Найкращі практики аналітики програмного продукту

Вступ

Продуктова аналітика - це ключ до прийняття розумних рішень при розробці продукту. Компанії наполегливо працюють над створенням функцій, які залучають користувачів. Але потрібно переконатися, що ці функції дійсно відповідають потребам користувачів. Це саме те, на що спрямована продуктова аналітика в першу чергу. Вона допомагає створювати продукти, які користувачі дійсно люблять і вважають корисними в довгостроковій перспективі.

Якщо у вас є продукт, який потрібно підживити аналітикою, або ви просто цікавитеся цією сферою, читайте далі, щоб дізнатися про практичні поради та стратегії, які допоможуть вам досягти успіху в оцінці продукту.

Налаштування ефективної продуктової аналітики за допомогою KPI

Серед усього розмаїття різноманітних продуктів 14% програмних проектів зазнають повної невдачі. Це означає, що вони не просто виходять за рамки бюджету або термінів, але й повністю припиняють своє існування. Саме тому продуктову аналітику варто впроваджувати якомога раніше, щоб уникнути таких фатальних наслідків.

Кришталево чіткі цілі та ключові показники ефективності (KPI) - це основа для першокласної аналітики даних про продукт. Перш ніж ви поринете в інформаційний потік, знайдіть хвилинку, щоб пояснити, як виглядає успіх для вашого продукту.

Гаразд, пливи!

Джерело

Без сумніву, KPI, на яких вам потрібно зосередитися, будуть відрізнятися залежно від вашого бізнесу. Але коли мова йде про SaaS-додатки, це основні KPI, на яких повинна зосередитися команда управління продуктом:

• Коефіцієнт утримання клієнтів (CRR): Цей показник визначає здатність платформи утримувати існуючих клієнтів і змушувати їх користуватися додатком знову і знову. Зазвичай ця частина вважається невід'ємною метрикою продукту.
• Net Promoter Score (NPS): Тут команда розробників намагається визначити ймовірність того, що користувач порекомендує продукт своїм друзям або колегам, а також оцінює потенціал сарафанного радіо.
• Коефіцієнт відтоку клієнтів: Показує кількість користувачів, які припинили користуватися платформою з будь-якої причини. Збір цих даних здається простим завданням - просто залиште анкету для кожного користувача, який відписався від розсилки, або надішліть повторний лист. Але покращити цей показник можна різними способами. Наприклад, ви можете впровадити предиктивний аналіз - інструменти штучного інтелекту для кращого контент-маркетингу стануть у нагоді.
• Цінність життя клієнта (Customer Lifetime Value, CLTV): Проста формула дозволяє команді розробників з'ясувати, скільки доходу бізнес може отримати від одного користувача з моменту першого запуску і до останнього виходу з системи. Подальше використання цих даних має найширший можливий діапазон, тому немає меж.
• Щомісячний регулярний дохід (MRR): Цей показник говорить сам за себе. Вона допомагає бізнесу планувати дохід, фінанси та бюджети, щоб фінансувати нові функції та робити продукт ще зручнішим і функціональнішим.

Це не повний список метрик для продуктової команди, але деякі з найпоширеніших дадуть вам уявлення про них. Використовуючи їх, ви будете впевнені, що дані, які ви збираєте, - це не просто потік, а цілеспрямований потік, який створює підґрунтя для змістовного аналізу.

Ви також можете вибрати інструменти аналітики, які відповідають вашим потребам, і переконатися, що вони йдуть в ногу з вашими цілями. Деякі з них проведуть вас через весь процес налаштування, і вам не потрібно буде вставляти кожну метрику вручну.

На ринку існує безліч різних інструментів для аналізу продуктів, проте деякі з них виділяються як найбільш надійні та широко використовувані: Amplitude, Mixpanel та Google Analytics.

Збір та якість даних

Щоб зробити вашу аналітику якісною, все зводиться до того, щоб мати найкращі дані. Ви повинні налаштувати надійні процеси збору даних. Регулярно перевіряйте та очищайте свої дані, щоб позбутися будь-яких помилок. Пам'ятайте, що справа не в тому, щоб мати тонни даних - більше не завжди означає краще.

