Najlepsze praktyki w zakresie analizy oprogramowania

Wprowadzenie

Analityka produktowa jest kluczem do inteligentnego podejmowania decyzji w zakresie rozwoju produktu. Firmy ciężko pracują, aby tworzyć funkcje, które utrzymują zaangażowanie użytkowników. Należy jednak upewnić się, że funkcje te faktycznie spełniają potrzeby użytkowników. Dokładnie to jest celem analityki produktowej. Pomaga tworzyć produkty, które użytkownicy naprawdę kochają i uznają za przydatne w dłuższej perspektywie.

Jeśli masz produkt, który ma być napędzany analityką lub po prostu jesteś ciekawy tej dziedziny, czytaj dalej, aby odkryć praktyczne wskazówki i strategie, które pozwolą Ci osiągnąć sukces w ocenie produktów.

Konfigurowanie skutecznej analizy produktów za pomocą wskaźników KPI

Spośród całej gamy różnych produktów, 14% projektów oprogramowania kończy się całkowitym niepowodzeniem. Oznacza to, że są one nie tylko poza budżetem lub harmonogramem, ale całkowicie pozbawione życia. Dlatego analitykę produktową warto wdrożyć jak najwcześniej, aby uniknąć tak śmiertelnych konsekwencji.

Posiadanie krystalicznie jasnych celów i kluczowych wskaźników wydajności (KPI) to podstawa najwyższej klasy analizy danych produktowych. Zanim zaczniesz pławić się w danych, poświęć chwilę na określenie, jak wygląda sukces Twojego produktu...

Dobra, płyń!

Źródło

Bez wątpienia wskaźniki KPI, na których należy się skupić, będą się różnić w zależności od firmy. Ale jeśli chodzi o aplikacje SaaS, są to podstawowe wskaźniki KPI, którymi powinien zajmować się zespół zarządzania produktem:

• Wskaźnik utrzymania klientów (CRR): Ta metryka określa zdolność platformy do zatrzymania istniejących klientów i skłonienia ich do ponownego korzystania z aplikacji. Zazwyczaj ta część jest uważana za integralną metrykę produktu.
• Net Promoter Score (NPS): W tym przypadku zespół ds. produktu próbuje określić prawdopodobieństwo rekomendacji użytkownika jego znajomym lub współpracownikom i ocenia potencjał przekazu ustnego.
• Wskaźnik rezygnacji klientów: Wskazuje liczbę użytkowników, którzy przestali korzystać z platformy z jakiegokolwiek powodu. Zbieranie tych danych brzmi jak proste zadanie - wystarczy zostawić kwestionariusz dla każdego użytkownika, który zrezygnował z subskrypcji lub wysłać wiadomość e-mail. Ale poprawa tego wskaźnika ma wiele opcji. Można na przykład wdrożyć analizę predykcyjną - przydadzą się narzędzia AI do lepszego marketingu treści.
• Customer Lifetime Value (CLTV): Prosta formuła pozwala zespołowi produktowemu dowiedzieć się, ile przychodów firma może wygenerować od pojedynczego użytkownika od pierwszego uruchomienia do ostatniego wylogowania. Dalsze wykorzystanie tych danych ma najszerszy możliwy zakres, więc nie ma ograniczeń.
• Miesięczne przychody cykliczne (MRR): Ten wskaźnik mówi sam za siebie. Pomaga firmie planować przychody, finanse i budżety w celu finansowania nowych funkcji i uczynienia produktu jeszcze wygodniejszym i bardziej funkcjonalnym.

Nie jest to kompletna lista wskaźników dla zespołu produktowego, ale niektóre z typowych rzeczy, które dają poczucie. Korzystając z nich, będziesz mieć pewność, że gromadzone dane nie są tylko powodzią - to skoncentrowany strumień, który przygotowuje grunt pod znaczącą analizę.

Możesz także wybrać narzędzia analityczne, które są idealnie dopasowane do Twoich potrzeb, upewniając się, że są zgodne z Twoimi celami. Niektóre z nich poprowadzą Cię przez całą konfigurację i nie będziesz musiał ręcznie wprowadzać wszystkich danych.

Na rynku istnieje mnóstwo różnych narzędzi do analizy produktów, jednak niektóre z nich wyróżniają się jako najbardziej zaufane i powszechnie używane: Amplitude, Mixpanel i Google Analytics.

Gromadzenie i jakość danych

Aby analityka była silna, wszystko sprowadza się do posiadania najlepszych danych. Musisz skonfigurować solidne procesy gromadzenia danych. Regularnie sprawdzaj i czyść swoje dane, aby pozbyć się wszelkich błędów. Pamiętaj, że nie chodzi o posiadanie mnóstwa danych - więcej nie zawsze znaczy lepiej.

