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Verwendungsanalyse mit Application Insights

Application Insights ist ein leistungsstarkes Observability-Tool, das Telemetriedaten sammelt, um zu zeigen, wie Benutzer mit Ihrer Anwendung interagieren. Dazu gehören Informationen dazu, welche Features am beliebtesten sind, wenn Benutzer ihre Ziele erreichen, wo sie absteigen und ob sie später zurückkehren.

Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, das Benutzerverhalten zu verstehen, Bereiche zur Verbesserung zu identifizieren und die Auswirkungen der letzten Änderungen zu messen, sodass Sie datengesteuerte Entscheidungen zu Ihren nächsten Entwicklungszyklen treffen können.

In diesem Artikel werden die folgenden Themenbereiche behandelt:

  • Verwendungsanalyse mit benutzerdefinierten Ereignissen

  • Native Nutzungserfahrungen

    • Benutzer, Sitzungen und Ereignisse – Verfolgen und Analysieren der Benutzerinteraktion mit Ihrer Anwendung, Sitzungstrends und bestimmten Ereignissen, um Einblicke in das Benutzerverhalten und die Anwendungsleistung zu erhalten.

    • Trichter – Verstehen, wie Benutzer durch eine Reihe von Schritten in Ihrer Anwendung vorankommen und wo sie möglicherweise absteigen.

    • Benutzerflüsse – Visualisieren Sie Benutzerpfade, um die am häufigsten verwendeten Routen und Bereiche zu identifizieren, in denen Benutzer am häufigsten beschäftigt sind oder Probleme auftreten.

    • Kohorte – Gruppieren Sie Benutzer oder Ereignisse nach allgemeinen Merkmalen, um Verhaltensmuster, Featurenutzung und die Auswirkungen von Änderungen im Laufe der Zeit zu analysieren.

  • Verbrauchsarbeitsmappenvorlagen

    • Benutzeraufbewahrungsanalyse – Verfolgen Sie die Häufigkeit und die Muster der Benutzer, die zu Ihrer Anwendung zurückkehren, und deren Interaktionen mit bestimmten Features.

    • Benutzerauswirkungsanalyse – Analysieren Sie, wie Anwendungsleistungsmetriken (z. B. Ladezeiten) die Benutzererfahrung und das Verhalten beeinflussen, um Verbesserungen priorisieren zu können.

    • HEART-Analyse – Nutzen Sie das HEART-Framework, um Benutzerzufriedenheit, Engagement, Akzeptanz, Bindung und Aufgabenerfolg zu messen und zu verstehen.

Einstieg

Voraussetzungen

Instrumentieren Ihrer Anwendung

Verwenden Sie das Application Insights JavaScript SDK, um Browser-Telemetrie über die Verwendung Ihrer Anwendung zu sammeln. Es ist keine serverseitige Instrumentierung erforderlich.

Um zu überprüfen, ob Browser-Telemetrie erfasst wird, führen Sie Ihr Projekt einige Minuten im Debugmodus aus, und suchen Sie dann im Bereich "Übersicht " in Application Insights nach Ergebnissen.

Tipp

Um Ihre Erfahrung zu optimieren, sollten Sie Application Insights sowohl in Ihren Anwendungsservercode mit dem Azure Monitor OpenTelemetry Distro als auch in Ihre Webseiten mit dem JavaScript SDK integrieren.

Diese duale Implementierung sammelt Telemetrie sowohl von den Client- als auch den Serverkomponenten Ihrer Anwendung, wodurch zusätzliche Überwachungsfunktionen ermöglicht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Application Insights Experiences.

Verwendungsanalyse mit benutzerdefinierten Ereignissen

Nachverfolgen der Benutzerinteraktion mit benutzerdefinierten Ereignissen

Verwenden Sie benutzerdefinierte Ereignisse, um wichtige Aktionen nachzuverfolgen, die Geschäftsziele unterstützen. Beispiele hierfür sind das Auswählen einer Schaltfläche, das Senden eines Formulars und das Ausfüllen eines Kaufs.

Seitenansichten können zwar manchmal nützliche Ereignisse darstellen, sind aber nicht immer zuverlässige Indikatoren. Beispielsweise kann ein Benutzer eine Produktseite öffnen, ohne einen Kauf zu tätigen. Indem Sie bestimmte Geschäftsereignisse nachverfolgen, können Sie den Fortschritt der Benutzer auf Ihrer Website nachvollziehen, ihre Vorlieben für unterschiedliche Optionen verstehen und ermitteln, wo Probleme auftreten oder sie abspringen.

Kombinieren Sie benutzerdefinierte Ereignisse mit Benutzer-IDs und Sitzungskontext, um Folgendes zu aktivieren:

  • Nachverfolgen des Verhaltens über Sitzungen hinweg.
  • Analysieren von Abschlusstrichtern basierend auf Benutzeraktionen.
  • Segmentieren von Benutzern anhand der Interaktion mit Ihrer App.

Hinweis

Verwenden Sie authentifizierte Benutzer-IDs , um die Nachverfolgung über Geräte und Browser hinweg zu ermöglichen und die Analyse auf Benutzerebene im Laufe der Zeit zu verbessern.

Durch das Anfügen von Eigenschaftswerten an diese Ereignisse können Sie diese während der Überprüfung im Portal filtern oder teilen. Jedes Ereignis enthält auch einen Standardsatz von Eigenschaften, z. B. eine anonyme Benutzer-ID, sodass Sie die Abfolge der Aktivitäten einzelner Benutzer nachverfolgen können.

So protokollieren Sie benutzerdefinierte Ereignisse

Ereignisse können über das Click Analytics AutoCollection-Plug-In oder trackEvent auf der Clientseite der Anwendung protokolliert werden:

appInsights.trackEvent({name: "incrementCount"});

Sie können auch serverseitige benutzerdefinierte Ereignisse mithilfe der Azure Monitor OpenTelemetry Distro protokollieren. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen und Ändern von Azure Monitor OpenTelemetry für .NET-, Java-, Node.js- und Python-Anwendungen.

Informationen zum Verwenden von benutzerdefinierten Ereignissen mit dem Application Insights SDK (Classic API) finden Sie unter benutzerdefinierte Ereignisse und Eigenschaften.

Tipp

Überlegen Sie beim Entwerfen der einzelnen Funktionen Ihrer App, wie Sie den Erfolg bei Ihren Benutzern messen können. Entscheiden Sie, welche Geschäftsereignisse Sie aufzeichnen müssen, und codieren Sie die Nachverfolgungsaufrufe für diese Ereignisse von Anfang an in Ihre Anwendung.

Aufteilen von benutzerdefinierten Ereignissen

In den Tools "Benutzer", "Sitzungen" und "Ereignisse" können Sie benutzerdefinierte Ereignisse nach Benutzer, Ereignisname und Eigenschaften segmentieren und würfeln. Wenn Sie sich in einer Verwendungsumgebung befinden, wählen Sie das Symbol "Letzte Ausführungsabfrage öffnen " aus, um Sie zurück zur zugrunde liegenden Abfrage zu bringen.

Screenshot des Bereichs Application Insights Session im Azure-Portal. Das Symbol zum Öffnen der zuletzt ausgeführten Abfrage ist hervorgehoben.

