Beste praksis for analyse av programvareprodukter

Introduksjon

Produktanalyse er nøkkelen til smarte beslutninger innen produktutvikling. Bedrifter jobber hardt for å skape funksjoner som engasjerer brukerne. Men du må sørge for at disse funksjonene faktisk oppfyller brukernes behov. Det er nettopp det som er målet med produktanalyse. Den bidrar til å skape produkter som brukerne virkelig elsker og finner nyttige på lang sikt.

Hvis du har et produkt som du ønsker å bruke analytics til å utvikle, eller hvis du bare er nysgjerrig på fagfeltet, kan du lese videre for å finne praktiske tips og strategier for å utmerke deg i produktvurderinger.

Sette opp effektive produktanalyser med KPI-er

Blant de mange forskjellige produktene mislykkes 14 % av programvareprosjektene fullstendig. Det betyr at de ikke bare overskrider budsjettet eller tidsrammen, men at de er helt ute av livet. Derfor er produktanalyse verdt å implementere så tidlig som mulig for å unngå slike fatale konsekvenser.

Å ha krystallklare mål og nøkkelindikatorer (KPI-er) er grunnlaget for førsteklasses produktdataanalyse. Før du begynner å svømme i data, bør du ta deg tid til å definere hva som skal til for at produktet ditt skal lykkes...

Ok, svøm!

Kilde

Det er ingen tvil om at KPI-ene du må fokusere på, vil variere fra bedrift til bedrift. Men når det gjelder SaaS-applikasjoner, er dette de viktigste KPI-ene som produktledelsen bør fokusere på:

• Kundefastholdelsesgrad (CRR): Denne beregningen definerer plattformens evne til å holde på eksisterende kunder og få dem til å bruke appen igjen og igjen. Vanligvis regnes denne delen som en integrert del av produktet.
• Net Promoter Score (NPS): Her forsøker produktteamet å definere sannsynligheten for at brukeren vil anbefale produktet til venner eller kolleger, og evaluerer potensialet for word-of-mouth.
• Frafall av kunder: Dette angir antall brukere som har sluttet å bruke plattformen av en eller annen grunn. Det høres ut som en enkel oppgave å samle inn disse dataene - det er bare å sende et spørreskjema eller en oppfølgings-e-post til brukere som melder seg ut. Men det finnes mange muligheter for å forbedre denne frekvensen. Du kan for eksempel ta i bruk prediktiv analyse - AI-verktøy for bedre innholdsmarkedsføring vil komme godt med.
• Customer Lifetime Value (CLTV): En enkel formel gjør det mulig for produktteamet å finne ut hvor store inntekter virksomheten kan generere fra en enkelt bruker fra første lansering til siste utlogging. Bruken av disse dataene er så bred som mulig, så det er bare fantasien som setter grenser.
• Månedlig tilbakevendende omsetning (MRR): Tallet taler for seg selv. Det hjelper bedriften med å planlegge inntekter, økonomi og budsjetter for å finansiere nye funksjoner og gjøre produktet enda mer praktisk og funksjonelt.

Dette er ikke en komplett liste over måleparametere for et produktteam, men noen av de vanligste for å gi deg en pekepinn. Ved å bruke dem kan du være sikker på at dataene du samler inn, ikke bare er en flom - det er en fokusert strøm som legger grunnlaget for en meningsfull analyse.

Du kan også velge analyseverktøy som er tilpasset dine behov, og sørge for at de er i tråd med målene dine. Noen av verktøyene veileder deg gjennom hele oppsettet, slik at du slipper å legge inn hver eneste måling manuelt.

Det finnes mange forskjellige produktanalyseverktøy på markedet, men noen av dem skiller seg ut som de mest pålitelige og mest brukte: Amplitude, Mixpanel og Google Analytics.

Datainnsamling og kvalitet

For å gjøre analysene dine sterke, handler det om å ha de beste dataene. Du må sette opp solide prosesser for datainnsamling. Kontroller og rens dataene jevnlig for å bli kvitt eventuelle feil. Husk at det ikke handler om å ha massevis av data - mer er ikke alltid bedre.

