Tarkvaratoodete analüüsi parimad praktikad

Intro

Tooteanalüüs on tootearenduse arukate otsuste tegemise võti. Ettevõtted teevad kõvasti tööd, et luua funktsioone, mis hoiavad kasutajaid kaasatuna. Kuid tuleb veenduda, et need funktsioonid vastavad tegelikult kasutajate vajadustele. Just see ongi tooteanalüütika eesmärk. See aitab luua tooteid, mida kasutajad tõeliselt armastavad ja mis on pikemas perspektiivis kasulikud.

Kui teil on toode, mida analüütikaga kütta või olete lihtsalt uudishimulik selle valdkonna suhtes, lugege edasi, et leida praktilisi nõuandeid ja strateegiaid, kuidas toote hindamisel silma paista.

Tõhusa tooteanalüütika seadistamine koos KPI-dega

Erinevate toodete hulgas ebaõnnestub 14% tarkvaraprojektidest täielikult. See tähendab, et nad ei jää mitte ainult eelarvest või ajakavast välja, vaid täiesti elust välja. Seepärast tasub tooteanalüüsi rakendada võimalikult varakult, et vältida selliseid surmavaid tagajärgi.

Kristallselged eesmärgid ja peamised tulemusnäitajad (KPI) on tipptasemel tooteandmete analüüsi alus. Enne kui hakkate andmetes ujuma, võtke hetkeks aega, et täpsustada, milline näeb teie toote edu välja...

Okei, ujuda!

Allikas

KPId, millele peate keskenduma, sõltuvad kahtlemata teie ettevõttest. Kuid kui tegemist on SaaS-rakendustega, on need peamised KPId, millega tootejuhtimise meeskond peaks tegelema:

• Klientide säilitamise määr (CRR): See näitaja määrab platvormi võime hoida olemasolevaid kliente ja panna neid rakendust üha uuesti ja uuesti kasutama. Tavaliselt peetakse seda osa toote lahutamatuks mõõdikuks.
• Net Promoter Score (NPS): Siin püüab tootemeeskond määratleda, kui tõenäoline on, et kasutaja soovitab oma sõpradele või kolleegidele, ja hindab suusõnalise suhtlemise potentsiaali.
• Klientide äravahetamise määr: See näitab nende kasutajate arvu, kes lõpetasid platvormi kasutamise mis tahes põhjusel. Nende andmete kogumine kõlab lihtsa ülesandena - jätke lihtsalt küsimustik igale tellimusest loobunud kasutajale või järelkontrolli e-kiri. Kuid selle määra parandamisel on palju võimalusi. Näiteks saate rakendada prognoosivat analüüsi - AI-vahendid parema sisuturunduse jaoks tulevad kasuks.
• Kliendi eluaegne väärtus (CLTV): Lihtne valem võimaldab tootemeeskonnal välja selgitada, kui palju tulu saab ettevõte teenida ühelt kasutajalt alates esimesest käivitamisest kuni viimase välja logimiseni. Nende andmete edasisel kasutamisel on võimalikult lai valik, nii et taevas on piir.
• Igakuiselt korduv tulu (MRR): Mõõdik ütleb iseenda eest. See aitab ettevõttel planeerida tulusid, finantse ja eelarveid, et rahastada uusi funktsioone ja muuta toode veelgi mugavamaks ja funktsionaalsemaks.

See ei ole täielik nimekiri tootemeeskonna mõõdikutest, vaid mõned üldised asjad, mis annavad teile aimu. Neid kasutades saate olla kindel, et kogutud andmed ei ole lihtsalt üleujutus - see on sihipärane andmevoog, mis paneb aluse mõttekale analüüsile.

Samuti saate valida analüütilisi vahendeid, mis sobivad teie vajadustele, tagades, et need lähevad teie eesmärkidega sammu. Mõned neist juhivad teid kogu seadistamise käigus ja te ei pea iga mõõdikut käsitsi sisestama.

Turul on hulgaliselt erinevaid tooteanalüüsi vahendeid, kuid mõned neist paistavad silma kui kõige usaldusväärsemad ja laialdaselt kasutatavad: Amplitude, Mixpanel ja Google Analytics.

Andmete kogumine ja kvaliteet

Selleks, et teie analüütika oleks tugev, on vaja parimaid andmeid. Te peate looma kindlad andmekogumisprotsessid. Kontrollige ja puhastage oma andmeid regulaarselt, et vabaneda vigadest. Pidage meeles, et asi ei ole selles, et teil oleks tonnide viisi andmeid - rohkem ei ole alati parem.

