Najboljše prakse analitike programskih izdelkov

Uvod

Analitika izdelkov je ključ do pametnega odločanja pri razvoju izdelkov. Podjetja si prizadevajo ustvariti funkcije, s katerimi bodo uporabniki ostali zaposleni. Vendar morate zagotoviti, da te funkcije dejansko izpolnjujejo potrebe uporabnikov. Prav to je prvi cilj produktne analitike. Pomaga ustvariti izdelke, ki so uporabnikom resnično všeč in se jim zdijo dolgoročno uporabni.

Če imate izdelek, ki ga je treba napolniti z analitiko, ali pa vas to področje samo zanima, preberite, da odkrijete praktične nasvete in strategije za odličnost pri ocenjevanju izdelkov.

Vzpostavitev učinkovite analitike izdelkov s ključnimi kazalniki uspešnosti

Med vsemi različnimi izdelki je 14 % projektov programske opreme popolnoma neuspešnih. To pomeni, da niso le izven proračuna ali časovnega načrta, temveč so popolnoma izpadli iz življenja. Zato je analitiko izdelkov vredno uvesti čim prej, da bi se izognili takšnim smrtonosnim posledicam.

Kristalno jasni cilji in ključni kazalniki uspešnosti (KPI) so osnova za vrhunsko analizo podatkov o izdelkih. Preden začnete plavati v podatkih, si vzemite trenutek in pojasnite, kako je videti uspeh vašega izdelka...

Dobro, plavajte!

Vir:

KPI, na katere se morate osredotočiti, se nedvomno razlikujejo glede na vaše podjetje. Vendar pa so pri aplikacijah SaaS to ključni KPI, ki jih mora ekipa za upravljanje izdelkov upoštevati:

• Stopnja zadržanja strank (CRR): Ta metrika opredeljuje sposobnost platforme, da obdrži obstoječe stranke in da te vedno znova uporabljajo aplikacijo. Običajno se ta del šteje za sestavni del metrike izdelka.
• Neto promotorska ocena (NPS): Ekipa izdelka poskuša opredeliti verjetnost, da bo uporabnik priporočil svoje prijatelje ali sodelavce, in oceni potencial ustnega izročila.
• Stopnja odhoda strank: To kaže število uporabnikov, ki so iz kakršnegakoli razloga prenehali uporabljati platformo. Zbiranje teh podatkov se zdi preprosto opravilo - vsakemu odjavljenemu uporabniku pustite vprašalnik ali nadaljnjo e-pošto. Vendar ima izboljšanje te stopnje veliko možnosti. Kot na primer lahko izvedete napovedno analizo - orodja umetne inteligence za boljše vsebinsko trženje vam bodo prišla prav.
• Vrednost življenjske dobe stranke (CLTV): S preprosto formulo lahko ekipa za izdelke ugotovi, koliko prihodkov lahko podjetje ustvari z enim uporabnikom od prvega zagona do zadnje odjave. Nadaljnja uporaba teh podatkov ima najširši možni razpon, zato je nebo omejeno.
• Mesečni ponavljajoči se prihodki (MRR): Ta metrika govori sama zase. Podjetju pomaga pri načrtovanju prihodkov, financ in proračunov za financiranje novih funkcij ter še bolj priročnega in funkcionalnega izdelka.

To ni popoln seznam metrik za ekipo za izdelke, ampak nekaj najpogostejših stvari, ki vam bodo dale občutek. Z njihovo uporabo boste prepričani, da podatki, ki jih zbirate, niso le poplava - gre za usmerjen tok, ki postavlja temelje za smiselno analizo.

Izberete lahko tudi analitična orodja, ki ustrezajo vašim potrebam, in se prepričate, da so v skladu z vašimi cilji. Nekatera od njih vas bodo vodila skozi celotno nastavitev in vam ne bo treba ročno vnašati vseh metrik.

Na trgu je na voljo veliko različnih orodij za analizo izdelkov, vendar nekatera med njimi izstopajo kot najbolj zaupanja vredna in pogosto uporabljena: Amplitude, Mixpanel in Google Analytics.

Zbiranje in kakovost podatkov

Za dobro analitiko je treba imeti najboljše podatke. Vzpostaviti morate zanesljive postopke zbiranja podatkov. Podatke redno preverjajte in čistite, da se znebite morebitnih napak. Ne pozabite, da ne gre za to, da imate na tone podatkov - več ni vedno bolje.