Prøv å samle informasjon som er presis og nyttig. Her er reglene for å få det til:

1. Implementer automatiserte kontroller for kontinuerlig overvåking av datakvaliteten i sanntid for å sikre at dataene er nøyaktige og pålitelige.
2. Utforsk avanserte analyseteknikker, som kohortanalyse, prediktiv modellering og avviksdeteksjon, for å få dypere innsikt i dataene dine.
3. Fremme samarbeid mellom produkt-, ingeniør- og datateamene for å skape en felles visjon for datastyring og kvalitetssikring.
4. Integrer tilbakemeldinger fra brukerne i sanntid i dataanalysen ved hjelp av naturlig språkbehandling og sentimentanalyse for å få bedre innsikt.
5. Forbedre A/B-testing med avanserte statistiske metoder som Bayes-analyse og multivariat testing for mer nøyaktige og nyanserte resultater. \

Disse trinnene sørger for at du ikke bare samler inn data, men nøyaktig det du trenger. Det gir deg muligheten til å ta virkelig datadrevne beslutninger.

Segmentering av brukere

Brukersegmentering fungerer som et forstørrelsesglass som gir deg en nærmere titt på ulike typer brukeratferd. Ved å identifisere meningsfulle segmenter - det være seg demografi, atferdsmønstre eller brukerpreferanser - åpner du en gullgruve av innsikt. En brukersentrert tilnærming vil være retningsgivende for fremtidige strategier for innholdsmarkedsføring og akkvisisjonskampanjer.

Kilde

Med en nyansert forståelse av hvordan segmentene og behovene deres skiller seg fra hverandre, blir produktbeslutninger og -strategier mer presise og fokuserte.

Analyse av konverteringstrakten

Tenk på konverteringstrakter som et veikart for brukerinteraksjon. Ved å dele opp hvert trinn, fra bevissthet til konvertering, vil du oppdage flaskehalsene og legge til rette for en smidigere brukerreise. Denne systematiske tilnærmingen handler ikke bare om å tiltrekke seg brukere, men også om å lede dem enkelt gjennom produktet, øke engasjementet og øke konverteringsraten.

Kilde

Et enkelt eksempel på en trakt kan se slik ut:

• Bevissthet: Brukerne oppdager nettstedet ditt gjennom annonser eller søkeresultater.
• Registreringsside: De blir deretter sendt til en egen registreringsside der de oppgir navn og e-postadresse.
• Bekreftelsesside: Etter at de har trykket på "Registrer deg", lander de på en bekreftelsesside der de blir takket for at de har registrert seg.
• E-postbekreftelse: Deretter mottar de en bekreftelses-e-post der de blir bedt om å klikke på en lenke.
• Abonnementet er bekreftet: De som gjør det, er bekreftet påmeldt.

Ved å spore hvert enkelt trinn kan du identifisere hvor brukerne faller fra og optimalisere prosessen for å øke påmeldingsfrekvensen og sikre en smidigere brukerreise fra bevisstgjøring til konvertering.

Analyse av fastholdelse

Det er like viktig å holde på brukerne som å skaffe dem. Å holde på brukerne er faktisk den beste måten å skape vekst på. Identifiser mønstre og faktorer som påvirker brukerfrafallet. Med denne kunnskapen kan du iverksette målrettede strategier for å øke brukerlojaliteten. Du vinner når du forstår hva som får brukerne til å komme tilbake igjen og igjen.

Hvis vi igjen tar et SaaS-produkt som eksempel, vil følgende tips være til hjelp:

1. Kartlegg onboarding-reisen og bygg opp en smidig og intuitiv flyt.
2. Bruk progressiv profilering til å samle inn viktig brukerinformasjon gradvis, noe som reduserer friksjonen.
3. Lansere målrettede kampanjer for å lære opp og oppmuntre brukerne til å utforske og ta i bruk underutnyttede funksjoner.
4. Tilby veiledninger, verktøytips og hjelpeseksjoner i appen for å veilede brukerne og vise verdien av avanserte funksjoner.
5. Gi brukerne mulighet til å spore sitt eget engasjement og sine egne prestasjoner i produktet.

