उत्पाद विश्लेषिकी

उत्पाद विश्लेषण किसी उत्पाद के उपयोग के तरीके का मापन और विश्लेषण है, जिसका उद्देश्य विपणन प्रदर्शन को मापने के बजाय उत्पाद को बेहतर बनाना है। जहां पारंपरिक वेब विश्लेषण सत्रों, पृष्ठों और ट्रैफ़िक स्रोतों पर आधारित होता है, वहीं उत्पाद विश्लेषण उपयोगकर्ताओं, घटनाओं, विशेषताओं और समय के साथ उनके व्यवहार पर आधारित होता है, जो उन विभिन्न प्रश्नों को दर्शाता है जिनका उत्तर देने के लिए यह विश्लेषण तैयार किया गया है।

मुख्य इकाई घटना है: उपयोगकर्ता द्वारा की गई एक विशिष्ट क्रिया, जिसे उसके संदर्भ का वर्णन करने वाले गुणों के साथ रिकॉर्ड किया जाता है। एक सुव्यवस्थित घटना प्रवाह से, मानक विश्लेषण किए जा सकते हैं: फ़नल जो यह दर्शाते हैं कि उपयोगकर्ता एक परिभाषित क्रम से कहाँ बाहर निकलते हैं, प्रतिधारण वक्र जो यह दर्शाते हैं कि पहले उपयोग के बाद दिनों और हफ्तों में उपयोग कैसे जारी रहता है, फ़ीचर अपनाने की प्रक्रिया जो यह दर्शाती है कि कितने प्रतिशत उपयोगकर्ता किसी क्षमता का उपयोग करते हैं और कितनी बार, पथ विश्लेषण जो यह दर्शाता है कि लोग वास्तव में क्या करते हैं न कि इच्छित प्रवाह क्या मानता है, और समूह तुलना जो यह दर्शाती है कि क्या हाल के उपयोगकर्ता पहले के उपयोगकर्ताओं से अलग व्यवहार करते हैं।

इसका विशिष्ट योगदान व्यक्तिगत विशेषताओं के स्तर पर व्यवहार को परिणामों से जोड़ना है। ऐसे प्रश्न जिनका उत्तर मार्केटिंग एनालिटिक्स नहीं दे सकता, जैसे कि क्या किसी विशेष क्षमता को अपनाने वाले उपयोगकर्ता बेहतर तरीके से बने रहते हैं, पहले सप्ताह की कौन सी क्रियाओं का क्रम दीर्घकालिक उपयोग की भविष्यवाणी करता है, और उत्पाद के कौन से हिस्से रखरखाव के प्रयासों के बावजूद लगभग किसी के द्वारा उपयोग नहीं किए जाते हैं, उनका सीधा समाधान किया जा सकता है। यह निष्कर्ष कि एक विशिष्ट प्रारंभिक क्रिया प्रतिधारण के साथ मज़बूती से सहसंबंधित है, उत्पाद-आधारित व्यवसायों में एक आवर्ती पैटर्न है, और यह आमतौर पर उपयोगकर्ताओं को उस क्रिया की ओर प्रेरित करने के लिए ऑनबोर्डिंग को नया रूप देता है।

हर चीज़ की गुणवत्ता इवेंट वर्गीकरण पर निर्भर करती है, और यहीं पर अधिकांश कार्यान्वयन विफल हो जाते हैं। असंगत रूप से नामित इवेंट, विभिन्न प्लेटफार्मों पर अलग-अलग परिभाषाएँ, व्यक्तिगत टीमों द्वारा तदर्थ रूप से जोड़े गए इवेंट, या उन्हें विभाजित करने के लिए आवश्यक गुणों का अभाव एक ऐसा डेटासेट तैयार करता है जो पहले गहन विश्लेषण के बिना प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता। प्रत्येक इवेंट, उसके गुण, उसकी ट्रिगर स्थितियाँ और उसके स्वामी को परिभाषित करने वाली एक दस्तावेजित ट्रैकिंग योजना, जो कार्यान्वयन से पहले सहमत हो और उत्पाद में बदलाव होने पर भी बनी रहे, एक उपयोगी डेटासेट और एक खर्चीले डेटासेट के बीच का अंतर है।

