Bästa praxis för analys av mjukvaruprodukter

Introduktion

Produktanalys är nyckeln till smart beslutsfattande inom produktutveckling. Företag arbetar hårt för att skapa funktioner som håller användarna engagerade. Men du måste se till att dessa funktioner faktiskt uppfyller användarnas behov. Det är precis vad produktanalys syftar till från första början. Den hjälper till att bygga produkter som användarna verkligen älskar och tycker är användbara på lång sikt.

Om du har en produkt som behöver analyseras eller om du bara är nyfiken på området, läs vidare för att få praktiska tips och strategier för att utmärka dig i produktutvärderingar.

Skapa effektiv produktanalys med KPI:er

Bland alla olika produkter misslyckas 14 % av programvaruprojekten helt och hållet. Det innebär att de inte bara överskrider budgeten eller tidsramen, utan att de helt går om intet. Det är därför som produktanalys är värt att implementera så tidigt som möjligt för att undvika sådana dödliga konsekvenser.

Att ha kristallklara mål och nyckeltal (KPI:er) är grunden för förstklassig analys av produktdata. Innan du börjar simma i data bör du ta dig tid att definiera hur framgång ser ut för din produkt...

Okej, simma!

Källa

De KPI:er du behöver fokusera på varierar beroende på ditt företag, ingen tvekan om det. Men när det gäller SaaS-applikationer är det här de viktigaste KPI:erna som produktledningsteamet bör fokusera på:

• Kundretention (CRR): Detta mått definierar plattformens förmåga att behålla befintliga kunder och få dem att använda appen om och om igen. Vanligtvis betraktas denna del som ett integrerat mått för produkten.
• Net Promoter Score (NPS): Här försöker produktteamet definiera sannolikheten för att användaren ska rekommendera produkten till sina vänner eller kollegor och utvärdera word-of-mouth-potentialen.
• Kundbortfall: Detta indikerar antalet användare som slutade använda plattformen av någon anledning. Att samla in dessa uppgifter låter som en enkel uppgift - lämna bara ett frågeformulär för alla användare som avslutar prenumerationen eller ett uppföljningsmejl. Men förbättringen av denna hastighet har många alternativ. Du kan t.ex. implementera prediktiv analys - AI-verktyg för bättre innehållsmarknadsföring kommer att vara till nytta.
• Livstidsvärde för kund (CLTV): Med en enkel formel kan produktteamet ta reda på hur mycket intäkter företaget kan generera från en enskild användare från den första lanseringen till den allra sista utloggningen. Ytterligare användning av dessa data har största möjliga räckvidd, så det är bara fantasin som sätter gränserna.
• Månatliga återkommande intäkter (MRR): Måttet talar för sig självt. Det hjälper företaget att planera intäkter, ekonomi och budgetar för att finansiera nya funktioner och göra produkten ännu mer bekväm och funktionell.

Det är inte en komplett lista över mätvärden för ett produktteam, men några av de vanligaste sakerna som ger dig en känsla. Med hjälp av dem kan du vara säker på att de data du samlar in inte bara är en flod - det är en fokuserad ström som skapar förutsättningar för en meningsfull analys.

Du kan också välja analysverktyg som passar just dina behov och se till att de går i takt med dina mål. Vissa av dem guidar dig genom hela installationen, och du behöver inte infoga varje mätvärde manuellt.

Det finns massor av olika produktanalysverktyg på marknaden, men några av dem sticker ut som de mest betrodda och mest använda: Amplitude, Mixpanel och Google Analytics.

Datainsamling och datakvalitet

För att göra din analys stark handlar det om att ha de bästa uppgifterna. Du måste skapa solida processer för datainsamling. Kontrollera och rensa dina data regelbundet för att bli av med eventuella fel. Kom ihåg att det inte handlar om att ha massor av data - mer är inte alltid bättre.