Anschließend können Sie die zugrunde liegende Abfrage ändern, um die gewünschten spezifischen Informationen abzurufen. Hier ist ein Beispiel für eine zugrunde liegende Abfrage zu Seitenansichten.

// average pageView duration by name
let timeGrain=5m;
let dataset=pageViews
// additional filters can be applied here
| where timestamp > ago(1d)
| where client_Type == "Browser" ;
// calculate average pageView duration for all pageViews
dataset
| summarize avg(duration) by bin(timestamp, timeGrain)
| extend pageView='Overall'
// render result in a chart
| render timechart

Native Nutzungserfahrungen

Benutzer, Sitzungen und Ereignisse

Drei der Verbrauchsbereiche verwenden dasselbe Tool zum Aufteilen von Telemetriedaten aus Ihrer Web-App aus drei Perspektiven. Durch Filtern und Aufteilen der Daten gewinnen Sie Einblicke in die relative Nutzung verschiedener Seiten und Funktionen. Erfahren Sie, wann Benutzer Ihre Anwendung verwenden, welche Seiten sie am meisten interessieren, wo sich Ihre Benutzer befinden und welche Browser und Betriebssysteme sie verwenden.

  • Benutzertool: Zählt die Anzahl eindeutiger Benutzer, die innerhalb ihrer ausgewählten Zeiträume auf Ihre Seiten zugreifen. Benutzer werden mithilfe von anonymen, in Browsercookies gespeicherten IDs gezählt. Eine einzelne Person, die verschiedene Browser oder Computer verwendet, wird als mehrere Benutzer gezählt.

  • Sitzungstool: Tabuliert die Anzahl der Benutzersitzungen, die auf Ihre Website zugreifen. Eine Sitzung stellt einen Zeitraum der Aktivität dar, die von einem Benutzer initiiert wurde, und endet mit einem Zeitraum der Inaktivität, der eine halbe Stunde oder nach 24 Stunden fortlaufender Nutzung überschreitet.

  • Ereignistool: Wie oft werden bestimmte Seiten und Features Ihrer Anwendung verwendet? Eine Seitenansicht wird gezählt, wenn ein Browser eine Seite aus Ihrer App lädt, sofern Sie sie instrumentiert haben.

    Ein benutzerdefiniertes Ereignis stellt ein Vorkommen eines Ereignisses in Ihrer Anwendung dar. Es handelt sich oft um eine Benutzerinteraktion wie die Auswahl einer Schaltfläche oder die Fertigstellung einer Aufgabe. Sie fügen Code in Ihre Anwendung ein, um benutzerdefinierte Ereignisse zu generieren oder die Click Analytics-Erweiterung zu verwenden.

Wichtig

Wenn jemand mit unterschiedlichen Browsern oder Client-Computern auf Ihre Website zugreift oder die Person ihre Cookies löscht, wird sie mehr als einmal gezählt.

Informationen über eine Alternative zur Verwendung anonymer IDs und um eine genaue Zählung zu gewährleisten, finden Sie in der Dokumentation zu authentifizierten IDs.

Abfragen bestimmter Benutzer, Sitzungen oder Ereignisse

Erkunden Sie verschiedene Benutzergruppen, Sitzungen oder Ereignisse, indem Sie die Abfrageoptionen am oberen Rand jedes Bereichs anpassen.

Screenshot, der die Registerkarte „Benutzer“ mit einem Balkendiagramm zeigt.

Auswahlmöglichkeit Beschreibung
Zeitraum Wählen Sie einen Zeitbereich aus.
Anzeigen Wählen Sie eine Kohorte von Benutzern für die Analyse aus.
Benutzer Wählen Sie benutzerdefinierte Ereignisse, Anforderungen und Seitenaufrufe aus.
Ereignisse Wählen Sie mehrere Ereignisse, Anforderungen und Seitenansichten aus, die Benutzer anzeigen, die mindestens eine, nicht unbedingt alle der ausgewählten Optionen ausgeführt haben.
Nach Wert auf X-Achse Wählen Sie aus, wie Datenkategorien erstellt werden, entweder anhand einer Zeitspanne oder einer anderen Eigenschaft, z. B. Browser oder Ort.
Aufteilen nach Wählen Sie eine Eigenschaft aus, anhand derer die Daten aufgeteilt oder segmentiert werden.
Hinzufügen von Filtern Beschränken Sie die Abfrage auf bestimmte Benutzer, Sitzungen oder Ereignisse basierend auf deren Eigenschaften, z.B. Browser oder Ort.

Wenn Sie auf Weitere Erkenntnisse anzeigen klicken, werden die folgenden Informationen angezeigt:

  • Allgemeine Informationen: Die Anzahl der Sitzungen und Ereignisse für das angegebene Zeitfenster und eine Leistungsbewertung im Zusammenhang mit der Wahrnehmung der Reaktionsfähigkeit der Benutzer.

  • Eigenschaften: Diagramme mit bis zu sechs Benutzereigenschaften wie Browserversion, Land oder Region und Betriebssystem.

  • Treffen Sie Ihre Benutzer: Informationen zu fünf Beispielbenutzern, die von der aktuellen Abfrage abgeglichen wurden. Das Untersuchen des Verhaltens von einzelnen Personen sowie von Aggregaten kann Erkenntnisse über die Verwendung Ihrer App durch Benutzer bieten.

Ermitteln des Erfolgs von Features mit A/B-Tests

Wenn Sie nicht sicher sind, welche Featurevariante erfolgreicher ist, führen Sie einen A/B-Test aus, und lassen Sie verschiedene Benutzer auf jede Variante zugreifen.

Um einen A/B-Test einzurichten, fügen Sie eindeutige Eigenschaftswerte an alle Telemetriewerte an, die von jeder Variante gesendet werden. Mit OpenTelemetry kann dies durch Hinzufügen einer benutzerdefinierten Eigenschaft zu einer Spanne erfolgen. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen und Ändern von Azure Monitor OpenTelemetry für .NET-, Java-, Node.js- und Python-Anwendungen.

Wenn Sie das Application Insights SDK (Klassische API) verwenden, verwenden Sie stattdessen einen Telemetrieinitialisierer. Weitere Informationen finden Sie unter benutzerdefinierten Ereignissen.

Filtern und teilen Sie nach dem A/B-Test die Daten anhand von Eigenschaftswerten, damit Sie die verschiedenen Versionen vergleichen können. Messen Sie den Erfolg jeder Version, und wechseln Sie dann zu einer einheitlichen Version.

Trichter

Die Kundenerfahrung zu verstehen, ist für Ihr Unternehmen von großer Bedeutung. Wenn Ihre Anwendung mehrere Phasen umfasst, müssen Sie wissen, ob die Kunden den gesamten Prozess durchlaufen oder ihn an einem bestimmten Punkt beenden. Die Entwicklung durch eine Reihe von Schritten in einer Anwendung wird als Trichter bezeichnet.

Sie können mithilfe von Application Insights-Trichtern Erkenntnisse über Ihre Benutzer gewinnen und Konvertierungsraten Schritt für Schritt überwachen. Wenn Sie einen Schritt auswählen, werden weitere schrittspezifische Details angezeigt.

Hinweis

Wenn Ihre Anwendung als Beispiel verwendet wird, wird ein Banner angezeigt. Wenn Sie es auswählen, wird ein Kontextbereich mit Informationen zum Deaktivieren des Samplings geöffnet.

