Szoftvertermék-analitikai legjobb gyakorlatok

Intro

A termékelemzés a termékfejlesztés során az intelligens döntéshozatal kulcsa. A vállalatok keményen dolgoznak azon, hogy olyan funkciókat hozzanak létre, amelyek lekötik a felhasználókat. De meg kell győződniük arról, hogy ezek a funkciók valóban megfelelnek a felhasználói igényeknek. A termékanalitika elsősorban pontosan ezt célozza. Segít olyan termékeket létrehozni, amelyeket a felhasználók valóban szeretnek és hosszú távon hasznosnak találnak.

Ha van olyan terméke, amelyet analitikával kell feltöltenie, vagy csak kíváncsi a területre, olvasson tovább, hogy gyakorlati tippeket és stratégiákat találjon a termékértékelésekben való kiemelkedő szerepléshez.

Hatékony termékanalitika beállítása KPI-kkel

A különböző termékek sokasága közül a szoftverprojektek 14%-a teljesen kudarcot vall. Ez azt jelenti, hogy nem csak a költségvetésen vagy az időzítésen kívül, hanem teljesen életképtelenek. Ezért érdemes a termékelemzést minél korábban bevezetni, hogy elkerüljük az ilyen halálos következményeket.

A kristálytiszta célok és kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) a kiváló termékadat-elemzés alapját képezik. Mielőtt elkezdene úszni az adatokban, szánjon egy pillanatot arra, hogy megfogalmazza, mit jelent a siker a terméke számára...

Oké, ússz!

Forrás

Az, hogy milyen KPI-kre kell összpontosítania, kétségtelenül az Ön vállalkozásától függően változik. De ha SaaS-alkalmazásokról van szó, ezek azok az alapvető KPI-k, amelyekkel a termékmenedzsment csapatnak foglalkoznia kell:

• Ügyfélmegtartási arány (CRR): Ez a mérőszám azt határozza meg, hogy a platform képes-e megtartani a meglévő ügyfeleket, és rávenni őket, hogy újra és újra használják az alkalmazást. Általában ez a rész a termék szerves metrikájának tekinthető.
• Net Promoter Score (NPS): Itt a termékcsapat megpróbálja meghatározni annak valószínűségét, hogy a felhasználó ajánlja-e barátainak vagy kollégáinak, és értékeli a szájról-szájra terjedő potenciált.
• Ügyfélelhagyási arány: Ez azoknak a felhasználóknak a számát jelzi, akik bármilyen okból abbahagyták a platform használatát. Ezen adatok összegyűjtése egyszerű feladatnak tűnik - csak hagyjon egy kérdőívet minden leiratkozó felhasználónak vagy egy nyomon követő e-mailt. De ennek az aránynak a javítására sok lehetőség van. Ilyen például a prediktív elemzés megvalósítása - a jobb tartalommarketinghez az AI-eszközök jól jönnek.
• Ügyfél-élettartamérték (CLTV): Egy egyszerű képlet lehetővé teszi a termékcsapat számára, hogy kiderítse, mennyi bevételt tud a vállalkozás generálni egyetlen felhasználóból az első indítástól az utolsó kijelentkezésig. Ezen adatok további felhasználása a lehető legszélesebb körű, így a határ a csillagos ég.
• Havi ismétlődő bevétel (MRR): A mérőszám önmagáért beszél. Segít a vállalkozásnak megtervezni a bevételt, a pénzügyeket és a költségvetést az új funkciók finanszírozásához és a termék még kényelmesebbé és funkcionálisabbá tételéhez.

Ez nem egy teljes lista a termékcsapat mérőszámairól, de néhány általános dolog, hogy érzékeltesse a helyzetet. Ezek használatával biztos lehetsz benne, hogy az összegyűjtött adatok nem csak áradat - hanem egy célzott adatfolyam, amely megteremti az alapot némi értelmes elemzéshez.

Olyan elemzőeszközöket is választhat, amelyek jól illeszkednek az Ön igényeihez, és meggyőződhet arról, hogy a céljaival összhangban haladnak. Némelyik végigvezeti Önt a teljes beállításon, és nem kell minden mérőszámot kézzel beillesztenie.

Rengeteg különböző termékelemző eszköz van a piacon, azonban néhány közülük kiemelkedik a legmegbízhatóbb és legszélesebb körben használt eszközök közül: Amplitude, Mixpanel és Google Analytics.

Adatgyűjtés és minőség

Ahhoz, hogy analitikája erős legyen, minden a legjobb adatokon múlik. Megbízható adatgyűjtési folyamatokat kell kialakítania. Folyamatosan ellenőrizze és rendszeresen tisztítsa adatait, hogy megszabaduljon a hibáktól. Ne feledje, nem arról van szó, hogy rengeteg adattal kell rendelkeznie - a több nem mindig jobb.

