը.

• Ապրանքային վերլուծություն՝ ավտոմատ հավաքագրմամբ
• Սեանսի վերարտադրում
• Գործառույթների դրոշներ
• Ներկառուցված տվյալների պահեստ
• Ինտեգրացիաներ արտաքին գործիքների հետ

Ում համար է լավագույնը.

• Ինժեներության կողմից առաջնորդվող սթարթափներ
• Թիմեր, որոնք ցանկանում են վերլուծություն և գործառույթների դրոշներ միասին
• Ապրանքներ, որոնց անհրաժեշտ է միասնական հաճախորդների տվյալներ
• Ընկերություններ, որոնք հարմարավետ են մշակողներին ուղղված գործիքների հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ posthog.com
• Twitter։ x.com/posthog
• LinkedIn։ linkedin.com/company/posthog
• Instagram։ instagram.com/teamposthog

10. Countly

Countly-ն ապրանքային վերլուծության հարթակ է, որը կառուցված է տվյալների վերահսկողության և գաղտնիության շուրջ։ Նրանք տրամադրում են վերլուծություն բջջային, վեբ և աշխատասեղանի հավելվածների համար, ինչպես նաև այնպիսի գործառույթներ, ինչպիսիք են փունջները, պահպանման հետևումը, կոհորտները, վթարների վերլուծությունը, օգտագործողի պրոֆիլները և հարցումները։ Նրանց համակարգը աջակցում է ինչպես տեղական, այնպես էլ ձեռնարկությունների սահմանումներին, ինչը թիմերին ավելի մեծ ճկունություն է տալիս տվյալների պահպանման և կառավարման հարցում։

Ի տարբերություն ավելի թեթև վերլուծական գործիքների, նրանք շեշտում են տվյալների սեփականությունը և կառավարումը։ Կազմակերպությունները կարող են կառավարել օգտագործողի նույնականացումները, կառուցել մանրամասն ուղևորություններ և օգտագործել ներգրավվածության գործառույթներ, ինչպիսիք են push-ծանուցումները և A/B թեստավորումը նույն միջավայրում:

Հիմնական կետերը.

• Ապրանքային վերլուծություն վեբ, բջջային և աշխատասեղանի համար
• Փունջներ, պահպանում և կոհորտներ
• Վթարների և սխալների հետևում
• Օգտագործողի պրոֆիլներ և ուղևորությունների վերլուծություն
• Տեղական և ձեռնարկությունների տեղադրման տարբերակներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք կարիք ունեն ավելի ուժեղ տվյալների վերահսկողության
• Թիմեր գաղտնիության համար զգայուն ոլորտներում
• Ապրանքներ, որոնք պահանջում են տեղական վերլուծություն
• Ընկերություններ, որոնք համատեղում են վերլուծությունը ներգրավվածության գործիքների հետ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ countly.com
• LinkedIn։ linkedin.com/company/countly

11. Fullstory

Fullstory-ն համատեղում է ապրանքային վերլուծությունը մանրամասն սեանսի վերարտադրման և վարքագծային պատկերացումների հետ։ Նրանք ավտոմատ կերպով գրանցում են օգտագործողի փոխազդեցությունները թվային սեփականությունների վրա՝ առանց ձեռքով պիտակավորման։

Փոխանակ առանձնացնելու որակական և քանակական տվյալները, նրանք միացնում են երկուսը։ Տրամադրության ազդանշանները, զայրույթի սեղմումները և խոչընդոտների ցուցիչները օգնում են բացահայտել օգտագործման խնդիրները, նախքան դրանք կդառնան հեռացում։ Սթարթափների համար, որոնք կենտրոնացած են թվային փորձի վրա, այս մոտեցումը կարող է պարզեցնել անսարքությունների վերացումը և գործառույթների բարելավումը՝ առանց բազմաթիվ գործիքներ ավելացնելու։

Հիմնական կետերը.