Screenshot: Registerkarte „Trichteransicht“ mit Ergebnissen aus dem ersten und zweiten Schritt.

Erstellen eines Trichters

Bevor Sie einen Trichter erstellen, sollten Sie eine Entscheidung darüber treffen, welche Frage damit beantwortet werden soll. Beispiel: Sie möchten wissen, wie viele Benutzer die Homepage oder ein Kundenprofil aufrufen und ein Ticket erstellen.

  1. Wählen Sie auf der Registerkarte Trichter die Option Bearbeiten aus.

  2. Wählen Sie Ihren ersten Schritt aus.

    Screenshot der Registerkarte „Trichter“ und Auswahl von Schritten auf der Registerkarte „Bearbeiten“.

  3. Um Filter auf den Schritt anzuwenden, wählen Sie Filter hinzufügen aus. Diese Option wird angezeigt, nachdem Sie ein Element für den ersten Schritt ausgewählt haben.

  4. Wählen Sie dann Ihren zweiten Schritt aus usw.

    Hinweis

    Verkaufstrichter sind auf maximal sechs Schritte beschränkt.

  5. Wählen Sie die Registerkarte Ansicht aus, um Ihre Trichterergebnisse anzuzeigen.

  6. Um Ihren Trichter für eine spätere Anzeige zu speichern, wählen Sie oben Speichern aus. Mithilfe von Öffnen können Sie Ihre gespeicherten Trichter öffnen.

Benutzerabläufe

Screenshot: Application Insights-Tool für Benutzerabläufe.

Das Tool für Benutzerabläufe visualisiert die Navigation von Benutzern zwischen den Seiten und Features Ihrer Website. Dadurch liefert es beispielsweise Antworten auf folgende Fragen:

  • Wie verlassen Benutzer eine Seite auf Ihrer Website?
  • Was wählen Benutzer auf einer Seite Ihrer Website aus?
  • An welchen Stellen verlassen Benutzer Ihre Website am häufigsten?
  • Gibt es Bereiche, in denen Benutzer immer wieder die gleiche Aktion wiederholen?

Das Tool "Benutzerflüsse" beginnt mit einem ursprünglichen benutzerdefinierten Ereignis, einer Ausnahme, einer Abhängigkeit, einer Seitenansicht oder einer von Ihnen angegebenen Anforderung. Nach einem Ausgangsereignis dieser Art werden für die Benutzerabläufe die Ereignisse angezeigt, die vor und nach Benutzersitzungen aufgetreten sind. Linien mit unterschiedlicher Stärke geben Aufschluss darüber, wie oft Benutzer den einzelnen Pfaden folgen.

Mit speziellen Knoten vom Typ Sitzung gestartet wird angezeigt, wo die nachfolgenden Knoten mit einer Sitzung begonnen haben. Mit speziellen Knoten vom Typ Sitzung beendet wird angezeigt, wie viele Benutzer nach dem vorherigen Knoten keine Seitenaufrufe oder benutzerdefinierten Ereignisse mehr gesendet haben. Hierdurch wird deutlich, wo Benutzer Ihre Website wahrscheinlich verlassen haben.

Hinweis

Ihre Application Insights-Ressource muss Seitenaufrufe oder benutzerdefinierte Ereignisse enthalten, um das Tool für Benutzerabläufe verwenden zu können. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Anwendung so einrichten, dass Seitenansichten automatisch mit dem Application Insights JavaScript SDK erfasst werden.

Erstellen einer Benutzerflussvisualisierung

Um mit der Beantwortung von Fragen mit dem Tool "Benutzerflüsse" zu beginnen, wählen Sie ein erstes benutzerdefiniertes Ereignis, eine Ausnahme, eine Abhängigkeit, eine Seitenansicht oder eine Anforderung aus, die als Ausgangspunkt für die Visualisierung dienen soll:

  1. Wählen Sie im Bereich "Benutzerflüsse " die Option "Bearbeiten " oder "Ereignis auswählen" aus.

  2. Wählen Sie in der Dropdownliste " Ursprüngliches Ereignis " ein benutzerdefiniertes Ereignis, eine Ausnahme, eine Abhängigkeit, eine Seitenansicht oder eine Anforderung aus.

    Screenshot: Auswählen eines Ausgangsereignisses für Benutzerabläufe.

  3. Wählen Sie Graph erstellen aus.

Die Spalte Step 1 (Schritt 1) der Visualisierung zeigt, welche Aktion Benutzer nach dem Ausgangsereignis am häufigsten ausgeführt haben. Die Elemente werden absteigend nach Häufigkeit sortiert. Die Spalten Step 2 (Schritt 2) und die nachfolgenden Spalten zeigen an, welche Aktion Benutzer als Nächstes ausgeführt haben. Aus diesen Informationen ergibt sich ein Überblick über die gesamte Navigation von Benutzern auf Ihrer Website.

Bearbeiten einer Benutzerflussvisualisierung

Standardmäßig zieht das Tool für Benutzerabläufe nur willkürliche Stichproben von Seitenansichten und benutzerdefinierten Ereignissen auf Ihrer Website aus den letzten 24 Stunden heran. Über das Menü Bearbeiten können Sie den Zeitbereich vergrößern und das Verhältnis zwischen Leistung und Genauigkeit für willkürliche Stichproben verändern.

Sollten einige der Seitenansichten, benutzerdefinierten Ereignisse und Ausnahmen für Sie nicht relevant sein, wählen Sie für die Knoten, die Sie ausblenden möchten, X aus. Nachdem Sie die Knoten ausgewählt haben, die Sie ausblenden möchten, wählen Sie "Diagramm erstellen" aus. Um alle ausgeblendeten Knoten anzuzeigen, wählen Sie "Bearbeiten" aus, und sehen Sie sich den Abschnitt "Ausgeschlossene Ereignisse " an.

Sollten bestimmte Seitenansichten oder benutzerdefinierte Ereignisse nicht wie erwartet in der Visualisierung angezeigt werden, gehen Sie wie folgt vor:

  • Überprüfen Sie im Menü Bearbeiten den Abschnitt Ausgeschlossene Ereignisse.
  • Verwenden Sie die Schaltflächen mit dem Pluszeichen für Knoten vom Typ Andere, um weniger häufige Ereignisse in die Visualisierung einzubinden.
  • Wenn die erwartete Seitenansicht oder das erwartete benutzerdefinierte Ereignis nur selten von Benutzern gesendet wird, vergrößern Sie den Zeitbereich der Visualisierung über das Menü Bearbeiten.
  • Stellen Sie sicher, dass das benutzerdefinierte Ereignis, die Ausnahme, die Abhängigkeit, die Seitenansicht oder die anforderung, die Sie erwarten, vom Application Insights SDK im Quellcode Ihrer Website erfasst wird.

Verwenden Sie die Dropdownlisten Previous steps (Vorherige Schritte) und Next steps (Nächste Schritte) oberhalb der Visualisierung, wenn Sie mehr Schritte anzeigen möchten.

Beispielfragen, die Sie mit Benutzerflüssen beantworten können

Wählen Sie eines der folgenden Beispiele aus, um den Abschnitt zu erweitern.


