ہر ڈویلپر کو پروڈکٹ ڈیٹا ٹریکنگ کے بارے میں کیا جاننے کی ضرورت ہے۔

پروڈکٹ ڈیٹا اس بات کا ریکارڈ ہوتا ہے کہ آپ کی ایپ یا ویب سائٹ کے اندر اصل میں کیا ہوتا ہے۔ یہ دکھاتا ہے کہ صارف کیا کرتے ہیں، سسٹم کیسے کام کرتے ہیں، اور کاروبار کیسے چلایا جاتا ہے۔

اس آرٹیکل میں، آپ جانیں گے کہ پروڈکٹ کا ڈیٹا کیا ہے، کون سے پرزے ٹریکنگ کے قابل ہیں، کن پرزوں کو اکیلا چھوڑ دینا چاہیے، اور کوڈ لکھنے والے ڈویلپرز کو دوسروں کے مقابلے میں اس کے لیے زیادہ ذمہ داری کیوں لینے کی ضرورت ہے۔

انڈیکس

پروڈکٹ ڈیٹا کیا ہے؟

پروڈکٹ ڈیٹا اس بات کی نمائندگی کرتا ہے کہ آپ کی ایپ یا ویب سائٹ کے اندر کیا ہوتا ہے۔ عام سوالات کے جواب دیں جیسے: صارفین کونسی خصوصیات پسند ہیں؟ کہاں پھنس جاتے ہو؟ ایپ کتنی جلدی لوڈ ہوتی ہے؟ کون سے اعمال خریداری یا سبسکرپشن کا باعث بنتے ہیں؟

پروڈکٹ ڈیٹا تصدیق شدہ معلومات ہے۔ سروے اور تاثرات آپ کو بتاتے ہیں کہ آپ کے صارفین کیا کہہ رہے ہیں، جبکہ پروڈکٹ ڈیٹا آپ کو دکھاتا ہے کہ آپ کے صارفین نے اصل میں کیا کیا۔

فرق اس کی آواز سے زیادہ اہم ہے۔ لوگ اپنے اعمال کو غلط یاد کرتے ہیں۔ وہ کہتے ہیں کہ ادائیگی ٹھیک تھی اور پھر چھوڑ دیں۔ آپ کے ڈیٹا میں یہ مسئلہ نہیں ہے۔

اپنے پروڈکٹ ڈیٹا کو ٹریک کرنا اور اس کا نظم کرنا آسان بنانے کے لیے، آپ اسے تین زمروں میں تقسیم کر سکتے ہیں:

1. صارف کے رویے کا ڈیٹا

یہ وہی ہے جو صارف مصنوعات کے اندر کرتے ہیں۔ اس میں ان کی کارروائیوں کا احاطہ کیا گیا ہے اور وہ ایپ کے ذریعے کیسے منتقل ہوتے ہیں۔ یہ استعمال کے پیٹرن، خصوصیت کو اپنانے، رگڑ پوائنٹس، اور صارف کے سفر کو دکھاتا ہے۔

سوالات جو یہ ڈیٹا جواب دیتا ہے:

صارفین کتنی بار "کارٹ میں شامل کریں” کے بٹن پر کلک کرتے ہیں؟
کتنے صارفین آن بورڈنگ فلو کو مکمل کرتے ہیں؟
صارفین کس وقت ادائیگی کرنا چھوڑ دیتے ہیں؟
ایک نئے وزیٹر کو انتظار کی فہرست میں شامل ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے؟
ان صارفین میں کون سی مارکیٹنگ مہم لائی؟

2. سسٹم اور بیک اینڈ ڈیٹا

یہ ٹریک کرتا ہے کہ سسٹم کس طرح پرفارم کرتا ہے جب کہ صارفین اس کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ ماسٹر بیڈروم ایسا لگتا ہے۔ یہاں ہم فرنٹ اینڈ، سرورز اور کوڈ کی صحت سے متعلق ہیں۔

سوالات جو یہ ڈیٹا جواب دیتا ہے:

صفحہ کو لوڈ ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے؟
کون سے API اینڈ پوائنٹس سرور کی خرابیاں واپس کرتے ہیں؟
آپ کی ایپ کتنی میموری استعمال کر رہی ہے؟
ڈیٹا بیس کے استفسار کو مکمل ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے؟
کیا آپ کی کاروباری منطق انتہائی صورت حال میں بھی برقرار رہے گی؟

3. کاروباری اشارے

یہ اعلیٰ درجے کے نمبر ہیں جو آپ کو بتاتے ہیں کہ آیا آپ کا پروڈکٹ بطور کاروبار کام کر رہا ہے یا نہیں۔ یہ صارف کے رویے اور نظام کی کارکردگی کو پیسے اور ترقی سے جوڑتا ہے۔

عام میں شامل ہیں:

روزانہ اور ماہانہ فعال صارفین
ماہانہ اعادی آمدنی اور فی صارف آمدنی
تبادلوں اور اچھال کی شرح
مقررہ دنوں کے بعد صارفین کو برقرار رکھیں
فیچر اپنانے کی شرح

تینوں ایک ساتھ کیسے فٹ ہوتے ہیں۔

تینوں زمرے ایک ہی پروڈکٹ کو مختلف زاویوں سے بیان کرتے ہیں۔ مفید حصہ وہ ہے جہاں وہ ملتے ہیں۔

مان لیں کہ آپ کے کاروبار میں ادائیگی کا ایک اختتامی نقطہ ہے جو غلطیاں لوٹانا شروع کر دیتا ہے۔ یہ سسٹم ڈیٹا ہے۔ جن صارفین کو ان غلطیوں کا سامنا ہوتا ہے وہ ترک کر دیتے ہیں اور اپنی گاڑیاں پیچھے چھوڑ دیتے ہیں۔ یہ رویے کا ڈیٹا ہے۔ اس ہفتے کا منافع پچھلے ہفتے کے مقابلے کم تھا۔ یہ ایک کاروباری میٹرک ہے۔

آپ ان میں سے صرف ایک کو دیکھ کر تقریباً کچھ نہیں سیکھ سکتے۔ ایک ناکام اختتامی نقطہ بے ضرر ہو سکتا ہے۔ لاوارث کارٹس خریدار ہو سکتے ہیں جو صرف براؤز کر رہے ہیں۔ آمدنی میں کمی موسمی ہو سکتی ہے۔

لیکن اگر آپ تینوں کو ایک ساتھ پڑھیں تو کہانی خود ہی بولتی ہے۔ اختتامی نقطہ کی ناکامیوں کے نتیجے میں کارٹس کو چھوڑ دیا گیا، جس کے نتیجے میں آمدنی ختم ہو گئی۔

آپ کو پروڈکٹ ڈیٹا کیوں ٹریک کرنا چاہیے؟

پروڈکٹ ڈیٹا کو ٹریک کرنے کی ضرورت ہے کیونکہ یہ اندازے کو حقائق سے بدل دیتا ہے۔ ایپ کا ڈیٹا اکٹھا کرنا ایک روڈ میپ بناتا ہے، دلائل کو شروع کرنے سے پہلے حل کرتا ہے، اور آپ کو بتاتا ہے کہ صارفین نے کیا کیا، نہ کہ آپ نے کیا فرض کیا کہ انہوں نے کیا کیا۔

ٹریکنگ کے بغیر پروڈکٹ بنانا ایسا ہی ہے جیسے رات کو بغیر ہیڈلائٹس کے گاڑی چلانا۔ آپ آگے بڑھ رہے ہیں لیکن آپ آگے کی سڑک نہیں دیکھ سکتے۔

سوچیں کہ اس کے بغیر فیصلے کیسے ہوتے ہیں۔ گفتگو میں اس سوال سے خلل پڑ سکتا ہے، "مجھے نہیں لگتا کہ آپ کے صارفین کو یہ خصوصیت پسند ہے۔” لیکن ڈیٹا کے ساتھ، آپ ان تبصروں کو سوالات میں تبدیل کر سکتے ہیں اور جوابات حاصل کر سکتے ہیں۔ چیزیں جیسے "زیادہ تر صارفین جنہوں نے اس خصوصیت کو استعمال کیا ہے وہ واپس کیوں نہیں آئے؟” آپ ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرتے ہیں، اور یہی بنیادی نکتہ ہے۔

ڈیٹا صارف کے حقیقی سفر کو بھی دکھاتا ہے۔ یہ ایسی چیز نہیں ہے جسے آپ ڈیزائن کرتے ہیں، یہ وہ چیز ہے جس سے لوگ درحقیقت گزرتے ہیں۔ آپ دیکھیں گے کہ صارفین کہاں پھنس جاتے ہیں، وہ کیا چھوڑتے ہیں، اور آپ کی ایپ کے کون سے حصے انہیں نہیں مل پاتے ہیں۔

ڈیٹا کو ٹریک کرنے سے حصول اور برقرار رکھنے کے مسائل کی شناخت میں بھی مدد ملتی ہے۔ آپ تحفظ کے مسائل حل نہیں کر سکتے جو آپ نہیں دیکھ سکتے۔ معاملات کو مزید خراب کرنے کے لیے، انڈسٹری بھر میں برقرار رکھنے کی شرح تشویشناک ہے۔

Adjust کے 2024 بینچ مارک کے مطابق، میڈین موبائل ایپ کی برقراری 1 دن کے بعد 26%، 1 ہفتے کے بعد 13%، اور 30 دنوں کے بعد 7% رہتی ہے۔ یہ ویب پر اور بھی بدتر ہے۔ Contentsquare کا 2026 ڈیجیٹل تجربہ بینچ مارک، جو 6,500+ سائٹس پر 99 بلین سیشنز پر بنایا گیا ہے، ظاہر کرتا ہے کہ صرف 13% زائرین 30 دنوں کے اندر واپس لوٹتے ہیں۔