• Օգտագործողի փոխազդեցությունների ավտոմատ հավաքագրում
• Սեանսի վերարտադրում, որը կապված է մետրիկների հետ
• Փունջներ և պահպանման վերլուծություն
• Ուղևորությունների քարտեզագրում
• Տրամադրության և խոչընդոտների ազդանշաններ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք բարելավում են թվային փորձը
• Ապրանքային թիմեր, որոնք վերլուծում են օգտագործողի վարքագիծը
• Թիմեր, որոնք կապում են մետրիկները սեանսի վերարտադրման հետ
• Ընկերություններ, որոնք մոնիտորինգ են անում UX խոչընդոտները

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ fullstory.com
• Twitter։ x.com/fullstory
• LinkedIn։ linkedin.com/company/fullstory

12. Flurry

Flurry-ն տրամադրում է բջջային հավելվածների վերլուծություն՝ իրադարձությունների հետևմամբ, փունջներով, սեգմենտացիայով և լսարանի պատկերացումներով։ Նրանք կենտրոնանում են թիմերին օգնելու՝ հասկանալու, թե ինչպես են օգտագործողները ներգրավվում բջջային հավելվածների հետ՝ սեանսների, գործառույթների և տարբերակների միջով։

Նրանց հարթակը ներառում է օգտագործողի ուղևորություններ, սեգմենտացիա՝ ըստ ժողովրդագրության կամ վարքագծի, և փունջ վերլուծություն՝ հեռանալու կետերը բացահայտելու համար։ Տվյալները կարող են արտահանվել կամ մուտքագրվել API-ների միջոցով, ինչը թիմերին վերահսկողություն է տալիս, թե ինչպես են օգտագործվում պատկերացումները։ Սթարթափների համար, որոնք կառուցում են բջջային առաջին ապրանքներ, Flurry-ն առաջարկում է պարզ վերլուծության շերտ, որը կենտրոնացած է հավելվածի ներգրավվածության շուրջ։

Հիմնական կետերը.

• Բջջային հավելվածի իրադարձությունների հետևում
• Փունջ և ուղևորությունների վերլուծություն
• Լսարանի սեգմենտացիա
• Անհատական իրադարձությունների հետևում
• API և տվյալների արտահանման տարբերակներ

Ում համար է լավագույնը.

• Բջջային առաջին սթարթափներ
• Թիմեր, որոնք հետևում են հավելվածի ներսում ներգրավվածությանը
• Ապրանքներ, որոնք օպտիմալացնում են գործառույթների որդեգրումը
• Ընկերություններ, որոնց անհրաժեշտ է անվճար բջջային վերլուծություն

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ flurry.com
• Facebook։ facebook.com/FlurryMobile
• Twitter։ x.com/FlurryMobile
• LinkedIn։ linkedin.com/company/flurryanalytics

13. CleverTap

CleverTap-ը հաճախորդների տվյալների և վերլուծության հարթակ է, որը կառուցված է օգտագործողի տեղեկատվությունը վեբ, բջջային հավելվածների, CRM համակարգերի և այլ աղբյուրների միջև միավորելու շուրջ։ Նրանք կենտրոնանում են հաճախորդի ամբողջական պատկեր ստեղծելու վրա՝ համատեղելով վարքագծային տվյալները ներգրավվածության գործիքների հետ։ Վերլուծական գործառույթները ներառում են կոհորտներ, փունջներ, միտումներ, սեգմենտացիա և արշավի կատարողականի հետևում, բոլորը կապված են իրական ժամանակի տվյալների մշակման հետ։

Փոխանակ գործելու միայն որպես զեկուցման գործիք, նրանք կապում են վերլուծությունը հաղորդագրությունների և անհատականացման հետ։ Թիմերը կարող են ստեղծել միկրո-սեգմենտներ՝ հիմնված վարքագծի վրա, կանխատեսել ներգրավվածության արդյունքները AI մոդելներով և մեկնարկել արշավներ՝ ուղղակիորեն նույն համակարգից:

Հիմնական կետերը.

• Միավորված հաճախորդների տվյալներ՝ բազմաթիվ աղբյուրներից
• Կոհորտներ, փունջներ և միտումների վերլուծություն
• Իրական ժամանակի սեգմենտացիա
• AI-ով հիմնված ներգրավվածության կանխատեսումներ
• Ինտեգրված արշավի և հաղորդագրությունների գործիքներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք կենտրոնացած են օգտագործողի ներգրավվածության վրա
• Թիմեր, որոնք համատեղում են վերլուծությունը մարքետինգային ավտոմատացման հետ
• Բաժանորդագրային կամ էլեկտրոնային առևտրի ապրանքներ
• Ընկերություններ, որոնք կառուցում են վարքագծի վրա հիմնված սեգմենտներ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ clevertap.com
• Facebook։ facebook.com/clevertap
• Twitter։ x.com/clevertap
• LinkedIn։ linkedin.com/company/clevertap
• Instagram։ instagram.com/clevertapofficial
• Հասցե։ 535 Mission St, Unit 1624, San Francisco, CA 94105, USA

