Analiza produktu

Analityka produktu to pomiar i analiza sposobu, w jaki użytkownicy korzystają z produktu, ukierunkowana na jego udoskonalenie, a nie na pomiar skuteczności marketingowej. Podczas gdy tradycyjna analityka internetowa koncentruje się na sesjach, stronach i źródłach ruchu, analityka produktu koncentruje się na użytkownikach, zdarzeniach, funkcjach i zachowaniu w czasie, co odzwierciedla różne pytania, na które każdy z nich ma odpowiedzieć.

Podstawowym elementem jest zdarzenie: dyskretna czynność wykonywana przez użytkownika, rejestrowana wraz z właściwościami opisującymi jej kontekst. Z dobrze zaprojektowanego strumienia zdarzeń wypływają standardowe analizy: lejki pokazujące, gdzie użytkownicy rezygnują z określonej sekwencji, krzywe retencji pokazujące, jak użytkowanie utrzymuje się w ciągu dni i tygodni po pierwszym użyciu, adaptacja funkcji pokazująca, jaki odsetek użytkowników kiedykolwiek korzysta z danej funkcji i jak często, analiza ścieżki pokazująca, co użytkownicy faktycznie robią, a nie to, co zakładał zamierzony przepływ, oraz porównania kohort pokazujące, czy niedawni użytkownicy zachowują się inaczej niż wcześniej.

Jego wyjątkowy wkład polega na powiązaniu zachowań z wynikami na poziomie indywidualnych cech. Pytania, na które analityka marketingowa nie potrafi odpowiedzieć, takie jak to, czy użytkownicy, którzy wdrażają daną umiejętność, lepiej ją zatrzymują, jaka sekwencja działań w pierwszym tygodniu prognozuje długoterminowe użytkowanie oraz z których części produktu prawie nikt nie korzysta, pomimo nakładów pracy na konserwację, są bezpośrednio możliwe do rozwiązania. Odkrycie, że określone wczesne działanie silnie koreluje z retencją, jest powtarzającym się schematem w firmach zorientowanych na produkt i zazwyczaj przekształca proces onboardingu w taki sposób, aby nakłonić użytkowników do podjęcia tego działania.

Jakość wszystkiego zależy od taksonomii zdarzeń, a to właśnie tutaj większość wdrożeń zawodzi. Zdarzenia o niespójnych nazwach, różnie definiowane na różnych platformach, dodawane ad hoc przez poszczególne zespoły lub pozbawione właściwości potrzebnych do ich segmentacji generują zbiór danych, który nie jest w stanie odpowiedzieć na pytania bez uprzedniego przeprowadzenia analizy. Udokumentowany plan śledzenia, definiujący każde zdarzenie, jego właściwości, warunki wyzwalania i właściciela, uzgodniony przed wdrożeniem i utrzymywany w miarę zmian w produkcie, stanowi różnicę między użytecznym a kosztownym zbiorem danych.

Korelacja i związek przyczynowo-skutkowy są tu mylone łatwiej niż w większości prac analitycznych, ponieważ dane behawioralne zachęcają do analizy przyczynowo-skutkowej. Użytkownicy, którzy lepiej zapamiętują daną cechę, nie dowodzą, że dana cecha powoduje zapamiętywanie; bardziej zaangażowani użytkownicy mogą po prostu zapamiętywać więcej cech. Działanie na podstawie takich ustaleń poprzez promowanie danej cechy u wszystkich często nie przynosi żadnych rezultatów, ponieważ strzałka przyczynowo-skutkowa biegnie w przeciwnym kierunku. Ustalenie związku przyczynowo-skutkowego wymaga eksperymentów, dlatego analityka produktu i kontrolowane testy funkcjonują razem, a nie jako alternatywy.

Związek między analityką produktów a tradycyjną analityką internetową wymaga jasnego rozstrzygnięcia, a nie równoległej akumulacji. Wiele organizacji korzysta z obu narzędzi, z nakładającymi się instrumentami, rozbieżnymi definicjami i dwoma zestawami danych, które nigdy do końca się nie zgadzają. To prowadzi do spotkań, podczas których ustala się, który raport jest prawidłowy, a nie co należy zrobić. Funkcjonalny układ wyraźnie definiuje zakres każdego narzędzia – zazwyczaj pomiar marketingu i akwizycji w jednym, a zachowań wewnątrz produktu w drugim – ze wspólnym identyfikatorem łączącym je i jednym uzgodnionym źródłem dla każdej metryki występującej w obu. Jeśli na to samo pytanie można odpowiedzieć z obu źródeł, odpowiedź powinna zostać udokumentowana jednorazowo, a nie przeliczana niezależnie przez osobę, która została o nią zapytana.

Zarówno prywatność, jak i wolumen wymagają świadomego zarządzania, ponieważ szczegółowe śledzenie zachowań generuje duże zbiory danych zawierające informacje o identyfikowalnych osobach i podlega tym samym obowiązkom uzyskania zgody i przechowywania, co każde inne przetwarzanie danych osobowych. W praktyce plan śledzenia i możliwości analizy są ustalane przez Analityka danych, instrumentacja jest wdrażana jako część rozwój produktów zamiast modernizacji, a uzyskane wyniki przyczyniają się do ustalania priorytetów badania produktów, w którym dowody behawioralne i spostrzeżenia jakościowe są porównywane ze sobą.