ٹریکنگ خاموش، مہنگی ناکامیوں کو بھی پکڑتی ہے۔ Baymard انسٹی ٹیوٹ 50 الگ الگ مطالعات میں خریداری کی ٹوکری چھوڑنے کی اوسط 70.22% برقرار رکھتا ہے۔ جب ہم نے لوگوں سے پوچھا کہ انہوں نے سائٹ کیوں چھوڑی، 17% نے کہا کہ سائٹ میں خرابی تھی یا کریش ہو گئی، اور دوسرے 17% نے کہا کہ ادائیگی میں بہت زیادہ وقت لگا۔ دونوں انجینئرنگ میں ناکام ہیں۔ دونوں آمدنی میں ظاہر ہوتے ہیں، غلطی لاگ میں نہیں، اور آپ یا تو انہیں ڈیٹا میں ڈھونڈتے ہیں یا انہیں بالکل نہیں پاتے۔ لہذا، ان پر نظر رکھنے سے آپ کو ان مسائل سے بچنے میں مدد مل سکتی ہے۔

اپنی مارکیٹ سے پوری طرح آگاہ نہ ہونا بھی مہنگا ہے۔ اگر لوگ نہیں جانتے کہ کیا ہو رہا ہے، تو اسے بند کرنا مہنگا پڑ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، CB Insights نے 431 اسٹارٹ اپس کا سراغ لگایا جو 2023 کے بعد بند ہو گئے اور پتہ چلا کہ ان میں سے 43% نے خراب پروڈکٹ مارکیٹ فٹ کا حوالہ دیا۔ اور یہ ایک ایسا مسئلہ ہے جسے ڈیٹا کاروباری فیصلے کرنے سے پہلے حل کر سکتا ہے۔

مجموعی طور پر، زیادہ تر ٹیمیں پہلے ہی ڈیٹا کی اہمیت پر یقین رکھتی ہیں اور اس بات سے متفق ہیں کہ انہیں ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کی ضرورت ہے۔ مارچ 2025 میں، سیلز فورس نے پایا کہ 76% کاروباری رہنما ڈیٹا کے ساتھ اپنے دعووں کا بیک اپ لینے کے لیے دباؤ محسوس کرتے ہیں۔ مزید برآں، زیادہ تر کا خیال ہے کہ ان کے کیریئر کی کامیابی کا انحصار اس بات پر ہے کہ وہ کس طرح "ڈیٹا لٹریٹ” اور ڈیٹا پر مبنی ہیں۔

تو آئیے ڈیٹا کو استعمال کرنے والے ٹیم کے دیگر ممبران کو چیک کرکے ڈیٹا کی اہمیت کے ایک اور پہلو کو دیکھتے ہیں۔

کیا آپ کے ٹریک کردہ ڈیٹا کو کوئی اور استعمال کرتا ہے؟

ٹیم میں تقریباً ہر کوئی۔ زیادہ تر ڈویلپرز کی توقع سے زیادہ ڈیٹا سفر کرتا ہے۔

آپ اسے پہلے پڑھیں۔ اس کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لیے کریں کہ آیا گزشتہ رات کی ریلیز سے کوئی پریشانی ہوئی، اگر خصوصیات دیکھ بھال کے اخراجات برداشت کر سکتی ہیں، اور کہاں سست روی واقع ہو رہی ہے۔ پھر ہم اپنا سفر جاری رکھیں گے۔

پروڈکٹ مینیجر انہیں پڑھتے ہیں اور فیصلہ کرتے ہیں کہ آگے کیا بنانا ہے۔ ڈیزائنرز اسے یہ جاننے کے لیے پڑھتے ہیں کہ لوگ کہاں جدوجہد کرتے ہیں۔ تجزیہ کار انہیں پڑھتے ہیں اور وضاحت کرتے ہیں کہ منافع کیوں منتقل ہوا۔ ہماری سپورٹ ٹیم ٹکٹوں کے اضافے کو سمجھنے کے لیے اسے پڑھتی ہے۔ مارکیٹنگ ٹیم اسے یہ دیکھنے کے لیے پڑھتی ہے کہ کون سی مہمات صارفین کو اپنی طرف متوجہ کر رہی ہیں۔ آپ کے بانی روڈ میپ کے بارے میں مشکل گفتگو کرنے سے پہلے اس کتاب کو پڑھتے ہیں۔

ایک واقعہ چنیں اور اس کی پیروی کریں جہاں وہ جاتا ہے۔ کہو failed_checkoutکے ساتھ reason پیرامیٹرز منسلک ہیں۔