14. Metabase

Metabase-ը բաց կոդով վերլուծության և բիզնես հետախուզության գործիք է, որը ուղղակիորեն միանում է տվյալների բազաներին և տվյալների պահեստներին։ Նրանք թույլ են տալիս թիմերին հարցումներ կատարել տվյալների վրա՝ օգտագործելով տեսողական կառուցող, SQL խմբագրիչ կամ բնական լեզվի հուշումներ՝ AI գործառույթների միջոցով։ Վահանակները և զեկույցները կարող են արագ ստեղծվել և տարածվել ներքին կամ ներդրվել հաճախորդներին ուղղված ապրանքներում։

Փոխանակ ինքնուրույն իրադարձություններ հավաքագրելու, նրանք գործում են որպես հարցումների և տեսողականացման շերտ՝ գոյություն ունեցող տվյալների վրա։ Թիմերը կարող են սահմանել վստահելի մետրիկներ, կառավարել թույլտվությունները և վերահսկել տվյալների մուտքը։ Սթարթափների համար՝ ունենալով կառուցվածքային տվյալների բազաներ և սահմանափակ վերլուծական ինժեներական ռեսուրսներ, Metabase-ը կարող է տրամադրել զեկուցում՝ առանց մեծ ծախսերի։

Հիմնական կետերը.

• Բաց կոդով վերլուծության հարթակ
• Տեսողական հարցումների կառուցող և SQL խմբագրիչ
• AI-ով օժանդակվող բնական լեզվի հարցումներ
• Ներդրվող վահանակներ
• Տվյալների բազաների և պահեստների ինտեգրացիաներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ՝ կառուցվածքային տվյալների բազաների սահմանումներով
• Տվյալների և ապրանքային թիմեր, որոնց անհրաժեշտ է ինքնուրույն զեկուցում
• SaaS ապրանքներ, որոնք ներդնում են վերլուծություն իրենց հավելվածներում
• Թիմեր, որոնք նախընտրում են բաց կոդով գործիքներ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ metabase.com
• Twitter։ x.com/metabase
• LinkedIn։ linkedin.com/company/metabase

15. Woopra

Woopra-ն կենտրոնանում է հաճախորդների ուղևորությունների վերլուծության վրա՝ ապրանքային, մարքետինգային, վաճառքային և աջակցության կետերում։ Այն հետևում է օգտագործողի վարքագծին կայքերի, հավելվածների, էլ. փոստերի և միացված գործիքների միջև, այնուհետև միավորում է այդ տվյալները անհատական մակարդակի պրոֆիլներում։ Թիմերը կարող են վերլուծել ուղևորությունները, փունջները, պահպանումը, սեգմենտացիան և գործառույթների օգտագործումը՝ առանց համակարգերի միջև փոխարկվելու։

Փոխանակ վերլուծությունը սահմանափակելու ագրեգացված գծապատկերներով, հարթակը թույլ է տալիս իրական ժամանակի դիտումներ անհատական օգտագործողների և պատմական վարքագծի վրա։ Ներկառուցված ավտոմատացումները կարող են գործողություններ գործարկել, ինչպիսիք են էլ. փոստերը կամ ներքին ծանուցումները՝ հիմնված օգտագործողի ակտիվության վրա։ Սթարթափների համար, որոնք փորձում են հասկանալ, թե ինչպես են ձեռքբերումը, onboarding-ը և պահպանումը կապվում, այս սահմանումը օգնում է կապել օգտագործողի վարքագիծը իրական գործողությունների հետ։

Հիմնական կետերը.

• Կրոս-ալիքային ուղևորությունների հետևում
• Անհատական օգտագործողի պրոֆիլներ՝ իրական ժամանակի թարմացումներով
• Փունջներ, կոհորտներ և պահպանման վերլուծություն
• Վարքագծի վրա հիմնված գործիչներ և ավտոմատացումներ

Ում համար է լավագույնը.