Próbálj meg olyan információkat gyűjteni, amelyek helytállóak és hasznosak. Íme tehát a szabályok, hogy ez megtörténjen:

1. Automatizált ellenőrzések bevezetése az adatminőség folyamatos, valós idejű nyomon követése érdekében, hogy az adatok pontosak és megbízhatóak maradjanak.
2. Fedezze fel a fejlett elemzési technikákat, például a kohorszelemzést, a prediktív modellezést és az anomáliák észlelését, hogy mélyebb betekintést nyerjen az adatokból.
3. A termék-, a mérnöki és az adatcsapatok közötti együttműködés elősegítése az adatkezeléssel és a minőségbiztosítással kapcsolatos közös elképzelések kialakítása érdekében.
4. Integrálja a valós idejű felhasználói visszajelzéseket az adatelemzésbe, kihasználva a természetes nyelvi feldolgozást és a hangulatelemzést a gazdagabb meglátások érdekében.
5. Fejlessze az A/B tesztelést olyan fejlett statisztikai módszerekkel, mint a Bayes-elemzés és a többváltozós tesztelés a pontosabb és árnyaltabb eredmények érdekében. \

Ezek a lépések biztosítják, hogy ne csak adatokat gyűjtsön, hanem pontosan azt, amire szüksége van. Ez megnyitja a lehetőséget arra, hogy valóban adatvezérelt döntéseket hozzon.

Felhasználói szegmentáció

A felhasználói szegmentálás úgy működik, mint egy nagyító, amely közelebbről megnézi a különböző felhasználói viselkedéseket. Az értelmes szegmensek meghatározásával - legyen szó demográfiai adatokról, viselkedési mintákról vagy felhasználói preferenciákról - a meglátások aranybányáját tárja fel. A felhasználó-központú megközelítés megadja az alaphangot a jövőbeli terméken belüli tartalommarketing stratégiák és akvizíciós kampányok számára.

Forrás

A szegmensek és igényeik különbözőségének árnyalt megértésével a termékdöntések és stratégiák lézerfókuszúvá és pontosabbá válnak.

Konverziós tölcsér elemzés

Gondoljon úgy a konverziós tölcsérekre, mint a felhasználói interakciók útitervére. Bontsa fel az egyes szakaszokat a tudatosságtól a konverzióig, és fel fogja fedezni a szűk keresztmetszeteket, előkészítve az utat a zökkenőmentesebb felhasználói út előtt. Ez a szisztematikus megközelítés nem csak a felhasználók vonzásáról szól; arról is, hogy könnyedén végigvezesse őket a termékén, növelje az elkötelezettséget, és növelje a konverziós arányokat.

Forrás

Egy egyszerű példa a tölcsérre a következőképpen nézhet ki:

• Tudatosság: A felhasználók először hirdetéseken vagy keresési eredményeken keresztül fedezik fel a webhelyet.
• Regisztrációs oldal: Ezután egy külön erre a célra létrehozott regisztrációs oldalra irányítják őket, ahol megadják nevüket és e-mail címüket.
• Megerősítő oldal: A "Regisztráció" gomb megnyomása után egy megerősítő oldalra érkeznek, ahol megköszönik a regisztrációt.
• Megerősítő e-mail: Ezután egy megerősítő e-mailt kapnak, amelyben arra kérik őket, hogy kattintsanak egy linkre.
• Előfizetés megerősítve: Aki igen, az sikeresen feliratkozott.

Az egyes lépések nyomon követésével azonosíthatja, hogy a felhasználók hol esnek ki, és optimalizálhatja a folyamatot, hogy növelje a feliratkozási arányt, így biztosítva a felhasználó zökkenőmentesebb útját a tudatosságtól a konverzióig.

Megtartási elemzés

A felhasználók megtartása ugyanolyan fontos, mint a megszerzésük. Valójában a felhasználók megtartása a legjobb módja az üzlet növekedésének. A felhasználók elvándorlását befolyásoló minták és tényezők azonosítása. Ezzel a tudással felvértezve hajtson végre célzott stratégiákat a felhasználói hűség fokozására. Akkor nyer, ha megérti, mi készteti a felhasználókat arra, hogy újra és újra visszatérjenek.

Ha ismét egy SaaS-terméket veszünk példának, a következő tippek segítenek:

1. Térképezze fel a belépési folyamatot, és hozzon létre egy zökkenőmentes és intuitív folyamatot.
2. Használja a progresszív profilalkotást az alapvető felhasználói információk fokozatos összegyűjtéséhez, csökkentve a súrlódásokat.
3. Célzott kampányok indítása a felhasználók felvilágosítása és ösztönzése érdekében, hogy felfedezzék és elfogadják a kihasználatlan funkciókat.
4. Az alkalmazáson belüli oktatóanyagok, eszköztippek és súgó részek segítségével vezesse a felhasználókat, és mutassa be a fejlett funkciók értékét.
5. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nyomon kövessék saját elkötelezettségüket és eredményeiket a terméken belül.

