Utilice embudos para evaluar datos de eventos relacionados

Con NRQL, puede utilizar embudos para evaluar conjuntos de acciones relacionadas. Las acciones generalmente comparten una relación a través de un identificador, como un ID de usuario o un ID de sesión.

Puede utilizar funciones funnel para responder preguntas como: "De las personas que completaron el paso A, ¿cuántas también completaron el paso B, y de las personas que completaron los pasos A y B, cuántas también completaron el paso C?"

Por ejemplo, en New Relic, podríamos usar funnel para rastrear la cantidad de usuarios que completaron estos pasos:

1. Visitó la página de marketing de New Relic.
2. Regístrate para obtener una cuenta.
3. Creó un dashboard.

Estructura de consulta embudos

Aquí está la estructura de una consulta embudos NRQL simple:

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

embudos consulta requiere la funciónfunnel , un atributo de embudos y al menos dos pasos:

1. Comience con el paso ancla, que siempre representa el 100% de los resultados.
2. Continúe con uno o varios pasos adicionales que describan la cantidad de usuarios que también han completado acciones adicionales, generalmente superiores al 100 % del paso de anclaje. Sin embargo, podría ser del 100% si cada usuario que completa la acción (A) también completa las acciones adicionales que estás consultando.

Embudos consulta detalles técnicos

Puede utilizar embudos consulta para calcular la tasa de finalización de secuencias ordenadas de varios pasos durante un período de tiempo determinado, como en el ejemplo de registro de New Relic. También puedes utilizar embudos para calcular la superposición entre varias acciones distintas que no tienen una relación secuencial entre sí. En otras palabras, el orden de los pasos no afectará los cálculos.

La forma en que embudos consulta calcula los resultados varía según el tamaño del conjunto de datos:

• Si el embudos se procesa con menos de 256 valores de atributos de embudos, calculará el valor exactamente.
• Si el embudos trata con 256 o más valores de atributos de embudos, aplica un algoritmo llamado MinHash para calcular resultados aproximados para un rendimiento optimizado.

Esto significa que para un gran conjunto de datos, puede haber "falso positivo" ocasional a nivel de puntos de datos individuales. Estos no interfieren con la precisión de las estimaciones numéricas proporcionadas en los resultados de la consulta.

Aquí hay un desglose detallado de los detalles técnicos y las limitaciones de embudos consulta.

Ejemplo de embudos

Este ejemplo consulta el evento monitoreo de browserPageView y su atributo. Consulta sesiones browser únicas de su usuario que han progresado desde la búsqueda de productos hasta agregarlos a su carrito y pagar. Incluye etiquetas para cada paso, indicadas por la palabra clave 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

Esta consulta devuelve lo siguiente:

Incluya acciones adicionales dentro de los paréntesis de la función embudos en una lista separada por comas:

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