Püüdke koguda teavet, mis on täpne ja kasulik. Niisiis, siin on reeglid, kuidas seda teha:

1. Rakendage automaatseid kontrolle andmete kvaliteedi pidevaks jälgimiseks reaalajas, et hoida need täpsed ja usaldusväärsed.
2. Tutvuge täiustatud analüüsimeetoditega, nagu kohortanalüüs, prognoosiv modelleerimine ja anomaaliate tuvastamine, et saada oma andmetest sügavamaid teadmisi.
3. Edendada koostööd toote-, arendus- ja andmetöötlusmeeskondade vahel, et luua ühine nägemus andmete haldamisest ja kvaliteedi tagamisest.
4. Integreerige reaalajas kasutajate tagasiside andmeanalüüsi, kasutades loomulikku keeletöötlust ja tunnetusanalüüsi, et saada rikkalikumat teavet.
5. Täiustage A/B-testimist täiustatud statistiliste meetoditega, nagu Bayesi analüüs ja mitmemõõtmeline testimine, et saada täpsemaid ja nüansirikkamaid tulemusi. \

Need sammud tagavad, et te ei kogu mitte lihtsalt andmeid, vaid täpselt seda, mida te vajate. See avab võimaluse teha tõeliselt andmepõhiseid otsuseid.

Kasutajate segmenteerimine

Kasutajate segmenteerimine toimib nagu suurendusklaas, mis annab teile parema ülevaate erinevatest kasutajakäitumistest. Määrates kindlaks olulised segmendid - olgu need siis demograafilised andmed, käitumismustrid või kasutaja eelistused - avate kuldkaevanduse. Kasutajakeskne lähenemine annab tooni tulevastele tootesisesetele sisuturundusstrateegiatele ja akquisitsioonikampaaniatele.

Allikas

Kui te mõistate põhjalikult, kuidas segmendid ja nende vajadused erinevad, saavad teie tooteotsused ja -strateegiad olla laser-kesksed ja täpsemad.

Konversioonisünni analüüs

Mõelge konversioonisahtratest kui teie kasutajate suhtluse teekaardist. Kui jaotate iga etapi teadvustamisest kuni konversioonini, siis avastate kitsaskohad ja sillutate teed sujuvamale kasutaja teekonnale. See süstemaatiline lähenemine ei ole ainult kasutajate ligimeelitamine, vaid ka nende hõlbus juhtimine läbi teie toote, kaasatuse suurendamine ja konversioonimäära suurendamine.

Allikas

Lihtne näide lehtersoonest võib välja näha nii:

• Teadlikkus: Kasutajad avastavad teie veebisaidi esmalt reklaamide või otsingutulemuste kaudu.
• Registreerimisleht: Seejärel suunatakse nad spetsiaalsele registreerimislehele, kus nad esitavad oma nime ja e-posti aadressi.
• Kinnitusleht: Pärast "Registreeru" vajutamist jõuavad nad kinnituse lehele, kus neid tänatakse registreerumise eest.
• Kinnitus e-kiri: Järgnevalt saavad nad kinnituse e-kirja, milles palutakse neil klõpsata lingile.
• Tellimus kinnitatud: Need, kes seda teevad, on edukalt tellitud.

Jälgides iga sammu, saate kindlaks teha, kus kasutajad katkestavad ja optimeerida protsessi, et suurendada registreerumise määra, tagades sujuvama kasutaja teekonna teadvustamisest konversioonini.

Säilitamise analüüs

Kasutajate hoidmine on sama oluline kui nende hankimine. Tegelikult on kasutajate hoidmine parim viis äri kasvatamiseks. Tehke kindlaks kasutajate lahkumist mõjutavad mustrid ja tegurid. Rakendage nende teadmistega varustatud sihipäraseid strateegiaid kasutajate lojaalsuse suurendamiseks. Te võidate, kui mõistate, mis paneb kasutajaid ikka ja jälle tagasi tulema.

Kui võtame taas näiteks SaaS-toote, siis on abiks järgmised nõuanded:

1. Kaardistage sisseelamisperiood, luues sujuv ja intuitiivne voog.
2. Kasutage järkjärgulist profileerimist, et koguda olulist teavet kasutajate kohta järk-järgult, vähendades hõõrdumist.
3. Käivitage sihipäraseid kampaaniaid, et harida ja julgustada kasutajaid uurima ja kasutusele võtma alakasutatud funktsioone.
4. Paku rakendusesiseseid õpetusi, tööriistade näpunäiteid ja abiosasid, et juhendada kasutajaid ja tutvustada täiustatud funktsioonide väärtust.
5. Võimaldage kasutajatel jälgida oma tegevust ja saavutusi toote raames.

