Programmatūras produktu analīzes labākā prakse

Ievads

Produktu analītika ir atslēga gudru lēmumu pieņemšanai produktu izstrādē. Uzņēmumi cītīgi strādā, lai radītu funkcijas, kas nodrošina lietotāju iesaisti. Taču ir jāpārliecinās, vai šīs funkcijas patiešām atbilst lietotāju vajadzībām. Tieši tas ir produktu analītikas mērķis. Tā palīdz izveidot produktus, kas lietotājiem patiešām patīk un ir noderīgi ilgtermiņā.

Ja jums ir produkts, kas jāpilnveido ar analītikas palīdzību, vai arī jūs vienkārši interesē šī joma, lasiet tālāk, lai uzzinātu praktiskus padomus un stratēģijas, kā izcelties produktu novērtēšanā.

Efektīvas produktu analītikas iestatīšana ar KPI

No visiem dažādajiem produktiem 14% programmatūras projektu ir pilnībā neveiksmīgi. Tas nozīmē, ka tie ne tikai neatbilst budžetam vai laika grafikam, bet ir pilnīgi izgājuši no dzīves. Tāpēc produktu analīzi ir vērts ieviest pēc iespējas agrāk, lai izvairītos no šādām letālām sekām.

Kristālskaidri mērķi un galvenie darbības rādītāji (KPI) ir pamats augstākās kvalitātes produktu datu analīzei. Pirms sākat peldēt datos, veltiet brīdi, lai noskaidrotu, kā jūsu produktam izskatās panākumi...

Labi, peldiet!

Avots:

Nav šaubu, ka KPI, uz kuriem jums jākoncentrējas, atšķirsies atkarībā no jūsu uzņēmuma. Taču, ja runa ir par SaaS lietojumprogrammām, šie ir galvenie KPI, par kuriem produktu pārvaldības komandai būtu jāstrādā:

• Klientu noturības rādītājs (CRR): Šis rādītājs nosaka platformas spēju noturēt esošos klientus un likt viņiem lietot lietotni izmantot atkārtoti. Parasti šī daļa tiek uzskatīta par neatņemamu produkta rādītāju.
• Tīrais popularitātes rādītājs (NPS): Šajā gadījumā produkta komanda cenšas noteikt, cik liela ir lietotāja ieteikuma iespēja saviem draugiem vai kolēģiem, un novērtē mutvārdu izplatīšanas potenciālu.
• Klientu atteikuma rādītājs: Tas norāda to lietotāju skaitu, kuri kāda iemesla dēļ pārtraukuši izmantot platformu. Šo datu vākšana izklausās pēc vienkārša uzdevuma - vienkārši atstājiet anketu jebkuram lietotājam, kas atsakās no abonēšanas, vai nosūtiet papildu e-pastu. Taču šī rādītāja uzlabošanai ir daudz iespēju. Piemēram, varat īstenot prognozēšanas analīzi - noderēs mākslīgā intelekta rīki labāka satura mārketinga uzlabošanai.
• Klientu mūža vērtība (CLTV): Vienkārša formula ļauj produkta komandai noskaidrot, cik lielus ieņēmumus uzņēmums var gūt no viena lietotāja, sākot no pirmās darbības uzsākšanas līdz pat pēdējam iziešanai. Šo datu tālākai izmantošanai ir visplašākais iespējamais diapazons, tāpēc debesis ir neierobežotas.
• Ikmēneša regulārie ieņēmumi (MRR): Metrika runā pati par sevi. Tā palīdz uzņēmumam plānot ieņēmumus, finanses un budžetu, lai finansētu jaunas funkcijas un padarītu produktu vēl ērtāku un funkcionālāku.

Tas nav pilnīgs produktu komandas metriku saraksts, bet dažas no tām ir visbiežāk sastopamās, lai gūtu priekšstatu. Izmantojot tos, jūs būsiet pārliecināts, ka savāktie dati nav tikai plūdi - tā ir mērķtiecīga plūsma, kas sagatavo pamatu jēgpilnai analīzei.

Varat arī izvēlēties jūsu vajadzībām piemērotus analīzes rīkus, pārliecinoties, ka tie atbilst jūsu mērķiem. Daži no tiem palīdzēs jums veikt visu iestatīšanu, un jums nevajadzēs manuāli ievadīt katru metriku.

Tirgū ir daudz dažādu produktu analīzes rīku, tomēr daži no tiem ir visuzticamākie un visplašāk izmantotie: Amplitude, Mixpanel un Google Analytics.

Datu vākšana un kvalitāte

Lai padarītu savu analītiku spēcīgu, ir nepieciešami vislabākie dati. Jums ir jāizveido stabili datu vākšanas procesi. Regulāri pārbaudiet un attīriet datus, lai atbrīvotos no jebkādām kļūdām. Atcerieties, ka runa nav par tonnām datu - vairāk ne vienmēr ir labāk.

