Migliori pratiche di analisi dei prodotti software

Introduzione

L'analisi dei prodotti è la chiave per prendere decisioni intelligenti nello sviluppo dei prodotti. Le aziende lavorano duramente per creare funzioni che tengano impegnati gli utenti. Ma è necessario assicurarsi che queste funzionalità soddisfino effettivamente le esigenze degli utenti. È proprio questo l'obiettivo dell'analisi di prodotto. Aiuta a costruire prodotti che gli utenti amano e trovano utili a lungo termine.

Se avete un prodotto da alimentare con gli analytics o siete semplicemente curiosi del settore, continuate a leggere per scoprire consigli pratici e strategie per eccellere nella valutazione dei prodotti.

Impostazione di un'efficace analisi dei prodotti con i KPI

Tra tutta la varietà di prodotti diversi, il 14% dei progetti software fallisce completamente. Ciò significa che non sono solo fuori dal budget o dalla tempistica, ma che sono completamente fuori dalla vita. Ecco perché vale la pena di implementare l'analisi dei prodotti il più presto possibile per evitare queste conseguenze mortali.

Avere obiettivi e indicatori chiave di prestazione (KPI) chiari e precisi è la base per un'analisi dei dati di prodotto di alto livello. Prima di iniziare a nuotare nei dati, prendetevi un momento per definire le caratteristiche del successo del vostro prodotto...

Ok, nuota!

Fonte

I KPI su cui concentrarsi variano a seconda dell'azienda, non c'è dubbio. Ma quando si tratta di applicazioni SaaS, questi sono i KPI fondamentali su cui il team di gestione del prodotto dovrebbe concentrarsi:

• Tasso di ritenzione dei clienti (CRR): Questa metrica definisce la capacità della piattaforma di trattenere i clienti esistenti e far sì che utilizzino l'applicazione più volte. Di solito, questa parte è considerata una metrica integrale del prodotto.
• Net Promoter Score (NPS): In questo caso, il team di prodotto cerca di definire la probabilità di raccomandazione dell'utente ai propri amici o colleghi e valuta il potenziale del passaparola.
• Tasso di abbandono dei clienti: Indica il numero di utenti che hanno smesso di utilizzare la piattaforma per qualsiasi motivo. La raccolta di questi dati sembra un compito semplice: basta lasciare un questionario per ogni utente che non si iscrive o un'e-mail di follow-up. Ma il miglioramento di questo tasso ha molte opzioni. Ad esempio, è possibile implementare l'analisi predittiva - gli strumenti di intelligenza artificiale per un migliore marketing dei contenuti saranno utili.
• Valore di vita del cliente (CLTV): Una semplice formula permette al team di prodotto di scoprire quante entrate l'azienda può generare da un singolo utente dal primo lancio all'ultimo logout. L'ulteriore utilizzo di questi dati è il più ampio possibile, quindi il limite è il cielo.
• Ricavi ricorrenti mensili (MRR): Questa metrica si commenta da sola. Aiuta l'azienda a pianificare le entrate, le finanze e i budget per finanziare nuove caratteristiche e rendere il prodotto ancora più conveniente e funzionale.

Non si tratta di un elenco completo di metriche per un team di prodotto, ma di alcuni elementi comuni per darvi un'idea. Utilizzandoli, sarete sicuri che i dati raccolti non siano solo una marea, ma un flusso mirato che pone le basi per un'analisi significativa.

Potete anche scegliere strumenti di analisi che si adattino perfettamente alle vostre esigenze, assicurandovi che siano in linea con i vostri obiettivi. Alcuni di essi vi guideranno attraverso l'intera configurazione e non dovrete inserire manualmente ogni metrica.

Sul mercato esistono moltissimi strumenti di analisi dei prodotti, ma alcuni di essi si distinguono come i più affidabili e utilizzati: Amplitude, Mixpanel e Google Analytics.

Raccolta dati e qualità

Per rendere solide le vostre analisi, tutto si riduce a disporre dei dati migliori. Dovete impostare solidi processi di raccolta dei dati. Controllate e pulite regolarmente i dati per eliminare eventuali errori. Ricordate che non si tratta di avere tonnellate di dati: più dati non sono sempre meglio.