Nachdem Benutzer eine Seite oder ein Feature besucht haben, wo gehen sie hin und was wählen sie aus?

Wenn es sich bei Ihrem Ausgangsereignis um eine Seitenansicht handelt, können Sie über die erste Spalte der Visualisierung (Step 1) schnell ermitteln, welche Aktion Benutzer direkt im Anschluss an den Seitenbesuch ausgeführt haben.

Öffnen Sie Ihre Website in einem Fenster neben der Visualisierung von Benutzerabläufen. Vergleichen Sie Ihre Erwartungen hinsichtlich der Benutzerinteraktion mit der Liste von Ereignissen aus der Spalte Step 1 (Schritt 1). Es kommt immer wieder vor, dass ein Seitenelement, dem Ihr Team keine besondere Bedeutung beimisst, zu den meistgenutzten Elementen der Seite gehört. Dies kann ein guter Ausgangspunkt für die Optimierung des Websitedesigns sein.

Wenn es sich bei Ihrem Ausgangsereignis um ein benutzerdefiniertes Ereignis handelt, zeigt die erste Spalte,welche Aktion Benutzer im Anschluss an diese Aktion ausgeführt haben. Überlegen Sie sich auch hier, ob das beobachtete Verhalten der Benutzer den Zielen und Erwartungen Ihres Teams entspricht.

Wenn Sie als Ausgangsereignis also beispielsweise Artikel in den Warenkorb gelegt ausgewählt haben, prüfen Sie in der Visualisierung, ob kurz darauf Zur Kasse und Kauf abgeschlossen erscheinen. Falls das Benutzerverhalten von Ihren Erwartungen abweicht, können Sie anhand der Visualisierung nachvollziehen, inwiefern dies auf das aktuelle Design Ihrer Website zurückzuführen ist.


Wo befinden sich die Orte, an denen Benutzer am meisten von Ihrer Website abwandern?

Achten Sie auf Knoten vom Typ Sitzung beendet, die weit oben in einer Visualisierungsspalte erscheinen (insbesondere zu Beginn eines Ablaufs). Diese Position bedeutet, dass viele Benutzer Ihre Website im Anschluss an die zuvor besuchten Seiten und ausgeführten Benutzeroberflächeninteraktionen wahrscheinlich verlassen haben.

Dies ist manchmal zu erwarten. Beispielsweise ist damit nach dem Einkauf eines Benutzers auf einer E-Commerce-Seite zu rechnen. In der Regel deutet das Verlassen der Benutzer jedoch auf Designprobleme, Leistungsdefizite oder andere korrigierbare Probleme Ihrer Website hin.

Beachten Sie, dass Knoten vom Typ Sitzung beendet nur auf Telemetriedaten basieren, die durch diese Application Insights-Ressource gesammelt wurden. Wenn Application Insights für bestimmte Benutzerinteraktionen keine Telemetriedaten erhält, haben Benutzer möglicherweise trotzdem auf diese Weise mit Ihrer Website interagiert, obwohl die Sitzung laut dem Tool für Benutzerabläufe beendet wurde.


Gibt es Orte, an denen Benutzer dieselbe Aktion immer wieder wiederholen?

Halten Sie die Augen nach Seitenansichten oder benutzerdefinierten Ereignissen offen, die von vielen Benutzern über mehrere Visualisierungsschritte hinweg wiederholt werden. Diese Aktivität bedeutet in der Regel, dass Benutzer auf Ihrer Website repetitive Aktionen ausführen. Überlegen Sie sich in diesem Fall, wie Sie das Design der Website ändern oder neue Funktionen hinzufügen können, um Wiederholungen zu reduzieren. Sie können beispielsweise eine Massenbearbeitungsfunktion hinzufügen, wenn Sie feststellen, dass Benutzer repetitive Aktionen für jede Zeile eines Tabellenelements ausführen.

Kohorten

Eine Kohorte ist eine Gruppe von Benutzern, Sitzungen, Ereignissen oder Vorgängen, die eine Gemeinsamkeit aufweisen. In Application Insights werden Kohorten durch eine Analyseabfrage definiert. Für den Fall, dass Sie eine bestimmte Gruppe von Benutzern oder Ereignissen wiederholt analysieren müssen, bieten Ihnen Kohorten mehr Flexibilität, um genau die von Ihnen gewünschte Gruppe anzugeben.

Hinweis

Nachdem Kohorten erstellt wurden, sind sie in den Tools für Benutzer, Sitzungen, Ereignisse und Benutzerabläufe verfügbar.

Kohorten im Vergleich zu Basisfiltern

Sie können Kohorten auf ähnliche Weise wie Filter verwenden. Aber die Definitionen von Kohorten werden aus benutzerdefinierten Analyseabfragen erstellt, sodass sie viel anpassungsfähiger und komplexer sind. Im Unterschied zu Filtern können Sie Kohorten speichern, damit andere Mitglieder Ihres Teams sie wiederverwenden können.

Sie können beispielsweise eine Kohorte aus Benutzern definieren, die alle ein neues Feature in Ihrer App getestet haben. Sie können diese Kohorte in Ihrer Application Insights-Ressource speichern. Diese gespeicherte Gruppe bestimmter Benutzer kann später einfach analysiert werden.

Erstellen einer Kohorte

Ihr Team definiert einen engagierten Benutzer als jede Person, die Ihre Anwendung fünf oder mehr Mal in einem bestimmten Monat verwendet. In diesem Abschnitt definieren Sie eine Kohorte dieser aktiven Benutzer.

  1. Wählen Sie Kohorte erstellen aus.

  2. Wählen Sie die Registerkarte Vorlagenkatalog aus, um eine Sammlung von Vorlagen für verschiedene Kohorten anzuzeigen.

  3. Wählen Sie Engaged Users – by Days Used (Aktive Benutzer – nach Verwendungstagen) aus.

    Für diese Kohorte sind drei Parameter verfügbar:

    • Aktivitäten: Hier können Sie auswählen, welche Ereignisse und Seitenansichten als „Verbrauch“ gezählt werden sollen.
    • Zeitraum: Die Definition eines Monats.
    • UsedAtLeastCustom: Dies ist die Häufigkeit, mit der Benutzer etwas innerhalb eines Zeitraums verwenden müssen, um als engagiert zu gelten.

  4. Ändern Sie UsedAtLeastCustom in 5+ Tage. Belassen Sie den Zeitraum als Standardwert von 28 Tagen festgelegt.

    Jetzt stellt dieser Kohort alle Benutzer-IDs dar, die an fünf separaten Tagen in den letzten 28 Tagen mit einer benutzerdefinierten Ereignis- oder Seitenansicht gesendet wurden.

  5. Wählen Sie Speichern aus.

    Tipp

    Geben Sie der Kohorte einen Namen, z. B. Engagierte Benutzer (5+ Tage). Speichern Sie die Kohorte in Meine Berichte oder Freigegebene Berichte, je nachdem, ob andere Personen, die Zugriff auf diese Application Insights-Ressource haben, diese Kohorte sehen dürfen.

  6. Wählen Sie Back to Gallery (Zurück zum Katalog) aus.

Wozu können Sie diese Kohorte nutzen?

