Najlepšie postupy analýzy softvérových produktov

Úvod

Analýza produktov je kľúčom k inteligentnému rozhodovaniu pri vývoji produktov. Spoločnosti tvrdo pracujú na vytváraní funkcií, ktoré používateľov zaujmú. Musíte sa však uistiť, že tieto funkcie skutočne spĺňajú potreby používateľov. Práve o to sa produktová analytika usiluje v prvom rade. Pomáha vytvárať produkty, ktoré si používatelia skutočne obľúbia a ktoré budú z dlhodobého hľadiska užitočné.

Ak máte produkt, ktorý chcete podporiť analýzou, alebo ste len zvedaví na túto oblasť, prečítajte si ďalšie informácie a zistite, aké praktické tipy a stratégie vám pomôžu dosiahnuť vynikajúce výsledky pri hodnotení produktov.

Nastavenie efektívnej analýzy produktov pomocou kľúčových ukazovateľov výkonnosti

Spomedzi celej škály rôznych produktov 14 % softvérových projektov úplne zlyhá. Znamená to, že nielenže prekračujú rozpočet alebo časový plán, ale sú úplne mimo života. Preto sa produktovú analýzu oplatí zaviesť čo najskôr, aby sa predišlo takýmto smrteľným následkom.

Krištáľovo jasné ciele a kľúčové ukazovatele výkonnosti (KPI) sú základom pre špičkovú analýzu údajov o produktoch. Skôr ako sa začnete topiť v údajoch, venujte chvíľu času tomu, aby ste si ujasnili, ako vyzerá úspech vášho produktu...

Dobre, plávaj!

Zdroj

KPI, na ktoré sa musíte zamerať, sa budú líšiť v závislosti od vašej firmy, o tom niet pochýb. Ale pokiaľ ide o aplikácie SaaS, toto sú základné KPI, na ktoré by sa mal zamerať tím produktového manažmentu:

• Miera udržania zákazníkov (CRR): Tento ukazovateľ definuje schopnosť platformy udržať si existujúcich zákazníkov a prinútiť ich používať aplikáciu opakovane. Zvyčajne sa táto časť považuje za integrálnu metriku produktu.
• Skóre čistých podporovateľov (NPS): V tomto prípade sa produktový tím snaží určiť pravdepodobnosť odporúčania používateľa jeho priateľom alebo kolegom a hodnotí potenciál ústneho šírenia.
• Miera odchodu zákazníkov: Táto hodnota udáva počet používateľov, ktorí prestali používať platformu z akéhokoľvek dôvodu. Zhromažďovanie týchto údajov znie ako jednoduchá úloha - stačí ponechať dotazník pre každého odhláseného používateľa alebo následný e-mail. Zlepšenie tejto miery má však veľa možností. Napríklad môžete zaviesť prediktívnu analýzu - nástroje umelej inteligencie na lepší obsahový marketing sa vám budú hodiť.
• Hodnota životnosti zákazníka (CLTV): Jednoduchý vzorec umožňuje produktovému tímu zistiť, aké príjmy môže podnik generovať z jedného používateľa od prvého spustenia až po posledné odhlásenie. Ďalšie využitie týchto údajov má najširší možný rozsah, takže obloha je neobmedzená.
• Mesačné opakujúce sa príjmy (MRR): Táto metrika hovorí sama za seba. Pomáha podniku plánovať príjmy, financie a rozpočty na financovanie nových funkcií a ešte pohodlnejšieho a funkčnejšieho produktu.

Nie je to úplný zoznam metrík pre produktový tím, ale niektoré z bežných vecí, ktoré vám pomôžu zorientovať sa. Pomocou nich budete mať istotu, že údaje, ktoré zhromažďujete, nie sú len záplavou - je to cielený prúd, ktorý vytvára predpoklady pre zmysluplnú analýzu.

Môžete si tiež vybrať analytické nástroje, ktoré presne vyhovujú vašim potrebám, a uistiť sa, že sú v súlade s vašimi cieľmi. Niektoré z nich vás prevedú celým nastavením a nebudete musieť vkladať každú metriku ručne.

Na trhu je množstvo rôznych nástrojov na analýzu produktov, avšak niektoré z nich sú najdôveryhodnejšie a najpoužívanejšie: Amplitude, Mixpanel a Google Analytics.

Zber a kvalita údajov

Aby bola vaša analytika silná, je potrebné mať tie najlepšie údaje. Musíte nastaviť spoľahlivé procesy zberu údajov. Pravidelne kontrolujte a čistite svoje údaje, aby ste sa zbavili všetkých chýb. Nezabudnite, že nejde o to mať tony údajov - viac nie je vždy lepšie.

