行为分析-PostHog应用

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PostHog：一个工具实现所有行为分析需求？ #

老板：我有一个紧急需求，请尽快解决！

  • 我想知道每一个用户正在做什么？
  • 我想知道用户从登录，到A页面的转化率是多少？
  • 我想知道用户在A页面时，更喜欢咱们的哪个功能？功能 A or 功能 B？
  • 越快越好，最好是今天可以上线

员工： 好。 使用posthog! PostHog确实是一款非常不错的用户行为监测及分析产品，开发、配置、使用均很便捷，自定义也很方便，我介绍一下功能需求：

1，用户Users，挖掘潜在优质用户

基础信息

用户是最重要的信息，一切的数据都是为了更好地服务用户，我们可以在用户Tab，下面看到用户的信息（如：用户名，最后登录时间等），用户名就是我们前面在用户登录时上报的信息。

自定义人群Cohorts

可以根据用户的行为，以及时间两个维度自定义人群，如：周活跃用户

2，事件Events，知道用户正做什么

事件是用户行为的基石，拥有用户的事件，就可以进行深度加工，分析用户的一切行为。

所以，我们可以更加用户的事件，来定义行为Actions

3，行为Actions，跟踪哪个功能更受欢迎

我们可以根据设定的行为，来定义趋势趋势Trends或者漏斗Funnels

4，漏斗Funnels，知道用户在哪离开

创建漏斗，知道用户在哪个环节离开的最多，知道转化率

常见的其他工具：

PostHog：一个工具实现全部需求！

  1. 产品概述：
    1. PostHog 是一个开源的产品分析平台，提供了一系列工具帮助工程师构建更好的产品。
    2. 平台集成了产品分析、A/B测试、用户行为追踪、会话回放、特征标志和数据管道等功能。
  2. 产品特点：
    1. 提供了丰富的分析工具，如漏斗分析、用户路径、粘性、生命周期和SQL探索等。
    2. 支持Web分析，包括页面浏览、会话、唯一访客等。
    3. 提供了会话回放功能，可以观察用户与应用或网站的互动。
    4. 特征标志（Feature Flags）允许安全地推出新功能。
    5. A/B测试功能，帮助进行实验和优化。
    6. 提供了数据管道和数据仓库解决方案。
  3. 简介
  • PostHog 是一个开源的用户行为分析系统，旨在帮助开发者更好地理解其应用的用户行为和活动。
  1. 主要功能
  • 实时分析：提供实时的用户行为数据，帮助开发者快速识别问题或机会。
  • 自定义事件：允许开发者定义自己的事件，以跟踪特定功能或行为的用户活动。
  • 用户画像：创建用户细分，了解不同群体的行为模式。
  • 可视化报告：提供各种图表和报告，帮助开发者直观地理解数据。
  1. 技术特点

前端技术

  • Web框架/库：React
  • 状态管理：Redux + Kea
  • 布局/组件：Ant Design

后端技术

  • 框架：Django
  • 数据库：PostgreSQL和ClickHouse
  • 任务队列/事件流：Redis和Apache Kafka
  • 任务工作器：Celery
  1. 集成与定制
  • 多种集成选项：可以与各种前端和后端框架、CMS等集成。
  • 定制化报告：允许开发者根据特定需求定制报告和仪表板。

PostHog分析功能： #

PostHog 实现的分析功能介绍如下：

功能或特点PostHog具体意思
Group analytics群组分析跟踪账户或公司级别的指标
Traffic breakdown流量细分深入了解访问者和转化来源
User profiles用户画像查看用户的人口统计数据，如国家、语言和设备类型
UTM trackingUTM跟踪使用UTM标签跟踪营销活动
Funnels漏斗分析可视化转化率和流失情况
User paths用户路径跟踪用户流和流失位置
Retention留存分析分析用户和收入的留存情况
Monetization analytics货币化分析跟踪购买价值、LTV和其他收入指标
Advertising analytics广告分析跟踪Google Ads和其他营销活动的投资回报率 (ROI)
Real-time reporting实时报告监控网站或应用的活动，实时观察变化
Predictive insights预测洞察AI驱动的警报，当指标发生变化时提醒用户。

对比PostHog 和 Google Analytics （GA4）:

PostHog 是一个开源的产品分析工具，用于跟踪和了解用户如何与你的产品进行交互。以下是 PostHog 提供的特性和功能，以及它们与 Google Analytics 的比较：

  1. 相关性分析 (Correlation analysis)
    1. PostHog：可以自动找出影响漏斗转化率的各种因素。
    2. Google Analytics：无法自动执行此功能。
  2. 生命周期洞察 (Lifecycle insights)
    1. PostHog：可以分解新用户、回归用户、复活用户和休眠用户的各种事件。
    2. Google Analytics：无法提供此类细分。
  3. 粘性洞察 (Stickiness insights)
    1. PostHog：显示用户在一段时间内执行某个事件的数量。
    2. Google Analytics：没有提供此功能。
  4. 公式 (Formulas)
    1. PostHog：使用自定义公式创建独特的洞察。
    2. Google Analytics：无法使用自定义公式。
  5. SQL 访问 (SQL access)
    1. PostHog：允许用户编写自己的 SQL 查询。
    2. Google Analytics：不提供 SQL 查询功能。
  6. 工具栏 (Toolbar)
    1. PostHog：可以在你的实时网站或应用上查看洞察，有一个覆盖层。
    2. Google Analytics：没有提供此功能。
  7. 集成 (Integrations)
    1. 这两者都提供了与其他工具的集成能力，例如内部数据仓库、广告平台等。但具体的集成能力和范围可能会有所不同。

总体来说，PostHog 提供了一些独特的功能，特别是对于那些想要深入了解用户行为和产品使用情况的用户来说。而 Google Analytics 是一个广泛使用的标准工具，提供了许多基础的分析功能。选择哪一个工具取决于你的具体需求和想要从数据中获得的信息类型。

对比PostHog 和 Mixpanel:

  1. Autocapture：自动捕获功能，能够自动记录事件，无需手动操作。

* PostHog：✖

* Mixpanel：✔

2. Query editor：允许用户使用SQL语言编写自己的查询。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✖

3. Dashboards：将多个洞察结果组合到可共享的仪表板中。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

4. Graphs and trends：创建自定义的图表和趋势分析。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

5. Funnels：追踪用户通过一系列事件的过程。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

6. Retention：可视化哪些用户留存、留存了多久。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

7. User paths：追踪用户流程和用户流失点。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

8. Cohorts：基于属性和事件将用户分组进行群体分析。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

9. Group analytics：跟踪公司级别和账户级别的指标。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

10. Lifecycle analysis：了解哪些用户处于休眠、流失和活跃状态。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

11. Stickiness insights：查看用户在一段时间内执行某个事件多少次。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

12. Custom formulas：使用公式计算独特的洞察结果。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

13. Correlation analysis：提供可能导致成功或失败的事件和属性的建议。

* PostHog：✔

* Mixpanel：✔

参考：Posthog说明文档 使用手册：https://posthog.com/using-posthog

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