Ohjelmistotuotteiden analytiikan parhaat käytännöt

Intro

Tuoteanalytiikka on avain älykkääseen päätöksentekoon tuotekehityksessä. Yritykset tekevät kovasti töitä luodakseen ominaisuuksia, jotka pitävät käyttäjät sitoutuneina. On kuitenkin varmistettava, että nämä ominaisuudet todella vastaavat käyttäjien tarpeita. Juuri siihen tuoteanalytiikalla pyritään ensisijaisesti. Se auttaa rakentamaan tuotteita, joita käyttäjät todella rakastavat ja pitävät hyödyllisinä pitkällä aikavälillä.

Jos sinulla on tuote, jota sinun on tarkoitus tankata analytiikan avulla, tai olet vain utelias alasta, lue tästä eteenpäin ja tutustu käytännön vinkkeihin ja strategioihin, joiden avulla voit loistaa tuotearvioinneissa.

Tehokkaan tuoteanalytiikan määrittäminen KPI:iden avulla

Erilaisten tuotteiden joukossa 14 prosenttia ohjelmistoprojekteista epäonnistuu kokonaan. Se tarkoittaa, että ne eivät jää vain budjetin tai aikataulun ulkopuolelle, vaan ne jäävät täysin elinkautisiksi. Siksi tuoteanalytiikka kannattaa ottaa käyttöön mahdollisimman varhaisessa vaiheessa, jotta tällaisilta tappavilta seurauksilta vältytään.

Kristallinkirkkaat tavoitteet ja keskeiset suorituskykyindikaattorit (KPI) ovat perusta huippuluokan tuotetietoanalytiikalle. Ennen kuin alat uida datassa, ota hetki aikaa ja määrittele, miltä menestys näyttää tuotteesi kannalta....

Okei, ui!

Lähde

KPI:t, joihin sinun on keskityttävä, vaihtelevat yrityksestäsi riippuen, siitä ei ole epäilystäkään. Mutta kun kyse on SaaS-sovelluksista, nämä ovat keskeisiä KPI:itä, joista tuotehallintatiimin tulisi huolehtia:

• Asiakkaiden pysyvyysaste (CRR): Tämä mittari määrittää alustan kyvyn pitää nykyiset asiakkaat ja saada heidät käyttämään sovellusta yhä uudelleen. Yleensä tätä osaa pidetään tuotteen olennaisena mittarina.
• Net Promoter Score (NPS): Tässä tuotetiimi pyrkii määrittelemään, kuinka todennäköisesti käyttäjä suosittelee ystävilleen tai kollegoilleen, ja arvioi suusanallisen suosittelun potentiaalia.
• Asiakkaiden vaihtuvuus: Tämä kertoo niiden käyttäjien määrän, jotka ovat lopettaneet alustan käytön jostain syystä. Näiden tietojen kerääminen kuulostaa yksinkertaiselta tehtävältä - jätä kyselylomake kaikille tilauksen lopettaneille käyttäjille tai lähetä seurantasähköposti. Mutta tämän osuuden parantamiseen on paljon vaihtoehtoja. Kuten voit toteuttaa ennakoivan analyysin - tekoälytyökalut parempaan sisältömarkkinointiin tulevat tarpeeseen.
• Asiakkaan elinkaariarvo (CLTV): Yksinkertaisen kaavan avulla tuotetiimi voi selvittää, kuinka paljon tuloja yritys voi saada yhdestä käyttäjästä ensimmäisestä käynnistyksestä viimeiseen uloskirjautumiseen. Tämän tiedon jatkokäyttö on mahdollisimman laaja, joten taivas on rajana.
• Kuukausittain toistuvat tulot (MRR): Tämä mittari kertoo itsestään. Se auttaa yritystä suunnittelemaan tuloja, taloutta ja budjetteja, jotta voidaan rahoittaa uusia ominaisuuksia ja tehdä tuotteesta entistäkin kätevämpi ja toimivampi.

