Як використовувати аналітику для вдосконалення продукту
В управлінні продуктом аналітика може бути потужним інструментом. Вона надає об'єктивну інформацію про ефективність вашого продукту, поведінку користувачів, ринкові тенденції тощо. У цій статті ви дізнаєтеся, як використовувати аналітику у вашій стратегії управління продуктом.
Розуміння цінності аналітики в управлінні продуктом
Рішення на основі даних
У світі, де очікування клієнтів постійно змінюються, прийняття рішень на основі даних - це вже не розкіш, а необхідність. Аналітика надає чітку, об'єктивну картину продуктивності вашого продукту, що дозволяє вам приймати обґрунтовані рішення, які відповідають вашим бізнес-цілям та потребам клієнтів.
Інформація в режимі реального часу
Однією з найважливіших переваг аналітики є її здатність надавати інформацію в режимі реального часу. Це означає, що ви можете відстежувати ефективність вашого продукту на ринку, швидко реагувати на будь-які раптові зміни та вносити необхідні корективи у свою стратегію "на льоту".
Зменшення ризиків
Предиктивна аналітика допоможе вам спрогнозувати потенційні ризики та підготувати превентивні заходи. Таке передбачення може вберегти вашу компанію від значних втрат, чи то фінансових ресурсів, часу чи репутації.
Ключові аналітичні дані для моніторингу в управлінні продуктом
Розуміння різних типів аналітики та знання того, на яких з них слід зосередитися, має вирішальне значення. Ось ключові показники, за якими вам слід стежити:
- Аналітика поведінки користувачів: Ці показники дають вам розуміння того, як користувачі взаємодіють з вашим продуктом. Сюди входять показники залученості, відтоку користувачів, тривалості сесії тощо.
- Аналітика продуктивності продукту: Ці показники дають уявлення про продуктивність вашого продукту. Сюди входить час завантаження, рівень помилок, час безвідмовної роботи та інші.
- Аналітика задоволеності клієнтів: Ці показники показують, наскільки ваші клієнти задоволені вашим продуктом. До них відносяться індекс лояльності клієнтів (NPS), індекс задоволеності клієнтів (CSAT) та індекс клієнтських зусиль (CES).
Як використовувати аналітику для покращення вашого продукту
Зрозуміти своїх користувачів
Перший крок до покращення вашого продукту за допомогою аналітики - це комплексне розуміння ваших користувачів. Використовуйте аналітику, щоб визначити їхню поведінку, вподобання та больові точки. Це дозволить вам адаптувати ваш продукт до їхніх конкретних потреб.
Вдосконалення вашого продукту на основі показників ефективності
Аналітика ефективності надає об'єктивну оцінку того, наскільки добре функціонує ваш продукт. Використовуйте ці дані, щоб вдосконалити та покращити функції вашого продукту та його загальну функціональність. Це не лише покращить користувацький досвід, але й підвищить конкурентоспроможність вашого продукту на ринку.
Підвищення рівня задоволеності клієнтів
Використовуючи показники задоволеності клієнтів, ви можете визначити сфери, в яких ваш продукт не відповідає очікуванням клієнтів. Використовуйте цю інформацію, щоб покращити ці сфери та підвищити загальну задоволеність клієнтів.
Впровадження стратегії управління продуктом на основі даних
Налаштування аналітики
Перш ніж занурюватися в аналіз даних, переконайтеся, що ваш продукт налаштований на точний збір необхідних даних. Потім використовуйте аналітичні інструменти, які відповідають потребам вашого бізнесу, і переконайтеся, що вони належним чином інтегровані з вашим продуктом.
Інтерпретація ваших даних
Дані настільки хороші, наскільки добре ви їх інтерпретуєте. Тому переконайтеся, що ви розумієте основні фактори, які впливають на ваші показники, і уникайте поспішних висновків без всебічного розуміння даних.
Вживайте заходи на основі ваших інсайтів
Інтерпретація даних - це лише половина справи. Ключовим моментом є вжиття заходів на основі ваших інсайтів. Потім використовуйте інсайти, засновані на даних, для прийняття рішень щодо продукту і внесіть корективи там, де це необхідно.
Як використовувати аналітику для покращення вашого продукту
{{banner}}
Використання даних в управлінні продуктом
Якісні дані є основою для прийняття обґрунтованих рішень, пов'язаних з продуктом. Оскільки все більше організацій застосовують гнучкі або ощадливі методології, то стає необхідним постійно будувати, тестувати та ітерувати, зберігаючи дані в центрі всіх цих процесів. Продакт-менеджери можуть використовувати різні джерела даних та аналіз думок клієнтів, щоб отримати цілісне уявлення про продуктивність. Отже, вибір і дотримання стратегії, заснованої на даних, має вирішальне значення для підвищення ефективності.