Öffnen Sie das Tool „Users“ (Benutzer). Wählen Sie in der Dropdownliste Anzeigen die Kohorte aus, die Sie unter Engagierte Benutzer (5+ Tage) erstellt haben.

Wichtige zu beachtende Punkte:

  • Sie können diese Gruppe nicht über normale Filter erstellen. Die Datenzugriffslogik ist komplexer.

  • Sie können diese Kohorte weiter filtern, indem Sie die normalen Filtern im Tool „Benutzer“ verwenden. Obwohl die Kohorte mit Zeitfenstern von 28 Tagen definiert ist, können Sie den Zeitbereich im Tool „Benutzer“ trotzdem auf 30, 60 oder 90 Tage anpassen.

Diese Filter unterstützen komplexere Fragen, die sich nicht mit dem Abfrage-Generator formulieren lassen. Ein Beispiel ist Personen, die an der letzten 28 Tage aktiv waren. Wie haben sich dieselben Personen in den letzten 60 Tagen verhalten?

Weitere Kohortenbeispiele

Wählen Sie eines der folgenden Beispiele aus, um den Abschnitt zu erweitern.


Ereigniskohort

Sie können auch Kohorten von Ereignissen erstellen. In diesem Abschnitt definieren Sie eine Kohorte von Ereignissen und Seitenansichten. Anschließend wird gezeigt, wie Sie die Kohorten in den anderen Tools verwenden können. In dieser Kohorte könnte eine Gruppe von Ereignissen, die Ihr Team als aktive Verwendung einstuft, oder eine Gruppe definiert sein, die mit einem bestimmten neuen Feature zu tun hat.

  1. Wählen Sie Kohorte erstellen aus.
  2. Wählen Sie die Registerkarte Vorlagenkatalog aus, um eine Sammlung von Vorlagen für verschiedene Kohorten anzuzeigen.
  3. Wählen Sie Events picker (Ereignisauswahl) aus.
  4. Wählen Sie in der Dropdownliste Aktivitäten die Ereignisse aus, die in der Kohorte enthalten sein sollen.
  5. Geben Sie der Kohorte einen Namen, und speichern Sie sie.

Aktive Benutzer, bei denen Sie eine Abfrage ändern

Die beiden vorherigen Kohorten wurden durch Verwenden von Dropdownfeldern definiert. Sie können Kohorten auch definieren,indem Sie Analyseabfragen verwenden, um vollkommen flexibel zu sein. Zur Veranschaulichung erstellen Sie eine Kohorte von Benutzern aus Großbritannien.

  1. Öffnen Sie das Tool „Kohorten“, wählen Sie die Registerkarte Template Gallery (Vorlagenkatalog) aus, und wählen Sie Blank Users cohort (Leere Kohorte für Benutzer) aus.

    Screenshot des Vorlagenkatalogs für Kohorten.

    Drei Abschnitte stehen zur Verfügung:

    • Markdown-Text: Hier beschreiben Sie die Kohorte ausführlicher für andere Mitglieder Ihres Teams.
    • Parameter: Hier erstellen Sie Ihre eigenen Parameter, z. B. Aktivitäten und andere Dropdownfelder aus den beiden vorherigen Beispielen.
    • Abfrage: Hier definieren Sie die Kohorte, indem Sie eine Analyseabfrage verwenden.

    Im Abschnitt für Abfragen schreiben Sie eine Analyseabfrage. In der Abfrage wird genau die Gruppe von Zeilen ausgewählt, die die Kohorte beschreiben, die Sie definieren möchten. Das Tool „Kohorten“ fügt der Abfrage dann implizit eine | summarize by user_Id-Klausel hinzu. Diese Daten werden als Vorschau unterhalb der Abfrage in einer Tabelle angezeigt, sodass Sie sicherstellen können, dass Ihre Abfrage Ergebnisse zurückgibt.

    Hinweis

    Wenn die Abfrage nicht zu sehen ist, vergrößern Sie den Abschnitt, damit die Abfrage eingeblendet wird.

  2. Kopieren Sie den folgenden Text, und fügen Sie ihn im Abfrage-Editor ein:

    union customEvents, pageViews
| where client_CountryOrRegion == "United Kingdom"

  3. Wählen Sie Run Query (Abfrage ausführen) aus. Werden in der Tabelle keine Benutzer-IDs angezeigt, wechseln Sie zu einem Land oder einer Region, in dem bzw. der Ihre Anwendung Benutzer hat.

  4. Geben Sie der Kohorte einen Namen, und speichern Sie sie.

Verbrauchsarbeitsmappenvorlagen

Benutzerbindungsanalyse

Die Arbeitsmappe "Benutzeraufbewahrungsanalyse" hilft Ihnen, die Benutzerbindung zu verstehen, indem Sie nachverfolgen, wie oft Benutzer zu Ihrer Anwendung zurückkehren und mit bestimmten Features interagieren. Es zeigt Muster über Benutzerkohorten hinweg, z. B. Unterschiede bei den Rückgaberaten zwischen Benutzern, die ein Spiel gewinnen oder verlieren, und bietet umsetzbare Einblicke, um die Benutzererfahrung zu verbessern und Geschäftsentscheidungen zu leiten.

Indem Sie Benutzerkohorten basierend auf ihren Aktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums analysieren, können Sie:

  • Verstehen, welche bestimmten Funktionen dazu führen, dass einige Benutzer häufiger zurückkehren als andere.
  • Erkennen potenzieller Aufbewahrungsprobleme.
  • Bilden Sie datengesteuerte Hypothesen, die Ihnen helfen, die Benutzererfahrung und Ihre Produktstrategie zu verbessern.

Verwende die Arbeitsmappe "Benutzerbindungsanalyse"

Um auf die Arbeitsmappe zuzugreifen, wechseln Sie in Application Insights zum Bereich "Arbeitsmappen ", und wählen Sie " Benutzeraufbewahrungsanalyse" unter der Kategorie "Verwendung " aus.

Die Visualisierungen umfassen:

Gesamte Benutzerbindung: Ein Diagramm zur Zusammenfassung des Prozentsatzes der Benutzerbindung über den ausgewählten Zeitraum.

Aufbewahrungsraster: Zeigt die Anzahl der aufbewahrten Benutzer an. Jede Zeile stellt eine Kohorte von Benutzern dar, die ein Ereignis während des angezeigten Zeitraums ausgeführt haben. Jede Zelle in der Zeile zeigt an, wie viele Benutzer dieser Kohorte mindestens einmal in einem späteren Zeitraum zurückgekehrt sind. Einige Benutzer kehren möglicherweise in mehreren Zeiträumen zurück.

Insights-Karten: Markieren Sie die fünf wichtigsten ersten und wiederkehrenden Ereignisse, um wichtige Engagement-Treiber zu identifizieren.

Screenshot, der die Arbeitsmappe „Aufbewahrung“ zeigt, in der Informationen darüber angezeigt werden, wie oft Benutzer ihre App wieder verwenden.

Verwenden Sie die Aufbewahrungssteuerelemente oben in der Arbeitsmappe, um:

  • Definieren Sie einen bestimmten Zeitraum.
  • Wählen Sie verschiedene Kombinationen von Ereignissen aus, um den Fokus auf bestimmte Benutzeraktivitäten einzuschränken.
  • Fügen Sie Filter zu Eigenschaften hinzu, um sich beispielsweise auf Benutzer in einem bestimmten Land oder einer bestimmten Region zu konzentrieren.

