Crearea de analize avansate pentru o companie minieră – poveste de succes Hiveon

Hiveon, o companie de ecosistem minier, împărtășește modul în care au creat un instrument accesibil și flexibil pentru o analiză rapidă de marketing cu ajutorul produselor OWOX și al echipei OWOX.

Fondată în 2017, Hiveon oferă cea mai importantă soluție de exploatare a criptomonedelor all-in-one, cu 2 milioane de utilizatori în întreaga lume. Ecosistemul Hiveon include în prezent Hiveon OS, Hiveon Pool, Hiveon ASIC Firmware și Hiveon ASIC Hub. Toate produsele Hiveon sunt construite în jurul sinergiei, siguranței și stabilității.

Hiveon OS este unul dintre primele sisteme de operare pentru minerit de criptomonede. A fost creat în conformitate cu obiectivul companiei de a simplifica soluțiile complexe din punct de vedere tehnic pentru utilizatori, făcând blockchain-ul accesibil și ușor de înțeles. Acesta este ceea ce a ajutat Hiveon să construiască o comunitate mare, loială, care ajută compania să-și îmbunătățească produsele cu feedback-ul și inițiativa lor.

La Hiveon, aveam nevoie de un instrument accesibil și flexibil pentru:

• Analizând rapid sursele de trafic. Da, nu avem foarte multă publicitate plătită, dar nu este principala sursă de trafic pentru noi, deoarece nu este o sursă de trafic specifică nișei noastre. A fost important să analizăm pâlnia pentru trafic organic, direct și (mai ales) pe rețelele sociale. Avem o comunitate mare și au loc o mulțime de activități, de exemplu, pe Twitter.
• Analize comportamentale — tot ce are legătură cu site-ul web și canalele din produs. Acestea sunt cunoștințe incredibil de valoroase pe care afacerea noastră le primește și le folosește pentru a îmbunătăți UX și pentru a identifica și remedia lacunele în canalul de produs.

În plus, avem suficiente date retrospective pentru a căuta perspective și modele și folosim aceste cunoștințe pentru a planifica dezvoltarea viitoare a companiei. Google Analytics are capacități limitate de procesare a datelor. Prin urmare, pentru a elibera mâinile analiștilor noștri în ceea ce privește accesul la date, am decis să folosim Google BigQuery.

Produsul nostru este complex și avem în prezent mai multe domenii în care a fost dificil să configurați urmărirea pe mai multe domenii. Când utilizatorii s-au mutat de la un domeniu la altul, client_id-ul original a fost pierdut.

O altă problemă a fost atingerea limitei Google Analytics de 50.000 de tranzacții pe zi. În raportul de tranzacție din Google Analytics, după ce limita a fost atinsă, apare valoarea „(other)” în loc de tranzacția_id corespunzătoare.

Pentru a crea raportul nostru de performanță, am decis să folosim OWOX BI și Google BigQuery.

De ce am ales Google BigQuery pentru colectarea și stocarea datelor:

• Ușurință relativă de configurare pentru cazul nostru de utilizare
• Expertiza existentă a analiștilor în lucrul cu GBQ
• Posibilitate de integrare cu instrumente de vizualizare

Cum combinăm datele pentru rapoarte în Google Big Query:

1. Cu ajutorul OWOX BI Streaming, colectăm date brute despre comportamentul utilizatorilor de pe site și le transferăm în BigQuery.
2. Datele tranzacțiilor de pe site-ul web sunt trimise către OWOX BI Streaming prin Protocolul de măsurare.
3. Datele colectate sunt procesate în Google BigQuery și afișate pe tablourile de bord din Google Looker Studio și Tableau, folosind un conector încorporat.

Colegii de la OWOX ne-au arătat cum să setăm urmărirea pe mai multe domenii. Pe lângă colectarea datelor, echipa OWOX ne-a ajutat cu mai multe sarcini analitice interesante.

În cazul nostru, pentru a defini un nou utilizator, formăm un tabel auxiliar cu tranzacții la nivel de utilizator. Adică, la nivel de utilizator, avem o serie corespunzătoare de tranzacții. Putem selecta din acest tabel auxiliar sesiuni în timpul cărora a fost efectuată o primă plată și le putem stabili statutul corespunzător (0 sau 1). După aceea, conectăm tabelul principal al datelor de streaming cu tabelul auxiliar al tranzacțiilor după id-ul de sesiune. În continuare, putem număra numărul de utilizatori care au efectuat o primă plată folosind o formulă. Numărăm numărul de utilizatori unici (client_id) dacă avem o sesiune cu prima plată.

Deoarece proiectul include completarea unui portofel online, plata taxelor de serviciu și retragerea veniturilor utilizatorilor, este recomandabil să analizați separat sumele acestor tranzacții. Pentru aceasta, echipa Hiveon a adăugat câte un atribut de produs la fiecare tranzacție, iar la pregătirea raportului, echipa OWOX a putut folosi acest atribut atât ca filtru, cât și pentru crearea unor metrici diferite pentru fiecare tip de venit.

Datorită soluției implementate, am reușit să:

• Formați o mai bună înțelegere a modului în care utilizatorii folosesc diferite domenii și a modului în care se deplasează între ele
• Creșteți acuratețea determinării primei autentificare a unui utilizator pe site
• Legați prima plată a utilizatorului la o anumită sursă de trafic
• Determinați tipul de utilizator în funcție de momentul primei plăți
• Determinați cu mai multă precizie conversiile în diferite etape, precum și pe diferite pagini de site, primind un ID de utilizator unic OWOX
• Depășiți limita Google Analytics de 50.000 de tranzacții pe zi, deoarece tranzacțiile sunt înregistrate integral cu OWOX BI Streaming

Datorită OWOX BI și Google BigQuery, avem acum un instrument accesibil și flexibil pentru analiză rapidă, care, la rândul său, ne permite să răspundem rapid la schimbări.

Principalii utilizatori ai raportului sunt analiștii care trag concluzii despre funcționarea site-ului și performanța traficului. Acest raport ne ajută să înțelegem componența reală a utilizatorilor noi și a utilizatorilor care revin. Desigur, Google Analytics oferă și astfel de informații, dar datorită definiției mai precise a utilizatorului, structura noastră s-a schimbat. S-au schimbat și indicatorii de conversie, care sunt acum determinați de noul ID de utilizator unic OWOX, și structura traficului după sursă.

Cu toate acestea, așa cum am menționat mai sus, am mers puțin mai departe și, cu unele modificări, am transferat raportul în Tableau (deoarece este instrumentul nostru principal de BI și este convenabilsă putem avea toate rapoartele într-o singură resursă). Datorită OWOX, am reușit să adaptăm raportul la propriile noastre nevoi.

Datorită soluției de la OWOX, am reușit să:

• Economisiți timp la colectarea și prelucrarea datelor. Folosind rapoarte care au fost construite cu ajutorul Google BigQuery, a devenit mai ușor de monitorizat modificările traficului web, activitatea utilizatorilor, precum și anumite tipuri de activități de marketing.
• Analizați comportamentul utilizatorului în detaliu, care a afectat direct fiabilitatea rezultatelor și capacitatea de a căuta informații. Anumite elemente ale site-ului au fost analizate pentru prima dată, permițându-ne să abordăm mai atent și mai eficient designul paginilor.

În viitor, vom face tranziția la Google Analytics 4, ceea ce înseamnă reconfigurarea tuturor urmăririi în Google Tag Manager, deoarece schemele de date din GA Universal și GA 4 sunt semnificativ diferite. Ne așteptăm să cerem ajutor colegilor noștri de la OWOX.