• SaaS սթարթափներ, որոնք հետևում են հաճախորդների ամբողջական ուղևորություններին
• Թիմեր, որոնք համաձայնեցնում են ապրանքային և մարքետինգային տվյալները
• Ընկերություններ, որոնց անհրաժեշտ է օգտագործողի իրական ժամանակի տեսանելիություն
• Աճի թիմեր, որոնք իրականացնում են վարքագծի վրա հիմնված գործողություններ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ woopra.com
• Էլ․ փոստ։ elie@woopra.com
• Facebook։ facebook.com/woopra
• Twitter։ x.com/Woopra
• LinkedIn։ linkedin.com/company/woopra-inc-
• Հասցե։ 2261 Market Street STE 22661, San Francisco, CA 94114

16. Datadog Product Analytics

Datadog Product Analytics-ը կապում է ապրանքային մետրիկները կատարողականի և դիտելիության տվյալների հետ՝ մեկ հարթակում։ Այն հետևում է օգտագործողի ուղևորություններին, փունջներին, ձեռքբերումներին և պահպանմանը, միաժամանակ այդ պատկերացումները կապելով ֆրոնտենդի և բեքենդի կատարողականի ազդանշանների հետ։

Փոխանակ ապրանքային տվյալները ինժեներական տվյալներից առանձնացնելու, հարթակը երկուսն էլ պահում է նույն միջավայրում։ Սանկիի դիագրամները, ջերմային քարտեզները և կոհորտային վերլուծությունները օգնում են քարտեզագրել վարքագիծը գործառույթների միջև։ Datadog-ն օգտագործում է իր գոյություն ունեցող RUM SDK-ն և ապրանքային վերլուծության ինտեգրացիաները, բայց ապրանքային վերլուծությունը հաճախ պահանջում է լրացուցիչ սահմանում՝ հիմնական դիտելիության SDK-ից բացի։

Հիմնական կետերը.

• Փունջ և ուղևորությունների վերլուծություն
• Սեանսի վերարտադրում և ջերմային քարտեզներ
• Կոհորտ և պահպանման հետևում
• Ինտեգրացիա կատարողականի մոնիտորինգի հետ
• Միասնական SDK վերլուծության և RUM-ի համար

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ՝ ինժեներական ուղղվածություն ունեցող թիմերով
• Ապրանքներ, որտեղ կատարողականը ազդում է ձեռքբերման վրա
• SaaS հարթակներ՝ վեբ և բջջային հավելվածներով
• Թիմեր, որոնք արդեն օգտագործում են դիտելիության գործիքներ

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ datadoghq.com
• App Store։ apps.apple.com/us/app/datadog/id1391380318
• Google Play։ play.google.com/store/apps/details?id=com.datadog.app
• Էլ․ փոստ։ info@datadoghq.com
• Twitter։ x.com/datadoghq
• LinkedIn։ linkedin.com/company/datadog
• Instagram։ instagram.com/datadoghq
• Հասցե։ 620 8th Ave 45th Floor, New York, NY 10018 USA
• Հեռախոս։ 866 329-4466

17. Triple Whale

Triple Whale-ը կենտրոնանում է ապրանքային վերլուծությունը մարքետինգի, էլեկտրոնային առևտրի և օպերացիոն տվյալների հետ կապելու վրա։ Այն կենտրոնացնում է պատկերացումները ձեռքբերման, ձեռքբերման, պահպանման, ապրանքի կատարողականի և գույքագրման մետրիկների միջև։ Հատկացումը, կոհորտային հետևումը և ապրանքային ուղևորությունների վերլուծությունը գտնվում են շահույթի և օպերացիոն տեսակետների կողքին։

Հարթակը կառուցված է հիմնադիրներին և աճի թիմերին բիզնեսի կատարողականի ամբողջական պատկեր տալու շուրջ, ոչ միայն օգտագործողի վարքագիծը հավելվածի ներսում։ Վեբ կայքի ձեռքբերման փունջները, ստեղծագործական վերլուծությունը և հաճախորդի կյանքի տևողության արժեքի հետևումը միավորված են մեկ վահանակում։ Էլեկտրոնային առևտրի սթարթափների համար այս մոտեցումը ապրանքային տվյալները ուղղակիորեն կապում է եկամտի և մարքետինգի ծախսերի հետ։

Հիմնական կետերը.

• Մարքետինգի հատկացում և խառնուրդի վերլուծություն
• Ձեռքբերման և փունջի հետևում
• Կոհորտ և պահպանման պատկերացումներ
• Ապրանքային և SKU մակարդակի վերլուծություն
• Օպերացիոն և շահույթի մետրիկներ

Ում համար է լավագույնը.