Se ei ole täydellinen luettelo tuotetiimin mittareista, mutta joitakin yleisiä asioita, jotka antavat sinulle tuntumaa. Niiden avulla voit olla varma, että keräämäsi tiedot eivät ole pelkkää tulvaa - ne ovat kohdennettua virtaa, joka luo pohjan mielekkäälle analyysille.

Voit myös valita analyysityökalut, jotka sopivat tarpeisiisi, ja varmistaa, että ne kulkevat tavoitteidesi mukaisesti. Jotkin niistä opastavat sinua koko asennuksen ajan, eikä sinun tarvitse lisätä jokaista mittaria manuaalisesti.

Markkinoilla on valtavasti erilaisia tuoteanalyysityökaluja, mutta jotkut niistä ovat kuitenkin luotettavimpia ja laajimmin käytettyjä: Amplitude, Mixpanel ja Google Analytics.

Tietojen keruu ja laatu

Jotta analytiikka olisi vahvaa, kaikki on kiinni parhaista tiedoista. Sinun on luotava vankat tiedonkeruuprosessit. Tarkista ja puhdista tietosi säännöllisesti, jotta pääset eroon virheistä. Muista, että kyse ei ole siitä, että sinulla on valtavasti dataa - enemmän ei ole aina parempi.

Yritä kerätä tietoa, joka on täsmällistä ja hyödyllistä. Tässä ovat siis säännöt, joiden avulla se onnistuu:

1. Ota käyttöön automaattisia tarkistuksia, joilla tietojen laatua seurataan jatkuvasti ja reaaliaikaisesti, jotta ne pysyvät tarkkoina ja luotettavina.
2. Tutustu kehittyneisiin analyysitekniikoihin, kuten kohorttianalyysiin, ennakoivaan mallintamiseen ja poikkeavuuksien havaitsemiseen, jotta voit saada tiedoistasi syvällisempää tietoa.
3. Edistää tuote-, suunnittelu- ja datatiimien välistä yhteistyötä yhteisen näkemyksen luomiseksi tiedonhallinnasta ja laadunvarmistuksesta.
4. Integroi reaaliaikainen käyttäjäpalaute data-analyysiin hyödyntämällä luonnollisen kielen käsittelyä ja tunneanalyysiä, jotta saat rikkaampia tietoja.
5. Paranna A/B-testausta kehittyneillä tilastollisilla menetelmillä, kuten Bayesin analyysillä ja monimuuttujaisella testauksella, tarkempien ja vivahteikkaampien tulosten saamiseksi. \

Näiden vaiheiden avulla varmistat, ettet kerää vain tietoja, vaan juuri niitä, joita tarvitset. Se avaa mahdollisuuden tehdä aidosti tietoon perustuvia päätöksiä.

Käyttäjien segmentointi

Käyttäjien segmentointi toimii kuin suurennuslasi, jonka avulla voit tarkastella tarkemmin erilaisia käyttäjien käyttäytymismalleja. Määrittelemällä merkitykselliset segmentit - olivatpa ne sitten demografisia tietoja, käyttäytymismalleja tai käyttäjien mieltymyksiä - voit avata oivallusten kultakaivoksen. Käyttäjäkeskeinen lähestymistapa antaa suuntaa tuleville tuotekohtaisille sisältömarkkinointistrategioille ja hankintakampanjoille.

Lähde

Kun ymmärrät tarkemmin, miten segmentit ja niiden tarpeet eroavat toisistaan, tuotepäätöksistäsi ja -strategioistasi tulee laserpainotteisempia ja täsmällisempiä.

Konversiosuppilon analyysi

Ajattele konversiosuppiloita käyttäjän vuorovaikutuksen etenemissuunnitelmana. Jaottele kukin vaihe tietoisuudesta konversioon, niin huomaat pullonkaulat ja tasoitat tietä sujuvammalle käyttäjämatkalle. Tämä systemaattinen lähestymistapa ei ole vain käyttäjien houkuttelemista, vaan heidän ohjaamistaan tuotteen läpi helposti, sitoutumisen lisäämistä ja konversiolukujen nostamista.