Збір та аналіз: Основа управління продуктами на основі даних
Щоб по-справжньому використати потенціал даних в управлінні продуктами, важливо розуміти два основні процеси: збір та аналіз даних.
Збір даних
Процес збору даних починається з визначення ключових показників ефективності (KPI). Найчастіше в управлінні продуктами використовують такі показники, як задоволеність клієнтів, утримання клієнтів і коефіцієнт конверсії. Після випуску продукту дані збираються з різних джерел, таких як опитування, інтерв'ю з користувачами та аналітика веб-сайтів.
Багато компаній використовують фреймворк Build-Measure-Learn (BML). Ця концепція передбачає створення продукту, вимірювання споживчих показників і навчання на основі цих вимірювань, щоб краще задовольнити потреби клієнтів і підвищити стійкість продукту. Вона спрямована на створення продукту, який резонує з потребами клієнтів, мінімізуючи при цьому зусилля, витрачені на менш цінні функції.
Аналізування даних
Аналіз даних передбачає вивчення даних, зібраних на основі метрик клієнтів (залучення, утримання та задоволеність користувачів), і вивчення того, як краще реагувати на потреби клієнтів. Це може включати модифікацію дизайну продукту або включення нових функцій, які запитують клієнти. Кінцевою метою є створення продукту, який задовольняє потреби клієнтів, оптимізуючи при цьому використання ресурсів.
Типи даних для управління продуктом
Управління продуктом вимагає даних з кількох каналів, включаючи дані користувачів, збір даних про продукт і дослідження ринку. Розуміння цих типів даних може допомогти створити успішний продукт, визначити, що відбувається всередині продукту, і зрозуміти конкурентне середовище.
Дані користувачів
Показники даних про користувачів, які слід враховувати, включають в себе:
- Індекс лояльності клієнтів (NPS), що кількісно оцінює рівень задоволеності клієнтів
- Коефіцієнт утримання, що відстежує відсоток активних користувачів порівняно із загальною кількістю користувачів за певний період
- Коефіцієнт відтоку, відсоток клієнтів, які залишають компанію або відмовляються від підписки на платформу протягом певного періоду
- Вартість залучення клієнтів (Customer Acquisition Cost, CAC) - вимірює вартість залучення нового клієнта
- Цінність життєвого періоду (Lifetime Value, LTV), що розраховує дохід, який клієнт генерує протягом усього свого життя
- Щомісячний регулярний дохід (MRR), який оцінює, який внесок постійні клієнти вносять у щомісячний дохід.
Дані про продукт
Дані про продукт охоплюють широкий спектр інформації, включаючи цінові стратегії, дані про продажі для виявлення тенденцій і прогнозування майбутнього попиту, потоки користувачів для отримання уявлення про те, як користувачі переміщаються по продукту, показники відмов для вимірювання взаємодії відвідувачів з веб-сайтом і теплові карти для виявлення потенційних областей для вдосконалення.
Дослідження ринку
Дослідження ринку для розробки нового продукту може бути зосереджено на життєздатності ринку, попиті на продукт і його особливості, стратегії позиціонування, ціновій політиці та ефективних способах комунікації і просування вашого продукту на ринку.
Подолання викликів в управлінні продуктами на основі даних
Хоча управління продуктом на основі даних має чимало переваг, воно також створює певні виклики. Основний ризик полягає в тому, що ви покладаєтесь виключно на одну метрику "полярної зірки", потенційно ігноруючи іншу критично важливу інформацію. Аналогічно, неправильна інтерпретація або переоцінка окремих даних може призвести до неточних висновків. Тому дуже важливо інтерпретувати кожну частину даних у належному контексті та враховувати їх на всіх етапах розробки продукту. Використання інтелектуальних інструментів і процесів для точного збору та аналізу даних також є важливим. Перш за все, варто зробити крок назад і поглянути на загальну картину з точки зору користувача, щоб уникнути "тунельного бачення" і переконатися, що продукт відповідає реальним потребам користувачів.
Використання даних для прийняття кращих рішень щодо продукту
При прийнятті продуктових рішень дуже важливо починати з хороших даних. Продакт-менеджер може використовувати прийняття рішень на основі даних, щоб керувати стратегічними бізнес-діями, які відповідають цілям, завданням та ініціативам компанії. Але як забезпечити наявність якісних даних для роботи?
По-перше, важливо збирати дані з різних джерел, включаючи відгуки користувачів, звернення до служби підтримки та аналітичні інструменти. Ці дані повинні бути чистими, своєчасними і точними, без дублікатів, помилок і невідповідностей. Хоча зі структурованими даними, такими як записи в базі даних, легше працювати, неструктуровані дані, такі як відгуки клієнтів, можуть надати цінну інформацію, яку інакше можна було б пропустити.
