软件产品分析最佳实践

介绍

产品分析是产品开发中明智决策的关键。公司努力创造让用户参与其中的功能。但您需要确保这些功能真正满足用户需求。这正是产品分析的初衷。它有助于打造用户真正喜爱并认为长期有用的产品。

如果您有产品需要分析，或者您只是对这一领域感到好奇，请继续阅读，了解在产品评估中取得优异成绩的实用技巧和策略。

利用关键绩效指标建立有效的产品分析方法

在各种不同的产品中，有14% 的软件项目完全失败。这意味着它们不仅超出了预算或时间表，而且完全失去了生命力。这就是为什么产品分析值得尽早实施，以避免这种致命后果。

拥有清晰的目标和关键绩效指标 (KPI) 是一流产品数据分析的基础。在您开始在数据中畅游之前，请花点时间说明您的产品成功的样子...

好吧，游泳！

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毫无疑问，你需要关注的关键绩效指标会因业务而异。但就 SaaS 应用程序而言，这些是产品管理团队应该关注的核心 KPI：

• 客户留存率 (CRR)：该指标定义了平台留住现有客户并让他们反复使用应用程序的能力。通常，这部分指标被视为产品的一个组成部分。
• 净推荐值（NPS）：在这里，产品团队试图确定用户向其朋友或同事推荐的可能性，并评估口碑传播的潜力。
• 客户流失率：这表示因各种原因停止使用平台的用户数量。收集这些数据听起来很简单，只需给取消订阅的用户留一份调查问卷或发送一封后续邮件即可。但提高这一比率有很多选择。比如，你可以实施预测分析--用于更好地进行内容营销的人工智能工具将派上用场。
• 客户终身价值（CLTV）：通过一个简单的公式，产品团队就能知道从首次发布到最后一次注销，企业能从单个用户身上获得多少收入。该数据的进一步使用范围最广，因此可谓天马行空。
• 每月经常性收入 (MRR)：这一指标本身就说明了问题。它有助于企业规划收入、财务和预算，为新功能提供资金，使产品更加方便实用。

这并不是一份完整的产品团队指标清单，但其中的一些常见指标会给你一些感觉。利用这些指标，您就能确保收集到的数据不会泛滥成灾，而是能够为进行有意义的分析奠定基础的集中数据流。

您还可以选择适合您需求的分析工具，确保它们与您的目标同步。其中一些工具会指导您完成整个设置过程，您无需手动插入每个指标。

市场上有大量不同的产品分析工具，然而，其中一些最值得信赖、使用最广泛：Amplitude、Mixpanel 和 Google Analytics。

数据收集与质量

要使分析功能强大，一切都要归结为拥有最好的数据。您必须建立可靠的数据收集流程。定期检查和清理数据，消除任何错误。请记住，数据并不是越多越好。

尽量收集准确、有用的信息。以下是实现这一目标的规则：

1. 实施自动检查，持续实时监控数据质量，以保持数据的准确性和可靠性。
2. 探索队列分析、预测建模和异常检测等高级分析技术，从数据中获得更深入的见解。
3. 促进产品、工程和数据团队之间的合作，就数据管理和质量保证达成共识。
4. 将实时用户反馈整合到数据分析中，利用自然语言处理和情感分析获得更丰富的见解。
5. 使用贝叶斯分析和多元测试等高级统计方法加强 A/B 测试，以获得更准确、更细致的结果。\

这些步骤确保您收集的不仅仅是数据，而是您所需要的数据。这为做出真正以数据为导向的决策提供了机会。

用户细分

用户细分就像一个放大镜，让你更近距离地观察各种用户行为。通过精确定位有意义的细分用户--无论是人口统计、行为模式还是用户偏好--你就能发现一个洞察的金矿。以用户为中心的方法将为未来的产品内容营销战略和收购活动奠定基调。

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通过对细分市场及其需求差异的深入了解，您的产品决策和战略就会更加聚焦和精准。

转化漏斗分析

将转化漏斗视为用户互动路线图。将从认知到转换的每个阶段细分开来，你就能发现瓶颈所在，为更顺畅的用户旅程铺平道路。这种系统化的方法不仅能吸引用户，还能引导用户轻松使用产品，提高参与度，提升转化率。

