بالنسبة لفرق إدارة المنتجات الرقمية، فإن أحد أهم التحديات اليوم هو تحليل سلوك المستخدم بدقة وبسرعة وبطريقة قابلة للتنفيذ. ومع ذلك، تكافح العديد من الفرق لإنشاء البنية الصحيحة التي تمكّنها من فهم البيانات التي تجمعها، مما يبطئ عملية اتخاذ القرار. غالبًا ما يواجه مدراء المنتجات، وخبراء التسويق، وأصحاب الأعمال، والقادة التقنيون صعوبة في الإجابة عن أسئلة مثل: "أي مستخدم قام بأي إجراء؟ ولماذا؟ وكيف يؤثر هذا السلوك على النتائج التجارية؟"
وهنا يأتي دور Mixpanel، الذي يقدّم عبر نموذج البيانات القائم على الأحداث وقدراته التحليلية القوية منصة تحليل تساعد على تبسيط هذه التعقيد. وتُعدّ ميزتا Formulas (المعادلات) و Custom Properties (الخصائص المخصصة) من أقوى الأدوات التي يقدّمها Mixpanel—فعند استخدامها بشكل صحيح، تمكّن الفرق من تحويل البيانات الخام إلى رؤى حقيقية وفعّالة.
في هذا الدليل نشرح كيفية عمل هاتين الميزتين، وأين يتم استخدامهما، ولماذا تصبحان أكثر قوة عند تطبيقهما بدعم خبرة Omtera في Mixpanel.
تسمح معادلات Mixpanel لك بدمج مقياسَين أو أكثر رياضيًا لإنشاء مقياس جديد. من خلال هذه الميزة، يمكن للفرق:
أمثلة شائعة:
على سبيل المثال، يمكن في منتج SaaS إنشاء مقياس معدل التفعيل Activation Rate كمعادلة واحدة، ومراقبة صحة المنتج بسهولة من مكان واحد.
وتتمتع Omtera، كشريك رسمي لـ Mixpanel، بخبرة واسعة في تحديد مجموعات KPI الصحيحة، وتوحيد المعادلات، وجعل نموذج البيانات قابلًا للتوسع على المدى الطويل.
تُعرّف المعادلات داخل واجهة Mixpanel باستخدام تعبيرات رياضية بسيطة. عند إنشاء معادلة:
تتيح هذه المعادلة رؤية أداء تجربة البدء Onboarding بشكل فوري.
الميزة: لا تحتاج إلى أي تطوير إضافي لتحويل البيانات أو توحيد المقاييس.
دور Omtera: تؤدي الأخطاء في تصميم الـ KPI، أو استخدام معادلات غير صحيحة، أو جمع بيانات ناقصة إلى قرارات خاطئة. لذلك تتأكد Omtera منذ البداية من أن بنية البيانات والمعادلات متوافقة تمامًا مع الأهداف التجارية.
تتيح الخصائص المخصصة في Mixpanel اشتقاق سمات جديدة من بيانات الأحداث الحالية. وتساعد هذه السمات على فهم أكبر لسلوك المستخدم.
أمثلة استخدام:
بفضل Custom Properties يمكن لفرق المنتج إضافة معنى للبيانات بعد جمعها، مما يتيح تحليلات أكثر مرونة ودقة.
في تطبيقات Mixpanel لدى Omtera، تُعدّ الخصائص المخصصة عنصرًا أساسيًا في نموذج البيانات. فعندما تفشل الفرق في تعريف الخصائص الصحيحة، يصبح التحليل محدودًا؛ أما عند تعريفها بدقة يصبح سلوك المستخدم واضحًا للغاية.
هناك طريقتان لإنشاء خاصية مخصصة في Mixpanel:
يتم إنشاء خاصية جديدة من قيمة موجودة في الحدث.
مثال: إنشاء "price_range" من "price".
يتم إنشاء خاصية باستخدام منطق الشرط.
مثال:
بعد إنشائها، يمكن استخدام هذه الخصائص في:
وبذلك تظهر الفروقات السلوكية بين المستخدمين بوضوح شديد.
كلاهما يحتاج إلى نموذج بيانات صحيح.
فالأحداث غير المسماة بشكل صحيح، أو الخصائص الناقصة، أو البيانات غير المتسقة تؤدي إلى نتائج تحليلية خاطئة.
وهنا تبرز أهمية خبرة Omtera في Mixpanel.
تقدّم Omtera، بصفتها شريك Mixpanel الرسمي، دعمًا شاملًا في مجالات: نمذجة البيانات، وتصميم Taxonomy للأحداث، وبناء لوحات البيانات، وربط التحليلات بالأهداف التجارية.
ورغم أن Formulas و Custom Properties تبدوان بسيطتين نظريًا، إلا أن الفرق غالبًا ما تواجه تحديات مثل:
وتشمل مساهمات Omtera ما يلي:
تحديد الأحداث، والخصائص، والـ KPI المطلوبة بناءً على الأهداف التجارية.
ضمان أن تظل لوحات البيانات فعّالة على المدى الطويل عبر توحيد المعادلات.
اكتشاف الأخطاء وتعديلها وتوحيد بنية البيانات.
تقديم ورش عمل، وسيناريوهات استخدام، وتدريب حسب الدور لضمان تحقيق أقصى قيمة من Mixpanel.
عند تطبيقها بشكل صحيح، تمكّن هذه الميزات من:
وتُعد هذه القدرات ضرورية للشركات التي ترغب في رفع نضجها التحليلي وزيادة سرعة فرق المنتج.
تقع Formulas و Custom Properties في قلب القدرات التحليلية لـ Mixpanel. ومن خلالهما يمكن لفرق المنتجات تحويل البيانات الخام إلى رؤى عملية مرتبطة بالأهداف التجارية.
لكن لتحقيق ذلك، يجب أن يكون نموذج البيانات وتصميم KPI دقيقين للغاية.
Omtera، بصفتها شريك Mixpanel الرسمي، ترافق المؤسسات في كل خطوة—من بناء بنية البيانات الصحيحة إلى تصميم المعادلات وتحسين الخصائص المخصصة بما يتوافق مع الأهداف.
إن Mixpanel المُعدّ بشكل صحيح لا يجمع البيانات فحسب؛ بل يصبح محرك اتخاذ قرار يعزز نمو العمل.
هل ترغب في إعداد Mixpanel بطريقة صحيحة وتحويل بياناتك إلى نتائج أعمال حقيقية؟
تواصل مع Omtera اليوم واحصل على تنفيذ Mixpanel مثالي بدعم خبرائنا.
تتيح لك معادلات Mixpanel دمج مقاييس متعددة عبر عمليات رياضية لإنشاء KPI جديدة—مثل معدل التحويل، ومعدل التفعيل، وARPU—ومراقبتها بطريقة قياسية.
لأنها تتيح اشتقاق سمات جديدة من الأحداث. وهي أساسية للتقسيم الدقيق، وتحليل Funnels، وفهم الاحتفاظ. وعند تعريفها جيدًا، تصبح سلوكيات المستخدم واضحة للغاية.
المعادلات تُنشئ مقاييس، بينما الخصائص المخصصة تُغني البيانات. تعمل المعادلات في طبقة التحليل، بينما تُضيف الخصائص المخصصة معنى على مستوى البيانات.
.webp)
.svg)