A/B testimine ja eksperimenteerimine

A/B-testimine on tooteanalüütika laboratoorium, mis võimaldab teil katsetada funktsioone ja koguda andmeid kasutajate eelistuste kohta. Rakendage kontrollitud eksperimente, et võrrelda variante ja teha andmepõhiseid otsuseid. See iteratiivne protsess loob aluse teie toote arengule kasutajate tagasiside ja eelistuste põhjal, mis viib pideva täiustamiseni.

Et teha lihtne näide sellest, kuidas A/B-teste tehakse, oletame, et viisime läbi A/B-testi hüpoteetilises SaaS-rakenduses, et võrrelda hinnakujunduslehe kahte varianti.

• Versioon A tõstis esile igakuise tellimuse madalama ettemaksuga.
• Versioon B rõhutas aastase tellimuse soodushinnaga. \

Pärast kahe nädala pikkust testimist näitas versioon B 20% suuremat konversioonimäära ja 15% väiksemat voolavust aastaste tellijate seas. Selle tulemusena võtsime B-versiooni muudatused üle, mis tõi kaasa märkimisväärse paranemise üldises tulus ja kliendipidamises.

Kasutajate tagasiside integreerimine

Kvantitatiivsed andmed on raskekaalulised, kuid need omandavad tõsist sügavust, kui lisate neile kvalitatiivseid teadmisi. Tehke endale ülesandeks kasutajate tagasiside aktiivne kaasamine oma analüüsi. Võtke hetkeks aega, et vaadata, kuidas täpselt seda teha.

Tagasiside kogumise meetod	Plussid	Miinused	Sobib kõige paremini
Küsitlused ja küsimustikud	Struktureeritud arusaamad Kvantitatiivsed andmed	Madalad vastamismäärad Piiratud kontekst	Üldine tagasiside
Rakendusesisesed tagasiside vormid	Võtab hetke tagasiside	Võib katkestada kasutajakogemuse Piiratud rakendusesisese suhtlusega	Reaalajas ülevaateid
Sotsiaalmeedia kuulamine	Püüab avalikkuse meeleolu	Piiratud kontroll arutelude üle Müra mitteseotud teemadest	Brändi tajumine
Klienditoe interaktsioonid	Otsene ülevaade kasutajate probleemidest	Piiratud kasutajate probleemidega Negatiivse tagasiside eelistamine	Probleemi lahendamine
Kasutaja analüüs ja käitumise analüüs	Jälgib kasutaja tegelikke tegevusi	Piiratud käitumisandmetega Puudub kontekst meetmete taga	Kasutaja interaktsiooni mõistmine
Net Promoter Score (NPS) uuringud	Mõõdab üldist kasutajate rahulolu	Lihtsustatud	Kõrgetasemeline rahulolu jälgimine
Klientide intervjuud ja fookusgrupid	Sõltumatu kvalitatiivne ülevaade	Ressursimahukas Väike valim	Nüanssideeritud kasutajaperspektiivide mõistmine

Need vahendid annavad teile täieliku pildi kasutajate meeleoludest, olgu see siis küsitluste, intervjuude või sotsiaalmeedia jutuajamiste jälgimise kaudu. See on ilus sümbioos - kõvad andmed töötavad käsikäes kasutajate lugudega, mis muudab teie otsustusprotsessi palju rikkamaks.

Ärge viivitage, kuni teie tooted ei vaja enam analüütikat 🙃

Kokkuvõtteks võib öelda, et tooteanalüütika professionaaliks saamine nõuab hoolikat planeerimist, kasutajakeskset mõtteviisi ja pühendumust alati paremaks saada. Eesmärkide selge määratlemine, täiustatud analüütika kasutamine ja kasutajate tagasiside arvestamine on võtmetegurid, mis aitavad teha otsuseid, mis on olulised ja tõstavad kasutajakogemust.

Kui tegemist on kasutajate köitsena hoidmisega, siis on kliendipidamise analüüs segmenteerimise ja ennetavate strateegiate abil tõeliselt tõhus abivahend lojaalsuse suurendamiseks. Reaalajas tagasisidevahendid, nagu klienditoe vestlustesse sukeldumine ja NPS-küsitluste käivitamine, annavad otseseid teadmisi probleemide kiireks lahendamiseks ja hoiavad silma peal rahulolu tasemel.

Küsimus on selles, kuidas jääda paindlikuks, luua dünaamilisi tagasisideahelaid ja olla sammu võrra ees sellest, mida kasutajad järgmisena ootavad. Nende tavade ühendamisel näete, et teie tootearendusotsused ei ole mitte ainult sammu pidavad, vaid ületavad pidevalt kasutajate ootusi konkureerival turul.