Snažte sa zhromažďovať informácie, ktoré sú aktuálne a užitočné. Tu sú pravidlá, ako to urobiť:

1. Implementujte automatizované kontroly na priebežné monitorovanie kvality údajov v reálnom čase, aby boli presné a spoľahlivé.
2. Preskúmajte pokročilé analytické techniky, ako je kohortová analýza, prediktívne modelovanie a detekcia anomálií, aby ste získali hlbšie poznatky z vašich údajov.
3. Podporovať spoluprácu medzi produktovými, technickými a dátovými tímami s cieľom vytvoriť spoločnú víziu správy údajov a zabezpečenia kvality.
4. Integrujte spätnú väzbu od používateľov v reálnom čase do analýzy údajov s využitím spracovania prirodzeného jazyka a analýzy nálad na získanie bohatších poznatkov.
5. Vylepšite A/B testovanie pomocou pokročilých štatistických metód, ako je Bayesova analýza a viacrozmerné testovanie, aby ste získali presnejšie a diferencovanejšie výsledky. \

Týmito krokmi sa uistíte, že nezhromažďujete len údaje, ale presne to, čo potrebujete. Otvára sa tak možnosť prijímať rozhodnutia skutočne založené na údajoch.

Segmentácia používateľov

Segmentácia používateľov funguje ako lupa, ktorá vám umožní bližšie sa pozrieť na rôzne správanie používateľov. Presným určením významných segmentov - či už ide o demografické údaje, vzorce správania alebo preferencie používateľov - odomknete zlatú baňu poznatkov. Prístup zameraný na používateľa udá tón budúcim marketingovým stratégiám obsahu v produkte a akvizičným kampaniam.

Zdroj

S jemným pochopením toho, ako sa segmenty a ich potreby líšia, sa vaše produktové rozhodnutia a stratégie stanú laserovo zameranými a presnejšími.

Analýza konverzného lievika

Konverzné lieviky považujte za plán interakcie s používateľom. Rozdeľte si každú fázu od uvedomenia si až po konverziu a odhalíte úzke miesta, čím pripravíte pôdu pre plynulejšiu cestu používateľa. Tento systematický prístup nie je len o prilákaní používateľov, ale aj o ich jednoduchom sprevádzaní vaším produktom, zvyšovaní angažovanosti a zvyšovaní miery konverzie.

Zdroj

Jednoduchý príklad lievika môže vyzerať takto:

• Informovanosť: Používatelia najprv objavia vašu webovú stránku prostredníctvom reklám alebo výsledkov vyhľadávania.
• Registračná stránka: Potom sú presmerovaní na osobitnú registračnú stránku, kde uvedú svoje meno a e-mail.
• Potvrdzujúca stránka: Po stlačení tlačidla "Zaregistrovať sa" sa používateľ dostane na potvrdzovaciu stránku, kde sa mu poďakuje za registráciu.
• Potvrdzujúci e-mail: Následne dostanú potvrdzujúci e-mail, v ktorom budú vyzvaní, aby klikli na odkaz.
• Predplatné potvrdené: Tí, ktorí tak urobili, sú úspešne predplatení.

Sledovaním jednotlivých krokov môžete zistiť, kde používatelia odpadávajú, a optimalizovať proces s cieľom zvýšiť mieru registrácie, čím zabezpečíte plynulejšiu cestu používateľa od uvedomenia si až po konverziu.

Analýza zadržania

Udržať si používateľov je rovnako dôležité ako ich získať. V skutočnosti je udržanie používateľov najlepším spôsobom, ako rozvíjať podnikanie. Identifikujte vzory a faktory ovplyvňujúce odchod používateľov. Vyzbrojení týmito poznatkami implementujte cielené stratégie na zvýšenie lojality používateľov. Vyhráte, keď pochopíte, čo spôsobuje, že sa používatelia opakovane vracajú.

Ak si opäť zoberieme ako príklad produkt SaaS, pomôžu nám nasledujúce tipy:

1. Zmapujte cestu nástupu a vytvorte hladký a intuitívny priebeh.
2. Používajte postupné profilovanie na postupné zhromažďovanie základných informácií o používateľovi, čím sa zníži trenie.
3. Spustite cielené kampane na vzdelávanie a povzbudenie používateľov, aby preskúmali a prijali nedostatočne využívané funkcie.
4. Poskytnite v aplikácii návody, tipy na nástroje a sekcie nápovedy, ktoré používateľom pomôžu a ukážu hodnotu pokročilých funkcií.
5. Umožnite používateľom sledovať ich vlastné zapojenie a úspechy v rámci produktu.

