互联网|API-First产品经理们的常用API标准与工具


最近 , 我们采访了一些产品经理 , 他们均来自旧金山的那些年收入过1亿美元的API-First公司 。 此次采访主要聚焦于API产品的采用率(Adoption)、使用度(Engagement)、以及留存度(Retention)三个领域 , 重点和他们了讨论各种常用的工具 , 以及各项最关心的API标准 。 下面我们来看看具体的内容 。
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大量数据的切入
分析数十亿条针对API调用所需的存储和记录 , 往往会涉及到大量的数据 。 因此 , 它所产生的数据湖(Data lakes)也往往变得过于庞大 , 以至于与之对应的追溯分析 , 必须被限制在几天甚至是几个小时之内才能完成 。
在此类情况下 , API-First公司所采取的第一步便是:将非结构化的API数据、或整个原始的syslog(系统日志) , 转储到Amazon Redshift中的数据湖里 。 从那里 , 数据架构团队可以将产品经理感兴趣的syslog事件提取出来 , 并将它们传递到Snowflake之类的数据仓库中 , 以便于查询 。 此处 , 由商业智能团队、产品经理、甚至是工程师 , 来把控实际处理和汇总的相关数据标准 。
采用率:工具和标准

对于与大多数API-First公司来说 , 产品经理持续跟踪的第一个、也是最重要的标准是开发者激活(developer activation) 。 具体而言 , 产品在采用环节上会涉及到如下步骤:
注册新的账号首次API的调用部署一个有效的API
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API-FIRST公司团队会使用Tableau所提供的仪表板 , 来显示正在注册的人数、已注册的人数、已登录的人数、正在创建的应用数、以及应用中的API令牌数(API tokens) 。
产品经理运用OKR(Objectives and Key Results , 目标与关键成果法) , 致力于提高开发者激活率 , 并减少激活时间 。 由于开发人员可能会在上述某个阶段停留数天、或是更长的时间 , 因此跟踪每个步骤的转化率 , 以及抵达下一步所需的时间是非常重要的 。 例如:如果API的正常销售周期为90天 , 那么产品经理就会关注四个分位数 , 即第50天和第75天等时间点的状态 , 进而来确定对应的SDK(软件开发工具包)和文档的实用性 。
一旦API被采用 , 产品经理往往希望能够看到使用量的增加 , 付费订阅方案的转化 , 以及被准确识别出的功能缺陷 。 当然 , 客户是否真的愿意付费购买 , 也取决于其所在公司的规模 , 是大型企业、小微企业还是初创型企业 。
使用度:企业客户的工具和标准

通过营销渠道获取API令牌
大多数公司会通过提供面向用户的控制台 , 来方便其应用被使用到 , 进而通过跟踪各项活动 , 来获悉用户对目标API的采用率和使用度 。 用户往往会通过Web管理界面 , 来进行注册 , 配置其帐户 , 管理可用的API , 以及打开或关闭某些功能 。 如果您的API监控工具并非以用户为中心 , 也就是说 , 它无法深入地研究API的调用 , 并确定其归属于哪个用户和公司 , 那么产品经理就必须部署Heap之类的分析工具了 。 这些工具可以被配置为:将Web界面上的某个用户与组织中正在进行的API调用相关联 。
据此 , 产品经理可以跟踪Google或Facebook广告相应的营销渠道归因(marketing channel attribution) , 以获悉从帐户创建到转换为付费用户的时间 , 以及他们首次开始进行API调用的时间 。
如果直接使用了Moesif之类以用户为中心的工具 , 那么产品经理可以与HTTP状态响应代码相同的方式 , 有效地监视UTM(Urchin Tracking Module)参数 。 据此 , 他们可以按照UTM来源或UTM活动 , 对API令牌进行分组 , 以便更好地区分哪些营销渠道最为实用 。
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