Osvědčené postupy pro analýzu softwarových produktů

Úvodní stránka

Produktová analytika je klíčem k inteligentnímu rozhodování při vývoji produktů. Společnosti tvrdě pracují na vytváření funkcí, které uživatele zaujmou. Je však třeba zajistit, aby tyto funkce skutečně splňovaly potřeby uživatelů. Právě o to se produktová analytika snaží v první řadě. Pomáhá vytvářet produkty, které si uživatelé skutečně oblíbí a budou pro ně dlouhodobě užitečné.

Pokud máte produkt, který chcete podpořit analýzou, nebo vás tato oblast jen zajímá, přečtěte si praktické tipy a strategie, jak v hodnocení produktů vyniknout.

Nastavení efektivní analýzy produktu pomocí klíčových ukazatelů výkonnosti

Z celé řady různých produktů je 14 % softwarových projektů zcela neúspěšných. Znamená to, že se nejen vymykají rozpočtu nebo časovému plánu, ale jsou zcela mimo život. Proto se vyplatí zavést produktovou analýzu co nejdříve, aby se předešlo těmto smrtelným následkům.

Křišťálově jasné cíle a klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) jsou základem pro špičkovou analýzu produktových dat. Než začnete plavat v datech, věnujte chvíli tomu, abyste si ujasnili, jak vypadá úspěch vašeho produktu...

Dobře, plav!

Zdroj:

Klíčové ukazatele výkonnosti, na které se musíte zaměřit, se bezpochyby liší v závislosti na vašem podnikání. Ale pokud jde o aplikace SaaS, toto jsou základní KPI, na které by se měl zaměřit tým produktového managementu:

• Míra retence zákazníků (CRR): Tento ukazatel definuje schopnost platformy udržet si stávající zákazníky a přimět je, aby aplikaci používali opakovaně. Obvykle je tato část považována za nedílnou metriku produktu.
• Net Promoter Score (NPS): Zde se produktový tým snaží určit pravděpodobnost doporučení uživatele jeho přátelům nebo kolegům a hodnotí potenciál ústního šíření.
• Míra odchodu zákazníků: Tato hodnota udává počet uživatelů, kteří přestali platformu z jakéhokoli důvodu používat. Shromažďování těchto údajů zní jako jednoduchý úkol - stačí zanechat dotazník pro každého odhlašujícího se uživatele nebo následný e-mail. Zlepšení této míry má však mnoho možností. Například můžete zavést prediktivní analýzu - nástroje umělé inteligence pro lepší obsahový marketing se budou hodit.
• Hodnota životnosti zákazníka (CLTV): Jednoduchý vzorec umožňuje produktovému týmu zjistit, kolik příjmů může firma získat od jednoho uživatele od prvního spuštění až po poslední odhlášení. Další využití těchto údajů má nejširší možný rozsah, takže nebe je limitováno.
• Měsíční opakující se příjmy (MRR): Tato metrika mluví sama za sebe. Pomáhá podniku plánovat příjmy, finance a rozpočty na financování nových funkcí a ještě pohodlnějšího a funkčnějšího produktu.

Nejedná se o úplný seznam metrik pro produktový tým, ale o některé běžné věci, které vám pomohou získat představu. Jejich použitím budete mít jistotu, že data, která shromažďujete, nejsou jen záplavou - je to cílený proud, který připravuje půdu pro smysluplnou analýzu.

Můžete si také vybrat analytické nástroje, které přesně odpovídají vašim potřebám, a ujistit se, že jsou v souladu s vašimi cíli. Některé z nich vás provedou celým nastavením a nebudete muset vkládat každou metriku ručně.

Na trhu je spousta různých nástrojů pro analýzu produktů, nicméně některé z nich jsou nejdůvěryhodnější a nejpoužívanější: Amplitude, Mixpanel a Google Analytics.

Sběr a kvalita dat

Aby byla vaše analytika silná, je třeba mít k dispozici ta nejlepší data. Musíte nastavit spolehlivé procesy sběru dat. Pravidelně kontrolujte a čistěte data, abyste se zbavili všech chyb. Pamatujte, že nejde o to mít tuny dat - více neznamená vždy lépe.