Cercate di raccogliere informazioni precise e utili. Ecco quindi le regole per realizzarlo:

1. Implementare controlli automatizzati per monitorare continuamente la qualità dei dati in tempo reale, per mantenerli accurati e affidabili.
2. Esplorate le tecniche di analisi avanzate, come l'analisi di coorte, la modellazione predittiva e il rilevamento delle anomalie, per ricavare approfondimenti dai vostri dati.
3. Favorire la collaborazione tra i team di prodotto, ingegneria e dati per creare una visione comune sulla governance dei dati e sulla garanzia di qualità.
4. Integrate il feedback degli utenti in tempo reale nell'analisi dei dati, sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi del sentiment per ottenere approfondimenti più ricchi.
5. Migliorare i test A/B con metodi statistici avanzati come l'analisi bayesiana e i test multivariati per ottenere risultati più precisi e sfumati. \

Queste fasi assicurano che non si stiano raccogliendo solo dati, ma esattamente quelli di cui si ha bisogno. In questo modo si apre l'opportunità di prendere decisioni realmente basate sui dati.

Segmentazione degli utenti

La segmentazione degli utenti agisce come una lente di ingrandimento, consentendo di osservare più da vicino una serie di comportamenti degli utenti. Individuando i segmenti significativi - che si tratti di dati demografici, modelli di comportamento o preferenze degli utenti - si apre una miniera d'oro di informazioni. L'approccio incentrato sull'utente darà il tono alle future strategie di content marketing e alle campagne di acquisizione dei prodotti.

Fonte

Con una comprensione approfondita delle differenze tra i segmenti e le loro esigenze, le decisioni e le strategie di prodotto diventano più precise e mirate.

Analisi dell'imbuto di conversione

Pensate ai funnel di conversione come a una tabella di marcia dell'interazione con l'utente. Scomponete ogni fase, dalla consapevolezza alla conversione, e individuerete i colli di bottiglia, aprendo la strada a un viaggio più agevole per l'utente. Questo approccio sistematico non serve solo ad attirare gli utenti, ma a guidarli con facilità attraverso il vostro prodotto, ad aumentare il coinvolgimento e a incrementare i tassi di conversione.

Fonte

Un semplice esempio di imbuto può apparire come questo:

• Consapevolezza: Gli utenti scoprono per la prima volta il vostro sito web attraverso gli annunci o i risultati di ricerca.
• Pagina di iscrizione: I clienti vengono quindi indirizzati a una pagina di iscrizione dedicata, dove forniscono il loro nome e la loro e-mail.
• Pagina di conferma: Dopo aver cliccato su "Iscriviti", i clienti si ritrovano su una pagina di conferma, dove vengono ringraziati per essersi iscritti.
• E-mail di conferma: Successivamente, i clienti ricevono un'e-mail di conferma che chiede loro di fare clic su un link.
• Iscrizione confermata: Quelli che lo fanno sono iscritti con successo.

Tracciando ogni fase, è possibile identificare i punti in cui gli utenti abbandonano e ottimizzare il processo per aumentare i tassi di iscrizione, assicurando un viaggio più fluido dell'utente dalla consapevolezza alla conversione.

Analisi della ritenzione

Trattenere gli utenti è fondamentale quanto acquisirli. Infatti, la fidelizzazione degli utenti è il modo migliore per far crescere il business. Identificate i modelli e i fattori che influenzano l'abbandono degli utenti. Armati di queste conoscenze, implementate strategie mirate per migliorare la fidelizzazione degli utenti. Vincerete quando capirete cosa spinge gli utenti a tornare più volte.

Se prendiamo ancora una volta come esempio un prodotto SaaS, i seguenti suggerimenti saranno utili:

1. Tracciate il percorso di onboarding, creando un flusso fluido e intuitivo.
2. Utilizzate la profilazione progressiva per raccogliere gradualmente le informazioni essenziali sull'utente, riducendo l'attrito.
3. Lanciare campagne mirate per educare e incoraggiare gli utenti a esplorare e adottare le funzionalità sottoutilizzate.
4. Fornite tutorial, tooltip e sezioni di aiuto all'interno dell'app per guidare gli utenti e mostrare il valore delle funzioni avanzate.
5. Dare agli utenti la possibilità di monitorare il proprio impegno e i propri risultati all'interno del prodotto.