Poskusite zbrati informacije, ki so natančne in uporabne. Tukaj so pravila za izvedbo:

1. Izvedite samodejne preglede za stalno spremljanje kakovosti podatkov v realnem času, da bodo ti natančni in zanesljivi.
2. Raziščite napredne analitične tehnike, kot so kohortna analiza, napovedno modeliranje in zaznavanje anomalij, da bi iz podatkov pridobili globlje vpoglede.
3. Spodbujanje sodelovanja med ekipami za izdelke, inženiring in podatke za oblikovanje skupne vizije o upravljanju podatkov in zagotavljanju kakovosti.
4. Povratne informacije uporabnikov v realnem času vključite v analizo podatkov z uporabo obdelave naravnega jezika in analize čustev za bogatejše vpoglede.
5. Testiranje A/B izboljšajte z naprednimi statističnimi metodami, kot sta Bayesova analiza in večrazsežnostno testiranje, za natančnejše in natančnejše rezultate. \

S temi koraki poskrbite, da ne boste zbirali le podatkov, temveč točno tiste, ki jih potrebujete. To vam omogoča sprejemanje odločitev, ki resnično temeljijo na podatkih.

Segmentacija uporabnikov

Segmentacija uporabnikov deluje kot povečevalno steklo, ki vam omogoča podrobnejši pogled na različna vedenja uporabnikov. Z natančno določitvijo pomembnih segmentov - demografskih podatkov, vedenjskih vzorcev ali uporabniških preferenc - sprostite zlato jamo vpogledov. Pristop, osredotočen na uporabnika, bo dal ton prihodnjim strategijam trženja vsebin v izdelku in akcijam pridobivanja.

Vir:

Z natančnim razumevanjem, kako se segmenti in njihove potrebe razlikujejo, postanejo vaše odločitve o izdelkih in strategije lasersko usmerjene in natančnejše.

Analiza konverzijskega lijaka

O konverzijskih lijakih razmišljajte kot o načrtu interakcije z uporabnikom. Razčlenite vsako fazo, od zavedanja do konverzije, in odkrili boste ozka grla ter si utrli pot do bolj gladkega potovanja uporabnika. Ta sistematični pristop ni namenjen le privabljanju uporabnikov, temveč tudi njihovemu enostavnemu vodenju skozi izdelek, povečanju vključenosti in povečanju stopnje konverzij.

Vir:

Preprost primer lijaka je lahko videti takole:

• Ozaveščenost: Uporabniki vaše spletno mesto najprej odkrijejo prek oglasov ali rezultatov iskanja.
• Stran za prijavo: Nato so preusmerjeni na posebno stran za prijavo, kjer navedejo svoje ime in e-pošto.
• Potrditvena stran: Po pritisku na gumb "Prijavite se" pristanejo na potrditveni strani, kjer se jim zahvalimo za prijavo.
• Potrditveno e-poštno sporočilo: Nato prejmejo potrditveno e-poštno sporočilo, v katerem morajo klikniti povezavo.
• Potrjena naročnina: Tisti, ki so se naročili, so uspešno vpisani.

S sledenjem vsakemu koraku lahko ugotovite, kje uporabniki izpadejo, in optimizirate postopek, da povečate stopnjo prijave ter zagotovite bolj gladko pot uporabnika od zavedanja do konverzije.

Analiza zadržanja

Ohranjanje uporabnikov je enako pomembno kot njihovo pridobivanje. Pravzaprav je zadrževanje uporabnikov najboljši način za rast poslovanja. Določite vzorce in dejavnike, ki vplivajo na odhajanje uporabnikov. Oboroženi s tem znanjem izvajajte ciljno usmerjene strategije za povečanje zvestobe uporabnikov. Zmagate, ko razumete, zaradi česa se uporabniki vedno znova vračajo.

Če za primer ponovno vzamemo izdelek SaaS, vam bodo v pomoč naslednji nasveti:

1. Načrtujte pot vkrcavanja ter ustvarite gladek in intuitiven potek.
2. S postopnim profiliranjem postopoma zbirajte bistvene informacije o uporabniku in tako zmanjšajte trenja.
3. Izvajajte ciljno usmerjene kampanje za izobraževanje in spodbujanje uporabnikov, da raziščejo in sprejmejo premalo uporabljene funkcije.
4. V aplikacijah zagotovite navodila, vrstice z orodji in razdelke pomoči, ki bodo uporabnike usmerjali in predstavljali vrednost naprednih funkcij.
5. Uporabnikom omogočite, da spremljajo svoje sodelovanje in dosežke v izdelku.