Försök att samla in information som är exakt och användbar. Här är reglerna för att få det att hända:

1. Implementera automatiserade kontroller för att kontinuerligt övervaka datakvaliteten i realtid så att den förblir korrekt och tillförlitlig.
2. Utforska avancerade analysmetoder, t.ex. kohortanalys, prediktiv modellering och anomalidetektering, för att få djupare insikter från dina data.
3. Främja samarbete mellan produkt-, teknik- och datateam för att skapa en gemensam syn på datastyrning och kvalitetssäkring.
4. Integrera användarfeedback i realtid i dataanalysen med hjälp av naturlig språkbehandling och sentimentanalys för att få bättre insikter.
5. Förbättra A/B-testning med avancerade statistiska metoder som Bayesiansk analys och multivariata tester för mer exakta och nyanserade resultat. \

Dessa steg säkerställer att du inte bara samlar in data utan exakt vad du behöver. Det öppnar upp för möjligheten att fatta verkligt datadrivna beslut.

Segmentering av användare

Användarsegmentering fungerar som ett förstoringsglas som ger dig en närmare titt på en mängd olika användarbeteenden. Genom att identifiera meningsfulla segment - oavsett om det handlar om demografi, beteendemönster eller användarpreferenser - låser du upp en guldgruva av insikter. En användarcentrerad strategi kommer att sätta tonen för framtida strategier för marknadsföring av innehåll i produkter och förvärvskampanjer.

Källa

Med en nyanserad förståelse för hur segmenten och deras behov skiljer sig åt blir dina produktbeslut och strategier mer fokuserade och precisa.

Analys av konverteringstrattar

Tänk på konverteringstrattar som din färdplan för användarinteraktion. Bryt ner varje steg, från medvetenhet till konvertering, så upptäcker du flaskhalsarna och banar väg för en smidigare användarresa. Detta systematiska tillvägagångssätt handlar inte bara om att locka användare; det handlar om att enkelt guida dem genom din produkt, öka engagemanget och öka konverteringsgraden.

Källa

Ett enkelt exempel på en tratt kan se ut så här:

• Medvetenhet: Användarna upptäcker först din webbplats via annonser eller sökresultat.
• Registreringssida: De skickas sedan till en särskild registreringssida där de anger sitt namn och sin e-postadress.
• Bekräftelsesida: När de har klickat på "Registrera dig" hamnar de på en bekräftelsesida där de tackas för att de har registrerat sig.
• Bekräftelsemeddelande: Därefter får de ett bekräftelsemeddelande där de uppmanas att klicka på en länk.
• Prenumeration bekräftad: De som gör det är framgångsrikt prenumererade.

Genom att spåra varje steg kan du identifiera var användarna hoppar av och optimera processen för att öka registreringsfrekvensen och säkerställa en smidigare användarresa från medvetenhet till konvertering.

Analys av kvarhållande

Att behålla användare är lika viktigt som att värva dem. Att behålla användare är faktiskt det bästa sättet att få verksamheten att växa. Identifiera mönster och faktorer som påverkar användaravhoppen. Med den kunskapen i ryggen kan ni genomföra riktade strategier för att öka användarnas lojalitet. Du vinner när du förstår vad som får användarna att komma tillbaka om och om igen.

Om vi tar ett exempel på en SaaS-produkt igen, kommer följande tips att hjälpa:

1. Kartlägg onboarding-resan och skapa ett smidigt och intuitivt flöde.
2. Använd progressiv profilering för att samla in viktig användarinformation gradvis, vilket minskar friktionen.
3. Lansera riktade kampanjer för att utbilda och uppmuntra användare att utforska och använda underutnyttjade funktioner.
4. Tillhandahåll handledning, verktygstips och hjälpavsnitt i appen för att vägleda användarna och visa värdet av avancerade funktioner.
5. Ge användarna möjlighet att följa sitt eget engagemang och sina prestationer inom produkten.

