Мониторинг Цифрового Опыта с помощью Proto Observability

На этой странице:

• Возможности Мониторинга Цифрового Опыта
  • Анализ вовлеченности и активности пользователей
  • Анализ качества пользовательского опыта
  • Анализ бизнес-метрик и бизнес-процессов
  • Анализ веб-ресурсов
  • Анализ JavaScript ошибок
• Подключение агентов Digital Experience Monitoring

Возможности Мониторинга Цифрового Опыта

Анализ вовлеченности и активности пользователей

Метрики:

• *DAU (Daily Active Users) - Ежедневные Активные Пользователи, метрика посещаемости приложений, которая указывает количество уникальных пользователей, зашедших в приложение за один день
• *WAU (Weekly Active Users) - Еженедельные активные пользователи, метрика посещаемости приложений, которая указывает количество уникальных пользователей, зашедших в приложение за одну неделю.
• *MAU (Monthly Active Users) - Ежемесячные активные пользователи, метрика посещаемости приложений, которая указывает количество уникальных пользователей, зашедших в приложение за месяц
• *Показатель отказов (Bounce rate) - процент посетителей, покинувших сайт/приложение прямо со страницы входа и не совершивших на ней активных действий, (либо с минимальным временем просмотра)
• *Страницы входа пользователей - первая страница сайта или экран приложения, которую видит посетитель при переходе с других источников или открытии сайта/приложения
• *Страницы выхода пользователей - страница веб-сайта или экран приложения, на которых посетитель закрывает веб-сайт (уходит с него) или выходит из прилоложения.
• Кол-во просмотров страниц
• Кол-во сессий пользователей (как авторизованных, так и неавторизованных)
• Кол-во авторизованных пользователей (Active Users) - метрика посещаемости веб и мобильных приложений, которая указывает количество уникальных пользователей, зашедших в приложение
• Кол-во действий пользователей в приложении (например, кликов с заданными параметрами)

Анализ качества пользовательского опыта

Метрики:

• Кол-во сигналов фрустрации пользователей (frustration signals)
  • кол-во “мертвых кликов” (dead clicks) - пользователь нажимает на статичный элемент, который не производит никаких действий на странице
  • кол-во “ошибочных кликов” (error clicks) - пользователь нажимает на элемент прямо перед возникновением ошибки JavaScript
  • кол-во “кликов ярости” (rage clicks) - пользователь нажимает на элемент более трех раз за односекундное скользящее окно
• Кол-во длинных задач (long task). Длинные задачи - это любые задачи, которые блокируют поток пользовательского интерфейса на определенный период времени. На мобильных устройствах, например, длинной задачей может быть замороженный кадр, если экран блокируется дольше 300 миллисекунд.
• Время загрузки (как по каждой странице, так и общее усредненное по всему веб-приложению)
• APDEX (Application Performance Index) — индекс производительности приложений. Открытый международный стандарт, разработанный с целью формирования объективной оценки показателей производительности корпоративных информационных систем. Apdex является числовой мерой удовлетворенности пользователей производительностью приложений. Для расчета Apdex собирается множество статистических данных о времени исполнения операций приложением. Далее производится компоновка данных, с учетом факторов влияния, и математическое преобразование, которое приводит все эти данные к значению в интервале от «0» до «1» («0» = все пользователи разочарованы, никто не может дождаться ответа от приложения, «1» = все пользователи довольны, приложение у всех работает очень быстро).
• Кол-во JavaScript ошибок
• Largest Contentful Paint (LCP, Скорость загрузки основного контента) - измеряет производительность загрузки. Это один из трех показателей Core Web Vitals, который показывает, насколько быстро загружается основной контент веб-страницы. В частности, LCP измеряет время с момента, когда пользователь начинает загрузку страницы, до момента отображения самого большого изображения или текстового блока в области просмотра.
• First Input Delay (FID, Время ожидания до первого взаимодействия с контентом) - измеряет интерактивность. Метрика измерения реакции на нагрузку, поскольку она количественно определяет ощущения пользователей при попытке взаимодействия с неотвечающими страницами. Низкое значение FID помогает гарантировать, что страница пригодна для использования.
• Cumulative Layout Shift (CLS, Совокупное смещение макета) - измеряет визуальную стабильность приложения.

Измерения для анализа метрик:

• тип устройства посетителя (десктоп, мобильное устройство, планшет)
• операционная система посетителя (Windows, MacOS, Android, iOS, Linux и тд)
• версия операционной системы посетителя (например, macOS 10.15.7, Windows 10 и тд)
• тип браузера посетителя (Chrome, Safari и тд)
• версия браузера посетителя (например, Chrome 119.0.0.0)
• город посетителя
• версия приложения
• страница/экран приложения
• данные о пользователя (см. ниже)

Собираемые данные по пользователям, доступные для анализа метрик и событий:

• идентификатор пользоватля
• email пользователя
• имя пользователя
• дополнительные (произвольные) атрибуты пользователя