Test A/B e sperimentazione

Iltest A/B è il laboratorio di analisi dei prodotti, che consente di sperimentare le funzionalità e raccogliere dati sulle preferenze degli utenti. Implementate esperimenti controllati per confrontare le variazioni e prendere decisioni basate sui dati. Questo processo iterativo pone le basi per l'evoluzione del prodotto in base al feedback e alle preferenze degli utenti, portando a un miglioramento continuo.

Per fare un semplice esempio di come si eseguono i test A/B, supponiamo di aver condotto un test A/B in un'ipotetica applicazione SaaS per confrontare due varianti della pagina dei prezzi.

• La versione A ha evidenziato l'abbonamento mensile con un costo iniziale inferiore.
• La versione B ha enfatizzato un abbonamento annuale con una tariffa scontata. \

Dopo aver eseguito il test per due settimane, la versione B ha mostrato un aumento del 20% dei tassi di conversione e una diminuzione del 15% del tasso di abbandono tra gli abbonati annuali. Di conseguenza, abbiamo adottato le modifiche della versione B, che hanno portato a un notevole miglioramento dei ricavi complessivi e della fidelizzazione dei clienti.

Integrazione del feedback degli utenti

I dati quantitativi sono un peso massimo, ma acquistano spessore quando si integrano con gli approfondimenti qualitativi. La missione è quella di incorporare attivamente il feedback degli utenti nelle vostre analisi. Prendetevi un minuto per esaminare come potete farlo.

Metodo di raccolta dei feedback	Pro	Contro	Idealeper
Sondaggi e questionari	Approfondimenti strutturati Dati quantitativi	Tassi di risposta bassi Contesto limitato	Feedback generale
Moduli di feedback in-app	Cattura il feedback in tempo reale	Può interrompere l'esperienza dell'utente Limitato alle interazioni in-app	Approfondimenti in tempo reale
Ascolto dei social media	Cattura il sentimento del pubblico	Controllo limitato sulle discussioni Rumore da argomenti non correlati	Percezione del marchio
Interazioni con l'assistenza clienti	Approfondimenti diretti sui problemi degli utenti	Limitato agli utenti che hanno problemi Pregiudizio verso il feedback negativo	Risoluzione dei problemi
Analisi degli utenti e del comportamento	Osserva le azioni effettive dell'utente	Limitatamente ai dati comportamentali Manca il contesto delle azioni	Comprendere le interazioni degli utenti
Sondaggi Net Promoter Score (NPS)	Misura la soddisfazione complessiva dell'utente	Semplicistico	Tracciamento della soddisfazione ad alto livello
Interviste ai clienti e focus group	Approfondimenti qualitativi	Ad alta intensità di risorse Campione di piccole dimensioni	Comprendere le prospettive sfumate degli utenti

Che si tratti di sondaggi, interviste o di tenere d'occhio le conversazioni sui social media, questi strumenti forniscono un quadro completo del sentiment degli utenti. È una bella simbiosi: i dati concreti lavorano fianco a fianco con le storie degli utenti, rendendo il vostro processo decisionale molto più ricco.

Non rimandate fino a quando i vostri prodotti non avranno più bisogno di analisi 🙃

Per concludere, diventare un professionista dell'analisi dei prodotti richiede un'attenta pianificazione, una mentalità incentrata sull'utente e l'impegno a migliorare sempre. Definire chiaramente gli obiettivi, attingere ad analisi avanzate e dare peso al feedback degli utenti sono fattori chiave per prendere decisioni che contano ed elevare le esperienze degli utenti.

Quando si tratta di mantenere gli utenti, l'analisi della retention attraverso la segmentazione e le strategie proattive è un aiuto davvero efficace per costruire la fedeltà. Gli strumenti di feedback in tempo reale, come l'immersione nelle chat dell'assistenza clienti e l'invio di sondaggi NPS, forniscono informazioni dirette per risolvere rapidamente i problemi e tenere sotto controllo i livelli di soddisfazione.

Si tratta di essere agili, di creare cicli di feedback dinamici e di essere sempre un passo avanti rispetto alle aspettative degli utenti. Se si integrano queste pratiche, le decisioni di sviluppo dei prodotti non solo saranno al passo, ma supereranno costantemente le aspettative degli utenti in un mercato competitivo.