A/B tesztelés és kísérletezés

Az A/B tesztelés a termékelemzés laboratóriuma, amely lehetővé teszi a funkciókkal való kísérletezést és a felhasználói preferenciákról való adatgyűjtést. Végezzen ellenőrzött kísérleteket a variációk összehasonlítása és az adatokon alapuló döntések meghozatala érdekében. Ez az iteratív folyamat megteremti az alapot a termékének a felhasználók visszajelzései és preferenciái alapján történő fejlődéséhez, ami folyamatos javuláshoz vezet.

Hogy egy egyszerű példával szemléltessük az A/B tesztek elvégzését, tegyük fel, hogy egy hipotetikus SaaS-alkalmazásban A/B tesztet végeztünk az árképzési oldal két változatának összehasonlítására.

• Az "A" változat a havi előfizetést emelte ki, alacsonyabb előfizetési költséggel.
• A B verzió egy éves előfizetést hangsúlyozott, kedvezményes áron. \

A teszt két hetes futtatása után a B verzió 20%-os növekedést mutatott a konverziós arányokban és 15%-os csökkenést az éves előfizetők elvándorlásában. Ennek eredményeképpen átvettük a B verzió módosításait, ami jelentős javulást eredményezett az általános bevételekben és az ügyfélmegtartásban.

Felhasználói visszajelzések integrálása

A mennyiségi adatok nehézsúlyúak, de komoly mélységet nyernek, ha minőségi meglátásokkal keverednek. Tegye küldetésévé, hogy aktívan beépítse a felhasználói visszajelzéseket az analitikába. Szánjon egy percet arra, hogy áttekintse, pontosan hogyan teheti ezt meg.

Visszajelzésgyűjtési módszer	Előnyök	Hátrányok	A legmegfelelőbb
Felmérések és kérdőívek	Strukturált betekintés Kvantitatív adatok	Alacsony válaszadási arány Korlátozott kontextus	Általános visszajelzés
Alkalmazáson belüli visszajelző űrlapok	Pillanatnyi visszajelzés rögzítése	Megszakíthatja a felhasználói élményt Az alkalmazáson belüli interakciókra korlátozódik	Valós idejű betekintés
Közösségi média figyelés	Megragadja a közhangulatot	Korlátozott ellenőrzés a megbeszélések felett Nem kapcsolódó témákból származó zaj	A márka megítélése
Ügyfélszolgálati interakciók	Közvetlen betekintés a felhasználói problémákba	A problémákkal küzdő felhasználókra korlátozódik Negatív visszajelzésekre való elfogultság	Probléma megoldása
Felhasználói analitika és viselkedéselemzés	Megfigyeli a tényleges felhasználói műveleteket	A viselkedési adatokra korlátozódik Hiányzik a cselekvések mögötti kontextus	A felhasználói interakciók megértése
Net Promoter Score (NPS) felmérések	Az általános felhasználói elégedettséget méri	Egyszerű	Magas szintű elégedettség-követés
Ügyfélinterjúk és fókuszcsoportok	Független minőségi betekintés	Erőforrás-igényes Kis mintaméret	Az árnyalt felhasználói nézőpontok megértése

Legyen szó felmérésekről, interjúkról vagy a közösségi médiában zajló beszélgetések figyeléséről, ezek az eszközök teljes képet adnak a felhasználók hangulatáról. Ez egy gyönyörű szimbiózis - a kemény adatok kéz a kézben dolgoznak a felhasználói történetekkel, így a döntéshozatali folyamat sokkal gazdagabbá válik.

Ne késlekedjen addig, amíg a termékei már nem igénylik az analitikát 🙃

Összefoglalva, a termékelemzés profivá válásához gondos tervezésre, felhasználóközpontú gondolkodásmódra és a folyamatos fejlődés iránti elkötelezettségre van szükség. A célok világos meghatározása, a fejlett analitika kiaknázása és a felhasználói visszajelzések súlyozása kulcsfontosságú tényezők, amelyek olyan döntéseket hoznak, amelyek számítanak és javítják a felhasználói élményeket.

Ha a felhasználók megtartásáról van szó, a szegmentáció és a proaktív stratégiák segítségével történő megtartás elemzése igazán hatékony segítség a hűség kialakításához. A valós idejű visszajelző eszközök, mint például az ügyfélszolgálati csevegésekbe való belemerülés és az NPS-felmérések indítása, közvetlen betekintést nyújtanak a problémák gyors megoldásához és az elégedettségi szintek nyomon követéséhez.

Az egész arról szól, hogy mozgékonyak maradjunk, dinamikus visszacsatolási hurkokat hozzunk létre, és egy lépéssel a felhasználók következő várakozásai előtt járjunk. Vegyítse ezeket a gyakorlatokat, és meglátja, hogy termékfejlesztési döntései nem csak lépést tartanak, hanem következetesen felül is múlják a felhasználók elvárásait a versenypiacon.