Snažte se shromáždit informace, které jsou přesné a užitečné. Zde jsou pravidla, jak to udělat:

1. Zavedení automatizovaných kontrol pro průběžné sledování kvality dat v reálném čase, aby byla přesná a spolehlivá.
2. Prozkoumejte pokročilé analytické techniky, jako je kohortová analýza, prediktivní modelování a detekce anomálií, a získejte z dat hlubší poznatky.
3. Podporovat spolupráci mezi produktovými, technickými a datovými týmy s cílem vytvořit společnou vizi správy dat a zajištění kvality.
4. Integrujte zpětnou vazbu od uživatelů v reálném čase do analýzy dat a využijte zpracování přirozeného jazyka a analýzu sentimentu pro získání bohatších poznatků.
5. Vylepšete A/B testování pomocí pokročilých statistických metod, jako je Bayesova analýza a vícerozměrné testování, a získejte přesnější a jemnější výsledky. \

Díky těmto krokům se ujistíte, že nesbíráte pouze data, ale přesně to, co potřebujete. Otevírá se tak možnost činit rozhodnutí skutečně založená na datech.

Segmentace uživatelů

Segmentace uživatelů funguje jako lupa, která vám umožní blíže se podívat na různé způsoby chování uživatelů. Přesným určením významných segmentů - ať už jde o demografické údaje, vzorce chování nebo preference uživatelů - odemknete zlatý důl informací. Přístup zaměřený na uživatele udá tón budoucím marketingovým strategiím obsahu v produktu a akvizičním kampaním.

Zdroj:

S jemným pochopením toho, jak se segmenty a jejich potřeby liší, se vaše produktová rozhodnutí a strategie stanou laserově zaměřenými a přesnějšími.

Analýza konverzního trychtýře

Představte si konverzní trychtýře jako plán interakce s uživateli. Rozdělte si jednotlivé fáze od uvědomění až po konverzi a odhalíte úzká místa, čímž připravíte půdu pro plynulejší cestu uživatele. Tento systematický přístup není jen o tom, jak přilákat uživatele, ale také o tom, jak je snadno provést vaším produktem, zvýšit jejich zapojení a zvýšit míru konverze.

Zdroj:

Jednoduchý příklad trychtýře může vypadat takto:

• Informovanost: Uživatelé nejprve objeví vaše webové stránky prostřednictvím reklam nebo výsledků vyhledávání.
• Registrační stránka: Poté jsou přesměrováni na speciální registrační stránku, kde uvedou své jméno a e-mail.
• Potvrzovací stránka: Po stisknutí tlačítka "Zaregistrovat se" se zobrazí potvrzovací stránka, kde je jim poděkováno za registraci.
• Potvrzující e-mail: Poté obdrží potvrzovací e-mail s výzvou ke kliknutí na odkaz.
• Předplatné potvrzeno: Ti, kteří tak učinili, jsou úspěšně přihlášeni k odběru.

Sledováním jednotlivých kroků můžete zjistit, kde uživatelé odpadají, a optimalizovat proces tak, abyste zvýšili míru registrace a zajistili hladší cestu uživatele od povědomí ke konverzi.

Analýza retence

Udržení uživatelů je stejně důležité jako jejich získání. Udržení uživatelů je ve skutečnosti nejlepší způsob, jak rozvíjet podnikání. Identifikujte vzorce a faktory ovlivňující odchod uživatelů. Vyzbrojeni těmito znalostmi zavádějte cílené strategie pro zvýšení loajality uživatelů. Vyhrajete, když pochopíte, co nutí uživatele vracet se znovu a znovu.

Pokud si opět vezmeme za příklad produkt SaaS, pomohou nám následující tipy:

1. Zmapujte cestu k nástupu a vytvořte hladký a intuitivní průběh.
2. Pomocí postupného profilování postupně shromažďujte základní informace o uživateli a snižte tak tření.
3. Spusťte cílené kampaně, které budou uživatele vzdělávat a povzbuzovat k tomu, aby prozkoumali a osvojili si nedostatečně využívané funkce.
4. Poskytněte v aplikaci návody, popisky nástrojů a sekce nápovědy, které uživatele provedou a ukáží hodnotu pokročilých funkcí.
5. Umožněte uživatelům sledovat jejich vlastní zapojení a úspěchy v rámci produktu.

