Bedste praksis for analyse af softwareprodukter

Introduktion

Produktanalyse er nøglen til intelligent beslutningstagning inden for produktudvikling. Virksomheder arbejder hårdt på at skabe funktioner, der holder brugerne engagerede. Men man er nødt til at sikre sig, at disse funktioner rent faktisk opfylder brugernes behov. Det er præcis, hvad produktanalyse i første omgang sigter mod. Det hjælper med at bygge produkter, som brugerne virkelig elsker og finder nyttige på lang sigt.

Hvis du har et produkt, der skal analyseres, eller du bare er nysgerrig på området, så læs videre for at finde praktiske tips og strategier til at udmærke dig i produktvurderinger.

Opsætning af effektiv produktanalyse med KPI'er

Blandt alle de mange forskellige produkter mislykkes 14% af softwareprojekterne fuldstændigt. Det betyder, at de ikke bare overskrider budgettet eller tidslinjen, men at de er helt ude af livet. Derfor er produktanalyse værd at implementere så tidligt som muligt for at undgå sådanne dødelige konsekvenser.

At have krystalklare mål og key performance indicators (KPI'er) er grundlaget for førsteklasses produktdataanalyse. Før du begynder at svømme i data, skal du bruge et øjeblik på at forklare, hvordan succes ser ud for dit produkt...

Okay, svøm!

Kilde

De KPI'er, du skal fokusere på, vil variere afhængigt af din virksomhed, ingen tvivl om det. Men når det drejer sig om SaaS-applikationer, er dette de centrale KPI'er, som produktledelsesteamet bør fokusere på:

• Kundefastholdelsesrate (CRR): Denne metrik definerer platformens evne til at fastholde eksisterende kunder og få dem til at bruge appen igen og igen. Normalt betragtes denne del som en integreret metrik i produktet.
• Net Promoter Score (NPS): Her forsøger produktteamet at definere sandsynligheden for, at brugeren anbefaler det til sine venner eller kolleger, og evaluerer mund-til-mund-potentialet.
• Kundeafgang: Dette angiver antallet af brugere, der er stoppet med at bruge platformen af en eller anden grund. At indsamle disse data lyder som en simpel opgave - man skal bare efterlade et spørgeskema til enhver bruger, der afmelder sig, eller en opfølgende e-mail. Men forbedringen af denne rate har mange muligheder. Du kan f.eks. implementere prædiktiv analyse - AI-værktøjer til bedre indholdsmarkedsføring vil være nyttige.
• Customer Lifetime Value (CLTV): En simpel formel gør det muligt for produktteamet at finde ud af, hvor meget omsætning virksomheden kan generere fra en enkelt bruger fra den første lancering til den allersidste log-out. Yderligere brug af disse data har den bredest mulige rækkevidde, så det er kun fantasien, der sætter grænser.
• Månedlig tilbagevendende omsætning (MRR): Tallet taler for sig selv. Det hjælper virksomheden med at planlægge indtægter, økonomi og budgetter til at finansiere nye funktioner og gøre produktet endnu mere praktisk og funktionelt.

Det er ikke en komplet liste over målinger for et produktteam, men nogle af de mest almindelige ting, der giver dig en fornemmelse. Ved at bruge dem kan du være sikker på, at de data, du indsamler, ikke bare er en strøm - det er en fokuseret strøm, der sætter scenen for en meningsfuld analyse.

Du kan også vælge analyseværktøjer, der passer perfekt til dine behov, og sørge for, at de følger dine mål. Nogle af dem vil guide dig gennem hele opsætningen, og du behøver ikke at indsætte alle målinger manuelt.

Der er masser af forskellige produktanalyseværktøjer på markedet, men nogle af dem skiller sig ud som de mest pålidelige og udbredte: Amplitude, Mixpanel og Google Analytics.

Dataindsamling og kvalitet

For at gøre din analyse stærk, handler det om at have de bedste data. Du er nødt til at etablere solide dataindsamlingsprocesser. Tjek og rens dine data regelmæssigt for at slippe af med eventuelle fejl. Husk, at det ikke handler om at have tonsvis af data - mere er ikke altid bedre.