Mēģiniet apkopot informāciju, kas ir aktuāla un noderīga. Lūk, šeit ir noteikumi, kā to īstenot:

1. Ieviest automatizētas pārbaudes, lai nepārtraukti uzraudzītu datu kvalitāti reāllaikā un nodrošinātu to precizitāti un uzticamību.
2. Izpētiet progresīvas analīzes metodes, piemēram, kohortas analīzi, prognozēšanas modelēšanu un anomāliju noteikšanu, lai gūtu dziļāku ieskatu savos datos.
3. Veicināt sadarbību starp produktu, inženieru un datu komandām, lai radītu kopīgu redzējumu par datu pārvaldību un kvalitātes nodrošināšanu.
4. Integrējiet reāllaika lietotāju atsauksmes datu analīzē, izmantojot dabiskās valodas apstrādi un noskaņojuma analīzi, lai gūtu bagātāku ieskatu.
5. Uzlabojiet A/B testēšanu, izmantojot progresīvas statistikas metodes, piemēram, Bayesian analīzi un daudzfaktoru testēšanu, lai iegūtu precīzākus un niansētākus rezultātus. \

Veicot šos soļus, pārliecinieties, ka ne tikai vācat datus, bet tieši to, kas jums nepieciešams. Tas paver iespēju pieņemt uz datiem balstītus lēmumus.

Lietotāju segmentēšana

Lietotāju segmentēšana darbojas kā palielināmais stikls, ļaujot jums tuvāk aplūkot dažādas lietotāju uzvedības tendences. Precīzi nosakot nozīmīgus segmentus - vai tie būtu demogrāfiskie rādītāji, uzvedības modeļi vai lietotāja vēlmes - jūs atklājat zelta raktuves. Uz lietotāju orientēta pieeja noteiks toni turpmākajām produkta satura mārketinga stratēģijām un iegādes kampaņām.

Avots:

Ar niansētu izpratni par to, kā atšķiras segmenti un to vajadzības, jūsu produktu lēmumi un stratēģijas kļūst mērķtiecīgākas un precīzākas.

Konversijas piltuves analīze

Domājiet par konversijas piltuvēm kā par lietotāju mijiedarbības ceļvedi. Sadaliet katru posmu no apzināšanās līdz konversijai, un jūs pamanīsiet vājās vietas, tādējādi bruģējot ceļu gludākam lietotāja ceļojumam. Šī sistemātiskā pieeja nav tikai lietotāju piesaistīšana, bet arī to viegla virzīšana cauri jūsu produktam, iesaistīšanās veicināšana un konversiju rādītāju palielināšana.

Avots:

Vienkāršs piltuves piemērs var izskatīties šādi:

• Izpratne: Lietotāji pirmo reizi atklāj jūsu tīmekļa vietni, izmantojot reklāmas vai meklēšanas rezultātus.
• Reģistrēšanās lapa: Pēc tam viņi tiek novirzīti uz īpašu reģistrēšanās lapu, kurā viņi norāda savu vārdu un e-pastu.
• Apstiprinājuma lapa: Pēc nospiešanas "Reģistrēties" viņi nokļūst apstiprinājuma lapā, kurā viņiem tiek pateikts paldies par reģistrēšanos.
• Apstiprinājuma e-pasta vēstule: Pēc tam viņi saņem apstiprinājuma e-pasta vēstuli, kurā tiek aicināti noklikšķināt uz saites.
• Apstiprināta abonēšana: Tie, kas to dara, ir veiksmīgi parakstījušies.

Izsekojot katru soli, varat noteikt, kur lietotāji pārtrauc reģistrāciju, un optimizēt procesu, lai palielinātu reģistrēšanās rādītājus, nodrošinot vienmērīgāku lietotāja ceļojumu no informētības līdz konversijai.

Aizturēšanas analīze

Lietotāju saglabāšana ir tikpat svarīga kā to iegūšana. Patiesībā lietotāju saglabāšana ir labākais veids, kā attīstīt uzņēmējdarbību. Identificējiet modeļus un faktorus, kas ietekmē lietotāju aizplūšanu. Apbruņojieties ar šīm zināšanām un īstenojiet mērķtiecīgas stratēģijas, lai uzlabotu lietotāju lojalitāti. Jūs uzvarēsiet, kad sapratīsiet, kas liek lietotājiem atgriezties atkal un atkal.

Ja par piemēru atkal ņemsim SaaS produktu, jums palīdzēs šādi padomi:

1. Izplānojiet uzņemšanas braucienu, veidojot vienmērīgu un intuitīvu plūsmu.
2. Izmantojiet pakāpenisku profilēšanu, lai pakāpeniski apkopotu būtisku informāciju par lietotāju, tādējādi samazinot berzi.
3. Uzsākt mērķtiecīgas kampaņas, lai izglītotu un mudinātu lietotājus izpētīt un izmantot nepietiekami izmantotās funkcijas.
4. Sniedziet lietotnē pamācības, rīkkopas un palīdzības sadaļas, lai lietotājiem sniegtu norādījumus un demonstrētu uzlaboto funkciju vērtību.
5. Dodiet lietotājiem iespēju pašiem sekot līdzi savai iesaistei un sasniegumiem produktā.