Tipp

Um die nützlichste Benutzeraufbewahrungsanalyse zu erhalten, messen Sie Ereignisse, die wichtige Geschäftsaktivitäten darstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Nachverfolgen von Benutzerinteraktionen mit benutzerdefinierten Ereignissen.

Analyse der Benutzer-Auswirkungen

Durch die Bindungsanalyse wird ermittelt, wie eine beliebige Dimension einer Seitenansicht, eines benutzerdefinierten Ereignisses oder einer Anforderung sich auf die Verwendung anderer Seitenansichten oder benutzerdefinierter Ereignisse auswirkt.

Betrachten Sie Impact als ultimatives Tool zur Beilegung der Meinungsverschiedenheit mit jemand aus Ihrem Team in der Frage, wie die Langsamkeit Ihrer Website in einem bestimmten Punkt darauf Einfluss hat, ob Benutzer auf der Website bleiben. Benutzer tolerieren Langsamkeit vielleicht in gewissem Maße, aber mit „Auswirkung“ erhalten Sie Erkenntnisse dazu, wie Sie Optimierung und Leistung am besten in Einklang bringen, um die Benutzerkonvertierung zu maximieren.

Die Leistungsanalyse ist jedoch nur ein Teilbereich der Funktionen von „Auswirkung“. Da „Auswirkung“ benutzerdefinierte Ereignisse und Dimensionen unterstützt, können Sie ganz einfach Fragen wie „Wie korreliert die Browserauswahl des Benutzers mit unterschiedlichen Konvertierungsraten?“ beantworten.

Hinweis

Ihre Application Insights-Ressource muss Seitenaufrufe oder benutzerdefinierte Ereignisse enthalten, damit die Impact-Analysearbeitsmappe genutzt werden kann. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Anwendung so einrichten, dass Seitenansichten automatisch mit dem Application Insights JavaScript SDK erfasst werden. Da Sie die Korrelation analysieren, ist die Stichprobengröße von Bedeutung.

Die Arbeitsmappe "Benutzerauswirkungsanalyse"

Um die Arbeitsmappe " Benutzerauswirkungsanalyse " in Application Insights zu verwenden, navigieren Sie zum Bereich "Arbeitsmappen ", und suchen Sie sie unter der Kategorie "Verwendung ".

Screenshot der Auswahloptionen für eine erste Seitenansicht, ein benutzerdefiniertes Ereignis oder eine Anforderung

  1. Wählen Sie in der Dropdownliste Ausgewähltes Ereignis ein Ereignis aus.
  2. Wählen Sie in der Dropdownliste Analysieren der Auswirkungen von eine Metrik aus.
  3. Wählen Sie im Dropdownmenü Beeinflussendes Ereignis ein Ereignis aus.
  4. Verwenden Sie zum Hinzufügen eines Filters die Registerkarte Ausgewählte Ereignisfilter hinzufügen oder Filter für beeinflussende Ereignisse hinzufügen.

Wie berechnet die Arbeitsmappe für die Benutzerauswirkungsanalyse Konvertierungsraten?

Unter der Haube basiert die Arbeitsmappe "Benutzerauswirkungsanalyse" auf dem Pearson-Korrelationskoeffizient. Ergebnisse werden zwischen -1 und 1 berechnet. Der Koeffizient -1 stellt eine negative lineare Korrelation dar und 1 eine positive lineare Korrelation.

Die grundlegende Aufschlüsselung der Funktionsweise der Analyse der Auswirkungen von Benutzern:

  • A = Hauptseitenansicht, benutzerdefiniertes Ereignis oder Anforderung, die Sie in der Dropdownliste Ausgewähltes Ereignis auswählen.
  • B = sekundäre Seitenansicht oder benutzerdefiniertes Ereignis, das Sie in der Dropdownliste Auf die Verwendung von auswählen.

Impact untersucht ein Beispiel für alle Sitzungen von Benutzern in dem ausgewählten Zeitraum. Für jede Sitzung wird nach jedem Auftreten von A gesucht.

Sitzungen werden dann aufgrund einer von zwei Bedingungen in zwei unterschiedliche Arten von untergeordneten Sitzungen unterteilt:

  • Eine konvertierte Untersession besteht aus einer Sitzung, die mit einem B-Ereignis endet, und umfasst alle A-Ereignisse , die vor B auftreten.
  • Eine nicht konvertierte untergeordnete Sitzung liegt vor, wenn alle As ohne ein abschließendes B auftreten.

Wie die Auswirkung letztlich berechnet wird, hängt davon ab, ob die Analyse nach Metrik oder Dimension vorgenommen wird. Für Metriken wird für alle As in einer untergeordneten Sitzung der Mittelwert gebildet. Für Dimensionen trägt der Wert von jedem A hingegen 1/N zu dem Wert bei, der B zugewiesen wird, wobei N die Anzahl von As in der untergeordneten Sitzung ist.

Beispielfragen, die Sie mit der Benutzerauswirkungsanalyse beantworten können

Wählen Sie eine der folgenden Fragen aus, um den Abschnitt zu erweitern.


Wirkt sich die Seitenladezeit darauf aus, wie viele Personen auf meiner Seite konvertiert werden?

Beginnen Sie, Fragen mit der Impact-Arbeitsmappe zu beantworten, indem Sie eine erste Seitenansicht, ein benutzerdefiniertes Ereignis oder eine Anforderung auswählen.

  1. Wählen Sie in der Dropdownliste Ausgewähltes Ereignis ein Ereignis aus.

  2. Übernehmen Sie für die Dropdownliste Analysieren der Auswirkungen von die Standardauswahl Dauer. (In diesem Kontext, ist Dauer ein Alias für Seitenladezeit.)

  3. Wählen Sie in der Dropdownliste Beeinflussendes Ereignis ein benutzerdefiniertes Ereignis aus. Dieses Ereignis sollte einem Element der Benutzeroberfläche auf der Seitenansicht entsprechen, die Sie in Schritt 1 ausgewählt haben.

    Screenshot: Beispiel mit dem ausgewählten Ereignis „Homepage“, analysiert nach Dauer.


Was geschieht, wenn ich Seitenansichten oder Ladezeiten auf benutzerdefinierte Weise nachverfolge?

Impact unterstützt sowohl standardmäßige als auch benutzerdefinierte Eigenschaften und Messungen. Sie haben die Wahl. Verwenden Sie anstelle der Dauer Filter zu primären und sekundären Ereignissen, um genauere Ergebnisse zu erzielen.


Werden Benutzer aus verschiedenen Ländern oder Regionen zu unterschiedlichen Tarifen konvertiert?

  1. Wählen Sie in der Dropdownliste Ausgewähltes Ereignis ein Ereignis aus.

  2. Wählen Sie in der Dropdownliste Analysieren der Auswirkungen von die Option Land oder Region aus.

  3. Wählen Sie in der Dropdownliste Beeinflussendes Ereignis ein benutzerdefiniertes Ereignis aus, das einem Benutzeroberflächenelement in der Seitenansicht entspricht, die Sie in Schritt 1 ausgewählt haben.

    Screenshot: Beispiel mit dem ausgewählten Ereignis „GET“, analysiert nach Land und Region.