Намагайтеся збирати влучну та корисну інформацію. Отже, ось правила, які допоможуть вам це зробити:

1. Впроваджуйте автоматизовані перевірки для постійного моніторингу якості даних у режимі реального часу, щоб забезпечити їхню точність і надійність.
2. Вивчайте передові методи аналітики, такі як когортний аналіз, прогнозне моделювання та виявлення аномалій, щоб отримати більш глибоке розуміння ваших даних.
3. Сприяти співпраці між командами розробників, інженерів та даних для створення спільного бачення щодо управління даними та забезпечення якості.
4. Інтегруйте відгуки користувачів у режимі реального часу в аналіз даних, використовуючи обробку природної мови та аналіз настроїв для більш глибокого розуміння.
5. Покращуйте A/B-тестування за допомогою передових статистичних методів, таких як байєсівський аналіз та багатовимірне тестування, для отримання більш точних та нюансованих результатів. \

Ці кроки гарантують, що ви збираєте не просто дані, а саме ті, які вам потрібні. Це відкриває можливість приймати рішення, які дійсно ґрунтуються на даних.

Сегментація користувачів

Сегментація користувачів діє як збільшувальне скло, дозволяючи вам ближче познайомитися з різноманітною поведінкою користувачів. Точно визначивши значущі сегменти - будь то демографічні показники, моделі поведінки чи вподобання користувачів - ви відкриваєте золоту жилу інсайтів. Підхід, орієнтований на користувача, задасть тон майбутнім стратегіям контент-маркетингу та кампаніям із залучення клієнтів.

Джерело

Завдяки тонкому розумінню того, чим відрізняються сегменти та їхні потреби, ваші продуктові рішення та стратегії стають більш точними та сфокусованими.

Аналіз воронки конверсії

Уявіть собі воронку конверсії як дорожню карту взаємодії з користувачем. Розбийте кожен етап, від обізнаності до конверсії, і ви побачите вузькі місця, прокладаючи шлях до більш плавної подорожі користувача. Цей системний підхід полягає не лише в тому, щоб залучити користувачів, а й у тому, щоб легко провести їх через ваш продукт, підвищити рівень залученості та збільшити коефіцієнт конверсії.

Джерело

Простий приклад воронки може виглядати так:

• Обізнаність: Користувачі вперше дізнаються про ваш сайт з реклами або результатів пошуку.
• Сторінка реєстрації: Потім вони потрапляють на спеціальну сторінку реєстрації, де вказують своє ім'я та електронну пошту.
• Сторінка підтвердження: Після натискання кнопки "Зареєструватися" вони потрапляють на сторінку підтвердження, де їм дякують за реєстрацію.
• Підтвердження електронною поштою: Далі вони отримують електронного листа з підтвердженням і проханням перейти за посиланням.
• Підписку підтверджено: Ви успішно підписані.

Відстежуючи кожен крок, ви можете визначити, де користувачі зупиняються, і оптимізувати процес, щоб підвищити рівень реєстрації, забезпечуючи більш плавний перехід користувачів від обізнаності до конверсії.

Аналіз утримання

Утримувати користувачів так само важливо, як і залучати їх. Насправді, утримання користувачів - це найкращий спосіб розвивати бізнес. Визначте закономірності та фактори, що впливають на відтік користувачів. Озброївшись цими знаннями, впроваджуйте цілеспрямовані стратегії для підвищення лояльності користувачів. Ви виграєте, коли зрозумієте, що змушує користувачів повертатися знову і знову.

Якщо ми знову візьмемо за приклад SaaS-продукт, то наступні поради допоможуть:

1. Складіть карту адаптаційного процесу, щоб він був плавним та інтуїтивно зрозумілим.
2. Використовуйте прогресивне профілювання, щоб поступово збирати важливу інформацію про користувача, зменшуючи тертя.
3. Запустіть цільові кампанії, щоб навчити та заохотити користувачів вивчати та впроваджувати недостатньо використовувані функції.
4. Надайте вбудовані в додаток навчальні посібники, підказки та розділи довідки, щоб допомогти користувачам і продемонструвати цінність розширених функцій.
5. Надайте користувачам можливість відстежувати власну взаємодію та досягнення в продукті.