Staraj się zbierać informacje, które są trafne i przydatne. Oto zasady, dzięki którym będzie to możliwe:

1. Wdrożenie zautomatyzowanych kontroli w celu ciągłego monitorowania jakości danych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić ich dokładność i wiarygodność.
2. Poznaj zaawansowane techniki analityczne, takie jak analiza kohortowa, modelowanie predykcyjne i wykrywanie anomalii, aby uzyskać głębszy wgląd w dane.
3. Wspieranie współpracy między zespołami ds. produktu, inżynierii i danych w celu stworzenia wspólnej wizji zarządzania danymi i zapewniania jakości.
4. Zintegruj opinie użytkowników w czasie rzeczywistym z analizą danych, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego i analizę nastrojów w celu uzyskania bogatszych informacji.
5. Rozszerz testy A/B o zaawansowane metody statystyczne, takie jak analiza bayesowska i testy wielowymiarowe, aby uzyskać dokładniejsze i bardziej zniuansowane wyniki. \

Te kroki zapewniają, że nie tylko zbierasz dane, ale dokładnie to, czego potrzebujesz. Otwiera to możliwość podejmowania prawdziwie opartych na danych decyzji.

Segmentacja użytkowników

Segmentacja użytkowników działa jak szkło powiększające, umożliwiając bliższe przyjrzenie się różnym zachowaniom użytkowników. Wskazując znaczące segmenty - czy to demograficzne, wzorce zachowań czy preferencje użytkowników - odblokowujesz kopalnię wiedzy. Podejście skoncentrowane na użytkowniku nada ton przyszłym strategiom marketingu treści w produktach i kampaniom akwizycyjnym.

Źródło

Dzięki szczegółowemu zrozumieniu, w jaki sposób segmenty i ich potrzeby różnią się od siebie, decyzje i strategie dotyczące produktów stają się bardziej precyzyjne.

Analiza lejka konwersji

Potraktuj lejek konwersji jako mapę drogową interakcji z użytkownikiem. Rozbij każdy etap, od świadomości do konwersji, a zauważysz wąskie gardła, torując drogę do płynniejszej podróży użytkownika. To systematyczne podejście nie polega tylko na przyciąganiu użytkowników; chodzi o prowadzenie ich przez produkt z łatwością, zwiększanie zaangażowania i zwiększanie współczynników konwersji.

Źródło

Prosty przykład lejka może wyglądać następująco:

• Świadomość: Użytkownicy najpierw odkrywają Twoją witrynę za pośrednictwem reklam lub wyników wyszukiwania.
• Strona rejestracji: Następnie są przekierowywani na dedykowaną stronę rejestracji, gdzie podają swoje imię i nazwisko oraz adres e-mail.
• Strona potwierdzenia: Po naciśnięciu przycisku "Zarejestruj się" użytkownik trafia na stronę potwierdzenia, na której otrzymuje podziękowanie za rejestrację.
• Wiadomość e-mail z potwierdzeniem: Następnie otrzymują wiadomość e-mail z potwierdzeniem z prośbą o kliknięcie łącza.
• Subskrypcja została potwierdzona: Ci, którzy to zrobią, zostaną pomyślnie zasubskrybowani.

Śledząc każdy krok, możesz zidentyfikować, gdzie użytkownicy rezygnują i zoptymalizować proces, aby zwiększyć wskaźniki rejestracji, zapewniając płynniejszą podróż użytkownika od świadomości do konwersji.

Analiza retencji

Zatrzymanie użytkowników jest równie ważne jak ich pozyskanie. W rzeczywistości utrzymanie użytkowników jest najlepszym sposobem na rozwój biznesu. Zidentyfikuj wzorce i czynniki wpływające na rezygnację użytkowników. Uzbrojony w tę wiedzę, wdrażaj ukierunkowane strategie w celu zwiększenia lojalności użytkowników. Wygrywasz, gdy rozumiesz, co sprawia, że użytkownicy powracają.

Jeśli ponownie weźmiemy za przykład produkt SaaS, pomocne będą poniższe wskazówki:

1. Zaplanuj podróż onboardingową, budując płynny i intuicyjny przepływ.
2. Korzystaj z progresywnego profilowania, aby stopniowo gromadzić istotne informacje o użytkowniku, zmniejszając tarcia.
3. Uruchamiaj ukierunkowane kampanie, aby edukować i zachęcać użytkowników do odkrywania i przyjmowania niewykorzystywanych funkcji.
4. Zapewnij samouczki w aplikacji, podpowiedzi i sekcje pomocy, aby poprowadzić użytkowników i zaprezentować wartość zaawansowanych funkcji.
5. Umożliwienie użytkownikom śledzenia własnego zaangażowania i osiągnięć w ramach produktu.