Testiranje A/B in eksperimentiranje

Testiranje A/B je laboratorij analitike izdelkov, ki omogoča eksperimentiranje s funkcijami in zbiranje podatkov o željah uporabnikov. Izvajajte nadzorovane poskuse za primerjavo različic in sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih. Ta ponavljajoči se postopek je podlaga za razvoj vašega izdelka na podlagi povratnih informacij in želja uporabnikov, kar vodi k nenehnim izboljšavam.

Za preprost primer izvajanja testov A/B predpostavimo, da smo v hipotetični aplikaciji SaaS izvedli test A/B za primerjavo dveh različic strani s cenami.

• Različica A je poudarila mesečno naročnino z nižjimi začetnimi stroški.
• Različica B je poudarila letno naročnino s popustom. \

Po dvotedenskem testiranju je različica B pokazala 20-odstotno povečanje stopnje konverzije in 15-odstotno zmanjšanje odhoda letnih naročnikov. Zato smo sprejeli spremembe iz različice B, kar je privedlo do opaznega izboljšanja skupnih prihodkov in zadržanja strank.

Integracija povratnih informacij uporabnikov

Kvantitativni podatki so težka utež, vendar z vključitvijo kvalitativnih vpogledov pridobijo na globini. V analitiko aktivno vključite povratne informacije uporabnikov. Vzemite si minuto časa in preglejte, kako to natančno lahko storite.

Metoda zbiranja povratnih informacij	Prednosti	Proti	Najprimernejši za
Ankete in vprašalniki	Strukturirani vpogledi Kvantitativni podatki	Nizka stopnja odzivnosti Omejen kontekst	Splošne povratne informacije
Obrazci za povratne informacije v aplikaciji	Zajemanje povratnih informacij v trenutku	Lahko prekine uporabniško izkušnjo Omejeno na interakcije v aplikaciji	Vpogledi v realnem času
Poslušanje družbenih medijev	Ujema razpoloženje javnosti	Omejen nadzor nad razpravami Hrup iz nepovezanih tem	Zaznavanje blagovne znamke
Interakcije s podporo strankam	Neposreden vpogled v težave uporabnikov	Omejeno na uporabnike, ki se soočajo s težavami Nagnjenost k negativnim povratnim informacijam	Reševanje težav
Analitika uporabnikov in analiza vedenja	Opazuje dejanska dejanja uporabnikov.	Omejeno na vedenjske podatke Pomanjkanje konteksta za dejanja	Razumevanje interakcij z uporabniki
Raziskave Net Promoter Score (NPS)	meri splošno zadovoljstvo uporabnikov	Poenostavljeno	Spremljanje zadovoljstva na visoki ravni
Intervjuji s strankami in fokusne skupine	Poglobljeni kvalitativni vpogledi	Pomanjkanje virov Majhen vzorec	Razumevanje raznolikih uporabniških perspektiv

Ta orodja vam s pomočjo anket, intervjujev ali spremljanja govoric v družabnih medijih dajo celotno sliko o razpoloženju uporabnikov. To je čudovita simbioza - trdni podatki delujejo z roko v roki z zgodbami uporabnikov, zaradi česar je vaš proces odločanja veliko bogatejši.

Ne odlašajte, dokler vaši izdelki ne bodo več potrebovali analitike 🙃

Za zaključek naj povem, da je treba postati strokovnjak za analitiko izdelkov, kar pomeni skrbno načrtovanje, osredotočenost na uporabnika in zavezanost k nenehnemu izboljševanju. Jasna opredelitev ciljev, uporaba napredne analitike in upoštevanje povratnih informacij uporabnikov so ključni dejavniki za sprejemanje odločitev, ki štejejo in izboljšujejo uporabniške izkušnje.

Ko gre za ohranjanje uporabnikov, je analiziranje zadrževanja s pomočjo segmentacije in proaktivnih strategij resnično učinkovit pripomoček za gradnjo zvestobe. Orodja za povratne informacije v realnem času, kot so potopi v klepete s podporo uporabnikom in ankete NPS, zagotavljajo neposredne vpoglede za hitro odpravljanje težav in spremljanje ravni zadovoljstva.

Gre za to, da morate biti prilagodljivi, ustvarjati dinamične povratne zanke in biti korak pred tem, kaj uporabniki pričakujejo. Če te prakse združite, bodo vaše odločitve o razvoju izdelkov ne le sledile pričakovanjem uporabnikov na konkurenčnem trgu, temveč jih tudi dosledno presegale.