Prøv at samle information, der er spot-on og brugbar. Så her er reglerne for at få det til at ske:

1. Implementer automatiserede kontroller for løbende at overvåge datakvaliteten i realtid for at holde den nøjagtig og pålidelig.
2. Udforsk avancerede analyseteknikker, såsom kohorteanalyse, prædiktiv modellering og anomalidetektion, for at få dybere indsigt i dine data.
3. Fremme samarbejdet mellem produkt-, ingeniør- og datateams for at skabe en fælles vision om datastyring og kvalitetssikring.
4. Integrer brugerfeedback i realtid i dataanalysen ved at udnytte naturlig sprogbehandling og sentimentanalyse for at opnå større indsigt.
5. Forbedr A/B-test med avancerede statistiske metoder som Bayesiansk analyse og multivariate test for mere præcise og nuancerede resultater. \

Disse trin sikrer, at du ikke bare indsamler data, men præcis det, du har brug for. Det åbner op for muligheden for at træffe ægte datadrevne beslutninger.

Segmentering af brugere

Brugersegmentering fungerer som et forstørrelsesglas, der giver dig et nærmere kig på en række forskellige brugeradfærd. Ved at identificere meningsfulde segmenter - hvad enten det er demografi, adfærdsmønstre eller brugerpræferencer - åbner du op for en guldgrube af indsigt. En brugercentreret tilgang vil sætte tonen for fremtidige strategier for indholdsmarkedsføring i produkter og kampagner for at skaffe nye brugere.

Kilde

Med en nuanceret forståelse af, hvordan segmenter og deres behov adskiller sig, bliver dine produktbeslutninger og -strategier laserfokuserede og mere præcise.

Analyse af konverteringstragt

Tænk på konverteringstragte som din køreplan for brugerinteraktion. Opdel hvert trin, fra opmærksomhed til konvertering, og du vil opdage flaskehalsene og bane vejen for en mere gnidningsfri brugerrejse. Denne systematiske tilgang handler ikke kun om at tiltrække brugere; det handler om at guide dem let gennem dit produkt, øge engagementet og øge konverteringsraten.

Kilde

Et simpelt eksempel på tragten kan se sådan ud:

• Opmærksomhed: Brugerne opdager først din hjemmeside gennem annoncer eller søgeresultater.
• Tilmeldingsside: De bliver derefter sendt til en dedikeret tilmeldingsside, hvor de angiver deres navn og e-mail.
• Bekræftelsesside: Når de har trykket "Tilmeld", lander de på en bekræftelsesside, hvor de bliver takket for at have tilmeldt sig.
• Bekræftelses-e-mail: Derefter modtager de en bekræftelsesmail, hvor de bliver bedt om at klikke på et link.
• Tilmelding bekræftet: De, der gør det, er tilmeldt med succes.

Ved at spore hvert trin kan du identificere, hvor brugerne falder fra, og optimere processen for at øge tilmeldingsraten og sikre en mere smidig brugerrejse fra opmærksomhed til konvertering.

Analyse af fastholdelse

At fastholde brugere er lige så vigtigt som at skaffe dem. Faktisk er fastholdelse af brugere den bedste måde at få forretningen til at vokse på. Identificer mønstre og faktorer, der påvirker brugerfrafaldet. Med denne viden kan du implementere målrettede strategier for at øge brugerloyaliteten. Du vinder, når du forstår, hvad der får brugerne til at komme tilbage igen og igen.

Hvis vi igen tager et SaaS-produkt som eksempel, vil følgende tips hjælpe:

1. Kortlæg onboarding-rejsen, og skab et smidigt og intuitivt flow.
2. Brug progressiv profilering til at indsamle vigtige brugeroplysninger gradvist, hvilket reducerer friktionen.
3. Start målrettede kampagner for at uddanne og opmuntre brugerne til at udforske og tage underudnyttede funktioner i brug.
4. Giv tutorials, værktøjstips og hjælpesektioner i appen for at guide brugerne og vise værdien af avancerede funktioner.
5. Giv brugerne mulighed for at spore deres eget engagement og resultater i produktet.