• Էլեկտրոնային առևտրի սթարթափներ
• Հիմնադիր-ղեկավարվող աճի թիմեր
• Արտաքին ձեռքբերման կառավարող ապրանքանիշեր
• Թիմեր, որոնք հետևում են ապրանքը և եկամուտը միասին

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ triplewhale.com
• App Store։ apps.apple.com/us/app/triplewhale/id1511861727
• Google Play։ play.google.com/store/apps/details?id=com.triplewhale.android.v2
• Twitter։ x.com/triplewhale
• LinkedIn։ linkedin.com/company/triple-whale

18. Statsig

Statsig-ը համատեղում է ապրանքային վերլուծությունը, փորձարկումը և գործառույթների կառավարումը մեկ հարթակում։ Այն կապում է գործառույթների դրոշները և A/B թեստերը ուղղակիորեն ապրանքային մետրիկներին, այնպես որ յուրաքանչյուր թողարկում կարող է չափվել՝ ըստ օգտագործողի վարքագծի և բիզնեսի ազդեցության։ Սեանսի վերարտադրումը և վերլուծության գործիքները օգնում են ուսումնասիրել, թե ինչ է փոխվել գործառույթի թողարկումից հետո։

Համակարգը ներառում է իրադարձությունների հետևում, օգտագործողի սեգմենտացիա, վահանակներ և պահեստի ինտեգրացիաներ։ Փոխանակ փորձարկումը վերլուծությունից առանձին դիտարկելու, հարթակը միավորում է փորձարկումները, մետրիկները և կազմաձևումը։ Սթարթափների համար, որոնք արագորեն կառուցում և հաճախ փորձարկում են, այս սահմանումը աջակցում է ազդեցությունը չափելուն՝ առանց ձեռքով վերլուծության վրա մեծապես հենվելու։

Հիմնական կետերը.

• Ինտեգրված փորձարկում և վերլուծություն
• Գործառույթների դրոշներ, որոնք կապված են ապրանքային մետրիկների հետ
• Սեանսի վերարտադրում և իրադարձությունների հետևում
• Օգտագործողի սեգմենտացիա և վահանակներ
• Պահեստի նորարարական ինտեգրացիաներ

Ում համար է լավագույնը.

• Սթարթափներ, որոնք իրականացնում են հաճախակի փորձարկումներ
• Ապրանքային թիմեր, որոնք թողարկում են գործառույթների դրոշների ետևում
• SaaS ընկերություններ՝ հաջորդական թողարկումներով
• Տվյալների թիմեր, որոնք կենտրոնացնում են վերլուծության գործիքները

Կոնտակտային տեղեկատվություն.

• Վեբ կայք։ statsig.com
• Facebook։ facebook.com/Statsig
• Twitter։ x.com/statsig
• LinkedIn։ linkedin.com/company/statsig
• Instagram։ instagram.com/statsig_hq

Եզրակացություն

Ապրանքային վերլուծությունը ոչ թե ավելի շատ վահանակներ ունենալու մասին է։ Դա այն մասին է, թե ինչն է իրականում փոխում օգտագործողի վարքագիծը։ Սթարթափների համար ճիշտ գործիքը սովորաբար կախված է նրանից, թե որտեղ է խոչընդոտը՝ ձեռքբերում, ակտիվացում, պահպանում, կատարողական կամ փորձարկում։ Որոշ թիմերի անհրաժեշտ է խորը ուղևորությունների հետևում։ Մյուսները ավելի շատ հոգում են փորձարկումների և գործառույթների թողարկումների մասին։ Չկա մեկ համընդհանուր լուծում, որը հարմար լինի բոլորի համար։

Ավելի կարևորը պարզությունն է։ Գործիքը պետք է օգնի պատասխանել իրական ապրանքային հարցերին՝ առանց բարդություն ավելացնելու կամ թիմին դանդաղեցնելու։ Վաղ փուլի ընկերությունները արագ են շարժվում, և վերլուծությունը պետք է հասնի դրանց։ Սթարթափների համար լավագույն ապրանքային վերլուծության գործիքներն այն են, որոնք հեշտացնում են որոշել, թե ինչ կառուցել հաջորդը և ինչ ուղղել հիմա։