Best practices voor software-productanalyse

Intro

Productanalyse is de sleutel tot slimme besluitvorming bij productontwikkeling. Bedrijven werken hard om functies te maken die gebruikers betrokken houden. Maar je moet ervoor zorgen dat deze functies daadwerkelijk voldoen aan de behoeften van gebruikers. Dat is precies het doel van productanalyse. Het helpt om producten te maken waar gebruikers echt van houden en die ze op de lange termijn nuttig vinden.

Als je een product moet aanvullen met analytics of als je gewoon nieuwsgierig bent naar het vakgebied, lees dan verder om praktische tips en strategieën te ontdekken om uit te blinken in productevaluaties.

Effectieve productanalyse opzetten met KPI's

Van alle verschillende producten mislukt 14% van de softwareprojecten volledig. Dit betekent dat ze niet alleen buiten het budget of de tijdlijn vallen, maar dat ze totaal mislukken. Daarom is productanalyse de moeite waard om zo vroeg mogelijk te implementeren om zulke dodelijke gevolgen te voorkomen.

Het hebben van kristalheldere doelen en belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) is de basis voor een uitstekende analyse van productgegevens. Voordat je begint te zwemmen in gegevens, moet je even de tijd nemen om te bepalen hoe succes eruitziet voor je product...

Oké, zwemmen!

Bron

De KPI's waar je je op moet richten variëren per bedrijf, daar is geen twijfel over mogelijk. Maar als het om SaaS-applicaties gaat, zijn dit de belangrijkste KPI's waar het productmanagementteam zich mee bezig moet houden:

• Klantbehoudsratio (CRR): Deze metriek definieert het vermogen van het platform om bestaande klanten te behouden en ervoor te zorgen dat ze de app steeds opnieuw gebruiken. Meestal wordt dit onderdeel beschouwd als een integraal onderdeel van het product.
• Netto Promotor Score (NPS): Hier probeert het productteam de waarschijnlijkheid van de aanbeveling van de gebruiker aan zijn vrienden of collega's te bepalen en het mond-tot-mondpotentieel te evalueren.
• Klant verloop percentage: Dit geeft aan hoeveel gebruikers om welke reden dan ook zijn gestopt met het gebruik van het platform. Het verzamelen van deze gegevens klinkt als een eenvoudige taak - laat gewoon een vragenlijst achter voor elke afgemelde gebruiker of een follow-up e-mail. Maar het verbeteren van dit percentage heeft veel opties. Zo kun je bijvoorbeeld voorspellende analyses implementeren - AI-tools voor betere contentmarketing komen dan goed van pas.
• Customer Lifetime Value (CLTV): Met een eenvoudige formule kan het productteam achterhalen hoeveel inkomsten het bedrijf kan genereren uit één enkele gebruiker vanaf de eerste lancering tot de allerlaatste uitlog. Verder gebruik van deze gegevens heeft het grootst mogelijke bereik, dus de sky is the limit.
• Maandelijks terugkerende inkomsten (MRR): De metriek spreekt voor zich. Het helpt het bedrijf bij het plannen van de inkomsten, financiën en budgetten om nieuwe functies te financieren en het product nog handiger en functioneler te maken.

Het is geen complete lijst met statistieken voor een productteam, maar een aantal veelvoorkomende zaken om je een idee te geven. Als je ze gebruikt, weet je zeker dat de gegevens die je verzamelt niet zomaar een stortvloed zijn - het is een gerichte stroom die de weg vrijmaakt voor een zinvolle analyse.

Je kunt ook analysetools kiezen die perfect aansluiten bij je behoeften, zodat ze in de pas lopen met je doelstellingen. Sommige tools begeleiden u door de hele set-up en u hoeft niet elke metriek handmatig in te voeren.

Er zijn heel veel verschillende productanalysetools op de markt, maar een paar springen eruit als de meest betrouwbare en meest gebruikte: Amplitude, Mixpanel en Google Analytics.

Gegevensverzameling en kwaliteit

Om je analytics sterk te maken, komt het allemaal neer op het hebben van de beste gegevens. Je moet solide gegevensverzamelingsprocessen opzetten. Blijf je gegevens regelmatig controleren en opschonen om fouten te verwijderen. Vergeet niet dat het niet gaat om het hebben van tonnen gegevens - meer is niet altijd beter.