व्यवहार संबंधी डेटा के आधार पर कारण-कार्य संबंध स्थापित करना आसान होता है, इसलिए यहाँ सहसंबंध और कारण-कार्य संबंध को आपस में मिला देना आम बात है। किसी विशेष फ़ीचर को अपनाने वाले उपयोगकर्ताओं का बेहतर तरीके से उसे बनाए रखना यह साबित नहीं करता कि वह फ़ीचर ही उपयोगकर्ता को बनाए रखने का कारण है; अधिक सक्रिय उपयोगकर्ता शायद अधिक फ़ीचर अपनाते हैं। ऐसे निष्कर्षों के आधार पर उस फ़ीचर को सभी पर थोपना अक्सर व्यर्थ साबित होता है, क्योंकि कारण-कार्य संबंध विपरीत दिशा में होता है। कारण-कार्य संबंध स्थापित करने के लिए प्रयोग की आवश्यकता होती है, यही कारण है कि उत्पाद विश्लेषण और नियंत्रित परीक्षण एक-दूसरे के विकल्प के रूप में नहीं, बल्कि साथ-साथ कार्य करते हैं।

उत्पाद विश्लेषण और पारंपरिक वेब विश्लेषण के बीच संबंध को समानांतर संचय के बजाय स्पष्ट रूप से तय करने की आवश्यकता है। कई संगठन दोनों का उपयोग करते हैं, जिनमें उपकरण ओवरलैप होते हैं, परिभाषाएँ भिन्न होती हैं, और संख्याओं के दो ऐसे सेट होते हैं जो कभी पूरी तरह से मेल नहीं खाते। इसके परिणामस्वरूप, बैठकों में इस बात पर चर्चा होती है कि कौन सी रिपोर्ट सही है, न कि इस बात पर कि क्या किया जाए। व्यावहारिक व्यवस्था में प्रत्येक उपकरण के दायरे को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए, आमतौर पर एक में विपणन और अधिग्रहण माप और दूसरे में उत्पाद व्यवहार का मापन होना चाहिए, उन्हें जोड़ने के लिए एक साझा पहचानकर्ता और दोनों में दिखाई देने वाले किसी भी मीट्रिक के लिए एक सहमत स्रोत होना चाहिए। जहाँ एक ही प्रश्न का उत्तर दोनों में से किसी एक से प्राप्त किया जा सकता है, वहाँ उत्तर को एक बार में ही दस्तावेजित किया जाना चाहिए, न कि पूछे जाने वाले व्यक्ति द्वारा स्वतंत्र रूप से पुनर्गणना की जानी चाहिए।

गोपनीयता और मात्रा दोनों के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है, क्योंकि विस्तृत व्यवहार ट्रैकिंग से पहचान योग्य व्यक्तियों के बारे में जानकारी वाले बड़े डेटासेट उत्पन्न होते हैं और यह किसी भी अन्य व्यक्तिगत डेटा प्रसंस्करण के समान सहमति और प्रतिधारण दायित्वों के अधीन होता है। व्यवहार में ट्रैकिंग योजना और विश्लेषण क्षमता को निम्न द्वारा स्थापित किया जाता है: डेटा विश्लेषणइंस्ट्रूमेंटेशन को इसके भाग के रूप में कार्यान्वित किया जाता है। उत्पाद विकास रेट्रोफिटिंग के बजाय, और परिणामस्वरूप प्राप्त निष्कर्ष प्राथमिकताओं को निर्धारित करने में सहायक होते हैं। उत्पाद अनुसंधानजहां व्यवहार संबंधी साक्ष्य और गुणात्मक अंतर्दृष्टि को एक साथ तौला जाता है।