Lähde

Yksinkertainen esimerkki suppilosta voi näyttää seuraavalta:

• Tietoisuus: Käyttäjät löytävät verkkosivustosi ensin mainosten tai hakutulosten kautta.
• Ilmoittautumissivu: Heidät ohjataan ilmoittautumissivulle, jossa he antavat nimensä ja sähköpostinsa.
• Vahvistussivu: Kun he ovat painaneet "Rekisteröidy", he laskeutuvat vahvistussivulle, jossa heitä kiitetään rekisteröitymisestä.
• Vahvistussähköposti: Seuraavaksi he saavat vahvistussähköpostin, jossa heitä pyydetään napsauttamaan linkkiä.
• Tilaus vahvistettu: Ne, jotka tekevät tilauksen, ovat menestyksekkäästi rekisteröityneet.

Seuraamalla jokaista vaihetta voit tunnistaa, missä vaiheessa käyttäjät keskeyttävät, ja optimoida prosessin lisäämällä rekisteröitymisprosenttia, jolloin varmistat, että käyttäjän matka tietoisuudesta konversioon on sujuvampi.

Säilyttämisanalyysi

Käyttäjien säilyttäminen on yhtä tärkeää kuin heidän hankkimisensa. Itse asiassa käyttäjien säilyttäminen on paras tapa kasvattaa liiketoimintaa. Tunnista käyttäjien vaihtuvuuteen vaikuttavat mallit ja tekijät. Toteuta tämän tiedon avulla kohdennettuja strategioita käyttäjäuskollisuuden lisäämiseksi. Voitat, kun ymmärrät, mikä saa käyttäjät palaamaan takaisin yhä uudelleen.

Jos esimerkkinä on jälleen SaaS-tuote, seuraavat vinkit auttavat:

1. Suunnittele palveluun tulon vaiheet ja rakenna sujuva ja intuitiivinen kulku.
2. Käytä progressiivista profilointia kerätäksesi olennaiset käyttäjätiedot vähitellen ja vähentäessäsi kitkaa.
3. Käynnistetään kohdennettuja kampanjoita, joilla koulutetaan ja kannustetaan käyttäjiä tutkimaan ja ottamaan käyttöön vajaakäytössä olevia ominaisuuksia.
4. Tarjoa sovelluksen sisäisiä opetusohjelmia, työkaluvihjeitä ja ohjeosioita, jotka opastavat käyttäjiä ja esittelevät kehittyneiden ominaisuuksien arvoa.
5. Anna käyttäjille mahdollisuus seurata omaa sitoutumistaan ja saavutuksiaan tuotteessa.

A/B-testaus ja kokeilut

A/B-testaus on tuoteanalytiikan laboratorio, jonka avulla voit kokeilla ominaisuuksia ja kerätä tietoja käyttäjien mieltymyksistä. Toteuta kontrolloituja kokeita, jotta voit vertailla variaatioita ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä. Tämä iteratiivinen prosessi luo pohjan tuotteesi kehittymiselle käyttäjien palautteen ja mieltymysten perusteella, mikä johtaa jatkuvaan parantamiseen.

Yksinkertaisen esimerkin antamiseksi siitä, miten A/B-testit suoritetaan, oletetaan, että teemme A/B-testin hypoteettisessa SaaS-sovelluksessa vertaillaksemme kahta hinnoittelusivun variaatiota.

• Versiossa A korostettiin kuukausitilausta, jonka ennakkokustannukset olivat alhaisemmat.
• Versio B korosti vuositilausta alennetulla hinnalla. \

Kun testiä oli suoritettu kahden viikon ajan, versio B osoitti 20 prosentin kasvua konversioluvuissa ja 15 prosentin vähenemistä vuositilaajien vaihtuvuudessa. Tämän seurauksena otimme käyttöön version B muutokset, mikä johti huomattavaan parannukseen kokonaistuloissa ja asiakaspysyvyydessä.