Testy A/B i eksperymenty

Testy A/B to laboratorium analityki produktowej, umożliwiające eksperymentowanie z funkcjami i gromadzenie danych na temat preferencji użytkowników. Wdrażaj kontrolowane eksperymenty, aby porównywać warianty i podejmować decyzje oparte na danych. Ten iteracyjny proces wyznacza etap ewolucji produktu w oparciu o opinie i preferencje użytkowników, prowadząc do ciągłego doskonalenia.

Aby przedstawić prosty przykład tego, jak przeprowadzane są testy A/B, załóżmy, że przeprowadziliśmy test A/B w hipotetycznej aplikacji SaaS, aby porównać dwa warianty strony z cenami.

• Wersja A wyróżniała miesięczną subskrypcję z niższym kosztem początkowym.
• Wersja B podkreślała roczną subskrypcję ze zniżką. \

Po przeprowadzeniu testu przez dwa tygodnie, wersja B wykazała 20% wzrost współczynników konwersji i 15% spadek rezygnacji wśród rocznych subskrybentów. W rezultacie przyjęliśmy zmiany z wersji B, co doprowadziło do znacznej poprawy ogólnych przychodów i utrzymania klientów.

Integracja opinii użytkowników

Dane ilościowe to waga ciężka, ale zyskują one na głębi, gdy połączy się je ze spostrzeżeniami jakościowymi. Postaw sobie za cel aktywne włączanie opinii użytkowników do swoich analiz. Poświęć chwilę, aby sprawdzić, jak dokładnie możesz to zrobić.

Metoda zbierania informacji zwrotnych	Plusy	Wady	Najlepszy wybór dla
Ankiety i kwestionariusze	Ustrukturyzowane spostrzeżenia Dane ilościowe	Niski wskaźnik odpowiedzi Ograniczony kontekst	Ogólne informacje zwrotne
Formularze opinii w aplikacji	Przechwytuje informacje zwrotne w danym momencie	Może zakłócać doświadczenie użytkownika Ograniczone do interakcji w aplikacji	Informacje w czasie rzeczywistym
Słuchanie mediów społecznościowych	Wychwytuje nastroje społeczne	Ograniczona kontrola nad dyskusjami Hałas związany z niepowiązanymi tematami	Postrzeganie marki
Interakcje z obsługą klienta	Bezpośredni wgląd w problemy użytkowników	Ograniczone do użytkowników borykających się z problemami Nastawienie na ujemne sprzężenie zwrotne	Rozwiązywanie problemów
Analityka użytkowników i analiza zachowań	Obserwuje rzeczywiste działania użytkownika	Ograniczone do danych behawioralnych Brak kontekstu działań	Zrozumienie interakcji użytkownika
Ankiety Net Promoter Score (NPS)	Mierzy ogólną satysfakcję użytkownika	Uproszczony	Śledzenie satysfakcji na wysokim poziomie
Wywiady z klientami i grupy fokusowe	Dogłębne analizy jakościowe	Zasobochłonne Mała wielkość próby	Zrozumienie zróżnicowanych perspektyw użytkowników

Niezależnie od tego, czy są to ankiety, wywiady, czy też śledzenie rozmów w mediach społecznościowych, narzędzia te dają pełny obraz nastrojów użytkowników. To piękna symbioza - twarde dane pracujące ramię w ramię z historiami użytkowników, dzięki czemu proces podejmowania decyzji jest znacznie bardziej wzbogacony.

Nie zwlekaj, aż Twoje produkty przestaną potrzebować analityki 🙃

Podsumowując, zostanie profesjonalistą w dziedzinie analityki produktowej wymaga starannego planowania, nastawienia na użytkownika i zaangażowania w ciągłe doskonalenie się. Jasne zdefiniowanie celów, wykorzystanie zaawansowanej analityki i nadanie wagi opiniom użytkowników to kluczowe czynniki wpływające na decyzje, które liczą się i podnoszą jakość doświadczeń użytkowników.

Jeśli chodzi o utrzymanie użytkowników, analizowanie retencji poprzez segmentację i proaktywne strategie jest naprawdę skuteczną pomocą w budowaniu lojalności. Narzędzia do zbierania opinii w czasie rzeczywistym, takie jak czaty z obsługą klienta i ankiety NPS, zapewniają bezpośredni wgląd w szybkie rozwiązywanie problemów i śledzenie poziomu satysfakcji.

Chodzi o zachowanie zwinności, tworzenie dynamicznych pętli informacji zwrotnych i wyprzedzanie o krok oczekiwań użytkowników. Połącz te praktyki, a zobaczysz, że decyzje dotyczące rozwoju produktu nie tylko nadążają, ale konsekwentnie przewyższają oczekiwania użytkowników na konkurencyjnym rynku.