A/B-testning och experiment

A/B-testning är produktanalysens laboratorium, där du kan experimentera med funktioner och samla in data om användarnas preferenser. Genomför kontrollerade experiment för att jämföra variationer och fatta datadrivna beslut. Denna iterativa process sätter scenen för din produkts utveckling baserat på användarfeedback och preferenser, vilket leder till kontinuerlig förbättring.

För att göra ett enkelt exempel på hur A/B-tester utförs, låt oss anta att vi genomförde ett A/B-test i en hypotetisk SaaS-applikation för att jämföra två varianter av prissättningssidan.

• Version A lyfte fram månadsabonnemanget med en lägre initialkostnad.
• Version B lyfte fram ett årsabonnemang med rabatterat pris. \

Efter att ha kört testet i två veckor visade version B en 20-procentig ökning av konverteringsgraden och en 15-procentig minskning av kundbortfallet bland årsabonnenterna. Som en följd av detta införde vi ändringarna från version B, vilket ledde till en betydande förbättring av de totala intäkterna och kundretentionen.

Integration av användarfeedback

Kvantitativa data är en tungviktare, men de får ett rejält djup när man blandar in kvalitativa insikter. Gör det till ett uppdrag att aktivt införliva användarfeedback i din analys. Ta en minut till att gå igenom exakt hur du kan göra det.

Metod för insamling av feedback	Proffs	Cons	Bäst lämpad för
Undersökningar och frågeformulär	Strukturerade insikter Kvantitativa uppgifter	Låg svarsfrekvens Begränsat sammanhang	Allmän feedback
Feedbackformulär i appen	Fångar upp feedback i stunden	Kan störa användarupplevelsen Begränsad till interaktioner i appen	Insikter i realtid
Lyssnande på sociala medier	Fångar allmänhetens känslor	Begränsad kontroll över diskussioner Buller från orelaterade ämnen	Uppfattning om varumärket
Interaktioner med kundsupport	Direkt insikt i användarnas problem	Begränsad till användare med problem Fördomar mot negativ feedback	Lösning av problem
Användaranalys och beteendeanalys	Observerar faktiska användaråtgärder	Begränsad till beteendedata Saknar sammanhang bakom åtgärder	Förståelse för användarinteraktioner
Undersökningar av Net Promoter Score (NPS)	Mäter övergripande användarnöjdhet	Förenklad	Uppföljning av nöjdhet på hög nivå
Kundintervjuer och fokusgrupper	Djupgående kvalitativa insikter	Resursintensiv Liten urvalsstorlek	Förstå nyanserade användarperspektiv

Oavsett om det är genom enkäter, intervjuer eller genom att hålla ett öga på sociala medier, ger dessa verktyg dig en fullständig bild av användarnas känslor. Det är en vacker symbios - hårda data som arbetar hand i hand med användarberättelser, vilket gör din beslutsprocess mycket mer berikad.

Vänta inte tills dina produkter inte längre behöver analys 🙃

För att bli ett proffs på produktanalys krävs noggrann planering, ett användarfokuserat tankesätt och ett engagemang för att alltid bli bättre. Att tydligt definiera sina mål, utnyttja avancerad analys och lägga vikt vid feedback från användarna är viktiga faktorer som driver beslut som räknas och förbättrar användarupplevelserna.

När det gäller att hålla kvar användarna är analys av retention genom segmentering och proaktiva strategier ett verkligt effektivt hjälpmedel för att bygga lojalitet. Verktyg för feedback i realtid, som att dyka in i kundsupportchattar och skicka ut NPS-undersökningar, ger direkta insikter för snabba problemlösningar och håller koll på nöjdhetsnivåerna.

Det handlar om att vara snabbfotad, skapa dynamiska feedbackloopar och ligga steget före vad användarna förväntar sig härnäst. Blanda in dessa metoder så kommer du att se att dina produktutvecklingsbeslut inte bara håller jämna steg utan konsekvent överträffar användarnas förväntningar på en konkurrensutsatt marknad.