A/B testování a experimentování

A/B testování je laboratoř produktové analytiky, která umožňuje experimentovat s funkcemi a shromažďovat údaje o preferencích uživatelů. Provádějte řízené experimenty, abyste mohli porovnávat varianty a přijímat rozhodnutí založená na datech. Tento iterativní proces připravuje půdu pro vývoj vašeho produktu na základě zpětné vazby a preferencí uživatelů, což vede k neustálému zlepšování.

Pro jednoduchý příklad provádění A/B testů předpokládejme, že jsme provedli A/B test v hypotetické aplikaci SaaS, abychom porovnali dvě varianty cenové stránky.

• Verze A zdůraznila měsíční předplatné s nižšími počátečními náklady.
• Verze B zdůraznila roční předplatné se zvýhodněnou sazbou. \

Po dvoutýdenním testu verze B vykázala 20% nárůst konverzního poměru a 15% pokles odlivu ročních předplatitelů. V důsledku toho jsme přijali změny z verze B, což vedlo k výraznému zlepšení celkových příjmů a udržení zákazníků.

Integrace zpětné vazby od uživatelů

Kvantitativní data jsou těžká váha, ale když je doplníte kvalitativními poznatky, získají na hloubce. Dejte si za úkol aktivně zahrnout zpětnou vazbu od uživatelů do své analytiky. Věnujte chvíli přehledu, jak přesně to můžete udělat.

Metoda sběru zpětné vazby	Klady	Nevýhody	Nejvhodnější pro
Průzkumy a dotazníky	Strukturované poznatky Kvantitativní údaje	Nízká míra odpovědí Omezený kontext	Obecná zpětná vazba
Formuláře zpětné vazby v aplikaci	Zachycuje okamžitou zpětnou vazbu	Může narušit uživatelský zážitek Omezeno na interakce v aplikaci	Poznatky v reálném čase
Naslouchání sociálním médiím	Zachycuje nálady veřejnosti	Omezená kontrola nad diskusemi Hluk z nesouvisejících témat	Vnímání značky
Interakce se zákaznickou podporou	Přímý vhled do problémů uživatelů	Omezeno na uživatele, kteří se potýkají s problémy Předpojatost vůči negativní zpětné vazbě	Řešení problému
Analýza uživatelů a analýza chování	sleduje skutečné akce uživatelů	Omezeno na údaje o chování Chybí kontext akcí	Porozumění interakcím s uživateli
Průzkumy Net Promoter Score (NPS)	Měří celkovou spokojenost uživatelů	Zjednodušené	Sledování spokojenosti na vysoké úrovni
Rozhovory se zákazníky a fokusní skupiny	Hloubkové kvalitativní poznatky	Náročnost na zdroje Malý vzorek	Pochopení diferencovaných pohledů uživatelů

Ať už jde o průzkumy, rozhovory nebo sledování diskusí na sociálních sítích, tyto nástroje vám poskytnou úplný obraz o náladách uživatelů. Je to krásná symbióza - tvrdá data pracují ruku v ruce s příběhy uživatelů, díky čemuž je váš rozhodovací proces mnohem bohatší.

Neotálejte, dokud vaše produkty nebudou potřebovat analýzu 🙃

Závěrem lze říci, že stát se profesionálem v produktové analytice vyžaduje pečlivé plánování, myšlení zaměřené na uživatele a odhodlání neustále se zlepšovat. Jasné definování cílů, využití pokročilé analytiky a přikládání váhy zpětné vazbě od uživatelů jsou klíčovými faktory, které řídí rozhodnutí, jež se počítají a zvyšují úroveň těchto uživatelských zkušeností.

Pokud jde o udržení uživatelů, je analýza udržení uživatelů pomocí segmentace a proaktivních strategií skutečně účinnou pomůckou pro budování loajality. Nástroje pro zpětnou vazbu v reálném čase, jako je ponoření se do chatů zákaznické podpory a vypálení průzkumů NPS, poskytují přímé poznatky pro rychlé řešení problémů a sledují úroveň spokojenosti.

Jde o to být pohotový, vytvářet dynamické smyčky zpětné vazby a být o krok napřed před tím, co uživatelé očekávají. Když tyto postupy spojíte, uvidíte, že vaše rozhodnutí o vývoji produktů nejen drží krok s očekáváním uživatelů na konkurenčním trhu, ale také ho trvale překonávají.