HEART: Fünf Dimensionen der Kundenerfahrung

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die HEART-Arbeitsmappe in Azure Monitor aktivieren und verwenden. Die HEART-Arbeitsmappe basiert auf dem HEART-Messframework, das ursprünglich von Google eingeführt wurde. Mehrere interne Microsoft-Teams verwenden HEART, um bessere Software zu liefern.

Übersicht

HEART ist ein Akronym, das für „Happiness“ (Zufriedenheit), „Engagement“ (Bindung), „Adoption“ (Übernahme), „Retention“ (Rückhalt) und „Task Success“ (Aufgabenerfolg) steht. Es hilft Produktteams bei der Lieferung besserer Software, indem sie sich auf die fünf Dimensionen der Kundenerfahrung konzentrieren:

  • Happiness (Zufriedenheit): Maß für die Haltung des Benutzers.
  • Engagement (Bindung): Grad der aktiven Benutzerbeteiligung.
  • Adoption (Übernahme): Durchdringung der Zielgruppe.
  • Retention (Rückhalt): Die Häufigkeit, mit der Benutzer zurückkehren.
  • Task Success (Aufgabenerfolg): Produktivitätsermöglichung

Diese Dimensionen werden unabhängig voneinander gemessen, interagieren aber miteinander.

Diagramm, das die Trichterbeziehung zwischen den HEART-Dimensionen zeigt. Der Trichterpfad verläuft von Übernahme zu Engagement zu Retention zu Glück. Der Aufgabenerfolg ist ein Treiber dieses Trichters.

  • Übernahme (Adoption), Bindung (Engagement) und Rückhalt (Retention) bilden einen Benutzeraktivitätstrichter. Nur ein Teil der Benutzer, die das Tool übernehmen, kehrt zurück, um es zu verwenden.
  • Aufgabenerfolg (Task Success) ist der Treiber, der Benutzer durch den Trichter vorantreibt und von der Übernahme (Adoption) bis zum Rückhalt (Retention) bewegt.
  • Zufriedenheit (Happiness) ist ein Ergebnis der anderen Dimensionen und kein eigenständiges Maß. Benutzer, die im Trichter weiter fortgeschritten sind und ein höheres Maß an Aktivität zeigen, sind idealerweise glücklicher.

Voraussetzungen

  • Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Abonnement erstellen

  • Application Insights-Ressource: Application Insights-Ressource erstellen

  • Klickanalysen: Richten Sie das Plug-In für die automatische Erfassung von Klickanalysen ein.

  • Spezielle Attribute: Instrumentieren Sie die folgenden Attribute, um HEART-Metriken zu berechnen.

    `Source` Attribut Beschreibung
    customEvents user_AuthenticatedId Eindeutige authentifizierte Benutzer-ID.
    customEvents sitzungsID Eindeutiger Sitzungsbezeichner.
    customEvents appName Eindeutiger Application Insights-App-Bezeichner.
    customEvents Elementtyp Kategorie des customEvents-Datensatzes.
    customEvents Zeitstempel Datum/Uhrzeit des Ereignisses.
    customEvents operation_Id Korrelieren von Telemetrieereignissen.
    customEvents user_Id Eindeutige Benutzer-ID.
    customEvents ¹ parentId Name des Features.
    customEvents ¹ Seitenname Name der Seite.
    customEvents ¹ Aktionstyp Kategorie des Klickanalysen-Datensatzes.
    pageViews user_AuthenticatedId Eindeutige authentifizierte Benutzer-ID.
    pageViews sitzungsID Eindeutiger Sitzungsbezeichner.
    pageViews appName Eindeutiger Application Insights-App-Bezeichner.
    pageViews Zeitstempel Datum/Uhrzeit des Ereignisses.
    pageViews operation_Id Korrelieren von Telemetrieereignissen.
    pageViews user_Id Eindeutige Benutzer-ID.

    ¹: Verwenden Sie zum Ausgeben dieser Attribute das Plug-In für die automatische Erfassung von Klickanalysen über npm.

  • Wenn Sie den authentifizierten Benutzerkontext einrichten, instrumentieren Sie die folgenden Attribute:

    `Source` Attribut Beschreibung
    customEvents user_AuthenticatedId Eindeutiger authentifizierter Benutzerbezeichner.

Tipp

Informationen zur effektiven Verwendung des Klickanalyse-Plug-Ins finden Sie unter Featureerweiterungen für das Application Insights JavaScript SDK (Click Analytics).

Öffnen der Arbeitsmappe

Um die HEART-Arbeitsmappe in Application Insights zu verwenden, navigieren Sie zum Bereich "Arbeitsmappen ", und suchen Sie die Produktanalyse mithilfe der Kategorie "Click Analytics-Plug-In ". Sie müssen nur mit der Hauptarbeitsmappe, HEART Analytics – Alle Abschnitte, interagieren. Diese Arbeitsmappe enthält die anderen sechs Arbeitsmappen als Registerkarten.

Bestätigen des Datenflusses

Wählen Sie die Registerkarte Entwicklungsanforderungen aus, um zu überprüfen, ob die Daten erwartungsgemäß fließen, damit die Metriken korrekt angezeigt werden.

Wichtig

Wenn Sie den authentifizierten Benutzerkontext nicht festlegen, müssen Sie anonyme Benutzer in der Dropdownliste ConversionScope auswählen, um Telemetriedaten anzuzeigen.

Screenshot der Registerkarte

Wenn die Daten nicht erwartungsgemäß fließen, werden auf dieser Registerkarte die jeweiligen Attribute mit den Problemen hervorgehoben.

Screenshot der Datenabweichungen auf der Registerkarte

Arbeitsmappenstruktur

Die Arbeitsmappe zeigt Metriktrends für die HEART-Dimensionen verteilt auf sieben Registerkarten an. Jede Registerkarte enthält Beschreibungen der Dimensionen, die in jeder Dimension enthaltenen Metriken sowie eine Erläuterung ihrer Verwendung.

Die Registerkarten sind:

  • Summary (Zusammenfassung): Enthält eine Zusammenfassung der Nutzungstrichtermetriken für eine übergeordnete Ansicht von Besuchen, Interaktionen und wiederholter Nutzung.
  • Adoption (Übernahme): Hier können Sie nachvollziehen, wie die Durchdringung der Zielgruppe, die Akquisitionsgeschwindigkeit und die Gesamtbenutzerbasis ist.
  • Engagement (Bindung): Zeigt Häufigkeit, Tiefe und Breite der Nutzung an.
  • Retention (Rückhalt): Veranschaulicht die wiederholte Nutzung.
  • Task Success (Aufgabenerfolg): Hier können Sie Benutzerabläufe und deren Zeitverteilungen nachvollziehen.
  • Happiness (Zufriedenheit): Wir empfehlen die Verwendung eines Umfragetools, um die Kundenzufriedenheitsbewertung (Customer Satisfaction Score, CSAT) auf einer Fünf-Punkte-Skala zu messen. Auf dieser Registerkarte stellen wir die Wahrscheinlichkeit des Glücks über Nutzungs- und Leistungsmetriken bereit.
  • Feature Metrics (Featuremetriken): Hier können Sie HEART-Metriken auf Featureebene nachvollziehen.