Probeer informatie te verzamelen die nauwkeurig en nuttig is. Dus, hier zijn de regels om het voor elkaar te krijgen:

1. Implementeer geautomatiseerde controles om de kwaliteit van gegevens voortdurend in realtime te bewaken, zodat ze accuraat en betrouwbaar blijven.
2. Verken geavanceerde analysetechnieken, zoals cohortanalyse, voorspellende modellen en anomaliedetectie, om diepere inzichten uit uw gegevens te halen.
3. Bevorder de samenwerking tussen product-, engineering- en datateams om een gemeenschappelijke visie op datagovernance en kwaliteitsborging te creëren.
4. Integreer realtime feedback van gebruikers in gegevensanalyse en maak gebruik van natuurlijke taalverwerking en sentimentanalyse voor rijkere inzichten.
5. Verbeter A/B-tests met geavanceerde statistische methoden zoals Bayesiaanse analyse en multivariate tests voor nauwkeurigere en genuanceerdere resultaten. \

Deze stappen zorgen ervoor dat je niet zomaar gegevens verzamelt, maar precies datgene wat je nodig hebt. Dit biedt de mogelijkheid om echt datagestuurde beslissingen te nemen.

Segmentatie van gebruikers

Gebruikerssegmentatie werkt als een vergrootglas, waardoor je verschillende gedragingen van gebruikers beter kunt bekijken. Door zinvolle segmenten aan te wijzen - of het nu demografische gegevens, gedragspatronen of gebruikersvoorkeuren zijn - ontsluit je een goudmijn aan inzichten. Een gebruikersgerichte aanpak zet de toon voor toekomstige in-product contentmarketingstrategieën en acquisitiecampagnes.

Bron

Met een genuanceerd begrip van hoe segmenten en hun behoeften verschillen, worden uw productbeslissingen en -strategieën lasergericht en nauwkeuriger.

Analyse van de conversietrechter

Beschouw conversietrechters als een stappenplan voor de interactie tussen gebruikers. Deel elke fase op, van bewustwording tot conversie, en je zult de knelpunten ontdekken, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor een soepeler gebruikerstraject. Deze systematische aanpak gaat niet alleen over het aantrekken van gebruikers; het gaat over het gemakkelijk door je product loodsen, de betrokkenheid verhogen en de conversie verhogen.

Bron

Een eenvoudig voorbeeld van de trechter kan er als volgt uitzien:

• Bekendheid: Gebruikers ontdekken je website voor het eerst via advertenties of zoekresultaten.
• Inschrijfpagina: Vervolgens worden ze naar een speciale aanmeldpagina geleid, waar ze hun naam en e-mailadres opgeven.
• Bevestigingspagina: Nadat ze op 'Aanmelden' hebben geklikt, komen ze op een bevestigingspagina terecht, waar ze worden bedankt voor het aanmelden.
• Bevestigingse-mail: Vervolgens ontvangen ze een bevestigingsmail waarin hen wordt gevraagd op een link te klikken.
• Inschrijving bevestigd: Degenen die dat doen, zijn succesvol ingeschreven.

Door elke stap te volgen, kun je vaststellen waar gebruikers afhaken en het proces optimaliseren om de aanmeldingspercentages te verhogen, zodat het traject van bewustwording tot conversie soepeler verloopt.

Retentieanalyse

Gebruikers behouden is net zo cruciaal als ze werven. Sterker nog, gebruikers behouden is de beste manier om je bedrijf te laten groeien. Identificeer patronen en factoren die het verloop van gebruikers beïnvloeden. Implementeer, gewapend met deze kennis, gerichte strategieën om de loyaliteit van gebruikers te verbeteren. Je wint als je begrijpt waarom gebruikers steeds weer terugkomen.

Als we opnieuw een SaaS-product als voorbeeld nemen, zullen de volgende tips helpen:

1. Breng het onboarding-traject in kaart en zorg voor een soepele en intuïtieve flow.
2. Gebruik progressieve profilering om geleidelijk essentiële gebruikersinformatie te verzamelen en zo wrijving te verminderen.
3. Start gerichte campagnes om gebruikers te informeren en aan te moedigen om onderbenutte functies te verkennen en te gebruiken.
4. Zorg voor in-app tutorials, tooltips en helpsecties om gebruikers te begeleiden en de waarde van geavanceerde functies te laten zien.
5. Stel gebruikers in staat om hun eigen betrokkenheid en prestaties binnen het product bij te houden.