آپ خرابی کی شرح کو چیک کریں اور اختتامی پوائنٹس کو ٹریک کریں جو باہر ہیں۔
آپ کا پروڈکٹ مینیجر دیکھیں کہ کتنے تبادلے ضائع ہو چکے ہیں اور فیصلہ کریں کہ آیا آپ کے فکس کو قطار کو چھوڑنا چاہیے۔
آپ کا تجزیہ کار ابتدائی ایگزٹ سگنلز کی شناخت کریں اور انہیں اپنے ماڈل پر لاگو کریں۔
آپ کا سپورٹ لیڈ میں آخرکار سمجھ گیا کہ منگل کو ٹکٹوں میں اضافہ کیوں ہوا۔
آپ کا مارکیٹر ادائیگیوں پر آنے والی بامعاوضہ ٹریفک دیکھیں جو مکمل نہیں ہو سکتیں۔
آپ کا بانی وہ آمدنی چیک کریں جو ابھی تک نہیں آئی ہے اور بہتر سوالات کے ساتھ اپنی اگلی بورڈ میٹنگ میں جائیں۔

ایک واقعہ، چھ افراد، چھ سوالات، سب کے جواب دوپہر میں لکھے گئے کوڈ کی تین لائنوں کے ساتھ۔

غور کریں کہ تمام چھ لوگ اصل میں کیا کر رہے ہیں۔ وہ فیصلے کر رہے ہیں۔

یہ ٹریکنگ کا نقطہ ہے. ڈیٹا کی کوئی قدر نہیں ہوتی اگر یہ میز پر بیٹھتا ہے۔ یہ اس لمحے قابل ہے جب کوئی اس کی وجہ سے اپنا خیال بدلتا ہے، کچھ اور بھیجتا ہے، یا کوئی ایسا کام کرنا چھوڑ دیتا ہے جو کام نہیں کر رہا ہے۔

اسی ضرورت نے پہلی جگہ ڈیٹا کا پیشہ پیدا کیا۔ کمپنی اس مقام پر پہنچ گئی جہاں کوئی بھی پوری مصنوعات کو اپنے سر پر نہیں رکھ سکتا تھا، اور فیصلوں کو جبلت کی بجائے ثبوت کی ضرورت پڑنے لگی۔

کاروباری ذہانت کے تجزیہ کار پہلے آئے۔ ڈیٹا سائنسدان، ڈیٹا انجینئر، پروڈکٹ تجزیہ کار، اور تجزیاتی انجینئرز پھر ہر ایک جواب دیتے ہیں جیسے ہی مزید ڈیٹا آتا ہے اور مزید فیصلوں کا انتظار ہوتا ہے۔ یہ تمام کردار موجود ہیں کیونکہ کسی کو کسی چیز کا فیصلہ کرنے کی ضرورت تھی اور وہ اسے کرنے کے لیے کافی دور تک نہیں دیکھ سکتا تھا۔

چاہے ایک چھوٹی ٹیم میں ہو یا شروع سے ایک نیا پروڈکٹ بنانا، یہ سب کام آپ کے ہیں۔ اور شروع کرنے کے لیے بہت کم نوکریاں ہیں۔ ابھی تک وسیع تجزیہ کی ضرورت نہیں ہے۔ جیسا کہ میں یہاں بحث کرتا ہوں، عام ٹریکنگ شروع ہونی چاہیے۔

آپ کو جلد ٹریکنگ کیوں شروع کرنی چاہئے؟

آپ واپس جا کر اسے جمع نہیں کر سکتے۔ آپ پہلے مہینے میں اپنے صارفین کے رویے کی تشکیل نو نہیں کر پائیں گے۔ ہم نہیں جانتے کہ ابتدائی سائن اپ کو کن خصوصیات نے آگے بڑھایا۔ اور یہ تین ماہ پہلے کی شدید کمی کی وضاحت نہیں کر سکتا۔ ڈیٹا اس دن سے شروع ہوتا ہے جب آپ اسے جمع کرنا شروع کرتے ہیں، اور اس سے پہلے کا تمام ڈیٹا ہمیشہ کے لیے ختم ہو جاتا ہے۔

جلد شروع کرنا آپ کو پیمانے کے لیے بھی تیار کر سکتا ہے۔ کسی وقت، آپ یا تو ایک تجزیہ کار یا ڈیٹا سائنسدان کی خدمات حاصل کریں گے، یا بیٹھ کر کام خود کریں گے۔ اگر آپ پہلے دن سے قبضہ کر رہے ہیں، تو انہیں سونے کی کان دیں۔ بصورت دیگر، وہ کچھ بھی مفید کہنے سے پہلے کافی ڈیٹا موجود ہونے کے انتظار میں ایک چوتھائی گزار دیتے ہیں۔

اگر آپ نے پہلے ہی ریکارڈنگ شروع کر دی ہے، تو آپ جانے کے لیے تیار ہیں۔ براہ کرم دیکھتے رہیں۔ اگر نہیں تو ابھی شروع کریں۔ اگر آپ اس ہفتے اپنا کوڈ بیس ترتیب دے رہے ہیں، تو اس ہفتے اپنی ٹریکنگ کو مربوط کریں۔ اگر آپ کا پروڈکٹ دو سال سے باہر ہے، تو ٹریکنگ ترتیب دینے کا بہترین وقت لانچ سے پہلے ہے، اور دوسرا بہترین وقت آج ہے۔