A/B-testning og eksperimentering

A/B-test er produktanalysens laboratorium, som giver dig mulighed for at eksperimentere med funktioner og indsamle data om brugernes præferencer. Gennemfør kontrollerede eksperimenter for at sammenligne variationer og træffe datadrevne beslutninger. Denne iterative proces sætter scenen for dit produkts udvikling baseret på brugerfeedback og præferencer, hvilket fører til løbende forbedringer.

For at lave et simpelt eksempel på, hvordan A/B-tests udføres, lad os antage, at vi udførte en A/B-test i en hypotetisk SaaS-applikation for at sammenligne to variationer af prissiden.

• Version A fremhævede det månedlige abonnement med en lavere startpris.
• Version B lagde vægt på et årsabonnement med rabat. \

Efter at have kørt testen i to uger viste version B en stigning på 20 % i konverteringsraten og et fald på 15 % i kundeafgangen blandt årsabonnenter. Som følge heraf indførte vi ændringerne fra version B, hvilket førte til en bemærkelsesværdig forbedring af den samlede omsætning og kundefastholdelse.

Integration af brugerfeedback

Kvantitative data er en sværvægter, men de får en seriøs dybde, når du blander dem med kvalitative indsigter. Gør det til en mission aktivt at indarbejde brugerfeedback i dine analyser. Brug et øjeblik på at gennemgå, hvordan du præcist kan gøre det.

Metode til indsamling af feedback	Fordele	Ulemper	Bedst egnet til
Undersøgelser og spørgeskemaer	Struktureret indsigt Kvantitative data	Lave svarprocenter Begrænset kontekst	Generel feedback
Feedbackformularer i appen	Indfanger feedback i øjeblikket	Kan forstyrre brugeroplevelsen Begrænset til interaktioner i appen	Indsigt i realtid
Lytte til sociale medier	Indfanger den offentlige mening	Begrænset kontrol over diskussioner Støj fra ikke-relaterede emner	Opfattelse af brandet
Interaktioner med kundesupport	Direkte indsigt i brugernes problemer	Begrænset til brugere med problemer Bias mod negativ feedback	Løsning af problemer
Brugeranalyse og adfærdsanalyse	Observerer faktiske brugerhandlinger	Begrænset til adfærdsdata Mangler kontekst bag handlinger	Forståelse af brugerinteraktioner
Undersøgelser af Net Promoter Score (NPS)	Måler den overordnede brugertilfredshed	Simplistisk	Sporing af tilfredshed på højt niveau
Kundeinterviews og fokusgrupper	Dybdegående kvalitative indsigter	Ressourcekrævende Lille stikprøvestørrelse	Forståelse af nuancerede brugerperspektiver

Uanset om det er gennem undersøgelser, interviews eller ved at holde øje med snakken på de sociale medier, giver disse værktøjer dig det fulde billede af brugernes følelser. Det er en smuk symbiose - hårde data arbejder hånd i hånd med brugerhistorier, hvilket gør din beslutningsproces langt mere beriget.

Vent ikke, til dine produkter ikke længere har brug for analyse 🙃

For at opsummere: At blive professionel inden for produktanalyse kræver omhyggelig planlægning, en brugerfokuseret tankegang og en forpligtelse til altid at blive bedre. En klar definition af dine mål, brug af avancerede analyser og vægtning af brugerfeedback er nøglefaktorer, der driver beslutninger, som tæller og løfter brugeroplevelserne.

Når det handler om at holde på brugerne, er analyse af fastholdelse gennem segmentering og proaktive strategier en virkelig effektiv hjælp til at opbygge loyalitet. Feedbackværktøjer i realtid, som at dykke ned i kundesupportchats og affyre NPS-undersøgelser, giver direkte indsigt til hurtige problemløsninger og holder øje med tilfredshedsniveauer.

Det handler om at være fleksibel, skabe dynamiske feedback-loops og være et skridt foran, hvad brugerne forventer som det næste. Bland disse fremgangsmåder, og du vil se, at dine produktudviklingsbeslutninger ikke bare følger med, men konsekvent overgår brugernes forventninger på et konkurrencepræget marked.