Praktik Terbaik Analisis Produk Perangkat Lunak

Intro

Analisis produk adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang cerdas dalam pengembangan produk. Perusahaan bekerja keras untuk menciptakan fitur yang membuat pengguna tetap terlibat. Namun Anda perlu memastikan fitur-fitur ini benar-benar memenuhi kebutuhan pengguna. Itulah tujuan utama dari analisis produk. Analisis ini membantu membangun produk yang benar-benar disukai pengguna dan berguna dalam jangka panjang.

Jika Anda memiliki produk yang perlu didorong dengan analitik atau Anda hanya ingin tahu tentang bidang ini, baca terus untuk menemukan kiat dan strategi praktis untuk unggul dalam penilaian produk.

Menyiapkan Analisis Produk yang Efektif dengan KPI

Di antara berbagai macam produk yang berbeda, 14% proyek perangkat lunak gagal total. Artinya, proyek tersebut tidak hanya gagal dalam hal anggaran atau jadwal, tetapi juga gagal total. Itulah mengapa analitik produk perlu diterapkan sedini mungkin untuk menghindari konsekuensi yang mematikan tersebut.

Memiliki tujuan dan indikator kinerja utama (KPI) yang jelas merupakan dasar bagi analisis data produk terbaik. Sebelum Anda mulai berenang dalam data, luangkan waktu sejenak untuk menjelaskan seperti apa kesuksesan produk Anda...

Oke, berenanglah!

Sumber

KPI yang perlu Anda fokuskan akan bervariasi tergantung pada bisnis Anda, tidak diragukan lagi. Namun, dalam hal aplikasi SaaS, ini adalah KPI inti yang harus diperhatikan oleh tim manajemen produk:

• Tingkat Retensi Pelanggan (CRR): Metrik ini mendefinisikan kemampuan platform untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada dan membuat mereka menggunakan aplikasi lagi dan lagi. Biasanya, bagian ini dianggap sebagai metrik integral dari produk.
• Net Promoter Score (NPS): Di sini, tim produk mencoba menentukan kemungkinan rekomendasi pengguna kepada teman atau kolega mereka dan mengevaluasi potensi promosi dari mulut ke mulut.
• Tingkat Perputaran Pelanggan: Ini menunjukkan jumlah pengguna yang berhenti menggunakan platform karena alasan apa pun. Mengumpulkan data ini terdengar seperti tugas yang mudah - cukup tinggalkan kuesioner untuk setiap pengguna yang berhenti berlangganan atau email tindak lanjut. Tetapi peningkatan tingkat ini memiliki banyak pilihan. Seperti Anda dapat menerapkan analisis prediktif - alat AI untuk pemasaran konten yang lebih baik akan sangat berguna.
• Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLTV): Sebuah formula sederhana memungkinkan tim produk untuk mengetahui berapa banyak pendapatan yang dapat dihasilkan oleh bisnis dari satu pengguna dari peluncuran pertama hingga log-out terakhir. Penggunaan lebih lanjut dari data ini memiliki jangkauan seluas mungkin, jadi langit adalah batasnya.
• Pendapatan Berulang Bulanan (MRR): Metrik ini menjelaskan dengan sendirinya. Metrik ini membantu bisnis merencanakan pendapatan, keuangan, dan anggaran untuk mendanai fitur-fitur baru dan membuat produk menjadi lebih nyaman dan fungsional.

Ini bukan daftar lengkap metrik untuk tim produk, tetapi beberapa hal yang umum untuk memberi Anda gambaran. Dengan menggunakannya, Anda akan yakin bahwa data yang Anda kumpulkan bukan hanya banjir - ini adalah aliran terfokus yang menyiapkan panggung untuk analisis yang bermakna.

Anda juga dapat memilih alat analisis yang sesuai dengan kebutuhan Anda, memastikan bahwa alat tersebut sejalan dengan tujuan Anda. Beberapa di antaranya akan memandu Anda melalui seluruh penyiapan, dan Anda tidak perlu memasukkan setiap metrik secara manual.

Ada banyak sekali alat analisis produk yang berbeda di pasaran, namun, beberapa di antaranya menonjol sebagai yang paling tepercaya dan banyak digunakan: Amplitude, Mixpanel, dan Google Analytics.

Pengumpulan dan Kualitas Data

Untuk membuat analisis Anda kuat, semuanya bermuara pada memiliki data terbaik. Anda harus menyiapkan proses pengumpulan data yang solid. Terus periksa dan bersihkan data Anda secara teratur untuk menghilangkan kesalahan. Ingat, ini bukan tentang memiliki banyak data - lebih banyak tidak selalu lebih baik.