Виявлення закономірностей і тенденцій
Виявлення закономірностей і тенденцій передбачає аналіз даних для виявлення повторюваних тенденцій, які можуть бути використані при розробці продукту. Вибір відповідного алгоритму і методу для конкретного типу даних і аналізу є дуже важливим. Практики дизайну, орієнтовані на людину, та машинне навчання можуть допомогти у плануванні досвіду користування продуктом.
Просунута аналітика продукту використовує прогнозне моделювання, алгоритми машинного навчання, глибоке навчання та інші статистичні методи для аналізу інформації. Такий підхід до аналітики самообслуговування дозволяє бізнес-користувачам, а не фахівцям з аналізу даних, збирати, готувати, інтегрувати та аналізувати дані, знаходити закономірності та тенденції і застосовувати їх у стратегічній, операційній та тактичній діяльності. Такий підхід допомагає організаціям здійснювати каскадне визначення цілей і завдань, виявляти проблеми і закономірності, використовувати можливості і виходити за рамки простого моніторингу даних.
Дослідження поведінки клієнтів
Дослідження поведінки клієнтів передбачає аналіз даних, щоб зрозуміти, як користувачі взаємодіють з продуктом, які функції вони використовують і як приймають рішення про покупку. Чим більше ви розумієте своїх клієнтів, тим точніше ви можете передбачити їхні потреби.
Цей процес включає збір та аналіз даних про користувачів з різних джерел, проведення користувацьких досліджень за допомогою таких методів, як фокус-групи або юзабіліті-тестування, а також використання інсайтів, отриманих в результаті аналізу даних та користувацьких досліджень, для прийняття обґрунтованих рішень щодо продукту. Постійний моніторинг поведінки клієнтів і відповідне оновлення продуктової стратегії має вирішальне значення.
Дані про транзакції та точки продажу, демографічні дані про клієнтів та дані про їхнє ставлення (за допомогою таких методів, як аналіз настроїв у соціальних мережах) є цінними джерелами інформації, які можна використовувати для отримання уявлення про клієнтів. Розуміння принципів управління має вирішальне значення для управління персональними даними, дотримання нормативних вимог та збереження довіри клієнтів.
Визначення сфер для вдосконалення
Визначення сфер для вдосконалення передбачає аналіз відгуків клієнтів, даних користувацького тестування та інших джерел зворотного зв'язку для виявлення загальних больових точок. Цей аналіз може допомогти у прийнятті рішень щодо дорожньої карти продукту, від стратегії до визначення пріоритетності функцій.
Продакт-менеджери, що керуються даними, використовують аналітичні моделі для прогнозування та оптимізації результатів. Щоб визначити сфери для вдосконалення, почніть з виявлення бізнес-можливості та визначення того, як модель може підвищити продуктивність. Це може включати використання інструментів продуктової аналітики для аналізу точок контакту з клієнтами або вивчення рівня відтоку клієнтів, щоб зрозуміти, чому вони йдуть. Відстеження тестування та дефектів також може допомогти визначити сфери для вдосконалення. Наприклад, якщо на вашому сайті високий показник відмов, не думайте, що відвідувачі не зацікавлені у вашому контенті. Замість цього проаналізуйте дизайн, верстку та користувацький досвід вашого сайту, щоб визначити області, в яких відвідувачам можуть знадобитися роз'яснення або уточнення. Усунення цих больових точок може покращити користувацький досвід і знизити показник відмов на вашому сайті.
Створення дорожніх карт на основі даних
Створення дорожніх карт на основі даних передбачає використання даних для визначення пріоритетності функцій продукту на основі потреб клієнтів, потенціалу доходу та доцільності в межах певного періоду часу. Крім того, дорожні карти окреслюють майбутню функціональність продукту і дати випуску функцій, забезпечуючи важливий контекст для гнучкого підходу.
Роль даних в управлінні продуктом неможливо переоцінити.
Вони інформують про рішення, спрямовують стратегію та стимулюють інновації. Цінність прийняття рішень на основі даних полягає у здатності по-справжньому зрозуміти поведінку клієнтів, визначити сфери для вдосконалення та створити більш точні дорожні карти продукту. У цифровому середовищі, що швидко розвивається, продакт-менеджери, які ефективно використовують дані, будуть в авангарді інновацій, створюючи продукти, які резонують з клієнтами і виділяються на ринку. Майбутнє управління продуктами, безсумнівно, залежить від даних, і ті, хто адаптується, стануть справжніми лідерами.