انجینئرنگ کی وجوہات بھی ہیں۔ شروع سے سازوسامان آپ کے ایونٹ سکیما کو آپ کے پروڈکٹ کے ساتھ بڑھنے دیتا ہے۔ جب ہم چیزیں بناتے ہیں، تو ہم ان کا نام رکھتے ہیں، اس لیے ہم ان کو مستقل طور پر نام دیتے ہیں۔ جب آپ کا کوڈ بہت بڑا ہو جاتا ہے، تو دو سال بعد اسے ٹریک کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ تو جلدی شروع کریں۔

جلدی شروع کرنے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آپ ہر چیز کو ٹریک کریں۔ اس کا مطلب ہے کہ شروع سے ہی کچھ چیزوں کا سراغ لگانا اور وہاں سے بڑھنا۔ آپ کو پہلی جگہ پر کامل اسکیما کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ کو صرف چند اچھے واقعات اور مزید واقعات شامل کرنے کی عادت درکار ہے۔

کیوں ٹریکنگ ڈیٹا کبھی ختم نہیں ہوتا ہے۔

ٹریکنگ ترتیب دینا ایک چیز ہے۔ پروڈکٹ کی تبدیلی کے ساتھ ہی اسے موجودہ اور متعلقہ رکھنا ایک اور کام ہے، اور ایک ایسا کام جسے بہت سی ٹیمیں چھوڑ دیتی ہیں۔

آپ کا پروڈکٹ خاموش نہیں بیٹھے گا۔ خصوصیات کا نام تبدیل کر دیا گیا ہے، بہاؤ کو دوبارہ ڈیزائن کیا گیا ہے، اور اسکرینوں کو ہٹا دیا گیا ہے۔ ان میں سے ہر ایک تبدیلی واقعات، یتیم پیرامیٹرز کو توڑ سکتی ہے، یا ایسی چیزوں کو جمع کر سکتی ہے جن کا اب کوئی مطلب نہیں ہے۔

اس لیے ٹریکنگ کو ایک وقتی سیٹ اپ کے بجائے اپنے آپریشن کا حصہ سمجھیں۔ یہ ایک زندہ عمل ہے جتنا کہ پروڈکٹ زندہ ہے۔

جب آپ کوئی نئی خصوصیت جاری کرتے ہیں، تو اسی پل کی درخواست میں متعلقہ ایونٹ شامل کریں۔ جب آپ کسی بہاؤ کو تبدیل کرتے ہیں، تو اس واقعہ کو چیک کریں جس نے اس بہاؤ کو متحرک کیا۔ اگر اسکرین اب استعمال میں نہیں ہے، تو متعلقہ ایونٹ کو بھی فرسودہ کر دیا جائے گا اور ہر اس شخص کو مطلع کیا جائے گا جو اس سے استفسار کرتا ہے۔ تصدیق کریں کہ تعیناتی کے بعد کے واقعات دراصل فائر ہوتے ہیں، اسی طرح جس طرح آپ تصدیق کرتے ہیں کہ فیچر خود کام کرتا ہے۔

چیک کرنا ضروری ہے۔ ٹوٹے ہوئے نشانات خاموش ہیں۔ مونٹی کارلو نے ڈیٹا ماہرین سے پوچھا جو پہلے ڈیٹا کے مسائل دریافت کرتے ہیں، اور 74٪ نے کہا کہ کاروباری اسٹیک ہولڈرز ہمیشہ یا زیادہ تر ایسا کرتے ہیں۔ چونکہ بہت کم لوگ تجزیہ کے لیے ٹیسٹ لکھتے ہیں، اس لیے رکے ہوئے واقعات ہفتوں بعد کسی اور کے ڈیش بورڈ پر ظاہر ہوتے ہیں۔

وقتا فوقتا اپنے پورے اسکیما کا آڈٹ کرنا اچھا خیال ہے۔ جب آپ سال میں ایک یا دو بار ایونٹ چلاتے ہیں تو ہر ایونٹ کے بارے میں تین سوالات پوچھیں۔ کیا اب بھی فائرنگ ہو رہی ہے؟ کیا کوئی اسے پڑھتا ہے؟ کیا نام اب بھی اپنے فنکشن کو بیان کرتا ہے؟

مجھے اپنے پروڈکٹ میں کیا ٹریک کرنا چاہیے؟

ہر پروڈکٹ مختلف ہے اور کوئی عالمگیر فہرست نہیں ہے۔ انگوٹھے کا اصول یہ ہے کہ آپ کس چیز پر کارروائی کرنا چاہتے ہیں اسے ٹریک کریں اور جس پر آپ کارروائی نہیں کرنا چاہتے اسے چھوڑ دیں۔

