In den letzten Monaten haben wir hart gearbeitet, um uns auf die Zukunft vorzubereiten. Gleichzeitig haben wir den Meilenstein von $100k ARR erreicht! Wir sind sehr glücklich mit den Features, die nur durch die Vorarbeit möglich sind. In diesem Beitrag teilen wir einige zusätzliche Zahlen rund um unseren Meilenstein und gehen auf unsere neu entwickelten Features der letzten Monate ein.
- Neue Datenstruktur für neue Funktionen
- Daten filtern
- APIs
- $100k Meilenstein
- Zeit auf der Seite
- Soziale Bilder
- Transparenz
Neue Datenstruktur für neue Funktionen
Wir haben unsere Datenbankstruktur von Grund auf neu entwickelt und bauen auf der fantastischen Arbeit von Elastic auf. Wir sind sehr dankbar, dass wir ihre Open-Source-Software nutzen können, um unser Geschäft auf die nächste Stufe zu heben. In diesem Update führe ich Sie durch alle Aktualisierungen, die wir zu Simple Analytics hinzugefügt haben, und gebe Ihnen einige Hintergrundinformationen zu den Entscheidungen, die wir getroffen haben.
Node.js Beispiel, um die Top 10 UTM-Quellen für Hacker News in Elasticsearch anzuzeigen
Als wir die erste Version von Simple Analytics im Jahr 2018 auf den Markt brachten, wollten wir den Prototyp so schnell wie möglich entwickeln. Dazu mussten wir die Tools verwenden, mit denen wir vertraut waren, und dazu gehörte auch die Datenbank. Aus diesem Grund haben wir uns für PostgreSQL entschieden (eine sehr verbreitete Datenbank) und alle Seitenaufrufe in ihr gespeichert. Es funktionierte hervorragend, und als wir wuchsen, fügten wir Caching-Tabellen mit aggregierten Daten hinzu. Dies erforderte, dass wir das Datenbankschema und die Caching-Tabellen aktualisieren mussten, wenn wir neue Funktionen entwickelten. Nicht ideal, wenn Sie Ihr Produkt schnell weiterentwickeln wollen.
Daten filtern
Eine der am häufigsten geforderten Funktionen war die Möglichkeit, nach bestimmten Datenpunkten zu filtern. Wenn man wissen möchte, welche Seiten in Deutschland beliebt sind, würde man erwarten, auf Deutschland zu klicken und alle anderen Daten zu sehen, die mit Deutschland gefiltert sind. Um dies in unserer bisherigen Datenbanklösung zu ermöglichen, wäre viel mehr Arbeit nötig und viel fehleranfälliger.
APIs
Da wir unser neues Datenbanksystem auch für unsere APIs nutzen, wurde es stark erweitert. Als Kunde können Sie alle Daten abrufen, die Sie in unserem Dashboard sehen. Wir sehen viele Kunden, die es für erstaunliche Anwendungsfälle nutzen.
- Nomad List nutzt die Simple-Analytics-Daten, um den Preis für ihre Anzeigen auf bestimmten Seiten zu berechnen.
- Chartbrew kann auf Basis von Simple Analytics-Daten ausgefallene Charts erstellen
- Niklas Metje hat ein iOS-Widget mit der Scriptable-App erstellt
Es gibt noch viele weitere Kunden, die API intern nutzen, aber das können wir natürlich nicht zeigen.
Sehen Sie sich unsere Dokumentation an, um mehr über unsere APIs zu erfahren.
$100k Meilenstein
Während wir diesen Blogpost schreiben, haben wir einen schönen Meilenstein für unser Unternehmen erreicht. Wir haben $100k ARR (Annual Recurring Revenue) erreicht. Für uns ist das wie ein großes Dankeschön von all unseren Kunden. All die neuen Funktionen wären nicht möglich gewesen ohne all die Kunden, die bereits in der Anfangsphase an unser Produkt geglaubt haben.
Zeit auf der Seite
Im letzten Monat haben wir die Zeit auf der Seite zu unserem Dashboard hinzugefügt. Da wir in der Regel Dinge von Grund auf neu entwickeln, überlegen wir, wie wir unsere Zahlen besser machen können als das, was die Kunden bei der Konkurrenz sehen würden. Wir wollen nicht, dass unsere Kunden denken, dass ihre Website mit riesigen Zahlen großartig läuft, anstatt das zu sehen, was tatsächlich passiert. Die Verweildauer auf der Seite ist ein gutes Beispiel dafür.
Google Analytics zeigt zum Beispiel die Zeit auf der Website und die Zeit auf der Seite in seinem Dashboard an. Diese Metrik wird von den meisten Leuten als die tatsächliche Zeit auf der Seite verwendet. Wir werden dies in einem späteren Blogbeitrag erläutern. Kurz gesagt, Google Analytics verwendet Durchschnittswerte für Datenpunkte, die einige Ausreißer aufweisen. In der Mathematik gilt dies als schlechte Praxis. Wir verwenden den Median, um die Verweildauer auf der Seite zu ermitteln. Google Analytics berechnet auch die Zeit, in der sich eine Seite im Hintergrund befindet. Das ist einer der Gründe, warum die Verweildauer auf einer Seite viel zu hoch ist (sie wird auf die Länge der Sitzungen begrenzt, die standardmäßig 30 Minuten beträgt).
Es hat seine Vorteile, neue Funktionen zu entwickeln, ohne vorher zu sehr auf die Konkurrenz zu schauen. Anstatt einfach nur zu kopieren, versuchen wir, wirklich über diese Zahlen und Methoden nachzudenken und die besten für unsere Kunden zu finden.
Soziale Bilder
Da wir Daten aus unserer API erhalten, ist es für uns einfacher, neue Funktionen zu entwickeln. Eine der Funktionen, die wir schon lange entwickeln wollten, waren die Bilder in den sozialen Medien. Da wir die Möglichkeit bieten, ein Dashboard öffentlich zu machen, werden Sie ermutigt, Ihre Statistiken zu teilen. Um diese Erfahrung noch interessanter zu machen, haben wir beschlossen, das Diagramm in das Dashboard zu integrieren. Hier ist ein Beispiel für oneweektomake.com.
Transparenz
Als transparentes Startup ist es uns wichtig, unsere Erkenntnisse mit Ihnen zu teilen. Wir haben unsere offene Seite wieder mit neuen Daten für den letzten Monat aktualisiert.
Vielen Dank für die Lektüre, und bitte stellen Sie uns Ihre Fragen, wenn Sie welche haben. Wir möchten, dass diese Seite für alle interessant ist. Einen schönen Tag noch!