Доступные виджеты

• Largest Contentful Paint
• First Input Delay
• Cumulative Layout Shift
• Кол-во просмотров страниц во времени
• Кол-во сессий пользователей во времени
• Время загрузки приложения во времени
• APDEX
• Топ JavaScript ошибок по количеству и тексту ошибки
• Кол-во просмотров страниц/экранов по типам устройств посетителей
• Аналитика по операционным системам посетителей (имя и версия ОС, кол-во просмотров, время загрузки, JavaScript ошибки)
• Кол-во просмотров страниц/экранов по типам браузеров посетителей
• Аналитика по браузерам посетителей (тип и версия браузера, версия операционной системы, кол-во просмотров, время загрузки, JavaScript ошибки)
• *Географическая карта с отображением городов и ключевых метрик (кол-во просмотров, время загрузки)
• Аналитика по городам, топ 10 городов (город, кол-во просмотров, время загрузки, кол-во сигналов фрустрации пользователей)
• Кол-во сессий пользователей во времени
• Кол-во авторизованных пользователей во времени
• Топ-10 пострадавших пользователей (идентификатор пользователя, кол-во JavaScript ошибок, кол-во долгих задач)
• Топ-10 недовольных пользователей (идентификатор пользователя, кол-во сигналов фрустрации, кол-во “мертвых кликов”, кол-во “ошибочных клиов”, кол-во “кликов ярости”)

Анализ бизнес-метрик и бизнес-процессов

Система позволяет анализировать бизнес-метрики, используя данные, собранные системой с помощью агентов Digital Experience Monitoring:

• Определять бизнес-транзакции заданного типа, например:
  • транзакции входов пользователей в приложение
  • транзакции оформления заявки пользователем
  • транзакции оформления заказа, оплаты товара и тд.
• Расчитывать ключевые метрики указанных транзакций, например:
  • количество бизнес-транзакций
  • длительность бизнес-транзакции / время загрузки
  • статусы бизнес-транзакций (ошибка или успех)
  • процент ошибок и тд.
• Захватывать и анализировать дополнительные атрибуты транзакций, например:
  • сумму стоимости товаров в корзине при оформлении заказа
  • количество товаров в корзине
  • тип банковского продукта в заявке и тд.
• Расчитывать производные и композитные метрики на основе атрибутов и ключевых метрик бизнес-транзакций, например:
  • общая выручка за период
  • средний чек (AOV, Average Order Value) - один из показателей эффективности продаж, рассчитывается по формуле: Средний чек = сумма выручки за период / число покупателей
  • среднее количество товаров в заказе и тд.
• Определять шаги бизнеса-процесса (последовательности операций или бизнес-транзакций), например:
  • процесс оформления заявки на кредит
  • процесс оформления заказа в интернет магазине
• Рассчитывать ключевые, производные и композитные метрики по бизнес-процессу, например:
  • Процент конверсии каждого шага (какой процент пользователей перешел на следующий шаг)
  • Процент ошибок каждого шага бизнес-процесса

Анализ веб-ресурсов

Анализ веб-ресурсов, загружаемых браузерами реальных пользователей в процессе взаимодействия с веб-приложением. Ресурсы включают внешние запросы вашего приложения к сетевому провайдеру, например, XHR, загрузку JS, изображений или шрифтов.

Метрики:

• Кол-во загруженных ресурсов
• Время загрузки ресурсов
• Кол-во HTTP-запросов
• Детальные метрики времени загрузки ресурсов:
  • время поиска в DNS (dns time)
  • время установления соединения (connect time)
  • время, затрачиваемое на HTTP-перенаправление (redirect time)
  • время, затрачиваемое на установление SSL-соединения (ssl time)
  • время, проходящее до загрузки первого байта (time to first byte)
  • время, затрачиваемое на загрузку ресурса (download time)

Измерения для анализа ресурсов и их метрик:

• полный URL ресурса
• тип ресурса (document, image, xhr и тд)
• метод ресурса (GET, POST, PUT и тд)

Доступные виджеты

• Кол-во загруженных ресурсов по типу во времени (шт.)
• Время загрузки по типу (среднее, мс)
• Кол-во загруженных HTTP-запросов по методам во времени (шт.)
• Детальные метрики времени загрузки ресурсов
• Типы ресурсов по времени загрузки
• Топ 10 URL ресурсов по времени загрузки
• Топ-10 HTTP запросов с ошибками
• Топ-10 самых медленных HTTP запросов

Анализ JavaScript ошибок

Метрики:

• Кол-во JavaScript ошибок

Измерения для анализа JavaScript ошибок и их метрик:

• Текст JavaScript ошибки
• Операционная система посетителя, в которой возникла JavaScript ошибка
• Версия операционной системы посетителя, в которой возникла JavaScript ошибка
• Браузер посетителя, в котором возникла JavaScript ошибка
• Версия браузера посетителя, в которой возникла JavaScript ошибка

Доступные виджеты

• Кол-во JavaScript ошибок во времени
• Кол-во JavaScript ошибок по тексту ошибки
• Топ-10 JavaScript ошибок по тексту ошибки во времени
• Кол-во JavaScript ошибок по операционным системам (без версий ОС)
• Кол-во JavaScript ошибок по операционным системам (без версий ОС) во времени
• Кол-во JavaScript ошибок по типам браузеров (без версий браузеров)
• Кол-во JavaScript ошибок по типам браузеров (без версий браузеров) во времени
• Кол-во ошибок по браузерам (Топ-15 комбинаций) с версиями ОС и браузеров

Подключение агентов Digital Experience Monitoring