A/B testēšana un eksperimentēšana

A/B testēšana ir produktu analīzes laboratorija, kas ļauj eksperimentēt ar funkcijām un apkopot datus par lietotāju vēlmēm. Īsteno kontrolētus eksperimentus, lai salīdzinātu variantus un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus. Šis iteratīvais process nodrošina pamatu jūsu produkta attīstībai, pamatojoties uz lietotāju atsauksmēm un vēlmēm, tādējādi nodrošinot nepārtrauktu uzlabošanu.

Lai sniegtu vienkāršu piemēru, kā tiek veikti A/B testi, pieņemsim, ka hipotētiskā SaaS lietojumprogrammā veicam A/B testu, lai salīdzinātu divus cenu lapas variantus.

• A versijā ir izcelta ikmēneša abonēšanas iespēja ar zemākām sākotnējām izmaksām.
• B versijā ir uzsvērta gada abonements ar atlaidi. \

Pēc divu nedēļu testa veikšanas B versija uzrādīja par 20 % lielāku konversiju skaitu un par 15 % mazāku gada abonentu skaita samazināšanos. Rezultātā mēs pieņēmām B versijā veiktās izmaiņas, kas ievērojami uzlaboja kopējos ieņēmumus un klientu noturēšanu.

Lietotāju atsauksmju integrācija

Kvantitatīvie dati ir smags svars, taču, ja tiem pievieno kvalitatīvus novērojumus, tie iegūst nopietnu dziļumu. Uzsveriet par savu misiju analīzē aktīvi iekļaut lietotāju atsauksmes. Atvēliet brīdi, lai pārskatītu, kā tieši jūs to varat izdarīt.

Atgriezeniskās saites apkopošanas metode	Plusi	Mīnusi	Vispiemērotākais
Aptaujas un anketas	Strukturēti ieskati Kvantitatīvie dati	Zems atbilžu īpatsvars Ierobežots konteksts	Vispārīgas atsauksmes
Lietotnē esošās atsauksmju veidlapas	Uztver tūlītēju atgriezenisko saiti	Var pārtraukt lietotāja pieredzi Aprobežojas ar mijiedarbību lietojumprogrammā	Ieskats reālā laikā
Sociālo plašsaziņas līdzekļu klausīšanās	Sabiedrības noskaņojuma atspoguļošana	Ierobežota diskusiju kontrole Troksnis no nesaistītām tēmām	Zīmola uztvere
Klientu atbalsta mijiedarbība	Tiešs ieskats lietotāju problēmās	Tikai lietotājiem, kas saskaras ar problēmām Nosliece uz negatīvu atgriezenisko saiti	Problēmas atrisināšana
Lietotāju analītika un uzvedības analīze	Novēro faktiskās lietotāja darbības	Tikai uzvedības dati Darbībām trūkst konteksta	Izpratne par lietotāja mijiedarbību
Neto popularitātes rādītāja (NPS) aptaujas	mēra vispārējo lietotāju apmierinātību	Vienkāršots	Augsta līmeņa apmierinātības izsekošana
Intervijas ar klientiem un fokusa grupas	Padziļināts kvalitatīvs ieskats	Resursietilpīgs Neliels parauga lielums	Izpratne par niansētām lietotāju perspektīvām

Neatkarīgi no tā, vai tiek veiktas aptaujas, intervijas vai sekots līdzi sociālo mediju ziņām, šie rīki sniedz pilnīgu priekšstatu par lietotāju noskaņojumu. Tā ir brīnišķīga simbioze - cieti dati strādā roku rokā ar lietotāju stāstiem, padarot jūsu lēmumu pieņemšanas procesu daudz bagātāku.

Neatlieciet, kamēr jūsu produktiem vairs nav nepieciešama analītika 🙃

Nobeigumā var secināt, ka, lai kļūtu par produktu analītiķa profesionāli, ir nepieciešama rūpīga plānošana, uz lietotāju orientēts domāšanas veids un apņemšanās vienmēr pilnveidoties. Skaidri definējot savus mērķus, izmantojot progresīvu analītiku un piešķirot nozīmi lietotāju atsauksmēm, ir galvenie faktori, kas nosaka lēmumus, kuri ir svarīgi un uzlabo lietotāju pieredzi.

Lai noturētu lietotājus piesaistītus, aizturēšanas analīze, izmantojot segmentāciju un proaktīvas stratēģijas, ir patiesi efektīvs palīglīdzeklis lojalitātes veidošanai. Reāllaika atgriezeniskās saites rīki, piemēram, iegremdēšanās klientu atbalsta tērzēšanā un NPS aptaujas, sniedz tiešu ieskatu ātrākai problēmu novēršanai un ļauj sekot līdzi apmierinātības līmenim.

Viss ir atkarīgs no elastības, dinamiskas atgriezeniskās saites cikla izveides un būt soli priekšā tam, ko lietotāji sagaida. Apvienojiet šīs prakses, un jūsu produktu izstrādes lēmumi ne tikai neatpaliks, bet arī pastāvīgi pārsniegs lietotāju gaidas konkurētspējīgā tirgū.