Käyttäjäpalautteen integrointi

Kvantitatiiviset tiedot ovat raskas painoarvo, mutta ne saavat lisää syvyyttä, kun niihin yhdistetään kvalitatiivisia tietoja. Ota tavoitteeksesi sisällyttää käyttäjäpalaute aktiivisesti analytiikkaasi. Tutustu hetki siihen, miten tarkalleen ottaen voit tehdä sen.

Palautteen keruumenetelmä	Plussaa	Miinukset	Sopii parhaiten
Kyselyt ja kyselylomakkeet	Strukturoidut oivallukset Määrälliset tiedot	Alhainen vastausprosentti Rajoitettu konteksti	Yleistä palautetta
Sovelluksen sisäiset palautelomakkeet	Ottaa talteen hetken palautteen	Saattaa keskeyttää käyttäjäkokemuksen Rajoitettu sovelluksen sisäiseen vuorovaikutukseen	Reaaliaikaiset näkemykset
Sosiaalisen median kuuntelu	Kaappaa yleisen mielipiteen	Keskustelujen rajallinen valvonta Aiheeseen liittymättömistä aiheista aiheutuva melu	Brändin tunnettuus
Asiakastuen vuorovaikutus	Suora näkemys käyttäjien ongelmista	Rajoittuu käyttäjiin, joilla on ongelmia Negatiivisen palautteen ennakkoasenne	Ongelmanratkaisu
Käyttäjien analytiikka ja käyttäytymisen analysointi	Tarkkailee käyttäjän todellisia toimia	Rajoittuu käyttäytymistietoihin Toimien taustalta puuttuu konteksti	Käyttäjien vuorovaikutuksen ymmärtäminen
Net Promoter Score (NPS) -tutkimukset	Mittaa yleistä käyttäjätyytyväisyyttä	Yksinkertainen	Korkean tason tyytyväisyyden seuranta
Asiakashaastattelut ja fokusryhmät	Riippumattomat laadulliset näkemykset	Resurssi-intensiivinen Pieni otoskoko	Vivahteikkaiden käyttäjänäkökulmien ymmärtäminen

Nämä työkalut antavat kokonaiskuvan käyttäjien mielipiteistä, olipa kyse sitten kyselyistä, haastatteluista tai sosiaalisen median keskustelujen seuraamisesta. Se on kaunis symbioosi - kova data toimii käsi kädessä käyttäjätarinoiden kanssa, mikä rikastuttaa päätöksentekoprosessiasi huomattavasti.

Älä viivyttele, kunnes tuotteesi eivät enää tarvitse analytiikkaa 🙃

Yhteenvetona voidaan todeta, että tuoteanalytiikan ammattilaiseksi tuleminen edellyttää huolellista suunnittelua, käyttäjäkeskeistä ajattelutapaa ja sitoutumista aina parempaan. Tavoitteiden selkeä määrittely, kehittyneen analytiikan hyödyntäminen ja käyttäjäpalautteen painottaminen ovat avaintekijöitä, jotka ohjaavat päätöksiä, joilla on merkitystä ja jotka parantavat käyttäjäkokemuksia.

Kun on kyse käyttäjien sitouttamisesta, säilyttämisen analysointi segmentoinnin ja ennakoivien strategioiden avulla on todella tehokas apu uskollisuuden rakentamisessa. Reaaliaikaiset palautetyökalut, kuten asiakastukikeskustelut ja NPS-kyselyt, tarjoavat suoraa tietoa ongelmien nopeaa korjaamista varten ja pitävät silmällä tyytyväisyyden tasoa.

Tärkeintä on pysyä ketteränä, luoda dynaamisia palautesilmukoita ja pysyä askeleen edellä siitä, mitä käyttäjät odottavat seuraavaksi. Jos yhdistät nämä käytännöt, tuotekehityspäätöksesi eivät vain pysy mukana, vaan ylittävät johdonmukaisesti käyttäjien odotukset kilpailluilla markkinoilla.