یعنی، پچھلی تین کیٹیگریز ان مخصوص چیزوں کو نقشہ بناتی ہیں جن کی آپ پیمائش کرتے ہیں۔ یہاں یہ کیسے ٹوٹ جاتا ہے:

صارف کا رویہ یہ واقعات اور صارف کی خصوصیات ہیں۔ سسٹم اور بیک اینڈ یہ کریشز، کارکردگی کا ڈیٹا، اور بیک اینڈ کی خرابیاں ہوں گی۔ کاروباری میٹرکس یہ مختلف ہے، اور فرق سمجھنے کے قابل ہے۔

ہم براہ راست کاروباری میٹرکس کی پیمائش نہیں کرتے ہیں۔ موجود نہیں ہے track_mrr کال یہ دو دیگر زمروں میں شمار ہوتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ واقعات کا معیار کاروباری رپورٹنگ کے معیار کا تعین کیوں کرتا ہے۔

واقعہ

واقعات کو ٹریک کرنا سب سے اہم چیز ہے۔ ایک واقعہ آپ کی مصنوعات میں کوئی بھی معنی خیز کارروائی ہے۔ بٹن پر کلک کرنا، خریداری مکمل کرنا، فارم جمع کرنا، مواد کا اشتراک کرنا، یا آن بورڈنگ کو چھوڑنا یہ سب مثالیں ہیں۔

تمام کلکس واقعات نہیں ہیں۔ ان اعمال پر توجہ مرکوز کریں جو ارادے، پیشرفت یا قدر کو ظاہر کرتے ہیں۔

ایونٹ کا نام بتائیں verb_noun snake_case کا استعمال کرتے ہوئے فارمیٹ کریں۔ یہ وہ اصول ہیں جو گوگل اپنے حوالہ جاتی واقعات کے لیے استعمال کرتا ہے، بشمول: add_to_cart, sign_up, begin_checkoutاور join_group. ایک اصول منتخب کریں اور اس پر قائم رہیں۔ سکیما checkout_failed کے پاس failed_checkout یہ ایک ایسا منصوبہ ہے جس پر کوئی بھی اعتماد کے ساتھ سوال نہیں کر سکتا۔

ایونٹ کا سیاق و سباق فراہم کرنے کے لیے پیرامیٹرز کو جوڑیں۔

failed_checkout کے ساتھ reason: "payment_declined"
view_product کے ساتھ product_id: "123" اور category: "shoes"
use_feature کے ساتھ feature_name: "export_pdf"

تین قسم کے واقعات کو ترجیح دی جانی چاہئے: تبادلوں کی کارروائی پسند sign_up, complete_purchaseاور start_trial یہ سب سے اہم نمبر ہے۔ فنکشن کا استعمال کیسے کریں۔ پسند open_dashboard اور share_report یہ آپ کو بتاتا ہے کہ آپ کی ایپ کے کن حصوں کو برقرار رکھا گیا ہے۔ ڈراپ آف پوائنٹ پسند abandon_checkout اور exit_onboarding یہ آپ کو بتاتا ہے کہ لوگوں نے کہاں چھوڑا ہے۔ یہ اتنا ہی مفید ہے جتنا یہ جاننا کہ انہوں نے کہاں کامیابی حاصل کی۔

صارف کی خصوصیات

واقعات صارف کی طرف سے کئے گئے اعمال کی وضاحت کرتے ہیں۔ صارف کی خصوصیات بیان کرتی ہیں کہ صارف کون ہے۔

صارف کی خصوصیات وہ ریاستیں ہیں جو سیشنز میں برقرار رہتی ہیں، جیسے پلان ٹائر، سبسکرپشن کا مہینہ، ترجیحی زبان، یا آن بورڈنگ مکمل ہو گئی تھی۔ ایک بار جب آپ اسے سیٹ کرتے ہیں، تو یہ وہیں رہے گا جب تک کہ آپ اسے تبدیل نہ کریں۔

پراپرٹیز آپ کو واقعات کو تقسیم کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ "ادائیگی مکمل کرنے والے صارفین کی تعداد” ایک عدد ہے۔ جواب ہے "مفت پلان کے صارفین کی تعداد جنہوں نے پہلے ہفتے میں اپنی ادائیگی مکمل کی۔”

اس سے بچنے کے لیے دو نقصانات ہیں: پہلا، اپنی پراپرٹیز کے لیے ہائی کارڈنالٹی اقدار درج نہ کریں کیونکہ ہزاروں منفرد اقدار والی پراپرٹیز کو گروپنگ کے لیے استعمال نہیں کیا جا سکتا۔ اور وہاں کوئی ذاتی معلومات نہ ڈالیں۔ ذیل میں اس کے بارے میں مزید معلومات حاصل کریں۔