A/B-tests en experimenten

A/B-testen is het laboratorium van productanalyse, waarmee je kunt experimenteren met functies en gegevens kunt verzamelen over gebruikersvoorkeuren. Voer gecontroleerde experimenten uit om variaties te vergelijken en op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen. Dit iteratieve proces vormt de basis voor de evolutie van je product op basis van feedback en voorkeuren van gebruikers, wat leidt tot voortdurende verbetering.

Laten we, om een eenvoudig voorbeeld te geven van hoe A/B-tests worden uitgevoerd, aannemen dat we een A/B-test uitvoeren in een hypothetische SaaS-applicatie om twee variaties van de prijspagina te vergelijken.

• Versie A benadrukte het maandelijkse abonnement met lagere kosten vooraf.
• Versie B benadrukte een jaarabonnement met korting. \

Na de test twee weken te hebben uitgevoerd, toonde versie B een stijging van 20% in conversiepercentages en een daling van 15% in churn onder jaarabonnees. Als gevolg daarvan hebben we de wijzigingen van versie B overgenomen, wat leidde tot een aanzienlijke verbetering van de totale omzet en klantenbinding.

Integratie gebruikersfeedback

Kwantitatieve gegevens zijn een zwaargewicht, maar ze winnen aan diepte als je er kwalitatieve inzichten in mengt. Maak er een missie van om feedback van gebruikers actief te verwerken in je analyses. Neem even de tijd om te kijken hoe je dat precies kunt doen.

Methode voor het verzamelen van feedback	Voordelen	Nadelen	Het meest geschikt voor
Enquêtes en vragenlijsten	Gestructureerde inzichten Kwantitatieve gegevens	Lage responspercentages Beperkte context	Algemene feedback
Feedbackformulieren in de app	Legt in-the-moment feedback vast	Kan de gebruikerservaring onderbreken Beperkt tot in-app interacties	Real-time inzichten
Luisteren naar sociale media	Legt het publieke sentiment vast	Beperkte controle over discussies Ruis van niet-gerelateerde onderwerpen	Merkperceptie
Interacties met klantenondersteuning	Direct inzicht in gebruikersproblemen	Beperkt tot gebruikers met problemen Vooringenomenheid ten opzichte van negatieve feedback	Oplossing van problemen
Gebruikersanalyse en gedragsanalyse	Observeert daadwerkelijke gebruikersacties	Beperkt tot gedragsgegevens Mist context achter acties	Gebruikersinteracties begrijpen
Netto Promotor Score (NPS) onderzoeken	Meet de algemene gebruikerstevredenheid	Eenvoudige	Volgen van tevredenheid op hoog niveau
Klantinterviews en focusgroepen	Diepgaande kwalitatieve inzichten	Hulpbronintensief Kleine steekproefomvang	Genuanceerde gebruikersperspectieven begrijpen

Of het nu door middel van enquêtes, interviews of het in de gaten houden van social media chatter is, deze tools geven je het volledige beeld van het gebruikerssentiment. Het is een prachtige symbiose - harde gegevens die hand in hand gaan met verhalen van gebruikers, waardoor je besluitvormingsproces veel rijker wordt.

Wacht niet tot uw producten geen analytics meer nodig hebben 🙃

Kortom, een professional worden in productanalyse vraagt om zorgvuldige planning, een gebruikersgerichte instelling en de wil om altijd beter te worden. Het duidelijk definiëren van je doelen, het gebruiken van geavanceerde analyses en het geven van feedback van gebruikers zijn sleutelfactoren om beslissingen te nemen die tellen en die gebruikerservaringen verbeteren.

Als het gaat om het binden van gebruikers, is het analyseren van retentie door middel van segmentatie en proactieve strategieën een echt effectief hulpmiddel voor het opbouwen van loyaliteit. Real-time feedbacktools, zoals chats van klantenondersteuning en NPS-enquêtes, bieden direct inzicht in hoe problemen snel kunnen worden opgelost en houden de tevredenheidsniveaus in de gaten.

Het draait allemaal om wendbaar blijven, dynamische feedbacklussen creëren en één stap voor blijven op wat gebruikers vervolgens verwachten. Als je deze werkwijzen combineert, zul je zien dat je productontwikkelingsbeslissingen niet alleen gelijke tred houden met de verwachtingen van gebruikers in een concurrerende markt, maar deze zelfs consequent overtreffen.