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漏斗的一个简单示例如下：

• 知名度：用户首先通过广告或搜索结果发现您的网站。
• 注册页面：然后，他们会被引导到一个专门的注册页面，在那里提供他们的姓名和电子邮件。
• 确认页面：点击 "注册 "后，他们会进入一个确认页面，感谢他们的注册。
• 确认电子邮件：接下来，他们会收到一封确认电子邮件，要求他们点击一个链接。
• 已确认订阅：确认订阅者即成功订阅。

通过跟踪每个步骤，您可以确定用户在哪些地方退出，并优化流程以提高注册率，确保用户从认知到转化的过程更加顺畅。

保留率分析

留住用户与获取用户同样重要。事实上，留住用户是业务增长的最佳途径。识别影响用户流失的模式和因素。利用这些知识，实施有针对性的策略，提高用户忠诚度。当你了解是什么让用户一次又一次地回来时，你就赢了。

如果我们再以 SaaS 产品为例，以下提示将有所帮助：

1. 绘制入职流程图，建立流畅直观的流程。
2. 使用渐进剖析法逐步收集用户基本信息，减少摩擦。
3. 开展有针对性的活动，教育和鼓励用户探索和采用未充分利用的功能。
4. 提供应用内教程、工具提示和帮助部分，引导用户并展示高级功能的价值。
5. 让用户能够跟踪自己在产品中的参与情况和成就。

A/B 测试和实验

A/B 测试是产品分析的实验室，可让您尝试各种功能并收集有关用户偏好的数据。实施受控实验以比较各种变化并做出数据驱动的决策。这一迭代过程可根据用户反馈和偏好为产品的发展奠定基础，从而实现持续改进。

举个简单的例子来说明 A/B 测试是如何进行的，假设我们在一个假定的 SaaS 应用程序中进行了 A/B 测试，以比较定价页面的两种变化。

• 版本 A 着重强调按月订购，预付费用较低。
• 版本 B 强调以折扣价按年订购。 \

经过两周的测试，B 版显示转换率提高了 20%，年度用户流失率降低了 15%。因此，我们采用了 B 版中的更改，从而显著提高了整体收入和客户保留率。

用户反馈整合

定量数据是重量级的，但如果将定性见解融入其中，定量数据就会变得更有深度。积极将用户反馈纳入分析中是一项任务。花点时间回顾一下如何做到这一点。

收集反馈意见的方法	优点	缺点	最适合
调查和问卷	结构化见解 定量数据	答复率低 背景有限	一般反馈
应用内反馈表	捕捉即时反馈	可能会干扰用户体验 仅限于应用内互动	实时洞察
社交媒体监听	把握公众情绪	对讨论的控制有限 与主题无关的噪音	品牌认知
客户支持互动	直接洞察用户问题	仅限于面临问题的用户 偏向负反馈	问题的解决
用户分析和行为分析	观察用户的实际操作	仅限于行为数据 缺乏行动背后的背景	了解用户互动
净促进者得分 (NPS) 调查	衡量用户总体满意度	简约	高级满意度跟踪
客户访谈和焦点小组	深入的定性分析	资源密集型 样本量小	了解用户的细微观点

无论是通过调查、访谈，还是关注社交媒体上的讨论，这些工具都能为您提供用户情感的全貌。这是一种美妙的共生关系--硬数据与用户故事携手合作，让您的决策过程更加丰富。

不要拖到产品不再需要分析 🙃

总而言之，要成为产品分析的专家，需要精心策划、以用户为中心的心态和不断改进的决心。明确目标、利用先进的分析技术、重视用户反馈，这些都是推动决策的关键因素，也是提升用户体验的关键因素。

说到留住用户，通过细分和前瞻性策略分析留存率是建立忠诚度的真正有效手段。实时反馈工具，如深入客户支持聊天室和进行 NPS 调查，可为快速解决问题提供直接见解，并随时了解满意度水平。

这一切都与保持灵活性、创建动态反馈回路以及领先一步了解用户下一步的期望有关。融入这些做法，你就会发现，在竞争激烈的市场中，你的产品开发决策不仅能跟上用户的步伐，还能不断超越用户的期望。