کریش

اگر کوئی ایپ استعمال کے دوران ناکام ہو جاتی ہے تو یہ کریش ہو جاتی ہے۔ کریشز غیر متوقع اور سنگین غلطیاں ہیں جو صارف کے تجربے کو کم کرتی ہیں۔ تمام کریش رپورٹس میں ڈیوائس، آپریٹنگ سسٹم ورژن، ایپ ورژن، اور اسٹیک ٹریس کو اس کے کریش ہونے کے لمحے سے دکھانا چاہیے۔

کارکردگی کا ڈیٹا

کارکردگی کا ڈیٹا ظاہر کرتا ہے کہ آپ کا پروڈکٹ حقیقی لوگوں کے لیے کتنا تیز ہے، نہ کہ آپ کے کمپیوٹر کے لیے۔ سست سافٹ ویئر آپ کو گاہکوں سے محروم کرنے کا سبب بنتا ہے، جس کے نتیجے میں کم آمدنی ہوتی ہے.

ایپ کے آغاز کا وقت، اسکرین رینڈرنگ کا وقت، نیٹ ورک کی درخواست کا دورانیہ، اور صارف کسی کارروائی کے انتظار میں کتنا وقت گزارتا ہے اس کا پتہ لگائیں۔ ہم اسے ایک مطلب کے بجائے تقسیم کے طور پر ریکارڈ کرتے ہیں۔ کارروائی کرتے وقت یہ آپ کو مزید معلومات فراہم کرے گا۔

بیک اینڈ لاگز اور غلطیاں

لاگ ان بصیرت فراہم کرتے ہیں کہ آپ کے کوڈ نے کیا کیا۔ غلطی آپ کو بتاتی ہے کہ ناکامی کہاں ہوئی ہے۔ مجموعی طور پر، یہ سرور کی طرف سے معلومات ہے جو فرنٹ اینڈ کو نامعلوم ہے۔

لاگز اور خرابی کی شرح فی اختتامی نقطہ، اسٹیٹس کوڈز، ناکام بیک گراؤنڈ ٹاسک، ٹائم آؤٹ، اور فریق ثالث کی خدمات کی غلطیوں کو ٹریک کریں جن پر آپ انحصار کرتے ہیں۔ کسی ایک ناکام درخواست کو اس کے اختتام تک ٹریس کرنے کے لیے کافی سیاق و سباق کے ساتھ نوشتہ جات لکھیں۔

یہ خاص طور پر مددگار ہوتا ہے جب صارف سے معلومات حاصل کرنے کا کوئی طریقہ نہ ہو۔ یہ سسٹم کے ساتھ ایپ سائیڈ سرگرمیوں کو مربوط کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔

آپ کو بیک اینڈ لاگز بھی نظر آئیں گے جب لوگ آپ کے سرور کا غلط استعمال کر رہے ہوں گے اور درخواستوں کے ساتھ آپ پر بمباری کرنے کی کوشش کر رہے ہوں گے۔ اس مقام پر، آپ شرح کی حد کو بڑھا سکتے ہیں اور اس حفاظتی مسئلے کو روکنے کے لیے اقدامات کر سکتے ہیں۔

کیا نہیں ٹریک کرنا ہے؟

کسی ایسی چیز کا پیچھا نہ کریں جس پر آپ کارروائی نہیں کر سکتے۔ ایونٹ شامل کرنے سے پہلے ایک سوال کا جواب دیں۔ اگر یہ نمبر حرکت میں آئے تو مجھے کیا کرنا چاہیے؟ اگر کوئی جواب نہیں ہے تو، آپ کو چھوڑنے کے لیے ایک نمبر مل گیا ہے۔

کسی بھی چیز کو ٹریک نہ کریں جسے آپ لیک نہیں کرنا چاہتے ہیں۔ آپ جو بھی ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں وہ اب وہ ڈیٹا ہے جس کی حفاظت کے لیے آپ ذمہ دار ہیں۔ صرف وہی جمع کرنا جو آپ کو درکار ہے یہ ایک بہترین حفاظتی عمل ہے۔

کسی بھی چیز کا پتہ نہ لگائیں جس کا آپ درست نام نہیں لے سکتے۔ واضح نام اس بات کی علامت ہے کہ معنی قائم ہے۔ user_action اور button_click یہ ایک پلیس ہولڈر ہے، کوئی واقعہ نہیں۔ پہلے معلوم کریں کہ اس لمحے کا کیا مطلب ہے اور پھر اسے نام دیں۔

ایک ہی چیز کو دو بار ٹریک نہ کریں۔ ایک ریکارڈ فی یونٹ ایونٹ کافی ہے۔ ایک ہی کام میں پیش آنے والے دو واقعات ہم پر یہ جاننے کے لیے دباؤ ڈالتے ہیں کہ "سچائی کا بہتر ذریعہ” کون سا ہے۔ کیا استعمال کرنا ہے اس کا انتخاب کرنے کا دباؤ اس کے قابل نہیں ہے۔