Warnung

Die HEART-Arbeitsmappe basiert derzeit auf Protokollen und effektiv protokollbasierten Metriken. Die Genauigkeit dieser Metriken wird durch Stichproben und Filterung negativ beeinflusst.

Definieren und Messen von HEART-Dimensionen

Freude

Zufriedenheit (Happiness) ist eine vom Benutzer gemeldete Dimension, die misst, was die Benutzer von dem ihnen angebotenen Produkt halten.

Ein gängiger Ansatz zum Messen der Zufriedenheit besteht darin, Benutzer*innen eine Kundenzufriedenheitsfrage wie „Wie zufrieden sind Sie mit diesem Produkt?“ zu stellen. Die Antworten der Benutzer auf einer Drei- oder Fünf-Punkte-Skala (z. B. Nein, Vielleicht und Ja) werden aggregiert, um eine Bewertung auf Produktebene zwischen 1 und 5 zu erstellen. Da vom Benutzer initiiertes Feedback tendenziell eine negative Gewichtung besitzt, erfasst HEART die Zufriedenheit aus Umfragen, die Benutzern in vordefinierten Intervallen angezeigt werden.

Häufige Zufriedenheitsmetriken umfassen Werte wie Durchschnittliche Sternebewertung (Average Star Rating) und Kundenzufriedenheitsbewertung (Customer Satisfaction Score). Senden Sie diese Werte an Azure Monitor mit einer der benutzerdefinierten Erfassungsmethoden, die unter Benutzerdefinierte Quellen beschrieben sind.

Bindung

Die Bindung (Engagement) ist ein Maß für Benutzeraktivität. Dies gibt insbesondere für absichtsvolle Benutzeraktionen wie Klicks. Aktive Nutzung lässt sich in drei Unterdimensionen aufschlüsseln:

  • Aktivitätshäufigkeit: Misst, wie oft ein Benutzer mit dem Produkt interagiert. Beispielsweise interagiert der Benutzer in der Regel täglich, wöchentlich oder monatlich.

  • Aktivitätsbreite: Misst die Anzahl der Features, mit denen Benutzer über einen bestimmten Zeitraum interagieren. Beispielsweise haben Benutzer im Juni 2021 mit insgesamt fünf Features interagiert.

  • Aktivitätstiefe: Misst die Anzahl der Features, mit denen Benutzer während des Zeitraums nach jedem Start des Produkts interagieren. Beispielsweise haben Benutzer bei jedem Start mit zwei Features interagiert.

Die Messung der Bindung (Engagement) kann je nach verwendetem Produkttyp variieren. Beispielsweise wird für ein Produkt wie Microsoft Teams eine hohe tägliche Nutzung erwartet, was dies zu einer wichtigen nachzuverfolgenden Metrik macht. Für ein Produkt wie ein Gehaltsscheck-Portal wäre die Messung jedoch auf monatlicher oder wöchentlicher Ebene sinnvoller.

Wichtig

Ein Benutzer, der eine absichtsvolle Aktion wie das Klicken auf eine Schaltfläche oder das Erfassen einer Eingabe durchführt, wird als aktiver Benutzer gezählt. Aus diesem Grund ist für Bindungsmetriken die Implementierung des Klickanalyse-Plug-Ins für Application Insights in die Anwendung erforderlich.

Einführung

Die Übernahme (Adoption) ermöglicht das Verständnis der Durchdringung bei den relevanten Benutzern, die wir als unsere Benutzerbasis gewinnen, und auf welche Weise wir sie gewinnen. Übernahmemetriken sind für folgende Messungen nützlich:

  • Neu veröffentlichte Produkte.
  • Neu aktualisierte Produkte.
  • Marketingkampagnen.
Aufbewahrung

Ein wiederkehrender Benutzer (Rückhalt) ist ein Benutzer, der in einem angegebenen Berichtszeitraum und im dazu vorherigen Berichtszeitraum aktiv war. Der Rückhalt (Retention) wird in der Regel mit den folgenden Metriken gemessen.

Metrik Definition Beantwortete Frage
Zurückgehaltene Benutzer Anzahl der aktiven Benutzer, die auch im vorherigen Zeitraum aktiv waren. Wie viele Benutzer bleiben aktiv mit dem Produkt (zeigen Bindung an das Produkt)?
Aufbewahrung Anteil der aktiven Benutzer aus dem vorherigen Zeitraum, die auch in diesem Zeitraum aktiv sind. Welcher Prozentsatz der Benutzer bleibt aktiv mit dem Produkt (zeigt Bindung an das Produkt)?

Wichtig

Da aktive Benutzer über mindestens ein Telemetrieereignis mit einem Aktionstyp aufweisen müssen, ist für Rückhaltsmetriken (Retention) die Implementierung des Klickanalyse-Plug-Ins für Application Insights in die Anwendung erforderlich.

Aufgabenerfolg

Der Aufgabenerfolg (Task Success) verfolgt nach, ob Benutzer eine Aufgabe effizient und effektiv mit den Features des Produkts erledigen können. Viele Produkte umfassen Strukturen, die dazu entwickelt wurden, Benutzer durch das Erledigen einer Aufgabe (trichterartig) zu filtern. Beispiele hierfür sind:

  • Hinzufügen von Artikeln zu einem Warenkorb und Tätigen eines Kaufs.
  • Suchen nach einem Schlüsselwort und Auswählen eines Ergebnisses.
  • Anlegen eines neuen Kontos und Durchführen der Kontoregistrierung.

Eine erfolgreiche Aufgabe erfüllt drei Anforderungen:

  • Erwarteter Aufgabenfluss: Der beabsichtigte Aufgabenfluss des Features wurde vom Benutzer absolviert und entspricht dem erwarteten Aufgabenfluss.
  • Hohe Leistung: Die beabsichtigte Funktionalität des Features wurde in einem angemessenen Zeitraum erreicht.
  • Hohe Zuverlässigkeit: Die beabsichtigte Funktionalität des Features wurde ohne Fehler erreicht.

Eine Aufgabe gilt als nicht erfolgreich, wenn eine der oben aufgeführten Anforderungen nicht erfüllt ist.

Wichtig

Aufgabenerfolgsmetriken erfordern die Implementierung des Klickanalyse-Plug-Ins für Application Insights in die Anwendung.

Richten Sie eine benutzerdefinierte Aufgabe mit den folgenden Parametern ein.

Parameter Beschreibung
Erster Schritt Das Feature, das die Aufgabe startet. Im Warenkorb/Kaufen-Beispiel ist das Hinzufügen von Artikeln zu einem Warenkorb der erste Schritt.
Erwartete Aufgabendauer Das Zeitfenster, innerhalb dessen eine abgeschlossene Aufgabe als erfolgreich betrachtet werden soll. Alle Aufgaben, die außerhalb dieser Einschränkung durchgeführt werden, werden als Fehlschlag betrachtet. Nicht alle Aufgaben weisen notwendigerweise eine Zeitbeschränkung auf. Wählen Sie für solche Aufgaben No Time Expectation (Keine Zeiterwartung) aus.
Letzter Schritt Das Feature, mit dem die Aufgabe abgeschlossen wird. Im Warenkorb/Einkauf-Beispiel ist das Kaufen von Artikeln im Warenkorb der letzte Schritt.

Nächste Schritte