Utiliser des entonnoirs pour évaluer les données d'événements associées

Avec NRQL, vous pouvez utiliser des entonnoirs pour évaluer des ensembles d’actions connexes. Les actions partagent généralement une relation via un identifiant, tel qu'un identifiant d'utilisateur ou un identifiant de session.

Vous pouvez utiliser les fonctions funnel pour répondre à des questions telles que : « Parmi les personnes qui ont terminé l'étape A, combien ont également terminé l'étape B, et parmi les personnes qui ont terminé les étapes A et B, combien ont également terminé l'étape C ? »

Par exemple, chez New Relic, nous pourrions utiliser funnel pour suivre le nombre d'utilisateurs qui ont effectué ces étapes :

1. J'ai visité la page marketing de New Relic.
2. J'ai créé un compte.
3. J'ai créé un dashboard.

structure de requête entonnoirs

Voici la structure d’une simple requête NRQL entonnoirs :

FROM DATA_TYPE 
  SELECT funnel(AN_ATTRIBUTE, ACTION_A, ACTION_B) 
  SINCE TIMEFRAME

La requête entonnoirs nécessite la fonctionfunnel , un attribut d'entonnoirs, et au moins deux étapes :

1. Commencez par l’étape d’ancrage, qui représente toujours 100 % des résultats.
2. Continuez avec une ou plusieurs étapes supplémentaires qui décrivent le nombre d’utilisateurs qui ont également effectué des actions supplémentaires, généralement inférieures à 100 % de l’étape d’ancrage. Cependant, cela pourrait être de 100 % si chaque utilisateur qui effectue l'action (A) effectue également les actions supplémentaires que vous demandez.

entonnoirs requête détails techniques

Vous pouvez utiliser la requête entonnoirs pour calculer le taux d'achèvement des séquences ordonnées en plusieurs étapes sur une période donnée, comme dans l'exemple d'inscription New Relic. Vous pouvez également utiliser des entonnoirs pour calculer le chevauchement entre plusieurs actions distinctes qui n'ont pas de relation séquentielle les unes avec les autres. En d’autres termes, l’ordre des étapes n’aura pas d’impact sur les calculs.

La manière dont les requêtes d'entonnoirs calculent les résultats varie en fonction de la taille de l'ensemble de données :

• Si l'entonnoirs traite avec moins de 256 valeurs d'attribut entonnoirs, il calculera la valeur exactement.
• Si l'entonnoir traite 256 valeurs d'attribut entonnoirs ou plus, il applique un algorithme appelé MinHash pour calculer des résultats approximatifs pour des performances optimisées.

Cela signifie que pour les grands ensembles de données, il peut y avoir occasionnellement des « faux positifs » au niveau des points de données individuels. Ils n’interfèrent pas avec la précision des estimations numériques fournies dans les résultats de la requête.

Voici une analyse détaillée des détails techniques et des contraintes de la requête entonnoirs.

exemple d'entonnoirs

Cet exemple requête l'événement monitoring de navigateursPageView et son attribut. Il interroge les sessions de navigation uniques de votre utilisateur qui sont passées de la recherche de produits à leur ajout à leur panier, jusqu'au paiement. Il comprend des étiquettes pour chaque étape, indiquées par le mot-clé AS.

FROM PageView SELECT funnel(session, 
    WHERE pageUrl LIKE '%browse%' as 'Browse', 
    WHERE pageUrl LIKE '%cart%' as 'Cart', 
    WHERE pageUrl LIKE '%checkout%' as 'Checkout') 
    SINCE 1 week AGO

Cette requête renvoie les éléments suivants :

Inclure des actions supplémentaires à l'intérieur des parenthèses de la fonction entonnoirs dans une liste séparée par des virgules :

SELECT funnel(session, 
    WHERE name = 'Controller/about/main' AS 'Action A', 
    WHERE name = 'Controller/about/careers' AS 'Action B', 
    WHERE name = 'Controller/about/insights' AS 'Action C', 
    WHERE name = 'Controller/about/apply' AS 'Action D') 
    FROM PageView 
    SINCE 1 week ago