A/B-testing og eksperimentering

A/B-testing er produktanalysens laboratorium, der du kan eksperimentere med funksjoner og samle inn data om brukernes preferanser. Gjennomfør kontrollerte eksperimenter for å sammenligne variasjoner og ta datadrevne beslutninger. Denne iterative prosessen legger grunnlaget for produktutvikling basert på brukernes tilbakemeldinger og preferanser, noe som fører til kontinuerlige forbedringer.

For å gi et enkelt eksempel på hvordan A/B-tester utføres, kan vi anta at vi har gjennomført en A/B-test i en hypotetisk SaaS-applikasjon for å sammenligne to varianter av prissiden.

• Versjon A fremhevet det månedlige abonnementet med en lavere startkostnad.
• Versjon B la vekt på et årsabonnement med rabattert pris. \

Etter å ha kjørt testen i to uker, viste versjon B en 20 % økning i konverteringsfrekvensen og en 15 % reduksjon i frafallet av årsabonnenter. Som et resultat av dette tok vi i bruk endringene fra versjon B, noe som førte til en merkbar forbedring av de samlede inntektene og kundebeholdningen.

Integrering av tilbakemeldinger fra brukerne

Kvantitative data er en tungvekter, men de får virkelig dybde når du blander inn kvalitativ innsikt. Gjør det til et mål å aktivt innlemme tilbakemeldinger fra brukerne i analysene dine. Ta deg tid til å se nærmere på hvordan du kan gjøre det.

Metode for innsamling av tilbakemeldinger	Fordeler	Ulemper	Best egnet for
Spørreundersøkelser og spørreskjemaer	Strukturert innsikt Kvantitative data	Lav svarprosent Begrenset kontekst	Generell tilbakemelding
Tilbakemeldingsskjemaer i appen	Fanger opp tilbakemeldinger i øyeblikket	Kan forstyrre brukeropplevelsen Begrenset til interaksjoner i appen	Innsikt i sanntid
Lytting på sosiale medier	Fanger opp folkemeningen	Begrenset kontroll over diskusjonene Støy fra urelaterte emner	Oppfatning av varemerket
Interaksjoner med kundestøtte	Direkte innsikt i brukernes problemer	Begrenset til brukere med problemer Skjevhet mot negative tilbakemeldinger	Løsning av problemer
Brukeranalyse og atferdsanalyse	Observerer faktiske brukerhandlinger	Begrenset til atferdsdata Mangler kontekst bak handlingene	Forståelse av brukerinteraksjoner
Undersøkelser av Net Promoter Score (NPS)	Måler generell brukertilfredshet	Forenklet	Sporing av tilfredshet på høyt nivå
Kundeintervjuer og fokusgrupper	Dybdegående kvalitativ innsikt	Ressurskrevende Liten utvalgsstørrelse	Forstå nyanserte brukerperspektiver

Enten det er gjennom spørreundersøkelser, intervjuer eller ved å følge med på hva som blir sagt i sosiale medier, gir disse verktøyene deg et fullstendig bilde av brukernes følelser. Det er en vakker symbiose - harde data går hånd i hånd med brukerhistorier, noe som gjør beslutningsprosessen langt mer berikende.

Ikke vent til produktene dine ikke lenger trenger analyse 🙃.

For å oppsummere: Å bli proff på produktanalyse krever nøye planlegging, en brukerfokusert tankegang og en forpliktelse til alltid å bli bedre. En klar definisjon av målene dine, bruk av avansert analyse og vektlegging av tilbakemeldinger fra brukerne er viktige faktorer for å ta beslutninger som teller og forbedrer brukeropplevelsene.

Når det gjelder å holde på brukerne, er segmentering og proaktive strategier et effektivt hjelpemiddel for å bygge lojalitet. Tilbakemeldingsverktøy i sanntid, som å dykke inn i kundestøttechatter og sende ut NPS-undersøkelser, gir direkte innsikt som gjør det mulig å løse problemer raskt og holde oversikt over tilfredshetsnivået.

Det handler om å være kvikk, skape dynamiske tilbakemeldingssløyfer og ligge ett skritt foran brukernes forventninger. Hvis du kombinerer disse metodene, vil du se at produktutviklingsbeslutningene dine ikke bare holder tritt med, men konsekvent overgår brukernes forventninger i et konkurranseutsatt marked.