ہم صارف کے ڈیٹا کو محفوظ طریقے سے کیسے ہینڈل کرتے ہیں؟

کام کے لیے کیا صحیح ہے جمع کریں اور غور سے سوچیں کہ اس کے ساتھ کیا کرنا ہے۔

PII کو تجزیات سے مسدود کریں۔

ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات، جسے عام طور پر PII کہا جاتا ہے، کوئی بھی ڈیٹا ہے جو کسی مخصوص فرد کی شناخت کر سکتا ہے، یا تو خود سے یا آپ کے بارے میں ہمارے پاس موجود دیگر معلومات کے ساتھ مل کر۔ آپ کا نام، ای میل پتہ، فون نمبر، جسمانی پتہ، ادائیگی کی تفصیلات اور سرکاری شناختی نمبر سبھی اہم ہیں۔

تجزیاتی ٹولز PII کو ذخیرہ کرنے کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے ہیں، اور زیادہ تر دکاندار اس سے منع کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، گمنام یا تخلص صارف IDs استعمال کریں، اور اگر آپ کو واقعی اپنی شناخت کی ضرورت ہے، تو اپنے ڈیٹا بیس میں شامل ہوں۔

یہ دیکھنے کے لیے پیرامیٹرز پر ایک نظر ڈالیں کہ وہ کہاں سے لیک ہوتے ہیں۔

یہ ایک اور جگہ ہے جہاں PII عام طور پر آتا ہے۔ ایک سرچ ایونٹ جو استفسار کی تار کو لاگ کرتا ہے کسی کے نام کو لاگ کر سکتا ہے۔ ای میل پتوں سے گزرنے والے URL پیرامیٹرز کو براہ راست ایونٹ لاگ میں داخل کیا جا سکتا ہے۔ آلہ چھوڑنے سے پہلے پیرامیٹر کی اقدار کو حذف کریں۔

EU کے جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن اور اسی طرح کے دیگر نظاموں کے تحت غیر ضروری تجزیوں کے لیے عام طور پر رضامندی درکار ہوتی ہے۔

برقرار رکھنے کی مدت مقرر کریں اور ڈیٹا کی میعاد ختم کریں۔

زیادہ تر تجزیاتی ٹولز ایک مقررہ مدت کے لیے بطور ڈیفالٹ ڈیٹا کو برقرار رکھتے ہیں، جسے مختصر کیا جا سکتا ہے۔ جتنا چھوٹا اتنا ہی محفوظ۔ تین سال پہلے کے ایونٹ کی سطح کی تفصیلات شاذ و نادر ہی درکار ہوتی ہیں اور ایک مجموعی خلاصہ بہرحال آپ کی بہتر خدمت کرے گا۔

آپ جو جمع کرتے ہیں اسے لکھیں۔

دستاویزات مددگار ہیں۔ ایک واحد دستاویز جس میں تمام واقعات، تمام پیرامیٹرز، اور وہ کیوں موجود ہیں، آپ کو رازداری کے جائزوں، آڈٹ، یا جس دن کوئی نیا انجینئر آپ سے پوچھے گا آپ کی مدد کرے گا۔ evt_flow_2b کے لیے تھا۔

خلاصہ

پروڈکٹ ڈیٹا آپ کو بتاتا ہے کہ کیا ہوا، یہ نہیں کہ صارفین کیا کہتے ہیں یا آپ کی رائے کیا ہے۔

ہم مختلف پہلوؤں سے ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔ صارف کا رویہ آپ کو بتاتا ہے کہ انہوں نے کیا کیا، سسٹم کا ڈیٹا آپ کو بتاتا ہے کہ آپ کی پروڈکٹ کیسی پرفارم کر رہی ہے، اور بزنس میٹرکس دیگر دو ہیں۔ ایک زمرہ بذات خود درست نہیں ہو سکتا۔

اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کس مرحلے میں ہیں، آج ہی ٹریکنگ شروع کریں۔ پچھلے مہینے کا ڈیٹا بازیافت نہیں کیا جا سکتا۔ وہ کھڑکی مستقل طور پر بند ہے اور روزانہ بند ہوتی ہے۔

لوگوں کے استفسار کے لیے اپنے ایونٹ کو نام دیں۔ استعمال کریں verb_nounمستقل رہیں، لکھیں کہ پیرامیٹرز کا کیا مطلب ہے، اور اپنی ٹیم کو کسی بھی تبدیلی کے بارے میں مطلع کریں۔

آپ کے پروڈکٹ کے بدلتے ہی اسکیما کو فعال رکھیں۔ خصوصیت کی طرح پل کی درخواست میں ایک ایونٹ شامل کریں۔ سال میں ایک یا دو بار آڈٹ کریں اور جو کچھ بھی نہیں پڑھتا اسے حذف کریں۔

آپ کی تمام مصنوعات میں ڈیٹا ریکارڈ کرنے کے بہت سے طویل مدتی فوائد میں شامل ہیں:

شاباش!