A/B тестування та експерименти

A/B-тестування - це лабораторія аналітики продукту, що дозволяє експериментувати з функціями та збирати дані про вподобання користувачів. Проводьте контрольовані експерименти, щоб порівнювати варіанти та приймати рішення на основі даних. Цей ітеративний процес створює основу для еволюції вашого продукту на основі відгуків та вподобань користувачів, що веде до постійного вдосконалення.

Щоб навести простий приклад того, як проводяться A/B тести, уявімо, що ми провели A/B тест у гіпотетичному SaaS-додатку, щоб порівняти дві варіації сторінки з цінами.

• У версії А було виділено щомісячну підписку з меншою авансовою вартістю.
• У версії B наголошувалося на річній підписці зі знижкою. \

Після запуску тесту протягом двох тижнів версія B показала 20% збільшення конверсії та 15% зменшення відтоку серед річних передплатників. В результаті ми прийняли зміни з версії B, що призвело до помітного покращення загального доходу та утримання клієнтів.

Інтеграція зворотного зв'язку з користувачами

Кількісні дані - це важка вага, але вони набувають серйозної глибини, коли ви поєднуєте їх з якісними інсайтами. Поставте собі за мету активно включати відгуки користувачів у свою аналітику. Витратьте хвилину на розгляд того, як саме ви можете це зробити.

Метод збору відгуків	Плюси	Мінуси	Найкраще підходить для
Опитування та анкетування	Структуровані інсайти Кількісні дані	Низький відсоток відповідей Обмежений контекст	Загальний відгук
Форми зворотного зв'язку в додатку	Захоплює миттєвий зворотній зв'язок	Може перервати роботу користувача Обмежено взаємодією всередині програми	Інсайти в реальному часі
Прослуховування соціальних мереж	Відображає суспільні настрої	Обмежений контроль над дискусіями Шум від незв'язаних тем	Сприйняття бренду
Взаємодія з клієнтською підтримкою	Безпосереднє розуміння проблем користувачів	Обмежено для користувачів, які зіткнулися з проблемами Упередженість до негативних відгуків	Вирішення проблеми
Аналітика користувачів та аналіз поведінки	Спостерігає за фактичними діями користувача	Обмежено поведінковими даними Бракує контексту, що стоїть за діями	Розуміння взаємодії з користувачами
Опитування щодо індексу лояльності клієнтів (NPS)	Вимірює загальну задоволеність користувачів	Спрощений	Відстеження задоволеності на високому рівні
Інтерв'ю з клієнтами та фокус-групи	Глибокі якісні інсайти	Ресурсомісткий Невеликий розмір вибірки	Розуміння нюансів користувацьких поглядів

Будь то опитування, інтерв'ю чи спостереження за балачками в соціальних мережах, ці інструменти дають вам повну картину настроїв користувачів. Це прекрасний симбіоз - точні дані, що працюють пліч-о-пліч з історіями користувачів, роблять ваш процес прийняття рішень набагато більш збагаченим.

Не зволікайте, поки ваші продукти більше не потребують аналітики 🙃

Підводячи підсумок, щоб стати професіоналом у сфері продуктової аналітики, потрібно ретельно планувати, орієнтуватися на користувача і прагнути до постійного вдосконалення. Чітке визначення цілей, використання передової аналітики та врахування відгуків користувачів є ключовими факторами, що впливають на прийняття рішень, які мають значення та покращують користувацький досвід.

Коли справа доходить до утримання користувачів, аналіз утримання за допомогою сегментації та проактивних стратегій є дійсно ефективним інструментом для формування лояльності. Інструменти зворотного зв'язку в реальному часі, такі як занурення в чати клієнтської підтримки та опитування NPS, надають пряму інформацію для швидкого вирішення проблем і дозволяють відстежувати рівень задоволеності.

Це означає бути гнучким, створювати динамічні цикли зворотного зв'язку та бути на крок попереду того, чого очікують користувачі. Поєднайте ці практики, і ви побачите, що ваші рішення щодо розробки продукту не лише не відстають, але й постійно перевершують очікування користувачів на конкурентному ринку.