Cobalah untuk mengumpulkan informasi yang tepat dan berguna. Jadi, inilah aturan untuk mewujudkannya:

1. Menerapkan pemeriksaan otomatis untuk terus memantau kualitas data secara real-time agar tetap akurat dan dapat diandalkan.
2. Jelajahi teknik analitik tingkat lanjut, seperti analisis kohort, pemodelan prediktif, dan deteksi anomali, untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari data Anda.
3. Menumbuhkan kolaborasi antara tim produk, teknik, dan data untuk menciptakan visi yang sama tentang tata kelola data dan jaminan kualitas.
4. Integrasikan umpan balik pengguna secara real-time ke dalam analisis data, dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen untuk mendapatkan wawasan yang lebih kaya.
5. Tingkatkan pengujian A/B dengan metode statistik canggih seperti analisis Bayesian dan pengujian multivariat untuk hasil yang lebih akurat dan bernuansa. \

Langkah-langkah ini memastikan bahwa Anda tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga apa yang Anda butuhkan. Hal ini membuka peluang untuk membuat keputusan yang benar-benar berdasarkan data.

Segmentasi Pengguna

Segmentasi pengguna bertindak seperti kaca pembesar, memberikan Anda pandangan yang lebih dekat pada berbagai perilaku pengguna. Dengan menentukan segmen yang berarti - baik itu demografi, pola perilaku, atau preferensi pengguna - Anda membuka tambang emas wawasan. Pendekatan yang berpusat pada pengguna akan menentukan strategi pemasaran konten produk dan kampanye akuisisi di masa depan.

Sumber

Dengan pemahaman yang bernuansa tentang bagaimana segmen dan kebutuhan mereka berbeda, keputusan dan strategi produk Anda menjadi lebih fokus dan lebih tepat.

Analisis Corong Konversi

Pikirkan corong konversi sebagai peta jalan interaksi pengguna Anda. Uraikan setiap tahap, mulai dari kesadaran hingga konversi, dan Anda akan menemukan hambatannya, sehingga membuka jalan bagi perjalanan pengguna yang lebih lancar. Pendekatan sistematis ini bukan hanya tentang menarik pengguna; ini tentang memandu mereka melalui produk Anda dengan mudah, meningkatkan keterlibatan, dan meningkatkan tingkat konversi.

Sumber

Contoh sederhana corong mungkin terlihat seperti ini:

• Kesadaran: Pengguna pertama kali menemukan situs web Anda melalui iklan atau hasil pencarian.
• Halaman pendaftaran: Mereka kemudian diarahkan ke halaman pendaftaran khusus, di mana mereka memberikan nama dan email mereka.
• Halaman konfirmasi: Setelah menekan 'Daftar,' mereka akan masuk ke halaman konfirmasi, di mana mereka akan menerima ucapan terima kasih karena telah mendaftar.
• Email konfirmasi: Selanjutnya, mereka akan menerima email konfirmasi yang meminta mereka untuk mengeklik sebuah tautan.
• Langganan dikonfirmasi: Mereka yang melakukannya telah berhasil berlangganan.

Dengan melacak setiap langkah, Anda dapat mengidentifikasi di mana pengguna berhenti dan mengoptimalkan proses untuk meningkatkan tingkat pendaftaran, memastikan perjalanan pengguna yang lebih lancar dari kesadaran hingga konversi.

Analisis Retensi

Mempertahankan pengguna sama pentingnya dengan mendapatkannya. Faktanya, mempertahankan pengguna adalah cara terbaik untuk mengembangkan bisnis. Identifikasi pola dan faktor yang memengaruhi perpindahan pengguna. Berbekal pengetahuan ini, terapkan strategi yang ditargetkan untuk meningkatkan loyalitas pengguna. Anda menang jika Anda memahami apa yang membuat pengguna kembali lagi dan lagi.

Jika kita mengambil contoh produk SaaS lagi, tips berikut ini akan membantu:

1. Petakan perjalanan orientasi, bangun alur yang lancar dan intuitif.
2. Gunakan profil progresif untuk mengumpulkan informasi pengguna yang penting secara bertahap, sehingga mengurangi gesekan.
3. Meluncurkan kampanye yang ditargetkan untuk mengedukasi dan mendorong pengguna untuk mengeksplorasi dan mengadopsi fitur yang kurang dimanfaatkan.
4. Sediakan tutorial dalam aplikasi, keterangan alat, dan bagian bantuan untuk memandu pengguna dan menunjukkan nilai dari fitur-fitur canggih.
5. Memberdayakan pengguna untuk melacak keterlibatan dan pencapaian mereka sendiri di dalam produk.