A/B testovanie a experimentovanie

A/B testovanie je laboratórium analýzy produktov, ktoré umožňuje experimentovať s funkciami a zhromažďovať údaje o preferenciách používateľov. Realizujte kontrolované experimenty na porovnávanie variantov a prijímanie rozhodnutí na základe údajov. Tento iteračný proces vytvára predpoklady pre vývoj vášho produktu na základe spätnej väzby a preferencií používateľov, čo vedie k jeho neustálemu zlepšovaniu.

Na jednoduchom príklade, ako sa vykonávajú A/B testy, predpokladajme, že sme vykonali A/B test v hypotetickej aplikácii SaaS na porovnanie dvoch variantov cenovej stránky.

• Verzia A zvýraznila mesačné predplatné s nižšími počiatočnými nákladmi.
• Verzia B zdôraznila ročné predplatné so zvýhodnenou sadzbou. \

Po dvojtýždňovom testovaní verzia B zaznamenala 20 % nárast miery konverzie a 15 % pokles odchodu ročných predplatiteľov. V dôsledku toho sme prijali zmeny z verzie B, čo viedlo k výraznému zlepšeniu celkových príjmov a udržaniu zákazníkov.

Integrácia spätnej väzby od používateľov

Kvantitatívne údaje sú ťažká váha, ale keď sa do nich pridajú kvalitatívne poznatky, získajú na hĺbke. Dajte si za cieľ aktívne začleniť spätnú väzbu od používateľov do svojej analytiky. Venujte chvíľu prehľadu, ako presne to môžete urobiť.

Metóda zhromažďovania spätnej väzby	Klady	Nevýhody	Najvhodnejšie pre
Prieskumy a dotazníky	Štruktúrované poznatky Kvantitatívne údaje	Nízka miera odpovedí Obmedzený kontext	Všeobecná spätná väzba
Formuláre spätnej väzby v aplikácii	Zachytáva okamžitú spätnú väzbu	Môže narušiť používateľský zážitok Obmedzené na interakcie v aplikácii	Poznatky v reálnom čase
Počúvanie sociálnych médií	Zachytáva nálady verejnosti	Obmedzená kontrola diskusií Hluk z nesúvisiacich tém	Vnímanie značky
Interakcie so zákazníckou podporou	Priamy pohľad na problémy používateľov	Obmedzené na používateľov, ktorí čelia problémom Predpojatosť voči negatívnej spätnej väzbe	Riešenie problému
Analýza používateľov a analýza správania	Pozoruje skutočné činnosti používateľa	Obmedzené na údaje o správaní Chýba kontext činností	Pochopenie interakcií používateľov
Prieskumy NPS (Net Promoter Score)	Meranie celkovej spokojnosti používateľov	Zjednodušené	Sledovanie spokojnosti na vysokej úrovni
Rozhovory so zákazníkmi a fokusové skupiny	Hlboké kvalitatívne poznatky	Náročné na zdroje Malá veľkosť vzorky	Pochopenie diferencovaných perspektív používateľov

Či už ide o prieskumy, rozhovory alebo sledovanie diskusií na sociálnych sieťach, tieto nástroje vám poskytnú úplný obraz o náladách používateľov. Je to krásna symbióza - tvrdé údaje pracujú ruka v ruke s príbehmi používateľov, vďaka čomu je váš rozhodovací proces oveľa bohatší.

Neodkladajte, kým vaše produkty nebudú potrebovať analýzu 🙃

Aby sme to zhrnuli, stať sa profesionálom v produktovej analytike si vyžaduje starostlivé plánovanie, myslenie zamerané na používateľa a odhodlanie neustále sa zlepšovať. Jasné definovanie vašich cieľov, využívanie pokročilých analytických nástrojov a prikladanie váhy spätnej väzbe od používateľov sú kľúčové faktory, ktoré vedú k rozhodnutiam, ktoré sa počítajú a pozdvihujú tieto používateľské skúsenosti.

Pokiaľ ide o udržanie používateľov, analýza udržania používateľov prostredníctvom segmentácie a proaktívnych stratégií je skutočne účinnou pomôckou na budovanie lojality. Nástroje spätnej väzby v reálnom čase, ako je ponáranie sa do chatov zákazníckej podpory a vypúšťanie prieskumov NPS, poskytujú priame poznatky na rýchle riešenie problémov a sledujú úroveň spokojnosti.

Ide o to, aby ste boli pohotoví, vytvárali dynamické slučky spätnej väzby a boli o krok vpred pred tým, čo používatelia očakávajú. Ak tieto postupy zmiešate, uvidíte, že vaše rozhodnutia týkajúce sa vývoja produktov nielenže udržia krok s očakávaním používateľov na konkurenčnom trhu, ale budú ho aj neustále prekonávať.