Pengujian dan Eksperimen A/B

Pengujian A/B adalah laboratorium analitik produk, yang memungkinkan Anda bereksperimen dengan fitur dan mengumpulkan data tentang preferensi pengguna. Menerapkan eksperimen terkontrol untuk membandingkan variasi dan membuat keputusan berdasarkan data. Proses berulang ini menentukan tahap evolusi produk Anda berdasarkan umpan balik dan preferensi pengguna, yang mengarah pada peningkatan berkelanjutan.

Untuk membuat contoh sederhana tentang bagaimana tes A/B dilakukan, mari kita asumsikan kita melakukan tes A/B di aplikasi SaaS hipotetis untuk membandingkan dua variasi halaman harga.

• Versi A menyoroti langganan bulanan dengan biaya di muka yang lebih rendah.
• Versi B menekankan langganan tahunan dengan tarif diskon. \

Setelah menjalankan pengujian selama dua minggu, Versi B menunjukkan peningkatan tingkat konversi sebesar 20% dan penurunan churn sebesar 15% di antara pelanggan tahunan. Sebagai hasilnya, kami mengadopsi perubahan dari Versi B, yang mengarah pada peningkatan penting dalam keseluruhan pendapatan dan retensi pelanggan.

Integrasi Umpan Balik Pengguna

Data kuantitatif adalah data kelas berat, tetapi data ini akan menjadi sangat mendalam jika Anda memadukannya dengan wawasan kualitatif. Jadikan ini sebagai misi untuk secara aktif memasukkan umpan balik pengguna ke dalam analisis Anda. Luangkan waktu sejenak untuk meninjau bagaimana tepatnya Anda dapat melakukannya.

Metode Pengumpulan Umpan Balik	Kelebihan	Kekurangan	Paling cocok untuk
Survei dan kuesioner	Wawasan terstruktur Data kuantitatif	Tingkat respons yang rendah Konteks yang terbatas	Umpan balik umum
Formulir umpan balik dalam aplikasi	Menangkap umpan balik pada saat itu juga	Dapat mengganggu pengalaman pengguna Terbatas pada interaksi dalam aplikasi	Wawasan waktu nyata
Mendengarkan media sosial	Menangkap sentimen publik	Kendali terbatas atas diskusi Kebisingan dari topik yang tidak terkait	Persepsi merek
Interaksi dukungan pelanggan	Wawasan langsung tentang masalah pengguna	Terbatas untuk pengguna yang menghadapi masalah Bias terhadap umpan balik negatif	Penyelesaian masalah
Analisis pengguna dan analisis perilaku	Mengamati tindakan pengguna yang sebenarnya	Terbatas pada data perilaku Kurangnya konteks di balik tindakan	Memahami interaksi pengguna
Survei Net Promoter Score (NPS)	Mengukur kepuasan pengguna secara keseluruhan	Sederhana	Pelacakan kepuasan tingkat tinggi
Wawancara pelanggan dan kelompok fokus	Wawasan kualitatif yang mendalam	Sumber daya yang intensif Ukuran sampel kecil	Memahami perspektif pengguna yang berbeda

Entah itu melalui survei, wawancara, atau mengawasi obrolan di media sosial, alat-alat ini memberi Anda gambaran lengkap tentang sentimen pengguna. Ini adalah simbiosis yang indah - data keras yang bekerja sama dengan cerita pengguna, membuat proses pengambilan keputusan Anda jauh lebih diperkaya.

Jangan Tunda Sampai Produk Anda Tidak Lagi Membutuhkan Analisis 🙃

Sebagai penutup, menjadi ahli dalam analisis produk membutuhkan perencanaan yang matang, pola pikir yang berfokus pada pengguna, dan komitmen untuk selalu menjadi lebih baik. Mendefinisikan tujuan Anda dengan jelas, memanfaatkan analitik tingkat lanjut, dan memberikan bobot pada umpan balik pengguna adalah faktor kunci yang mendorong keputusan yang penting dan meningkatkan pengalaman pengguna tersebut.

Dalam hal menjaga agar pengguna tetap bertahan, menganalisis retensi melalui segmentasi dan strategi proaktif adalah bantuan yang benar-benar efektif untuk membangun loyalitas. Alat bantu umpan balik waktu nyata, seperti menyelami obrolan dukungan pelanggan dan melakukan survei NPS, memberikan wawasan langsung untuk perbaikan masalah secara cepat dan mengawasi tingkat kepuasan.

Ini semua tentang tetap gesit, menciptakan loop umpan balik yang dinamis, dan tetap selangkah lebih maju dari apa yang diharapkan pengguna selanjutnya. Padukan praktik-praktik ini, dan Anda akan melihat keputusan pengembangan produk Anda tidak hanya mengimbangi, tetapi juga secara konsisten melampaui ekspektasi pengguna di pasar yang kompetitif.